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脑血管结构的变化是许多脑部疾病的关键指标。原发性血管病、血管危险因素（例如糖尿病）、创伤性脑损伤、血管闭塞和中风均会影响脑血管网络的功能 1 – 3 。阿尔茨海默病的典型症状，包括 tau 蛋白病和淀粉样变性，也会导致血管异常重塑 1、4 ，从而使毛细血管稀疏可用作血管损伤的标志 5 。因此，对整个脑血管进行定量分析对于更好地了解生理和病理状态下的脑功能至关重要。然而，量化脑血管网络的微米级变化一直很困难，主要有两个原因。首先，尚未实现对小鼠完整脑血管直至最小血管的标记和成像。磁共振成像 (MRI)、微型计算机断层扫描 (micro-CT) 和光学相干断层扫描的分辨率不足以捕捉大块组织中的毛细血管 6 – 8 。荧光显微镜提供更高的分辨率，但通常只能应用于厚度不超过 200 μ m 的组织切片 9 。组织透明化方面的最新进展可以克服这个问题 10 ，但到目前为止，还没有对整个大脑中所有尺寸的所有血管进行三维 (3D) 的系统描述。第二个挑战涉及对大型 3D 成像数据集的自动分析，这些数据集在不同深度的信号强度和信噪比 (SNR) 存在很大差异。简单的基于强度和形状的滤波方法，例如 Frangi 的血管滤波器以及具有局部空间自适应性的更先进的图像处理方法，无法可靠地将血管与
小鼠全脑血管的机器学习分析
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