La visualización y cuantificación de la Capa libre de células en las arteriolas del músculo cremáster Rata

El objetivo general de este procedimiento es cuantificar las variaciones espacio-temporales en el ancho de la capa libre de células in vivo. Este método puede ayudar a responder preguntas clave en el campo de la microhemodinámica, para comprender mejor el papel de la célula en la microcirculación. La principal ventaja de este método es que el ancho de la célula in vivo se puede cuantificar de manera más consistente y conveniente que las técnicas de medición manual anteriores, que consumían mucho tiempo.

Antes de comenzar la medición del ancho de la capa sin celdas, ejecute el archivo de script previo a MatLab de la capa sin celdas. A continuación, haga clic en abrir archivo para seleccionar el archivo de video para el análisis y ajuste la diapositiva de rotación para alinear verticalmente las paredes de la vasija individual usando la diapositiva de zoom para ajustar el nivel de zoom según sea necesario. Cuando la embarcación esté en la posición adecuada, haga clic en confirmar edición y, a continuación, haga clic en establecer ROI en recorte para definir la región de interés.

La imagen alineada se mostrará en una ventana emergente. Ajuste el objetivo rectangular de la imagen según sea necesario y haga doble clic en el objetivo para confirmar la región de interés. A continuación, haga clic en Extraer imágenes para extraer todos los fotogramas de vídeo editados en imágenes de mapa de bits consecutivas, que se encontrarán en la carpeta con el mismo nombre que el archivo de vídeo seleccionado.

Para medir el ancho de la capa sin celdas, haga clic en Seleccionar carpeta y haga clic en la carpeta de imágenes. El primer fotograma de la imagen aparecerá en el panel de imagen en escala de grises junto con el histograma de intensidad de grises correspondiente en el panel de histograma de la imagen. Seleccione el fotograma de imagen deseado en el cuadro de lista para realizar el análisis y haga clic en Buscar paredes de recipientes para identificar la pared de vasos interna en la imagen determinada como la ubicación donde el perfil de intensidad de luz pico transita de oscuro a claro en dos píxeles.

Compruebe el filtro de mediana para aplicar un filtro de mediana a la imagen y reducir el ruido de sal y pimienta. Compruebe el contraste automático para el ajuste digital de las intensidades de la imagen para mejorar el contraste de la imagen. A continuación, seleccione un algoritmo de umbral en el cuadro de lista para determinar automáticamente el valor de umbral que divide los niveles de gris en dos clases, píxeles blancos con niveles de gris por encima del valor de umbral y píxeles negros con niveles de gris por debajo del valor de umbral.

Para medir la variación espacial de los anchos de capa sin celdas, introduzca la resolución de píxeles en el cuadro de resolución de píxeles. A continuación, haga clic en Calcular para obtener la variación espacial de los anchos de capa sin celdas y haga clic en Exportar. CSV para exportar los datos de ancho de capa sin celda en un formato tabulado.

Para medir la variación temporal de los anchos de capa sin celdas en una línea de análisis específica a lo largo del recipiente, haga clic en Variación temporal e introduzca la información de velocidad de fotogramas. Introduzca el primer y el último fotograma de las imágenes para el análisis en los cuadros de fotograma inicial y último fotograma, respectivamente. Ajuste la barra deslizante de la línea de análisis para seleccionar la posición de la línea de análisis a lo largo del recipiente y confirmar la posición de la línea de análisis como se ilustra en las imágenes binarias y en escala de grises.

A continuación, haga clic en Calcular para obtener la variación temporal de los anchos de capa sin celdas y haga clic en Export. csv para exportar los datos de ancho de capa sin celdas en formato tabulado. Aquí, se muestra un flujo típico de glóbulos rojos a través de una arteria no ramificada en el músculo cremaster de rata, donde se puede observar la capa libre de células entre el núcleo de glóbulos rojos y la pared interna del vaso.

Un buen contraste entre estos componentes es fundamental para garantizar la precisión de las mediciones de ancho de capa sin celdas. La fase inicial del análisis de la imagen implicó la detección de la pared interna del vaso. Al adquirir el perfil de intensidad de luz a lo largo de la línea de análisis perpendicular al recipiente, la ubicación se aproxima en el pico que transita de la oscuridad a la luz a lo largo de dos píxeles.

Posteriormente, los límites del núcleo RBC se detectan utilizando el algoritmo de umbral de imagen y luego se pueden calcular los anchos CFL. Como los glóbulos rojos en la capa libre de células poseen diferentes transmitancias de luz, la diferencia en los niveles de gris se puede subdividir en dos clases. Sin embargo, la identificación de un valor umbral preciso entre los dos picos en el histograma de la imagen puede verse limitada por una mala calidad de imagen y contraste.

Para mejorar el contraste entre los glóbulos rojos y la capa libre de células, se puede utilizar un filtro azul. Esto es aún más evidente en estas imágenes, donde los límites de los núcleos de los glóbulos rojos se identificaron con mayor precisión con un filtro azul. El algoritmo de umbrales también puede influir en la medición del ancho de la capa libre de células, como se ve en estas imágenes en las que los diferentes algoritmos de umbrales dieron como resultado la identificación de diferentes límites del núcleo de los glóbulos rojos y, por lo tanto, diferentes anchos de capa libre de células.

La medición de la anchura de la capa libre de células in vivo es muy sensible a la calidad de las imágenes. Por lo tanto, asegúrese de realizar la cirugía con cuidado y de utilizar un asistente óptico adecuado para obtener una buena calidad de imagen. Además, es esencial seleccionar el algoritmo de umbral de imagen adecuado para garantizar una medición precisa y coherente del ancho de capa sin celdas.