Name: Quantificazione non invasiva del muscolo scheletrico in piccoli animali mediante microtomografia computerizzata (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-11-08T14:50:00.000+00:00
Duration: 7 min 33 s
Description: Impara a quantificare la composizione corporea non invasiva nei piccoli animali usando la microtomografia computerizzata. Questo metodo consente analisi longitudinali ripetute sui medesimi soggetti, riducendo l'uso animale e migliorando la qualità dei dati in studi di fisiologia muscolare e invecchiamento.

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Tutti i metodi sono stati approvati dal Comitato Istituzionale per la Cura e l'Uso degli Animali dell'Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro (IACUC - UFRJ; A16/23-025-20). Le scansioni sono state eseguite su topi maschi C57BL/6 di età compresa tra 6 e 22 mesi.
1. Preparazione degli animali
<ol>
	<li>Anestetizzare i topi utilizzando isoflurano al 2% in una miscela di ossigeno erogato tramite vaporizzazione. Usa un vaporizzatore di precisione sia per l'induzione che per il mantenimento con una miscela di ossigeno al 100% utilizzando un vaporizzatore di precisione.</li>
	<li>Posizionare l'animale anestetizzato supino sulla scansione micro-CT utilizzando un letto per mouse. Fissare il mouse con del nastro adesivo per ridurre al minimo il movimento durante la scansione, quindi inserirlo nel gantry.</li>
	<li>Durante l'esperimento, che dura circa 10 minuti, assicurarsi che l'animale indossi una maschera per tenerlo sotto il piano anestetico mentre riceve la dose di mantenimento secondo necessità.</li>
</ol>
2. Acquisizione e ricostruzione delle immagini
<ol>
	<li>Acquisisci scansioni micro-CT corporee utilizzando un sistema di imaging preclinico ad alta risoluzione. Cattura un totale di 1.024 proiezioni con un tempo di esposizione di 470 ms ciascuna, utilizzando una rotazione in modalità volo a una tensione di 60 kV e una corrente di 480 μA. Impostare il sistema su un ingrandimento di 1,25, con un campo visivo (FOV) di 94,72 mm per un tempo di acquisizione totale di 8,02 minuti. Acquisisci immagini con un binning di 1 x 1, con una risoluzione di 2.368 x 2.240 pixel. NOTA: L'attrezzatura utilizzata in questo manoscritto per le immagini micro-CT presenta limitazioni nell'ottenimento di immagini della testa a causa della sovrapposizione con la maschera anestetica. Inoltre, l'intera lunghezza della coda non viene catturata. Pertanto, abbiamo escluso l'analisi della testa e della coda (vedi sezione 3).</li>
	<li>Eseguire una scansione con gli stessi parametri su un fantoccio cilindrico in acrilico (diametro: 2,5 cm, lunghezza: 11,5 cm) riempito a metà con acqua distillata per determinare l'HU per aria e acqua. Al termine delle acquisizioni, ricostruire le immagini utilizzando il software di acquisizione con impostazioni ottimizzate per la riduzione del rumore e l'algoritmo di retroproiezione filtrata (FBP). Ricostruisci in batch immagini di animali e fantocci utilizzando una dimensione del voxel isotropo di 147 μm e una matrice di 640.</li>
	<li>Estrarre l'HU dell'aria e dell'acqua dal fantoccio (dati grezzi) utilizzando il software di riferimento. Converti le immagini in file DICOM e correggi i valori HU.</li>
</ol>
3. Analisi delle immagini
<ol>
	<li>Caricamento di un file NOTA: La micro-CT è una tecnica che cattura le immagini temporalmente e spazialmente, generando una sequenza di immagini. Pertanto, è necessario aprire l'intera cartella piuttosto che una singola immagine.<ol>
		<li>Nell'area in alto a sinistra dell'interfaccia, trova il menu 3D Slicer , evidenziato in un colore grigio-blu. Fare clic su Aggiungi dati (<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq01.jpg" style="margin: auto;">).</li>
		<li>Quando viene visualizzata una finestra con due opzioni, selezionare la prima opzione: Scegli directory da aggiungere.</li>
		<li>Passare alla cartella contenente la serie di immagini DICOM degli animali di destinazione e fare clic su di essa. Questa azione aprirà la cartella all'interno del software, consentendo di visualizzare tutte le immagini contemporaneamente.</li>
