Method Article

Analyse d’images longitudinales par micro-tomodensitométrie pour la région d’intérêt définie par l’utilisateur dans les défauts osseux de taille critique

DOI:

10.3791/67904

⸱

June 24th, 2025

 ,  ,  ,  , 
1Department of Biomedical Engineering, University of Rochester, 2Center for Musculoskeletal Research, Department of Orthopaedics, University of Rochester Medical Center, 3Department of Translational Biomedical Science, University of Rochester Medical Center, 4Department of Orthopaedics, University of Rochester Medical Center

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Nous présentons une méthode d’analyse d’une région d’intérêt (ROI) définie par l’utilisateur dans un modèle longitudinal in vivo de défaut radial de rat. Cette méthode permet une analyse comparative entre différents échafaudages auparavant limités par les variations du champ de vision de la tomodensitométrie (μCT), de l’orientation de l’échantillon et de la présence de l’échafaudage de base.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

L’analyse du volume osseux par microtomodensitométrie (μCT) est un outil quantitatif nécessaire pour étudier le potentiel et les résultats de la régénération osseuse dans le cadre d’études longitudinales in vivo . Les méthodes établies pour la segmentation osseuse utilisent un logiciel de visualisation pour la segmentation de l’os entier μCT et l’alignement de structures anatomiques complexes. Ces protocoles de segmentation fournissent une méthode robuste et de haute précision pour la segmentation, l’alignement et l’analyse, mais leurs capacités d’analyse de la région d’intérêt (ROI) définies par l’utilisateur sont limitées. Nous présentons un protocole élargissant ces méthodes pour permettre une analyse du volume osseux ROI définie par l’utilisateur autour d’un défaut osseux de taille critique. Le retour sur investissement défini par l’utilisateur autour du défaut peut être analysé au fil du temps pour des études longitudinales in vivo . Dans cet article, nous étudions des images μCT de trois spécimens de rat uniques, chacun implanté avec un échafaudage de contrôle en polycaprolactone (PCL). Les modèles sont analysés par trois utilisateurs (2 expérimentés et 1 novice) à des points temporels de 0 et 6 semaines pour illustrer la capacité à mesurer un ROI autour d’un défaut de taille critique tout au long d’une étude longitudinale.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Les défauts osseux de taille critique posent des défis cliniques importants dans la gestion des traitements orthopédiques. Selon la norme ASTM F2721, un défaut de taille critique est caractérisé comme un défaut d’une longueur de 1,5 à 2 fois le diamètre de l’os d’intérêt1. La réparation de ces défauts s’est traditionnellement faite par l’utilisation de transplantations autologues et allogéniques limitées par les coûts de procédure, les risques associés aux chirurgies secondaires et le volume de greffe osseuse requis2. Les techniques actuelles de régénération osseuse se concentrent sur l’utilisation d’échafaudages allogéniques et xénogéniques conçus pour produire des effets ostéoconducteurs et ostéoinducteurs en optimisant leurs propriétés mécaniques, leur biocompatibilité, leur bioactivité, leur potentiel angiogénique et leurs profils de dégradation 3,4,5. Les biomatériaux étudiés vont des biocéramiques et des biopolymères aux métaux et autres matériaux composites6. Des variations de ces biomatériaux sont testées à la fois in vitro et in vivo pour interroger leur potentiel en tant qu’échafaudages de régénération osseuse.

La tomodensitométrie est l’étalon-or de l’imagerie non invasive et de haute précision pour l’évaluation de la morphologie, de la structure et de la microstructure osseuses dans des modèles de rongeurs 7,8,9. Cette modalité d’imagerie a été décrite pour évaluer la progression longitudinale et in vivo de la régénération osseuse dans des modèles de cicatrisation de fractures10. Des méthodes ont été développées pour normaliser la quantification de l’os cortical et trabéculaire à partir de tomodensitogrammes9. Des flux de travail de segmentation semi-automatisés ont été développés à l’aide de logiciels de visualisation disponibles dans le commerce pour la segmentation de l’os entier avec des structures anatomiques complexes11. Ces méthodes permettent aux utilisateurs de différents niveaux d’expérience de produire des résultats standardisés et reproductibles, qu’ils soient simplifiés et accessibles aux utilisateurs, quel que soit leur niveau d’expérience. Cependant, ces méthodes restent limitées dans leurs capacités à étudier le retour sur investissement défini par l’utilisateur.

