التقسيم التلقائي للصور النسيجية لدماغ الفئران

تقدم دراسة دماغ الفأر ميزات فريدة لدراسة الجينات المعنية في تطوير دماغ الإنسان. بشكل محدد، فإن التلاعب الجيني، مثل تعطيل الجين، يمكن تحقيقه بسهولة في الفأر، مما يسمح لنا باستكشاف تأثيرات الجينات على تشكيل الدماغ. باستخدام شاشة عصبية تشريحية ذات قدرة عالية على معالجة البيانات على مقاطع دماغية إكليلية وجزئية تشمل 1566 خطًا من الطفرات تم تطويرها بواسطة التحالف الدولي لوصف الفئران، تم نشر قائمة تضم 198 جينًا يؤدي تعطيلها إلى ظواهر تشريحية عصبية. لتحقيق هذه الخطوة، كانت هناك حاجة لعشرات الآلاف من ساعات التقسيم حيث تستغرق عملية التقسيم اليدوي لدماغ واحد حوالي ساعة. كان عملنا يتضمن تطبيق طرق التعلم العميق لإنتاج تقسيم تلقائي لـ 24 منطقة تشريحية والتي تم استخدامها في الشاشة المذكورة آنفًا. تتكون مجموعة البيانات من حوالي 2000 صورة مشروحة كل منها بحجم 1 جيجابايت مما تطلب ضغطًا. تم تحقيق التدريب لكل منطقة من مناطق الاهتمام ومع دقتين للصورة (512x256 و2048x1024) باستخدام بنية U-Net وبنية Attention U-Net. عند 2048x1024، تم تحقيق DSC (معامل درجة ديس) إجمالي بلغ 0.90 ± 0.01 لجميع المناطق الـ 24 مع أفضل أداء للدماغ الكلي (DSC 0.99 ± 0.01) والأسوأ لألياف الجسر (DSC 0.71 ± 0.18). باستخدام سطر أمر واحد، أصبح بإمكان المستخدم النهائي الآن تحليل الصور مسبقًا تلقائيًا ثم تشغيل خط الأنابيب التحليلي الموجود المكون من ماكروهات ImageJ للتحقق من المناطق المثيرة للاهتمام التي تم إنشاؤها تلقائيًا. نحن نقدر الوقت الموفر من 6 إلى 10 أضعاف.