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Analysis of Collagen Spatial Structure Using Multiphoton Microscopy and Machine Learning Methods

机译：利用多光子显微镜和机器学习方法分析胶原蛋白空间结构

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Pathogenesis of many diseases is associated with changes in the collagen spatial structure. Traditionally, the 3D structure of collagen in biological tissues is analyzed using histochemistry, immunohistochemistry, magnetic resonance imaging, and X-radiography. At present, multiphoton microscopy (MPM) is commonly used to study the structure of biological tissues. MPM has a high spatial resolution comparable to histological analysis and can be used for direct visualization of collagen spatial structure. Because of a large volume of data accumulated due to the high spatial resolution of MPM, special analytical methods should be used for identification of informative features in the images and quantitative evaluation of relationship between these features and pathological processes resulting in the destruction of collagen structure. Here, we describe current approaches and achievements in the identification of informative features in the MPM images of collagen in biological tissues, as well as the development on this basis of algorithms for computer-aided classification of collagen structures using machine learning as a type of artificial intelligence methods.
机译：许多疾病的发病机制与胶原蛋白空间结构的变化有关。传统上，使用组织化学，免疫组织化学，磁共振成像和X型射线照相分析生物组织中胶原蛋白的3D结构。目前，多光子显微镜（MPM）通常用于研究生物组织的结构。 MPM具有与组织学分析相当的高空间分辨率，可用于直接可视化胶原蛋白空间结构。由于由于MPM的高空间分辨率累积的大量数据，应使用特殊的分析方法来识别图像中的信息特征和这些特征与病理过程之间的关系的定量评估，导致胶原结构的破坏。在这里，我们描述了在生物组织中胶原蛋白的MPM图像中的信息特征的现状和成果，以及在这种基础上的开发，用于使用机器学习作为人工的一种人工的胶原结构的计算机辅助分类算法智能方法。

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