$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Micro-berekend tomografie (micro-CT) wordt regelmatig gebruikt ter beoordeling van de hoeveelheid bot en trabecular microstructurele eigenschappen in kleine dieren onder verschillende bot verlies voorwaarden. Echter is de standaardbenadering voor trabecular analyse van micro-CT-beelden slice-door-laagse semi-automatische hand-contouring, arbeidsintensief en foutgevoelig. Hier beschreven is een efficiënte methode voor automatische segmentatie van trabecular botten volgens de buitenste grenzen van het bot, waar trabecular botten kunnen worden geïdentificeerd en gesegmenteerd automatisch met nauwkeurigheid met minder vooringenomenheid van de exploitant voorzover toepasselijk segmentatie parameters zijn ingesteld. Om het profiel van bevredigende segmentatie parameters, wordt een afbeeldingsstapel van segmentatie-resultaten weergegeven, waar alle mogelijke combinaties van de parameters van de segmentatie veranderde één voor één in de reeks, en segmentatie resultaten met bijbehorende parameters kan gemakkelijk worden visueel gecontroleerd. Als een functie van de kwaliteitscontrole van de plugin, zijn gesimuleerde standaardobjecten gekwantificeerd waar de gemeten hoeveelheden kunnen worden vergeleken met theoretische waarden. Laag-voor-laag kwantificering van trabecular eigenschappen en trabecular diktes zijn gerapporteerd door dergelijke plugin en de verdelingen van dergelijke eigenschappen binnen de geselecteerde regio's kunnen gemakkelijk worden geprofileerd. Hoewel laag-voor-laag kwantificering meer informatie over trabecular bones behoudt en verder vergemakkelijkt de statistische analyse van structurele veranderingen, dergelijke maatregelen niet beschikbaar zijn van de output van de huidige commerciële software, waar slechts één gekwantificeerde waarde voor elke parameter wordt voor elk monster gerapporteerd. De beschreven werkstromen zijn dus betere benaderingen voor het analyseren van trabecular botten met nauwkeurigheid en efficiëntie.