近年来脑科学的发展十分迅速,而对神经血管单元的研究是阿尔兹海默症和脑卒中等脑疾病研究的基础。为了对神经血管单元进行深度了解,高精度成像技术十分有必要,而近期出现的CLARITY技术展现了其在探究大脑高精度空间结构上的优越表现。需要指出的是,CLARITY相关研究仍处于起步阶段,尤其是在后期图像处理上,迫切需要一个智能平台以对神经血管单元高精度图像进行处理。本研究针对神经血管单元的高精度CLARITY图像进行了一系列处理方法的开发,并集成为一个平台。具体来讲,对经CLARITY技术处理过的大鼠大脑进行成像,基于Matlab实现针对大鼠大脑神经血管单元的智能处理、量化和统计分析,最后利用Amira软件对结果进行三维可视呈现。对图像数据的处理包括剪切、直方图匹配、亮度调整、滤波、二值化、形态学操作、实际比例映射等,以及基于深度学习的图像自动分割。本研究开发的图像处理平台通过实验,验证了其准确性和实用性。通过对实验组和对照组样本图像的分析比较,本研究发现小胶质细胞空间密度随深度的变化较为有限,而在双侧劲总动脉结扎手术组中则有背离髓鞘的扩散趋势等。综上所述,本研究开发的平台能有效针对基于CLARITY技术的小鼠大脑神经血管单元高精度图像,从而为相关交叉研究的开展铺平道路。