NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Astrositler, travma, inme, Alzheimer ve Parkinson hastalıkları gibi nörodejeneratif bozukluklar veya kronik ağrı gibi çeşitli beyin patolojilerinde yer alırlar. Mikroskopi görüntülerinde karmaşık bir doku ortamında hücre yoğunluğunun belirlenmesi ve morfolojik ve biyokimyasal değişikliklerin zamansal özelliklerinin aydınlatılması, astrositlerin fizyolojik ve patolojik koşullardaki rolünü anlamak için gereklidir. Günümüzde, manuel stereolojik hücre sayımı veya yarı otomatik segmentasyon teknikleri, mikroskopik görüntülerin nicel analizi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Astrositleri otomatik olarak tespit etmek, şu anda verimli görüntü analiz araçlarından yoksun olduğumuz oldukça zorlu bir hesaplama görevidir. Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) kullanarak astrosit sayısını değerlendiren hızlı ve tam otomatik bir yazılım geliştirdik. Yöntem, son teknoloji görüntü analizi ve makine öğrenimi yöntemlerinden çok daha iyi performans gösterir ve insan uzmanlarınınkilerle karşılaştırılabilir hassasiyet sağlar. Ek olarak, hücre tespitinin çalışma süresi, analiz edilen diğer üç hesaplama yönteminden önemli ölçüde daha azdır ve büyüklük sırasına göre insan gözlemcilerinden daha hızlıdır. Opioid kaynaklı hiperaljezi/tolerans (OIH/OIT) olan farelerin farklı beyin bölgelerindeki astrosit sayısını incelemek için DCNN tabanlı yöntemimizi uyguladık, çünkü morfin toleransının glia'yı aktive ettiğine inanılıyor. Fare beynindeki astrositlerin manuel ve DCNN tabanlı nicelenmesi arasında güçlü bir pozitif korelasyon gösterdik.
Özgün kaynak özetini okuyun
Astrocytes are involved in various brain pathologies including trauma, stroke, neurodegenerative disorders such as Alzheimer's and Parkinson's diseases, or chronic pain. Determining cell density in a complex tissue environment in microscopy images and elucidating the temporal characteristics of morphological and biochemical changes is essential to understand the role of astrocytes in physiological and pathological conditions. Nowadays, manual stereological cell counting or semi-automatic segmentation techniques are widely used for the quantitative analysis of microscopy images. Detecting astrocytes automatically is a highly challenging computational task, for which we currently lack efficient image analysis tools. We have developed a fast and fully automated software that assesses the number of astrocytes using Deep Convolutional Neural Networks (DCNN). The method highly outperforms state-of-the-art image analysis and machine learning methods and provides precision comparable to those of human experts. Additionally, the runtime of cell detection is significantly less than that of other three computational methods analysed, and it is faster than human observers by orders of magnitude. We applied our DCNN-based method to examine the number of astrocytes in different brain regions of rats with opioid-induced hyperalgesia/tolerance (OIH/OIT), as morphine tolerance is believed to activate glia. We have demonstrated a strong positive correlation between manual and DCNN-based quantification of astrocytes in rat brain.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.