Name: 외부-경계 지원 세분화 및 정량화 Imagej 플러그인에 의해 배수 뼈의 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-03-14T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 36 s
Description: 배우세요 ImageJ 플러그인을 활용한 소주골 구조의 자동 분할 및 정량화 방법입니다. 이 기술은 2D와 3D 영상에서 층별 정량 분석을 제공하여 수동 방식보다 정확하고 효율적인 뼈 구조 측정이 가능합니다.

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이 작품은 그랜트 NFSC 81170806에 의해 부분적으로 지원 되었다. 저자는 학교 구강 검사 하 고 분석 하는 쥐 화관을 돕는 무한 대학교의 마이크로-CT 핵심 시설을 감사 하 고 싶습니다.

동물 주제와 관련 된 절차 관리 및 사용 실험실의 동물 (NIH 간행물, 8 판, 2011)에 대 한 가이드에 따라 실시 했다 고 검토 되었고 기관 동물 관리 및 사용 우한 위원회에 의해 승인 대학입니다.
1. 소프트웨어 설치
<ol><li>ImageJ 소프트웨어를 설치 합니다. Https://imagej.nih.gov/ij/에서 64 비트 자바 번들 ImageJ (버전 1.51 p) 소프트웨어의 윈도우 버전을 다운로드. 이후 "ImageJ 디렉토리"로 참조 됩니다 폴더에 다운로드 한 소프트웨어를 추출 합니다. 참고: 배수 분석 플러그인 필요 64 비트 자바 실행 시간 (버전 1.8)와 64 비트 windows 운영 체제를 선호 64 비트 윈도 즈 7 운영 체제.</li>
	<li>배수 분석 플러그인을 설치 합니다. Http://www.bomomics.com에서 배수 분석 플러그인을 요청 하 고 내용을 "ImageJ 디렉토리/플러그인"은 ImageJ의 플러그인 디렉토리에 압축을 풉니다. 참고: 무료 버전, 어디 5 측정 인접 한 조각 보고 지정, 또는 조각의 범위를 지정 하 고 측정 수 있는 상용 버전으로 플러그인을 얻을 수 있습니다.</li>
</ol>2. 배수 분석을 위한 3D 데이터 집합 준비
<ol><li>스캔 마이크로 CT 기계 다음으로 쥐 화관 표준 검색 프로토콜5 고 ImageJ, 예를 들어, tiff 형식으로 가져올 수 있는 형식에 데이터를 저장 합니다. 여러 뼈 샘플은 단일 샘플 튜브에 동시에 검사 되었다, 먼저 ImageJ, 데이터를 가져올 하 고 ImageJ의 이미지 처리 도구를 사용 하 여 다른 샘플을 자르기 하 여 각 개별 뼈를 분리 합니다. 그 후, 나중에 ImageJ로 가져올 수 있는 형식으로 결과 이미지를 저장 합니다. 참고: 분석에 사용 되는 샘플 이미지 파일은 포함 (파일 1 보충).</li>
	<li>
표준 2D 및 3D 개체를 시뮬레이션 합니다.
	<ol>
<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 원 버튼을 클릭 하 고 팝업 창에서 직경으로 200를 입력 한 다음 생성 시뮬레이션된 원과 200 픽셀 (그림 3B)의 직경을 확인 을 클릭 합니다. 생성 된 원형 tiff 형식으로 저장 합니다.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 사각형 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 측면 길이 200를 입력 한 다음 시뮬레이션된 광장 200 픽셀 (그림 3B)의 측면 길이 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 생성 된 광장 tiff 형식에서으로 저장 합니다.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 사각형 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 높이 너비와 100 200을 입력 한 다음 200 픽셀의 너비와 높이가 100 픽셀인 (그림 3 시뮬레이션된 사각형을 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다 B). Tiff 형식에 생성 된 사각형을 저장 합니다. 참고: 원형 (직경: 200 픽셀), 정사각형 (옆 길이: 200 픽셀), 그리고 사각형 (폭: 200 픽셀, 높이: 100 픽셀) 후속 분석을 위해 저장 됩니다.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 큐브 버튼을 클릭 하 고 팝업 창에서 측면 길이 30를 입력 한 다음 가상된 큐브를 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 를 생성 된 큐브를 보고 tiff 형식 (그림 3C)에 저장.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 투자 골 단추를 클릭 하 고 길이, 폭,으로 40 그리고 팝업 창에서 높이 30 80를 입력 한 다음 모의 투자 골 생성을 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 을 생성 된 투자 골을 보려면 tiff 형식 (그림 3C)에 저장.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴 영역 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 직경으로 30을 입력 한 다음 시뮬레이션된 영역을 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 을 생성 된 영역을 보려면 tiff 형식 (그림 3C)에 저장.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 실린더 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 높이 지름과 100으로 30을 입력 한 다음 시뮬레이션된 실린더를 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 를 생성 된 실린더를 보고 tiff 형식 (그림 3C)에 저장. 참고: 영역 (직경: 30 픽셀), 큐브 (옆 길이: 30 픽셀)는 투자 골 (길이: 80 픽셀, 너비: 40 픽셀, 높이: 30 픽셀), 및 실린더 (직경: 30 픽셀, 높이: 100 픽셀) 후속 분석을 위해 저장 됩니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 프로 파일링 분석 매개 변수
