論文の概要: Self-supervised Learning for Segmentation and Quantification of Dopamine
Neurons in $\text{Parkinson's Disease}$
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08141v1
- Date: Wed, 11 Jan 2023 22:47:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-29 13:59:07.445617
- Title: Self-supervised Learning for Segmentation and Quantification of Dopamine
Neurons in $\text{Parkinson's Disease}$
- Title（参考訳）: $\text{Parkinson's Disease}$におけるドーパミンニューロンのセグメンテーションと定量化のための自己教師型学習
- Authors: Fatemeh Haghighi, Soumitra Ghosh, Hai Ngu, Sarah Chu, Han Lin, Mohsen
Hejrati, Baris Bingol, Somaye Hashemifar
- Abstract要約: スタスタティア・ニグラのドーパミン作動性ニューロン数を数えることは、PD動物モデルにおける薬物効果を評価する上で最も重要な指標の1つである。
PD動物モデルにおけるドーパミン作動性ニューロンの分画と定量化のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8730465903425877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: $\text{Parkinson's Disease}$ (PD) is the second most common neurodegenerative
disease in humans. PD is characterized by the gradual loss of dopaminergic
neurons in the Substantia Nigra (a part of the mid-brain). Counting the number
of dopaminergic neurons in the Substantia Nigra is one of the most important
indexes in evaluating drug efficacy in PD animal models. Currently, analyzing
and quantifying dopaminergic neurons is conducted manually by experts through
analysis of digital pathology images which is laborious, time-consuming, and
highly subjective. As such, a reliable and unbiased automated system is
demanded for the quantification of dopaminergic neurons in digital pathology
images. We propose an end-to-end deep learning framework for the segmentation
and quantification of dopaminergic neurons in PD animal models. To the best of
knowledge, this is the first machine learning model that detects the cell body
of dopaminergic neurons, counts the number of dopaminergic neurons and provides
the phenotypic characteristics of individual dopaminergic neurons as a
numerical output. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our
model in quantifying neurons with a high precision, which can provide quicker
turnaround for drug efficacy studies, better understanding of dopaminergic
neuronal health status and unbiased results in PD pre-clinical research.
- Abstract（参考訳）: $\text{Parkinson's Disease}$ (PD)はヒトで2番目に一般的な神経変性疾患である。
PDの特徴は、スタテンティア・ニグラ(中脳の一部)でドパミン作動性ニューロンが徐々に失われることである。
スタスタティア・ニグラのドーパミン作動性ニューロン数を数えることは、PD動物モデルにおける薬物効果を評価する上で最も重要な指標の1つである。
現在, ドパミン作動性ニューロンの解析と定量化は, 手間がかかり, 時間を要する, 主観的なデジタル病理画像の解析を通じて, 専門家によって手作業で行われている。
そのため、デジタル病理画像におけるドーパミン作動性ニューロンの定量化には、信頼性と偏りのない自動システムが必要である。
PD動物モデルにおけるドーパミン作動性ニューロンの分画と定量化のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。
これは、ドーパミン作動性ニューロンの細胞体を検出し、ドーパミン作動性ニューロンの数を数え、個々のドーパミン作動性ニューロンの表現特性を数値出力として提供する最初の機械学習モデルである。
幅広い実験により,ドーパミン作動性ニューロンの健康状態の把握,pd前臨床研究における不偏性結果の把握がより迅速に行えるように,高精度なニューロン定量におけるモデルの有効性が実証された。
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