换一批采用深度学习法检测6-OHDA帕金森病大鼠模型黑质多巴胺能神经元
Detection of dopaminergic neurons of rat model of Parkinson's disease induced by 6-OHDA unilateral injection by deep learning
摘要目的:采用基于深度学习的目标检测算法对6-羟基多巴(6-hydroxydopamine,6-OHDA)单侧定点注射导致的帕金森病(Parkinson's disease,PD)大鼠模型黑质多巴胺能神经元进行计数.方法:采用6-OHDA右侧黑质部位定点注射导致的PD大鼠模型,选择阿扑吗啡诱导旋转的方法进行行为学检测;用酪氨酸羟化酶(TH)免疫组化、胶质纤维酸性蛋白(GFAP)免疫组化、α-synuclein免疫组化分别进行染色,观察大鼠黑质部位的病理学改变;根据TH免疫组化染色结果,用深度学习的方法对TH阳性的多巴胺能神经元计数算法进行初探.结果:PD大鼠模型建立后,行为学检测筛选出成功的模型,并对黑质损伤情况有初步的判断;3种免疫组化的结果从病理学方面证明了模型的成功.采用深度学习的方法对TH免疫组化中的阳性神经元进行计数,得到关于神经元计数的初步算法,其准确率和召回率均处于较高水平.结论:在右侧黑质部位定点注射6-OHDA的大鼠模型上,用深度学习的方法对黑质多巴胺能神经元计数进行探究,得到了具有实用意义的初步算法.
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