Ici, nous présentons un protocole qui s’appuie sur les méthodes actuelles pour permettre l’analyse du volume osseux ROI défini par l’utilisateur autour d’un défaut osseux de taille critique pour des modèles longitudinaux de rat in vivo à l’aide d’un logiciel de visualisation. L’établissement d’une méthode cohérente d’alignement et de sélection du retour sur investissement entre les semaines de l’étude longitudinale était essentiel pour l’élaboration d’un protocole robuste. Un point temporel initial est utilisé comme référence pour l’alignement des semaines suivantes afin d’assurer une orientation cohérente des modèles solides. Avec cet alignement, il est possible de sélectionner des tranches d’image μCT correspondantes à partir des modèles solides superposés, englobant le défaut de taille critique. Un retour sur investissement cohérent est vérifié non seulement par l’emplacement des tranches, mais aussi par la comparaison du nombre de tranches dans la région. Le retour sur investissement sélectionné à partir du modèle de référence peut ensuite être reproduit les semaines suivantes, ce qui permet une analyse comparative et quantitative.

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Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Des images longitudinales μCT pour cette étude ont été recueillies aux semaines 0 et 6 à partir de défauts radiaux critiques de 3 mm chez des rats femelles adultes Charles River SASCO-SD traités avec un échafaudage à base de polycaprolactone (PCL). Toute l’utilisation d’animaux a été effectuée conformément aux protocoles approuvés par le Comité des ressources animales de l’Université de Rochester (UCAR). La collecte d’images par tomodensitométrie a été réalisée à l’aide de Scanco Medical VivaCT 40.

REMARQUE : Les principales étapes de ce protocole sont divisées en segmentation de l’image CT, alignement, sélection et recadrage du retour sur investissement, ainsi qu’analyse et visualisation (Figure 1). Le protocole de segmentation d’images μCT est adapté de Kenney et al. (2022)11.

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Figure 1 : Schéma récapitulatif du flux de travail. Les étapes du protocole sont principalement divisées en segmentation d’image, alignement du modèle, sélection du retour sur investissement et analyse du volume. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

