Visualisatie en kwantificering van de Cell-vrij laag in van de rat cremasterspier
October 19th, 2016
Deze studie toont de chirurgische voorbereiding van de rat cremaster spier voor de visualisatie van de in vivo cel-vrije laag. Aanzienlijke factoren die de nauwkeurigheid van de meting van de breedte van de cel-vrije laag beïnvloeden, worden in deze studie besproken.
Het algemene doel van deze procedure is om de ruimtelijk-tijdelijke variaties in de in vivo breedte van de celvrije laag te kwantificeren. Deze methode kan helpen om belangrijke vragen op het gebied van micro-hemodynamica te beantwoorden, om de rol van cellofilië in de microcirculatie beter te begrijpen. Het belangrijkste voordeel van deze methode is dat de in vivo breedte van de celvrije laag consistenter en gemakkelijker kan worden gekwantificeerd dan eerdere handmatige meettechnieken, die erg tijdrovend waren.
Voordat u begint met het meten van de breedte van de celvrije laag, voert u het voorafgaande cell-free layer MatLab scriptbestand uit. Klik vervolgens op open bestand om het videobestand voor analyse te selecteren en pas de rotatieschuif aan om de wanden van het enkele vat verticaal uit te lijnen met behulp van de zoomschuif om de zoomniveau aan te passen zoals nodig. Wanneer het vat in de juiste positie staat, klikt u op bewerken bevestigen en klik vervolgens op ROI instellen om bij te snijden om het gebied van belang te definiëren.
Het uitgelijnde beeld wordt weergegeven in een pop-upvenster. Pas het rechthoekige objectief op het beeld zo nodig aan en dubbelklik op het objectief om het gebied van belang te bevestigen. Klik vervolgens op Afbeeldingen extraheren om alle bewerkte videoframes naar opeenvolgende bitmap-afbeeldingen te extraheren, die in de map met dezelfde naam als het geselecteerde videobestand worden gevonden.
Om de breedte van de celvrije laag te meten, klikt u op Selecteer map en klikt u op de map met afbeeldingen. Het eerste beeldframe verschijnt in het grijswaardenpaneel samen met de bijbehorende histogram van grijstinten in het histogrampaneel. Selecteer het gewenste beeldframe uit de lijst om de analyse uit te voeren en klik op Vaatwanden zoeken om de binnenste vaatwand in het beeld te identificeren dat is bepaald als de locatie waar het lichtintensiteitsprofiel piek overgaat van donker naar licht over twee pixels.
Vink mediane filter aan om een mediaanfilter op het beeld toe te passen om het zout-en-peperruis te verminderen. Vink autocontrast aan voor digitale aanpassing van de beeldintensiteiten om de beeldcontrast te verbeteren. Selecteer vervolgens een drempelalgoritme in de lijst om automatisch de drempelwaarde te bepalen die de grijstinten in twee klassen verdeelt, witte pixels met grijstinten boven de drempelwaarde en zwarte pixels met grijstinten onder de drempelwaarde.
Om de ruimtelijke variatie van de breedtes van de celvrije laag te meten, voert u de pixelresolutie in het pixelresolutievakje in. Klik vervolgens op Berekenen om de ruimtelijke variatie van de breedtes van de celvrije laag te verkrijgen en klik op Export. csv om de breedtegegevens van de celvrije laag in een getabelleerde indeling te exporteren.
Om de tijdelijke variatie van de breedtes van de celvrije laag op een specifieke analyselijn langs het vat te meten, klikt u op Tijdelijke variatie en voert u de frame-rate-informatie in. Voer de eerste en laatste frames van de afbeeldingen voor de analyse in respectievelijk de startframe en laatste framevakken in. Pas de analyselijnschuifbalk aan om de positie van de analyselijn langs het vat te selecteren en bevestig de positie van de analyselijn zoals geïllustreerd op zowel de grijswaarden als binaire afbeeldingen.
