21、双光子荧光与机器学习融合的数据处理新范式

双光子荧光与机器学习融合的数据处理新范式

在生物医学研究领域，双光子显微镜（TPM）与机器学习（ML）的融合正成为一种强大的工具，为我们理解复杂的生物过程带来了新的突破。本文将详细介绍这一融合技术在神经元形态分析、癌症生物学和干细胞研究等领域的应用。

1. 基础方法与数据处理

在处理TPM图像时，有多种方法和算法可供选择。对于活性神经元的检测，可以使用如STNeuroNet等方法。例如，在对1200个二维帧进行分析时，能够检测出TPM图像中的活性神经元。

当面对不同类型的数据时，可采用通用的ML算法。比如，使用支持向量机（SVM）来区分淋巴水肿皮肤和健康皮肤的TPM图像。这里的关键是提取有信息的特征，如方向梯度直方图（HOG）特征向量的参数。HOG是一种有效的图像亮度梯度分析方法。当特征向量为图像或图形数据时，可运用计算机视觉和图像识别方法对相似数据进行分类。不过，具体图像识别方法的有效性取决于视觉数据的复杂性和训练数据集的大小。

2. 应用领域

2.1 神经元形态分析

TPM - ML集成在神经元形态分析中具有显著应用。研究人员利用TPM捕获神经元结构（如树突、轴突和突触）的高分辨率图像，为神经元形态提供了前所未有的细节。然后，通过ML算法（如卷积神经网络（CNN）和基于图的方法）自动分割和分类TPM图像中的神经元结构，实现对形态特征的量化和神经元网络的重建。

以下是一些相关研究：
- Chen等人 ：通过TPM实时观察皮质神经元中单个棘突的精细运动，揭示其多样的形状和大小。借助ML精确分析和分类每个棘突，为突触可塑性和认知功能的机制提供了新见