1. Segmentation d’image μCT

  1. Ouverture d’images dans le logiciel
    1. Lancez le logiciel Amira (ci-après dénommé logiciel de visualisation) et sélectionnez Données ouvertes. Dans la fenêtre contextuelle, accédez au répertoire de dossiers souhaité pour sélectionner le point de temps initial .dcm fichiers. Appuyez sur CTRL+A pour sélectionner toutes les images et cliquez sur Ouvrir les images.
    2. Une fenêtre contextuelle affichera des informations sur l’ensemble de données d’image ouvert ; cliquez sur OK pour continuer.
    3. Un avertissement sur la mise à l’échelle apparaîtra. Cliquez sur Convertir en flottant (option par défaut) pour continuer.
    4. L’icône de l’ensemble de données apparaîtra dans la section Vue du projet . Pour changer le nom de l’ensemble de données, cliquez une fois sur l’icône de l’ensemble de données et appuyez sur F2 ; une fois le nom souhaité saisi, cliquez sur OK. Établissez un modèle de dénomination pour identifier le balayage (par exemple, 'Matériau de l’échafaudage osseux' - 'WKX').
  2. Filtrage et seuillage de l’image μCT
    1. Une fois les images chargées dans la section Vue du projet , cliquez sur la visionneuse 2D par défaut d’Ortho Slice pour afficher les orientations et les tranches 2D. Une visualisation 2D apparaîtra dans la fenêtre de visualisation à droite.
    2. Pour visualiser les images en 3D, cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données, recherchez Volume Rendering, puis sélectionnez. Dans la section Propriétés du rendu du volume, ajustez le seuil inférieur de la palette de couleurs à 2500 et appuyez sur Entrée.
      REMARQUE : La 2D et la 3D peuvent être activées et désactivées en cliquant sur le carré bleu à côté de Ortho Slice ou Volume Rendering, respectivement. Pour la fenêtre d’affichage à droite, plusieurs options d’affichage sont disponibles en haut de la barre. Il s’agit notamment de différents outils pour déplacer, faire pivoter ou zoomer ou dézoomer sur l’image ; des outils pour changer l’orientation de l’image en vues XY, XZ et YZ, et des outils pour des mesures simples.
    3. Si nécessaire, certains ensembles de données peuvent nécessiter la suppression d’artefacts ou de données en dehors de la région d’intérêt à l’aide d’une modification de volume. Pour ajouter une modification de volume, cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données, recherchez Modification de volume et sélectionnez.
    4. Cliquez sur l’option Modifier le volume dans la section Vue du projet . Dans la section Propriétés , sélectionnez TabBox dans la première fenêtre déroulante à droite de Outil.
    5. Lorsque vous sélectionnez les régions à conserver, ajustez la boîte d’onglets en cliquant et en faisant glisser les coins verts à l’aide du curseur Interagir (l’icône de curseur pointé le long de la barre supérieure de la fenêtre d’affichage). Le réglage de la boîte d’onglets peut nécessiter l’utilisation d’autres vues (XY, XZ ou YZ) pour identifier les régions à supprimer.
    6. Une fois que la TabBox entoure la région à conserver, sélectionnez Couper à l’extérieur pour supprimer l’artefact ou les données à l’extérieur de la TabBox. Un nouvel ensemble de données modifié sera généré dans la vue du projet.
    7. Cliquez et faites glisser la chaîne de rendu de volume de l’ensemble de données d’origine vers l’ensemble de données modifié. Cela changera l’image affichée dans la fenêtre de visualisation pour l’ensemble de données modifié. Dans la section Propriétés du rendu du volume, ajustez le seuil inférieur de la palette de couleurs à 2500 et appuyez sur Entrée.
    8. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur les données modifiées, recherchez Median Filter et sélectionnez. Dans la section Propriétés du filtre médian, sélectionnez 3D pour l’interprétation et cliquez sur Appliquer. Cela créera un nouvel ensemble de données filtrées (.filtered) dans la section Vue du projet .
    9. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur les données filtrées, recherchez Seuillage interactif, puis sélectionnez. Dans la section Propriétés du seuillage interactif, sélectionnez 3D pour Type d’aperçu, ajustez la valeur inférieure de la plage d’intensité à 2500, puis cliquez sur Appliquer. Cela créera un nouvel ensemble de données seuillées (.thresholded) dans la section Vue du projet .
    10. Cliquez et faites glisser la chaîne de rendu de volume de l’ensemble de données modifié vers l’ensemble de données avec seuil. Désactivez le seuillage interactif et le volume Rending ( s’il est désactivé).
  3. Segmentation de l’image μCT
    1. Cliquez sur l’ensemble de données filtrées, puis passez à l’onglet Segmentation en cliquant sur Segmentation sous la barre de menus. Dans l’onglet Segmentation , les commandes sont similaires à celles de l’onglet Projet .
      REMARQUE : Il existe des outils supplémentaires pertinents pour la fenêtre d’affichage dans l’onglet Segmentation . Il y a un bouton de zoom +/- dans le coin supérieur de la fenêtre de visualisation qui peut être utilisé pour que l’image remplisse la fenêtre de visualisation. L’image peut être centrée dans la fenêtre d’affichage à l’aide de la barre de défilement gauche/droite en bas de la fenêtre d’affichage. Au-dessus de cette barre de défilement, une deuxième barre de défilement est présente pour se déplacer dans les tranches de données μCT.
