Buitenrand bijgestaan segmentatie en kwantificering van Trabecular botten door een Imagej Plugin
March 14th, 2018
We presenteren een workflow voor segmenteren en kwantificeren van trabecular beenderen voor 2D- en 3D-afbeeldingen op basis van de buitenste rand van het bot met behulp van een plugin ImageJ. Deze aanpak is efficiënter en nauwkeuriger dan de huidige handmatige hand-contouring aanpak, en laag-voor-laag kwantificeringen, die niet beschikbaar zijn in de huidige commerciële software biedt.
Het algemene doel van deze procedure is om structurele metingen van trabeculaire botten automatisch en nauwkeurig te kwantificeren. Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van belangrijke vragen op het gebied van beeldanalyse, zoals hoe onregelmatige structuren nauwkeurig en efficiënt kunnen worden gemeten. Het grote voordeel van deze techniek is dat structurele metingen van twee- of driedimensionale objecten door een dergelijke techniek nauwkeuriger en efficiënter zijn dan de huidige beschikbare kwantificeringsbenaderingen.
Om deze procedure te beginnen, installeert u eerst de ImageJ-software en trabeculaire analyse-plugins, zoals beschreven in het tekstprotocol. Open de ImageJ-software. Klik onder Plugins, BoMomics, Simulate Objects, op de knop Circle.
Voer in het resulterende pop-upvenster 200 in als diameter en klik vervolgens op OK om een gesimuleerde cirkel met een diameter van 200 pixels te genereren. Sla de gegenereerde cirkel op in TIFF-formaat. Klik vervolgens in Plugins, BoMomics, Simulate Objects, op de knop Square.
Voer in het pop-upvenster 200 en de zijlengte in en klik op OK om een gesimuleerde vierkant met een zijlengte van 200 pixels te genereren. Sla het op in TIFF-formaat. Klik vervolgens in hetzelfde menu op de knop Sphere.
Voer 30 in als diameter en klik op OK om de gesimuleerde sfeer te genereren. Klik op Plugins, 3D, Volume Viewer om de sfeer te bekijken en sla deze op in TIFF-formaat. Klik tenslotte in Plugins, BoMomics, Simulate Objects, op de knop Cylinder.
Voer 30 in als diameter en 100 als hoogte, en klik vervolgens op OK om de gesimuleerde cilinder te genereren. Klik vervolgens op Plugins, 3D, Volume Viewer om de cilinder te bekijken en sla deze op in TIFF-formaat. Open eerst de ImageJ-software en open of importeer een gescand beeld.
Schuif de onderste schuifbalk om een slice te kiezen en klik vervolgens op Image, Adjust, Threshold. Pas in het pop-upvenster Threshold de minimale en maximale drempelwaarden aan om ervoor te zorgen dat de botten goed gescheiden zijn van de achtergrond. Noteer de minimale drempelwaarde als de corticale botdrempelwaarde.
Klik vervolgens op de knop Plugins, BoMomics, Trabecular Parameter Profiling. Stel in het pop-upvenster de Slice Index in op de positie van de representatieve slice. Stel de waarden van Cortical Bone, Range en Step in om een set corticale drempels voor de profileringssegmentatieparameters te berekenen.
Stel vervolgens de waarden van Noise Diameter, Step en Range in om een set ruiswaarden voor de analyse op te geven. Stel de waarden van Hole Diameter, Step en Range in voor het berekenen van een set gatwaarden. Klik op OK om de parameterprofilering uit te voeren.
Controleer in het venster Parameter Profiling Results visueel de segmentatieresultaten en selecteer een slicelaag waar de buitenrand van het bot nauwkeurig is geschetst. Haal vervolgens de profileringsparameters op uit de overeenkomstige invoer in de tabel Parameter Profiling Results. Om te beginnen met het analyseren van de trabeculaire botten, opent u de ImageJ-software en opent u of importeert u een gescand beeld.
Klik op de knop Plugins, BoMomics, Trabecular Segmentation. Vul geschikte analyseparameters in, zoals hier getoond. Klik vervolgens op OK om de trabeculaire segmentatie uit te voeren.