<ol><li>ImageJ 소프트웨어를 오픈 하 고 열거나 가져올 스캔 한 이미지를.</li>
	<li>이미지를 한 조각, 선택 아래 스크롤 막대를 슬라이드 클릭 | 조정 | 임계값 버튼. 팝업 임계값 창에서 뼈 잘는 배경에서 분리 되도록 수동 검사 하 여 최소 및 최대 임계값을 조정 하 고 외피 뼈 임계값 값으로 최소 임계값 값을 기록 합니다. 참고: 다른 마이크로 CT 제조업체 이미지에 x 선 감쇠 계수를 저장 하기 위한 다른 크기 조정 요소를 사용, 실제 임계값 결정 되어야 한다 실험적으로 수동 검사 또는 특정 제조업체의 다음 권장 사항입니다. 우리의 연습에 6000-7000을 마이크로 CT 기계에 의해 생산 ISQ 파일에 대 한 최소 임계값 설정 안정적으로 분리할 수 뼈 스캔 배경에서.</li>
	<li>플러그인을 클릭 | BoMomics | Trab Param 프로 파일링 버튼. 팝업 창에서 분할 인덱스 대표 조각의 위치를 설정 하 고 대뇌 피 질의 뼈 ("Cort 뼈"), 범위 ("범위"), 및 세그먼트 매개 변수를 프로 파일링에 대 한 대뇌 피 질의 임계값의 세트 계산에 대 한 ("단계") 값을 설정 어디 대뇌 피 질의 뼈 임계값 값 단계 3.2 (그림 1)에 의해 취득 된다. 기본 범위와 단계 값 2000 및 400의 대부분의 마이크로-CT 이미지입니다. 예를 들어 데이터 집합에 대 한 5 조각 인덱스 를 설정 하 고 다른 설정에 대 한 기본 값을 유지. 참고: "Cort 뼈"는 외피 뼈에 대 한 임계값 및 최저 임계값 값은 Cort 값 단계 값의 증가와 높은 임계값 값을 낮은 임계값 값에서 매개 변수 프로 파일링 변경에 사용 하는 임계값 뼈-범위, 그리고 높은 임계값 Cort 뼈 + 범위 이다. Cort 뼈, 범위, 및 단계에 대 한 설정된 값은 6000, 1000, 500, 각각, 그리고 외피 뼈에 대 한 낮은 임계값 값은 6000-1, 000 = 5, 000, 높은 임계값 값은 6, 000 + 1, 000, 000 = 7에 사용 되는 임계값 분석 있다면 5000, 5500, 6000, 6500, 그리고 7000입니다.</li>
	<li>소음 직경 (이 하 "소음 경") 설정, ("단계") 단계와 분석, 그리고 구멍 직경 ("구멍 직경"), 단계 (""), 및 구멍 값 집합이 계산 범위 ("범위") 값에서 소음 값 집합을 지정 하는 ("범위") 값. 일반적으로 기본 설정은 대부분의 마이크로-CT 뼈 샘플, 잡음, 단계, 및 범위는 5, 5, 2, 각각, 및 구멍 직경, 단계, 그리고 범위는 15, 5, 2, 각각에 대 한 작동 합니다. 예를 들어 데이터 집합에 대 한 기본 설정을 유지 합니다. 참고: "소음 경" 노이즈 억제 필터에 대 한 직경 이며 "구멍 직경" 외피 뼈 내의 구멍 지름입니다. 잡음과 구멍 값 매개 변수 프로 파일링에 사용 되는 지정 된 소음/구멍, 범위, 및 단계 값을 사용 하 여 대뇌 피 질의 임계값 값 위에서 설명한로 유사 하 게 계산할 수 있습니다. 이미지를 취득 하는 경우 매개 변수를 검색에 있는 변이 때문 소음과 구멍 매개 변수 결정 되어야 합니다 경험적으로 이미지 품질에 따라 아무 일반적인 범위의 소음 및 구멍 매개 변수는 모든 검사에 대 한 좋은. 임계값, 잡음, 또는 구멍에 대 한 최소값 보다 크거나 0, 하며 계산 된 가장 낮은 값이 제공 된 매개 변수를 사용 하 여 음수 최저 값 0으로 설정 됩니다.</li>
	<li>매개 변수 프로 파일링을 수행 하려면 확인 클릭 합니다. 시각적으로 세분화 결과 매개 변수 프로 파일링 결과 창에서 확인 하 고 조각 레이어를 선택 하 골 외부 경계 꽤 정확 하 게 설명 하는 (그림 1B). 그 후, 선택한 조각 레이어 (표 1)에 해당 하는 매개 변수 프로 파일링 결과 테이블에서 항목에서 프로 파일링 매개 변수를 검색 합니다.</li>
</ol>4. 배수 분석
<ol><li>
배수 뼈의 세분화
	<ol>
<li>ImageJ 소프트웨어를 열고 열거나 가져올 스캔 한 이미지를.</li>
		<li>플러그인을 클릭 | BoMomics | Trab 세분화 버튼, 그리고 적절 한 분석 파라미터를 입력. "시작", "개요 경계", "Trab 설정. 뼈"," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 및" 대뇌 피 질의 두께 경 "5 7200, 7000, 6, 12, 25, 각각. 참고: "시작" 및 "끝" 배수 뼈의 세분화에 대 한 선택 된 분할 영역 범위 지정, "개요 경계" 해당 프로 파일링된 "Cort 뼈" 매개 변수 "소음 감소 경" "소음 경" 하 하 매개 변수, 그리고 "구멍 직경" 매개 변수를 "구멍 채우는 직경". "대뇌 피 질의 두께 경" 외부 외피 뼈를 제외 하는 데 지정 된 두께가입니다. "Trab입니다. 뼈 "배수 뼈 (그림 2) 추출에 대 한 임계값, 어디에 설명 된 대로 프로 파일링 분석 매개 변수 명령을 사용 하 여 설정을 결정 단계에서 3.5.</li>
