Critical-sized bone defects에서 사용자 정의 관심 영역에 대한 종방향 마이크로 컴퓨터 단층 촬영 이미지 분석

Summary

종방향 in vivo rat radial defect model에서 사용자 정의 관심 영역(ROI)을 분석하는 방법을 제시합니다. 이 방법을 사용하면 이전에는 μCT(microcomputed tomography) 스캔 시야, 표본 방향 및 골격의 기준선 존재 여부의 변화에 의해 제한되었던 서로 다른 골격 간의 비교 분석을 수행할 수 있습니다.

Abstract

뼈 부피에 대한 마이크로 컴퓨터 단층 촬영(μCT) 이미징 분석은 종단 생체 내 연구에서 뼈 재생 잠재력과 결과를 조사하는 데 필요한 정량적 도구입니다. 뼈 분할을 위한 확립된 방법은 전체 뼈 μCT 분할 및 복잡한 해부학적 구조의 정렬을 위한 시각화 소프트웨어를 활용합니다. 이러한 세분화 프로토콜은 세분화, 정렬 및 분석을 위한 강력하고 정확도가 높은 방법을 제공하지만 사용자 정의 관심 영역(ROI) 분석 기능은 제한적입니다. 당사는 임계 크기의 골 결손을 둘러싼 사용자 정의 ROI 골 부피 분석을 허용하기 위해 이러한 방법을 확장하는 프로토콜을 제시합니다. 결함을 둘러싼 사용자 정의 ROI는 in vivo 종단 연구를 위해 시간이 지남에 따라 분석할 수 있습니다. 본 연구에서는 폴리카프로락톤(PCL) 대조군 골격을 각각 이식한 3개의 고유한 쥐 표본의 μCT 이미지를 조사합니다. 3명의 사용자(경험 2명, 초보자 1명)가 0주와 6주의 시점에서 모델을 분석하여 종단 연구 전반에 걸쳐 임계 크기의 결함을 둘러싼 ROI를 측정할 수 있는 능력을 보여줍니다.

Introduction

심각한 크기의 뼈 결손은 정형외과 치료 관리에 심각한 임상적 문제를 제기합니다. ASTM F2721에 따라 임계 크기의 결함은 길이가 관심 뼈 직경의 1.5-2배인 결함으로 특성화됩니다¹. 이러한 결함의 복구는 전통적으로 자가 및 동종 이식을 통해 이루어졌으며, 이는 절차적 비용, 2차 수술의 관련 위험 및 필요한 뼈 이식 부피에 의해 제한되었습니다². 현재의 뼈 재생 기술은 기계적 특성, 생체 적합성, 생체 활성, 혈관 형성 잠재력 및 분해 프로파일을 최적화하여 골전도성 및 골유도 효과를 모두 생성하도록 설계된 동종 및 이종 유전 골격의 사용에 중점을 둡니다 ^3,4,5. 연구된 생체 재료는 바이오 세라믹과 생체 고분자에서 금속 및 기타 복합 재료에 이르기까지 광범위하게 다양합니다⁶. 이러한 생체 재료의 변형은 뼈 재생 골격으로서의 잠재력을 조사하기 위해 in vitro 및 in vivo 모두에서 테스트됩니다.

μCT는 설치류 모델 ^7,8,9에서 뼈 형태, 구조 및 미세 구조를 평가하기 위한 비침습적 고정밀 이미징의 황금 표준입니다. 이 이미징 방식은 골절 치유 모델¹⁰에서 뼈 재생의 종단적, 생체 내 진행을 평가하기 위해 설명되었습니다. μCT 스캔에서 피질뼈와 섬유주뼈의 정량화를 표준화하기 위한 방법이 개발되었다⁹. 반자동 세분화 워크플로우는 복잡한 해부학적 구조를 가진 전체 뼈 세분화를 위해 상업적으로 이용 가능한 시각화 소프트웨어를 활용하여 개발되었습니다¹¹. 이러한 방법을 사용하면 다양한 경험 수준의 사용자가 표준화되고 재현 가능한 결과를 생성할 수 있도록 간단하고 접근하기 쉬운 방법을 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 방법은 사용자 정의 ROI를 조사할 수 있는 기능이 제한되어 있습니다.

