果蝇(俗称果蝇)是研究人类心脏病理生理学(包括心脏衰老和心肌病)的宝贵模型。然而，评估果蝇心脏的一个瓶颈是需要人工干预，在心脏最大扩张或最大收缩时测量心脏，这些测量值可以计算心脏动力学。

阿拉巴马大学伯明翰分校的研究人员现在展示了一种方法，可以显著缩短分析所需的时间，同时利用更多的心脏区域，使用深度学习和高速视频显微镜来记录飞行中的每次心跳。

“我们的机器学习方法不仅速度快，还能最大限度地减少人为错误，因为你不必在收缩压和舒张压条件下手动标记每个心壁，”UAB 病理学系、分子和细胞病理学部副教授 Girish Melkani 博士说道。“此外，你可以对数百颗心脏进行分析，并在完成所有心脏分析后查看分析结果。”

这可以扩展测试不同环境或遗传因素如何影响心脏老化或病理的能力。Melkani 设想利用深度学习辅助研究来探索心脏突变模型和其他小动物模型，例如斑马鱼和小鼠。

Melkani 表示：“此外，我们的技术可以适用于人类心脏模型，为心脏健康和疾病提供宝贵见解。结合不确定性量化方法可以进一步提高我们分析的可靠性。此外，机器学习方法可以高精度地预测心脏老化。”