Method Article

ניתוח תמונת טומוגרפיה מיקרו-ממוחשבת אורכית לאזור עניין המוגדר על ידי המשתמש בפגמים בעצם בגודל קריטי

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

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

אנו מציגים שיטה לניתוח אזור עניין המוגדר על ידי המשתמש (ROI) במודל פגם רדיאלי של חולדה אורכית in vivo . שיטה זו מאפשרת ניתוח השוואתי בין פיגומים שונים שבעבר הוגבלו על ידי וריאציות בשדה הראייה של סריקת טומוגרפיה מיקרו-ממוחשבת (μCT), כיוון הדגימה ונוכחות בסיסית של פיגום.

Abstract

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

ניתוח הדמיה של טומוגרפיה מיקרו-ממוחשבת (μCT) של נפח העצם הוא כלי כמותי הכרחי לחקירת פוטנציאל התחדשות העצם והתוצאות במחקרי אורך in vivo . שיטות מבוססות לפילוח עצם משתמשות בתוכנת הדמיה לפילוח μCT של עצם שלמה ויישור של מבנים אנטומיים מורכבים. פרוטוקולי פילוח אלה מספקים שיטה חזקה ומדויקת לסגמנטציה, יישור וניתוח, אך מוגבלים ביכולות של ניתוח אזור עניין המוגדר על ידי המשתמש (ROI). אנו מציגים פרוטוקול המרחיב את השיטות הללו כדי לאפשר ניתוח נפח עצם ROI המוגדר על ידי המשתמש סביב פגם בעצם בגודל קריטי. ניתן לנתח את החזר ה-ROI המוגדר על ידי המשתמש סביב הפגם לאורך זמן עבור מחקרי אורך in vivo . כאן, אנו חוקרים תמונות μCT של שלוש דגימות חולדה ייחודיות שכל אחת מהן מושתלת בפיגום בקרה פוליקפרולקטון (PCL). המודלים מנותחים על ידי שלושה משתמשים (2 מנוסים ו-1 טירון) בנקודות זמן של 0 ו-6 שבועות כדי להמחיש את היכולת למדוד החזר ROI סביב פגם בגודל קריטי במהלך מחקר אורך.

Introduction

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

פגמים בעצם בגודל קריטי מהווים אתגרים קליניים משמעותיים בניהול טיפול אורתופדי. לפי ASTM F2721, פגם בגודל קריטי מאופיין כפגם באורך פי 1.5 עד פי 2 מקוטר העצם המעניינת1. תיקון פגמים אלה נעשה באופן מסורתי באמצעות השתלות אוטולוגיות ואלוגניות המוגבלות על ידי הוצאות הפרוצדורה, הסיכונים הנלווים לניתוחים משניים ונפח השתלת העצם הנדרש2. טכניקות התחדשות העצם הנוכחיות מתמקדות בשימוש בפיגומים אלוגניים וקסנוגניים שנועדו לייצר השפעות אוסטאומוליכות ואוסטאואינקטיביות באמצעות אופטימיזציה של התכונות המכניות שלהם, תאימות ביולוגית, פעילות ביולוגית, פוטנציאל אנגיוגני ופרופילי פירוק 3,4,5. ביו-חומרים שנחקרו נעים באופן נרחב מביו-קרמיקה וביו-פולימרים למתכות וחומרים מרוכבים אחרים6. וריאציות של ביו-חומרים אלה נבדקות הן במבחנה והן ב-vivo כדי לחקור את הפוטנציאל שלהם כפיגומי התחדשות עצם.

μCT הוא תקן הזהב להדמיה לא פולשנית ומדויקת להערכת מורפולוגיה, מבנה ומיקרו-מבנה של העצם במודלים של מכרסמים 7,8,9. שיטת הדמיה זו תוארה כדי להעריך את ההתקדמות האורכית, in vivo של התחדשות העצם במודלים של ריפוי שברים10. פותחו שיטות לסטנדרטיזציה של כימות עצם קליפת המוח והטרבקולרית מסריקות μCT9. תהליכי עבודה אוטומטיים למחצה פותחו תוך שימוש בתוכנת הדמיה זמינה מסחרית לפילוח עצם שלמה עם מבנים אנטומיים מורכבים11. שיטות אלו מאפשרות שיטות פשוטות ונגישות למשתמשים ברמות ניסיון שונות כדי לייצר תוצאות סטנדרטיות וניתנות לשחזור. עם זאת, שיטות אלה נשארות מוגבלות ביכולות לחקור החזר ROI המוגדר על ידי המשתמש.