		<li>Osserva le immagini visualizzate su tre schermi. Ogni schermo rappresenta un diverso piano anatomico: coronale, sagittale e trasversale, identificato rispettivamente dai colori verde, giallo e rosso.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Segmentazione<ol>
		<li>Individua l'Editor segmenti (<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq02.jpg" style="margin: auto;">) nella scheda superiore (Moduli) e fai clic su di esso.</li>
		<li>Fare clic sul pulsante verde + Aggiungi per creare segmenti, definendo l'intervallo HU.</li>
		<li>Crea segmenti per osso, tessuto magro e tessuto adiposo facendo clic 3 volte ciascuno.</li>
		<li>Fare doppio clic su ciascun segmento per nominarlo e colorarlo in base alle impostazioni desiderate.</li>
		<li>Impostare l'intervallo HU per ciascun segmento utilizzando la funzione Soglia, situata sul lato sinistro della finestra. A tale scopo, trovare la funzione <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq03.jpg" style="margin: auto;"> Intervallo di soglia e inserire i valori HU per ogni tipo di tessuto: tessuto magro (da -29 a 225 HU); tessuto adiposo (da -190 a -30 HU); osso (da 500 a 5.000 HU). Fare clic sul pulsante Applica. NOTA: Fare riferimento alla Figura S1 supplementare per il confronto dei valori HU.</li>
		<li>Ripetere il processo di segmentazione per ogni tipo di tessuto.</li>
		<li>Fare clic su Mostra 3D per generare un rendering 3D. NOTA: Il rendering apparirà nel quadrante blu del display.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Pulizia dell'immagine NOTA: Dopo la segmentazione e il rendering 3D, gli elementi estranei devono essere esclusi per garantire che non vengano inclusi nelle misurazioni volumetriche del tessuto magro, del tessuto adiposo e dell'osso. La rimozione di questi artefatti è essenziale per garantire un'analisi accurata.<ol>
		<li>Individua lo strumento "Forbici" (<img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq04.jpg" style="margin: auto;">) nel menu Segmentazione .</li>
		<li>Scegli il piano anatomico o il rendering 3D per una visione più chiara dell'oggetto da rimuovere.<ol>
			<li>Se si utilizza un piano anatomico, fare clic sul pulsante di ingrandimento della vista (<img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq05.jpg" style="margin: auto;">) sulla barra colorata del piano. All'interno della finestra del piano anatomico, utilizzare il pulsante di scorrimento del mouse per navigare avanti o indietro nella TAC. NOTA: Ogni finestra può scorrere in modo indipendente.</li>
			<li>Per il rendering 3D, utilizzare il pulsante sinistro del mouse per ruotare lungo qualsiasi asse e il pulsante destro del mouse per ingrandire. NOTA: I tasti freccia sulla tastiera possono anche ruotare l'immagine.</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Con lo strumento Forbici selezionato, evidenziate la segmentazione attorno all'oggetto indesiderato e circondatelo per rimuoverlo dall'immagine. Il software elimina automaticamente l'oggetto. NOTA: Assicurarsi che l'opzione Cancella all'interno sia selezionata. Se l'apparecchiatura utilizzata genera immagini per qualsiasi immagine non biologica, come il microsfone, l'anestetico o l'attrezzatura chirurgica, è importante rimuoverla. Inoltre, se un'area anatomica non è completamente ottenuta, è fondamentale stabilire un riferimento anatomico per rimuovere queste aree che non sono completamente ottenute per garantire la ripetibilità tra gli esperimenti. Gli oggetti indesiderati devono essere rimossi su ogni piano.</li>
		<li>Fare clic sull'icona Ripristina layout vista (<img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq06.jpg" style="margin: auto;">) per tornare alla schermata con le quattro finestre, indipendentemente dalla finestra selezionata.</li>
		<li>Ripetere la procedura per tutte le finestre in cui l'oggetto deve essere rimosso.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Volume di segmentazione<ol>
		<li>Dopo la segmentazione, quantifica i volumi dei segmenti utilizzando la funzione di quantificazione che si trova nel menu a discesa. NOTA: Tutte le segmentazioni devono essere visibili per questa azione.</li>
