Reproduzierbarer computerisiertes Verfahren zur Quantifizierung der Kapillardichte Verwendung nailfold Kapillaroskopie
27. Oktober 2015
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.
Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, die Anzahl der Kapillaren pro Quadratmillimeter im Bereich der Haut direkt unter der Nagelkutikula zu quantifizieren. Dazu wird zunächst ein monochromes Bild des Fingernagelbetts unterhalb der Nagelhaut aufgenommen. Der zweite Schritt besteht darin, das Bild in ein Computer-Imaging-Programm zu importieren.
Als nächstes werden die Bilder manipuliert. Um die Kapillaren besser sichtbar zu machen, besteht der letzte Schritt darin, alle Kapillaren innerhalb eines Quadratmillimeters zu identifizieren und zu zählen. Letztendlich wird die Bildmanipulation verwendet, um die Menge und Morphologie der Kapillaren einer Person zu zeigen. Diese Methode kann helfen, wichtige Fragen im kardiovaskulären Bereich zu beantworten, z. B. wie sich Bluthochdruck, Diabetes und andere Krankheiten auf die Mikrozirkulation auswirken können.
Mit einer monochromen Digitalkamera erhalten Sie Kapillarbilder, wie zuvor beschrieben. Nehmen Sie dann Kalibrierungsbilder eines Spotts mit Millimetermarkierungen auf, wobei Sie die gleichen Kamera- und Vergrößerungsbedingungen verwenden, die zur Erstellung der Kapillarbilder verwendet wurden. Importieren Sie das Bild des Spotts in das Computer-Imaging-Programm und messen Sie die Anzahl der Pixel in einer Ein-Millimeter-Linie auf dem Foto des Lineals.
Notieren Sie sich diese Zahl und berechnen Sie die Anzahl der Pixel, die sich in einem Bereich von einem Millimeter x einem Millimeter befinden. Öffnen Sie als Nächstes eines der Kapillarbilder, dunkeln Sie die Kapillaren ab und hellen Sie den Hintergrund auf, indem Sie das Bild mit einem Best-Fit-Histogramm anpassen. Verwenden Sie dann den Befehl ROI erstellen im Dropdown-Menü, um oben auf dem Bildschirm einen Millimeter mal einen Millimeter großen Bereich von Interesse zu erstellen.
Ziehen Sie den interessierenden Bereich an die Position mit den deutlichsten Kapillarschleifen, und positionieren Sie ihn. Stellen Sie sicher, dass der interessierende Bereich so platziert ist, dass sich die Spitze der Kapillarschleifen ganz oben im Bereich befindet. Der Schlüssel zur Reproduzierbarkeit und Standardisierung dieses Schritts des Protokolls ist die richtige Platzierung des ein Millimeter großen Feldes für den interessierenden Bereich.
Eine gute Faustregel zur Aufrechterhaltung der Standardisierung besteht darin, den Quader an der Spitze oder an der Spitze der Kapillarschleifen des Bildes zu platzieren. Sobald Sie richtig positioniert sind, klicken Sie auf den ROI und dann auf Zuschneiden aus dem Dropdown-Menü, das angezeigt wird, und reduzieren Sie das Bild, damit alle zukünftigen Bildanpassungen gleichmäßig auf das Bild angewendet werden. Erhöhen Sie als Nächstes den Kontrast des Bildes auf 75, damit die Kapillaren maximal sichtbar sind.
Entfernen Sie auch die Flecken im Bild, um die Ränder der Kapillaren zu glätten. Stellen Sie den Bildkontrast fest, indem Sie das Histogramm an das am besten geeignete Modell anpassen, sodass die Kapillaren schwarz und der Hintergrund weiß sind. Wählen Sie auf jedem Bild manuell einen Teil einer wohldefinierten Kapillare mit dem Zielobjektmerkmal aus, das als Objekte erkannt werden soll, die vom Programm gezählt werden sollen.
