Name: カーブレット変換ベースのツールを使用したフィブリラーコラーゲンの定量化 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-11-11T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 58 s
Description: 学ぶカーブレット変換を用いた細胞外マトリックス内フィブリラーコラーゲン組織の定量化手法。CT-FIREツールで個別繊維抽出と領域解析を行い、疾患関連のコラーゲン変化を効率的に評価できます。

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ロブ・ノワク博士を含め、長年にわたりCT-FIREとCurveAlignに多くの貢献者とユーザーに感謝します。 キャロリン・ペールケ博士、ジェレミー・ブレドフェルト博士、グニート・メータ博士、アンドリュー・ライヒト博士、マット・コンクリン博士、ジェイン・リスル博士、パオロ・プロヴェンツァーノ博士、ブレンダ・オグル博士、パトリシア・キーリー博士、ジョセフ・スズルシェフスキ博士、スザンヌ・パウニク博士この研究は、半導体研究公社、モルグリッジ研究所、NIHがK.W.EにR01CA199996、R01CA181385、U54CA210190を助成金として提供しました。

著者らは開示するものは何もない。

このプロトコルは、繊維状コラーゲン定量のためのCT-FIREとCurveAlignの使用を記述し、コラーゲン繊維またはCT-FIREまたはCurveAlignによる分析に適した他の線状または繊維状の細長い構造を有する任意の画像に適用することができる。例えば、エラスチンや弾性繊維は、このプラットフォーム上で同様の方法で処理することができます。我々は、計算生成合成繊維21に関する両方のツールをテストした。アプリケーションに応じて、ユーザーはデータに最も適した分析モードを選択する必要があります。CTファイバー解析モードでは、CTのカーブレットを直接使用して繊維の位置と向きを表し、局所的な繊維構造の変化に敏感です。CTモードは、ノイズレベルが高い、繊維が曲がりくねっている、または繊維の厚さのばらつきが高いなど、複雑な条件で繊維とその向きを見つけるために使用することができます。しかし、CTモードは画像の最も明るい部分のみを拾うため、画像強度に大きなばらつきがある場合、強度が低い繊維を見逃す可能性があります。
また、CTモードでは個々のファイバに...

