Details

Тема выпускной квалификационной работы: «Применение комплексных дескрипторов формы для анализа морфологии дендритных шипиков». Данная работа посвящена исследованию существующих методов анализа морфологических особенностей дендритных шипиков и разработке новых дескрипторов формы, основанных на ортогональных разложениях: сферических гармониках и моментах Зернике, которые ранее применялись для описания формы инженерных деталей. В ходе работы рассмотрены особенности применения данных ортогональных разложений к анализу дендритных шипиков и разработан метод вычисления дескрипторов. Проведен анализ этих признаков на наборе данных дендритов мышей различных групп нейронов, включая нейроны, моделирующие болезнь Альцгеймера. Для анализа использовались 1256 дендритных шипиков, извлеченных из микроскопических снимков с помощью программного обеспечения SpineTool. Набор данных содержал четыре группы дендритов: дендриты мышей дикого типа (Wt), мышей типа Ab, а также дендриты этих групп мышей, взаимодействовавших с веществом, стимулирующим улучшение синаптической активности. Для набора данных были вычислены морфологические признаки на базе сферических гармоник и моментов Зернике, а также признаки, описанные ранее в литературе: гистограмма длин хорд и 11 классических скалярных показателей, таких как длина, объем и другие. Эксперименты показали, что предложенные дескрипторы формы демонстрируют высокую эффективность в задачах классификации и кластерного анализа морфологии дендритных шипиков. Новые дескрипторы превзошли традиционные метрики формы в задачах классификации нейронов здоровых и больных Альцгеймером мышей. Использование сферических гармоник и моментов Зернике улучшило качество кластерного анализа, выявляя более четкие и значимые группы данных.

The subject of the graduate qualification work is «Title of the thesis». This work is dedicated to the study of existing methods for analyzing the morphological features of dendritic spines and the development of new shape descriptors based on orthogonal decompositions: spherical harmonics and Zernike moments, which were previously used to describe the shape of engineering objects. The study explores the application of these orthogonal decompositions to the analysis of dendritic spines and develops a method for calculating the descriptors. An analysis of these features was conducted on a dataset of dendrites from mouse neurons of various groups, including neurons modeling Alzheimer’s disease. For the analysis, 1256 dendritic spines were extracted from microscopic images using the SpineTool software. The dataset included four groups of dendrites: wild-type (Wt) mice, Ab-type mice, and dendrites from these groups of mice exposed to a substance that stimulates synaptic improvement. Morphological features based on spherical harmonics and Zernike moments were calculated for the dataset, along with previously described features such as the histogram of chord lengths and 11 classical scalar indicators like length, volume, and others. Experiments demonstrated that the proposed shape descriptors show high efficiency in the tasks of classification and cluster analysis of dendritic spine morphology. The new descriptors outperformed traditional shape metrics in classifying neurons of healthy and Alzheimer’s disease mice. The use of spherical harmonics and Zernike moments improved the quality of cluster analysis, revealing more distinct and significant data groups.