Controleer visueel de resultaten in het venster Trabecular Segmentation Results. Sla vervolgens de geëxtraheerde trabeculaire botten die in het venster Segmented Trabecular Bones worden weergegeven, op in TIFF-formaat voor verdere analyse. Klik vervolgens op de knop Plugins, BoMomics, Trabecular Analysis en vul de juiste analyseparameters in, zoals beschreven in het tekstprotocol.
Selecteer in het gedeelte Resultaten rapporteren een of meer parameters om te meten, waarbij de opties trabeculaire botvolume, totaal volume en dikte zijn, gemeten in twee of drie dimensies. Om trabeculaire analyse uit te voeren, selecteert u de selectievakjes voor zowel 2D als 3D en klik vervolgens op OK. Om objecten te kwantificeren, opent u een gesimuleerd beeld in de ImageJ-software. Selecteer de knop Plugins, BoMomics, Trabecular Analysis en vul de juiste analyseparameters in, waarbij de standaardwaarden voor Start, End, Outline Boundary en Trabecular Bones worden gehandhaafd, terwijl Noise Reduction Diameter, Hole Filling Diameter en Cortical Thickness Diameter op nul worden ingesteld.
Selecteer in het gedeelte Resultaten rapporteren zowel 2D als 3D als de parameters om te meten. Klik vervolgens op OK om trabeculaire analyse op het gesimuleerde object uit te voeren. Bereken vervolgens het gekalibreerde botvolume, totaal volume, botmineraalgehalte, botvolumefractie en botmineraaldichtheid in spreadsheetkolommen en analyseer de gegevens, zoals beschreven in het tekstprotocol.
In deze studie wordt een ImageJ-plugin gebruikt om trabeculaire botten automatisch te segmenteren en te kwantificeren. Representatieve parameterprofileringsanalyse met verschillende parametercondities toont aan dat sommige combinaties nauwkeuriger zijn bij het afbakenen van de buitenranden van een bot dan andere. Vervolgens worden segmentatie en analyse uitgevoerd om metingen van de trabeculaire botten te kwantificeren.
De resultaten van deze segmentatie kunnen visuele check worden uitgevoerd slice-by-slice. De ruwe kwantificering van het botvolume, het totaal volume, de som van grijstinten en de dikte, in twee of drie dimensies, kan worden gerapporteerd, afhankelijk van de opties die tijdens de analyse zijn geselecteerd. De kalibratie-informatie wordt geëxtraheerd uit de gescande micro-CT-dataset en vervolgens worden gekalibreerde metingen van botvolume, totaal volume, botmineraalgehalte, botvolumefractie en botmineraaldichtheid berekend.
Hun distributies kunnen vervolgens worden geprofileerd in het geselecteerde analysegebied, laag-voor-laag, tegen de laagposities. Eenmaal onder de knie, kan deze techniek trabeculaire botten van 500 beeldlagen in 10 tot 20 minuten kwantificeren als deze correct wordt uitgevoerd. We hadden voor het eerst het idee voor deze methode toen we ontdekten dat de resultaten die door de micro-CT-leverancierssoftware werden gerapporteerd, niet reproduceerbaar waren wanneer dezelfde dataset door dezelfde ervaren operator werd geanalyseerd.
Na het bekijken van deze video, zou u een goed begrip moeten hebben van hoe u geschikte botsegmentatieparameters kiest en analyse van lange botten uitvoert met minimale gebruikersinteracties.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Dit artikel presenteert een workflow voor de automatische segmentatie en kwantificering van trabeculaire botten in 2D- en 3D-beelden met behulp van een ImageJ-plugin. De methode verbetert de efficiëntie en nauwkeurigheid in vergelijking met handmatige contourtechnieken en biedt gedetailleerde laag-voor-laag kwantificeringen.
Belangrijke studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschap
- Beeldanalyse
- Botstructuuranalyse
Achtergrond
- Trabeculaire botten hebben complexe structuren die moeilijk te kwantificeren zijn.
- Huidige methoden zijn vaak afhankelijk van handmatige contouring, wat tijdrovend en minder nauwkeurig is.