フィブリラコラーゲンは顕著で、構造ECM成分である。彼らの組織は、組織機能に影響を与え、骨形成不全1、心臓機能不全2、および創傷治癒3から乳癌4、5、6、卵巣7、8、腎臓9、および膵臓癌10を含む異なるタイプの癌に至るまで、多くの疾患の進行に関連している可能性が高い。確立された多くのイメージングモダリティは、第2高調波発生顕微鏡11のようなフィブリラコラーゲンを可視化するために使用することができ、光場または蛍光顕微鏡または偏光顕微鏡12、液晶系偏光顕微鏡(LC-PolScope)13、および電子顕微鏡14と共に染色または染料。フィブリラコラーゲン組織の重要性が明らかになり、これらの方法の使用が増加し、コラーゲン繊維分析法の改善の必要性も高まっています。
フィブリルコラーゲンの自動測定のための計算方法の開発には多くの取り組みが行われてきました。自由に利用可能なソフトウェアツールは、主に、画像タイル17のピクセル15、16、またはフーリエ変換ベースのスペクトル解析に対して第1微分または構造テンソルのいずれかを採用することにより、繊維の配向または向きの計算に焦点を当てる。これらのツールはすべて、手動ステップの要件、雑多な背景でのファイバー エッジの検出の不正確さ、またはローカライズされた特徴の特徴付けの欠如などの制限の対象となります。
このプロトコルで説明する他の自由なオープンソースフリーソフトウェアツールと比較して、このプロトコルで説明されている方法では、CT(最適なマルチスケール、指向性画像表現法)を使用して、フィブリラのコラーゲン画像からノイズを除去し、ファイバーエッジを強化または追跡します。位置と方向に関する情報は、ピクセル単位またはウィンドウごとの間接的な情報を使用してファイバー編成のメトリックを推測するのではなく、ファイバーから直接提供できます。このCTベースのフレームワーク18、19、20、21は、主に2つの別々のリンクされた「CT-FIRE」18、21と「CurveAlign」19、21という名前のパッケージを介して、グローバル、ROI、またはファイバベースでファイバー組織を定量化することができます。ソフトウェアの実装に関する限り、CT-FIREでは、複数のスケールのCT係数を使用して、エッジを強化し、ノイズを低減する画像を再構築することができます。次に、CT再構成画像に個別の繊維抽出アルゴリズムを適用して、代表的な中心点を見つけ、中心点から繊維枝を伸ばし、繊維枝をリンクしてファイバーネットワークを形成するためのファイバーを追跡します。CurveAlign では、ユーザ指定のスケールの CT 係数を使用してローカルの繊維配向を追跡し、カーブレットの方向と位置を抽出してグループ化し、対応する位置で繊維の配向を推定します。この結果として生じる定量化フレームワークは、10年以上にわたって開発され、機能、ユーザーインターフェイス、モジュール性など、多くの面で大きく進化してきました。たとえば、このツールは、ローカルの繊維配向を視覚化し、長さ、角度、幅、直線などの個々の繊維特性を含む最大 30 のファイバー フィーチャ、密度や位置合わせなどのバルク測定を測定できます。さらに、ユーザは手動または自動でセグメント化された境界に対して繊維角度を測定することができ、これは、例えば、乳癌22および膵臓癌研究10における画像ベースのバイオマーカーの発達において重要な役割を果たす。このプラットフォームは、ROI分析、自動境界作成、後処理用の機能モジュールを含む、いくつかの機能モジュールを提供します。ROIモジュールはROIのさまざまな形状にアノータを付け、対応するROI分析を行うために使用できます。アプリケーションの例として、自動境界作成モジュールを使用して、ヘマトキシリンとエオシン(H&E)の明るいフィールド画像を第2高調波生成(SHG)画像で登録し、登録されたH&E画像から腫瘍境界の画像マスクを生成することができます。後処理モジュールは、個々の画像からの出力データファイルの処理と統合を容易にして、可能な統計分析を行うことができます。
この定量化プラットフォームは、プログラミングや画像処理の経験を必要とせず、数百または数千の画像を含む大規模なデータセットを処理することができ、生物学的または生物医学的用途のためのコラーゲン組織の効率的な定量化を可能にします。私たちも含め、世界中の多くの研究者によって、さまざまな研究分野で広く利用されています。CT-FIREとCurveAlign18、19、20、21に関する4つの主要な出版物があり、そのうち最初の3つは272回引用されています(Google Scholarによると2020-05-04)。このプラットフォーム(CT-FIREまたはCurveAlign)を引用した出版物のレビューは、約35の出版物が私たちのグループと共同で、他の(〜75)が他のグループによって書かれた分析のために直接使用した約110のジャーナルペーパーがあることを示しています。たとえば、 このプラットフォームは、次の研究のために使用されました: 乳癌22,23,24, 膵臓癌10,25, 腎臓癌9,26, 創傷治癒3,27,28,29,30,卵巣癌8,31,7, 子宮蓋靭帯32,低リンゲン歯腺33, 基底 細胞癌34、低酸素肉腫35、軟骨組織36、心臓機能障害37、ニューロン38、神経膠芽腫39、リンパ収縮40、線維性カッコ軟骨41、胃癌42、微小管43、膀胱線維症44とが挙げられる。図1は、SHG画像から乳癌19の腫瘍関連コラーゲンシグネチャを見つけるためにCurveAlignの癌イメージングアプリケーションを示す。図 2は、このプラットフォームの一般的な概略ワークフローを示しています。これらのツールは技術的には18、19、21、および CurveAlign によるアラインメント分析のための通常のプロトコル20も利用できますが、すべての重要な機能を示すビジュアル プロトコルが役立つ可能性があります。ここで示すように、視覚化されたプロトコルは、このプラットフォームを使用する学習プロセスを容易にし、ユーザーが抱える可能性のある懸念事項や疑問に対してより効率的に対処します。

<table><tbody><tr><td>CT-FIRE</td><td>ウィスコンシン大学マディソン</td>校 <td>N/A</td><td>から入手可能なオープンソースソフトウェア https://eliceirilab.org/software/ctfire/</td></tr> <tr><td>CurveAlign</td><td>ウィスコンシン大学マディソン校</td><td>N/A</td><td>から入手可能なオープンソースソフトウェア https://eliceirilab.org/software/curvealign/</td></tr></tbody></table>

