Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-supervised Learning for Segmentation and Quantification of Dopamine Neurons in Parkinson's Disease

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。

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