脑科学研究常常需要对实验动物不同脑区的细胞数目、分子表达及神经元活动进行准确的检测、定位和量化分析,其实现前提是依据标准脑图谱确定脑切片图像上每个位点所属的脑区,即脑切片区域定位,然后根据脑区定位结果检测不同脑区域各自的神经元数量,从而分析反映实验动物在特定训练过程中的神经元动态活动。由于动物个体大小不一且脑切片图像在制备成像过程中会人为引入扭曲和变形等原因,标准脑图谱图像不能直接与动物脑切片图像进行融合来完成区域定位,目前,对于脑切片区域定位和神经元计数工作仍需投入大量的人力与时间。为此,研究一套能够快速准确地进行脑切片区域定位和神经元计数的自动化系统,对脑科学研究具有重要的价值与意义。面对上述问题,本文采用计算机视觉中的模态转换技术、图像配准技术和目标检测技术来完成小鼠脑切片图像区域定位和神经元计数的自动化处理任务,主要研究内容如下:（1）针对小鼠脑切片图像和标准脑图谱图像之间模态差异较大,难以使用常规的多模态图像相似性度量等问题,提出了一种基于多模态信息联合增强的模态转换算法。首先对输入图像进行数据增强提高网络模型的泛化能力与鲁棒性,然后联合输入图像的信息,充分利用图像关键结构特征和上下文信息的一致性,通过编码神经网络学习得到输入图像的特征图,提取小鼠脑切片和标准脑图谱图像的共同特征,再反向解码对不同特征进行分类,最后设置合适的图像增益系数将特征映射至两幅统一模态的图像,为后续的图像配准取得更好的效果奠定了良好的基础。（2）针对小鼠脑切片图像在制备过程中人工引入的变形和扭曲等问题,提出了一种具有微分同胚性的图像配准算法。首先将小鼠脑切片图像作为参考图像,标准脑图谱图像作为浮动图像,共同送至网络作为输入图像,然后使用卷积神经网络预测空间变形场的均值和协方差变量,通过重参数化技巧转换为具有微分同胚性的变形场并对浮动图像进行变形,将标准脑图谱准确映射到小鼠脑切片图像上,完成小鼠脑切片图像的区域定位。（3）针对小鼠脑切片图像上的标记神经元在使用传统检测算法时出现较多漏检和误检现象及运行速度缓慢等问题,提出了一种YOLOTB算法,首先对训练图像进行切块处理并采用mosaic方法进行数据增强,然后在Backbone部分使用CSP结构和Mish激活函数,在Neck部分使用SPP结构和FPN+PAN结构,在Prediction部分使用GIOU＿Loss损失函数等可以有效改善目标检测效果的最新技巧,实现了精准快速的神经元检测,更进一步地,增添人机交互界面再度缓解漏检和误检问题,提高检测结果的准确性。