Method Article

خوارزمية تحليل الصور القائمة على المنطقة لتحديد كمية البلاعم والخلايا الليفية المشتركة

DOI:

10.3791/63058

⸱

February 15th, 2022

 ,  , 
1Department of Chemical and Biomolecular Engineering, University of Delaware

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نقدم طريقة تستخدم نهجا قابلا للتعميم لتحليل الصور القائم على المنطقة لتحديد عدد الخلايا. استغل تحليل مجموعات الخلايا المختلفة ارتفاع الخلية الكبير والاختلافات الهيكلية بين أنواع الخلايا المتميزة داخل خوارزمية تكيفية.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

القياس الكمي للخلايا ضروري لمجموعة واسعة من الدراسات البيولوجية والكيميائية الحيوية. عادة ما يستخدم تحليل الصور التقليدي للخلايا إما أساليب الكشف عن التألق ، مثل تلطيخ الفلورسنت المناعي أو النقل باستخدام البروتينات الفلورية أو تقنيات الكشف عن الحافة ، والتي غالبا ما تكون عرضة للخطأ بسبب الضوضاء وغيرها من غير المثالية في خلفية الصورة.

لقد صممنا خوارزمية جديدة يمكنها حساب وتمييز البلاعم والخلايا الليفية بدقة ، وهي خلايا ذات أنماط ظاهرية مختلفة غالبا ما تتعايش أثناء تجديد الأنسجة. تم استخدام MATLAB لتنفيذ الخوارزمية ، التي ميزت أنواع الخلايا المتميزة بناء على الاختلافات في الارتفاع من الخلفية. تم تطوير خوارزمية أولية باستخدام طريقة قائمة على المنطقة لحساب الاختلافات في حجم / بنية الخلية وظروف البذر عالية الكثافة.

تم حساب عدم المثالية في هياكل الخلايا باستخدام خوارزمية ثانوية متكررة تستخدم معلمات داخلية مثل تغطية الخلية المحسوبة باستخدام البيانات التجريبية لنوع معين من الخلايا. وأخيرا، أجري تحليل لبيئات الزراعة المشتركة باستخدام خوارزمية عزل تم فيها استبعاد أنواع مختلفة من الخلايا بشكل انتقائي بناء على تقييم الاختلافات النسبية في الارتفاع داخل الصورة. تم العثور على هذا النهج لحساب الخلايا بدقة ضمن هامش خطأ 5٪ للخلايا أحادية الزراعة وضمن هامش خطأ 10٪ للخلايا المستزرعة.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يتم تنفيذ البرنامج بشكل روتيني أثناء تقنيات تحليل الصور لضمان دقة النتائج وكفاءتها وعدم تحيزها. بالنسبة للفحوصات القائمة على الخلايا ، هناك مشكلة شائعة تتمثل في التعرف الخاطئ على الخلايا. قد تؤدي الصور ذات الإعدادات البؤرية والتباين غير المناسبة إلى طمس الخلايا، حيث يصبح من الصعب تحديد حدود الخلايا الفردية1. يمكن أن يؤدي وجود ميزات صور غريبة مثل المسام أو الفقاعات أو غيرها من الأشياء غير المرغوب فيها إلى إعاقة إجراءات العد عن طريق إبطاء عملية العد ويؤدي إلى تحديد الهوية بشكل خاطئ. علاوة على ذلك ، يمكن أن يكون عد الخلايا مرهقا ، ويمكن أن يكون عد مئات النسخ المتماثلة مستهلكا للوقت للغاية. علاوة على ذلك ، يوجد تحيز ذاتي متأصل أثناء العد اليدوي ، و....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. زراعة الخلايا واكتساب الصور

