Nailfold Capillaroscopy를 사용하여 모세관 밀도의 정량에 대한 재현 전산 방법

Summary

모세관 내시경 검사는 미세순환에서 모세혈관을 직접 시각화하기 위한 비침습적이고 효율적이며 상대적으로 저렴하고 배우기 쉬운 방법론입니다. 그러나 현재까지 모세관 내시경 데이터를 정량화하는 데 사용할 수 있는 복잡한 소프트웨어 프로그램의 신뢰성을 설명하는 출판물은 단 한 건에 불과합니다. 여기에서는 표준화된 알고리즘을 사용하여 모세관을 정량화하기 위한 간단하고 신뢰할 수 있는 프로토콜을 제시합니다.

Abstract

Capillaroscopy 직접 미세 순환을 시각화, 비 침습적 효율이 상대적으로 저렴하고 쉽게 배울 방법론이다. capillaroscopy 기술은 잠재적으로 가치있는 피부 질환, 안과, 류마티스 및 심혈관 임상 다양한 용도로 이어지는, 환자의 미세 혈관의 건강에 대한 통찰력을 제공 할 수있다. 또한, 종양의 성장은 종양 내 미세 혈관 밀도를 측정함으로써 정량화 될 수있는 혈관 신생에 의존 할 수있다. 그러나,이 기술없이 표준화에 현재 조금이고, 지금까지 단 하나의 공보 capillaroscopy 데이터 정량을 위해 현재 사용 가능한 복잡한 컴퓨터 기반 알고리즘의 신뢰성을보고한다. ^(1)이 논문은 새로운 간단하고 신뢰할 표준화 모세관 카운팅 알고리즘을 설명 nailfold capillaroscopy 데이터를 정량합니다. 간단하고 재현성 컴퓨터 capillaroscopy 알고리즘 등이 더 용이하게하는 것처럼연구자와 임상의 간의 기술의 광범위한 사용. 많은 연구자들은 현재 결과 사용자의 피로와 주체성을 촉진, 손으로 capillaroscopy 이미지를 분석. 이 논문은 신규 한 설명하기 쉬운 화상 처리 알고리즘 재현성, 반자동 카운팅 알고리즘 이외에 자동화. 이 알고리즘은 주관성을 감소시키면서 분 화상의 분석을 가능하게; 트레이닝 시간의 최소량은 (우리의 경험에서, 1 시간 미만)의 기술을 배울 필요가있다.

Introduction

미세 혈관 이미징. 많은 잠재적 임상 적용에 급속히 성장하는 분야, 예를 들면 ^2, 종양 가능한 치료 방법으로 종양과 통찰력의 상태에 관한 유용한 정보를 산출, 종양 혈관 신생의 범위를 결정하는 미세 혈관 이미지를 사용하고있다. ^{(3) (4)} 단, nailfold의 capillaroscopy 아마도 미세 혈관 이미징의 가장 비용 효율적이고 광범위하게 적용 할 수있는 형태이다. 연구진은 모세관 형태를 혈류 속도를 연구하고 조사하는 비디오 nailfold의 capillaroscopy을 사용하고 있습니다. ^{(5) (6)} 비디오 및 정지 영상 nailfold의 capillaroscopy 모두를하고 있습니다 부속 진단 및 전신 경화증으로 레이노 현상과 다양한 결합 조직 질환 치료를위한 신경. ²

Nailfold capillaroscopy뿐만 아니라 다양한 잠재적 인 심장 혈관 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 현재 연구 사용 nailfold의 capillaroscopy 시사그 당뇨병 유형 1과 유형 2의 환자는 당뇨병이 아닌 개인들에 비해 불변 모세관 밀도 이상 모세관 형태의 높은 유병률을 나타내고, 아직. ^7-8 Capillaroscopy 또한 고혈압 실험적으로 연구되고있다. 감소 모세관 밀도로 이어지는 구조 모세관 진공이 아닌 고혈압 사람들에 비해 고혈압 개인에서 입증되었다. ^9-10 이러한 이전 고혈압 환자는 달리 구조 진공을 전시, 최근의 연구가 있음을 보여 주었다 (40 위의 평균 연령) 젊은 고혈압 환자는 구조 진공없이 기능 진공이 (세 미만 40 세 의미). ^(11)이 기능 진공 전에 발생 제안 및 구조 진공 시간에 걸쳐 진행된다.