		<li>Passa a Quantificazione | Statistiche dei segmenti. Fare clic su Applica e attendere che il software generi una tabella che visualizzi i valori per ogni segmentazione. Il software fornisce due valori di volume per ogni segmentazione: Labelmap (LM) e Closed Surface (CS). NOTA: Il valore LM è generalmente adatto per il calcolo dei volumi dei segmenti, utilizzando il numero di voxel moltiplicato per il volume di un singolo voxel. CS Value utilizza un modello di superficie levigata e integra il volume basato su elementi di superficie triangolari. Il CS si allinea più strettamente con i contorni anatomici ed è consigliato per misurazioni accurate.</li>
		<li>Per caricare i dati di un nuovo animale, salvare e chiudere la scena nel menu file .</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Analisi della composizione corporea<ol>
		<li>Utilizzare le misure di volume fornite dal software in cm3 per convertire questi volumi in massa tissutale e applicare la densità appropriata per ogni tipo di tessuto. Utilizzare le seguenti densità tissutali specificate dalla Commissione internazionale per le unità e le misure di radiazione22: 0,95 g/cm³ (tessuto adiposo), 1,05 g/cm³ (tessuto magro) e 1,92 g/cm³ (tessuto scheletrico)2.<ol>
			<li>Per calcolare la massa tissutale, moltiplicare il volume (cm³) ottenuto dal software per la rispettiva densità tissutale (g/cm³): Massa del tessuto adiposo:Segmentazione del volume X 0,95 = Massaadiposa Massa tissutale magra:Segmentazione del volume X 1,05 = Massamagra Massa del tessuto scheletrico:Segmentazione del volume X 1,92 = Massascheletrica Massa totale: Massaadiposa + Massamagra + Massascheletrica = Massatotale</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Misurazione della lunghezza ossea NOTA: Per correggere la massa tissutale in base alla lunghezza ossea per alcune analisi, è necessario ottenere lunghezze ossee specifiche.<ol>
		<li>Torna al menu Editor segmenti . Nascondi le segmentazioni del tessuto adiposo e del tessuto magro facendo clic sull'icona a forma di occhio (<img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq07.jpg" style="margin: auto;">) accanto a ciascun segmento. NOTA: Solo la segmentazione corrispondente al tessuto scheletrico deve rimanere visibile.</li>
		<li>Seleziona l'opzione Attiva/disattiva marcature/barra degli strumenti (<img alt="Equation 8" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq08.jpg" style="margin: auto;">) nell'angolo superiore del menu principale. Si aprirà un menu secondario appena sotto il menu principale. Individuare il pulsante Crea nuova linea (<img alt="Equation 9" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq09.jpg" style="margin: auto;">).</li>
		<li>Dopo aver cliccato sul pulsante Crea nuova linea , navigare fino alla ricostruzione 3D e identificare l'osso da misurare. NOTA: Le ossa consigliate sono la tibia o il femore22.</li>
		<li>Una volta identificato l'osso, fare clic con il pulsante sinistro del mouse su un'estremità dell'osso e di nuovo sull'altra estremità del tessuto. Questa azione consente al software di calcolare la dimensione dell'osso. NOTA: Per misurazioni coerenti, selezionare la stessa regione anatomica dell'osso per ogni animale. Ad esempio, la testa del femore viene utilizzata come un'estremità e il condilo laterale come l'altra estremità del femore.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Analisi e normalizzazione dei dati NOTA: I dati sulla massa possono essere ottenuti come spiegato nella sezione 3.5 e utilizzati così come sono. In alternativa, la massa magra, grassa e ossea può essere normalizzata in due modi.<ol>
		<li>Calcola il rapporto tra la massa del tessuto e il peso dell'animale il giorno in cui vengono ottenute le immagini. Normalizzazione al peso: Massamagra ÷ Peso corporeo</li>
		<li>Calcola il rapporto tra massa e dimensioni dell'osso (ad esempio, femore o tibia). Normalizzazione al femore: massamagra ÷ Dimensionidel femore Normalizzazione della tibia: Massamagra ÷ Dimensionedella tibia NOTA: I parametri di normalizzazione vengono scelti in base alla domanda sperimentale. Se sono previsti cambiamenti nelle dimensioni dell'osso (ad esempio: quando si confronta il rimodellamento osseo) si suggerisce la normalizzazione in base al peso corporeo (item 3.7.1). Inoltre, se nella domanda sperimentale sono previste variazioni del peso corporeo, la dimensione dell'osso lungo è il parametro di normalizzazione suggerito (item 3.7.2).</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