		<li>배수 세분화를 수행 하려면 확인 클릭 합니다. 시각적으로 Trab 세분화 결과 창 (그림 2B)에서 세분화 결과 확인 합니다. 다른 소프트웨어에 의해 더 분석 될 수 있습니다 (그림 2B), tiff 형식에서 세그먼트 배수 뼈 창에 표시 된 추출 된 배수 뼈를 저장 합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
배수 뼈의 분석입니다.
	<ol>
<li>ImageJ 소프트웨어를 열고 열거나 가져올 스캔 한 이미지를.</li>
		<li>플러그인을 클릭 | BoMomics | Trab 분석 버튼 하 고 적절 한 분석 등의 매개 변수, "시작", "개요 경계", "Trab 입력. 뼈"," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 및" 대뇌 피 질의 두께 경 "으로그림 3(A), 위에서 설명한 3.5에 설명 된 단계로 프로 파일링 분석 매개 변수 명령을 사용 하는 설정이 결정 됩니다. "시작", "개요 경계", "Trab 설정. 뼈"," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 및" 대뇌 피 질의 두께 경 "5 7200, 7000, 6, 12, 25, 각각. 참고: 플러그인의 무료 버전 지정된 "시작" 슬라이스 인덱스부터 시작 하는 5 인접 분할 영역 선택 측정을 위해, 상용 버전에 조각의 임의의 번호를 지정할 수 있습니다 사용자가.</li>
		<li>어디 배수 뼈 볼륨 (BV), 선택한 영역 및 두께의 총 볼륨 (TV) 측정 중 2 차원적으로 측정 매개 변수에 대 한 결과 보고 섹션에 하나 이상의 선택 (2D) 이나 3 차원으로 (3D) 3 확인란, 즉 "BV TV만", "2D", 및 "3D"를 통해 선택할 수 있습니다. 확인란을 선택 합니다 (그림 3, 표 2) 배수 분석을 수행 하려면 "확인"을 클릭 "2D"와 "3D". 참고: "BV TV 전용" 선택, "2D"와 "3D"의 선택 상태에 BV, TV, 고 강도의 원시 측정, 보고 하 고 세그먼트 배수 뼈 추출 하 고 저장 하 고 다른 추가 분석 수 있는 새 창에 표시 됩니다. 소프트웨어입니다. "2D" 옵션을 선택 하면 BV, TV, 강도, 및 플레이트 모델을 사용 하 여 각 조각 수준에서 2 차원적으로 측정 한 두께의 원시 측정 보고 됩니다. "3D"를 선택 하는 경우 각 복에 대 한 3 차원 두께 직접 없이 모델, BV, 다음 원시 측정 계산 됩니다 TV, 강도, 그리고 각 조각 수준에서 샘플링 하는 3 차원 두께 보고 됩니다. 없음 확인란을 선택 하는 경우 배수 뼈 위의 매개 변수 집합을 사용 하 여 세그먼트는 그러나, 아무 측정 보고 됩니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. 측정 시뮬레이션된 개체
<ol><li>ImageJ 소프트웨어 열고 시뮬레이션된 이미지를 엽니다. 여기, 예를 들어 30 픽셀의 직경을 가진 시뮬레이션된 영역을 엽니다.</li>
	<li>플러그인을 선택 | BoMomics | Trab 분석 버튼 하 고 이전에 설명 된 대로 적절 한 분석 매개 변수 입력. "시작", "끝", "개요 경계", "Trab에 대 한 기본 값을 유지. 뼈"설정" 소음 감소 경 "," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 그리고" 대뇌 피 질의 두께 경 "0 (그림 3). 참고: 모의 개체에 대 한 의도 하지 않은 신호 소음, 이며 아무 해당 대뇌 피 질의 껍질 있을 수 있습니다. 이러한 값에 대 한 매개 변수를 적절 하 게 설정 해야 따라서 (기본 설정 0은). 3D quantifications에 대 한 30 조각 전과 후 지정 된 "시작" 슬라이스 "시작"과 "끝"에 의해 지정 된 범위에서 유일한 조각 플러그인의 상용 버전에 의해 분석 하는 동안, 플러그인의 무료 버전을 사용 하 여 처리 됩니다.</li>
	<li>결과 보고 섹션에서 "2D"와 "3D" 매개 변수 측정을 선택 하 고 분석을 수행할 배수 시뮬레이션된 개체 (표 3)에 대 한 확인 을 클릭 합니다.</li>
</ol>6. 배수 측정 및 데이터 프레 젠 테이 션의 교정: 선택한 분석 지역에서 배수 조치의 배포판 프로필
<ol><li>마이크로-CT 공급 업체의 지침에 따라 스캔 한 데이터 집합에서 보정 정보를 얻을. 참고: 원시 조치만 BV, TV, 강도와 두께의 플러그인에 의해 보고 됩니다. 조치를 다른 소프트웨어에 의해 생성 된 보고서를 비교, 교정 결과 원한다.</li>
	<li>Microsoft Excel을 열고 하 고 보고 된 결과 테이블을 엽니다. 뼈 볼륨 (BV) 보정 계산에서 볼륨 (TV), 뼈 미네랄 콘텐츠 (BMC), 뼈 볼륨 분수 (BV/TV), 그리고 뼈 미네랄 밀도 (BMD)를 새로운 총 열 다음 식에 따라 보고 된 원시 BV, TV, 고 강도 값을 사용 하 여 excel.</li>
	<li>참고: 스캔된 마이크로-CT 이미지 또는 메타 파일에서 Scanco ISQ 파일 같은 해상도 (해상도, µ m), 회색 스케일링 (배율 조정), 밀도 단위 (mg 하/c m3), 밀도 기울기 (경사)과 밀도 인터셉트 (intercept)을 추출 수 있습니다 스캔. 따라서, 보정 된 측정은 다음과 같이 계산 됩니다. BV, TV와 강도 원시 조치, BVc 와 TVc 는 보정된 값, 해상도, 배율 조정, 기울기, 절편은 마이크로-CT의 교정 파일에서 이미지. BVc = BV × 해상도3 [μ m3] TVc = TV × 해상도3 [μ m3] BV / TV BV ÷ TV = BMC = (강도 ÷ × 슬로프-BV × 절편 스케일링) × 해상도3 × 10-12 [mg HA] BMD-BMC ÷ TVc × 1012 [mg 하 / cm3]</li>
	<li>Microsoft Excel 소프트웨어 (그림 4)를 사용 하 여 슬라이스 레이어 (X)에 대 한 보정된 조치 (Y)에 대 한 XY (분산형) 음모를 만듭니다.</li>
</ol>

