Quantifizierung der Intermembran Strecken mit seriellen Bild Dilatationen

Diese Methode kann helfen, wichtige Fragen im kardialen elektrophysiologischen Bereich zu beantworten, über die Struktur des extrazellulären Raumes und zelluläre Kommunikationsmechanismen. Die Hauptvorteile dieser Technik sind, dass sie über hohe Durchsatzfunktionen und eine verbesserte räumliche Sampling-Frequenz verfügt. Im Wesentlichen können wir Messungen schneller und mit höherem Vertrauen als bisher erhalten.

Perinexus-Identifikation und Programmfehlersuche sind ohne visuelle Demonstration schwer zu erlernen, da das Perinexus eine relativ neu definierte Struktur ist und die Fehlerbehebung für Forscher, die mit MATLAB nicht vertraut sind, möglicherweise nicht intuitiv ist. Verwenden Sie für Graustufenbilder numerische Computersoftware, um sicherzustellen, dass kein Pixel eine Intensität größer als 255 aufweist. Öffnen Sie dann unser gekoppeltes Bild in der Bildverarbeitungssoftware und zoomen Sie auf das Perinexus.

Es ist wichtig, das Perinexus richtig zu identifizieren. Der erste Schritt besteht darin, eine Spaltknoten-Plakette zu identifizieren, die ein gestreiftes Erscheinungsbild hat. Dann suchen wir nach zwei gegenüberliegenden Membranen, in der Ebene, bis zu etwa 200 Nanometer.

Identifizieren Sie die Lücke Kreuzung Plaque von seiner Pentylaminer Struktur. Der Beginn des Perinexus ist der Punkt, an dem die beiden gegenüberliegenden Zellmembran-Doppelschichten auseinandergehen. Zeigen Sie eine Skalenleiste in Nanometern an.

Der Anfangs- und Endpunkt der Perinexus-Umrisslinie wird 200 Nanometer vom Beginn des Perinexus sein. Wählen Sie als Nächstes das Freihandauswahlwerkzeug aus. Klicken und ziehen Sie, oder verwenden Sie einen Stift, um sorgfältig entlang der inneren Membran einer Zelle, bis zum Anfang des Perinexus und zurück entlang der inneren Membran der zweiten Zelle zu verfolgen.

Schließen Sie den ausgewählten Bereich, indem Sie die Maustaste loslassen oder den Stift anheben. Legen Sie dann die Linienbreite auf ein Pixel und die Vordergrundfarbe auf den höchsten Intensitätswert für den Bildtyp fest. Z. B. Weiß, für Graustufenbild.

Erstellen Sie eine nachverfolgte Gliederung aus der Auswahl, und speichern Sie das resultierende Bild als Dateityp, der mit der Analysesoftware kompatibel ist, z. B. JPEG oder TIFF. Öffnen Sie bei Bedarf die Membranentfernungsentfernungsanalysesoftware, und ändern Sie die Speicherorte für die zu generierenden Daten und Zahlen. Speichern Sie die Datei, und schließen Sie sie.

Führen Sie dann das Programm aus. Legen Sie den Schwellenwert für den räumlichen abgeleiteten Verlaufsgradienten entsprechend für die Mittellinienidentifikation fest. Legen Sie die Skalierung und die Pixel pro Längeneinheit fest.

Legen Sie die räumlichen unteren und oberen Grenzwerte für den Interessenbereich in Bezug auf den Rand des Spaltknotens fest. Wählen Sie entweder automatische oder manuelle Startpunkterkennung aus. Für unregelmäßig geformte Perinexi kann eine manuelle Startpunkterkennung erforderlich sein.

Öffnen Sie dann das Bild mit dem umrissenen Perinexus. Klicken und ziehen Sie, um ein Feld um das Perinexus zu zeichnen, ohne das geschlossene Ende. Doppelklicken Sie in den verfolgten Perinexus-Umriss, um das Bild zuzuschneiden und die Mittellinie zu identifizieren.

Wenn der Startpunkt manuell ausgewählt werden soll, werden ein Fadenkreuzcursor und eine Mittellinie über dem Originalbild angezeigt. Wählen Sie einen Punkt außerhalb des Perinexus in der Nähe des gewünschten Startpunkts aus, um den Prozess fortzusetzen. Sobald der Prozess abgeschlossen ist, bestätigen Sie, dass die Mittellinie innerhalb des Perinexus bleibt und den Startpunkt ordnungsgemäß schneidet.

