クリティカルサイズの骨欠損におけるユーザー定義の関心領域に対する縦断的マイクロコンピュータ断層撮影画像解析
June 24th, 2025
縦断的な in vivo ラット放射状欠損モデルにおけるユーザー定義の関心領域(ROI)を解析する方法を紹介します。この方法により、以前はマイクロコンピューター断層撮影(μCT)スキャン視野、標本の向き、および足場のベースライン存在のばらつきによって制限されていた異なる足場間の比較分析が可能になります。
私たちは、重大なサイズの欠損における骨再生を促進し、従来の足場と比較して治癒率を向上させることを意味するナノ粒子足場を開発しました。
現在の方法では、骨全体の骨量の変化を追跡することが多く、精度に欠けており、縦断モデルで関心のある局所的な領域を一貫して特定できます。当社のプロトコルにより、固体モデルにおける一貫した局所的な関心領域の追跡が可能になり、精度と縦断的分析が向上し、完全な骨量評価と比較されます。
これらの発見により、時間の経過に伴う骨再生をより正確に定量化し、私たちの研究の潜在的な翻訳的影響をより効果的に伝えることができます。
[講師]まず、比較データセットから抽出した半径ボーンを開き、右クリックします。次に、画像登録ウィザードを検索して選択します。プロパティ セクションで、抽出された半径ボーンの比較データセットにデータを設定し、抽出された半径ボーンの初期時点データセットを参照します。イメージ登録ウィザードのアクションセクションで、4 つのステップのうち 1 つで [スキップ] をクリックします。4 つのステップのうち 2 番目と 3 番目では、インタラクト・カーソルを使用してタブ・ボックスをデータセット間の共通領域に調整し、各ステップの後にアクションの下にある「適用」をクリックします。ステップ 4 のうち 4 で、メトリックを相関に、変換をリジッドに、プリアライメントを設定して主軸を整列し、アクションの下にある適用をクリックします。データセットを整列させた後、抽出された半径ボーンの比較週データセットを右クリックし、変換された画像のリサンプルを検索して選択します。プロパティ セクションで、抽出された半径ボーンの比較週データセットにデータを設定し、最近傍への補間、拡張モード、ボクセル サイズへの保持、パディング値を 0 に設定し、[適用] をクリックします。変換された新しいデータセットが生成されます。クリックすると、初期時点のオルソ スライスがオンになり、抽出された半径の初期時点データセットにデータを設定します。平面が半径ボーンを横方向にカットするように方向を設定します。プロパティセクションのスライス番号スライダーを使用して、スライス番号を調整して、クリティカルサイズの欠陥を囲む近位および遠位のスライスを識別します。骨折が橈骨の骨幹と両端で交わるスライス番号を決定し、文書化します。比較週のオルソ スライスをオンにし、抽出された半径の初期時点データセットにデータを設定します。次に、平面が半径ボーンを横方向にカットするように方向を調整します。プロパティ セクションのスライス番号スライダーを使用して、遠位オルソ スライスを示す初期時点データを使用して、比較週のスライス番号を初期時点の遠位スライスと一致するように整列します。比較週データセットの遠位スライスのスライス番号をメモし、近位スライスについて繰り返します。抽出された半径の初期時点をクリックし、プロパティセクションでクロップエディターツールをクリックします。切り抜きエディターのポップアップで、X、Y、またはZフィールドに最小値と最大値を入力します。対象領域が調整されるにつれて表示ウィンドウを観察し、[OK] をクリックしてデータセットをトリミングします。比較週のデータセットに対して切り抜き手順を繰り返します。初期時点データセットの体積を決定するには、抽出された半径の変換された初期時点データセットを右クリックし、材料統計を検索して選択します。プロパティ セクションで、データを変換された初期時点データセットとして設定し、材料を選択して [適用] をクリックします。新しい材料統計データセットをクリックし、プロパティウィンドウでスプレッドシートの表示をクリックします。ウィンドウの上にあるテーブルタブをクリックして、トリミングされた初期時点データセットのボリュームを表示します。比較週のデータセットに対して体積分析手順を繰り返し、テーブルタブに移動して、両方のデータセットを別々の体積タブで表示します。骨量の変化を視覚化するには、抽出された半径の比較週変換データセットを右クリックし、算術を検索して選択します。プロパティウィンドウで、入力Aを比較週変換データセットとして設定し、入力Bを初期時点データセットとして、入力Cをソースなしとして、結果タイプを入力Aとして設定し、オプションをオフのままにして、結果チャネルを入力Aのように設定し、式をABとして設定します。結果のデータセットをクリックし、F2キーを押してファイルの名前を変更します。 次に、この結果データセットを右クリックし、サーフェスの生成を検索して選択します。プロパティ ウィンドウで [適用] をクリックし、ポップアップ ウィンドウで [続行] をクリックして新しいサーフ データセットを作成します。サーフデータセットを右クリックし、サーフェスビューを検索して選択します。 算術結果のサーフェスビューが表示ウィンドウに表示されます。サーフェスビューの色を変更するには、プロジェクトビューウィンドウでサーフェスビューをクリックします。プロパティウィンドウで、色のドロップダウンを開き、定数を選択してから、カラーマップをクリックして好みの色を割り当てます。最初の週のデータセットの骨量の変化を表示するには、変換されたデータセットを右クリックし、抽出ラベルを検索して選択します。プロパティセクションで、ラベルを変換されたデータセットに設定し、ラベルIDを2に設定し、バイナリにエクスポートをオンにしてから、適用をクリックして結果データセットを生成します。次に、F2 キーを押して結果ファイルの名前を変更します。新しい結果データセットを右クリックし、サーフェスの生成を検索して選択します。プロパティ ウィンドウで [適用] をクリックし、ポップアップ ウィンドウで [続行] をクリックして新しいサーフ データセットを作成します。次に、新しいサーフ データセットを右クリックし、サーフェス ビューを検索して選択します。算術結果のサーフェスビューが表示されます。このサーフェスビューの色を変更するには、プロジェクトビューウィンドウでサーフェスビューをクリックします。プロパティウィンドウで、色のドロップダウンを開き、定数を選択してから、カラーマップをクリックして好みの色を割り当てます。それぞれをポリカプロラクトン足場で6週間治療した3つのユニークなラットモデルのマイクロCT画像が調査されました。0週目と6週目のソリッドモデルは、共有された解剖学的領域を使用して正常に整列され、直接の縦断比較が可能になり、マージされたモデルが生成されてレジストレーションの精度が確認されました。第6週の関心領域から第0週の関心領域を差し引くと、欠損部位内の骨量変化の明確な3Dモデルが明らかになりました。0週目から6週目までの骨量変化を視覚的に重ね合わせたところ、異なるポリカプロラクトン、つまりPCL足場群が全体的な骨量変化に変化をもたらすことが実証された。ただし、各 PCL グループ内の分析はユーザー間で一貫していました。
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概要
この研究は、経時的なin vivoラットの放射状欠損モデルにおけるユーザー定義の関心領域（ROI）を分析する方法を提示します。この方法は、マイクロコンピュータ断層撮影（µCT）のスキャンパラメータの変動によってもたらされる制限に対処し、異なるスキャフォード間の比較分析を容易にします。
主要な研究要素
科学分野
- 骨再生
- スキャフォード技術
- 経時的分析
背景
- 臨床的に重要な骨欠損には効果的な再生戦略が必要です。
- 従来のスキャフォードは最適な治癒率を提供しない可能性があります。
- 既存の方法は局所的な関心領域の追跡において精度に欠けます。
- マイクロコンピュータ断層撮影（µCT）スキャンは試料の向きによって異なります。
研究目的
- ナノ粒子スキャフォードを使用して骨再生を強化する。
- 従来のスキャフォードと比較して治癒率を改善する。
- 経時的研究において局所的な関心領域の一貫した追跡を可能にする。