カーブレット変換ベースのツールを使用したフィブリラーコラーゲンの定量化

Quantifying Fibrillar Collagen Organization with Curvelet Transform-Based Tools

フィブリラールコラーゲンは、顕著な細胞外マトリックス(ECM)成分であり、そのトポロジー変化は、乳癌、卵巣癌、腎臓癌および膵臓癌を含む幅広い疾患の進行に関連していることが示されている。自由に利用できる繊維定量化ソフトウェアツールは、主に繊維の配置や向きの計算に焦点を当てており、手動ステップの要件、騒々しい背景での繊維エッジの検出の不正確さ、または局在化された特徴の欠如などの制限の対象となります。このプロトコルで説明するコラーゲン繊維定量ツールは、曲線変換(CT)によって可能になる最適なマルチスケール画像表現を使用して特徴付けられる。このアルゴリズムアプローチにより、他のツールから得られた間接的なピクセル単位またはウィンドウごとの情報を使用するのではなく、繊維から直接位置情報と向き情報を提供するために、フィブリラコラーゲン画像からのノイズの除去とファイバエッジの強化が可能になります。この CT ベースフレームワークには、"CT-FIRE" と "CurveAlign" という名前の 2 つの別個のリンクされたパッケージが含まれ、グローバル、関心領域 (ROI)、または個々のファイバ ベースでファイバー組織を定量化できます。この定量フレームワークは、10年以上にわたって開発され、現在では包括的でユーザー主導のコラーゲン定量プラットフォームへと進化してきました。このプラットフォームを使用すると、長さ、角度、幅、直線などの個々のファイバ特性、密度や位置合わせなどのバルク測定など、最大約30のファイバフィーチャを測定できます。また、手動または自動でセグメント化された境界に対して、ファイバ角度を測定することもできます。このプラットフォームには、ROI 分析、自動境界作成、後処理用のモジュールなど、いくつかの追加モジュールも用意されています。このプラットフォームを使用すると、プログラミングや画像処理の経験が必要ではなく、数百または数千の画像を含む大規模なデータセットを処理することができ、生物学的または生物学的医療用途のためのコラーゲン繊維組織の効率的な定量化を可能にします。

これらの方法は、多くの研究で正常に適用されています。.いくつかの典型的な用途は、例えば: 1) Conklinら22 腫瘍関連コラーゲンシグネチャを計算するためにCurveAlignを使用し、コラーゲン線維がより頻繁に、その下で管癌(DCIS)病変において管周囲に垂直に整列することを発見した。2) Drifkaら10 は、CurveAlign の CT-FIRE モードを使用して膵管腺癌および正常/慢性膵炎組織の間質コラーゲンアライメントを定量化し、正常/慢性組織と比較して癌組織のアライメントが増加していることを発見した。3) Alkminら7 は、経基性コラーゲンのSHG画像からF-アクチン線維および全体的なコラーゲンアライメントの角分布を定量化するためにCurveAlignを使用し、マトリックス形態が細胞運動およびF-アクチンアライメントを駆動する上で重要な役割を果たしていることを示した。4) LeBertら3 ゼブラフィッシュ創傷修復モデルの...

ここでは、正常組織と疾患組織の両方の細胞外マトリックスでフィブリラーコラーゲン組織を定量化するための曲線変換ベースのオープンソースMATLABソフトウェアツールを使用するプロトコルを提示する。このツールは、コラーゲン繊維や他の種類の線状の構造を持つ画像に適用することができます。

Fibrillar collagens are prominent extracellular matrix (ECM) components, and their topology changes have been shown to be associated with the progression ...