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<li>Ijiri, T., Todo, H., Hirabayashi, A., Kohiyama, K., Dobashi, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digitization+of+natural+objects+with+micro+CT+and+photographs%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Digitization of natural objects with micro CT and photographs.</a> PLoS One. 13 (4), e0195852(2018).</li>
<li>Fedorov, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+Slicer+as+an+image+computing+platform+for+the+Quantitative+Imaging+Network%5BTitle%5D)+AND+%22Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network.</a> Magn Reson Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).</li>
<li>Ponti, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Aging+and+imaging+assessment+of+body+composition%3A+From+fat+to+facts%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Endocrinol+%28Lausanne%29%22%5BJournal%5D)">Aging and imaging assessment of body composition: From fat to facts.</a> Front Endocrinol (Lausanne). 10, 861(2020).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>3DSlicer, versione 5.6.2</td> Piattaforma <td></td><td>3D Slicer</td><td>Un software gratuito e open-source per l'analisi delle immagini e la visualizzazione scientifica.</td></tr><tr><td>Amide, versione 1.0.1</td><td>Piattaforma Amide</td><td></td><td>Un software gratuito e open-source utilizzato per correggere i valori dell'unità Hounsfield nelle immagini DICOM elaborate.</td></tr><tr><td>Amira, versione 4.1</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td></td><td>Utilizzato per estrarre i valori dell'unità Hounsfield dell'aria e dell'acqua dai dati grezzi del phantom e per convertire le immagini in file DICOM.</td></tr><tr><td>Isoforina</td><td>Crist&aacute; lia</td><td></td><td>L'isoflurano è un agente anestetico liquido non infiammabile per l'uso in anestesia generale per inalazione mediante vaporizzazione.</td></tr><tr><td>Sottosistema Triumph XO Sottosistema</td><td>di imaging Gamma Medica-Ideas Flex</td><td></td><td>Advanced progettato per l'imaging preclinico di piccoli animali, che offre funzionalità TC e PET ad alta risoluzione per analisi quantitative e qualitative.</td></tr></tbody></table>

quantificazione non invasiva del muscolo scheletrico in piccoli animali mediante microtomografia computerizzata

Non-invasive Skeletal Muscle Quantification in Small Animals Using Micro-computed Tomography

Il corretto posizionamento anatomico dell'animale sedato sul tavolo di imaging garantisce risultati di scansione coerenti e riproducibili, evidenziando l'efficacia dell'acquisizione dei dati nel raggiungimento di risultati affidabili. Un'adeguata sedazione degli animali durante l'imaging, compresi i sistemi specializzati di erogazione del gas e i vaporizzatori, è fondamentale per valutazioni anatomiche precise (Figura 1).
La Figura 2 illustra la segmentazione e il rendering in diversi piani anatomici, presentando immagini sequenziali nei piani coronale, sagittale e trasversale. Queste immagini dimostrano la graduale segmentazione del tessuto scheletrico, adiposo e magro, culminando in una rappresentazione completamente segmentata che integra tutti i tipi di tessuto, evidenziando una chiara distinzione tra i tessuti e dimostrando marcature specifiche per regione basate sui tipi di tessuto identificati. Nonostante le limitazioni dell'attrezzatura precludano la cattura di tutto il corpo, il metodo fornisce informazioni dettagliate sulla distribuzione e la composizione dei tessuti su vari piani anatomici.
La Figura 3 mostra i rendering 3D che enfatizzano i tipi di tessuto - osso (blu), tessuto adiposo (giallo) e tessuto magro (rosso) - offrendo una visualizzazione completa delle strutture anatomiche. Questa visualizzazione sottolinea l'efficacia del protocollo nella generazione di modelli 3D dettagliati essenziali per gli studi anatomici.