흥미롭게도, 고혈압 환자는 페린도 프릴과 같은 특정 항 고혈압 약물로 치료 / 인다 파 미드는 규범을 표시알 모세관 밀도와 처리 후의 내피 기능, ACE (안지오텐신 전환 효소) 억제제 또는 이뇨제로 치료 것과 필적 혈압 조절에도 불구하고 낮은 모세관 밀도를 유지한다. ^(12)이 일부 항 고혈압 약물 모세관을 역전시킴으로써 모세관 밀도를 정상화 수 있음을 시사 고혈압에 의한 진공. 또한, 다른 연구자는 소금 섭취 감소 고혈압 개인의 기능적 및 구조적 모세관 희박 반전 리드 것으로 나타났다. ¹³

이 기술의 다양한 잠재적 인 임상 적용에도 불구하고, 기술에 약간의 표준화가 모세 혈관 밀도 이미지를 정량을 위해 존재한다. ⁽²⁾ 지금까지 연구자들은 모세 혈관 밀도 결과 내 관찰자 간 관찰자의 관점 만 정확한을 경우 모두에서 재현 할 수 있음을 발견했다 같은 지역 각 시간을 계산하고있다. ^{1,14 (15)} 참고로, 이전의 연구는 크게 수동으로 느리고 주관적인 과정이다 육안, ^{9 16 17 18를} 사용하여 모세관 카운트를 수행했습니다.

모세관 이미지의 정량을위한 표준화, 컴퓨터 기반의 알고리즘은 이론적 capillaroscopy의 임상 적용을 용이하게, 덜 주관으로보다 효율적이고 재현성있는 데이터 분석을 제공합니다. 일부 연구자들은 참으로. nailfold capillaroscopic 사진에서 데이터를 정량화하기 위해 ^{1,6 19 20} 그러나, 현재까지 단 하나의 게시 capillaroscopy 데이터, ¹ 정량에 사용할 수 복잡한 소프트웨어 프로그램의 신뢰성에 대해 설명을 컴퓨터 기반의 프로그램을 사용하고이 프로그램은 다음과 같이 복잡 이전에 동일한 시야를 계산하기위한 요구 사항에 의해 위에서 언급. 여기서는 허용 표준 알고리즘을 이용하여 정량 모세관을위한 간단하고 신뢰성있는 프로토콜을 제시복수의 시야의 용도. 복수의 시야의 사용뿐만 아니라 절차를 단순화 할뿐만 아니라 모세관 카운트 정상적인 생물학적 변화의 평가를 허용한다.

본 연구의 목적은 모세관 정량 처리를 표준화 및 재현성 효율적인 컴퓨터 기반의 알고리즘을 설명하기위한 것이다. 이러한 방법은 완전히 자동화되지 않지만 그들은 매우 작은 사용자 입력을 필요로하고, 이미지의 신속하고 신뢰성있는 정량을 제공한다.

Protocol

주 : 모세관 이미지를 획득하기위한 획득 프로세스는 이전에 간행되었으며, 해당 이미지 획득 및 분석 컴퓨터 프로그램을 갖는 디지털 스틸 카메라를 이용하여 수행된다 ^{(11) (21)이} 실험실 분석을위한 영상 획득을 단순화 분석 아닌 동영상을 정지 영상을 이용한다.. 다음은 이미지에서 모세 혈관을 정량을위한 새로운 기술에 대해 설명합니다.

