Analisi di micro-CT delle ossa trabecular sono l'approccio standard per tenere traccia delle modifiche morfologiche delle ossa in piccoli animali sotto differenti dell'osso perdita condizioni1,2,3, dove diverse variabili relative alla strutture delle ossa sono segnalati4. Tuttavia, tali parametri non sono distribuiti uniformemente nella metafisi delle ossa lunghe5, e solo un valore di riepilogo o una media viene segnalato per ogni variabile strutturale di ogni campione di corrente commerciale macchine micro-CT6,7 , anche se un singolo valore non può rappresentare appieno le caratteristiche del parametro misurato nella regione analyzing. Strati-quantificazione delle ossa trabecular non solo mantiene ulteriori informazioni per ogni variabile, ma consente anche la profilatura delle distribuzioni di tali variabili nella regione analyzing, facilitando la successiva analisi statistica dei fondi strutturali modifiche sotto diverse condizioni5. Pertanto, l'obiettivo di questo metodo è quantificare trabecular ossa di micro-TAC ad ogni livello della fetta, che non è attualmente disponibile in qualsiasi pacchetto di analisi micro-CT commercialmente disponibile.
Per in modo efficiente segmento trabecular ossa-di-affettare, metodi di segmentazione automatica sono desiderabili. Tuttavia, l'attuale tecnica standard per l'analisi di micro-CT è basata su manuale interattivo contornatura seguita da interpolazione semiautomatica per separare le ossa trabecular dai comparti corticale, che è lavoro intensivo, errori, e associato con operatore sostanziale bias8,9,10. Segmentazione automatica metodi11,12 sono stati segnalati, ma tali metodi sono ottimali solo in regioni con buona separazione tra ossa trabecular e corticale delle ossa, ma non nelle regioni senza separazioni chiare. Inoltre, segmentazione diversi parametri sono necessari per diversi campioni12, ed è noioso selezionare manualmente i parametri di segmentazione soddisfacente applicabili ai gruppi di campioni di osso provando varie combinazioni a parametro12, anche se il processo di segmentazione è automatico quando vengono impostati tutti i parametri correlati. Come il limite esterno dell'osso è il più grande contrasto con lo sfondo di scansione e i gusci corticali metafisarie delle ossa lunghe mostrano alcuni cambiamenti nella scelta analizzando regione, metodi di segmentazione in base alla distribuzione di contorno esterno delle ossa lunghe può in modo affidabile e preciso separare trabecular ossa da gusci di corticale. Il vantaggio di un tal metodo di segmentazione è che la segmentazione si basa sulla differenza tra lo sfondo e contorno esterno dell'osso, ma non sulle differenze tra ossa trabecular e corticale6,12, 13, pertanto è generalmente facile da trovare una combinazione di parametri di segmentazione che è soddisfacente per un gruppo di campioni di ossa, facilitando l'analisi più affidabile trabecular variazioni tra i diversi gruppi.
Presso ogni fetta livello, area, perimetro e bidimensionali (2D) spessore sono segnalati per analisi 2D, mentre volume, superficie e spessore di tridimensionale (3D) sono segnalati in 3D quantificazioni. Tali informazioni non viene generalmente segnalate da strumenti di analisi di immagine corrente, che indica che le procedure riportate possono essere applicate alle immagini generale dove tali informazioni sono desiderate.