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저자정보
Kim Doyun (경희대학교) Bak Myeong Seong (Kyung Hee University) Park Haney (Kyung Hee University) Baek In Seon (Department of Science in Korean Medicine Graduate School Kyung Hee University Seoul 02447 Korea) Chung Geehoon (Kyung Hee University) 박재현 (경희대학교) Ahn Sora (Acupuncture & Meridian Science Research Center Kyung Hee University) Park Seon-Young (경희대학교) 배현수 (경희대학교) Park Hi-Joon (Acupuncture and Meridian Science Research Center (AMSRC) College of Korean Medicine Kyung Hee University Seoul 02447 Republic of Korea) 김선광 (경희대학교)
저널정보
한국뇌신경과학회 Experimental Neurobiology Experimental Neurobiology Vol.32 No.3
발행연도
2023.6
수록면
181 - 194 (14page)
DOI
10.5607/en23001

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Quantification of tyrosine hydroxylase (TH)-positive neurons is essential for the preclinical study of Parkinson’s disease (PD). However, manual analysis of immunohistochemical (IHC) images is labor-intensive and has less reproducibility due to the lack of objectivity. Therefore, several automated methods of IHC image analysis have been proposed, although they have limitations of low accuracy and difficulties in practical use. Here, we developed a convolutional neural network-based machine learning algorithm for TH+ cell counting. The developed analytical tool showed higher accuracy than the conventional methods and could be used under diverse experimental conditions of image staining intensity, brightness, and contrast. Our automated cell detection algorithm is available for free and has an intelligible graphical user interface for cell counting to assist practical applications. Overall, we expect that the proposed TH+ cell counting tool will promote preclinical PD research by saving time and enabling objective analysis of IHC images.
#Parkinson's disease #Mice #Dopaminergic neurons #Deep learning #Neural networks #Cell count

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