    2. Pour vous assurer que l’onglet Segmentation est correctement configuré, sous la section Éditeur de segmentation , l’image est définie sur l’ensemble de données filtré et le champ Étiquette est défini sur l’ensemble de données seuillées. Dans la section Matériaux , double-cliquez sur le matériau nommé Matériau et renommez-le en Os.
    3. Cliquez sur Nouveau sous l’éditeur de segmentation pour créer un nouveau champ d’étiquette. Dans la fenêtre contextuelle, renommez-le à l’aide d’une convention de nommage similaire (par exemple, 'Matériau de l’échafaudage osseux' - 'WKX' - Marqueurs) comme précédemment et en tant que Marqueurs, puis cliquez sur OK.
    4. Ajustez la fenêtre d’affichage 2D à l’aide d’autres vues (XY, XZ ou YZ) pour afficher une vue plane sagittale ou coronale de l’image.
    5. Utilisez un pinceau, un lasso, une baguette et un seuil dans la section Sélection pour identifier les zones d’intérêt. Pour ce protocole, sélectionnez l’outil Pinceau . Ajustez la taille de l’outil pinceau ; En général, un pointeur de taille moyenne fonctionne bien.
    6. Ajustez la pile d’images à la première tranche où l’os du rayon commence à être visible. Cela peut nécessiter de parcourir les tranches plusieurs fois pour déterminer quels volumes appartiennent au rayon et au cubitus et quand ils commencent.
    7. Une fois la tranche identifiée, utilisez le curseur du pinceau pour dessiner en cliquant et en faisant glisser le curseur autour de ce segment d’os. Une ligne rouge apparaîtra à l’endroit où le curseur a été dessiné. Dessinez à l’intérieur de la section de l’os, pas à l’extérieur de l’os ; Cela aidera le logiciel de visualisation à différencier les deux os.
    8. Continuez à vous déplacer à travers les tranches et à dessiner autour du rayon. Généralement, à travers la section médiane de la pile d’images, des dessins peuvent être faits toutes les 20 à 30 tranches d’image. À l’extrémité de la pile d’images ou autour du défaut de taille critique, faites des dessins toutes les 5 à 10 tranches d’image pour aider le logiciel de visualisation à mesure que l’os s’estompe ou disparaît.
    9. Une fois que toute la longueur du rayon est terminée, cliquez sur Sélection, Remplir, puis sur Toutes les tranches dans la liste déroulante de la barre de menus. Cela remplira tous les dessins réalisés avec l’outil pinceau. Ceux-ci apparaîtront désormais ombrés de rouge plutôt que de contours.
    10. Cliquez sur Sélection et interpolation dans la liste déroulante de la barre de menus. Cela remplira les régions ombrées de l’os du rayon sur toutes les tranches en fonction des dessins réalisés.
      REMARQUE : Cela manquera parfois certaines sections d’os. Avant de continuer, faites défiler toutes les tranches pour vous assurer qu’il a généralement identifié l’os. Si une section d’os a été manquée, utilisez l’outil pinceau pour faire le tour de cette région sur quelques tranches entourant la section manquante, et répétez les deux étapes ci-dessus (1.3.9 et 1.3.10).
    11. Une fois que le rayon a été entièrement identifié, dans la section Matériaux , double-cliquez sur le matériau nommé Intérieur et renommez-le en Rayon.
    12. Cliquez sur le symbole Ajouter (+) situé sous la section Sélection pour l’ajouter en tant que matériau. Le rayon est maintenant indiqué dans la fenêtre d’affichage. Cliquez sur l’icône de verrouillage du matériau Radius dans la section Matériaux avant de continuer. Cela garantira qu’aucune modification n’est apportée à ce matériau.
    13. Effectuez le même processus pour l’os cubitain. Dans la section Matériaux , cliquez sur Ajouter pour créer un nouveau matériau. Double-cliquez sur le nouveau matériau et renommez-le Ulna.
    14. Répétez les étapes 1.3.6 à 1.3.12 pour l’os cubitain.
    15. Une fois les étapes terminées pour les os Radius et Ulna, déverrouillez le Radius en cliquant sur l’icône de verrouillage du matériau Radius dans la section Matériaux . Passez à l’onglet Projet en cliquant sur Projet sous la barre de menus. Il y a maintenant un ensemble de données nommé Marqueurs appliqué à l’ensemble de données filtrées dans la section Vue du projet.
    16. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données filtrées et recherchez Marker Based Watershed Inside Mark (Image Segmentation) et sélectionnez. Dans la section Propriétés , en cliquant sur les menus déroulants, définissez les données comme ensemble de données filtrées, les marqueurs comme ensemble de données marqueurs et le masque binaire comme ensemble de données seuillés, puis cliquez sur appliquer.
    17. Un fichier .grown sera généré dans la section Vue du projet . Cliquez et faites glisser la chaîne de rendu de volume de l’ensemble de données seuillées vers l’ensemble de données .grown pour visualiser la segmentation du rayon et de l’os cubitus dans la fenêtre d’affichage.
    18. Pour convertir le fichier .grown en 8 bits, cliquez sur l’ensemble de données .grown et, recherchez Convertir le type d’image et sélectionnez. Le fichier .grown sera converti de 16 bits à 8 bits.