כאן, אנו מציגים פרוטוקול המרחיב את השיטות הנוכחיות כדי לאפשר ניתוח נפח עצם ROI המוגדר על ידי המשתמש סביב פגם עצם בגודל קריטי עבור מודלים אורכיים של חולדות in vivo באמצעות תוכנת הדמיה. קביעת שיטת יישור עקבית ובחירת החזר ROI בין שבועות של מחקר האורך הייתה חיונית לפיתוח פרוטוקול חזק. נקודת זמן ראשונית משמשת כבסיס ליישור השבועות הבאים כדי להבטיח אוריינטציה עקבית של מודלים מוצקים. בהינתן יישור זה, ניתן לבחור פרוסות תמונה μCT תואמות מהמודלים המוצקים המכוסים, המקיפות את הפגם בגודל הקריטי. החזר ROI עקבי מאומת לא רק באמצעות מיקום פרוסות אלא גם באמצעות השוואה של מספר הפרוסות באזור. לאחר מכן ניתן לשכפל את ההחזר על ההשקעה שנבחר ממודל הבסיס בשבועות הבאים, מה שמאפשר ניתוח השוואתי וכמותני.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

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

תמונות μCT אורכיות למחקר זה נאספו בשבועות 0 ו-6 מפגמים רדיאליים קריטיים של 3 מ"מ בחולדות SASCO-SD נקבות נהר צ'ארלס שטופלו בפיגום מבוסס פוליקפרולקטון (PCL). כל השימוש בבעלי חיים בוצע בהתאם לפרוטוקולים שאושרו על ידי הוועדה למשאבי בעלי חיים של אוניברסיטת רוצ'סטר (UCAR). איסוף תמונות μCT בוצע באמצעות Scanco Medical VivaCT 40.

הערה: השלבים העיקריים בפרוטוקול זה מחולקים לסגמנטציה של תמונה μCT, יישור, בחירה וחיתוך של החזר ROI וניתוח והדמיה (איור 1). הפרוטוקול לפילוח תמונה μCT מותאם מ-Kenney et al. (2022)11.

figure-protocol-1
איור 1: דיאגרמת זרימת עבודה של סיכום. שלבי הפרוטוקול מחולקים בעיקר לפילוח תמונה, יישור מודל, בחירת החזר ROI וניתוח נפח. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

