纵向显微计算机断层扫描图像分析，用于临界尺寸骨缺损中用户定义的感兴趣区域
2025年6月24日
我们提出了一种在纵向 体内 大鼠径向缺陷模型中分析用户定义的感兴趣区域 （ROI） 的方法。该方法能够在以前受显微计算机断层扫描 （μCT） 扫描视野变化、标本方向和支架基线存在限制的不同支架之间进行比较分析。
我们开发了纳米颗粒支架，以增强临界缺损的骨再生，并且与传统支架相比，可以提高愈合率。
目前的方法通常跟踪整个骨骼的骨体积变化，缺乏精确度，并且无法始终如一地识别纵向模型中的局部感兴趣区域。我们的协议可以在实体模型中实现一致的局部感兴趣区域跟踪，提高精度和纵向分析，并与全骨量评估进行比较。
这些发现将使我们能够更准确地量化随时间推移的骨再生，并更有效地传达我们工作的潜在转化影响。
[导师]首先，从比较数据集中打开提取的半径骨骼并右键单击它。然后，搜索图像注册向导并选择它。在属性部分，将数据设置为提取的半径骨骼的比较数据集，并引用提取的半径骨骼的初始时间点数据集。在映像注册向导作部分中，单击跳过四个步骤中的第一步。对于第四步中的第二步和第三步，使用交互光标将选项卡框调整为数据集之间的公共区域，并在每个步骤后单击作下的应用。在第四步（共四步）中，将度量设置为相关，将转换设置为刚性，预对齐以对齐主轴，然后单击作下的应用。对齐数据集后，右键单击提取的半径骨骼的比较周数据集，搜索重采样变换图像，然后选择它。在属性部分中，将数据设置为提取的半径骨骼的比较周数据集，将最近邻的插值设置为扩展，将保留为体素大小，将填充值设置为零，然后单击应用。将生成一个新的转换后的数据集。单击以打开初始时间点的正交切片，并将数据设置为提取半径的初始时间点数据集。设置方向，使平面产生穿过半径骨骼的横向切口。使用属性部分中的切片编号滑块，调整切片编号以识别临界尺寸缺陷周围的近端和远端切片。确定并记录骨折与桡骨骨干在两端相交的切片编号。打开比较周的正交切片，并将数据设置为提取半径的初始时间点数据集。然后，调整方向，使平面产生穿过半径骨骼的横向切口。使用属性部分中的切片编号滑块，以及显示远端正交切片的初始时间点数据，将比较周切片编号对齐以匹配初始时间点的远端切片。记下比较周数据集远端切片的切片编号，并对近端切片重复上述步骤。单击提取半径的初始时间点，然后在属性部分单击裁剪编辑器工具。在裁剪编辑器弹出窗口中，在 X、Y 或 Z 字段中输入最小值和最大值。随着感兴趣区域的调整，观察查看窗口，然后单击确定裁剪数据集。对比较周数据集重复裁剪过程。要确定初始时间点数据集的体积，请右键单击提取半径的变换后的初始时间点数据集，搜索材料统计信息，然后选择它。在属性部分，将数据设置为变换后的初始时间点数据集，选择材质，然后单击应用。单击新的材料统计数据集，然后在属性窗口中单击电子表格显示。单击窗口上方的表格选项卡，查看裁剪后的初始时间点数据集的体积。对比较周数据集重复体积分析步骤，然后转到表格选项卡以查看具有单独体积选项卡的两个数据集。要可视化骨量的变化，请右键单击提取半径的比较周转换数据集，搜索算术，然后选择它。在属性窗口中，将输入 A 设置为比较周转换数据集，将输入 B 设置为初始时间点数据集，将输入 C 设置为无源，将结果类型设置为输入 A，不选中选项，将结果通道设置为与输入 A 类似，并将表达式设置为 AB。单击生成的数据集并按 F2 重命名文件， 然后，右键单击此结果数据集，搜索生成表面，然后选择它。在属性窗口中，单击应用，然后在弹出窗口中单击继续以创建新的冲浪数据集。右键单击冲浪数据集，搜索表面视图，然后选择它。 算术结果的表面视图将出现在查看窗口中。要更改曲面视图的颜色，请在项目视图窗口中单击曲面视图。在属性窗口中，打开颜色下拉列表，选择常量，然后单击颜色图并分配首选颜色。要查看初始周数据集上的骨量变化，请右键单击转换后的数据集，搜索提取标签，然后选择它。在属性部分，将标签设置为转换后的数据集，将标签 ID 设置为 2，并选中导出为二进制文件，然后单击应用以生成结果数据集。然后，按 F2 重命名结果文件。右键单击新结果数据集，搜索生成表面，然后选择它。在属性窗口中，单击应用，然后在弹出窗口中单击继续以创建新的冲浪数据集。接下来，右键单击新的冲浪数据集，搜索表面视图，然后选择它。将出现算术结果的表面视图。要更改此曲面视图的颜色，请在项目视图窗口中单击曲面视图。在属性窗口中，打开颜色下拉列表，选择常量，然后单击颜色图并分配首选颜色。研究了三种独特的大鼠模型的显微 CT 图像，每个模型都用聚己内酯支架治疗了六周。使用共享解剖区域成功对准了第 0 周和第 6 周的实体模型，从而实现了直接纵向比较，并生成了合并模型以确认配准准确性。从第六周感兴趣区域中减去第 0 周感兴趣区域，揭示了缺损部位内骨体积变化的独特 3D 模型。从第 0 周到第 6 周骨量变化的视觉叠加表明，不同的聚己内酯或 PCL 支架组导致不同的总体骨量变化。然而，每个 PCL 组内的分析在用户之间保持一致。
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概述
本研究提出了一种在纵向活体大鼠径向缺损模型中分析用户定义感兴趣区域（ROIs）的方法。该方法促进了不同支架之间的比较分析，解决了微计算机断层扫描（µCT）扫描参数变化带来的局限性。
关键研究组成部分
科学领域
- 骨再生
- 支架技术
- 纵向分析
背景
- 骨骼中的关键尺寸缺损需要有效的再生策略。
- 传统支架可能无法提供最佳的愈合率。
- 现有方法在跟踪局部感兴趣区域方面缺乏精确性。
- 微计算机断层扫描（µCT）扫描可能会因标本取向而有所不同。
研究目的
- 使用纳米粒子支架增强骨再生。
- 与传统支架相比，提高愈合率。
- 能够在纵向研究中一致地跟踪局部感兴趣区域。
使用的方法
- 开发用于骨再生的纳米粒子支架。
- 实施纵向活体大鼠径向缺损模型。
- 用于成像和分析的微计算机断层扫描（µCT）。
- 基于ROI跟踪的不同支架的比较分析。
主要结果
- 跟踪局部感兴趣区域的精确度提高。
- 观察到纳米粒子支架的愈合率提高。
- 不同支架类型之间的比较分析成功。
- 该方法解决了完整骨体积评估的局限性。
结论
- 所开发的方法允许更准确地分析骨再生。
- 局部ROI跟踪对于理解支架性能至关重要。
- 这种方法可以导致临床应用的更好的支架设计。
常见问题
Executive Industry Relevance
