Name: 外側境界セグメンテーションと Imagej のプラグインで海綿骨の定量化を支援 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-03-14T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 36 s
Description: 学ぶ ImageJプラグインを用いた海綿骨の自動セグメンテーションと定量化手法。外側境界に基づく層別解析により、2D・3D画像の構造測定精度と効率性を向上させ、不規則な骨構造の正確な定量化を実現する。

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この作品はグラント NFSC 81170806 によって部分的に支えられました。著者は、スキャンやラットの大腿骨を分析支援のための武漢大学口腔病学のマイクロ CT コア施設に感謝したいと思います。

<ol><li>Ruegsegger, P., Koller, B., Muller, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+microtomographic+system+for+the+nondestructive+evaluation+of+bone+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22Calcif+Tissue+Int%22%5BJournal%5D)">A microtomographic system for the nondestructive evaluation of bone architecture.</a> Calcif Tissue Int. 58 (1), 24-29 (1996).</li>
<li>Muller, R., Ruegsegger, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micro-tomographic+imaging+for+the+nondestructive+evaluation+of+trabecular+bone+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22Stud+Health+Technol+Inform%22%5BJournal%5D)">Micro-tomographic imaging for the nondestructive evaluation of trabecular bone architecture.</a> Stud Health Technol Inform. 40, 61-79 (1997).</li>
<li>Clark, D. P., Badea, C. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micro-CT+of+rodents%3A+state-of-the-art+and+future+perspectives%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Med%22%5BJournal%5D)">Micro-CT of rodents: state-of-the-art and future perspectives.</a> Phys Med. 30 (6), 619-634 (2014).</li>
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<li>Jiang, Y., Zhao, J., White, D. L., Genant, H. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micro+CT+and+Micro+MR+imaging+of+3D+architecture+of+animal+skeleton%5BTitle%5D)+AND+%22J+Musculoskelet+Neuronal+Interact%22%5BJournal%5D)">Micro CT and Micro MR imaging of 3D architecture of animal skeleton.</a> J Musculoskelet Neuronal Interact. 1 (1), 45-51 (2000).</li>
<li>Laib, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+micro-computed+tomography+of+trabecular+and+cortical+bone+architecture+with+application+to+a+rat+model+of+immobilisation+osteoporosis%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Biol+Eng+Comput%22%5BJournal%5D)">3D micro-computed tomography of trabecular and cortical bone architecture with application to a rat model of immobilisation osteoporosis.</a> Med Biol Eng Comput. 38 (3), 326-332 (2000).</li>
<li>Cole, H. A., Ichikawa, J., Colvin, D. C., O'Rear, L., Schoenecker, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantifying+intra-osseous+growth+of+osteosarcoma+in+a+murine+model+with+radiographic+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Orthop+Res%22%5BJournal%5D)">Quantifying intra-osseous growth of osteosarcoma in a murine model with radiographic analysis.</a> J Orthop Res. 29 (12), 1957-1962 (2011).</li>
<li>Jensen, M. M., Jorgensen, J. T., Binderup, T., Kjaer, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumor+volume+in+subcutaneous+mouse+xenografts+measured+by+microCT+is+more+accurate+and+reproducible+than+determined+by+18F-FDG-microPET+or+external+caliper%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Med+Imaging%22%5BJournal%5D)">Tumor volume in subcutaneous mouse xenografts measured by microCT is more accurate and reproducible than determined by 18F-FDG-microPET or external caliper.</a> BMC Med Imaging. 8, 16(2008).</li>
<li>Soviero, V. M., Leal, S. C., Silva, R. C., Azevedo, R. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validity+of+MicroCT+for+in+vitro+detection+of+proximal+carious+lesions+in+primary+molars%5BTitle%5D)+AND+%22J+Dent%22%5BJournal%5D)">Validity of MicroCT for in vitro detection of proximal carious lesions in primary molars.</a> J Dent. 40 (1), 35-40 (2012).</li>
<li>Kohler, T., Stauber, M., Donahue, L. R., Muller, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+compartmental+analysis+for+high-throughput+skeletal+phenotyping+in+femora+of+genetic+mouse+models%5BTitle%5D)+AND+%22Bone%22%5BJournal%5D)">Automated compartmental analysis for high-throughput skeletal phenotyping in femora of genetic mouse models.</a> Bone. 41 (4), 659-667 (2007).</li>
<li>Buie, H. R., Campbell, G. M., Klinck, R. J., MacNeil, J. A., Boyd, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+segmentation+of+cortical+and+trabecular+compartments+based+on+a+dual+threshold+technique+for+in+vivo+micro-CT+bone+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Bone%22%5BJournal%5D)">Automatic segmentation of cortical and trabecular compartments based on a dual threshold technique for in vivo micro-CT bone analysis.</a> Bone. 41 (4), 505-515 (2007).</li>
<li>Dougherty, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+CT+in+the+measurement+of+bone+quantity+and+bone+quality+for+assessing+osteoporosis%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Eng+Phys%22%5BJournal%5D)">Quantitative CT in the measurement of bone quantity and bone quality for assessing osteoporosis.</a> Med Eng Phys. 18 (7), 557-568 (1996).</li>
<li>Doube, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BoneJ%3A+Free+and+extensible+bone+image+analysis+in+ImageJ%5BTitle%5D)+AND+%22Bone%22%5BJournal%5D)">BoneJ: Free and extensible bone image analysis in ImageJ.</a> Bone. 47 (6), 1076-1079 (2010).</li>
<li>Bouxsein, M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Guidelines+for+assessment+of+bone+microstructure+in+rodents+using+micro-computed+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22J+Bone+Miner+Res%22%5BJournal%5D)">Guidelines for assessment of bone microstructure in rodents using micro-computed tomography.</a> J Bone Miner Res. 25 (7), 1468-1486 (2010).</li>
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オブジェクトの厚さの定量化の基になるアルゴリズムの特許が提出されています。著者と共同で他の人は bomomics.com ウェブサイトのコンサルティングと定量化画像解析サービスをリクエストに応じて提供する、無料版プラグインをホスティングを登録します。