1. פילוח תמונה μCT

  1. פתיחת תמונות בתוך התוכנה
    1. הפעל את תוכנת Amira (להלן תוכנת ויזואליזציה) ובחר Open Data. בתוך החלון המוקפץ, נווט אל ספריית התיקיות הרצויה כדי לבחור את נקודת הזמן הראשונית .dcm files. הקש CTRL+A כדי לבחור את כל התמונות ולחץ על פתח תמונות.
    2. חלון מוקפץ יציג מידע על מערך נתוני התמונה שנפתח; לחץ על אישור כדי להמשיך.
    3. תופיע אזהרה על שינוי קנה מידה. לחץ על המר לצוף (אפשרות ברירת המחדל) כדי להמשיך.
    4. סמל סל הנתונים יופיע במקטע תצוגת פרויקט . כדי לשנות את שם סל הנתונים, לחץ פעם אחת על סמל סל הנתונים והקש F2; לאחר הזנת השם הרצוי, לחץ על אישור. קבע דפוס מתן שמות כדי לזהות את הסריקה (לדוגמה, 'חומר פיגום עצם' - 'WKX').
  2. סינון וסף של תמונת μCT
    1. כאשר התמונות נטענות במקטע תצוגת פרויקט , לחץ על מציג הדו-ממד המוגדר כברירת מחדל של Ortho Slice כדי להציג כיוונים ופרוסות דו-ממדיות. הדמיה דו-ממדית תופיע בחלון הצפייה מימין.
    2. כדי להמחיש את התמונות בתלת-ממד, לחץ לחיצה ימנית על ערכת הנתונים, חפש עיבוד נפח ובחר. במקטע מאפיינים עבור עיבוד עוצמת הקול, התאם את הסף התחתון של מפת הצבעים ל-2500 והקש Enter.
      הערה: ניתן להפעיל ולכבות דו-ממד ותלת-ממד על-ידי לחיצה על הריבוע הכחול שליד Ortho Slice או Volume Rendering, בהתאמה. עבור חלון התצוגה מימין, אפשרויות תצוגה מרובות זמינות לאורך החלק העליון של הסרגל. אלה כוללים כלים שונים להזזה, סיבוב או התקרבות/הקטנה של התמונה; כלים לשינוי כיוון התמונה לתצוגות XY, XZ ו- YZ, וכלים למדידות פשוטות.
    3. בהתאם לצורך, ערכות נתונים מסוימות עשויות לדרוש הסרה של תוצרים או נתונים מחוץ לאזור העניין באמצעות עריכה רבת אחסון. כדי להוסיף עריכת אמצעי אחסון, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על ערכת הנתונים, חפש עריכת אמצעי אחסון ובחר.
    4. לחץ על עריכת אמצעי האחסון במקטע תצוגת פרויקט . במקטע מאפיינים , בחר TabBox מהחלון הנפתח הראשון מימין לכלי.
    5. בעת בחירת האזורים לשמירה, התאם את תיבת הכרטיסיות על-ידי לחיצה וגרירה של הפינות הירוקות באמצעות הסמן אינטראקציה (סמל הסמן המחודד לאורך הסרגל העליון של חלון התצוגה). כוונון תיבת הכרטיסיות עשוי לדרוש שימוש בתצוגות חלופיות (XY, XZ או YZ) כדי לזהות את האזורים שיש להסיר.
    6. לאחר שתיבת הכרטיסיות מקיפה את האזור לשמירה, בחר גזור החוצה כדי להסיר את החפץ או הנתונים מחוץ לתיבת הכרטיסיות. ערכת נתונים חדשה שהשתנתה תיווצר בתצוגת הפרויקט.
    7. לחץ וגרור את המחרוזת עיבוד נפח מסל הנתונים המקורי לסל הנתונים שהשתנה. פעולה זו תשנה את התמונה המוצגת בחלון view, לערכת הנתונים שהשתנתה. במקטע מאפיינים עבור עיבוד עוצמת הקול, התאם את הסף התחתון של מפת הצבעים ל-2500 והקש Enter.
    8. לחץ לחיצה ימנית על הנתונים שהשתנו, חפש את מסנן חציון ובחר. במקטע Properties של המסנן החציוני, בחר 3D for Interpretation ולחץ על Apply. פעולה זו תיצור ערכת נתונים מסוננת חדשה ( .מסוננים) במקטע תצוגת פרוייקט .
    9. לחץ לחיצה ימנית על הנתונים המסוננים, חפש סף אינטראקטיבי ובחר. באזור 'מאפיינים ' של 'סף אינטראקטיבי', בחרו 'תלת-ממד ' באפשרות 'סוג תצוגה מקדימה', התאימו את הערך התחתון של 'טווח עוצמה ' ל- 2500 ולחצו על 'החל'. פעולה זו תיצור ערכת נתונים חדשה עם סף ( .thresholded) במקטע תצוגת פרוייקט .
    10. לחץ וגרור את המחרוזת עיבוד נפח מסל הנתונים שהשתנה לסל הנתונים הערף. בטל/י את ״סף אינטראקטיבי״ ואת ״כווץ עוצמת הקול״ (אם כבוי).
  3. פילוח תמונת μCT
    1. לחץ על מערך הנתונים המסונן ולאחר מכן עבור ללשונית פילוח על ידי לחיצה על פילוח מתחת לשורת התפריטים. בכרטיסיה פילוח , הפקדים דומים לאלה שבכרטיסיה פרויקט .
      הערה: ישנם כמה כלים נוספים הרלוונטיים לחלון הצפייה בכרטיסייה סגמנטציה . יש כפתור זום +/- בפינה העליונה של חלון הצפייה שניתן להשתמש בו כך שהתמונה תמלא את חלון הצפייה. ניתן למרכז את התמונה בחלון הצפייה באמצעות פס הגלילה השמאלי/ימני לאורך החלק התחתון של חלון הצפייה. מעל פס גלילה זה, קיים פס גלילה שני כדי לעבור בין פרוסות הנתונים של μCT.