<ol><li>Ruegsegger, P., Koller, B., Muller, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+microtomographic+system+for+the+nondestructive+evaluation+of+bone+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22Calcif+Tissue+Int%22%5BJournal%5D)">A microtomographic system for the nondestructive evaluation of bone architecture.</a> Calcif Tissue Int. 58 (1), 24-29 (1996).</li>
<li>Muller, R., Ruegsegger, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micro-tomographic+imaging+for+the+nondestructive+evaluation+of+trabecular+bone+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22Stud+Health+Technol+Inform%22%5BJournal%5D)">Micro-tomographic imaging for the nondestructive evaluation of trabecular bone architecture.</a> Stud Health Technol Inform. 40, 61-79 (1997).</li>
<li>Clark, D. P., Badea, C. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micro-CT+of+rodents%3A+state-of-the-art+and+future+perspectives%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Med%22%5BJournal%5D)">Micro-CT of rodents: state-of-the-art and future perspectives.</a> Phys Med. 30 (6), 619-634 (2014).</li>
<li>Bart, Z., Wallace, J. <a target="_blank" href="https://www.scirp.org/journal/PaperInformation.aspx?PaperID=37287">Microcomputed Tomography Applications in Bone and Mineral Research.</a> Advances in Computed Tomography. 2, 121-127 (2013).</li>
<li>Ji, Y., Ke, Y., Gao, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intermittent+activation+of+notch+signaling+promotes+bone+formation%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Transl+Res%22%5BJournal%5D)">Intermittent activation of notch signaling promotes bone formation.</a> Am J Transl Res. 9 (6), 2933-2944 (2017).</li>
<li>Jiang, Y., Zhao, J., White, D. L., Genant, H. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micro+CT+and+Micro+MR+imaging+of+3D+architecture+of+animal+skeleton%5BTitle%5D)+AND+%22J+Musculoskelet+Neuronal+Interact%22%5BJournal%5D)">Micro CT and Micro MR imaging of 3D architecture of animal skeleton.</a> J Musculoskelet Neuronal Interact. 1 (1), 45-51 (2000).</li>
<li>Laib, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+micro-computed+tomography+of+trabecular+and+cortical+bone+architecture+with+application+to+a+rat+model+of+immobilisation+osteoporosis%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Biol+Eng+Comput%22%5BJournal%5D)">3D micro-computed tomography of trabecular and cortical bone architecture with application to a rat model of immobilisation osteoporosis.</a> Med Biol Eng Comput. 38 (3), 326-332 (2000).</li>
<li>Cole, H. A., Ichikawa, J., Colvin, D. C., O'Rear, L., Schoenecker, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantifying+intra-osseous+growth+of+osteosarcoma+in+a+murine+model+with+radiographic+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Orthop+Res%22%5BJournal%5D)">Quantifying intra-osseous growth of osteosarcoma in a murine model with radiographic analysis.</a> J Orthop Res. 29 (12), 1957-1962 (2011).</li>
<li>Jensen, M. M., Jorgensen, J. T., Binderup, T., Kjaer, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumor+volume+in+subcutaneous+mouse+xenografts+measured+by+microCT+is+more+accurate+and+reproducible+than+determined+by+18F-FDG-microPET+or+external+caliper%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Med+Imaging%22%5BJournal%5D)">Tumor volume in subcutaneous mouse xenografts measured by microCT is more accurate and reproducible than determined by 18F-FDG-microPET or external caliper.</a> BMC Med Imaging. 8, 16(2008).</li>
<li>Soviero, V. M., Leal, S. C., Silva, R. C., Azevedo, R. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validity+of+MicroCT+for+in+vitro+detection+of+proximal+carious+lesions+in+primary+molars%5BTitle%5D)+AND+%22J+Dent%22%5BJournal%5D)">Validity of MicroCT for in vitro detection of proximal carious lesions in primary molars.</a> J Dent. 40 (1), 35-40 (2012).</li>
<li>Kohler, T., Stauber, M., Donahue, L. R., Muller, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+compartmental+analysis+for+high-throughput+skeletal+phenotyping+in+femora+of+genetic+mouse+models%5BTitle%5D)+AND+%22Bone%22%5BJournal%5D)">Automated compartmental analysis for high-throughput skeletal phenotyping in femora of genetic mouse models.</a> Bone. 41 (4), 659-667 (2007).</li>
<li>Buie, H. R., Campbell, G. M., Klinck, R. J., MacNeil, J. A., Boyd, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+segmentation+of+cortical+and+trabecular+compartments+based+on+a+dual+threshold+technique+for+in+vivo+micro-CT+bone+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Bone%22%5BJournal%5D)">Automatic segmentation of cortical and trabecular compartments based on a dual threshold technique for in vivo micro-CT bone analysis.</a> Bone. 41 (4), 505-515 (2007).</li>
<li>Dougherty, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+CT+in+the+measurement+of+bone+quantity+and+bone+quality+for+assessing+osteoporosis%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Eng+Phys%22%5BJournal%5D)">Quantitative CT in the measurement of bone quantity and bone quality for assessing osteoporosis.</a> Med Eng Phys. 18 (7), 557-568 (1996).</li>
<li>Doube, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BoneJ%3A+Free+and+extensible+bone+image+analysis+in+ImageJ%5BTitle%5D)+AND+%22Bone%22%5BJournal%5D)">BoneJ: Free and extensible bone image analysis in ImageJ.</a> Bone. 47 (6), 1076-1079 (2010).</li>
<li>Bouxsein, M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Guidelines+for+assessment+of+bone+microstructure+in+rodents+using+micro-computed+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22J+Bone+Miner+Res%22%5BJournal%5D)">Guidelines for assessment of bone microstructure in rodents using micro-computed tomography.</a> J Bone Miner Res. 25 (7), 1468-1486 (2010).</li>
</ol>