本研究では、海綿骨部、自動、効率的であるとユーザー ・ フレンドリーを分析するための ImageJ プラグインについて説明します。任意の 2D または 3D オブジェクト領域、ボリューム、および厚さの層によって対策を定量化するプラグインが使えます。現在、骨梁パラメーターごとに単一の測定値のみは、各サンプルの選択した分析領域で測定されたエンティティの特性を表すことはできません完全に標準のマイクロ CT 解析によって報告されます。記載されているプラグイン レポートの各サンプルでは、選択した解析領域、したがってより高度なと敏感な統計的測定のパラメーターの分布情報を完全に保持する各パラメーターの層によって数量アプローチは、このようなデータの解析に適用されます。
演算子バイアス8,9,10より均一を正当化標準、半自動手輪郭セグメンテーション法、異なる手輪郭スライスの間実質的な変動がみ海綿骨領域分割の手法。プ...

海綿骨のマイクロ CT 解析は、異なる骨損失条件1,2,3、いくつかの変数が関連の下で小動物の骨の形態学的変化を追跡するための標準的なアプローチ、骨の構造は、報告された4です。しかし、このようなパラメーターが5長骨の骨幹端に均等に配布されていない、現在商用マイクロ CT 機6,7 から各サンプルの各構造変数の要約または平均値のみが報告されます。、単一の値は完全に分析領域の測定パラメーターの特性を表すことはできません。海綿骨の層によって定量化だけでなく各変数の詳細を保持、また構造の後の統計的分析を促進する分析地域のような変数の分布のプロファイリングを有効に5さまざまな条件下での変更。したがって、このメソッドの目的は、現在、市販のマイクロ CT 解析パッケージで利用されていません、各スライス レベルでマイクロ CT スキャンの海綿骨を定量化は。
効率的にセグメント海綿骨--スライスごとに自動分割方法が望ましいです。ただし、マイクロ CT 解析のための現在の標準的な技術、労働集約的でエラーを起こしやすい、骨皮質のコンパートメントから分離する半自動補間続いて手動対話型輪郭に基づいて、実質的な演算子バイアス8,9,10に関連付けられています。自動セグメンテーション方法11,12は報告されたが、海綿骨と皮質骨の間良好な分離がある地域で地域の明確な分離なしではなく、このようなメソッドは最適です。さらに、異なるセグメンテーション パラメーターは異なるサンプル12、必須、様々 なパラメーターの組み合わせ12を試みることによって骨のサンプルのグループに適用される満足な分割パラメーターを手動で選択するは面倒です。にもかかわらず、すべての関連するパラメーターが設定されている場合、分割プロセスは自動です。骨の外側の境界がスキャンの背景を持つ最大のコントラストと長骨の骨幹端部皮質シェルは、選択した領域を分析ことができます長い骨の外側輪郭に応じてセグメンテーション方法いくつかの変更を表示確実に、正確には、皮質の殻から海綿骨を区切ります。このような分割方法の利点は、セグメンテーションは海綿骨と皮質骨6,12の違いではなく背景と骨の外側の境界の違いに基づいています。 13, したがって、それは一般的に異なるグループの間の骨梁変化のより信頼性の高い解析を促進する骨のサンプルのグループの満足できる分割パラメーターの組み合わせを見つけるは簡単。
各スライスにはボリューム、サーフェス、および 3 次元 (3 D) の厚さは 3 D 数量で報告される間、レベル、エリア、境界、および二次元 (2 D) 厚さが 2D 解析の報告されます。そのような情報は、一般的に現在画像解析ツールは、そのような情報が必要な一般のイメージに報告された手順を適用できることを示すから報告されません。