여기에서는 시각화 소프트웨어를 사용하여 종방향 생체 내 쥐 모델에 대한 임계 크기의 골 결함을 둘러싼 사용자 정의 ROI 골 부피 분석을 허용하기 위해 현재 방법을 확장하는 프로토콜을 제시합니다. 종단 연구가 진행되는 몇 주 사이에 일관된 정렬 및 ROI 선택 방법을 수립하는 것은 강력한 프로토콜 개발에 필수적이었습니다. 초기 시점은 솔리드 모델의 일관된 방향을 보장하기 위해 후속 주 정렬을 위한 기준선으로 사용됩니다. 이러한 정렬이 제공되면 오버레이된 솔리드 모델에서 해당 μCT 이미지 슬라이스를 선택하여 임계 크기의 결함을 포함할 수 있습니다. 일관된 ROI는 슬라이스 위치뿐만 아니라 영역 내 슬라이스 수 비교를 통해서도 검증됩니다. 그런 다음 기준 모델에서 선택한 ROI를 다음 주에 복제하여 비교 정량적 분석을 수행할 수 있습니다.

Protocol

이 연구를 위한 종방향 μCT 이미지는 폴리카프로락톤(PCL) 기반 골격으로 처리된 성인 암컷 Charles River SASCO-SD 쥐의 3mm 심각한 방사상 결손에서 0주와 6주에 수집되었습니다. 모든 동물 사용은 로체스터 대학의 동물 자원 위원회(UCAR)에서 승인한 프로토콜에 따라 수행되었습니다. μCT 이미지 수집은 Scanco Medical VivaCT 40을 사용하여 수행되었습니다.

참고: 이 프로토콜의 기본 단계는 μCT 이미지 분할, 정렬, ROI 선택 및 자르기, 분석 및 시각화로 나뉩니다(그림 1). μCT 이미지 분할을 위한 프로토콜은 Kenney et al. (2022)¹¹에서 채택되었습니다.

그림 1: 요약 워크플로우 다이어그램. 프로토콜 단계는 주로 이미지 분할, 모델 정렬, ROI 선택 및 볼륨 분석으로 나뉩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