    2. כדי להבטיח שהכרטיסיה פילוח מוגדרת כראוי, תחת המקטע עורך סגמנטציה , התמונה מוגדרת לסל הנתונים המסונן, והשדה תווית מוגדר לסל הנתונים הסף. תחת המקטע חומרים , לחץ פעמיים על החומר בשם חומר ושנה את שמו לעצם.
    3. לחץ על חדש תחת עורך הפילוח כדי ליצור שדה תווית חדש. בחלון המוקפץ, שנה את השם באמצעות מוסכמת שמות דומה (לדוגמה, 'Bone Scaffold Material' - 'WKX' - Markers) כמו קודם וכסמנים ולחץ על OK.
    4. התאם את חלון הצפייה הדו-ממדית באמצעות תצוגות חלופיות (XY, XZ או YZ) כדי להציג תצוגת מישור סגיטלי או עטרה של התמונה.
    5. השתמש במברשת, לאסו, שרביט וסף במקטע Selection כדי לזהות את תחומי העניין. עבור פרוטוקול זה, בחר בכלי המברשת. התאם את גודל כלי המברשת; בדרך כלל, מצביע בגודל בינוני עובד היטב.
    6. התאימו את אוסף התמונות לפרוסה הראשונה שבה עצם הרדיוס מתחילה להיות גלויה. זה עשוי לדרוש מעבר בין הפרוסות מספר פעמים כדי לקבוע אילו נפחים שייכים לרדיוס ולאולנה ומתי הם מתחילים.
    7. לאחר זיהוי הפרוסה, השתמשו בסמן המברשת כדי לצייר בלחיצה וגרירה של הסמן סביב מקטע עצם זה. קו אדום יופיע במקום שבו הסמן צייר. צייר בתוך קטע העצם, לא מחוץ לעצם; זה יסייע לתוכנת ההדמיה להבדיל בין שתי העצמות.
    8. המשך לנוע בין פרוסות ולצייר סביב הרדיוס. בדרך כלל, דרך החלק האמצעי של ערימת התמונות, ניתן ליצור ציורים כל 20-30 פרוסות תמונה. לאורך קצה ערימת התמונות או סביב הפגם בגודל הקריטי, צור ציורים כל 5-10 פרוסות תמונה כדי לסייע לתוכנת ההדמיה כאשר העצם דוהה פנימה או החוצה.
    9. לאחר השלמת האורך המלא של הרדיוס, לחץ על בחירה, מילוי ולאחר מכן על כל הפרוסות בתפריט הנפתח של שורת התפריטים. זה ימלא את כל הציורים שנעשו עם כלי המברשת. אלה יופיעו כעת כמוצללים באדום ולא בקווי מתאר.
    10. לחץ על בחירה ואינטרפולציה ברשימה הנפתחת של שורת התפריטים. זה ימלא אזורים מוצללים של עצם רדיוס על פני כל הפרוסות על סמך הציורים שנעשו.
      הערה: זה יחמיץ מדי פעם חלקים מסוימים של העצם. לפני שתמשיך, גלול בין כל הפרוסות כדי לוודא שהוא זיהה באופן כללי את העצם. אם קטע עצם חסר, השתמש בכלי המברשת כדי להקיף אזור זה על כמה פרוסות המקיפות את החלק החסר, וחזור על שני השלבים לעיל (1.3.9 ו-1.3.10).
    11. לאחר שהרדיוס זוהה במלואו, תחת המקטע חומרים , לחץ פעמיים על החומר בשם Inside ושנה את שמו ל-Radius.
    12. לחץ על סמל ההוספה (+) הממוקם מתחת למקטע בחירה כדי להוסיף אותו כחומר. הרדיוס מתואר כעת בחלון הצפייה. לחץ על סמל המנעול עבור חומר הרדיוס במקטע חומרים לפני שתמשיך; זה יבטיח שלא יבוצעו שינויים בחומר זה.
    13. השלם את אותו תהליך עבור עצם האולנה. במקטע חומרים , לחץ על הוסף כדי ליצור חומר חדש. לחץ פעמיים על החומר החדש ושנה את שמו לאולנה.
    14. חזור על שלבים 1.3.6 עד 1.3.12 עבור עצם האולנה.
    15. לאחר השלמת השלבים עבור עצמות הרדיוס והאולנה, בטל את נעילת הרדיוס על ידי לחיצה על סמל המנעול עבור חומר הרדיוס בקטע חומרים . עבור לכרטיסייה פרויקט על ידי לחיצה על פרויקט מתחת לשורת התפריטים. כעת קיימת ערכת נתונים בשם סמנים המוחלת על ערכת הנתונים המסוננת במקטע תצוגת פרוייקט.
    16. לחץ לחיצה ימנית על מערך הנתונים המסונן, חפש את סמן פרשת המים המבוססת על סימן פנימי (פילוח תמונה) ובחר. במקטע מאפיינים , על-ידי לחיצה על התפריטים הנפתחים, הגדר את הנתונים כערכת הנתונים המסוננת, את הסמנים כערכת הנתונים של הסמנים ואת המסיכה הבינארית כערכת הנתונים המתוכננת בסף ולחץ על החל.
    17. קובץ .grown ייווצר בתוך המקטע Project View . לחץ וגרור את מחרוזת עיבוד הנפח מסל הנתונים הסף לסל הנתונים .grown כדי להמחיש את הפילוח של הרדיוס ועצם האולנה בחלון הצפייה.
    18. כדי להמיר את קובץ ה- .grown ל- 8 סיביות, לחץ על ערכת הנתונים .grown וחפש את המר סוג תמונה ובחר. קובץ ה- .grown יומר מ- 16 סיביות ל- 8 סיביות.

