Automated Histological Assessment of Parkinson’s Disease Models via Integrated Dopaminergic Neuron Segmentation and Phenotypic Quantification
本文介绍了 SegDAFormer,一种新颖的双头 Transformer 架构,它将帕金森病模型中的多巴胺能神经元分割与酪氨酸羟化酶(TH)表型定量统一起来,通过提供一个可扩展且具有生物学解释性的自动化组织学评估框架,显著优于现有方法。