Überprüfen Sie die generierten Daten, und zeichnen Sie die Perinexalbreite. Wenn die Mittellinie nicht richtig identifiziert und isoliert wurde, öffnen Sie das g-mag-Bildarray, um einen geeigneten Gradientenschwellenwert zu bestimmen. Wir verwenden das Indexwerkzeug, um die Mittellinie zu klicken, und das g-mag-Array, um eine Vorstellung davon zu erhalten, welches Pixel der Suchalgorithmus für die Mittellinie auswählen soll.

Der Gradientenschwellenwert sollte dann knapp über dem Intensitätswert dieser Pixel festgelegt werden. Wählen Sie das Indexwerkzeug aus, und klicken Sie auf und um die Mittellinie, um den Indexwert der Pixel anzuzeigen, die ausgewählt werden sollen. Legen Sie den Schwellenwert für den räumlichen abgeleiteten Gefälle auf knapp über dem Indexwert fest, und führen Sie den Prozess erneut aus.

Wenn der Startpunkt im automatisierten Prozess nicht korrekt erkannt wurde, führen Sie das Programm erneut mit der manuellen Startpunkterkennung aus. In diesem Prozess werden manuelle Umrisse in 1 Pixel-Schritten erweitert, um die Anzahl der Pixel zwischen den beiden Kanten zu zählen. Jedes Inkrement wird einem Arbeitsbild hinzugefügt, um eine räumliche Ableitung zu generieren.

Die ursprüngliche Umrisslinie und die Mittellinie sind Diskontinuitäten in ihrer Größe. Nach der Isolierung der Mittellinie wird sie durch Dilatation, Erosion und einen Pfadfindungsalgorithmus verfeinert. Perinexalbreite wird als Funktion der Entfernung vom Beginn des Perinexus oder innerhalb eines Bereichs von Interesse und als Durchschnitt dieser beiden Funktionen dargestellt.

Als sich die Perinexus-Orientierung änderte, wurden je nach Dilatationsmuster Über- oder Unterschätzungen in der Perinexusbreite beobachtet. Die Trigonometrische Korrektur lieferte Ergebnisse, die stark mit Bildern korreliert waren, die gedreht wurden, um das Perinexus horizontal auszurichten. Der Algorithmus wurde für unterschiedliche räumliche Auflösungen, Referenzeinheiten und Bildgrößen validiert.

Sowohl erfahrene als auch unerfahrene Benutzer verfolgten die Gliederung schneller, als sie das Bild manuell segmentiert haben. Und der automatisierte Prozess hatte eine deutlich größere räumliche Auflösung. Erfahrene und unerfahrene Beobachter identifizierten genau signifikante Unterschiede in der Perinexalbreite zwischen Patienten mit und ohne vorbestehende vorhofflimmernde Behandlung.

Diese Beobachter identifizierten auch genau keinen signifikanten Unterschied zwischen absoluten Lückenknotenbreiten in derselben Population. Die Perinexal- und Spalt-Kreuzungsbreiten entsprachen früheren Berichten. Denken Sie beim Versuch dieses Verfahrens daran, sich Zeit mit dem Umriss zu nehmen, da schon kleine Abweichungen von der Membran erhebliche Fehler in diesem Maßstab verursachen können.

Im Allgemeinen kämpfen Personen, die neu bei dieser Methode sind, weil sie mit der Struktur, die sie messen, nicht vertraut sind, oder sie sind unsicher, wie sie Probleme beheben können, um die Punktidentifikation oder die Mittellinienabweichung zu starten. Diese Bildverarbeitungsmethode wird angezeigt. Da Perinexus-Identifikation und Algorithmus-Fehlerbehebung sind schwer zu lernen, ohne sie.

Und wir wollen sicherstellen, dass wir quantifizieren, was wir sagen, dass wir messen. Diese Technik ebnet den Weg für Forscher auf dem Gebiet der Herzgesundheit, um eine höhere Auflösung Quantifizierung vieler Ebenen der Herzfunktion zu erforschen. Von nanoskaligen, extrazellulären Räumen bis hin zur klinischen Bestimmung der ventrikulären Effizienz oder Unfunktion.

Obwohl diese Methode mit Elektromikroskopie-Bildern demonstriert wurde, kann sie auch auf andere bildgebende Verfahren wie die Kardiographie angewendet werden, um die mechanische Funktion des Herzens genauer zu quantifizieren. Diese Methode kann Anwendungen in jedem Bildgebungsfeld finden, da das Programm den Abstand zwischen zwei definierten Kanten messen kann, wenn der Maßstab entsprechend festgelegt ist und die Kanten nahezu parallel sind.