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Límite exterior asistida por segmentación y cuantificación de huesos Trabecular por un Imagej Plugin
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JoVE Journal Bioengineering
Outer-Boundary Assisted Segmentation and Quantification of Trabecular Bones by an Imagej Plugin

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

Full Text
9,737 Views
09:36 min
March 14, 2018

DOI: 10.3791/57178-v

Kun Lv1,2, Song Gao1,2

1The State Key Laboratory Breeding Base of Basic Science of Stomatology (Hubei-MOST), School & Hospital of Stomatology,Wuhan University, 2Key Laboratory of Oral Biomedicine Ministry of Education, School & Hospital of Stomatology,Wuhan University

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

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.

El objetivo general de este procedimiento es cuantificar las mediciones estructurales de los huesos trabeculares de forma automática con precisión y eficiencia. Este método puede ayudar a responder preguntas clave en el campo del análisis de imágenes, como cómo medir estructuras irregulares con precisión y eficiencia. La principal ventaja de esta técnica es que las mediciones estructurales de objetos bidimensionales o tridimensionales mediante dicha técnica son más precisas y eficientes que los enfoques de cuantificación disponibles actualmente.

Para comenzar este procedimiento, primero instale el software ImageJ y los complementos de análisis trabecular, como se describe en el protocolo de texto. Abra el software ImageJ. En Plugins, BoMomics, Simular objetos, haga clic en el botón Círculo.

En la ventana emergente resultante, escriba 200 como diámetro y, a continuación, haga clic en Aceptar para generar un círculo simulado con un diámetro de 200 píxeles. Guarde el círculo generado en formato TIFF. A continuación, en Plugins, BoMomics, Simular objetos, haga clic en el botón Cuadrado.

En la ventana emergente, introduzca 200 y la longitud del lado, y haga clic en Aceptar para generar un cuadrado simulado con una longitud de lado de 200 píxeles. Guárdalo en formato TIFF. A continuación, en el mismo menú, haga clic en el botón Esfera.

Introduzca 30 como diámetro y haga clic en Aceptar para generar la esfera simulada. Haga clic en Plugins, 3D, Volume Viewer para ver la esfera y guardarla en formato TIFF. Finalmente, en Plugins, BoMomics, Simular objetos, haga clic en el botón Cilindro.

Escriba 30 como diámetro y 100 como altura y, a continuación, haga clic en Aceptar para generar el cilindro simulado. Después de esto, haga clic en Plugins, 3D, Volume Viewer para ver el cilindro y guárdelo en formato TIFF. En primer lugar, abra el software ImageJ y abra o importe una imagen escaneada.

Deslice la barra de desplazamiento inferior para elegir un sector y, a continuación, haga clic en el botón Imagen, Ajustar, Umbral. En la ventana emergente Umbral, ajuste los valores de umbral mínimo y máximo para asegurarse de que los huesos estén bien separados del fondo. Registre el valor de umbral mínimo como el valor de umbral de hueso cortical.

A continuación, haga clic en el botón Plugins, BoMomics, Trabecular Parameter Proprofile. En la ventana emergente, establezca el Índice de sector en la posición del sector representativo. Establezca los valores de Hueso cortical, Rango y Paso para calcular un conjunto de umbrales corticales para la generación de perfiles de parámetros de segmentación.

Después de esto, establezca los valores de Diámetro de ruido, Paso y Rango para especificar un conjunto de valores de ruido para el análisis. Defina los valores de Diámetro de agujero, Paso y Rango para calcular un conjunto de valores de agujero. Haga clic en Aceptar para realizar la generación de perfiles de parámetros.

En la ventana Resultados de la generación de perfiles de parámetros, compruebe visualmente los resultados de la segmentación y seleccione una capa de corte en la que el límite exterior del hueso esté delineado con precisión. A continuación, recupere los parámetros de generación de perfiles de la entrada correspondiente en la tabla Resultados de generación de perfiles de parámetros. Para comenzar a analizar los huesos trabeculares, abra el software ImageJ y abra o importe una imagen escaneada.

Haga clic en el botón Plugins, BoMomics, Segmentación Trabecular. Rellene los parámetros de análisis adecuados, como se muestra aquí. A continuación, haga clic en Aceptar para realizar la segmentación trabecular.

Inspeccione visualmente los resultados en la ventana Resultados de segmentación trabecular. A continuación, guarde los huesos trabeculares extraídos que se muestran en la ventana Huesos trabeculares segmentados en formato TIFF para su posterior análisis. Después de esto, haga clic en el botón Plugins, BoMomics, Trabecular Analysis y complete los parámetros de análisis apropiados, como se describe en el protocolo de texto.

En la sección Informe de resultados, seleccione uno o más parámetros que se medirán, donde las opciones son el volumen óseo trabecular, el volumen total y el grosor medidos bidimensional o tridimensionalmente. Para realizar un análisis trabecular, seleccione las casillas de verificación para 2D y 3D y, a continuación, haga clic en OK.To comenzar a cuantificar objetos, abra una imagen simulada en el software ImageJ. Seleccione el botón Plugins, BoMomics, Trabecular Analysis y rellene los parámetros de análisis adecuados, manteniendo los valores predeterminados para Inicio, Fin, Límite de contorno y Huesos trabeculares, mientras establece Diámetro de reducción de ruido, Diámetro de relleno de orificios y Diámetro de espesor cortical en cero.

En la sección Informe de resultados, seleccione 2D y 3D como parámetros que se van a medir. A continuación, haga clic en Aceptar para realizar un análisis trabecular en el objeto simulado. Después de esto, calcule el volumen óseo calibrado, el volumen total, el contenido mineral óseo, la fracción de volumen óseo y la densidad mineral ósea en columnas de la hoja de cálculo, y analice los datos, como se describe en el protocolo de texto.

En este estudio, se utiliza un plugin de ImageJ para segmentar y cuantificar automáticamente los huesos trabeculares. El análisis representativo de perfiles de parámetros utilizando diferentes condiciones de parámetros revela que algunas combinaciones son más precisas al delinear los límites exteriores de un hueso que otras. A continuación, se realiza la segmentación y el análisis para cuantificar las medidas de los huesos trabeculares.

Los resultados de esta segmentación se pueden comprobar visualmente rebanada por rebanada. Las cuantificaciones brutas del volumen óseo, el volumen total, la suma de los valores de gris y el grosor, ya sea en dos o tres dimensiones, se pueden informar según las opciones seleccionadas durante el análisis. La información de calibración se extrae del conjunto de datos de micro-TC escaneado y, a continuación, se calculan las mediciones calibradas del volumen óseo, el volumen total, el contenido mineral óseo, la fracción de volumen óseo y la densidad mineral ósea.

A continuación, sus distribuciones se pueden perfilar en la región de análisis seleccionada, capa por capa, en comparación con las posiciones de las capas. Una vez dominada, esta técnica puede cuantificar huesos trabeculares de 500 capas de imagen en 10 a 20 minutos si se realiza correctamente. La primera vez que tuvimos la idea de este método fue cuando descubrimos que los resultados informados por el software del proveedor de micro-CT no eran reproducibles cuando el mismo conjunto de datos era analizado por el mismo operador experimentado.

Después de ver este video, debe tener una buena comprensión de cómo elegir los parámetros de segmentación ósea apropiados y realizar análisis de huesos largos con interacciones mínimas con el usuario.

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