对于毛细血管密度的定量使用甲襞Capillaroscopy可再生的计算机化方法
October 27th, 2015
毛细血管镜检查是一种无创、高效、相对便宜且易于学习的方法，用于直接观察微循环中的毛细血管。 然而，迄今为止只有一篇出版物描述了可用于定量毛细血管镜数据的复杂软件程序的可靠性。 在这里，我们提出了一种使用标准化算法定量毛细管的简单、可靠的方案。
该程序的总体目标是量化指甲角质层正下方皮肤区域中每平方毫米的毛细血管数量。这是通过首先拍摄角质层下方指甲床的单色照片来实现的。第二步是将图像导入计算机成像程序。
接下来，处理图像为了更好地可视化毛细管，最后一步是识别和计数一平方毫米内的所有毛细管。最终，图像处理用于显示个体毛细血管的数量和形态。这种方法可以帮助回答心血管领域的关键问题，例如高血压、糖尿病和其他疾病如何影响微循环。
使用单色数码相机，如前所述获得毛细管图像。然后使用用于获取毛细管图像的相同相机和放大倍成像条件拍摄带有毫米标记的 ridicle 的校准图像。将嘲笑的图像导入计算机成像程序中，并在尺子的照片上测量一毫米线中的像素数。
记下这个数字并计算 1 毫米 x 1 毫米区域中的像素数。接下来，打开其中一个毛细管图像，通过使用最适合的直方图调整图像来使毛细管变暗并调亮背景。然后使用下拉菜单中的 create ROI 命令在屏幕顶部创建一个 1 毫米 x 1 毫米的感兴趣区域。
将感兴趣区域拖动并定位到毛细管环最清晰的位置。确保放置感兴趣的区域，使毛细管环的顶点位于该区域的最顶部。协议这一步的可重复性和标准化的关键是正确放置一平方的感兴趣区域框。
保持标准化的一个好的经验法则是将框放在图像毛细管环的顶点或尖端。正确定位后，单击 ROI，然后从出现的下拉菜单中单击裁剪，然后展平图像，以便所有未来的图像调整都将均匀地应用于图像。接下来，将图像的对比度提高到 75，以便最大限度地可视化毛细血管。
还要对图像进行去斑点以平滑毛细血管的边缘。通过将直方图调整为最佳拟合模型来完成图像对比度，使毛细管为黑色，背景为白色。在每个图像上，使用目标对象功能手动选择定义明确的毛细管的一部分，以识别为程序要计数的对象。
然后使用 background 功能选择背景的一小部分作为计数算法需要忽略的区域的参考。将计数对象的最小直径设置为 5 个像素，以避免将背景杂色计为毛细管。然后使用 count 函数立即对图像中每个个体的所有毛细管进行计数。
从三到四张图像中计算平均值，以获得更可靠的评估。为了节省时间，请创建一个宏以对一个或多个图像自动执行特定的过程序列，方法是首先选择 Record macro （录制宏），然后根据此视频中执行和描述的步骤和过程命名宏。然后在录制宏时执行图像处理步骤。
在将来的图片上使用宏时，只需单击运行宏，程序将自动将录制的增强功能应用于所需的图像。唯一需要用户输入的步骤是选择裁剪图像的位置。可以在 30 秒内对经过最佳处理的图像进行计数，并清楚地区分毛细管和背景以及单个毛细管彼此之间的区别。
最终的增强图像显示在此处。掌握后，为该图像确定的总计数为每平方毫米 54 个毛细管。该技术可用于在 20 分钟内量化和处理 12 张图像。
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概述
毛细血管镜检查是一种用于观察微循环毛细血管的非侵入性方法。本文介绍了一种使用标准化算法定量计算毛细血管的可靠协议。
关键研究组成部分
科学领域
- 微循环
- 毛细血管可视化
- 心血管研究
背景
- 毛细血管镜检查允许直接观察毛细血管。
- 以往研究对毛细血管定量的软件可靠性数据有限。
- 这种方法对于理解各种疾病的微循环至关重要。
- 定量计算毛细血管可以提供对高血压和糖尿病等疾病的洞察。
研究目的
- 开发一个简单可靠的毛细血管定量协议。
- 增进对毛细血管形态和数量的理解。
- 解决现有毛细血管分析方法中的空白。
使用的方法
- 捕捉指甲床下表皮下的单色图像。
- 将图像导入计算机成像程序。
- 处理图像以更好地可视化毛细血管。
- 识别并计数在指定区域（1 mm²）内的毛细血管。
主要结果
- 该协议允许准确定量计算毛细血管。
- 图像处理增强了毛细血管形态的可见性。
- 该方法可用于研究疾病对微循环的影响。
- 结果可为心血管研究和临床实践提供信息。
结论
- 开发的协议可靠且易于实施。
- 它提供了理解微循环的宝贵数据。
- 该方法可以帮助评估各种心血管状况。
常见问题
Executive Industry Relevance
Standardized quantitation of capillary density using computerized nailfold capillaroscopy addresses a critical need for reproducible microvascular assessment in early discovery and translational research. This method reduces subjectivity and user fatigue, enabling reliable, quantitative evaluation of microcirculation relevant to disease modeling and target validation. Its reproducibility and efficiency support robust decision-making at key inflection points in cardiovascular and metabolic disease pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective quantitation of microvascular changes for hypothesis testing in disease models.
- Supports functional target validation by providing standardized microcirculation metrics.
- Facilitates mechanistic de-risking by reducing operator bias in capillary density assessment.
- Improves predictive confidence for early-stage portfolio triage in vascular and metabolic research.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, reproducible image-based assays for downstream compound screening.
- Standardizes capillary density measurement, enhancing assay reproducibility and scalability.
- Delivers quantitative outputs suitable for cross-study and cross-site comparison.
- Enables rapid, semi-automated analysis to support high-throughput screening readiness.
Translational & Preclinical Research
- Aligns microvascular quantitation with disease-relevant endpoints for translational biomarker development.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by enabling consistent measurement protocols.
- Supports risk-adjusted advancement decisions based on robust microcirculation data.
- Reduces translational ambiguity by linking quantitative capillary metrics to disease phenotypes.
Pipeline & Workflow Integration
This computerized capillaroscopy method integrates into the discovery-to-preclinical continuum, supporting both early hypothesis testing and translational biomarker alignment.
- Discovery Biology: Facilitates reproducible hypothesis testing and pathway clarification in microvascular research.
- Screening: Provides standardized, quantitative capillary density outputs for assay development and compound evaluation.
- Analytics: Enables objective, statistical comparison of microvascular changes across experimental conditions.
- Translational Research: Supports biomarker alignment and continuity from in vitro to in vivo models when microcirculation is a relevant endpoint.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, semi-automated workflow adaptable across disease models and research teams.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in microvascular studies.
- Operational Value: Delivers standardized, reproducible, and rapid quantitation with minimal training requirements.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust, quantitative endpoints.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of vascular and metabolic disease programs.
Implementation Considerations
- Requires basic expertise in digital imaging and capillaroscopy interpretation.
- Needs access to monochrome digital cameras and compatible image analysis software.
- Demands cross-team standardization of image acquisition and ROI placement for reproducibility.
- Adaptable to various disease models where microcirculation is a relevant endpoint.
- Manual ROI selection remains a potential source of variability and requires attention to protocol adherence.