2. Alignement

  1. Alignement de l’axe et extraction du radius et du cubitus
    REMARQUE : Si le modèle actuel est le point temporel initial, toutes les étapes doivent être terminées. Sinon, commencez cette section à l’étape 2.1.4. Pour permettre une coupe transversale du rayon, le modèle de point temporel initial doit être aligné perpendiculairement au plan Ortho Slice ; Ce modèle servira de référence pour l’alignement des semaines suivantes.
    1. Dans la section Vue du projet , activez l’Ortho Slice (s’il est désactivé), puis cliquez sur l’ensemble de données .grown. Dans la section Propriétés , cliquez sur l’icône Éditeur de transformation . À l’aide du curseur Interagir, ajustez l’angle du rayon et du cubitus en cliquant sur les points d’alignement de l’axe vert afin que l’Ortho Slice crée une tranche transversale à travers le rayon.
    2. Une fois que cela a été aligné, un nouvel ensemble de données doit être créé pour enregistrer cette transformation. Faites un clic droit sur l’ensemble de données .grown, recherchez Rééchantillonner l’image transformée et sélectionnez.
    3. Cliquez sur Rééchantillonner l’image transformée et, dans la section Propriétés, définissez les données sur l’ensemble de données .grown, l’interpolation sur le voisin le plus proche, le mode sur étendu, la valeur Conserver sur la taille du voxel et la valeur de remplissage sur 0. Cliquez sur Appliquer et un nouvel ensemble de données .transformed sera créé.
    4. Pour extraire le rayon et le cubitus du modèle de segmentation combiné, cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données .transformed, recherchez Extraire l’étiquette et sélectionnez.
    5. Cliquez sur Extraire l’étiquette, dans la section Propriétés , définissez les étiquettes sur l’ensemble de données .transformed , l’ID de l’étiquette sur 1 et l’exportation au binaire cochée. Cliquez sur Appliquer et un ensemble de données Résultat sera créé.
    6. Cliquez et faites glisser la chaîne de rendu de volume de l’ensemble de données .grown vers l’ensemble de données Résultat . Cliquez sur l’ensemble de données Résultat et appuyez sur F2 pour renommer le fichier (par exemple, 'Matériau de l’échafaudage osseux' - 'WKX' - Rayon).
    7. Répétez les étapes 2.1.4 à 2.1.6 pour le cubitus en définissant l’ID d’étiquette sur 2 et en renommant le fichier de résultats pour le cubitus.
  2. Enregistrement de fichiers et ouverture d’images longitudinales
    REMARQUE : Si le modèle actuel est le point temporel initial, toutes les étapes doivent être terminées. Sinon, commencez cette section à l’étape 2.2.2.
    1. Pour enregistrer le fichier de point temporel initial, cliquez sur Fichier, Enregistrer le projet sous et Définir l’emplacement du répertoire de fichiers dans la liste déroulante de la barre de menus. Définissez le type d’enregistrement en tant que fichier de projet Amira et de fichiers de données (pack & go) (*.hx) et nommez le fichier comme version principale (par exemple, 'Bone Scaffold Material'_ 'WKX' MASTER).
    2. Ouvrez le fichier maître du point temporel initial (s’il n’est pas déjà ouvert) et enregistrez-en une copie en cliquant sur Fichier, Enregistrer le projet sous et Définir l’emplacement du répertoire de fichiers dans la liste déroulante de la barre de menus. Définissez le type de sauvegarde en tant que fichier de projet Amira et de fichiers de données (pack & go) (*.hx) et nommez-le (par exemple, 'Bone Scaffold Material'_ 'WK0' et 'WKX'). Ce fichier sera utilisé pour comparer le point temporel initial avec les semaines suivantes sans écraser le fichier maître.