Wählen Sie dann einen kleinen Teil des Hintergrunds aus, indem Sie das Hintergrundmerkmal als Referenz für Bereiche verwenden, die vom Zählalgorithmus ignoriert werden müssen. Legen Sie den minimalen Durchmesser der gezählten Objekte auf fünf Pixel fest, um zu vermeiden, dass Hintergrundgeräusche als Kapillaren gezählt werden. Verwenden Sie dann die Zählfunktion, um sofort alle Kapillaren im Bild für jede Person zu zählen.
Zählen Sie den Durchschnitt von drei bis vier Bildern, um eine zuverlässigere Bewertung zu erhalten. Um Zeit zu sparen, erstellen Sie ein Makro, um automatisch eine bestimmte Abfolge von Prozessen für ein oder mehrere Bilder auszuführen, indem Sie zuerst Datensatzmakro auswählen, um das Makro basierend auf den in diesem Video ausgeführten und beschriebenen Schritten und Prozessen zu benennen. Führen Sie dann die Bildbearbeitungsschritte aus, während das Makro aufzeichnet.
Wenn Sie das Makro für zukünftige Bilder verwenden, klicken Sie einfach auf Makro ausführen und das Programm wendet die aufgenommenen Verbesserungen automatisch auf die gewünschten Bilder an. Der einzige Schritt, der eine Benutzereingabe erfordert, ist die Auswahl, wo das Bild zugeschnitten werden soll. Ein optimal verarbeitetes Bild kann innerhalb von 30 Sekunden gezählt werden und unterscheidet sowohl Kapillaren vom Hintergrund als auch einzelne Kapillaren voneinander deutlich.
Das endgültige verbesserte Bild wird hier gezeigt. Die für dieses Bild ermittelte Gesamtzahl betrug 54 Kapillaren pro Quadratmillimeter Nach der Beherrschung. Diese Technik kann verwendet werden, um 12 Bilder innerhalb von 20 Minuten zu quantifizieren und zu manipulieren.
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Überblick
Die Kapillaroskopie ist eine nicht-invasive Methode zur Visualisierung von Kapillaren in der Mikrozirkulation. Dieser Artikel stellt ein zuverlässiges Protokoll zur Quantifizierung von Kapillaren unter Verwendung eines standardisierten Algorithmus vor.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Mikrozirkulation
- Kapillarvisualisierung
- Herz-Kreislauf-Forschung
Hintergrund
- Die Kapillaroskopie ermöglicht die direkte Beobachtung von Kapillaren.
- Frühere Studien haben begrenzte Zuverlässigkeitsdaten für Software zur Kapillarquantifizierung geliefert.
- Diese Methode ist entscheidend für das Verständnis der Mikrozirkulation bei verschiedenen Krankheiten.
- Die Quantifizierung von Kapillaren kann Einblicke in Zustände wie Bluthochdruck und Diabetes liefern.
Zweck der Studie
- Ein einfaches und zuverlässiges Protokoll für die Kapillarquantifizierung zu entwickeln.
- Das Verständnis der Kapillarmorphologie und -menge zu verbessern.
- Lücken in bestehenden Methoden zur Kapillaranalyse zu schließen.
Verwendete Methoden
- Ein monochromatisches Bild des Fingernagelbetts unter der Nagelhaut aufnehmen.
- Das Bild in ein Computer-Bildverarbeitungsprogramm importieren.
- Das Bild zur besseren Visualisierung der Kapillaren manipulieren.
- Kapillaren in einem definierten Bereich (1 mm²) identifizieren und zählen.
Hauptergebnisse
- Das Protokoll ermöglicht eine genaue Quantifizierung von Kapillaren.
- Bildmanipulation verbessert die Sichtbarkeit der Kapillarmorphologie.
- Diese Methode kann angewendet werden, um die Auswirkungen von Krankheiten auf die Mikrozirkulation zu untersuchen.
- Die Ergebnisse können die Herz-Kreislauf-Forschung und klinische Praktiken beeinflussen.
Schlussfolgerungen
- Das entwickelte Protokoll ist zuverlässig und einfach zu implementieren.
- Es liefert wertvolle Daten zum Verständnis der Mikrozirkulation.
- Diese Methode kann bei der Beurteilung verschiedener Herz-Kreislauf-Zustände helfen.
Häufig gestellte Fragen
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.