2. יישור

  1. יישור ציר וחילוץ רדיוס ואולנה
    הערה: אם הדגם הנוכחי הוא נקודת הזמן הראשונית, יש להשלים את כל השלבים. אחרת, התחל סעיף זה בשלב 2.1.4. כדי לאפשר פרוסה רוחבית של הרדיוס, יש ליישר את דגם נקודת הזמן ההתחלתית בניצב למישור Ortho Slice. מודל זה ישמש כבסיס ליישור השבועות הבאים.
    1. בתוך הקטע תצוגת פרויקט , הפעל את פרוסת האורתולוגית (אם כבוי) ולאחר מכן לחץ על ערכת הנתונים .grown . במקטע מאפיינים , לחץ על סמל עורך הטרנספורמציה . בעזרת הסמן אינטראקציה, התאימו את זווית הרדיוס והאולנה בלחיצה על נקודות היישור של הציר הירוק, כך שפרוסת Ortho תיצור פרוסה רוחבית דרך הרדיוס.
    2. לאחר יישור זה, יש ליצור מערך נתונים חדש כדי לשמור את הטרנספורמציה הזו. לחץ לחיצה ימנית על ערכת הנתונים .gended, חפש את Resample Transform Image ובחר.
    3. לחץ על התמונה שהשתנתה מחדש, ובתוך הקטע מאפיינים, הגדר את הנתונים לערכת הנתונים .growd, אינטרפולציה לשכן הקרוב ביותר, מצב להרחבה, שימור לגודל Voxel וערך ריפוד ל-0. לחץ על החל, ותיווצר ערכת נתונים חדשה עם .Transform.
    4. כדי לחלץ את הרדיוס והאולנה ממודל הפילוח המשולב, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על מערך הנתונים .transformed, חפש את Extract Label ובחר.
    5. לחץ על חלץ תווית, בתוך הקטע מאפיינים, הגדר את התוויות לסל הנתונים .המרה, מזהה תווית ל-1 וייצוא לבינארי מסומן. לחץ על החל, ותיווצר ערכת נתונים של תוצאות.
    6. לחץ וגרור את המחרוזת עיבוד נפח מסל הנתונים .grown לסל הנתונים תוצאה . לחץ על מערך הנתונים תוצאה והקש F2 כדי לשנות את שם הקובץ (לדוגמה, 'חומר פיגום עצם' - 'WKX' - רדיוס).
    7. חזור על שלבים 2.1.4 עד 2.1.6 עבור האולנה על-ידי הגדרת מזהה התווית ל- 2 ושינוי שם התוצאה file עבור Ulna.
  2. שמירת קבצים ופתיחה של תמונות אורך
    הערה: אם הדגם הנוכחי הוא נקודת הזמן הראשונית, יש להשלים את כל השלבים. אחרת, התחל סעיף זה בשלב 2.2.2.
    1. כדי לשמור את קובץ נקודת הזמן הראשונית, לחץ על קובץ, שמור פרויקט בשם והגדר מיקום ספריית קבצים בתפריט הנפתח של שורת התפריטים. הגדר את סוג השמירה כקובץ Amira Project וקבצי נתונים (pack &go) (*.hx) ותן לקובץ את השם כגירסת האב (לדוגמה, 'Bone Scaffold Material'_ 'WKX' MASTER).
    2. פתח את קובץ האב של נקודת הזמן הראשונית (אם עדיין לא פתוח) ושמור עותק על ידי לחיצה על קובץ, שמור פרויקט בשם והגדר מיקום ספריית קבצים בתפריט הנפתח של שורת התפריטים. הגדר את סוג השמירה כקובץ Amira Project וקבצי נתונים (pack &go) (*.hx) ותן שם לקובץ (לדוגמה, 'Bone Scaffold Material'_ 'WK0' ו-'WKX'). קובץ זה ישמש להשוואת נקודת הזמן הראשונית לשבועות הבאים מבלי להחליף את קובץ האב.
    3. בתוך קובץ ההשוואה החדש, פתח את התמונות עבור נקודת הזמן להשוואה על-ידי לחיצה על פתח נתונים במקטע תצוגת פרוייקט . בתוך החלון המוקפץ, נווט אל ספריית התיקיות הרצויה כדי לבחור את נקודת הזמן הראשונית .dcm files. הקש CTRL+A כדי לבחור את כל התמונות ולחץ על פתח תמונות.
    4. חלון מוקפץ יספק מידע לגבי ערכת נתוני התמונה שנפתחה; לחץ על אישור כדי להמשיך.
    5. תופיע אזהרה על שינוי קנה מידה. לחץ על המר לצוף (אפשרות ברירת המחדל) כדי להמשיך.
    6. סמל סל הנתונים יופיע במקטע תצוגת פרויקט . כדי לשנות את שם סל הנתונים, לחץ פעם אחת על סמל סל הנתונים והקש F2; לאחר הזנת השם הרצוי, לחץ על אישור. ניתן ליצור דפוס מתן שמות כדי לזהות את הסריקה (לדוגמה, 'חומר פיגום עצם' - 'WKX').
  3. יישור מודל
    הערה: תהליך זה ידון ביישור של פילוח עצם הרדיוס. ניתן ליישם את אותו תהליך על האולנה, לפי הצורך. אין ליישר את שתי העצמות בו זמנית; זה יגרום לבעיות ביישור נכון.
    1. בטל/י את ״עיבוד עוצמת הקול״ של נקודת הזמן הראשונית. שום דבר לא מוצג בחלון הצפייה.
    2. לחץ לחיצה ימנית על מערך נתוני ההשוואה (בשבוע שלאחר מכן), חפש את Ortho Slice ובחר.
    3. חזור על סעיף 1 (החל משלב 1.2), סעיף 2 (שלב 2.1) לאחר כל ההערות הנוספות עבור מספרי השלבים שסופקו. עם השלמת סעיפים אלה, המשך בשלב 2.3.4. השלמת קטעים אלה תייצר את הפילוח של מערך הנתונים של השבוע הבא ותחלץ את עצמות הרדיוס והאולנה.
    4. לחץ לחיצה ימנית על ערכת נתוני ההשוואה (בשבוע שלאחר מכן) עבור עצם הרדיוס שחולצה, חפש את אשף רישום התמונות ובחר. בתוך המקטע מאפיינים , הגדר נתונים כערכת נתוני שבוע ההשוואה עבור עצם הרדיוס שחולצה, הפניה כערכת הנתונים של נקודת הזמן הראשונית עבור עצם הרדיוס שחולצה.
    5. עבור המקטע פעולות אשף רישום התמונות, לחץ על דלג לשלב 1 מתוך 4. עבור שלבים 2 ו- 3 מתוך 4, באמצעות הסמן אינטראקציה, התאם את תיבת הכרטיסיה לאזור המשותף הן בין נקודת הזמן ההתחלתית והן בין ערכות הנתונים של שבוע ההשוואה, לחיצה על החל תחת פעולה לאחר כל שלב. עבור שלב 4 מתוך 4, הגדר את מטרי כמתאם, טרנספורמציה כקשיח וקדם-יישור כיישור צירים ראשיים ולחץ על החל תחת פעולה.
    6. לאחר יישור מערכי הנתונים, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על מערך נתוני ההשוואה (בשבוע שלאחר מכן) עבור עצם הרדיוס שחולצה וחפש את Resample Transformed Image ובחר. במקטע מאפיינים, הגדר את הנתונים כערכת הנתונים של שבוע ההשוואה עבור עצם הרדיוס שחולצה, אינטרפולציה לשכן הקרוב ביותר, מצב להרחבה, שימור לגודל Voxel וערך ריווח ל- 0 ולחץ על החל. ערכת נתונים חדשה של .transformed תיווצר עבור ערכת נתוני ההשוואה.