  1. ثقافة RAW264.7 البلاعم عند 37 درجة مئوية و 5٪ CO2 في Dulbecco's Modified Eagle Medium (DMEM) المكملة بمصل البقر الجنيني 10٪ (FBS) ، 1٪ البنسلين الستربتومايسين ، 1.5 جم / لتر بيكربونات الصوديوم ، و 5 ميكرومتر β-mercaptoethanol.
    1. لتصوير الزراعة الأحادية ، قم بزراعة خلايا RAW264.7 بكثافة 25000 خلية / سم2 في قارورة زراعة خلايا 5 مل مع 1 مل من المتوسط.
  2. زراعة خلايا NIH / 3T3 عند 37 درجة مئوية و 5٪ CO2 في DMEM تستكمل مع 10٪ مصل بقري جنيني و 1٪ بنسلين ستربتومايسين11.
  3. بالنسبة للتصوير بالزراعة المشتركة ، استزرع البلاعم RAW264....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم إجراء تحليل للبلاعم RAW264.7 غير منتفخة في بيئة أحادية الزراعة عند 25000 خلية / سم2. تم التقاط صور تمثيلية لمزرعة الخلايا ومعالجتها في MATLAB بعد التحويل إلى 8 بت tiff في ImageJ. تم تسجيل مخرجات الخوارزمية طوال العملية وتوثيقها في الشكل 2 للصورة التمثيلية. في هذه الصورة، أحصت الخوارزمية 226 خلية، وتم التحقق من عدد الصور هذا بالمقارنة مع عدد يدوي حدد 241 خلية (خطأ بنسبة 6.2٪). كان متوسط خطأ مخرجات الخوارزمية لما لا يقل عن 10 صور لعدد خلايا RAW264.7 4.5 ± 1.9٪.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

لقد صممنا إجراء عاما قائما على المنطقة يقوم بحساب الخلايا بدقة وكفاءة على أساس ارتفاع الخلية ، مما يسمح بقياس كمية الخلايا الخالية من البقع حتى في أنظمة الزراعة المشتركة. وشملت الخطوات الحاسمة لهذا الإجراء تنفيذ نظام كثافة نسبية يمكن من خلاله تمييز الخلايا. وقد خدم استخدام تحليل الارتفاع النسبي غرضين: فقد أصبحت الحاجة إلى بارامترات خارجية غير ضرورية، حيث كانت المعلمات النسبية ثابتة لنوع الخلية والمعلمة المحددين، ولم تكن هناك حاجة إلى إدخال مستويات السطوع/التباين المطلقة لكل صورة. وعلاوة على ذلك، مكن استخدام نظام قائم على.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ويعلن صاحبا البلاغ أنه ليس لديهما تضارب في المصالح.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم تمويل هذا العمل جزئيا من قبل المعاهد الوطنية للصحة (R01 AR067247) وجزئيا من قبل برنامج ديلاوير INBRE ، بدعم من منحة من المعهد الوطني للعلوم الطبية العامة - NIGMS (P20 GM103446) من المعاهد الوطنية للصحة وولاية ديلاوير. ولا تعكس محتويات المخطوطة بالضرورة آراء وكالات التمويل.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
أكسيو أوبزرفر 7 مجهر مقلوبزايس1028290770
بيتا ميركابتو إيثانوللايف تكنولوجيز21985023
كاشطات الخلاياCellTreat229310
دوبليكو النسر المتوسطالمعدل فيشر العلمي12430047
دوبليكو PBSفيشر العلمي14190144
برنامج MATLABMathWorks2021A
خلايا NIH / 3T3ATCCATCC CRL - 1658
Penicillin &ndash ؛ ستربتومايسينسيجما ألدريتشP4333-20ML
RAW264.7 خليةATCCATCC TIB - 71
بيكربونات الصوديومSigma AldrichS6014-25G
T75 قارورة ثقافة الخلاياCorningCLS3814-24EA

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Young, D., Glasbey, C., Gray, A., Martin, N. Identification and sizing of cells in microscope images by template matching and edge detection. Fifth International Conference on Image Processing and its Applications, 1995. , 266-270 (1995).
  2. Zhu, R., Sui, D., Qin, H., Hao, A.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Image Analysis AlgorithmArea Based AnalysisMacrophage Fibroblast CocultureCell QuantificationPercentile Based DetectionCell Coverage AnalysisMonoculture ImagingWatershed TransformationCell Type IdentificationMATLAB Image Processing

Related Articles