<table><tbody><tr><td>ImageJ</td><td>NIH</td><td>imagej</td><td>java 1.8ランタイム</td></tr>小<tr><td>柱分析プラグイン</td><td>Bomomics bomomics</td><td></td><td>無料または商用バージョン</td></tr>マイクロ<tr><td>CTスキャナーScanco</td><td></td><td>&mu;-50</td><td>マイクロCT任意のベンダーから任意のコンピュータ</td></tr><tr><td>システム</td><td>レノボ</td><td></td><td>任意のブランド</td></tr><tr><td>Windowsオペレーティングシステム</td><td>マイクロソフト</td><td>Windows 7 x64</td><td>任意の64ビットWindowsオペレーティングシステム&nbsp;</td></tr><tr><td>Officeソフトウェア</td><td>:Microsoft</td><td>Office 2010</td>、<td>xyチャート機能を持つ任意のspeadsheetソフトウェア</td></tr></tbody></table>

外側境界セグメンテーションと imagej のプラグインで海綿骨の定量化を支援

Outer-Boundary Assisted Segmentation and Quantification of Trabecular Bones by an Imagej Plugin

マイクロ コンピューター断層撮影 (マイクロ CT) は、定期的に骨量と異なる骨損失条件下で小動物の骨梁の微細構造プロパティを評価するために使用されます。マイクロ CT 画像の骨の分析のための標準的なアプローチは、スライスによって半自動手-輪郭、労働集約的、間違いやすい作業であります。骨の外側の境界、海綿骨を識別して少ないオペレーター バイアスとき適切な精度で自動的に分割によると海綿骨の自動セグメンテーションのための効率的な方法は、ここで説明しました。分割パラメーターが設定されます。分割パラメーターのすべての組み合わせが変更された 1 つずつ順番に、関連するパラメーターと領域分割結果が満足のいくセグメンテーション パラメーターをプロファイルに領域分割結果の画像のスタックが表示されます。簡単に視覚的に確認します。プラグインの品質管理機能として理論値と測定量を比較することができます, シミュレートされた標準的なオブジェクトの量を示します。海綿の性質、骨梁の厚さの層によって定量化がこのようなプラグインによって報告され、選択した領域内のような特性の分布を簡単にプロファイリングできます。措置がここで一つだけ現在の商用ソフトウェアの出力から利用できない層によって定量化海綿骨に関するより多くの情報を保持し、構造変化の統計的分析が容易にさらに、各パラメーターの定量化された値は、サンプルごとに報告されます。したがって、記載されているワークフローは、精度と効率による海綿骨の分析により良いアプローチです。