1. 이미지 향상 과정

1. 흑백 디지털 카메라와 디지털 이미지를 얻습니다. 이러한 카메라 눈금자로 알려진 길이의 물체의 사진을 촬영하여 알려진 크기의 객체 이미지들을 보정. 이 프로세스는 측정을 정확하게 처리 후 모세관을 계산하는 컴퓨터 프로그램을 허용한다. 이상적으로 높은 정밀도, 십자선 (그것으로 에칭 통치자와 유리의 과학적으로 제조 된 조각)이 사용되어야한다. 1mm 평방의 화소 수를 측정컴퓨터 프로그램을 사용하여 상자.
   참고 :이 프로토콜의 재현성 및 표준화의 핵심은 계산됩니다 1mm ² 상자의 적절한 배치에 크게 의존한다.
2. 모세 혈관의 시각화를 극대화 배경, 모세 혈관을 어둡게하고 밝게 대비 향상 도구를 사용합니다. 배경에서 모세 혈관의 초기 분화 이후 단계에있는 이미지의 적절한 자르기 중요하다. 사용하여 이미지 조정하여이 작업을 수행에서이 클릭하려면 "가장 적합한 히스토그램을."캡처, 강도, 이미지 히스토그램, 최적입니다.
3. 새로운 화상으로서 모세관 카운팅 ROI를 자르 (관심 영역을 선택). 1mm 대등 530 화소의 이미지를 보정하여 결정 하였다 1mm ² 상자를 사용한다. 자른 이미지는 이미지의 맨 위에 모세관 루프의 정점을 배치 있는지 확인합니다.
4. 그래서 미래의 모든 이미지 조정이 고르게에 적용 할 이미지를 평평이미지. 에이 클릭하려면 : 프로세스 탭, 2D 필터를 평평하게, "밝은,"개체 폭의 BG 강도는 "75,"적용 할 수 있습니다.
5. 모세 혈관이 최대로 가시화되도록 영상의 콘트라스트를 올린다. 이렇게하려면 클릭 : 75에 대비 인상, 탭 표시를 조정합니다.
6. 프로세스 탭, 2D 필터, 반점 제거, 커널 크기 7 × 7을 클릭하여 모세 혈관의 가장자리를 부드럽게 이미지를 반점 제거, 적용됩니다.
7. 모세관은 검은 색 및 흰색 배경하므로 화상의 명암을 마무리. "가장 적합한"모델 히스토그램을 조정하여이 단계를 수행합니다.
   참고 : 처리 된 이미지는 다음 단계를 다음과 같이해야하는지의 예를 들어 대표 결과에 그림 2 참조하시기 바랍니다.

모세관 수를 수행 2. / 정량 모세관 밀도

1. 각 이미지를 수동 "타겟 오브젝트"를 이용 featur 잘 정의 모세관의 한 부분을 선택객체가 프로그램에 의해 계산하기로 전자 인식합니다. 그리고, 계산 알고리즘에 의해 무시 될 필요 영역에 참조로, "배경"기능을 이용하여, 배경의 작은 부분을 선택한다.
   주의 : 이러한 하이라이트 조합 배경 잡음을 무시하면서 모든 모세관이 강조되게. 정량 (카운팅) 프로토콜은 컬러 및 형태에 기초하여 상기 이미지의 부분을 구별하는 컴퓨터 기능을 이용한다.
2. 즉시 영상 장비와 이미지의 모든 모세 혈관을 계산하는 카운트 기능을 사용합니다. 모세관으로 배경 잡음을 계산 피하기 위해 5 픽셀 카운트 오브젝트의 최소 직경을 설정한다.
3. 보다 신뢰성 평가를 얻기 위해서는 4 이미지 - 각 개인에 대한, (3)의 평균을 계산.
   참고 : 이미지가 계산 과정에서 같이해야하는지의 예를 들어 대표 결과에 그림 3을 참조하십시오.