개체 두께 측정의 기본 알고리즘에 대 한 특허를 제기 했다. 저자와 공동 다른 등록 bomomics.com 웹사이트 호스팅 무료 버전 플러그인, 컨설팅 및 측정 이미지 분석의 서비스 요청 시 제공 됩니다.

이 연구 분석은 자동, 효율적, 배수 뼈와 사용자 친화적인 ImageJ 플러그인을 설명 합니다. 플러그인은 또한 계량 분야, 볼륨 및 두께의 레이어, 레이어 측정에 대 한 모든 2D 또는 3D 개체를 사용할 수 있습니다. 현재, 각 배수 매개 변수에 대 한 단일 측정된 값만 완전히 선택한 분석 영역에서 측정 된 엔터티의 특성을 나타낼 수 없습니다 표준 마이크로 CT 분석 하 여 각 샘플에 대 한 보고 됩니다. 설명된 플러그인 레이어, 레이어 양의 측정된 매개 변수는 선택한 분석 지역에, 그리고 따라서 더 고급 민감한 통계의 유통 정보를 완전히 유지 각 샘플에 대 한 각 매개 변수를 보고 접근은 이러한 데이터를 분석 하는 데 적용 됩니다.
표준, 자동 손 떨림을 세분화 방법, 다른 손으로 컨투어링 조각 사이 상당한 변이 연산자 바이어스8,,9<sup clas...

