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

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。