Klik vervolgens op Berekenen om de tijdelijke variatie van de breedtes van de celvrije laag te verkrijgen en klik op Export. csv om de breedtegegevens van de celvrije laag in een getabelleerde indeling te exporteren. Hier wordt een typische rode bloedcelstroom door een onvertakte arterie in de cremaster spier van de rat getoond waar de celvrije laag kan worden waargenomen tussen de RBC-kern en de binnenste vaatwand.
Een goed contrast tussen deze componenten is cruciaal voor het waarborgen van de nauwkeurigheid van de metingen van de breedte van de celvrije laag. De initiële fase van de beeldafbeeldtechniek omvatte de detectie van de binnenste vaatwand. Door de lichtintensiteitsprofiel langs de analyselijn loodrecht op het vat te verkrijgen, wordt de locatie benaderd op de piek die overgaat van donker naar licht over twee pixels.
Vervolgens worden de grenzen van de RBC-kern gedetecteerd met behulp van het algoritme voor beelddrempeling en kunnen de CFL-breedtes worden berekend. Aangezien rode bloedcellen in de celvrije laag verschillende lichttransmissies hebben, kan het verschil in grijstinten worden onderverdeeld in twee klassen. De identificatie van een nauwkeurige drempelwaarde tussen de twee pieken in het histogram van het beeld kan echter worden beperkt door een slechte beeldkwaliteit en contrast.
Om het contrast tussen de rode bloedcellen en de celvrije laag te verbeteren, kan een blauwe filter worden gebruikt. Dit is nog meer duidelijk in deze afbeeldingen waar de grenzen van de rode bloedcelkernen nauwkeuriger werden geïdentificeerd met een blauwe filter. Het drempelalgoritme kan ook de meting van de breedte van de celvrije laag beïnvloeden, zoals blijkt uit deze afbeeldingen waarin de verschillende drempelalgoritmen resulteerden in de identificatie van verschillende rode bloedcelkerngrenzen en dus verschillende breedtes van de celvrije laag.
De meting van de in vivo breedte van de celvrije laag is erg gevoelig voor de kwaliteit van de afbeeldingen. Zorg er daarom voor dat u de operatie zorgvuldig uitvoert en gebruik een geschikte optische assistent om een goede beeldafbeeldingskwaliteit te verkrijgen. Bovendien is het essentieel om de juiste beelddrempelalgoritme te selecteren om een nauwkeurige en consistente meting van de breedte van de celvrije laag te garanderen.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Deze studie toont de chirurgische voorbereiding van de cremaster spier van de rat voor de visualisatie van de in vivo celvrije laag. De methode maakt consistente en gemakkelijke kwantificering van de breedte van de celvrije laag mogelijk en beantwoordt belangrijke vragen in micro hemodynamiek.
Belangrijke studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Micro hemodynamiek
- Cel-philia in microcirculatie
Achtergrond
- De celvrije laag is cruciaal voor het begrijpen van de bloedstroomdynamiek.
- Eerdere meettechnieken waren tijdrovend en minder nauwkeurig.
- In vivo visualisatietechnieken verhogen de betrouwbaarheid van de metingen.
Doel van de studie
- Om ruimtelijk-tijdelijke variaties in de breedte van de in vivo celvrije laag te kwantificeren.
- Om het begrip van de rol van cel-philia in de microcirculatie te verbeteren.
Gebruikte methoden
- Chirurgische voorbereiding van de cremaster spier van de rat.
- Gebruik van een pre-MatLab script voor analyse.
- Videoanalyse voor het meten van de breedte van de celvrije laag.
- Croppen van het gebied van belang (ROI) voor gerichte meting.
Belangrijkste resultaten
- De breedte van de in vivo celvrije laag kan nauwkeuriger worden gemeten.
- De methode biedt een efficiënter alternatief voor handmatige technieken.
Conclusies
- De chirurgische voorbereidingstechniek is effectief voor visualisatie.
- Deze methode verbetert het begrip van micro hemodynamiek.
Veelgestelde vragen
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.
