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Límite exterior asistida por segmentación y cuantificación de huesos Trabecular por un Imagej Plugin

DOI:

10.3791/57178

March 14th, 2018

In This Article

Summary

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Presentamos un flujo de trabajo para segmentar y cuantificar los huesos trabeculares para imágenes 2D y 3D basados en el límite exterior del hueso utilizando un plugin de ImageJ. Este enfoque es más eficiente y preciso que el actual enfoque de contorno de mano manual y proporciona cuantificaciones capa por capa, que no están disponibles en software comercial actual.

Abstract

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Tomografía computada de micro (micro-CT) se utiliza rutinariamente para evaluar la cantidad de hueso y trabeculares propiedades microestructurales en pequeños animales en condiciones de pérdida de hueso diferentes. Sin embargo, el enfoque estándar para análisis trabecular de imágenes micro-CT es rebanada por rebanada semiautomática mano contorno, uso intensivo de mano de obra y propenso a errores. Se describe aquí es un método eficaz para la segmentación automática de huesos trabeculares según límites exterior del hueso, donde huesos trabeculares pueden ser identificados y segmentados automáticamente con precisión con menos sesgo del operador cuando sea apropiado se establecen parámetros de segmentación. Para Perfil de parámetros de segmentación satisfactoria, se muestra una pila de imágenes de los resultados de la segmentación, donde todas las combinaciones posibles de los parámetros de segmentación son cambiados uno por uno en secuencia, y resultados de segmentación con parámetros asociados pueden fácilmente se comprueba visualmente. Como medida de control de calidad del plugin, se cuantifican objetos estándar simulados donde pueden comparar las cantidades medidas con valores teóricos. Capa por capa la cuantificación de propiedades trabeculares y el grosor trabecular están reportados por tal un plugin, y la distribución de tales propiedades dentro de las regiones seleccionadas puede ser perfilada fácilmente. Aunque la cuantificación capa por capa retiene más información sobre huesos trabeculares y facilita aún más el análisis estadístico de los cambios estructurales, tales medidas son de carácter de la salida de software comercial actual, donde solamente una sola valor cuantificado para cada parámetro se divulga para cada muestra. Por lo tanto, los flujos de trabajo descritas son mejores enfoques para el análisis de los huesos trabeculares con precisión y eficiencia.

Introduction

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Micro-CT en el análisis de huesos trabeculares es el acercamiento estándar para el seguimiento de los cambios morfológicos de los huesos en animales pequeños bajo diferentes hueso pérdida condiciones1,2,3, donde diversas variables relacionadas con la estructuras de los huesos son reportados4. Sin embargo, estos parámetros no se distribuyen uniformemente en la metafísis de huesos largos5, y sólo un valor resumido o promedio es para cada variable estructural de cada muestra por comercial máquinas de micro-CT actual

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Protocol

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Procedimientos con sujetos animales fueron conducidos de acuerdo con la guía para el cuidado y uso de animales de laboratorio (publicación de NIH, 8ª edición, 2011) y han sido revisados y aprobada por el cuidado de Animal institucional y Comité uso de Wuhan Universidad.

1. instalación del software

  1. Instalar el software ImageJ. Descargar la versión para Windows del software ImageJ (versión p 1,51) liado con Java de 64 bits de https://imagej.nih.gov/ij/. Extraiga el software descargado en una carpeta, que se hará referencia posteriormente a como el "directorio de ImageJ".
    Nota: Plugins Trabecular análisis requieren java 64 bits ej....

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Results

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El plugin de análisis trabecular está diseñado para segmentar y cuantificar huesos trabeculares con exactitud automáticamente. Inicialmente, ósea límite externo es detectado y delineado seguida de una operación de relleno de agujero donde se llenan los orificios dentro de cáscaras cortical externa del hueso. Luego se realiza una operación de erosión para excluir los huesos corticales externos y los huesos trabeculares segmentados. Finalmente, se cuantifican las medidas de huesos trabecula.......

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Discussion

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Este estudio describe un plugin de ImageJ para el análisis de los huesos trabeculares, que es automático, eficiente, y fácil de usar. El plugin también puede utilizarse para cuantificar objetos 2D o 3D, capa por capa medidas de áreas, volúmenes y espesores. Actualmente, sólo un único valor medido para cada parámetro trabecular se divulga para cada muestra por análisis estándar de micro-CT, que no pueden representar completamente las características de la entidad medida en la región de análisis seleccionada. El plugin se .......

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Disclosures

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Se ha presentado una patente para el algoritmo subyacente de cuantificar grosor del objeto. Los autores colaboraron con otros registrados el bomomics.com sitio web hosting los plugins de la versión gratuita, donde consultoría y cuantificación de servicios de análisis de imágenes se proporcionan bajo petición.

Acknowledgements

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Este trabajo fue parcialmente financiado por grant 81170806 de NFSC. Los autores desean dar las gracias a la instalación de micro-CT en base de la escuela de Estomatología, Universidad de Wuhan para ayudar a explorar y analizar el fémur de la rata.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
ImageJNIHimagejCualquier versión con un complemento de análisis trabecular en tiempo de ejecución de Java
Bomomics Bomomicsversióngratuita o comercial
Micro CTscanner Scancoμ-50micro CT de cualquier proveedor
Sistema informáticoLenovocualquier marca
Sistema operativo WindowsWindows 7 x64cualquier sistema operativo Windows de 64 bits 
Software de oficinaMicrosoftOffice 2010cualquier software de hoja de ruta que tenga la función de gráfico xy
Microsoft

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

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