骨梁の解析プラグインは自動的にセグメント化し、精度と海綿骨を定量化する設計されています。当初、骨の外側の境界が検出され、線引き後に穴充填操作骨外側皮質シェル内の任意の穴が満ちています。その後、外側の皮質骨を除外し、セグメント化された海綿骨を得る侵食操作を実行します。最後に、海綿骨部のセグメント化された地域の対策は明らかにした.
マイクロ CT 画像は本質的にノイズの多い、区切りよく定義済みの任意のパラメーターを使用して正確に骨の外側の境界を識別するために失敗します。満足のいくセグメンテーション パラメーターを選択するためのパラメーターの組み合わせの多くをしようとする退屈な労働集約的です。骨群のパラメーターの共通セットを選択することを容易にも十分なパラメーターの組み合わせを選択する際に支援するために自動的に設定の範囲で 1 つずつパラメーターを変更するためのプラグインをプロファイリング パラメーターを指定するため、サンプル。<strong class="...

セグメント化および定量化 ImageJ プラグインを使用して骨の外側の境界に基づく 2 D と 3 D 画像の海綿骨のワークフローを提案します。このアプローチはより効率的かつ現在の手動手輪郭アプローチよりも正確な現在の商用ソフトウェアでは利用できないする層によって数量を提供しています。

外側境界セグメンテーションと Imagej のプラグインで海綿骨の定量化を支援

Micro-computed tomography (micro-CT) is routinely used to assess bone quantity and trabecular microstructural properties in small animals under different ...

