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

Nous avons développé des échafaudages à nanoparticules pour améliorer la régénération osseuse dans les défauts de taille critique et permettre d’améliorer les taux de guérison par rapport aux échafaudages traditionnels.

Les méthodes actuelles suivent souvent les changements de volume osseux dans des os entiers, manquant de précision et identifiant systématiquement les régions d’intérêt localisées dans les modèles longitudinaux. Notre protocole permet un suivi cohérent de la région d’intérêt localisée dans les modèles solides, améliorant ainsi la précision et l’analyse longitudinale, et par rapport aux évaluations du volume osseux complet.

Ces résultats nous permettront de quantifier plus précisément la régénération osseuse au fil du temps et de communiquer plus efficacement l’impact translationnel potentiel de nos travaux.

[Instructeur] Pour commencer, ouvrez l’os du radius extrait de l’ensemble de données de comparaison et faites un clic droit dessus. Ensuite, recherchez l’assistant d’enregistrement d’image et sélectionnez-le. Dans la section des propriétés, définissez les données sur le jeu de données de comparaison pour l’os de rayon extrait et la référence sur l’ensemble de données de point temporel initial pour l’os de rayon extrait. Dans la section Action de l’Assistant Repérage d’images, cliquez sur Ignorer pour la première étape sur quatre. Pour les étapes deux et trois sur quatre, utilisez le curseur d’interaction pour ajuster la zone d’onglet à la région commune entre les jeux de données, puis cliquez sur Appliquer sous action après chaque étape. À l’étape quatre sur quatre, définissez métrique sur corrélation, transformation sur rigide, pré-alignement pour aligner les axes principaux, puis cliquez sur appliquer sous action. Après avoir aligné les ensembles de données, cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données de la semaine de comparaison pour l’os de rayon extrait, recherchez rééchantillonner l’image transformée et sélectionnez-la. Dans la section des propriétés, définissez les données sur l’ensemble de données de la semaine de comparaison pour l’os de rayon extrait, l’interpolation sur le voisin le plus proche, le mode sur étendu, la conservation sur la taille du voxel et la valeur de remplissage sur zéro, puis cliquez sur Appliquer. Un nouveau jeu de données transformé sera généré. Cliquez pour activer la tranche ortho pour le point temporel initial et définir les données sur le jeu 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. À l’aide du curseur de numéro de tranche dans la section des propriétés, ajustez le numéro de tranche pour identifier les tranches proximales et distales entourant le défaut de taille critique. Déterminez et documentez le numéro de tranche à l’endroit où la fracture rencontre la diaphyse de l’os radius aux deux extrémités. Activez la tranche ortho pour la semaine de comparaison et définissez les données sur le jeu de données de point temporel initial pour le rayon extrait. Ensuite, ajustez l’orientation de sorte que le plan produise une coupe transversale à travers l’os du rayon. À l’aide du curseur de numéro de tranche dans la section des propriétés avec les données de point temporel initial montrant l’orthotranche distale, alignez le numéro de tranche de la semaine de comparaison pour qu’il corresponde à la tranche distale du point temporel initial. Notez le numéro de la tranche pour les ensembles de données de la semaine de comparaison : tranche distale et répétition pour la tranche proximale. Cliquez sur le point temporel initial du rayon extrait, et dans la section des propriétés, cliquez sur l’outil d’édition de recadrage. Dans la fenêtre contextuelle de l’éditeur de recadrage, saisissez les valeurs minimales et maximales dans les champs X, Y ou Z. Observez la fenêtre d’affichage pendant que la région d’intérêt s’ajuste, puis cliquez sur OK pour recadrer l’ensemble de données. Répétez la procédure de culture pour l’ensemble de données de la semaine de comparaison. Pour déterminer le volume du jeu de données de point temporel initial, cliquez avec le bouton droit de la souris sur le jeu de données de point temporel initial transformé pour le rayon