Reproduzierbarer computerisiertes Verfahren zur Quantifizierung der Kapillardichte Verwendung nailfold Kapillaroskopie

Summary

Kapillaroskopie ist eine nicht-invasive, effiziente, relativ kostengünstige und leicht zu erlernende Methode zur direkten Visualisierung von Kapillaren in der Mikrozirkulation. Allerdings beschreibt bisher nur eine Veröffentlichung die Zuverlässigkeit eines komplexen Softwareprogramms zur Quantifizierung von Kapillaroskopie-Daten. Hier stellen wir ein einfaches, zuverlässiges Protokoll zur Quantifizierung von Kapillaren mit einem standardisierten Algorithmus vor.

Abstract

Kapillaroskopie ist eine nicht-invasive, effizient, relativ kostengünstig und leicht zu erlernen Methode zur direkten Visualisierung der Mikrozirkulation. Die Kapillaroskopie Technik kann einen Einblick in mikrovaskulärer die Gesundheit des Patienten, was zu einer Vielzahl von potentiell wertvollen dermatologischen, ophthalmologischen, rheumatologische und kardiovaskulären klinischen Anwendungen. Zusätzlich kann das Tumorwachstum angiogeneseabhängig, die durch Messung Gefäßdichte innerhalb der Tumor quantifiziert werden kann. Allerdings gibt es derzeit wenig bis keine Standardisierung von Techniken und nur eine Veröffentlichung Zeitpunkt meldet die Zuverlässigkeit eines derzeit verfügbaren komplexen Computer basierte Algorithmen zum Quantifizieren Kapillaroskopie Daten. ^{1 Dieser} Artikel beschreibt ein neues, einfacheres, zuverlässige, standardisierte Kapillare Zählalgorithmus zur Quantifizierung nailfold Kapillaroskopie Daten. Eine einfache, reproduzierbare computerisierte Kapillaroskopie Algorithmus, wie dies mehr zu erleichternweit verbreiteten Einsatz der Technik bei den Forschern und Klinikern. Viele Forscher derzeit analysieren Kapillaroskopie Bilder von Hand, die Förderung der Ermüdung des Benutzers und Subjektivität der Ergebnisse. Dieser Aufsatz beschreibt eine neue, einfach zu bedienende automatischen Bildverarbeitungsalgorithmus, zusätzlich zu einem reproduzierbaren, halbautomatisierten Zählalgorithmus. Dieser Algorithmus ermöglicht die Analyse von Bildern in Minuten bei gleichzeitiger Reduzierung der Subjektivität; nur eine minimale Menge von Trainingszeit (nach unserer Erfahrung, weniger als 1 h) erforderlich, um die Technik zu erlernen.

Introduction

Mikrovaskuläre Bildgebung ist ein schnell wachsendes Gebiet mit vielen potentiellen klinischen Anwendungen. ² beispielsweise Onkologen verwenden microvessel Bildgebung, um das Ausmaß der Tumorangiogenese zu ermitteln, wodurch man wertvolle Informationen über den Zustand des Tumors und Einblicke in mögliche Behandlungsoptionen. ^{3 4} Allerdings nailfold Kapillaroskopie ist vielleicht die kosteneffiziente und breit anwendbare Form von mikrovaskulären Bildgebung. Die Forscher sind mit Hilfe von Video nailfold Kapillaroskopie zur Blutflussraten zu studieren und zu untersuchen Kapillare Morphologie. ^{5 6} Video- und Standbild nailfold Kapillaroskopie sind Zusätze für Diagnose und Behandlung von Raynaud-Phänomen und verschiedene Erkrankungen des Bindegewebes wie systemische Sklerose kümmern. ²