    3. Dans le nouveau fichier de comparaison, ouvrez les images du point temporel de comparaison en cliquant sur Ouvrir les données dans la section Vue du projet . Dans la fenêtre contextuelle, accédez au répertoire de dossiers souhaité pour sélectionner le point de temps initial .dcm fichiers. Appuyez sur CTRL+A pour sélectionner toutes les images et cliquez sur Ouvrir les images.
    4. Une fenêtre contextuelle fournira des informations concernant l’ensemble de données d’image ouvert ; cliquez sur OK pour continuer.
    5. Un avertissement sur la mise à l’échelle apparaîtra. Cliquez sur Convertir en flottant (option par défaut) pour continuer.
    6. L’icône de l’ensemble de données apparaîtra dans la section Vue du projet . Pour changer le nom de l’ensemble de données, cliquez une fois sur l’icône de l’ensemble de données et appuyez sur F2 ; une fois le nom souhaité saisi, cliquez sur OK. Un modèle de dénomination peut être établi pour identifier le balayage (par exemple, 'Matériau de l’échafaudage osseux' - 'WKX').
  3. Alignement du modèle
    REMARQUE : Ce processus discutera de l’alignement des segmentations osseuses du rayon. Le même processus peut être appliqué au cubitus, au besoin. N’alignez pas les deux os en même temps ; Cela entraînera des problèmes d’alignement.
    1. Désactivez l’un des points temporels initiaux du rendu du volume. Il n’y a rien d’affiché dans la fenêtre de visualisation.
    2. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données de comparaison (semaine suivante), recherchez Ortho Slice et sélectionnez.
    3. Répétez la section 1 (en commençant à l’étape 1.2), la section 2 (étape 2.1) après toutes les notes supplémentaires pour les numéros d’étape fournis. Une fois ces sections terminées, reprenez à l’étape 2.3.4. La réalisation de ces sections produira la segmentation de l’ensemble de données de la semaine suivante et extraira le radius et les os du cubitus.
    4. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données de comparaison (semaine suivante) pour l’os de rayon extrait, recherchez Assistant d’enregistrement d’images et sélectionnez. Dans la section Propriétés , définissez Données comme ensemble de données de la semaine de comparaison pour l’os de rayon extrait, Référence comme ensemble de données de point temporel initial pour l’os de rayon extrait.
    5. Pour la section Actions de l’Assistant d’enregistrement d’image , cliquez sur Ignorer pour l’étape 1 sur 4. Pour les étapes 2 et 3 sur 4, à l’aide du curseur Interagir, ajustez la boîte d’onglets à la région commune entre le point temporel initial et les ensembles de données de la semaine de comparaison en cliquant sur Appliquer sous Action après chaque étape. Pour l’étape 4 sur 4, définissez Métrique comme Corrélation, Transformation comme Rigide et Pré-alignement comme Aligner les axes principaux et cliquez sur Appliquer sous Action.
    6. Une fois les ensembles de données alignés, cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données de comparaison (semaine suivante) pour l’os du rayon extrait, puis recherchez Rééchantillonner l’image transformée et sélectionnez. Dans la section Propriétés , définissez les données comme ensemble de données de la semaine de comparaison pour l’os de rayon extrait, l’interpolation vers le voisin le plus proche, le mode sur étendu, la conservation à la taille du voxel et la valeur de remplissage sur 0 , puis cliquez sur Appliquer. Un nouvel ensemble de données .transformed sera créé pour l’ensemble de données de comparaison.