1. μCT 이미지 세분화

1. 소프트웨어 내에서 이미지 열기
   1. Amira 소프트웨어(이하 시각화 소프트웨어)를 실행하고 Open Data를 선택합니다. 팝업 창 내에서 원하는 폴더 디렉토리로 이동하여 파일의 초기 시점.dcm 선택합니다. Ctrl+A 를 눌러 모든 이미지를 선택하고 이미지 열기를 클릭합니다.
   2. 팝업 창에는 열린 이미지 데이터 세트에 대한 정보가 표시됩니다. 확인을 클릭하여 계속 진행합니다.
   3. 크기 조정에 대한 경고가 나타납니다. Convert to Float (기본 옵션)를 클릭하여 계속 진행합니다.
   4. 데이터 세트 아이콘이 프로젝트 보기 섹션 내에 나타납니다. 데이터 세트의 이름을 변경하려면 데이터 세트 아이콘을 한 번 클릭하고 F2를 누릅니다. 원하는 이름을 입력했으면 확인을 클릭합니다. 스캔을 식별하기 위한 명명 패턴을 설정합니다(예: '뼈 골격 재료' - 'WKX').
2. μCT 이미지 필터링 및 임계값 설정
   1. 프로젝트 보기 섹션에 이미지가 로드된 상태에서 Ortho Slice 기본 2D 뷰어를 클릭하여 2D 방향과 슬라이스를 봅니다. 2D 시각화가 오른쪽의 보기 창에 나타납니다.
   2. 이미지를 3D로 시각화하려면 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Volume Rendering을 검색한 다음 선택합니다. Volume Rendering의 Properties 섹션에서 Colormap lower threshold를 2500으로 조정하고 Enter 키를 누릅니다.
      참고: 2D 및 3D는 각각 Ortho Slice 또는 Volume Rendering 옆에 있는 파란색 사각형을 클릭하여 켜고 끌 수 있습니다. 오른쪽에 있는 보기 창의 경우 표시줄 위쪽을 따라 여러 보기 옵션을 사용할 수 있습니다. 여기에는 이미지를 이동, 회전 또는 확대/축소하기 위한 다양한 도구가 포함됩니다. 이미지 방향을 XY, XZ 및 YZ 보기로 변경하기 위한 도구 및 간단한 측정을 위한 도구.
   3. 필요에 따라 일부 데이터 세트에는 볼륨 편집을 사용하여 관심 영역 외부의 아티팩트 또는 데이터를 제거해야 할 수 있습니다. 볼륨 편집을 추가하려면 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Volume Edit를 검색한 후 선택합니다.
   4. Project View(프로젝트 보기) 섹션에서 Volume Edit(볼륨 편집)를 클릭합니다. 속성 섹션 내의 도구 오른쪽에 있는 첫 번째 드롭다운 창에서 TabBox를 선택합니다.
   5. 유지할 영역을 선택할 때 Interact 커서(보기 창의 상단 표시줄을 따라 있는 뾰족한 커서 아이콘)를 사용하여 녹색 모서리를 클릭하고 드래그하여 TabBox 를 조정합니다. TabBox 를 조정하려면 대체 보기(XY, XZ 또는 YZ)를 사용하여 제거할 영역을 식별해야 할 수 있습니다.
   6. TabBox가 유지할 영역을 둘러싸면 외부 잘라내기를 선택하여 TabBox 외부의 아티팩트 또는 데이터를 제거합니다. 수정된 새 데이터 세트가 프로젝트 보기에서 생성됩니다.
   7. Volume Rendering(볼륨 렌더링) 문자열을 클릭하여 원본 데이터 세트에서 수정된 데이터 세트로 드래그합니다. 이렇게 하면 보기 창에 표시된 이미지가 수정된 데이터 세트로 변경됩니다. Volume Rendering의 Properties 섹션에서 Colormap lower threshold를 2500으로 조정하고 Enter 키를 누릅니다.
   8. 수정된 데이터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Median Filter를 검색한 다음 선택합니다. Median Filter의 Properties 섹션에서 3D for Interpretation을 선택하고 Apply를 클릭합니다. 이렇게 하면 프로젝트 뷰 섹션에 필터링된(.filtered) 새 데이터 세트가 생성됩니다.
   9. 필터링된 데이터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고, Interactive Thresholding을 검색하고, 선택합니다. Interactive Thresholding(인터랙티브 임계값 설정)의 Properties(속성) 섹션에서 Preview Type(미리보기 유형)으로 3D를 선택하고 Intensity Range(강도 범위)의 낮은 값을 2500으로 조정한 다음 Apply(적용)를 클릭합니다. 이렇게 하면 프로젝트 보기 섹션에 새로운 임계값(.thresholded) 데이터 세트가 생성됩니다.
   10. Volume Rendering(볼륨 렌더링) 문자열을 클릭하여 수정된 데이터 세트에서 임계값이 설정된 데이터 세트로 드래그합니다. Interactive Thresholding을 끄고 Volume Rending을 켭니다(꺼져 있는 경우).
3. μCT 이미지 분할
   1. 필터링된 데이터 세트를 클릭한 다음 메뉴 표시줄 아래의 Segmentation을 클릭하여 Segmentation 탭으로 변경합니다. Segmentation 탭 내에서 컨트롤은 Project 탭의 컨트롤과 유사합니다.