Nailfold Kapillaroskopie hat verschiedene potentielle kardiovaskuläre Anwendungen. Die aktuelle Forschung mit nailfold Kapillaroskopie schlägtdass Diabetes mellitus Typ 1 und Typ 2-Patienten weisen eine hohe Prävalenz von abnormalen Kapillare Morphologie, haben jedoch unverändert Kapillare Dichten im Vergleich zu nicht-diabetischen Individuen. ^7-8 Kapillaroskopie wurde auch experimentell bei Hypertonie untersucht. Struktur Kapillare Verdünnung, die zu einem reduzierten Kapillardichte wurde bei hypertensiven Individuen im Vergleich zu nicht-Hypertonie-Patienten nachgewiesen. ^9-10 Im Unterschied zu diesen älteren hypertensiven Patienten (Durchschnittsalter 40 und älter), die Strukturverdünnung aufweisen, hat die neuere Forschung gezeigt, dass jüngere hypertensiven Patienten (Durchschnittsalter unter 40 Jahre alt) sind funktional Verdünnung ohne strukturelle Verdünnung. ^11. Dies deutet darauf hin, dass funktionelle Verdünnung vor auftritt und über die Zeit nicht, um strukturelle rarefaction Fortschritte.

/ Indapamid Interessanterweise hypertensiven Patienten mit bestimmten blutdrucksenkenden Medikamenten, wie Perindopril behandelten angezeigt Normal Kapillardichte und endothelialen Funktion nach der Behandlung, während die mit ACE (Angiotensin-Converting-Enzym-Inhibitoren) oder Diuretika behandelt aufrechterhalten trotz vergleichbarer Blutdruckregelung eine geringe Kapillardichte. ¹² Dies legt nahe, dass einige Antihypertensiva kann Kapillardichte durch Umkehren der Kapillare normalisieren Verdünnung durch Bluthochdruck verursacht werden. Darüber hinaus haben andere Forscher gezeigt, dass eine Verringerung der Salzaufnahme führt zu einer Umkehrung der sowohl funktionelle und strukturelle Kapillare Verdünnung bei hypertensiven Individuen. ¹³

Trotz der verschiedenen möglichen klinischen Anwendungen dieser Technologie, gibt es wenig Standardisierung in der Technik für die Quantifizierung Kapillardichte Bilder. ² Bisher haben die Forscher festgestellt, dass Kapillardichte Ergebnisse reproduzierbar sowohl aus intra-observer und interBeobachterPerspektive nur, wenn die genaue gleichen Bereich wird jedes Mal gezählt. ^{1,14 15} Zu beachten ist, haben frühere Forscher weitgehend durchgeführt Kapillare zählt manuell mit dem bloßen ^Auge, 9 ^{16 17 18,} die eine langsame und subjektiver Prozess ist.

Standardisierten, computergestützte Algorithmen zur Quantifizierung der Kapillare Bilder theoretisch eine effizientere und reproduzierbare Datenanalyse mit weniger Subjektivität, die Erleichterung der klinischen Anwendung von Kapillaroskopie. Einige Forscher haben tatsächlich verwendeten Computer-Programme, die Daten von nailfold kapillaroskopische Bilder zu quantifizieren. ^{1,6 19 20} jeweils nur eine Veröffentlichung auf dem Laufenden beschreibt jedoch Zuverlässigkeit einer komplexen Software-Programm zur Verfügung zum Quantifizieren Kapillaroskopie ^Daten, 1, und dieses Programm wird als kompliziert zuvor oben durch die Forderung festgestellt, um die genaue selben Sichtfeld zu zählen. Wir stellen hier ein einfacheres, zuverlässiges Protokoll zum Quantifizieren von Kapillaren unter Verwendung eines standardisierten Algorithmus, der ermöglichtDie Verwendung von mehreren Sichtfeldern. Die Verwendung von mehreren Sichtfeldern vereinfacht nicht nur das Verfahren, sondern ermöglicht auch die Beurteilung der normalen biologischen Variation Kapillare Zahl.

Das Ziel dieser Studie ist es, eine reproduzierbare und effiziente computerbasierten Algorithmus, der die Kapillare Quantifizierungsprozess standardisiert beschreiben. Während diese Verfahren sind noch nicht vollständig automatisiert sie benötigen sehr wenig Benutzereingabe und rasche und zuverlässige Quantifizierung der Bilder.