extrait, recherchez des statistiques de matériau et sélectionnez-le. Dans la section des propriétés, définissez les données en tant qu’ensemble de données de point temporel initial transformé, sélectionnez Matériaux, puis cliquez sur Appliquer. Cliquez sur le nouvel ensemble de données de statistiques sur les matériaux, puis dans la fenêtre des propriétés, cliquez sur afficher la feuille de calcul. Cliquez sur l’onglet Tables au-dessus de la fenêtre pour afficher le volume de l’ensemble de données de point temporel initial recadré. Répétez les étapes d’analyse de volume pour le jeu de données de la semaine de comparaison, puis accédez à l’onglet Tables pour afficher les deux jeux de données avec des onglets de volume distincts. Pour visualiser l’évolution du volume osseux, cliquez avec le bouton droit de la souris sur l’ensemble de données de comparaison de la semaine transformée pour le rayon extrait, recherchez arithmétique et sélectionnez-le. Dans la fenêtre des propriétés, définissez l’entrée A comme l’ensemble de données transformé de la semaine de comparaison, l’entrée B comme l’ensemble de données de point temporel initial, l’entrée C comme aucune source, le type de résultat comme l’entrée A, laissez l’option décochée, définissez les canaux de résultat comme l’entrée A et définissez l’expression comme AB. Cliquez sur l’ensemble de données résultant et appuyez sur F2 pour renommer le fichier, Ensuite, faites un clic droit sur ce jeu de données de résultat, recherchez Générer une surface et sélectionnez-le. Dans la fenêtre des propriétés, cliquez sur Appliquer, puis dans la fenêtre contextuelle, cliquez sur Continuer pour créer un nouveau jeu de données de surf. Faites un clic droit sur l’ensemble de données de surf, recherchez Surface View et sélectionnez-le. Une vue en surface du résultat arithmétique s’affiche dans la fenêtre d’affichage. Pour changer la couleur de la vue de surface, cliquez sur la vue de surface dans la fenêtre de la vue du projet. Dans la fenêtre des propriétés, ouvrez la liste déroulante des couleurs, sélectionnez constante, puis cliquez sur la palette de couleurs et attribuez une couleur préférée. 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 transformé, recherchez l’étiquette d’extrait et sélectionnez-la. Dans la section des propriétés, définissez les étiquettes sur le jeu de données transformé, l’ID de l’étiquette sur deux et cochez Exporter vers binaire, puis cliquez sur Appliquer pour générer un jeu de données de résultat. Appuyez ensuite sur F2 pour renommer le fichier de résultat. Faites un clic droit sur le nouvel ensemble de données de résultats, recherchez générer une surface et sélectionnez-la. Dans la fenêtre des propriétés, cliquez sur Appliquer, puis dans la fenêtre contextuelle, cliquez sur Continuer pour créer un nouveau jeu de données de surf. Ensuite, faites un clic droit sur le nouvel ensemble de données de surf, recherchez Surface View et sélectionnez-le. Une vue en surface du résultat arithmétique apparaîtra. Pour changer la couleur de cette vue de surface, cliquez sur la vue de surface dans la fenêtre de la vue du projet. Dans la fenêtre des propriétés, ouvrez la liste déroulante des couleurs, sélectionnez constante, puis cliquez sur la palette de couleurs et attribuez une couleur préférée. Des images micro-tomodensitométriques de trois modèles uniques de rats, chacun traité avec un échafaudage de polycaprolactone pendant six semaines, ont été étudiées. Les modèles solides des semaines zéro et six ont été alignés avec succès à l’aide de régions anatomiques partagées, ce qui a permis une comparaison longitudinale directe, et un modèle fusionné a été généré pour confirmer la précision de l’enregistrement. En soustrayant la région d’intérêt de la semaine zéro de la région d’intérêt de la semaine six, on a découvert un modèle 3D distinct du changement de volume osseux au sein du site du défaut. Des superpositions visuelles des changements de volume osseux de la semaine zéro à la semaine six ont démontré que les différents groupes de polycaprolactone, ou d’échafaudage PCL, entraînaient des changements globaux variables du volume osseux. Cependant, l’analyse au sein de chaque groupe de PCL est demeurée cohérente pour tous les utilisateurs.