      참고: Segmentation 탭 내의 보기 창과 관련된 몇 가지 추가 도구가 있습니다. 보기 창의 상단 모서리에 이미지가 보기 창을 채우도록 사용할 수 있는 +/- 확대/축소 버튼이 있습니다. 이미지는 보기 창의 아래쪽에 있는 왼쪽/오른쪽 스크롤 막대를 사용하여 보기 창의 중앙에 배치할 수 있습니다. 이 스크롤 막대 위에는 μCT 데이터 슬라이스를 이동하기 위한 두 번째 스크롤 막대가 있습니다.
   2. Segmentation 탭이 적절하게 설정되었는지 확인하기 위해 Segmentation Editor 섹션에서 Image는 필터링된 데이터 세트로 설정되고 Label 필드는 임계값이 지정된 데이터 세트로 설정됩니다. Materials (머티리얼) 섹션에서 Material 이라는 머티리얼에 더블클릭하고 이름을 Bone(본)으로 변경합니다.
   3. Segmentation Editor 아래에서 New를 클릭하여 새 레이블 필드를 만듭니다. 팝업 창에서 이전과 유사한 명명 규칙(예: 'Bone Scaffold Material' - 'WKX' - Markers)을 사용하여 이름을 바꾸고 Markers로 이름을 바꾸고 OK(확인)를 클릭합니다.
   4. 대체 뷰(XY, XZ 또는 YZ)를 사용하여 2D 뷰 창을 조정하여 이미지의 시상면 또는 관상면 뷰를 표시합니다.
   5. 선택 섹션 내에서 brush, lasso, wand 및 threshold를 사용하여 관심 영역을 식별합니다. 이 프로토콜의 경우 브러시 도구를 선택합니다. 브러시 도구의 크기를 조정하십시오. 일반적으로 중간 크기의 포인터가 잘 작동합니다.
   6. 이미지 스택을 radius 뼈가 표시되기 시작하는 첫 번째 슬라이스로 조정합니다. 이를 위해서는 요골과 척골에 속하는 부피와 시작 시점을 결정하기 위해 슬라이스를 여러 번 이동해야 할 수 있습니다.
   7. 조각이 식별되면 브러시 커서를 사용하여 이 뼈 세그먼트 주위를 클릭하고 드래그하여 그립니다. 커서가 그려진 곳에 빨간색 선이 나타납니다. 뼈 바깥쪽이 아니라 뼈 부분 안쪽을 그립니다. 이렇게 하면 시각화 소프트웨어가 두 뼈를 구별하는 데 도움이 됩니다.
   8. 슬라이스를 계속 이동하고 반경 주위를 그립니다. 일반적으로 이미지 스택의 중간 부분을 통해 20-30개의 이미지 조각마다 그림을 그릴 수 있습니다. 이미지 스택의 끝을 따라 또는 중요한 크기의 결함을 둘러싸고 5-10개의 이미지 조각마다 그림을 그려 뼈가 페이드 인 또는 페이드 아웃될 때 시각화 소프트웨어를 지원합니다.
   9. 반경의 전체 길이가 완료되면 메뉴 표시줄 드롭다운에서 Selection, Fill, All Slices 를 차례로 클릭합니다. 이렇게 하면 브러시 도구로 만든 모든 그림이 채워집니다. 이제 윤곽선이 아닌 빨간색으로 음영 처리되어 나타납니다.
   10. 메뉴 표시줄 드롭다운에서 Selection and Interpolate를 클릭합니다. 이렇게 하면 만들어진 그림을 기반으로 모든 슬라이스에 걸쳐 반경 뼈의 음영 처리된 영역이 채워집니다.
       참고: 이렇게 하면 때때로 뼈의 일부 부분이 누락될 수 있습니다. 진행하기 전에 모든 슬라이스를 스크롤하여 일반적으로 뼈를 식별했는지 확인합니다. 뼈의 한 부분이 누락된 경우 브러시 도구를 사용하여 누락된 부분을 둘러싼 몇 개의 조각에서 이 영역 주위를 원을 그리며 위의 두 단계(1.3.9 및 1.3.10)를 반복합니다.
   11. 반경이 완전히 확인되면 Materials 섹션에서 Inside 라는 이름의 Material 에 더블클릭하고 이름을 Radius로 변경합니다.
   12. 선택(Selection) 섹션 아래에 있는 추가(+) 심볼을 클릭하여 머티리얼로 추가합니다. 이제 보기 창에 반경이 윤곽선으로 표시됩니다. 계속하기 전에 Materials 섹션에서 Radius 재질에 대한 Lock 아이콘을 클릭합니다. 이렇게 하면 이 자료가 변경되지 않습니다.
   13. 척골 뼈에 대해서도 동일한 과정을 완료합니다. Materials 섹션에서 Add 를 클릭하여 새 재질을 만듭니다. 새 재질을 두 번 클릭하고 이름을 Ulna로 바꿉니다.
   14. 척골 골에 대해 1.3.6-1.3.12단계를 반복합니다.
   15. 반경(Radius) 및 척골 본(Ulna bones) 모두에 대한 단계를 완료한 후 머티리얼(Materials) 섹션에서 반경(Radius) 머티리얼에 대한 잠금(Lock) 아이콘을 클릭하여 반경(Radius) 을 잠금 해제합니다. 메뉴 표시줄 아래에 있는 프로젝트를 클릭하여 프로젝트 탭으로 변경합니다. 이제 프로젝트 뷰 섹션의 필터링된 데이터 세트에 적용된 마커라는 데이터 세트가 있습니다.
   16. 필터링된 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Marker Based Watershed Inside Mark (Image Segmentation) 를 검색한 다음 선택합니다. Properties 섹션에서 드롭다운 메뉴를 클릭하여 Data 를 필터링된 데이터 세트로, Markers를 마커 데이터 세트로, 이진 마스크를 임계값이 적용된 데이터 세트로 설정하고 적용을 클릭합니다.
   17. .grown 파일이 프로젝트 보기 섹션 내에 생성됩니다. 임계값이 지정된 데이터 세트에서 Volume Rendering(볼륨 렌더링 ) 문자열을 클릭하고 .grown 데이터 세트로 드래그하여 보기 창 내에서 반경과 척골 뼈의 세분화를 시각화합니다.
   18. .grown 파일을 8비트로 변환하려면 .grown 데이터 세트를 클릭하고 이미지 유형 변환을 검색한 다음 선택합니다. .grown 파일은 16비트에서 8비트로 변환됩니다.

