Nailfold Capillaroscopyを使用して、毛細血管密度の定量のための再現性のコンピュータ化された方法

Summary

毛細血管鏡検査は、微小循環中の毛細血管を直接視覚化するための、非侵襲的で効率的で、比較的安価で習得しやすい方法論です。 しかし、これまでのところ、毛細血管鏡検査データの定量化に利用できる複雑なソフトウェアプログラムの信頼性について記述した論文は1件だけです。 ここでは、標準化されたアルゴリズムを使用してキャピラリーを定量するためのシンプルで信頼性の高いプロトコルを紹介します。

Abstract

Capillaroscopyは、効率的で、直接微小循環を可視化するための方法論を学ぶために、比較的安価で容易な非侵襲的です。 capillaroscopy技術は、潜在的に価値のある皮膚科、眼科、リウマチおよび心血管臨床のさまざまなアプリケーションにつながる、患者の微小血管の健康への洞察を提供することができます。さらに、腫瘍増殖は、腫瘍内微小血管密度を測定することによって定量することができる血管形成に依存してもよいです。しかし、技術の無い標準化に現在ほとんどありませんし、現在まで唯一の出版物はcapillaroscopyデータを定量するための現在利用可能な、複雑なコンピュータベースのアルゴリズムの信頼性を報告します^。1本論文では、アルゴリズムをカウント新しい、より簡単な、信頼性の高い、標準化された毛細血管を説明nailfold capillaroscopyデータを定量します。このような単純な、再現性のあるコンピュータ化されたcapillaroscopyアルゴリズムは、より多くのを容易にするであろう研究者や臨床医の間で技術の普及。多くの研究者は、現在の結果のユーザ疲労や主観を促進し、手でcapillaroscopy画像を解析。本稿では、再現性、半自動計数アルゴリズムに加えて新たな、簡単に使用できる自動化された画像処理アルゴリズムを説明します。このアルゴリズムは、主観を削減しながら、数分で画像の解析を可能にします。トレーニング時間の最小量は、（我々の経験では、1時間未満）が技術を習得するために必要とされます。

Introduction

微小血管イメージングは、多くの潜在的な臨床用途に急速に成長している分野である^。2例えば、癌専門医は、可能な治療の選択肢への腫瘍と洞察力の状態に関する貴重な情報が得られる、腫瘍血管新生の程度を決定するために微小血管イメージングを使用しています^{。3 4}しかし、 nailfoldのcapillaroscopyは、おそらく微小血管イメージングの最もコスト効率的で広く適用可能な形態です。研究者らは、血流量を研究し、毛細血管の形態を調査するために、ビデオnailfoldのcapillaroscopyを使用しています^{。5 6}両方のビデオと静止画nailfoldのcapillaroscopyをレイノー現象や、全身性硬化症などの様々な結合組織疾患の診断と治療の世話をするために補助剤です^。2

Nailfold capillaroscopyは、同様に、様々な潜在的な心血管系の用途を有します。 nailfold capillaroscopyを使用して現在の研究は示唆していますその糖尿病1型および2型の患者が異常な毛細管形態の有病率が高いを示し、まだ非糖尿病個体と比較して変わらない毛細血管密度を有する^。7-8 Capillaroscopyも高血圧で実験的に研究されてきました。減少毛細血管密度につながる構造毛細管希薄非高血圧個体と比較して、高血圧の個体において実証されている^。9-10....

Protocol

注：キャピラリーの画像を取得するための取得プロセスは、以前に公開されていると、対応する画像取得と解析コンピュータプログラムでデジタルスチルカメラを用いて達成される^{11 21}この実験室分析のために静止画像を利用していないビデオ、分析のための画像取得を単純化します。以下は、画像から毛細血管を定量するための新しい技術が記載されています。

1.画像強調処理

1. モノクロデジタルカメラとデジタル画像を取得します。このようなカメラで支配者として知られている長さの物体を撮影することにより、既知の大きさの物体に画像を調整します。このプロセスは、正確に測定し、処理後の毛細血管を計数するためのコンピュータプログラムを可能にします。理想的には最高の精度のために、レチクル（それにエッチング定規とガラスの科学的に製造された作品）を使用する必要があります。 1mm角の画素数を測定しますコンピュータプログラムを使用してボックス。
   注：このプロトコルの再現性と標準化の鍵となるのは、主にカウントさ1ミリメートル²ボックスの適切な配置に依存しています。
2. 毛細血管を暗くし、毛細血管の可視化を最大化する背景を、軽減するコントラスト強調ツールを使用してください。背景からの毛細血管の初期分化は、後工程での画像の適切なトリミングのために重要です。使用して画像を調整することでこれを行ってくださいにこのクリックを行うには「....

Results

この画像処理手順の目的は、それらが正確に定量することができるように、背景画像から毛細血管を区別することです。不完全な画像処理や過度の画像処理の両方が毛細血管を定量化するためのプログラムの機能に有害です。 図3に見られるように、不完全な画像処理は、バックグラウンドから区別する毛細血管を困難にします。これは、ユーザーが、上記のカウント方法が正確にいくつかの毛細血管を強調表示するユーザの能力に依存するため容易に毛細血管の境界を区別することができることが重要です。一方、 図3に見られるように、不要な画像処理手順の適用は、毛細血管のボケとしたがって、定量化プロセスに有害であり得るにつながる可能性があります。

最適に処理された画像は、30秒以内にカウントされ、明確ような背景から、毛細血管を区別することができます互いにだけでなく、個々のキャピラリー。処理された画像の例を図3に示すカウント画像と、 図2パートDに見られます。

Discussion

Nailfold capillaroscopyは、様々な腫瘍学、心臓血管、およびリウマチ疾患の用途のために、将来的に臨床的に有用なツールとして有望です。画像取得プロセスは、研究者の間でかなり一貫性のある、まだ画像処理及び分析のための多数の方法が現在存在します。メソッドは、現在のコンピュータと手動キャピラリー数が含まれています。彼らは時間がかかり、ユーザの主観と疲労にさらされるように手動カウントが問題です。現在のコンピュータベースの方法では、画像強調処理および定量プロセスの両方において、ユーザー入力の高レベルを必要とします。画像強調ステップが完全に自動化されているとしてここで説明する新しい方法は、比較的少ないユーザーのトレーニングや関与を必要とします。ユーザ入力のみが処理された画像内の背景からキャピラリを区別するために、最初に計数処理のために必要とされます。ここで説明するように自動化されたマクロを使用すると、マヌーよりも3倍から5倍より効率的です各個別の画像を処理味方。

capillaroscopyデータを定量する信頼性の高い標準化されたコンピュータベースのアルゴリズムが不足して.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Image-Pro Premier	Media Cybernetics, Inc	9.1	画像処理ソフトウェア