3. Sélection du retour sur investissement et culture

REMARQUE : Effectuez d’abord le recadrage de la zone d’intérêt pour déterminer le nombre de tranches autour de la fracture de taille critique. Une fois que ces nombres de tranches sont déterminés, ceux-ci peuvent être utilisés au même moment pour le cubitus, au besoin. Pour ce processus, le recadrage ne peut pas être inversé une fois appliqué au modèle.

  1. Région d’intérêt : culture
    1. Cliquez sur et activez l’Ortho Slice pour le point temporel initial et définissez les données sur l’ensemble de données de point temporel initial pour le rayon extrait. Définissez l’orientation de sorte que le plan produise une coupe transversale à travers l’os du rayon.
    2. À l’aide de la barre coulissante Numéro de tranche de la section Propriétés , modifiez le numéro de tranche pour déterminer les emplacements proximaux et distaux des tranches entourant le défaut de taille critique. Pour les deux tranches, déterminez la tranche la plus distale et la plus proximale à l’endroit où la fracture rencontre la diaphyse de l’os radius. Documentez le numéro de tranche ; Ce nombre variera pour chaque modèle.
    3. Cliquez sur et activez l’Ortho Slice pour la semaine de comparaison et définissez les données sur l’ensemble de données de point temporel initial pour le rayon extrait. Définissez l’orientation de sorte que le plan produise une coupe transversale à travers l’os du rayon.
    4. À l’aide de la barre coulissante Numéro de tranche dans la section Propriétés et avec l’ensemble de données de point temporel initial montrant l’Ortho Slice distale, modifiez le numéro de tranche de la semaine de comparaison afin qu’il s’aligne sur la tranche distale du point temporel initial. Le logiciel de visualisation permet une vérification visuelle de l’alignement ; Lorsque les tranches sont superposées, elles apparaissent comme une seule tranche dans la fenêtre d’affichage.
    5. Notez le numéro de la tranche distale de l’ensemble de données de la semaine de comparaison. Répétez l’étape 3.1.4 pour la tranche proximale.
      REMARQUE : À titre de vérification supplémentaire, déterminez la différence entre la tranche proximale et la tranche distale pour les ensembles de données de la semaine initiale et de la semaine de comparaison. Ces valeurs doivent être équivalentes, illustrant un ROI de taille constante.
    6. Cliquez sur le point temporel initial du rayon extrait. Dans la section Propriétés , cliquez sur l’outil Éditeur de recadrage .
    7. Dans la fenêtre contextuelle de l’éditeur de recadrage , saisissez les valeurs minimales et maximales dans le champ X, Y ou Z approprié (la fenêtre d’affichage modifiera le retour sur investissement au fur et à mesure de la saisie). Une fois les valeurs saisies, cliquez sur OK. L’ensemble de données sera recadré en fonction du retour sur investissement d’entrée.
    8. Répétez l’étape 3.1.7 pour l’ensemble de données de la semaine de comparaison.