3. בחירת החזר ROI וחיתוך

הערה: השלם תחילה את יבול ה-ROI כדי לקבוע את מספרי הפרוסות סביב השבר בגודל קריטי. לאחר קביעת מספרי הפרוסות הללו, ניתן להשתמש בהם באותה נקודת זמן עבור האולנה, לפי הצורך. עבור תהליך זה, לא ניתן לבטל את החיתוך לאחר החלתו על המודל.

  1. יבול אזור עניין
    1. לחץ והפעל את Ortho Slice עבור נקודת הזמן ההתחלתית והגדר את הנתונים לערכת הנתונים של נקודת הזמן ההתחלתית עבור הרדיוס שחולץ. הגדר את הכיוון כך שהמישור יניב חתך רוחבי דרך עצם הרדיוס.
    2. השתמש בסרגל המקף Slice Number במקטע Properties , שנה את מספר הפרוסה כדי לקבוע את מיקומי הפרוסות הפרוקסימליים והדיסטליים המקיפים את הפגם בגודל הקריטי. עבור שתי הפרוסות, קבע את הפרוסה הדיסטלית והפרוקסימלית ביותר שבה השבר פוגש את הדיאפיזה של עצם הרדיוס. תעד את מספר הפרוסה; מספר זה ישתנה עבור כל דגם.
    3. לחץ והפעל את Ortho Slice עבור שבוע ההשוואה והגדר את הנתונים לערכת הנתונים של נקודת הזמן ההתחלתית עבור הרדיוס שחולץ. הגדר את הכיוון כך שהמישור יניב חתך רוחבי דרך עצם הרדיוס.
    4. בעזרת סרגל ההחלקה Slice Number במקטע Properties ועם ערכת הנתונים של נקודת הזמן ההתחלתית המציגה את Ortho Slice הדיסטלית, שנה את מספר הפרוסה של שבוע ההשוואה כך שיתיישר עם הפרוסה הדיסטלית של נקודת הזמן ההתחלתית. תוכנת ההדמיה מאפשרת בדיקה ויזואלית ליישור; כאשר הפרוסות חופפות, הן יופיעו כפרוסה בודדת בחלון התצוגה.
    5. שים לב למספר הפרוסה עבור הפרוסה הדיסטלית של ערכת הנתונים של שבוע ההשוואה. חזור על שלב 3.1.4 עבור הפרוסה הפרוקסימלית.
      הערה: כבדיקה נוספת, קבע את ההבדל בין הפרוסה הפרוקסימלית והדיסטלית עבור מערכי הנתונים של שבוע ההתחלה וההשוואה. ערכים אלה חייבים להיות שווי ערך, ולהמחיש החזר ROI בגודל עקבי.
    6. לחץ על נקודת הזמן הראשונית עבור הרדיוס שחולץ. במקטע מאפיינים , לחץ על הכלי עורך חיתוך .
    7. בתוך החלון המוקפץ של עורך החיתוך , הזן את ערכי המינימום והמקסימום בשדה X, Y או Z המתאים ( חלון הצפייה ישנה את ההחזר על ההשקעה כאשר אלה מוזנים). לאחר הזנת הערכים, לחץ על אישור. מערך הנתונים ייחתך להחזר ה-ROI של הקלט.
    8. חזור על שלב 3.1.7 עבור ערכת הנתונים של שבוע ההשוואה.

