Статья: КЛАССИФИКАЦИЯ КЛЕТОК ГИППОКАМПА С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2024)

Читать онлайн

Автоматическая идентификация и классификация нейронов в микропрепаратах нервной ткани имеет важное значение при изучении воздействия ионизирующего излучения на головной мозг. Оценка состояния клеток ЦНС специалистом вручную является трудоемким и субъективным процессом, в то время как алгоритмы машинного обучения показали потенциал в автоматизации этой задачи. В данной работе были использованы 81 фотоизображение препаратов гиппокампа мышей, на которых выделяли клетки без видимых повреждений, легко-измененные и дистрофические. Для каждой клетки вычислялись следующие параметры: Площадь, Округлость и Структурная сложность ядра. Данные параметры использовались для обучения классификатора RandomForestClassifier с использованием библиотеки scikit learn. Точность классификации составила 68%, при этом наиболее значимым признаком оказалась структурная сложность ядра. Предложенный классификатор может служить основой для автоматической системы анализа нейронов в микропрепаратах головного мозга.

Ключевые фразы: нервная ткань, нейрон, дистрофия, морфометрия, классификатор, машинное обучение
Автор (ы): Стрельцова Оксана Ивановна, Колесникова Инна Александровна, Чосич Марко, Деева Ольга Кирилловна
Журнал: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.934.2. Анализ речи
Для цитирования:
СТРЕЛЬЦОВА О. И., КОЛЕСНИКОВА И. А., ЧОСИЧ М., ДЕЕВА О. К. КЛАССИФИКАЦИЯ КЛЕТОК ГИППОКАМПА С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ. 2024. № 2
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)