쥐 Cremaster 근육의 세동맥의 셀이없는 계층의 시각화 및 정량화
2016년 10월 19일
이 연구는 in vivo cell-free layer의 시각화를 위한 rat cremaster muscle의 외과적 준비를 보여줍니다. 이 연구에서는 cell-free layer width 측정의 정확도에 영향을 미치는 상당한 요인에 대해 논의합니다.
이 절차의 전반적인 목표는 in vivo cell-free 층 너비의 시공간 변화를 정량화하는 것입니다. 이 방법은 미세 혈류역학 분야의 주요 질문에 답하고 미세 순환에서 세포-친혈증의 역할을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 방법의 주요 장점은 시간이 많이 소요되는 이전의 수동 측정 기술보다 in vivo cell-philia 너비를 더 일관되고 편리하게 정량화할 수 있다는 것입니다.
cell-free layer width 측정을 시작하기 전에 cell-free layer pre-MatLab 스크립트 파일을 실행합니다. 그런 다음 파일 열기를 클릭하여 분석할 비디오 파일을 선택하고 회전 슬라이드를 조정하여 확대/축소 슬라이드를 사용하여 단일 용기의 벽을 수직으로 정렬하고 필요에 따라 확대/축소 수준을 조정합니다. 선박이 적절한 위치에 있으면 Confirm editing(편집 확인)을 클릭한 다음 set ROI to crop(ROI를 잘라서 관심 영역을 정의)을 클릭합니다.
정렬된 이미지가 팝업 창에 표시됩니다. 필요에 따라 이미지에서 직사각형 대물렌즈를 조정하고 대물렌즈를 두 번 클릭하여 관심 영역을 확인합니다. 그런 다음 이미지 추출을 클릭하여 편집된 모든 비디오 프레임을 연속적인 비트맵 이미지로 추출하면 선택한 비디오 파일과 이름이 같은 폴더에 있습니다.
셀이 없는 레이어 너비를 측정하려면 폴더 선택을 클릭하고 이미지 폴더를 클릭합니다. 첫 번째 이미지 프레임은 이미지 히스토그램 패널에 해당 회색 강도 히스토그램과 함께 회색조 이미지 패널에 나타납니다. 목록 상자에서 원하는 이미지 프레임을 선택하여 분석을 수행하고 용기 벽 찾기를 클릭하여 조명 강도 프로파일 피크가 2픽셀에 걸쳐 어두운 곳에서 밝은 곳으로 전환되는 위치로 결정된 이미지에서 내부 용기 벽을 식별합니다.
중앙값 필터를 선택하여 이미지에 중앙값 필터를 적용하여 소금과 후추 노이즈를 줄입니다. 이미지 대비를 향상시키기 위해 이미지 강도의 디지털 조정을 위해 자동 대비를 확인합니다. 그런 다음 목록 상자에서 임계값 알고리즘을 선택하여 회색 수준을 임계값보다 높은 회색 수준이 있는 흰색 픽셀과 임계값보다 낮은 회색 수준이 있는 검은색 픽셀의 두 클래스로 나누는 임계값을 자동으로 결정합니다.
cell-free 레이어 너비의 공간 변화를 측정하려면 pixel resolution 상자에 픽셀 해상도를 입력하십시오. 그런 다음 Calculate를 클릭하여 셀 없는 레이어 너비의 공간 변형을 구하고 Export를 클릭합니다. csv를 사용하여 셀이 없는 레이어 너비 데이터를 표 형식으로 내보냅니다.
용기를 따라 있는 특정 분석 선에서 cell-free 레이어 너비의 시간적 변화를 측정하려면 시간적 변화(Temporal Variation)를 클릭하고 프레임 속도 정보를 입력합니다. 분석을 위한 이미지의 첫 번째 프레임과 마지막 프레임을 각각 시작 프레임과 마지막 프레임 상자에 입력합니다. 분석 라인 슬라이드 바를 조정하여 용기를 따라 분석 라인의 위치를 선택하고 그레이스케일 및 이진 이미지 모두에 표시된 대로 분석 라인의 위치를 확인합니다.
그런 다음 [계산]을 클릭하여 셀 없는 레이어 너비의 시간적 변형을 구하고 Export. csv를 클릭하여 셀 없는 레이어 너비 데이터를 표 형식으로 내보냅니다. 여기에서는 쥐 크레마스터 근육의 분지되지 않은 동맥을 통해 흐르는 전형적인 적혈구가 나타나며, 여기서 적혈구 코어와 내혈관 벽 사이의 무세포층을 관찰할 수 있습니다.
이러한 구성 요소 간의 양호한 대비는 cell-free 층 폭 측정의 정확성을 보장하는 데 중요합니다. 이미지 분석의 초기 단계에는 내부 혈관 벽의 감지가 포함되었습니다. 용기에 수직인 해석 선을 따라 광 강도 프로파일을 획득하면 2개의 픽셀에 걸쳐 어두운 곳에서 밝은 곳으로 이동하는 피크에서 위치가 근사화됩니다.