このツールは、多くの疾患に関連する細胞外マトリックスの線維性コラーゲン組織の変化を、グローバルな関心領域および個々の繊維ベースで定量化するのに役立ちます。このツールは、最適なマルチスケール指向性画像表現方法であるカーブレット変換を使用して、画像ノイズを除去し、ファイバーエッジを強化します。包括的でユーザーフレンドリーなモジュールにより、効率的な定量化が可能になります。個々のファイバー抽出については、プロトコルに従ってCT-FIREを開き、[ファイルを開く]をクリックして、目的の画像を1つ以上選択します。パラメータパネルで、updateをクリックし、バックグラウンドの閾値と核生成の検索半径を調整します。すべてのパラメータを設定したら、[実行] をクリックします。解析が完了したら、出力テーブル内の任意の要素をクリックして結果を視覚化し、ctFIREout サブフォルダで出力ファイルを確認します。関心領域を分析するには、[開いているファイル] をクリックして 1 つ以上の画像を読み込み、注釈を付ける画像を選択します。実行オプションパネルで、ドロップダウンメニューから[Region of interest manager]を選択し、[run]をクリックしてRegion of interest managerモジュールを起動します。次に、描画領域の関心領域メニューDドロップダウンメニューをクリックし、関心領域を描画します。フルイメージCT-FIRE解析が行われ、結果がデフォルトディレクトリに保存されている場合は、関心領域リストで1つ以上の関心領域をクリックし、CT-FIRE関心領域アナライザーをクリックして、ポスト関心領域分析モジュールを起動します。フルイメージCT-FIRE解析が行われていない場合は、関心領域リストで1つ以上の関心領域をクリックし、[ROIにCT-FIREを適用]をクリックして、選択した関心領域にCT-FIRE分析を直接適用します。高度なポストプロセッシングを行うには、「out. adv」チェックボックスをオンにして「ポストプロセッシング」をクリックし、アドバンスドポストプロセッシングのグラフィックインターフェイスを起動します。解析モジュールで、[ファイルを選択してファイバーを視覚化]をクリックして、[元のファイバー]タブのラベルに基づいてファイバー番号を入力できるようにします。[更新の確認] をクリックしてしきい値処理に移動し、[しきい値処理] ボックスをオンにしてしきい値設定を有効にします。ドロップダウンメニューから4つのしきい値オプションのいずれかを選択し、1つ以上のファイバープロパティのしきい値パネルに目的のしきい値を入力します。次に、[しきい値]をクリックして上記のしきい値条件を適用し、名前がメトリック視覚化で終わるプロンプト図を確認して、選択したファイバーがカスタマイズされたカラーマップで元の画像にオーバーレイされていることを確認します。しきい値を設定したら、[Save Fibers] をクリックして選択したファイバー情報を保存し、[Generate Stats] をクリックして [OK] をクリックし、サマリー統計を生成します。複数の画像の結果を組み合わせるには、バッチ モードを確認し、分析する複数の画像を選択してから、図に示すように要約統計を生成します。CTベースのファイバー機能を抽出するには、プロトコルに従ってCurveAlignソフトウェアを開き、メインのグラフィックユーザーインターフェースで画像の取得をクリックし、プロンプトウィンドウから1つ以上の画像または画像スタックを選択します。「保持する係数」の値の割合、繊維解析で使用される CT の最大係数の割合を入力し、「実行」をクリックします。繰り返して、望ましいしきい値を設定します。プロセスが完了すると、各画像の一部のサマリー統計が出力テーブルに表示され、すべての出力ファイルは元の画像のディレクトリ内のCA_outという名前のサブフォルダに自動的に保存されます。CT-FIREベースのファイバーフィーチャーを抽出するには、ファイバー解析方法のドロップダウンメニューをクリックし、CT-FIREファイバーを選択して、ファイバーの中心点とファイバー角度を使用してファイバーを表します。腫瘍境界の相対アライメント解析では、TIFF境界条件を選択します。CurveAlignソフトウェアを開き、メイングラフィックユーザーインターフェイスで[画像を取得]をクリックし、プロンプトウィンドウから1つ以上の画像または画像スタックを選択します。primary parametersパネルで、最も近い境界からの距離を入力して、この距離範囲内のファイバーのみを評価します。出力オプションパネルで、境界の関連付けチェックボックスをオンにして、ファイバー、ファイバーセグメント、またはカーブレットに関連付けられた境界上のポイントを視覚化できるようにし、実行をクリックしてから、出力テーブルをクリックして結果を視覚化します。フル イメージの CurveAlign 解析が実行され、結果がデフォルト ディレクトリに保存されている場合は、関心領域リストで 1 つ以上の関心領域をクリックし、[CurveAlign 関心領域アナライザー] をクリックして、関心領域後の分析を実行します。フル イメージの CurveAlign 解析が行われていない場合は、関心領域リストで 1 つ以上の関心領域をクリックし、[関心領域に CurveAlign を適用] をクリックして、選択した関心領域に CurveAlign 分析を直接適用します。この画像では、組織マイクロアレイコアの重ね合わせ画像を観察することができます。拡大鏡では、関心領域内の腫瘍境界に平行および垂直な線維を観察することができる。CurveAlign 出力オーバーレイ画像は、腫瘍の境界と代表的な線維の位置と向きを示しています。この方法は、コラーゲン線維だけでなく、エラスチンなどの他の線状構造の定量にも使用でき、がんの早期診断と予後分析を促進する可能性があります。

quantifying-fibrillar-collagen-organization-with-curvelet-transform

Research

JoVE Journal

Bioengineering

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