Automated detection of GFAP-labeled astrocytes in micrographs using YOLOv5

doi:10.1038/s41598-022-26698-7

。2022年12月23日；12(1):22263.

doi:10.1038/s41598-022-26698-7。

使用YOLOv5在显微照片中自动检测GFAP标记的星形胶质细胞

黄叶文（Yewen Huang）¹, 安娜·克鲁耶², 莎拉·赛义德¹, Cihan舱底Kayasandik^三, 马诺斯·帕帕达克斯¹, 德米特里奥·拉巴特⁴

附属公司

¹美国德克萨斯州休斯顿休斯顿大学数学系。
²美国俄亥俄州辛辛那提大学药学系。
^三土耳其伊斯坦布尔梅迪波尔大学计算机工程系。
⁴美国德克萨斯州休斯顿休斯顿大学数学系。dlabet@math.uh.edu。

PMID： 36564441
预防性维修识别码：项目经理C9789028
内政部： 10.1038/s41598-022-26698-7

使用YOLOv5在显微照片中自动检测GFAP标记的星形胶质细胞

黄叶文（Yewen Huang）等。科学代表。 2022。

。2022年12月23日；12(1):22263.

doi:10.1038/s41598-022-26698-7。

作者

黄叶文（Yewen Huang）¹, 安娜·克鲁耶², 莎拉·赛义德¹, Cihan舱底Kayasandik^三, 马诺斯·帕帕达克斯¹, 德米特里奥·拉巴特⁴

附属公司

¹美国德克萨斯州休斯顿休斯顿大学数学系。
²美国俄亥俄州辛辛那提大学药学系。
^三土耳其伊斯坦布尔梅迪波尔大学计算机工程系。
⁴美国德克萨斯州休斯顿休斯顿大学数学系。dlabet@math.uh.edu。

PMID： 36564441
预防性维修识别码：项目经理C9789028
内政部： 10.1038/s41598-022-26698-7

摘要

星形胶质细胞是一种具有复杂形态结构的胶质细胞亚型，在中枢神经系统（CNS）生理学的许多方面发挥着积极作用。然而，由于它们与中枢神经系统中其他细胞的高度参与性相互作用，其形态的复杂性使其成为可能，因此对中枢神经系统内星形胶质细胞功能的精确调控机制仍知之甚少。这种知识差距也是由于现有定量图像分析工具目前的局限性，这些工具无法以足够的准确性和效率检测和分析星形胶质细胞的图像。为了满足这一需求，我们引入了一种新的深度学习框架，用于在明亮视野或荧光显微照片中自动检测GFAP免疫标记的星形胶质细胞。我们方法的一个主要创新点是YOLOv5的应用程序，这是一个为目标检测而设计的复杂深度学习平台，我们对其进行了定制，以导出用于星形胶质细胞检测任务的优化分类模型。使用多个图像数据集进行的大量数值实验表明，我们的方法与传统方法和最先进的方法相比具有很强的竞争力，包括星形胶质细胞非常密集的图像。本着可复制研究的精神，我们的数字代码和带注释的数据都是开源的，可供科学界免费使用。

PubMed免责声明

利益冲突声明

作者声明没有相互竞争的利益。

数字

图1
网络架构。该图显示了YOLOv5的架构图（默认设置）。它由三部分组成：（1）脊骨，（2）颈部，（3）头部。预处理后，图像首先输入到主干进行特征提取，然后送入颈部进行特征融合，最后由头部网络进行处理，生成模型并输出检测结果（类别、分数、位置、大小）。

图2
损失功能。绘制显示位置或边界框损失（box_loss）和对象性损失（obj_loss。

图3
精度–召回曲线。精度-召回曲线展示了BBBC（左面板）和Kruyer（右面板）图像数据集上不同算法的星形胶质细胞检测性能。我们基于YOLOv5的方法与使用FIJI实现的GESU-Net和自适应阈值进行了比较（参见本文中的描述）。

图4
检测性能。使用不同算法的星形胶质细胞检测性能显示在BBBC数据集的两幅代表性图像（顶部两行）和Kruyer数据集的两家代表性图像上（底部两行）。第一列显示地面真实图像，第二列显示使用我们基于YOLOv5的算法的相应检测结果（概率阈值为0.47），第三列显示GESU-net算法的检测结果，第四列显示使用FIJI中实现的自适应阈值的检测结果。

图5
细胞计数分布。箱形图显示了BBBC和Kruyer数据集中不同的细胞计数分布。与往常一样，该框显示分位数范围，其中的线表示中值。

图6
错误分类示例。从BBBC和Kruyer数据集提取的代表性子图像显示了星形胶质细胞缺失（假阴性检测，前四列）或错误识别（假阳性检测，后四列）的示例。

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