3. 작성 및 이미지 처리를 자동화하는 매크로를 사용하여

주 : 시간을 절약하기 위해, 매크로 자동 하나 또는 많은 이미지에 특정 프로세스 시퀀스를 수행하기 위해 생성 될 수있다. 이 시퀀스는 이미지 수정 빨리 만들기 위해 사용자 정의 할 수 있습니다. 본질적으로,이 매크로는 이미지가 처리되는 방식을 기억하고 신속하고 사용자 입력없이 모든 단계를 수행합니다. 매크로없이 사진 당 약 8 분 반대로 12 모세관 이미지에 카운트를 수행하면, 매크로 (2 사진 당 분 3)과 20 ~ 30 분 사이에이 실습을합니다. 따라서 매크로를 사용하여 3 ~ 5 배 더 효율적 수동으로 각각의 이미지를 처리​​하는 것보다.

1. 매크로를 만들려면, "기록 매크로"를 선택하고 하나의 이미지에 위의 1 단계와 2 단계에 설명 된대로 단계 및 프로세스가 원하는 수행합니다. 나중에 참조 할 수 있도록 수행 된 이미지 처리 단계에 따라 매크로 이름을 지정합니다. 때 USI를미래의 사진에 매크로를 겨, 단순히 "매크로 실행"버튼을 클릭 프로그램이 자동으로 원하는 이미지 (들)에 기록 된 개선 사항을 적용합니다.
   참고 :이 연구소는 몇 초에서 방법의 제 1 단계 중 하나를 제외하고 모두 수행하기 위해 매크로를 사용합니다. 사용자 입력을 필요로하는 유일한 단계는 이미지를 자르고, 여기서 단계 1.2을 선택한다.

Results

이 화상 처리 순서의 목적은 정확하게 정량화 될 수 있도록 배경 이미지에서 모세관을 구별하는 것이다. 모두 불완전한 화상 처리 과도한 화상 처리는 모세관을 정량화하는 프로그램의 기능에 해롭다. 도 3에 도시 된 바와 같이, 불완전한 화상 처리는 배경으로부터 구별 모세관 어렵게한다. 이는 사용자가 상기 계산 방법은 정확하게 몇 모세관을 강조 할 수있는 사용자의 능력에 의존하기 때문에 용이 모세관의 경계를 구별 할 수있게하는 것이 중요하다. 도 3에 도시 된 바와 같이, 다른 한편으로, 불필요한 화상 처리 단계의 적용도 정량화 과정에 유해 할 수있다, 따라서 모세관 흐려지는로 이어질 수있다.

최적으로 처리 된 이미지는 30 초 내에서 계산하고 명확하게 같은 배경에서 모세 혈관을 구별 할 수있다서로 아니라 개별 모세관. 화상 처리의 예는도 3에 도시 된 화상과 계산도 2

Discussion

Nailfold capillaroscopy 다양한 종양, 심혈관 질환 및 류마티스 질환 응용 프로그램에 대한 미래에 임상 적으로 유용한 도구로 약속을 보여줍니다. 이미지 획득 과정은 연구자 중에서 상당히 일관성이 아직 영상 처리 및 분석을위한 다수의 방법이 현재 존재한다. 방법은 현재 컴퓨터 및 수동 모세관 수를 포함한다. 수동 계산은 시간 소모적이기 때문에 문제가 있고, 사용자의 주관에 따라 피로. 현재 컴퓨터 기반 방법은 이미지 강조 처리 및 정량화 과정 모두에서 사용자 입력의 높은 수준을 요구한다. 이미지 강화 단계가 완전히 자동화되어 여기에 설명 된 새로운 방법, 비교적 적은 훈련 또는 사용자 개입을 필요로한다. 사용자 입력은 처리 된 화상의 배경에서 모세관 구별 초기 카운팅 처리에 요구된다. 여기에 설명 된대로 자동 매크로를 사용하면 MANU보다 3 ~ 5 배 더 효율적입니다동맹 각각의 이미지를 처리​​.

신뢰할 수있는 표준화 된 컴퓨터 기반의 알고리즘은 capill...

Materials

List of materials used in this article

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Image-Pro Premier	Media Cybernetics, Inc	9.1	이미지 처리 소프트웨어