4. ניתוח והדמיה

  1. ניתוח נפח
    1. כדי לקבוע את הנפח של ערכת הנתונים של נקודת הזמן ההתחלתית, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על ערכת הנתונים של נקודת הזמן ההתחלתית שהשתנתה עבור הרדיוס שחולץ, חפש את סטטיסטיקת חומרים ובחר. במקטע מאפיינים, הגדר נתונים כנקודת הזמן ההתחלתית שהומרת עבור הרדיוס שחולץ, הגדר בחר כחומרים ולחץ על החל. חדש. ערכת הנתונים של MaterialStatistics תיווצר עבור ערכת הנתונים של נקודת הזמן הראשונית.
    2. לחץ על . ערכת הנתונים של MaterialStatistics עבור נקודת הזמן ההתחלתית עבור הרדיוס שחולץ ובתוך חלון המאפיינים , לחץ על הצג גיליון אלקטרוני. לחץ על הכרטיסייה טבלאות מעל חלון המאפיינים . בכרטיסייה זו, מוצג אמצעי האחסון עבור ערכת הנתונים של נקודת הזמן ההתחלתית שנחתכה עבור הרדיוס שחולץ.
    3. חזור על שלבים 4.1.1 ו- 4.1.2 עבור ערכת הנתונים של שבוע ההשוואה עבור הרדיוס שחולץ. בתוך הכרטיסיה טבלה , נקודת הזמן הראשונית ושבוע ההשוואה יכללו כרטיסיות נפרדות שניתן ללחוץ עליהן.
  2. תצוגה חזותית של ערכות נתונים
    1. כדי לדמיין את השינוי בנפח העצם, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על מערך הנתונים שהשתנה בשבוע ההשוואה עבור הרדיוס שחולץ, חפש חשבון ובחר. לחץ על אריתמטיקה ובתוך חלון המאפיינים, הגדר את קלט A כמערך הנתונים שהשתנה בשבוע ההשוואה עבור הרדיוס שחולץ, הגדר את קלט B כערכת הנתונים של נקודת הזמן הראשונית עבור הרדיוס שחולץ, הגדר את קלט C כ-NO SOURCE, הגדר את סוג התוצאה כקלט A, השאר את האפשרות לא מסומנת, הגדר ערוצי תוצאה כמו קלט A, ולהגדיר את הביטוי כ-A-B.
    2. לחץ על מערך הנתונים Result והקש F2 כדי לשנות את שם הקובץ (לדוגמה, 'Bone Scaffold Material' - 'WKX' - Bone Change). לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על ערכת נתוני תוצאות זו, חפש את צור משטח ובחר. לחץ על צור משטח ובתוך חלון המאפיינים , לחץ על החל, ובחלון המוקפץ, לחץ על המשך. ייווצר מערך נתונים חדש של .surf.
    3. לחץ לחיצה ימנית על ערכת הנתונים .surf, חפש את Surface View ובחר. תצוגה פני השטח של התוצאה האריתמטית תוצג בחלון הצפייה.
    4. כדי לשנות את הצבע של תצוגת פני השטח, לחץ על תצוגת פני השטח בחלון תצוגת הפרויקט ולאחר מכן בתוך חלון המאפיינים , לחץ על התפריט הנפתח עבור צבעים ובחר קבוע. לחץ על מפת הצבעים והקצה את הצבע המועדף.
    5. כדי להציג את השינוי בנפח העצם במערך הנתונים של השבוע הראשוני, לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על מערך הנתונים .transform, חפש את Extract Label ובחר. לחץ על חלץ תווית, ובתוך המקטע מאפיינים, הגדר את התוויות לסל הנתונים .השתנה, מזהה תווית ל-1 וייצוא לבינארי מסומן. לחץ על החל, ותיווצר ערכת נתונים של תוצאות. לחץ על מערך הנתונים של התוצאה ולחץ על F2 כדי לשנות את שם הקובץ (לדוגמה, 'חומר פיגום עצם' - 'WKX' - מלא - רדיוס).
    6. לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני על ערכת נתוני תוצאות זו, חפש את צור משטח ובחר. לחץ על צור משטח, ובתוך חלון המאפיינים , לחץ על החל ובחלון המוקפץ, לחץ על המשך. ייווצר מערך נתונים חדש של .surf.
    7. לחץ לחיצה ימנית על ערכת הנתונים .surf, חפש את Surface View ובחר. תצוגה פני השטח של התוצאה האריתמטית תוצג בחלון הצפייה.
    8. כדי לשנות את הצבע של תצוגת פני השטח, לחץ על תצוגת פני השטח בחלון תצוגת הפרויקט ולאחר מכן בתוך חלון המאפיינים, לחץ על התפריט הנפתח עבור צבעים ובחר קבוע. לחץ על מפת הצבעים והקצה את הצבע המועדף.
    9. כדי להמשיך עם שבועות נוספים, חזור לשלב 2.2.2.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

