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DOI: 10.3791/67904-v
Anthony J. Yosick1,2, Bei Liu2,3, Victor Z. Zhang1,2, Ming Yan1,2, Hani A. Awad1,2,4
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
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
This study presents a method for analyzing user-defined regions of interest (ROIs) in a longitudinal in vivo rat radial defect model. The method facilitates comparative analysis between different scaffolds, addressing limitations posed by variations in microcomputed tomography (µCT) scan parameters.
Presentiamo un metodo per analizzare una regione di interesse (ROI) definita dall'utente in un modello longitudinale in vivo di difetto radiale di ratto. Questo metodo consente l'analisi comparativa tra diversi scaffold precedentemente limitati da variazioni nel campo visivo della scansione con tomografia microcomputerizzata (μCT), nell'orientamento del campione e nella presenza basale di scaffold.
Abbiamo sviluppato scaffold di nanoparticelle per migliorare la rigenerazione ossea in difetti di dimensioni critiche e migliorare i tassi di guarigione rispetto agli scaffold tradizionali.
I metodi attuali spesso tracciano le variazioni del volume osseo in intere ossa, mancando di precisione e identificando costantemente le regioni localizzate di interesse nei modelli longitudinali. Il nostro protocollo consente il tracciamento coerente della regione di interesse localizzata nei modelli solidi, migliorando la precisione e l'analisi longitudinale e confrontando le valutazioni dell'intero volume osseo.
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