배수 뼈의 마이크로-CT 분석은 다른 뼈 손실 조건1,2,3, 몇 가지 변수를 관련 작은 동물에서 뼈의 형태 변화를 추적 하기 위한 표준 접근에 뼈의 구조는 보고4. 그러나, 같은 매개 변수는 하지의 긴 뼈5, metaphysis에 균등 하 고 요약 또는 평균 값은 현재 상용 마이크로 CT 기계6,7 각 샘플의 각 구조 변수에 대 한 보고 , 비록 단일 값 완전 분석 영역에서 측정 된 매개 변수의 특성을 나타낼 수 없습니다. 배수 뼈의 레이어, 레이어 정량화 뿐만 아니라 각 변수에 대 한 더 많은 정보를 유지 하지만 또한 구조의 후속 통계 분석을 용이 하 게 분석 지역에서 같은 변수 배포판의 프로 파일링을 사용 하면 5다른 조건 변화 한다입니다. 따라서,이 방법의 목표는 현재 어떤 상용 마이크로 CT 분석 패키지에서 사용할 수 없습니다 각 슬라이스 수준에서 마이크로-CT 검사의 배수 뼈 측정 이다.
효율적으로 세그먼트 배수 뼈 조각-의해-슬라이스, 자동 분할 메서드는 바람직한. 그러나, 마이크로-CT 분석에 대 한 현재 표준 기술을 기반으로 수동 대화형 컨투어링 외피 구획에서 배수 뼈를 분리 하는 노동 집약, 오류 발생, 반자동 보간 뒤 고 상당한 연산자 바이어스8,,910와 관련 된. 자동 분할 방법11,12 보도 했다, 하지만 이러한 방법을 최적의 배수 뼈와 외피 뼈 간의 구분이 좋은 지역에 있지만 분명 별거 없이 지역. 또한, 다른 세분화 매개 변수는 다른 샘플12, 필요 하 고 그것은 수동으로 다양 한 매개 변수 조합을12, 노력 하 여 만족 스러운 세분화 매개 변수 뼈 샘플의 그룹에 적용을 선택 하는 지루한 비록 세분화 과정은 모든 관련된 매개 변수를 설정 하는 경우 자동. 뼈 바깥 경계는 검색 배경으로 큰 대조와 긴 뼈의 피 질 metaphyseal 포탄 선택한 영역을 분석 긴 뼈의 바깥쪽 경계 윤곽에 따라 세분화 방법에 몇 가지 변화를 표시 안정적으로 그리고 정확 하 게 대뇌 피 질의 껍질에서 배수 뼈를 분리 합니다. 이러한 분할 방법의 장점은 세분화 배경 및 뼈의 바깥 경계의 차이에 배수 및 외피 뼈6,12,의 차이점에 기반 13, 따라서 그것은 일반적으로 쉽게 다른 그룹 사이의 배수 변화의 더 신뢰할 수 있는 분석을 용이 하 게 뼈 샘플의 그룹에 대 한 만족 스러운 세분화 매개 변수 조합을 찾을 수.
각 조각에서 수준, 지역, 둘레, 및 2 차원 (2D) 두께 보고 2D 분석, 볼륨, 표면, 및 3 차원 (3D) 두께 3D quantifications에 보고 하는 동안. 이러한 정보는 일반적으로 현재 이미지 분석 도구, 보고 절차 정보 원하는 일반 이미지에 적용할 수 있습니다 나타내는 보고 되지.

<table><tbody><tr><td>ImageJ</td><td>NIH</td><td>imagej</td><td>Java 1.8 런타임 섬유주 분석 플러그인이 있는 모든 버전</td></tr><tr><td></td><td>Bomomics</td><td>bomomics</td><td>무료 또는 상용 버전</td></tr><tr><td>Micro CT 스캐너</td><td>Scanco</td><td>&mu;-50</td><td>마이크로 CT 모든 공급업체의 컴퓨터</td></tr><tr><td>시스템</td><td>Lenovo</td><td></td><td>모든 브랜드</td></tr><tr><td>Windows 운영 체제</td><td>Microsoft</td><td>Windows 7 x64</td><td>모든 64비트 Windows 운영 체제&nbsp;</td></tr><tr><td>Office Software</td><td>Microsoft</td><td>Office 2010</td><td>XY 차트 기능이 있는 모든 speadsheet 소프트웨어</td></tr></tbody></table>

외부-경계 지원 세분화 및 정량화 imagej 플러그인에 의해 배수 뼈의

Outer-Boundary Assisted Segmentation and Quantification of Trabecular Bones by an Imagej Plugin

마이크로 계산 된 단층 촬영 (마이크로 CT) 정기적으로 뼈 수량 및 다른 뼈 손실 조건 하에서 작은 동물에서 배수 microstructural 속성을 평가 하는 데 사용 됩니다. 그러나, 마이크로-CT 이미지의 배수 분석을 위한 표준 접근은 슬라이스 하 여 슬라이스 자동 손 컨투어링, 노동 집약 및 오류가 발생 하기 쉬우며. 뼈의 외부 경계, 배수 뼈를 식별 하 고 자동으로 적은 연산자 바이어스 때 적절 한 정확도 가진 세그먼트 수 어디에 따라 배수 뼈의 자동 세그먼트에 대 한 효율적인 방법은 여기에 설명 된 세그먼트화 매개 변수가 설정 됩니다. 만족 스러운 세분화 매개 변수 프로 파일링, 세분화 결과의 이미지 스택 표시 됩니다, 모든 가능한 조합의 분할 매개 변수는 순서 대로 하나씩 변경된 및 세분화 결과 관련된 매개 변수를 수 있습니다. 시각적으로 확인 쉽게. 플러그인의 품질 제어 기능으로 시뮬레이션된 표준 개체 측정된 수량 이론 값과 비교 하는 수 있는 정량입니다. 배수 속성 및 배수 두께의 레이어, 레이어 정량화 같은 플러그인에 의해 보고 되 고 선택된 영역 내에서 이러한 속성의 배포판 쉽게 프로 파일링 할 수 있습니다. 이러한 조치는 현재 상용 소프트웨어의 출력에서 사용할 수 있는 곳에 단일 계층으로 레이어 정량화 배수 뼈에 대 한 더 많은 정보를 유지 하 고 더 구조 변경의 통계 분석을 용이 하 게, 비록 각 매개 변수에 대 한 정량된 값은 각 샘플에 대 한 보고. 따라서, 설명한 워크플로 정확도와 효율성 배수 뼈를 분석 하기 위한 더 나은 접근.

