Visualisierung und Quantifizierung der zellfreien Schicht in Arteriolen der Ratte Cremaster Muscle

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, die räumlich-zeitlichen Variationen der in vivo zellfreien Schichtbreite zu quantifizieren. Diese Methode kann helfen, Schlüsselfragen auf dem Gebiet der Mikrohämodynamik zu beantworten, um die Rolle der Zellphilie bei der Mikrozirkulation besser zu verstehen. Der Hauptvorteil dieser Methode besteht darin, dass die in vivo Zell-Philia-Breite konsistenter und bequemer quantifiziert werden kann als bei früheren manuellen Messtechniken, die sehr zeitaufwändig waren.

Bevor Sie mit der Messung der zellfreien Schichtbreite beginnen, führen Sie die Skriptdatei für zellfreie Schichten vor MatLab aus. Klicken Sie anschließend auf Datei öffnen, um die Videodatei für die Analyse auszuwählen, und passen Sie den Rotationsschieberegler an, um die Wände des einzelnen Schiffes vertikal auszurichten, indem Sie den Zoomschieberegler verwenden, um den Zoomfaktor nach Bedarf anzupassen. Wenn sich das Schiff in der richtigen Position befindet, klicken Sie auf Bearbeitung bestätigen und dann auf ROI auf Zuschneiden festlegen, um den Interessenbereich zu definieren.

Das ausgerichtete Bild wird in einem Popup-Fenster angezeigt. Passen Sie das rechteckige Objektiv im Bild nach Bedarf an und doppelklicken Sie auf das Objektiv, um den gewünschten Bereich zu bestätigen. Klicken Sie dann auf Bilder extrahieren, um alle bearbeiteten Videoframes in aufeinanderfolgende Bitmap-Bilder zu extrahieren, die sich in dem Ordner mit demselben Namen wie die ausgewählte Videodatei befinden.

Um die zellenfreie Layerbreite zu messen, klicken Sie auf Ordner auswählen und dann auf den Ordner mit den Bildern. Der erste Bildrahmen wird im Graustufen-Bildfenster zusammen mit dem entsprechenden Grauintensitätshistogramm im Bildhistogramm-Bedienfeld angezeigt. Wählen Sie den gewünschten Bildrahmen aus dem Listenfeld aus, um die Analyse durchzuführen, und klicken Sie auf Gefäßwände suchen, um die innere Gefäßwand im Bild zu identifizieren, die als die Position bestimmt wurde, an der die Spitze des Lichtintensitätsprofils über zwei Pixel von dunkel nach hell übergeht.

Aktivieren Sie Medianfilter, um einen Medianfilter auf das Bild anzuwenden und das Salz- und Pfefferrauschen zu reduzieren. Aktivieren Sie den Autokontrast für die digitale Anpassung der Bildintensitäten, um den Bildkontrast zu verbessern. Wählen Sie dann im Listenfeld einen Schwellenwertalgorithmus aus, um automatisch den Schwellenwert zu bestimmen, der die Graustufen in zwei Klassen unterteilt: weiße Pixel mit Grauwerten über dem Schwellenwert und schwarze Pixel mit Grauwerten unterhalb des Schwellenwerts.

Um die räumliche Variation der zellenfreien Layerbreiten zu messen, geben Sie die Pixelauflösung in das Feld Pixelauflösung ein. Klicken Sie dann auf Berechnen, um die räumliche Variation der zellenfreien Layer-Breiten zu erhalten, und klicken Sie auf Exportieren. csv, um die zellenfreien Schichtbreitendaten in einem tabellarischen Format zu exportieren.

Um die zeitliche Variation der zellfreien Layerbreiten an einer bestimmten Analyselinie entlang des Gefäßes zu messen, klicken Sie auf Zeitliche Variation, und geben Sie die Informationen zur Bildrate ein. Geben Sie das erste und das letzte Bild der Bilder für die Analyse in das Feld Startbild bzw. letztes Bild ein. Passen Sie den Schieberegler der Analyselinie an, um die Position der Analyselinie entlang des Behälters auszuwählen und die Position der Analyselinie zu bestätigen, wie sie sowohl auf den Graustufen- als auch auf den Binärbildern dargestellt ist.

Klicken Sie dann auf Berechnen, um die zeitliche Variation der zellenfreien Layerbreiten zu erhalten, und klicken Sie auf Export. csv, um die Daten zur zellenfreien Layerbreite in einem tabellarischen Format zu exportieren. Hier ist ein typischer Fluss roter Blutkörperchen durch eine unverzweigte Arterie im Cremaster-Muskel der Ratte zu sehen, wobei die zellfreie Schicht zwischen dem Erythrozytenkern und der inneren Gefäßwand zu sehen ist.

Ein guter Kontrast zwischen diesen Komponenten ist entscheidend, um die Genauigkeit der zellfreien Schichtbreitenmessungen zu gewährleisten. In der Anfangsphase der Bildanalyse ging es um die Detektion der inneren Gefäßwand. Durch die Erfassung des Lichtintensitätsprofils entlang der Analyselinie senkrecht zum Gefäß wird die Position an der Spitze angenähert, die über zwei Pixel von dunkel nach hell übergeht.

Anschließend werden die RBC-Kerngrenzen mit dem Bildschwellenwertalgorithmus erkannt und die CFL-Breiten können dann berechnet werden. Da die roten Blutkörperchen in der zellfreien Schicht unterschiedliche Lichtdurchlässigkeiten besitzen, kann der Unterschied in den Graustufen in zwei Klassen unterteilt werden. Die Identifizierung eines genauen Schwellenwerts zwischen den beiden Peaks im Bildhistogramm kann jedoch durch schlechte Bildqualität und Kontrast eingeschränkt werden.

Um den Kontrast zwischen den roten Blutkörperchen und der zellfreien Schicht zu verbessern, kann ein Blaufilter verwendet werden. Dies wird in diesen Bildern noch deutlicher, wo die Grenzen der Kerne der roten Blutkörperchen mit einem Blaufilter genauer identifiziert wurden. Der Schwellenwertalgorithmus kann auch die Messung der zellfreien Schichtbreite beeinflussen, wie in diesen Bildern zu sehen ist, in denen die verschiedenen Schwellenwertalgorithmen zur Identifizierung unterschiedlicher Kerngrenzen der roten Blutkörperchen und damit unterschiedlicher zellfreier Schichtbreiten führten.

Die Messung der in vivo zellfreien Schichtbreite ist sehr empfindlich gegenüber der Bildqualität. Achten Sie daher darauf, die Operation sorgfältig durchzuführen und einen geeigneten optischen Assistenten zu verwenden, um eine gute Bildqualität zu erhalten. Darüber hinaus ist es wichtig, den geeigneten Bildschwellenwertalgorithmus auszuwählen, um eine genaue und konsistente zellfreie Schichtbreitenmessung zu gewährleisten.