Sinaps sayısı ve yapısı, dinamik değişiklikler gelişme, yaşlanma işaretlerinden, ve çok sayıda nörodejeneratif hastalıklar 1-3 vardır. sinaptik bilgi almak ve entegre nöronların yeteneği dendritik morfoloji ve sinaptik bağlantıları dinamik değişikliklere bağlıdır. Nitekim, pozitif bir korelasyon bilişsel fonksiyonu 4 darbe hem dendritik omurga ve sinaps sayısı arasında var. Bu nedenle, bu dendritik omurga sayısında bir azalır dendritik omurga miktarının büyük ilgi isteyen, nörolojik hastalıklar, 5-7 arasında bir dizi bilişsel işlev bozukluğu ile bağlantılı olması şaşırtıcı değildir. Bununla birlikte, omurga yoğunluğu ölçümü dendritik ağacın üzerinde sinaps topografya ve dağıtımı ile ilgili faydalı bilgiler üretmek için başarısız bir zaman alıcı ve sıkıcı bir görev olarak durmaktadır. Neyse ki, boyama yöntemleri (örneğin, Golgi-Cox ve doublekortin (DCX)) birliktegelişmiş görüntüleme teknikleri ile mevcut engelleri aşmak ve güvenilir ve süratli bir şekilde dendritik arborization yüksek çözünürlüklü görüntüler üretmek için kullanılabilir. Golgi-Cox boyama yöntemi tüm nöronların 8 dendritik arborization durumunu değerlendirmek için dağıtılabilir olsa, DCX nöron hem de meydana geldiği göz önüne alındığında özellikle dentat girus ve subventriküler bölge 9, önemli bir dikkate yeni doğmuş nöronlar etiket dağıtılabilir ömrü boyunca bu bölgeler 10,11.
Boyama ardından, iki görüntüleme yöntemleri dendritik özelliklerini değerlendirmek için konuşlandırıldı: i) gerçek zamanlı görüntüleme (RTI) ve saha görüntüleme (EDFI) ii) genişletilmiş derinliği. RTI tekniği takip ve bireysel dendritik segment ve dallar boyunca arborization uzunluğunu ve düzeni ölçmek için bir araç sunmaktadır. Böylece toplam alanı ve her dendritik ağacın tarafından işgal hacmini tahmin etmek birini sağlar. Daha specifically, RTI yönteminde kullanıcı sürekli kesimleri tanımlar ve yazılım izleme nöron dendritik yapının x, y, ve z koordinatlarını toplar gibi iteratif yeniden odaklanan ve 3D dendritik yapının yörüngesini yeniden yapılandırır. Nispeten, EDFI yöntemi, bir kompozit görüntü üreten tüm z-ekseninde bilgi vererek oldukça kalın doku örneklerinde dendritik yoğunluğunu değerlendirmek için oldukça basit ve hızlandırılmış bir araç sağlar. Bunu yapmak için, kullanıcı bölümünün kalınlığı boyunca yüksek çözünürlüklü video dosyalarını kaydeder ve daha sonra bir piksel odak tamamen burada noktaları belirlemek için video kareleri aramak için yazılım kullanır. Daha sonra, odaklanmış piksel birleştirilmiş ve bir yüksek çözünürlüklü, kompozit 2D görüntü entegre edilmiştir. Bu birleşik görüntü ne olursa olsun z ekseninde kendi pozisyonu içinde odak olan tüm pikselleri içerir. Bu 2D görüntülerin kalitatif ve kantitatif analiz yoğunluğunu belirlemek için sonradan kullanılabilirdendritik Her alan dallanmanın.
Son olarak, biz bir ilgi tüm bölgede analiz ve dendritler değerlendirilmesi için son derece yüksek çözünürlüklü görüntüler üretmek için bir panoramik yöntem mevcut. Bu teknik çok yüksek çözünürlüklü ve pahalı dijital kameralar erişimin eksikliği aşmak için dağıtılabilir. Bu yöntemi kullanarak, bir x- ve y-eksenleri boyunca farklı yerlerde seri görüntüleri yakalar ve daha sonra otomatik olarak bunları birlikte ücretsiz kullanarak dikişleri (örneğin, Image Composite Editor). Özellikle, bu yöntem, oldukça geniş bir alanda dendritik arborization kalitatif ve kantitatif bir değerlendirme için kullanılabilir.