Protocol

Hinweis: Die Übernahme Verfahren zur Gewinnung von kapillaren Bilder vorher veröffentlicht worden und wird mit einem noch Digitalkamera mit einer entsprechenden Bildaufnahme und Analyse Computerprogramm erreicht ^{11 21} Diese Übung nutzt Standbilder für die Analyse, keine Videos, die Vereinfachung der Bildaufnahme für die Analyse.. Im folgenden wird die neue Technik für die Quantifizierung der Kapillaren aus den Bildern.

1. Bildoptimierung Prozess

1. Erhalten Digitalbilder mit einer monochromen Digitalkamera. Kalibrieren Sie die Bilder zu einem Objekt bekannter Größe durch die ein Bild eines Objekts mit bekannter Länge wie ein Lineal mit der Kamera. Dieser Prozess ermöglicht es dem Computerprogramm zu messen und zu zählen, Kapillaren exakt nach der Verarbeitung. Im Idealfall für höchste Präzision, sollte ein Fadenkreuz (wissenschaftlich hergestellten Stück Glas mit einem Lineal hinein geätzt) verwendet werden. Ermittlung der Zahl der Pixel in einem 1 mm QuadratKasten mit einem Computerprogramm.
   Anmerkung: Der Schlüssel für die Reproduzierbarkeit und Standardisierung dieses Protokoll, hängt weitgehend von der richtigen Plazierung des ¹ mm 2 Feld gezählt wird.
2. Verwenden Enhancement Tools, um die Kapillaren zu verdunkeln und erhellen den Hintergrund, die Visualisierung der Kapillaren maximiert. Initial Differenzierung von Kapillaren aus Hintergrund ist für eine gute Abschneiden des Bildes in späteren Schritten. Tun Sie dies, indem Sie das Bild mit einem Klicken Sie dazu auf zu tun "best fit Histogramm.": Erfassung, Intensität, Histogramm, beste Passform.
3. Zuschneiden von Region of Interest (ROI) für die Kapillar-Zählung als ein neues Bild (Wahlen, Regions of Interest). Verwenden Sie ein ¹ mm 2 Box, die durch Kalibrierung die Bilder bei 530 Pixeln gleich 1 mm bestimmt. überprüfen Sie, ob das freigestellte Bild platziert die Spitze der Kapillare Schleifen an der Spitze des Bildes.
4. Glätten Sie das so alle künftigen Bildanpassungen werden gleichmäßig aufgebracht werden Bilddas Bild. Dazu klicken Sie auf zu tun: Prozess Registerkarte 2D-Filter, glätten, BG Intensität der "hellen" Objektbreite auf "75", anzuwenden.
5. Erhöhen Sie den Kontrast des Bildes so Kapillaren maximal visualisiert. Um dies zu tun, klicken Sie auf: Registerkarte Anzeige einzustellen, heben Gegensatz zum 75.
6. Flecken entfernen Sie das Bild, um die Kanten der Kapillaren, indem Sie auf Prozess Registerkarte 2D-Filter, Flecken entfernen, Kernel-Größe 7 x 7 glätten, gelten.
7. Finalisieren Sie den Bildkontrast so Kapillaren sind schwarz und der Hintergrund ist weiß. Führen Sie diesen Schritt durch Anpassen des Histogramms auf die "best fit" -Modell.
   Hinweis: Bitte beachten Sie in Repräsentative Ergebnisse Ein Beispiel für das, was das verarbeitete Bild sollte wie die folgenden Schritte aussehen Abbildung 2.

