Method Article

Äußere Begrenzung unterstützt Segmentierung und Quantifizierung der trabekulären Knochen durch eine Imagej-Plugin

DOI:

10.3791/57178

March 14th, 2018

In This Article

Summary

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Wir präsentieren einen Workflow für die Segmentierung und Quantifizierung der trabekuläre Knochen für 2D und 3D Bilder basierend auf den Knochen äußere Begrenzung mit ImageJ-Plugin. Dieser Ansatz ist effizienter und genauer als der aktuelle manuelle Hand-Konturierung Ansatz und bietet Schicht für Schicht Quantifizierungen, die nicht im aktuellen kommerziellen Software verfügbar sind.

Abstract

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Mikro-Computertomographie (Mikro-CT) wird routinemäßig verwendet, um Knochen Menge und trabekuläre mikrostrukturelle Eigenschaften bei Kleintieren unter verschiedenen Knochen Bedingungen zu bewerten. Allerdings ist die Standardtherapie für die trabekuläre Analyse von Mikro-CT-Aufnahmen Stück durch Stück halbautomatisches Hand-Konturierung, arbeitsintensiv und fehleranfällig. Hier beschrieben ist eine effiziente Methode für die automatische Segmentierung der trabekulären Knochen nach den Knochen äußere Grenzen, wo trabekuläre Knochen identifiziert und mit Genauigkeit und weniger Betreiber Voreingenommenheit bei Bedarf automatisch segmentiert werden können Segmentierung parametriert werden. Um zufrieden stellende Segmentierung Parameter-Profil, wird ein Bildstapel Segmentierung Ergebnisse angezeigt, wo alle mögliche Kombinationen der Segmentierung Parameter sind geänderte einzeln nacheinander, und Segmentierung Ergebnisse mit zugeordneten Parametern können, einfach visuell überprüft werden. Als Qualitätskontrolle Feature des Plugins sind simulierte Standardobjekte quantifiziert wo die Messgrößen mit Sollwerten verglichen werden können. Schicht für Schicht Quantifizierung der trabekuläre Eigenschaften und trabekuläre dicken werden durch solch ein Plugin berichtet, und die Verteilung solcher Eigenschaften innerhalb der ausgewählten Regionen können leicht profiliert. Obwohl Schicht für Schicht Quantifizierung behält sich weitere Informationen über trabekulären Knochen und weitere statistische Analyse der strukturellen Veränderungen ermöglicht, sind solche Maßnahmen nicht verfügbar vom Ausgang des aktuellen Handelssoftware, wo nur eine einzige quantifizierte Wert für jeden Parameter wird für jede Probe berichtet. Die beschriebenen Abläufe sind daher bessere Ansätze für die Analyse der trabekulären Knochen mit Genauigkeit und Effizienz.

Introduction

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Mikro-CT-Analyse der trabekulären Knochen ist die Standardtherapie für die Verfolgung von morphologischer Veränderungen der Knochen bei Kleintieren unter verschiedenen Knochen Verlust Bedingungen1,2,3, wo mehrere Variablen im Zusammenhang mit der Strukturen der Knochen sind ausgewiesene4. Aber solche Parameter sind nicht gleichmäßig verteilt in der Metaphyse der langen Röhrenknochen5und nur ein zusammengefasster oder einen gemittelten Wert für jede strukturelle Variable jeder Probe vom aktuellen kommerziellen Mikro-CT Maschinen<....

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Protocol

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Verfahren im Zusammenhang mit tierischen Probanden wurden gemäß dem Leitfaden für die Pflege und Verwendung von Labortieren (NIH Publikation, 8. Auflage, 2011), durchgeführt und überprüft und genehmigt durch die institutionelle Animal Care und Nutzung Ausschuss von Wuhan Universität.

(1) Software-Installation

  1. Installieren Sie ImageJ-Software. Herunterladen Sie die Windows-Version der ImageJ (Version 1,51 p) Software gebündelt mit 64-Bit Java von https://imagej.nih.gov/ij/. Entpacken Sie die heruntergeladene Software in einen Ordner, der später als "ImageJ-Verzeichnis" bezeichnet wird.
    Hinweis: Trabekuläre Analyse Plugins erford....

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Results

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Die trabekuläre Analyse-Plugin soll automatisch zu segmentieren und trabekuläre Knochen mit Genauigkeit zu quantifizieren. Zunächst Knochen äußere Begrenzung erkannt und abgegrenzt ist gefolgt von einer Loch-Füllung-Operation, wo keine Löcher im äußeren kortikalen Knochen Schalen gefüllt. Dann ist eine Erosion-Operation durchgeführt, um die äußeren kortikalen Knochen auszuschließen und die segmentierten trabekulären Knochen. Schließlich werden Maßnahmen der trabekulären Knochen in der seg.......

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Discussion

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Diese Studie beschreibt eine ImageJ-Plugin für die Analyse der trabekulären Knochen, die automatische, effiziente, und benutzerfreundlich. Das Plugin kann auch verwendet werden, um jedes 2D oder 3D Objekt Schicht für Schicht Maßnahmen der Flächen, Volumen und dicken zu quantifizieren. Derzeit wird nur einen einzigen Messwert für jeden trabekuläre Parameter für jede Probe von Mikro-CT Standardanalyse, berichtet die voll nicht die Merkmale der gemessenen Entität in der gewählten Analyse Region darstellen kann. Die beschrie.......

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Disclosures

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Ein Patent für den zugrunde liegenden Algorithmus zur Quantifizierung Objekt Dicke wurde eingereicht. Die Autoren in Zusammenarbeit mit anderen registriert die bomomics.com Website-Hosting-die kostenlose Version Plugins, wo Beratung und Dienstleistungen der Bildanalyse Quantifizierung auf Anfrage bereitgestellt werden.

Acknowledgements

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Diese Arbeit wurde teilweise durch Grant NFSC 81170806 unterstützt. Die Autoren möchten danken, der Mikro-CT-zentrale Einrichtung der Schule der Stomatologie, Wuhan Universität für Scannen und analysieren die Ratte Oberschenkelknochen zu helfen.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
ImageJNIHimagejJede Version mit einem Java 1.8 Laufzeit
Trabecular Analysis PluginBomomicsBomomicskostenlose oder kommerzielle Version
Micro CT ScannerScancoμ-50Micro CT von jedem Hersteller
Computer SystemLenovojede Marke
Windows BetriebssystemMicrosoftWindows 7 x64jedes 64-Bit-Windows-Betriebssystem 
Office-SoftwareMicrosoftOffice 2010jede spezielle Blattsoftware, die über die XY-Diagrammfunktion verfügt

References

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  1. Ruegsegger, P., Koller, B., Muller, R. A microtomographic system for the nondestructive evaluation of bone architecture. Calcif Tissue Int. 58 (1), 24-29 (1996).
  2. Muller, R., Ruegsegger, P. Micro-tomographic imaging for the nond....

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Tags

Trabecular Bone AnalysisImageJ PluginMicro CT SegmentationTrabecular SegmentationTrabecular QuantificationParameter ProfilingLayer by Layer AnalysisTrabecular ThicknessBone Volume FractionSimulated Objects

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