2. 얼라인먼트

1. 축 정렬과 요골과 척골 추출
   참고: 현재 모델이 초기 시점인 경우 모든 단계를 완료해야 합니다. 그렇지 않으면 2.1.4단계에서 이 섹션을 시작합니다. 반지름의 가로 슬라이스를 허용하려면 초기 시점 모델을 직교 슬라이스 평면에 수직으로 정렬해야 합니다. 이 모델은 다음 주 정렬의 기준선 역할을 합니다.
   1. Project View(프로젝트 뷰) 섹션에서 Ortho Slice(직교 슬라이스)를 켠 다음 .grown 데이터 세트를 클릭합니다. Properties 섹션에서 Transform Editor 아이콘을 클릭합니다. Interact 커서를 사용하여 녹색 축 정렬 점을 클릭하여 반경과 척골의 각도를 조정하여 Ortho Slice가 반경을 통과하는 가로 슬라이스를 생성하도록 합니다.
   2. 정렬이 완료되면 이 변환을 저장하기 위해 새 데이터 세트를 만들어야 합니다. .grown 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Resample Transformed Image 를 검색한 후 선택합니다.
   3. Resample Transformed Image를 클릭하고 Properties 섹션에서 Data를 .grown 데이터 세트로, Interpolation을 Nearest Neighbor로, Mode를 extended로, Preserve를 Voxel Size로, Padding 값을 0으로 설정합니다. 적용을 클릭하면 새 .transformed 데이터 세트가 생성됩니다.
   4. 결합된 분할 모델에서 반경과 척골을 추출하려면 .transformed 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Extract Label 을 검색한 다음 선택합니다.
   5. Properties 섹션 내에서 Extract Label을 클릭하고 Labels를 .transformed 데이터 세트로 설정하고, Label ID를 1로 설정하고, Export to Binary를 선택합니다. 적용을 클릭하면 결과 데이터 세트가 생성됩니다.
   6. Volume Rendering 문자열을 클릭하여 .grown 데이터 세트에서 Result 데이터 세트로 드래그합니다. 결과 데이터 세트를 클릭하고 F2 키를 눌러 파일 이름을 바꿉니다(예: 'Bone Scaffold Material' - 'WKX' - Radius).
   7. 레이블 ID를 2로 설정하고 척골에 대한 결과 파일의 이름을 변경하여 척골에 대해 2.1.4-2.1.6단계를 반복합니다.
2. 파일 저장 및 세로 이미지 열기
   참고: 현재 모델이 초기 시점인 경우 모든 단계를 완료해야 합니다. 그렇지 않으면 2.2.2단계에서 이 섹션을 시작합니다.
   1. 초기 시점 파일을 저장하려면 메뉴 표시줄 드롭다운에서 파일, 다른 이름으로 프로젝트 저장 및 파일 디렉토리 위치 설정을 클릭합니다. 저장 유형을 Amira 프로젝트 및 데이터 파일(pack &go)(*.hx) 파일로 설정하고 파일 이름을 마스터 버전(예: 'Bone Scaffold Material'_ 'WKX' MASTER)으로 지정합니다.
   2. 초기 시점 마스터 파일(아직 열려 있지 않은 경우)을 열고 메뉴 표시줄 드롭다운에서 파일, 다른 이름으로 프로젝트 저장 및 파일 디렉토리 위치 설정을 클릭하여 복사본을 저장합니다. 저장 유형을 Amira 프로젝트 및 데이터 파일(pack &go)(*.hx) 파일로 설정하고 파일 이름을 지정합니다(예: 'Bone Scaffold Material'_ 'WK0' 및 'WKX'). 이 파일은 마스터 파일을 덮어쓰지 않고 초기 시점과 후속 주를 비교하는 데 사용됩니다.