2. Darstellende Capillary Counts / Quantifizieren Kapillardichte

1. Auf jedem Bild, manuell ein Teil eines gut definierten Kapillare mit dem "Zielobjekt" featur wählene erkannt als Objekte, die vom Programm gezählt werden. Wählen Sie dann einen kleinen Teil der Hintergrund, mit dem "Hintergrund" -Funktion, als Hinweis auf Bereiche, die durch die Zählalgorithmus nicht berücksichtigt werden müssen.
   Hinweis: Die Kombination dieser Highlights bewirkt, dass alle Kapillaren unter Vernachlässigung des Hintergrundrauschens hervorgehoben. Die Quantifizierung (Zählen) Protokoll nutzt Computer-Funktionen, um Teile der Basis von Farbe und Morphologie Bild zu unterscheiden.
2. Verwenden Sie die Funktion count, um sofort zu zählen alle Kapillaren in das Bild mit dem bildgebenden Geräten. Die minimalen Durchmesser der gezählten Objekte auf 5 Pixel, um zu vermeiden Zählen Störgeräusche Kapillaren.
3. Für jeden einzelnen, zählen die durchschnittlich 3-4 Bilder, um eine zuverlässigere Beurteilung zu erhalten.
   Hinweis: Bitte beziehen Sie sich auf 3 in Repräsentative Ergebnisse Ein Beispiel für das, was das Bild sollte wie während des Verfahrens Zählen aussehen.

3. Erstellen und Verwenden von Makros, um Bildverarbeitung Automatisieren

Hinweis: Um Zeit zu sparen, können Makros, um eine spezifische Abfolge von Prozessen auf einem oder mehreren Bildern automatisch durchzuführen erstellt werden. Diese Sequenzen können, um die Bildänderungen schneller zu machen, angefertigt werden. Im Wesentlichen erinnern diese Makros, wie die Bilder verarbeitet, und führen Sie alle Schritte schnell und ohne Benutzereingaben. Darstellende zählt auf 12 Kapillar-Bilder nimmt diese Labor zwischen 20 bis 30 Minuten mit den Makros (2 bis 3 Minuten pro Bild), im Gegensatz zu etwa 8 min pro Bild ohne die Makros. Daher ist mit den Makros 3-5 mal effizienter als manuelle Verarbeitung jedes einzelnen Bildes.

1. Um ein Makro zu erstellen, wählen Sie "Makro aufzeichnen" und auf einem Bild führen Sie die Schritte und Verfahren gewünscht wird, wie in Schritt 1 und 2 oben beschrieben. Benennen Sie den Makro basierend auf dem die Bildverarbeitungsschritte für die Zukunft durchgeführt wurden. Wenn using das Makro auf zukünftige Bilder, klicken Sie einfach auf "run-Makro", und das Programm wird automatisch die aufgenommenen Verbesserungen an der Bild (n) gewünschte Anwendung.
   Hinweis: Diese Übung verwendet ein Makro, um alle bis auf einen der Schritte in Abschnitt 1 der Methoden in wenigen Sekunden durchzuführen. Der einzige Schritt, der Benutzereingaben erforderlich ist die Wahl, wo das Bild zu bearbeiten, Schritt 1.2.

Results

Das Ziel dieses Bildverarbeitungsverfahrens ist es, die Kapillaren vom Hintergrundbild unterscheiden, so dass sie genau quantifiziert werden kann. Sowohl unvollständige Bildverarbeitung und Bildverarbeitung übermäßiger wirken sich nachteilig auf das Programm in der Lage ist die Kapillaren zu quantifizieren. Wie in Figur 3 zu sehen ist, macht unvollständige Bildverarbeitungs die Kapillaren schwierig aus dem Hintergrund zu unterscheiden. Entscheidend ist, dass der Benutzer in der Lage, leicht zu untersche...

Discussion

Nailfold Kapillaroskopie zeigt Versprechen als ein klinisch nützliches Werkzeug in der Zukunft für verschiedene Onkologie, Herz-Kreislauf und rheumatologische Erkrankung Anwendungen. Die Bildaufnahme-Prozess ist ziemlich konstant unter den Forschern, doch gibt es derzeit mehrere Methoden zur Bildverarbeitung und Analyse. Methoden umfassen derzeit computergestützte und manuelle Kapillare zählt. Manuelle Zählungen sind problematisch, da sie zeitaufwendig sind und unter den Benutzer Subjektivität und Müdigkeit. Stromcomput...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Image-Pro Premier	Media Cybernetics, Inc	9.1	Bildverarbeitungssoftware