Nailfold Capillaroscopy를 사용하여 모세관 밀도의 정량에 대한 재현 전산 방법

이 절차의 전반적인 목표는 손톱 큐티클 바로 아래 피부 영역의 제곱밀리미터당 모세혈관 수를 정량화하는 것입니다. 이를 위해 먼저 큐티클 아래 손톱 바닥의 흑백 사진을 촬영합니다. 두 번째 단계는 해당 이미지를 컴퓨터 영상 프로그램으로 가져오는 것입니다.

다음으로, 모세혈관을 더 잘 시각화하기 위해 이미지를 조작합니다. 마지막 단계는 1 square millimeter 내의 모든 모세혈관을 식별하고 계산하는 것입니다. 궁극적으로, 이미지 조작은 개인의 모세혈관 수와 형태를 보여주는 데 사용됩니다. 이 방법은 고혈압, 당뇨병 및 기타 질환이 미세순환에 어떤 영향을 미치는지와 같은 심혈관 분야의 핵심 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.

단색 디지털 카메라를 사용하여 앞서 설명한 대로 모세혈관 이미지를 획득합니다. 그런 다음 모세혈관 이미지를 얻을 때 사용했던 것과 동일한 카메라 및 배율 이미지 조건을 사용하여 밀리미터 표시가 있는 눈금자의 보정 이미지를 촬영합니다. 눈금자 이미지를 컴퓨터 이미지 프로그램으로 불러온 다음, 자 사진에서 1 mm 선의 픽셀 수를 측정합니다.

이 숫자를 기록하고 1 mm x 1 mm 영역에 포함된 픽셀 수를 계산하십시오. 다음으로 모세혈관 이미지 중 하나를 열고, 최적 히스토그램(best fit histogram)을 사용하여 이미지를 조정함으로써 모세혈관은 어둡게, 배경은 밝게 처리하십시오. 그런 다음 드롭다운 메뉴의 ROI 생성(create ROI) 명령을 사용하여 화면 상단에 1 mm x 1 mm 크기의 관심 영역(region of interest)을 생성하십시오.

관심 영역(region of interest)을 드래그하여 모세혈관 루프가 가장 뚜렷하게 보이는 위치로 배치합니다. 이때 모세혈관 루프의 정점이 관심 영역의 맨 윗부분에 오도록 배치해야 합니다. 프로토콜의 이 단계에서 재현성과 표준화를 확보하는 핵심은 1 mm² 크기의 관심 영역 상자를 적절하게 배치하는 것입니다.

표준화를 유지하기 위한 좋은 방법은 이미지의 모세혈관 루프 정점이나 끝부분에 상자를 배치하는 것입니다. 올바르게 배치되었다면, ROI를 클릭한 다음 나타나는 드롭다운 메뉴에서 crop을 클릭하십시오. 그 후 이미지를 flatten하여 향후 모든 이미지 조정 사항이 이미지에 균일하게 적용되도록 합니다. 다음으로, 모세혈관이 최대한 시각화되도록 이미지의 대비를 75로 높입니다.

또한 모세혈관의 가장자리를 매끄럽게 하기 위해 이미지의 디스펙클(despeckle) 처리를 수행합니다. 모세혈관은 검은색으로, 배경은 흰색으로 나타나도록 히스토그램을 최적 모델에 맞춰 조정하여 이미지 대비를 마무리합니다. 각 이미지에서 대상 객체 기능을 사용하여 명확하게 정의된 모세혈관의 한 부분을 수동으로 선택함으로써 프로그램이 계수할 객체로 인식하게 합니다.

그런 다음, 배경 기능을 사용하여 배경의 작은 부분을 선택하여 계수 알고리즘이 무시해야 할 영역의 기준으로 설정합니다. 배경 노이즈가 모세혈관으로 계수되는 것을 방지하기 위해, 계수할 객체의 최소 직경을 5픽셀로 설정합니다. 이후 계수 기능을 사용하여 각 개별 이미지 내의 모든 모세혈관을 즉시 계수합니다.

더욱 신뢰할 수 있는 평가 결과를 얻기 위해 3~4장의 이미지에서 평균값을 측정하십시오. 시간을 절약하려면, 우선 'record macro'를 선택하고 이 비디오에서 설명하고 수행한 단계 및 과정에 따라 매크로 이름을 지정하여 하나 이상의 이미지에 특정 일련의 프로세스를 자동으로 수행하는 매크로를 생성하십시오. 그 다음, 매크로가 기록되는 동안 이미지 조작 단계들을 수행하십시오.

이후의 사진들에 매크로를 사용할 때는 단순히 매크로 실행을 클릭하면 프로그램이 원하는 이미지에 기록된 개선 사항을 자동으로 적용합니다. 사용자 입력이 필요한 유일한 단계는 이미지의 크롭 영역을 선택하는 것입니다. 최적으로 처리된 이미지는 30초 이내에 계수가 가능하며, 배경과 모세혈관뿐만 아니라 개별 모세혈관 간의 구분이 명확합니다.

최종적으로 보정된 이미지가 여기에 표시되어 있습니다. 숙달된 후 이 이미지에서 결정된 총 모세혈관 수는 mm²당 54개였습니다. 이 기술을 사용하면 20분 이내에 12개의 이미지를 정량화하고 조작할 수 있습니다.