論文の概要: Self-supervised Learning for Segmentation and Quantification of Dopamine Neurons in Parkinson's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08141v2
• Date: Thu, 12 Oct 2023 23:50:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 18:15:22.691718
• Title: Self-supervised Learning for Segmentation and Quantification of Dopamine Neurons in Parkinson's Disease
• Title（参考訳）: パーキンソン病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: パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、ヒトで2番目に多い神経変性疾患である。 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。 PD動物モデルにおけるドーパミン作動性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に基づく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）: 4.920792989744368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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 (SN). Counting the number of dopaminergic neurons in the SN 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. Recent years have seen a surge in adopting deep learning solutions in medical image processing. However, developing high-performing deep learning models hinges on the availability of large-scale, high-quality annotated data, which can be expensive to acquire, especially in applications like digital pathology image analysis. To this end, we propose an end-to-end deep learning framework based on self-supervised learning for the segmentation and quantification of dopaminergic neurons in PD animal models. To the best of our knowledge, this is the first deep learning model that detects the cell body of dopaminergic neurons, counts the number of dopaminergic neurons, and provides characteristics of individual dopaminergic neurons as a numerical output. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our model in quantifying neurons with high precision, which can provide a faster turnaround for drug efficacy studies, better understanding of dopaminergic neuronal health status, and unbiased results in PD pre-clinical research. As part of our contributions, we also provide the first publicly available dataset of histology digital images along with expert annotations for the segmentation of TH-positive DA neuronal soma.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病はヒトで2番目に多い神経変性疾患である。 PDの特徴は、Instantia Nigra(SN)におけるドパミン作動性ニューロンの段階的な消失である。 SN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効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。 近年、医療画像処理におけるディープラーニングソリューションの採用が急増している。 しかし、高性能なディープラーニングモデルの開発は、特にデジタル病理画像解析のようなアプリケーションにおいて、取得にコストがかかるような、大規模で高品質な注釈付きデータの可用性に頼っている。 そこで本研究では,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節と定量化のための自己教師型学習に基づく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。 我々の知る限り、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特徴を数値出力として提供する最初のディープラーニングモデルである。 広範囲な実験により,高い精度でニューロンを定量化するためのモデルの有効性が示され,薬物有効性の研究,ドーパミン作動性ニューロンの健康状態の理解向上,pd前臨床研究における偏りのない結果が得られている。 また, TH陽性神経ソーマのセグメンテーションのための専門家アノテーションとともに, 初めて公開された組織学的デジタル画像のデータセットも提供した。

関連論文リスト

• Neuroformer: Multimodal and Multitask Generative Pretraining for Brain Data [3.46029409929709]
  最先端のシステム神経科学実験は大規模なマルチモーダルデータを生み出し、これらのデータセットは分析のための新しいツールを必要とする。 視覚領域と言語領域における大きな事前学習モデルの成功に触発されて、我々は大規模な細胞分解性神経スパイクデータの解析を自己回帰生成問題に再構成した。 我々はまず、シミュレーションデータセットでNeuroformerを訓練し、本質的なシミュレートされた神経回路の動作を正確に予測し、方向を含む基盤となる神経回路の接続性を推定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T20:17:32Z)
• The Expressive Leaky Memory Neuron: an Efficient and Expressive Phenomenological Neuron Model Can Solve Long-Horizon Tasks [64.08042492426992]
  本稿では,脳皮質ニューロンの生物学的モデルであるExpressive Memory(ELM)ニューロンモデルを紹介する。 ELMニューロンは、上記の入力-出力関係を1万以下のトレーニング可能なパラメータと正確に一致させることができる。 本稿では,Long Range Arena(LRA)データセットなど,時間構造を必要とするタスクで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T13:34:13Z)
• Constraints on the design of neuromorphic circuits set by the properties of neural population codes [61.15277741147157]
  脳内では、情報はコード化され、伝達され、行動を伝えるために使用される。 ニューロモルフィック回路は、脳内のニューロンの集団が使用するものと互換性のある方法で情報を符号化する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T15:16:04Z)
• Simple and complex spiking neurons: perspectives and analysis in a simple STDP scenario [0.7829352305480283]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学や神経科学にヒントを得て、高速で効率的な学習システムを構築する。 この研究は、文学における様々なニューロンモデルを考察し、単変数で効率的な計算ニューロンモデルを選択し、様々な種類の複雑さを提示する。 我々は, LIF, Quadratic I&F (QIF) および Exponential I&F (EIF) の3つの単純なI&Fニューロンモデルの比較研究を行い, より複雑なモデルの使用によってシステムの性能が向上するかどうかを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T10:01:51Z)
• STNDT: Modeling Neural Population Activity with a Spatiotemporal Transformer [19.329190789275565]
  我々は、個々のニューロンの応答を明示的にモデル化するNDTベースのアーキテクチャであるSpatioTemporal Neural Data Transformer (STNDT)を紹介する。 本モデルは,4つのニューラルデータセット間での神経活動の推定において,アンサンブルレベルでの最先端性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T18:54:23Z)
• Feature visualization for convolutional neural network models trained on neuroimaging data [0.0]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機能可視化による最初の結果を示す。 我々は、MRIデータに基づく性分類や人為的病変分類など、さまざまなタスクのためにCNNを訓練した。 得られた画像は、その形状を含む人工的な病変の学習概念を明らかにするが、性分類タスクにおける抽象的な特徴を解釈することは困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T15:24:38Z)
• POPPINS : A Population-Based Digital Spiking Neuromorphic Processor with Integer Quadratic Integrate-and-Fire Neurons [50.591267188664666]
  2つの階層構造を持つ180nmプロセス技術において,集団に基づくディジタルスパイキングニューロモルフィックプロセッサを提案する。 提案手法は,生体模倣型ニューロモルフィックシステム,低消費電力,低遅延推論処理アプリケーションの開発を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-19T09:26:34Z)
• Overcoming the Domain Gap in Contrastive Learning of Neural Action Representations [60.47807856873544]
  神経科学の基本的な目標は、神経活動と行動の関係を理解することである。 我々は,ハエが自然に生み出す行動からなる新しいマルチモーダルデータセットを作成した。 このデータセットと新しい拡張セットは、神経科学における自己教師あり学習手法の適用を加速することを約束します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T15:27:51Z)
• Dynamic Neural Diversification: Path to Computationally Sustainable Neural Networks [68.8204255655161]
  訓練可能なパラメータが制限された小さなニューラルネットワークは、多くの単純なタスクに対してリソース効率の高い候補となる。 学習過程において隠れた層内のニューロンの多様性を探索する。 ニューロンの多様性がモデルの予測にどのように影響するかを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T15:12:16Z)
• Learning identifiable and interpretable latent models of high-dimensional neural activity using pi-VAE [10.529943544385585]
  本稿では,潜在モデルと従来のニューラルエンコーディングモデルから重要な要素を統合する手法を提案する。 我々の手法であるpi-VAEは、同定可能な変分自動エンコーダの最近の進歩にインスパイアされている。 人工データを用いてpi-VAEを検証し,それをラット海馬およびマカク運動野の神経生理学的データセットの解析に応用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-09T22:00:38Z)
• Neuro-symbolic Neurodegenerative Disease Modeling as Probabilistic Programmed Deep Kernels [93.58854458951431]
  本稿では、神経変性疾患のパーソナライズされた予測モデリングのための、確率的プログラムによる深層カーネル学習手法を提案する。 我々の分析は、ニューラルネットワークとシンボリック機械学習のアプローチのスペクトルを考慮する。 我々は、アルツハイマー病の予測問題について評価を行い、深層学習を超越した結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T15:16:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。