Automatisieren Sie Ihre Neuronen-Tracing- und neurowissenschaftlichen Workflows

Mikroskopie und Deep Learning sind wertvolle Werkzeuge in der Parkinson-Forschung. Die Forscher sind damit in der Lage, neuronale Schaltkreise zu erforschen und die zellulären Mechanismen nachzuvollziehen, die die Bildung und Zusammensetzung von Synapsen steuern.

‍In dieser Neuronen-Tracing-Anwendung wurde ein Deep-Learning-basiertes semantisches Segmentierungsmodell mit ZEISS arivis Cloud darin trainiert, dendritische Dornen und neuronale Projektionen mithilfe von 3D-Z-Stapel-Bildern zu separieren, die mit einem ZEISS Celldiscoverer 7 Mikroskop erfasst wurden. Anhand eines iterativen Prozesses mit datenzentrischem Modelltraining wurde das Modell verfeinert, bevor es in eine Bildanalyse-Pipeline mit dem 3D Toolkit in ZEN eingebunden wurde.

Die erfolgreiche Segmentierung von dendritischen Dornen mit dem trainierten Modell belegt die Effektivität von Deep Learning bei der komplexen Bildanalyse und den potenziellen Beitrag zur künftigen Erforschung neurologischer Erkrankungen.

Mit dem Modul „Automatic Neuron Tracing“ in ZEISS arivis Pro können Sie selbst komplexe strukturelle Netzwerke sowohl in 2D- als auch in 3D-Mehrkanalbildsätzen praktisch jeder Größe analysieren. Der Algorithmus basiert auf der Integration von zwei modernen, veröffentlichten Neuronen-Tracing-Methoden und wurde mit mehreren Hundert GB getestet. Hochmoderne Algorithmen bieten ein anwenderfreundliches Verfahren mit voller Flexibilität und Interaktivität bei jedem Schritt.

Die neuartige Softwarearchitektur liefert Höchstleistungen in Tracing-Anwendungen für verschiedene Imaging-Modalitäten. In Kombination mit unserem erstklassigen KI-Modelltraining in ZEISS arivis Cloud werden das automatische Tracing und die Trace-Bearbeitung mehrdimensionaler Datensätze völlig unkompliziert, ganz ohne Fachwissen in der Bioinformatik. Das neue halbautomatische Trace-Bearbeitungswerkzeug zeichnet im Viewer interaktiv einen Neuronen-Trace oder einen Zweig, wobei der Pfad automatisch erkannt wird. Sie können Ihre Proben mit immersiver VR näher betrachten und die Ergebnisse kontrollieren.