그 후, 이미지 임계값 알고리즘을 사용하여 RBC 코어 경계를 감지하고 CFL 너비를 계산할 수 있습니다. cell-free layer의 적혈구는 서로 다른 광 투과율을 가지고 있기 때문에 회색 수준의 차이는 두 가지 클래스로 세분 될 수 있습니다. 그러나 이미지 히스토그램에서 두 피크 사이의 정확한 임계값을 식별하는 것은 좋지 않은 이미지 품질과 대비로 인해 제한될 수 있습니다.
적혈구와 무세포층 사이의 대비를 개선하기 위해 파란색 필터를 사용할 수 있습니다. 이는 적혈구 코어의 경계가 파란색 필터로 더 정확하게 식별된 이 이미지에서 더욱 분명합니다. 임계값 알고리즘은 또한 이러한 이미지에서 명백하게 알 수 있듯이 cell-free layer width 측정에 영향을 미칠 수 있으며, 서로 다른 thresholding 알고리즘으로 인해 서로 다른 적혈구 코어 경계가 식별되어 다른 cell-free layer width가 발생합니다.
in vivo cell-free layer width의 측정은 이미지 품질에 매우 민감합니다. 따라서 수술을 신중하게 진행하고 적절한 광학 보조 장치를 사용하여 좋은 품질의 이미지를 얻으십시오. 또한 정확하고 일관된 cell-free layer width 측정을 보장하기 위해 적절한 image thresholding 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.
전체 스크립트를 보고 수천 개의 과학 동영상에 액세스하세요
개요
이 연구는 생체 내 세포 무층의 시각화를 위한 쥐 크레마스터 근육의 수술 준비를 보여줍니다. 이 방법은 세포 무층 폭의 일관되고 편리한 정량화를 가능하게 하여 미세 혈역학의 주요 질문에 답할 수 있습니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 미세 혈역학
- 미세 순환에서의 세포 친화성
배경
- 세포 무층은 혈류 동학을 이해하는 데 중요합니다.
- 이전 측정 기술은 시간이 많이 소요되고 정확도가 낮았습니다.
- 생체 내 시각화 기술은 측정 신뢰성을 향상시킵니다.
연구 목적
- 생체 내 세포 무층 폭의 시공간적 변화를 정량화합니다.
- 미세 순환에서의 세포 친화성의 역할에 대한 이해를 향상시킵니다.
사용된 방법
- 쥐 크레마스터 근육의 수술 준비.
- 분석을 위한 미리 작성된 MatLab 스크립트의 사용.
- 세포 무층 폭 측정을 위한 동영상 분석.
- 집중 측정을 위한 관심 영역(ROI) 크롭.
주요 결과
- 생체 내 세포 무층 폭을 더 정확하게 측정할 수 있습니다.
- 이 방법은 수동 기술에 비해 더 효율적인 대안을 제공합니다.
결론
- 수술 준비 기술은 시각화에 효과적입니다.
- 이 방법은 미세 혈역학에 대한 이해를 향상시킵니다.
자주 묻는 질문
Executive Industry Relevance
Quantitative visualization of the cell-free layer in microvessels enables precise interrogation of microcirculatory hemodynamics, supporting mechanistic de-risking in vascular biology and drug discovery. Automated, reproducible measurement of cell-free layer width enhances predictive confidence for early-stage target validation and informs translational models of blood flow. This capability is strategically relevant for biopharma teams seeking robust, quantitative endpoints in microvascular research pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative assessment of microvascular flow dynamics for hypothesis-driven target validation.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying the role of the cell-free layer in microcirculation.
- Provides reproducible, automated measurements to inform early-stage portfolio triage.
Screening & Assay Development
- Delivers validated image analysis workflows for consistent quantification of vessel parameters.
- Facilitates assay standardization and reproducibility through automated thresholding algorithms.
- Generates quantitative outputs suitable for downstream screening and comparative studies.
Translational & Preclinical Research
- Aligns microvascular measurement endpoints with disease-relevant models in preclinical research.
- Enables continuity from discovery through preclinical validation by providing robust hemodynamic readouts.
- Supports risk-adjusted advancement decisions based on quantitative microcirculatory data.
Pipeline & Workflow Integration
This method integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing standardized, quantitative microvascular measurements that inform both early discovery and translational research.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification in microcirculatory research.
- Screening: Provides reproducible, quantitative vessel measurements for assay readiness.
- Analytics: Outputs spatial and temporal cell-free layer width data for robust statistical comparison.
- Translational Research: Bridges discovery and preclinical models with consistent hemodynamic endpoints.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, automated image analysis pipeline for diverse vascular studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in microvascular studies.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of vessel measurements.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust quantitative endpoints.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of vascular targets and models.
Implementation Considerations
- Requires expertise in intravital microscopy and image analysis.
- Depends on high-quality imaging systems and computational infrastructure for automated analysis.
- Necessitates cross-team standardization of imaging protocols and thresholding algorithms.
- Adaptation may be needed for different vessel types or animal models.
- Measurement accuracy is sensitive to image quality, filter selection, and thresholding method.