   3. 새 비교 파일 내에서 프로젝트 뷰(Project View) 섹션에서 데이터 열기(Open Data)를 클릭하여 비교 시점의 이미지를 엽니다. 팝업 창 내에서 원하는 폴더 디렉토리로 이동하여 파일의 초기 시점.dcm 선택합니다. Ctrl+A를 눌러 모든 이미지를 선택하고 이미지 열기를 클릭합니다.
   4. 팝업 창은 열린 이미지 데이터 세트에 대한 정보를 제공합니다. 확인을 클릭하여 계속 진행합니다.
   5. 크기 조정에 대한 경고가 나타납니다. Convert to Float (기본 옵션)를 클릭하여 계속 진행합니다.
   6. 데이터 세트 아이콘이 프로젝트 보기 섹션 내에 나타납니다. 데이터 세트의 이름을 변경하려면 데이터 세트 아이콘을 한 번 클릭하고 F2를 누릅니다. 원하는 이름을 입력했으면 확인을 클릭합니다. 스캔을 식별하기 위해 명명 패턴을 설정할 수 있습니다(예: '뼈 골격 재료' - 'WKX').
3. 모델 정렬
   참고: 이 프로세스에서는 반경 뼈 세그멘테이션의 정렬에 대해 설명합니다. 필요에 따라 척골에도 동일한 과정을 적용할 수 있습니다. 두 뼈를 동시에 정렬하지 마십시오. 이로 인해 적절한 정렬에 문제가 발생합니다.
   1. 초기 시점 볼륨 렌더링 중 하나를 끕니다. 보기 창에는 아무 것도 표시되지 않습니다.
   2. 비교(다음 주) 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Ortho Slice를 검색한 다음 선택합니다.
   3. 제공된 단계 번호에 대한 추가 참고 사항에 따라 섹션 1(1.2단계부터 시작), 섹션 2(2.1단계)를 반복합니다. 이 섹션을 완료하면 2.3.4단계에서 다시 시작합니다. 이 섹션을 완료하면 다음 주의 데이터 세트가 세분화되고 요골과 척골이 추출됩니다.
   4. 추출된 반경 뼈에 대한 비교(다음 주) 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Image Registration Wizard를 검색한 다음 선택합니다. Properties 섹션에서 Data 를 추출된 반경 뼈에 대한 비교 주 데이터 세트로 설정하고, Reference 를 추출된 반경 뼈에 대한 초기 시점 데이터 세트로 설정합니다.
   5. Image Registration Wizard Actions(이미지 등록 마법사 작업) 섹션에서 Step 1 of 4(단계 1/4)에 대한 Skip(건너뛰기)을 클릭합니다. 2/4단계의 경우 상호 작용 커서를 사용하여 TabBox를 초기 시점과 비교 주 데이터 세트 사이의 공통 영역으로 조정하고 각 단계에 따라 Action(작업)에서 Apply(적용)를 클릭합니다. 4단계 중 4단계에서 Metric(메트릭)을 Correlation(상관 관계)으로, Transformation(변환)을 Rigid(고정)로, Pre-Alignment(사전 정렬)를 Align Principal Axes(주 축 정렬)로 설정하고 Action(작업)에서 Apply(적용)를 클릭합니다.
   6. 데이터 세트가 정렬되면 추출된 반경 뼈에 대한 비교(다음 주) 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Resample Transformed Image 를 검색한 다음 선택합니다. Properties 섹션에서 Data 를 추출된 반경 본에 대한 비교 주 데이터 세트로 설정하고, Interpolation 을 Nearest Neighbor로, Mode 를 Extended로, Preserve 를 Voxel Size로, Padding Value 를 0 으로 설정하고 Apply를 클릭합니다. 비교 데이터 세트에 대해 새로운 .transformed 데이터 세트가 생성됩니다.