Quantitative longitudinal micro-CT analysis of user-defined regions of interest (ROIs) in critical-sized bone defects enables precise tracking of localized bone regeneration, directly supporting mechanistic de-risking and predictive confidence in early-stage bone repair studies. This capability addresses a key inflection point in preclinical scaffold evaluation by allowing consistent, reproducible measurement of bone volume changes within targeted anatomical sites. The approach enhances portfolio decision-making by providing robust, user-independent data for scaffold performance assessment.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables precise interrogation of bone regeneration hypotheses within defined anatomical regions.
- Supports functional validation of scaffold materials by quantifying localized bone repair over time.
- Improves predictive confidence for translational advancement by reducing measurement ambiguity.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated in vivo models for downstream scaffold screening workflows.
- Standardizes ROI-based quantitative outputs, enhancing reproducibility across users and studies.
- Enables reliable comparison of scaffold groups by isolating bone volume changes within critical defect sites.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical bone regeneration models with disease-relevant anatomical targets.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by supporting longitudinal outcome tracking.
- De-risks translational decisions by enabling robust, user-independent quantification of scaffold efficacy.
Pipeline & Workflow Integration
This ROI-based micro-CT analysis method integrates from early discovery through preclinical scaffold evaluation, supporting lead identification and risk-adjusted advancement.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing and pathway clarification for bone regeneration within targeted anatomical sites.
- Screening: Provides standardized, reproducible quantitative outputs for scaffold comparison.
- Analytics: Delivers volumetric measurements and visual overlays to compare longitudinal changes across conditions.
- Translational Research: Supports preclinical continuity by aligning measurement endpoints with translational goals.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable imaging and analysis workflow for diverse bone repair studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in bone regeneration studies.
- Operational Value: Standardizes analysis, improves reproducibility, and enables multi-user consistency.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency by providing robust quantitative endpoints.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of scaffold candidates for advancement.
Implementation Considerations
- Requires expertise in micro-CT imaging and anatomical alignment procedures.
- Depends on access to advanced imaging software and computational infrastructure.
- Necessitates cross-user standardization to ensure reproducibility of ROI selection and analysis.
- Adaptable to various preclinical bone defect models with appropriate anatomical referencing.
- Limited by the need for precise anatomical registration and consistent imaging parameters.