La tabella 1 descrive in dettaglio le masse tissutali normalizzate (massa magra, grasso corporeo e massa scheletrica) rispetto al peso dell'animale il giorno dell'imaging. I valori presentati sono il risultato della moltiplicazione del volume tissutale (in cm³) per la corrispondente densità tissutale, come descritto nella fase 3.5.1.1 della metodologia.
La tabella 2 fornisce i valori assoluti della composizione corporea, mostrando la distribuzione della massa di ciascun animale e la percentuale di magro, grasso corporeo e tessuto scheletrico. Ci permette di valutare la quantità totale di ciascun tipo di tessuto e il modo in cui contribuisce alla composizione corporea complessiva di ciascun campione.
La tabella supplementare S1 mostra il tempo impiegato da ciascun analista per completare l'analisi della composizione corporea per ciascun animale e la variabilità dei risultati tra gli analisti. Valuta se esiste una variabilità significativa tra operatori esperti (analisti 1, 2 e 5) e inesperti (analisti 3 e 4) nella misurazione delle metriche di composizione corporea come massa magra, massa grassa corporea e massa scheletrica.
La Figura 4 presenta un'analisi comparativa della composizione corporea tra soggetti adulti e anziani. Rivela una riduzione della percentuale di massa magra e un aumento del grasso corporeo, che si allinea con i tipici modelli di invecchiamento. Questi risultati evidenziano collettivamente la robustezza e la precisione del protocollo di imaging nel fornire dati anatomici critici, essenziali per far progredire le metodologie di ricerca preclinica.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig01.jpg"> 
Figura 1: Preparazione degli animali. (A) Le apparecchiature utilizzate per la sedazione degli animali durante l'intero processo di imaging, come i sistemi di erogazione del gas e i vaporizzatori; (B) il sistema di scansione micro-CT. (C) L'animale anestetizzato è sdraiato supino su un letto per topi. Il corretto posizionamento è fondamentale per ottenere risultati coerenti e riproducibili. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig01large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig02.jpg"> 
Figura 2: Segmentazione e visualizzazione di fette in diversi piani anatomici. (A) piano coronale, (B) piano sagittale e (C) piano trasversale. Da sinistra a destra, le immagini mostrano una scansione non segmentata (grigio), una segmentazione ossea (blu), una segmentazione del grasso corporeo (giallo), una segmentazione del tessuto magro (rosso) e, infine, una segmentazione completa, comprese tutte le segmentazioni. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig02large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig03.jpg"> 
Figura 3: Rendering 3D. Da sinistra a destra, le immagini mostrano il rendering 3D del soggetto, evidenziando diversi tipi di tessuto: osso in blu, grasso corporeo in giallo, tessuto magro in rosso e l'immagine finale mostra una visione completa che combina osso, tessuto adiposo e tessuto magro. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig03large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig04.jpg"> 
Figura 4: Confronto della composizione corporea tra topi adulti e anziani. Il grafico a barre illustra le percentuali di composizione corporea del tessuto scheletrico (adulto: 10,5 ± 0,5%; anziani: 9,9 ± 1,0%, p = 0,19), grasso corporeo (adulto: 17,2 ± 5,7%; anziani: 27,9 ± 4,4%, p = 0,03) e massa magra (adulto: 72,3 ± 5,7%; anziani: 62,3 ± 3,6%, p = 0,03). I dati sono presentati come MEDIA ± SD degli animali (adulto: n = 3; anziani: n = 3). Le statistiche sono state calcolate utilizzando un test t non accoppiato con un valore p a una coda (* p &lt; 0,05). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig04large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td colspan="4">MAGRO</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ID animale</td>
			<td>Massa magra (g)</td>
			<td>Peso (g)</td>
			<td>Normalizzazione (peso)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 1</td>
			<td>15.1</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 2</td>
			<td>14.4</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.3</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 3</td>
			<td>14.3</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulto 1</td>
			<td>12.3</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulto 2</td>
			<td>16.5</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulti 3</td>
			<td>16.1</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="4">GRASSO CORPOREO</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ID animale</td>
			<td>Massa grassa corporea (g)</td>
			<td>Peso (g)</td>
			<td>Normalizzazione (peso)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 1</td>
			<td>6.4</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 2</td>
			<td>8.2</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 3</td>
			<td>5.3</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulto 1</td>
			<td>4.4</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulto 2</td>