- Automatische technieken kunnen de meetnauwkeurigheid en efficiëntie verbeteren.
- ImageJ is een veelgebruikte software voor beeldverwerking in wetenschappelijk onderzoek.
Doel van het onderzoek
- Om een geautomatiseerde workflow te ontwikkelen voor het kwantificeren van trabeculaire botstructuren.
- Om de nauwkeurigheid van structurele metingen in 2D- en 3D-beelden te verbeteren.
- Om een efficiëntere alternatief te bieden voor bestaande handmatige methoden.
Gebruikte methoden
- Installatie van ImageJ software en trabeculaire analyse-plugins.
- Gebruik van de Circle knop onder Plugins voor objectsimulatie.
- Segmentatie van botstructuren op basis van buitengrenzen.
- Laag-voor-laag kwantificering van trabeculaire botten.
Belangrijkste resultaten
- De geautomatiseerde methode verbetert de meetnauwkeurigheid aanzienlijk.
- Laag-voor-laag kwantificeringen bieden inzichten die niet beschikbaar zijn in commerciële software.
- De workflow is efficiënt en gebruiksvriendelijk voor onderzoekers.
- Resultaten tonen het potentieel voor bredere toepassingen in beeldanalyse.
Conclusies
- De voorgestelde workflow biedt een betrouwbare tool voor trabeculaire botanalyse.
- Automatisatie in beeldanalyse kan leiden tot betere onderzoeksresultaten.
- Deze methode kan belangrijke vragen aanpakken bij het kwantificeren van onregelmatige structuren.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Accurate quantification of trabecular bone structure is critical for evaluating bone-targeted therapeutics and understanding skeletal toxicity in preclinical studies. Manual micro-CT analysis introduces variability and limits throughput, hindering reliable target validation and mechanistic de-risking. This automated ImageJ plugin workflow improves measurement precision and reproducibility, supporting data-driven decisions in early discovery and translational research.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables objective assessment of trabecular bone changes to interrogate therapeutic hypotheses on bone metabolism.
- Operational Value: Reduces operator bias and variability in structural quantification, increasing confidence in target engagement data.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Provides layer-by-layer trabecular thickness and volume distributions for detailed phenotypic screening of bone-modulating compounds.
- Operational Value: Automates segmentation and quantification, enabling scalable analysis of large image sets from high-content studies.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Delivers quantitative trabecular parameters that align with translational biomarkers of bone health and disease progression.
- Operational Value: Ensures continuity from discovery through preclinical validation by standardizing structural readouts across models.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from target validation to preclinical evaluation, where accurate bone phenotyping informs lead selection and risk assessment.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by quantifying structural changes in trabecular bone following compound treatment.
- Screening: Enables assay readiness through automated, reproducible segmentation of trabecular regions for compound library screening.
- Analytics: Generates multi-dimensional readouts (volume, thickness, mineral content) that facilitate comparative analysis across experimental conditions.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by providing layer-resolved structural data relevant to bone turnover biomarkers.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable plugin-based capability across projects requiring consistent bone morphometric analysis.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in bone-related phenotypes by reducing measurement noise and bias.
- Operational Value: Enhances standardization and reproducibility across sites and operators through parameter profiling and quality control.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by delivering reliable trabecular data earlier in the discovery pipeline.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of bone-modulating candidates based on quantifiable structural outcomes.
Implementation Considerations
- Familiarity with ImageJ plugin environment and basic image processing concepts.
- Access to micro-CT scanners and computational resources for handling 3D image stacks.
- Need for cross-team agreement on segmentation parameters and profiling procedures to ensure consistency.
- Adaptation considerations when applying the method to different bone models or species with varying trabecular architecture.
- Dependence on appropriate threshold calibration; suboptimal parameter selection may affect segmentation accuracy despite quality-control features.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
0:49
Prepare 3D Dataset for Trabecular Analysis
2:52
Profiling Analysis Parameters
4:41
Trabecular Analysis
6:12
Quantifying Simulated Objects, Calibrating the Trabecular Measurements, and Presentation of Data
7:22
Results: Trabecular Analysis Using the ImageJ Plugin
8:48
Conclusion
