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Approcci innovativi alla modellizzazione della corteccia cerebrale: analisi automatizzate della citoarchitettonica corticale / INNOVATIVE APPROACHES TO THE MODELING OF THE CEREBRAL CORTEX: AUTOMATED ANALYSIS OF CORTICAL CYTOARCHITECTONICS

In questa tesi descriviamo una procedura automatizzata per l’analisi della corteccia motoria dello scimpanzè, del Macaca fascicularis e del cavallo, basata su un nuovo metodo computerizzato di analisi delle sezioni colorate attraverso il metodo di Nissl, al fine di studiare la corteccia cerebrale in specie differenti. Le microfotografie delle sezioni sono state elaborate con una procedura standardizzata usando il software ImageJ. Questa procedura ha previsto la suddivisione degli strati corticali, dal primo al sesto, in diversi frames. Per misurare la complessità delle cellule nervose (cioè quanto una cellula fosse diversa dalle adiacenti) abbiamo utilizzato un modello di rappresentazione statistica non-parametrica che mostra come la complessità può essere espressa in termini di un adeguato indice di dispersione statistica quale il MAD (mean absolute deviation).
Abbiamo quindi dimostrato che gli strati piramidali della corteccia motoria del cavallo sono più irregolari di quelli di scimpanzè e Macaca fascicularis. La combinazione dell’analisi automatica delle immagini e delle analisi statistiche consente pertanto di confrontare e classificare la complessità della corteccia motoria attraverso diverse specie. Il modello viene proposto come strumento al fine di contribuire a stabilire le somiglianze cerebrali tra umani e animali, rispettando il principio delle 3R. / In this thesis we describe an automated procedure based on a new computerized method of partitioning Nissl-stained sections of the motor cortex of the chimpanzee, crab-eating monkey, and horse, to study the neocortex in different species. Microphotographs of the sections were first processed using a standard procedure in ImageJ, then the stained neuronal profiles were analyzed within continuously adjoining frames from the first to the sixth layer of neocortex. To measure the neuronal complexity (how a given cell is different from its neighbors) we used a general non-parametric data representation model showing that the complexity can be expressed in terms of a suitable measure of statistical dispersion such as the mean absolute deviation. We demonstrated that the pyramidal layers of the motor cortex of the horse are more irregular than those of the monkeys studied. The combination of automated image analysis and statistical analysis made it possible to compare and rank the motor cortex complexity across different species. Therefore, we are confident that our work will help to establish brain similarities between humans and animals used for alimentary purpose, whose brain is often discarded. This, in turn, will allow to carry out the experimental brain research obeying the 3Rs principle.

Identiferoai:union.ndltd.org:DocTA/oai:tesionline.unicatt.it:10280/35782
Date04 December 2017
CreatorsDE GIORGIO, ANDREA
ContributorsMARCHETTI, ANTONELLA, GRANATO, ALBERTO
PublisherUniversità Cattolica del Sacro Cuore, MILANO
Source SetsUniversita Cattolica del Sacro Cuore. DocTA
LanguageEnglish
Detected LanguageItalian
TypeDoctoral Thesis
FormatAdobe PDF
Rightsreserved

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