배수 분석 플러그인은 자동으로 세그먼트 하 고 정확도 가진 배수 뼈를 계량 설계 되었습니다. 처음에, 뼈 바깥 경계를 탐지 하 고 delineated 뒤 구멍 채우기 작업 뼈 바깥쪽 대뇌 피 질의 껍질 내에서 어떤 구멍 든 지 가득 차 있습니다. 다음 외부 외피 뼈를 제외 하 고 세그먼트 배수 뼈를 침식 연산이 수행 됩니다. 마지막으로, 세그먼트 지역에서 배수 뼈의 조치는 정량.
마이크로-CT 이미지는 본질적으로 시끄러운 세그먼트 종종 임의의 미리 정의 된 매개 변수를 사용 하 여 뼈의 외부 경계를 정확 하 게 식별 하지. 그것은 만족 스러운 분할 매개 변수를 선택 하기 위한 매개 변수 조합의 많은 시도를 지루하고 노동 집약입니다. 또한 뼈의 그룹에 대 한 매개 변수의 공통 집합 선택 용이 하 게 만족 스러운 매개 변수 조합을 선택에 도움을 자동으로 설정된 범위에...

우리는 세그먼트와 배수 뼈 ImageJ 플러그인을 사용 하 여 뼈의 바깥 경계에 따라 2D 및 3D 이미지에 대 한 측정에 대 한 워크플로 제시. 이 방법은 보다 효율적이 고 정확한 현재 수동 손 윤곽을 그리는 접근 보다 이며 레이어, 레이어 quantifications, 현재 상용 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다 제공 합니다.

외부-경계 지원 세분화 및 정량화 Imagej 플러그인에 의해 배수 뼈의

Micro-computed tomography (micro-CT) is routinely used to assess bone quantity and trabecular microstructural properties in small animals under different ...