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

תמונות μCT של שלושה מודלים ייחודיים של חולדות, שכל אחד מהם טופל בפיגום פוליקפרולקטון (PCL), נחקרו כדי להמחיש תוצאות חיוביות. ניתוח של מחקר אורך על פני נקודות זמן דורש יישור של המודלים המוצקים שנאספו לפני הבחירה והחיתוך להחזר ROI. כדי להמחיש יכולת זו לאורך מספר שבועות, מודלים מוצקים שנאספו בשבועות 0 ו-6 היו מיושרים באמצעות אזורים משותפים (איור 2).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

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

כימות השינוי בנפח העצם חיוני לחקירת פוטנציאל התחדשות העצם והתוצאות במחקרי אורך in vivo . פרוטוקול זה מתבסס על שיטות פילוח תמונות μCT מבוססות11, ומספק גישה שיטתית לציון אזור עניין המוגדר על ידי המשתמש (ROI). טכניקה זו הייתה קריטית בניתוח יעילות שתל פיגום עצם למחקרי חולדות in vivo . על ידי הרחבת פרוטוקולים מבוססים11, שיטה זו מבטיחה חוסן וחזרתיות בפילוח תמונה, ומשמשת כבסיס לטכניקות יישור וחיתוך. ANOVA דו-כיווני עם ניתוח בדיקו...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

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

למחברים אין ניגוד אינטרסים לחשוף.

Acknowledgements

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

אנו רוצים להודות למארק קני על ההכשרה על התהליכים הנוכחיים והדיון בפיתוח תהליך זה, כמו גם ללינדזי שנור מהליבה לביומכניקה והדמיית רקמות רב-מודאלית באוניברסיטת רוצ'סטר. מחקר זה נתמך על ידי מענקים מ-NIH/NIAMS: H.A.A. (R01AR07061, P50AR072000 ו-P30AR069655) ו-V.Z.Z (T32GM007356, T32GM152318 ו-T32AR076950).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
אמירה תלת מימדFEI SAS, חלק מ-Thermo Fisher Scientificגרסה 2024.1תוכנית המשמשת לפילוח תמונות מיקרו-CT.
מנסרת לוח גרףתוכנת GraphPad LLCגרסה 10.0.3 (217)תוכנה המשמשת לפיתוח גרפים.
R תוכנה סטטיסטיתקרן R לחישוב סטטיסטיגרסה 4.4.0 (2024-04-24)תוכנית המשמשת לביצוע ניתוח ICC
סקנקו מדיקל VivaCT 40סקנקו מדיקלנהסורק microCT המשמש לאיסוף תמונות microCT

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. ASTM Standard F-2721-09. Standard Guide for Pre-clinical in vivo Evaluation in Critical Size Segmental Bone Defects. , ASTM International. West Conshohocken, PA. (2023).
  2. Amini, A. R., Laurencin, C. T., Nukavarapu, S. P. Bone tissue engineering: recent advances and challenges. Crit Rev Biomed Eng. 40 (5), 363-408 (2012).
  3. Ghassemi, T., et al. Current concepts in scaffolding for bone tissue engineering. Arch Bone Jt Surg. 6 (2), 90-99 (2018).
  4. Tang, G., et al. Recent trends in the development of bone regenerative biomaterials. Front Cell Dev Biol. 9, 665813(2021).
  5. Battafarano, G., et al. Strategies for bone regeneration: from graft to tissue engineering. Int J Mol Sci. 22 (3), 1128(2021).
  6. Ghelich, P., et al. (Bio)manufactured solutions for treatment of bone defects with emphasis on US-FDA regulatory science perspective. Adv Nanobiomed Res. 2 (4), 2100073(2022).
  7. Kim, Y., Brodt, M. D., Tang, S. Y., Silva, M. J. MicroCT for scanning and analysis of mouse bones. Methods Mol Biol. 2230, 169-198 (2021).
  8. Wang, F., et al. Methods for bone quality assessment in human bone tissue: a systematic review. J Orthop Surg Res. 17, 174(2022).
  9. Bouxsein, M. L., et al. Guidelines for assessment of bone microstructure in rodents using micro-computed tomography. J Bone Miner Res. 25, 1468-1486 (2010).
  10. Wee, H., Khajuria, D. K., Kamal, F., Lewis, G. S., Elbarbary, R. A. Assessment of bone fracture healing using micro-computed tomography. J Vis Exp. (190), e64262(2022).
  11. Kenney, H. M., et al. A high-throughput semi-automated bone segmentation workflow for murine hindpaw micro-CT datasets. Bone Rep. 16, 101167(2022).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Micro Computed TomographyBone Volume AnalysisLongitudinal ImagingRegion Of InterestCritical Sized DefectBone RegenerationImage RegistrationPolycaprolactone ScaffoldVolume QuantificationRat Bone Model

Related Articles