마우스 모델에서 상처 봉합 동역학을 평가하기 위한 디지털 플레니메트리

본 연구는 전임상 모델에서 가변성을 최소화하고 상처 밀착 측정의 통용성을 개선하기 위해 일관성과 빛의 위치 및 거리 또는 프로토콜을 보장하여 설정된 통제된 이미징을 사용하여 거시적 상처 측정을 표준화하는 데 중점을 두고 있습니다. 우리는 현미경 상처 측정에서 표준화가 부족한 문제를 해결합니다. 현재의 방법론은 종종 제어 조건이 부족하여 일관되지 않은 데이터를 생성합니다.

당사의 프로토콜은 균일한 조명, 위치 지정 및 거리를 보장하는 적용 가능한 설정을 제공하여 확률을 줄이고 재현성을 향상시킵니다. 당사의 프로토콜은 이미징 조건을 표준화하여 일반적인 측정 편향 원인을 제거합니다. 수동 방법과 달리 실험 전반에 걸쳐 일관성을 보장하여 정확한 비교를 가능하게 하고 상처의 면적 및 둘레 측정의 변동성을 줄입니다.

그 결과 표준화된 방법론을 제공함으로써 보다 정확하고 재현 가능한 상처 측정 데이터를 얻을 수 있습니다. 이는 치료 중재 및 전임상 상처 연구를 평가하기 위한 기초입니다. 시작하려면 지붕 측면 가장자리의 내부 영역에 홈이 있는 알루미늄 프로파일을 고정합니다.

폴리에틸렌 중심이 있는 두 개의 직사각형 알루미늄 플레이트를 지붕 프로파일의 홈에 배치하여 두 프로파일을 모두 통과할 수 있도록 합니다. 양면 테이프를 사용하여 첫 번째 패널의 아래쪽 가장자리에 20cm RGB LED 튜브 조명을 45도 각도로 장착합니다. 그런 다음 각 지붕 패널에 중앙 원형 컷아웃이 7.82cm인 직사각형 폼 보드 패널을 장착하여 카메라 렌즈를 설치할 수 있도록 합니다.

바닥 공사의 경우, 먼저 40 x 40cm 흰색 폼 보드의 각 모서리에서 2.54cm의 측면 길이를 가진 사각형을 자릅니다. 이 단계는 폼 보드가 바닥 면적 프로파일에 제대로 맞는지 확인합니다. 모서리를 다듬은 후 바닥 면적 프로파일 위에 폼 보드를 놓습니다.

후크 및 루프 패스너 스트립을 알루미늄 프로파일 A와 B에 부착하여 내부 포토 부스 요소를 쉽게 조작할 수 있습니다. 고정 접착 패스너는 한쪽면에 있는 두 개의 폼 판지 사각형의 가장자리에서 1cm 떨어져 전면 및 후면 벽에 배치합니다. 실리콘을 사용하여 두 개의 패널을 C면과 D면에 붙여서 왼쪽과 오른쪽 벽을 형성합니다.

미리 절단된 40 x 28cm 흰색 폼 보드 직사각형의 가장자리에서 11.5cm 떨어진 곳에 3D 프린팅된 마스크를 배치하여 쥐가 흡입 마취 상태를 유지할 수 있도록 합니다. 그런 다음 참조 베이스의 중앙에 붙입니다. 디지털 이미지 처리를 위한 측정 참조 요소를 수용하기 위해 마우스 베이스의 왼쪽에서 1cm 떨어진 곳에 3D 프린팅된 눈금자 블록을 고정합니다.

그런 다음 15cm 스테인리스 스틸 눈금자를 눈금자 블록에 부착하고 이미지 크기 조정을 위해 캐빈 내부에 전체 참조 베이스를 설치합니다. 마우스를 마취한 후 멸균 5mm 생검 펀치를 사용하여 원을 그리며 압력을 가하여 견갑골 수준에서 진피 표피 절개를 만듭니다. 톱니 모양의 집게로 덮개를 제거하고 홍채 끝 가위로 자릅니다.

보석 세공 집게를 사용하여 상처 위에 1cm 직경의 원형 피부 필름을 놓아 오염과 수축을 방지합니다. 상처의 이미지를 캡처하려면 참조 베이스를 사진 부스 바닥 중앙에 배치합니다. 그런 다음 마취된 마우스를 마우스 플랫폼의 엎드린 위치에 놓습니다.

포토 부스의 전면 벽을 설치하고 거시적인 이미지를 촬영하세요. imagej에서 생성된 백업 이미지를 열려면 파일, 열기 및 검색으로 이동합니다. 그런 다음 열기를 클릭합니다.

이제 이미지를 최대화하고 직선 도구를 선택한 다음 더하기 키를 사용하여 마우스 옆의 눈금자를 확대합니다. 눈금자 이미지에 10mm 직선을 그립니다. 분석으로 이동하여 스케일을 설정합니다.

알려진 거리로 10을 입력합니다. 길이 단위를 밀리미터로 설정하고 확인을 클릭합니다. 그런 다음 사각형 도구를 사용하여 너비와 높이가 150인 상처 주변 영역을 선택하고 X 및 Y 값을 기록합니다.

그런 다음 사각형을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 복제를 선택합니다. 복제된 이미지의 이름을 지정하고 Enter 키를 누릅니다. 새 이미지에서 더하기 버튼을 두 번 눌러 확대합니다.

이미지를 색상 채널로 분리하려면 이미지, 유형 및 RGB 스택으로 이동합니다. 빨간색 채널 이미지에서 이미지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 중복을 선택한 다음 복제 창에서 확인을 누릅니다. 그런 다음 빨간색 채널 이미지를 클릭하고 이미지를 선택하고 조정하고 임계값을 분할합니다.

Default(기본값)를 선택하고 Apply(적용)를 클릭하여 임계값을 적용합니다. 관심 영역 또는 ROI를 수정하여 완전한 상처 범위를 보장하고 세분화 왜곡을 방지합니다. 관심 영역의 둘레를 정의하려면 Edit(편집)를 선택한 다음 selection(선택)으로 이동하여 Create Selection(선택 항목 생성)을 선택합니다.

그런 다음 편집을 선택한 다음 선택을 선택하고 관리자에 추가를 클릭하여 ROI 관리자에 추가합니다. 세분화를 검증하려면 ROI 관리자 창을 열고 검토할 ROI를 선택합니다. 더보기, 번역을 클릭하고 기록된 X 및 Y 값을 입력하고 확인을 누릅니다.

원본 이미지를 최대화한 다음 ROI 관리자에서 ROI를 선택합니다. 화살표 키를 사용하여 ROI가 상처와 정렬될 때까지 ROI를 조정합니다. 세분화가 확인되면 Analyze and Measure(분석 및 측정)를 선택하여 상처 측정값을 얻습니다.

상처 봉합률은 염증 과정으로 인해 2일차에 138.04%로 증가한 후 감소하고 회복 및 통합 단계로 진행되었으며 7일차 이후에는 일관된 봉합이 관찰되었습니다. 상처 가장자리 후퇴 거리는 초기에는 염증 단계에서 증가했으나, 점진적인 상처 수축을 나타내는 Gilman's Equation에서 볼 수 있듯이 3일째 되는 날부터 감소하기 시작했습니다.