3. ROI 선택 및 자르기

참고: 먼저 ROI Crop을 완료하여 임계 크기의 골절 주변의 슬라이스 번호를 확인합니다. 이러한 절편 번호가 결정되면 필요에 따라 척골에 대해 동일한 시점에 사용할 수 있습니다. 이 프로세스의 경우 모델에 적용된 자르기를 되돌릴 수 없습니다.

1. 관심 지역 작물
   1. 초기 시점에 대한 직교 슬라이스를 클릭하여 켜고 데이터를 추출된 반경에 대한 초기 시점 데이터 세트 로 설정합니다. 평면이 반지름 뼈를 통과하는 가로 절단을 생성하도록 방향을 설정합니다.
   2. Properties(속성) 섹션의 Slice Number(슬라이스 번호) 슬라이드 막대를 사용하여 슬라이스 번호를 변경하여 임계 크기 결함을 둘러싼 근위 및 원위 슬라이스 위치를 확인합니다. 두 슬라이스 모두에 대해 골절이 반경 뼈의 골격과 만나는 가장 원위부 및 근위부 슬라이스를 결정합니다. 슬라이스 번호를 문서화합니다. 이 숫자는 모델마다 다릅니다.
   3. 비교 주에 대한 Ortho Slice를 클릭하여 켜고 데이터를 추출된 반경에 대한 초기 시점 데이터 세트 로 설정합니다. 방향(Orientation)을 설정하여 평면이 반지름 골격을 통과하는 가로 절단을 생성하도록 합니다.
   4. 속성 섹션의 슬라이스 번호 슬라이드 막대를 사용하고 원위 직교 슬라이스를 표시하는 초기 시간 포인트 데이터 세트를 사용하여 초기 시점의 원위 슬라이스와 정렬되도록 비교 주 슬라이스 번호를 변경합니다. 시각화 소프트웨어를 사용하면 정렬을 육안으로 확인할 수 있습니다. 슬라이스가 겹치면 보기 창에 단일 슬라이스로 나타납니다.
   5. 비교 주 데이터 세트의 원위 슬라이스에 대한 슬라이스 번호를 기록해 둡니다. 근위 절편에 대해 3.1.4단계를 반복합니다.
      참고: 추가 검사로, 초기 및 비교 주 데이터 세트 모두에 대한 근위 슬라이스와 원위 슬라이스 간의 차이를 확인합니다. 이러한 값은 동일해야 하며, 일관된 크기의 ROI를 보여 주어야 합니다.
   6. 추출된 반경의 초기 시점을 클릭합니다. Properties 섹션에서 Crop Editor 도구를 클릭합니다.
   7. 자르기 편집기 팝업 내에서 적절한 X, Y 또는 Z 필드에 최소값과 최대값을 입력합니다(보기 창은 입력될 때 ROI를 변경합니다). 값이 입력되면 확인을 클릭합니다. 데이터 세트가 입력 ROI에 맞게 잘립니다.
   8. 비교 주 데이터 세트에 대해 3.1.7단계를 반복합니다.

4. 분석 및 시각화

1. 볼륨 분석
   1. 초기 시점 데이터 세트의 부피를 확인하려면 추출된 반경에 대해 변환된 초기 시점 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Material Statistics를 검색한 후 선택합니다. Properties 섹션에서 Data 를 추출된 반경에 대해 변환된 초기 시점으로 설정하고 Select as Materials 를 선택한 다음 Apply를 클릭합니다. 새로운 . MaterialStatistics 데이터 세트는 초기 시점 데이터 세트에 대해 생성됩니다.
   2. 를 클릭합니다. 추출된 반지름의 초기 시점에 대한 MaterialStatistics 데이터 세트와 속성 창 내에서 스프레드시트 표시를 클릭합니다. 속성 창 위에 있는 테이블 탭을 클릭합니다. 이 탭 내에는 추출된 반경에 대한 잘린 초기 시점 데이터 세트의 볼륨이 표시됩니다.
   3. 추출된 반지름에 대한 비교 주 데이터 세트에 대해 4.1.1 및 4.1.2 단계를 반복합니다. 테이블 탭 내에서 초기 시점과 비교 주에는 클릭할 수 있는 별도의 탭이 있습니다.
2. 데이터 세트의 시각화
   1. 뼈 부피의 변화를 시각화하려면 추출된 반경에 대한 비교 주 변환 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Arithmetic을 검색한 후 선택합니다. 산술을 클릭하고 속성 창 내에서 입력 A 를 추출된 반경에 대한 비교 주 변환 데이터 세트로 설정하고, 입력 B 를 추출된 반경에 대한 초기 시간 포인트 데이터 세트로 설정하고, 입력 C 를 NO SOURCE로 설정하고, 결과 유형을 입력 A로 설정하고, 옵션을 선택하지 않은 상태로 두고, 결과 채널을 입력 A와 같이 설정합니다. 을 클릭하고 표현식 을 A-B로 설정합니다.
   2. 결과 데이터 세트를 클릭하고 F2 키를 눌러 파일 이름을 바꿉니다(예: 'Bone Scaffold Material' - 'WKX' - Bone Change). 이 결과 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Generate Surface(표면 생성)를 검색한 후 선택합니다. Generate Surface(표면 생성)를 클릭하고 Properties(속성) 창에서 Apply(적용)를 클릭한 다음 팝업 창에서 Continue(계속)를 클릭합니다. 새 .surf 데이터 세트가 생성됩니다.
   3. .surf 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Surface View 를 검색한 후 선택합니다. 산술 결과의 Surface View가 Viewing 창에 표시됩니다.
   4. Surface View의 색상을 변경하려면 Project View 창에서 Surface View를 클릭한 다음 Properties 창에서 Colors 드롭다운을 클릭하고 Constant를 선택합니다. Colormap을 클릭하고 원하는 색상을 지정하십시오.
   5. 초기 주 데이터 세트에서 뼈 볼륨 변화를 보려면 .transformed 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Extract Label을 검색한 다음 선택합니다. Extract Label을 클릭하고 Properties 섹션에서 Labels 를 .transformed 데이터 세트로, Label ID 를 1로, Export to Binary를 선택합니다. 적용을 클릭하면 결과 데이터 세트가 생성됩니다. 결과 데이터 세트를 클릭하고 F2 키를 눌러 파일 이름을 바꿉니다(예: 'Bone Scaffold Material' - 'WKX' - Full - Radius).
   6. 이 결과 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Generate Surface(표면 생성)를 검색한 후 선택합니다. Generate Surface(표면 생성)를 클릭하고 Properties(속성 ) 창에서 Apply(적용 )를 클릭한 다음 팝업 창에서 Continue(계속)를 클릭합니다. 새 .surf 데이터 세트가 생성됩니다.
   7. .surf 데이터 세트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Surface View를 검색한 후 선택합니다. 산술 결과의 Surface View가 Viewing 창에 표시됩니다.
   8. Surface View의 색상을 변경하려면 Project View 창에서 Surface View를 클릭한 다음 Properties 창에서 Colors 드롭다운을 클릭하고 Constant를 선택합니다. Colormap을 클릭하고 원하는 색상을 지정하십시오.
   9. 추가 주를 계속하려면 2.2.2단계로 돌아갑니다.