4. Analyse et visualisation

  1. Analyse du volume
    1. Pour déterminer le volume de l’ensemble de données de point temporel initial, cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données de point temporel initial transformé pour le rayon extrait, recherchez Statistiques de matériau, puis sélectionnez. Dans la section Propriétés , définissez Données comme point temporel initial transformé pour le rayon extrait, puis sélectionnez Sélectionner comme Matériaux et cliquez sur Appliquer. Un nouveau . L’ensemble de données MaterialStatistics sera créé pour l’ensemble de données de point temporel initial.
    2. Cliquez sur l’icône . MaterialStatistics pour le point temporel initial pour le rayon extrait et, dans la fenêtre Propriétés , cliquez sur Afficher la feuille de calcul. Cliquez sur l’onglet Tables au-dessus de la fenêtre des propriétés . Dans cet onglet, le volume des données de point temporel initial recadrées pour le rayon extrait est affiché.
    3. Répétez les étapes 4.1.1 et 4.1.2 pour l’ensemble de données de la semaine de comparaison pour le rayon extrait. Dans l’onglet Tableau , le point temporel initial et la semaine de comparaison auront des onglets séparés dans lesquels il est possible de cliquer.
  2. Visualisation d’ensembles de données
    1. Pour visualiser l’évolution du volume osseux, cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données transformées de la semaine de comparaison pour le rayon extrait, recherchez Arithmétique et sélectionnez. Cliquez sur Arithmétique et dans la fenêtre Propriétés, définissez l’entrée A comme l’ensemble de données transformées de la semaine de comparaison pour le rayon extrait, définissez l’entrée B comme l’ensemble de données de point temporel initial pour le rayon extrait, définissez l’entrée C comme AUCUNE SOURCE, définissez le type de résultat comme l’entrée A, laissez l’option décochée, définissez les canaux de résultat comme l’entrée A, et définissez Expression sur A-B.
    2. Cliquez sur le jeu de données Résultat et appuyez sur F2 pour renommer le fichier (par exemple, 'Matériau de l’échafaudage osseux' - 'WKX' - Changement d’os). Cliquez avec le bouton droit de la souris sur ce jeu de données de résultat, recherchez Générer une surface, puis sélectionnez. Cliquez sur Générer une surface et, dans la fenêtre Propriétés , cliquez sur Appliquer, puis dans la fenêtre contextuelle, cliquez sur Continuer. Un nouvel ensemble de données .surf sera créé.
    3. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données .surf, recherchez Surface View et sélectionnez. Une vue de surface du résultat arithmétique s’affiche dans la fenêtre d’affichage.
    4. Pour modifier la couleur de la vue Surface, cliquez sur la vue Surface dans la fenêtre Vue projet , puis dans la fenêtre Propriétés , cliquez sur la liste déroulante Couleurs et sélectionnez Constante. Cliquez sur la palette de couleurs et attribuez la couleur préférée.
    5. Pour afficher l’évolution du volume osseux sur l’ensemble de données de la semaine initiale, cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données .transformed, recherchez Extraire l’étiquette, puis sélectionnez. Cliquez sur Extraire l’étiquette, et dans la section Propriétés , définissez les étiquettes sur l’ensemble de données .transformed , l’ID de l’étiquette sur 1 et l’option Exporter vers le binaire cochée. Cliquez sur Appliquer et un ensemble de données Résultat sera créé. Cliquez sur l’ensemble de données Résultat et appuyez sur F2 pour renommer le fichier (par exemple, 'Matériau de l’échafaudage osseux' - 'WKX' - Complet - Rayon).
    6. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur ce jeu de données de résultat, recherchez Générer une surface, puis sélectionnez. Cliquez sur Générer une surface, puis dans la fenêtre Propriétés , cliquez sur Appliquer et dans la fenêtre contextuelle, cliquez sur Continuer. Un nouvel ensemble de données .surf sera créé.
    7. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données .surf, recherchez Surface View et sélectionnez. Une vue de surface du résultat arithmétique s’affiche dans la fenêtre d’affichage.
    8. Pour modifier la couleur de la vue Surface, cliquez sur la vue Surface dans la fenêtre Vue projet , puis dans la fenêtre Propriétés, cliquez sur la liste déroulante Couleurs et sélectionnez Constante. Cliquez sur la palette de couleurs et attribuez la couleur préférée.
    9. Pour continuer avec des semaines supplémentaires, revenez à l’étape 2.2.2.

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Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Des images de tomodensitométrie de trois modèles uniques de rats, chacun traité avec un échafaudage de polycaprolactone (PCL), ont été étudiées pour illustrer les résultats positifs. L’analyse d’une étude longitudinale à plusieurs points temporels nécessite que les modèles solides collectés soient alignés avant la sélection et le recadrage en un retour sur investissement. Pour illustrer cette capacité sur plusieurs semaines, des modèles solides collectés aux semaines 0 et 6 ont été alignés à l?...

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Discussion

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La quantification de la variation du volume osseux est essentielle pour étudier le potentiel de régénération osseuse et les résultats dans les études longitudinales in vivo . Ce protocole s’appuie sur les méthodes de segmentation d’images μCT11 établies, fournissant une approche systématique pour spécifier une région d’intérêt (ROI) définie par l’utilisateur. Cette technique a joué un rôle essentiel dans l’analyse de l’efficac...

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Disclosures

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Les auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts à divulguer.

Acknowledgements

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Nous tenons à remercier Mark Kenney pour sa formation sur les processus actuels et les discussions dans le développement de ce processus, ainsi que Lindsay Schnur de la Biomechanics and Multimodal Tissue Imaging Core de l’Université de Rochester. Cette étude a été financée par des subventions des NIH/NIAMS : H.A.A. (R01AR07061, P50AR072000 et P30AR069655) et V.Z.Z (T32GM007356, T32GM152318 et T32AR076950).

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Amira 3DFEI SAS, une partie de Thermo Fisher Scientificv2024.1Programme utilisé pour la segmentation des images microCT.
Prisme de pavé graphiqueGraphPad Software LLCv10.0.3 (217)Programme utilisé pour le développement de graphiques.
R Logiciel statistiqueLa Fondation R pour l’informatique statistiquev4.4.0 (24-04-2024)Programme utilisé pour effectuer l’analyse ICC.
Scanco Medical VivaCT 40Scanco MédicalNAScanner microCT utilisé pour la collecte d’images microCT.

References

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