この手順の全体的な目標は、海綿骨の構造測定値を正確かつ効率的に自動的に定量化することです。この方法は、不規則な構造を効率よく正確に測定する方法など、画像解析分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、このような手法による2次元または3次元オブジェクトの構造測定が、現在利用可能な定量化アプローチよりも正確で効率的であることです。この手順を開始するには、まず、テキストプロトコルで説明されているように、ImageJソフトウェアと小柱解析プラグインをインストールします。ImageJソフトウェアを開きます。「Plugins」、「BoMomics」、「Simulate Objects」で、「Circle」ボタンをクリックします。結果のポップアップウィンドウで、直径として「200」と入力し、[OK]をクリックして、直径200ピクセルのシミュレートされた円を生成します。生成された円をTIFF形式で保存します。次に、Plugins、BoMomics、Simulate Objectsで、四角ボタンをクリックします。ポップアップで、200 と辺の長さを入力し、[OK] をクリックして、辺の長さが 200 ピクセルのシミュレートされた正方形を生成します。TIFF形式で保存します。次に、同じメニューで、[球体]ボタンをクリックします。直径として 30 を入力し、[OK] をクリックしてシミュレートされた球を生成します。[プラグイン]、[3D]、[ボリューム ビューア] をクリックして球体を表示し、TIFF 形式で保存します。最後に、Plugins、BoMomics、Simulate Objectsで、Cylinderボタンをクリックします。直径として 30 を、高さとして 100 を入力し、[OK] をクリックしてシミュレートされた円柱を生成します。この後、[プラグイン]、[3D]、[ボリューム ビューアー] をクリックしてシリンダーを表示し、TIFF 形式で保存します。まず、ImageJソフトウェアを開き、スキャンした画像を開くかインポートします。下部のスクロールバーをスライドしてスライスを選択し、[画像]、[調整]、[しきい値]ボタンをクリックします。[Threshold] ポップアップ ウィンドウで、最小しきい値と最大しきい値を調整して、ボーンが背景から十分に分離されるようにします。最小しきい値を皮質骨のしきい値として記録します。次に、「Plugins」、「BoMomics」、「Trabecular Parameter Profiling」ボタンをクリックします。ポップアップウィンドウで、スライスインデックスを代表スライスの位置に設定します。「Cortical Bones」、「Range」、および「Step」の値を設定して、プロファイリング・セグメンテーション・パラメーターの皮質しきい値のセットを計算します。この後、[ノイズの直径]、[ステップ]、および[範囲]の値を設定して、解析のノイズ値のセットを指定します。穴の値のセットを計算するために、穴の直径(Hole Diameter)、ステップ(Step)、および範囲(Range)の値を設定します。「OK」をクリックして、パラメータ・プロファイリングを実行します。[パラメータ プロファイリング結果] ウィンドウで、セグメンテーション結果を視覚的に確認し、ボーンの外側境界が正確にアウトライン化されているスライス レイヤーを選択します。次に、「パラメータ・プロファイリング結果」テーブルの対応するエントリからプロファイリング・パラメータを取得します。海綿骨の分析を開始するには、ImageJソフトウェアを開き、スキャンした画像を開くかインポートします。「Plugins」、「BoMomics」、「Trabecular Segmentation」ボタンをクリックします。次に示すように、適切な解析パラメータを入力します。次に、[OK] をクリックして、小柱のセグメンテーションを実行します。「Trabecular Segmentation Results」ウィンドウで結果を視覚的に確認します。次に、抽出した海綿骨を [Segmented Trabecular Bones] ウィンドウに TIFF 形式で保存し、さらに分析します。この後、「Plugins」、「BoMomics」、「Trabecular Analysis」ボタンをクリックし、テキストプロトコルで説明されているように、適切な解析パラメータを入力します。「Results Reporting」セクションで、測定するパラメータを 1 つ以上選択します。この場合、オプションは 2 次元または 3 次元で測定された海綿骨の体積、総体積、および厚さです。海綿体解析を実行するには、2Dと3Dの両方のチェックボックスを選択し、クリックしてオブジェクトの定量化を開始し、ImageJソフトウェアでシミュレーション画像を開きます OK.To。[Plugins]、[BoMomics]、[Trabecular Analysis] ボタンを選択し、適切な分析パラメータを入力します。[Start]、[End]、[Outline Boundary]、および [Trabecular Bones] のデフォルト値はそのままで、[Noise Reduction Diameter]、[Hole Filling Diameter]、および [Cortical Thickness Diameter] を 0 に設定します。[結果レポート]セクションで、測定するパラメータとして[2D]と[3D]の両方を選択します。次に、[OK]をクリックして、シミュレートされたオブジェクトに対して小柱解析を実行します。この後、キャリブレーションされた骨量、総体積、骨ミネラル含有量、骨体積分率、および骨ミネラル密度をスプレッドシートの列で計算し、テキストプロトコルに概説されているようにデータを分析します。この研究では、ImageJプラグインを使用して、海綿骨を自動的にセグメント化し、定量化します。さまざまなパラメータ条件を使用した代表的なパラメータプロファイリング解析では、ボーンの外側の境界を描写する際に、一部の組み合わせが他の組み合わせよりも正確であることが明らかになりました。次に、海綿骨の測定値を定量化するために、セグメンテーションと分析が行われます。このセグメンテーションの結果は、スライスごとに視覚的に確認できます。骨の体積、総体積、グレー値の合計、および厚さの生の定量化は、分析中に選択したオプションに応じて、2次元または3次元で報告できます。スキャンしたマイクロCTデータセットからキャリブレーション情報を抽出し、骨量、総体積、骨ミネラル含有量、骨体積分率、骨ミネラル密度のキャリブレーション測定値を計算します。その後、それらの分布は、選択した解析領域で、レイヤーの位置に対してレイヤーごとにプロファイリングできます。この手法を習得すると、適切に実行すれば、500の画像レイヤーの海綿骨を10〜20分で定量化できます。この手法のアイデアを最初に思いついたのは、マイクロCTベンダーのソフトウェアによって報告された結果が、同じ経験豊富なオペレーターによって同じデータセットを解析した場合に再現性がないことがわかったときでした。このビデオを見れば、適切な骨セグメンテーションパラメータを選択する方法と、最小限のユーザー操作で長骨の分析を行う方法について十分に理解できるはずです。

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高スループットコルティカル骨サンプルの採取と分析のための断面化、スコアリング、画像処理ガイド

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TrackMate カルシウムイメージング分析(TACI)は、z軸の動きを調べ、各zスタックの最大値を特定して、対応する時点での細胞の強度を表す、3Dカルシウムイメージング分析用のオープンソースのImageJプラグインです。横方向(x / y)方向に重なり合うが、異なるz平面上にあるニューロンを分離できます。...

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このプロトコルはヘマトキシリンEosin (HE)の汚損およびマイクロコンピュータ断層撮影(マイクロCT)の技術の結合によって骨粗しょう症のマウス...

骨粗鬆症マウスモデルにおける海綿骨マイクロアーキテクチャ評価

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外側境界セグメンテーションと Imagej のプラグインで海綿骨の定量化を支援

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