AxoDetect:用于计算神经建模的自动神经图像分割和量化工作流程
David A Lloyd1, Maria Alejandra Gonzalez-Gonzalez1,2,3, Mario I Romero-Ortega1,4
1Departments of Biomedical Engineering and Biomedical Sciences, University of Houston, Houston, TX, United States of America.
Journal of neural engineering
|March 8, 2024
概括
我们开发了AxoDetect,这是一种计算机视觉工具,可以快速对神经结构进行细分,用于生物电子医学. 这加速了神经调节疗法的发展,使神经刺激的模型创建速度更快.
科学领域:
- 生物电子医学 生物电子医学
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 历史学 历史学 历史学
背景情况:
- 生物电子疗法通过调节神经活动,为慢性和自身免疫性疾病提供新的治疗途径.
- 优化神经刺激参数用于治疗,特别是脏内化,受阻于分析小,复杂的自主神经的挑战.
- 目前神经组成分析的方法依赖于耗时的手动细分.
研究的目的:
- 开发一个快速高效的软件工具来量化神经组成,以帮助模型开发.
- 在没有事先培训的情况下创建计算机视觉算法,用于神经结构的自动细分.
主要方法:
- 开发了AxoDetect,一个无目标和无格式的计算机视觉软件.
- 从神经图像中,AxoDetect从神经图像中检测了髓,内分泌/上下垂体和髓/非髓纤维的细分.
- 该算法使用可调节的像素值过器来灵活检测组织.
主要成果:
- 与现有的自动化方法相比,AxoDetect的平均速度增加了10倍以上.
- 使用AxoDetect生成的模型显示了与手动和基于分布的模型可比的值预测.
- 该软件准确地识别了因周围组织 (如脂肪) 而导致激活值的变化.
结论:
- 通过消除对训练数据的需求,AxoDetect显著加快了神经调节模型的设计和代.
- 该软件的计算机视觉方法和可调节的过器适用于各种组织学分析.
- 这种工具有望推进神经研究和生物电子疗法神经接口的设计.