使用方法
- 骨再生のためのナノ粒子スキャフォードの開発。
- 経時的なin vivoラットの放射状欠損モデルの実装。
- イメージングと分析のためのマイクロコンピュータ断層撮影（µCT）。
- ROIトラッキングに基づく異なるスキャフォードの比較分析。
主な結果
- 局所的な関心領域の追跡の精度の向上。
- ナノ粒子スキャフォードで観察された治癒率の向上。
- 異なるスキャフォードタイプ間の成功した比較分析。
- この方法は完全な骨量評価の制限に対処します。
結論
- 開発された方法により、骨再生をより正確に分析できます。
- 局所的なROIトラッキングはスキャフォードの性能を理解する上で重要です。
- このアプローチは臨床応用のためのより良いスキャフォード設計につながる可能性があります。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Quantitative longitudinal micro-CT analysis of user-defined regions of interest (ROIs) in critical-sized bone defects enables precise tracking of localized bone regeneration, directly supporting mechanistic de-risking and predictive confidence in early-stage bone repair studies. This capability addresses a key inflection point in preclinical scaffold evaluation by allowing consistent, reproducible measurement of bone volume changes within targeted anatomical sites. The approach enhances portfolio decision-making by providing robust, user-independent data for scaffold performance assessment.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables precise interrogation of bone regeneration hypotheses within defined anatomical regions.
- Supports functional validation of scaffold materials by quantifying localized bone repair over time.
- Improves predictive confidence for translational advancement by reducing measurement ambiguity.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated in vivo models for downstream scaffold screening workflows.
- Standardizes ROI-based quantitative outputs, enhancing reproducibility across users and studies.
- Enables reliable comparison of scaffold groups by isolating bone volume changes within critical defect sites.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical bone regeneration models with disease-relevant anatomical targets.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by supporting longitudinal outcome tracking.
- De-risks translational decisions by enabling robust, user-independent quantification of scaffold efficacy.
Pipeline & Workflow Integration
This ROI-based micro-CT analysis method integrates from early discovery through preclinical scaffold evaluation, supporting lead identification and risk-adjusted advancement.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing and pathway clarification for bone regeneration within targeted anatomical sites.
- Screening: Provides standardized, reproducible quantitative outputs for scaffold comparison.
- Analytics: Delivers volumetric measurements and visual overlays to compare longitudinal changes across conditions.
- Translational Research: Supports preclinical continuity by aligning measurement endpoints with translational goals.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable imaging and analysis workflow for diverse bone repair studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in bone regeneration studies.
- Operational Value: Standardizes analysis, improves reproducibility, and enables multi-user consistency.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency by providing robust quantitative endpoints.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of scaffold candidates for advancement.
Implementation Considerations
- Requires expertise in micro-CT imaging and anatomical alignment procedures.
- Depends on access to advanced imaging software and computational infrastructure.
- Necessitates cross-user standardization to ensure reproducibility of ROI selection and analysis.
- Adaptable to various preclinical bone defect models with appropriate anatomical referencing.
- Limited by the need for precise anatomical registration and consistent imaging parameters.