			<td>2.7</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulti 3</td>
			<td>3.4</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="4">SCHELETRICO</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ID animale</td>
			<td>Massa scheletrica (g)</td>
			<td>Peso (g)</td>
			<td>Normalizzazione (peso)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 1</td>
			<td>2.3</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.06</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.05</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 3</td>
			<td>2.4</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.06</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulto 1</td>
			<td>2.0</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.07</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulto 2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.08</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulti 3</td>
			<td>2.2</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.07</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tabella 1: Normalizzazione delle masse in base al peso dell'animale il giorno dell'imaging. Come spiegato nella Sezione 3.7, la massa del tessuto può essere normalizzata dal peso dell'animale il giorno dell'esame. Questa normalizzazione è stata applicata al tessuto magro, adiposo e osseo in base al peso dell'animale.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td colspan="5">Composizione corporea (g)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Volume di segmentazione x 1,05</td>
			<td>Volume di segmentazione x 0,95</td>
			<td>Volume di segmentazione x 1,92</td>
			<td>Magro + Adiposo + Scheletrico</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ID animale</td>
			<td>Massa magra (g)</td>
			<td>Massa grassa corporea (g)</td>
			<td>Massa scheletrica (g)</td>
			<td>Massa totale (g)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 1</td>
			<td>15.1</td>
			<td>6.4</td>
			<td>2.3</td>
			<td>23.8</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 2</td>
			<td>14.3</td>
			<td>8.2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>24.9</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 3</td>
			<td>14.3</td>
			<td>5.3</td>
			<td>2.4</td>
			<td>22.0</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulto 1</td>
			<td>12.3</td>
			<td>4.4</td>
			<td>2.0</td>
			<td>18.6</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulto 2</td>
			<td>16.5</td>
			<td>2.7</td>
			<td>2.3</td>
			<td>21.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulti 3</td>
			<td>16.1</td>
			<td>3.4</td>
			<td>2.2</td>
			<td>21.7</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="5">Composizione corporea (%)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ID animale</td>
			<td>Massa magra (%)</td>
			<td>Massa grassa corporea (%)</td>
			<td>Massa scheletrica (%)</td>
			<td>Massa totale (%)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 1</td>
			<td>63.6</td>
			<td>26.8</td>
			<td>9.6</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 2</td>
			<td>58.1</td>
			<td>32.8</td>
			<td>9.0</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anziani 3</td>
			<td>64.9</td>
			<td>24.1</td>
			<td>11.0</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulto 1</td>
			<td>65.9</td>
			<td>23.5</td>
			<td>10.6</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulto 2</td>
			<td>76.8</td>
			<td>12.4</td>
			<td>10.9</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adulti 3</td>
			<td>74.3</td>
			<td>15.7</td>
			<td>9.9</td>
			<td>100</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tabella 2: Composizione corporea. A) la composizione corporea degli animali in grammi; (B) la percentuale della composizione corporea.
Tabella supplementare S1: Composizione corporea valutata da diversi operatori. Per ogni valutazione sono stati registrati la massa magra, la massa grassa corporea, la massa scheletrica e il tempo impiegato per l'analisi (in minuti). Gli analisti 1, 2 e 5 erano operatori esperti, mentre gli analisti 3 e 4 erano inesperti e seguivano solo il protocollo descritto nello studio. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/Supplementary%20table%201%20R1.xlsx" target="_blank">Clicca qui per scaricare questo file.</a>
Figura supplementare S1: Intervallo di densità di diversi materiali biologici e non biologici. La figura illustra gli intervalli di densità di vari tessuti biologici e sostanze non biologiche. I valori sono stati ottenuti dalla letteratura e aggiustati per ottenere una differenziazione tissutale ottimale. Le ossa mostrano la densità più alta, seguite dal tessuto magro, mentre il grasso corporeo mostra una densità significativamente inferiore. Il dispositivo è stato calibrato con acqua come riferimento a una densità di 0. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/Supplementary%20Figure.pdf" target="_blank">Clicca qui per scaricare questo file.</a>

Quantificazione non invasiva del muscolo scheletrico in piccoli animali mediante microtomografia computerizzata

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