이 절차의 전반적인 목표는 섬유주뼈의 구조적 측정을 정확하고 효율적으로 자동으로 정량화하는 것입니다. 이 방법은 불규칙 구조를 효율적으로 정확하게 측정하는 방법과 같은 이미지 분석 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 이러한 기술에 의한 2차원 또는 3차원 물체의 구조 측정이 현재 사용 가능한 정량화 접근 방식보다 더 정확하고 효율적이라는 것입니다.이 절차를 시작하려면 먼저 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 ImageJ 소프트웨어 및 섬유 분석 플러그인을 설치합니다. ImageJ 소프트웨어를 엽니다. Plugins, BoMomics, Simulate Objects에서 Circle 버튼을 클릭합니다.결과 팝업 창에서 지름으로 200을 입력한 다음 확인을 클릭하여 지름이 200픽셀인 시뮬레이션된 원을 생성합니다. 생성된 서클을 TIFF 형식으로 저장합니다. 그런 다음 Plugins, BoMomics, Simulate Objects에서 사각형 버튼을 클릭합니다.팝업에서 200과 측면 길이를 입력하고 확인을 클릭하여 측면 길이가 200픽셀인 시뮬레이션된 사각형을 생성합니다. TIFF 형식으로 저장합니다. 그런 다음 같은 메뉴에서 구 버튼을 클릭합니다.지름으로 30을 입력하고 확인을 클릭하여 시뮬레이션된 구를 생성합니다. 플러그인, 3D, 볼륨 뷰어를 클릭하여 구를 보고 TIFF 형식으로 저장합니다. 마지막으로 Plugins, BoMomics, Simulate Objects에서 Cylinder 버튼을 클릭합니다.지름으로 30을 입력하고 높이로 100을 입력한 다음 확인을 클릭하여 시뮬레이션된 원통을 생성합니다. 그런 다음 플러그인, 3D, 볼륨 뷰어를 클릭하여 실린더를 보고 TIFF 형식으로 저장합니다. 먼저 ImageJ 소프트웨어를 열고 스캔한 이미지를 열거나 가져옵니다.아래쪽 스크롤 막대를 밀어 조각을 선택한 다음 이미지, 조정, 임계값 단추를 클릭합니다. Threshold(임계값) 팝업 창에서 최소 및 최대 임계값을 조정하여 뼈가 배경과 잘 분리되도록 합니다. 최소 임계값을 cortical bone threshold 값으로 기록합니다.그런 다음 Plugins, BoMomics, Trabecular Parameter Profiling 버튼을 클릭합니다. 팝업 창에서 Slice Index(슬라이스 인덱스)를 대표 슬라이스의 위치로 설정합니다. Cortical Bone, Range 및 Step 값을 설정하여 세분화 파라미터를 프로파일링하기 위한 대뇌피질 임계값 세트를 계산합니다.그런 다음 노이즈 지름, 단계 및 범위 값을 설정하여 해석에 대한 노이즈 값 세트를 지정합니다. 구멍 값 세트를 계산하기 위해 Hole Diameter(구멍 지름), Step(단계) 및 Range(범위) 값을 설정합니다. 확인을 클릭하여 매개변수 프로파일링을 수행합니다.Parameter Profiling Results 창에서 세그멘테이션 결과를 육안으로 확인하고 뼈의 외부 경계가 정확하게 윤곽이 그려진 슬라이스 레이어를 선택합니다. 그런 다음 Parameter Profiling Results 테이블의 해당 항목에서 프로파일링 매개 변수를 검색합니다. 섬유주 뼈 분석을 시작하려면 ImageJ 소프트웨어를 열고 스캔한 이미지를 열거나 가져옵니다.Plugins, BoMomics, Trabecular Segmentation 버튼을 클릭합니다. 여기에 표시된 대로 적절한 분석 매개 변수를 입력합니다. 그런 다음 OK(확인)를 클릭하여 섬유주 분할을 수행합니다.Trabecular Segmentation Results 창에서 결과를 육안으로 검사합니다. 그런 다음 추가 분석을 위해 Segmented Trabecular Bones 창에 표시된 추출된 섬유주 뼈를 TIFF 형식으로 저장합니다. 그런 다음 Plugins, BoMomics, Trabecular Analysis 버튼을 클릭하고 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 적절한 분석 매개변수를 입력합니다.Results Reporting(결과 보고) 섹션에서 측정할 매개변수를 하나 이상 선택하며, 여기서 옵션은 섬유주 뼈 부피(trabecular bone volume), 총 부피(total volume) 및 2차원 또는 3차원으로 측정된 두께입니다. 섬유주 분석을 수행하려면 2D 및 3D에 대한 확인란을 선택한 다음 OK.To 클릭하여 개체 정량화를 시작하고 ImageJ 소프트웨어에서 시뮬레이션된 이미지를 엽니다. Plugins, BoMomics, Trabecular Analysis 버튼을 선택하고 적절한 분석 매개변수를 채우고 Start, End, Outline Boundary 및 Trabecular Bones의 기본값을 유지하면서 Noise Reduction Diameter, Hole Filling Diameter 및 Cortical Thickness Diameter를 0으로 설정합니다.Results Reporting 섹션에서 2D와 3D를 모두 측정할 매개변수로 선택합니다. 그런 다음 확인을 클릭하여 시뮬레이션된 개체에 대한 섬유주 분석을 수행합니다. 그런 다음 스프레드시트 열에서 보정된 뼈 부피, 총 부피, 뼈 미네랄 함량, 뼈 부피 분율 및 뼈 미네랄 밀도를 계산하고 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 데이터를 분석합니다.이 연구에서는 ImageJ 플러그인을 사용하여 섬유주 뼈를 자동으로 분할하고 정량화합니다. 다양한 매개변수 조건을 사용한 대표적인 매개변수 프로파일링 분석은 뼈의 외부 경계를 설명할 때 일부 조합이 다른 조합보다 더 정확하다는 것을 보여줍니다. 다음으로, 섬유주뼈(trabecular bones)의 측정값을 정량화하기 위해 세분화 및 분석이 수행됩니다.이 세분화의 결과는 슬라이스별로 시각적으로 확인할 수 있습니다. 뼈 부피, 전체 부피, 회색 값의 합 및 두께의 원시 정량화는 분석 중에 선택한 옵션에 따라 2차원 또는 3차원으로 보고할 수 있습니다. 보정 정보는 스캔된 마이크로 CT 데이터 세트에서 추출된 다음 뼈 부피, 총 부피, 뼈 미네랄 함량, 뼈 부피 분율 및 뼈 미네랄 밀도의 보정된 측정값을 계산합니다.그런 다음 선택한 분석 영역에서 레이어 위치에 대해 레이어별로 분포를 프로파일링할 수 있습니다. 이 기술을 완전히 익히면 제대로 수행되면 10분에서 20분 안에 500개 이미지 레이어의 섬유주 뼈를 정량화할 수 있습니다. 우리는 마이크로 CT 공급업체 소프트웨어에서 보고한 결과가 동일한 경험 많은 운영자가 동일한 데이터 세트를 분석했을 때 재현할 수 없다는 것을 발견했을 때 이 방법에 대한 아이디어를 처음 떠올렸습니다.이 동영상을 시청한 후에는 적절한 뼈 세분화 매개변수를 선택하고 최소한의 사용자 상호 작용으로 긴 뼈를 분석하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.

outer-boundary-assisted-segmentation-quantification-trabecular-bones

Research

연구

JoVE Journal

Bioengineering

생명공학

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심방과 심실에서 심장 근육 세포에 관형 막 네트워크 분석

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조혈 세포의 자동화 된 정량화 - Undecalcified 뼈의 조직 학적 이미지에서 기질 세포 상호 작용

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반자동 경도 Microcomputed Tomography 기반 정량적 구조 분석 누드 쥐 척추 골절 골다공증 관련 모델의

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자동화된 관절 공간 탐지 워크플로우 개발로 야생 동물에서 &gt;98%의 정확도로 뚜렷한 쥐 뒷발뼈의 고처리량 분할이 가능해졌습니다. 염증성 침식성 관절염이 있는 앞발과 발에 유연한 적용이 가능했으나, 성능 저하로 인해 공개된 데이터를 활용한 향후 연구에서 추가 최적화가 필요하다.

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골 재생 및 스캐폴드 성능 평가를 위한 다중 모드 접근법

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외부-경계 지원 세분화 및 정량화 Imagej 플러그인에 의해 배수 뼈의

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