L’analyse de la morphologie des astrocytes s’effectue en plusieurs étapes. Tout d’abord, les astrocytes sont détectés à partir d’images IF colorées pour GFAP et DAPI à l’aide d’un modèle d’apprentissage profond. Ensuite, pour chaque cellule, le soma et les processus sont segmentés et séparés. De nombreuses caractéristiques morphologiques, telles que la zone du soma, l’épaisseur du processus et le nombre de points de ramification, sont ensuite extraites. Chaque astrocyte est ensuite classé comme ayant une morphologie normale ou hypertrophique sur la base des mesures morphologiques à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique, et un score morphologique est calculé. Enfin, des mesures telles que la densité des astrocytes d’une morphologie spécifique ou le score de morphologie moyen sont agrégées par retour sur investissement, souris et groupe à des fins de comparaison statistique.