Results

각각 폴리카프로락톤(PCL) 스캐폴드로 처리된 3개의 고유한 랫트 모델의 μCT 이미지를 조사하여 긍정적인 결과를 설명했습니다. 시점에 걸친 종단 연구를 분석하려면 ROI를 선택하고 자르기 전에 수집된 솔리드 모델을 정렬해야 합니다. 여러 주에 걸친 이 기능을 설명하기 위해 0주와 6주에 수집된 솔리드 모델은 공통 영역을 사용하여 정렬되었습니다(그림 2).

그림 2: 주별 솔리드 모델의 정렬. 이미지 정합 마법사를 사용하여 0주차를 기준선 방향으로 사용하는 주 사이의 대표 솔리드 모델 정렬. 이 등록 프로세스는 반자동으...

Discussion

뼈 부피 변화를 정량화하는 것은 종단 생체 내 연구에서 뼈 재생 잠재력과 결과를 조사하는 데 필수적입니다. 이 프로토콜은 확립된 μCT 이미지 분할 방법¹¹을 기반으로 하여 사용자 정의 관심 영역(ROI)을 지정하기 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 이 기술은 생체 내 쥐 연구를 위한 뼈 골격 임플란트 효과 분석에 매우 중요했습니다. 확립된 프로토콜¹¹을 확장함으로써 이 방법은 이미지 분할에서 견고성과 반복성을 보장하여 정렬 및 자르기 기술의 기초 역할을 합니다. Tukey의 다중 비교 테스트 분석을 사용한 양방향 ANOVA는 PCL2 스캐폴드에서만 숙련된 사용자와 초보 사용자 간에 상당한 차이를 보였습니다. 또한, 숙련된 사용자와 초보 사용자 사이에서 유의성이 관찰되었지만, 이는 주로 초보 사용자로부터 얻은 한 가지 결과에 의해 주도되었습니다. ...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
아미라 3D	FEI SAS, Thermo Fisher Scientific의 자회사	v2024.1 버전	microCT 이미지 분할에 사용되는 프로그램입니다.
그래프 패드 프리즘	그래프패드 소프트웨어 LLC	v10.0.3 (217)	그래프 개발에 사용되는 프로그램입니다.
R 통계 소프트웨어	통계 컴퓨팅을 위한 R 파운데이션	v4.4.0 (2024-04-24)	ICC 분석을 수행하는 데 사용되는 프로그램입니다.
스캔코 메디컬 비바CT 40	스캔코 메디컬	NA	microCT 이미지 수집에 사용되는 microCT 스캐너.