Analiza mikro-CT kości beleczkowych jest standardowym podejściem do śledzenia zmian morfologicznych kości u małych zwierząt w różnych warunkach utraty kości1,2,3, gdzie raportowanych jest kilka zmiennych związanych ze strukturami kości4. Jednak takie parametry nie są równomiernie rozłożone w metaprzynadzie kości długich5, a tylko sumaryczna lub uśredniona wartość jest podawana dla każdej zmiennej strukturalnej każdej próbki przez obecne komercyjne mikro-CT6,7, chociaż pojedyncza wartość nie może w pełni reprezentować charakterystyki mierzonego parametru w analizowanym regionie. Kwantyfikacja kości beleczkowych warstwa po warstwie nie tylko zachowuje więcej informacji dla każdej zmiennej, ale także umożliwia profilowanie rozkładów takich zmiennych w analizowanym obszarze, ułatwiając późniejszą analizę statystyczną zmian strukturalnych w różnych warunkach5. Dlatego celem tej metody jest ilościowe określenie kości beleczkowych w skanach mikro-CT na każdym poziomie warstwy, co nie jest obecnie dostępne w żadnym dostępnym na rynku pakiecie do analizy mikro-CT.
Aby efektywnie dzielić kości beleczkowe kawałek po plasterku, pożądane są metody automatycznej segmentacji. Jednak obecna standardowa technika analizy mikro-CT opiera się na ręcznym interaktywnym konturowaniu, po którym następuje półautomatyczna interpolacja w celu oddzielenia kości beleczkowych od przedziałów korowych, co jest pracochłonne, podatne na błędy i wiąże się ze znacznym odchyleniem operatora8,9,10. Zgłoszono metody automatycznej segmentacji11,12, ale takie metody są optymalne tylko w regionach z dobrą separacją między kośćmi beleczkowymi a kośćmi korowymi, ale nie w regionach bez wyraźnych separacji. Co więcej, dla różnych próbek wymagane są różne parametry segmentacji12, a ręczne wybieranie zadowalających parametrów segmentacji mających zastosowanie do grup próbek kości poprzez wypróbowanie różnych kombinacji parametrów jest żmudne12, mimo że proces segmentacji jest automatyczny, gdy wszystkie powiązane parametry są ustawione. Ponieważ zewnętrzna granica kości ma największy kontrast z tłem skanowania, a śródnasadowe powłoki korowe kości długich wykazują niewiele zmian w wybranym obszarze analizy, metody segmentacji zgodnie z zewnętrznym konturem granicznym kości długich mogą niezawodnie i dokładnie oddzielić kości beleczkowe od powłok korowych. Zaletą takiej metody segmentacji jest to, że segmentacja opiera się na różnicy między tłem a zewnętrzną granicą kości, ale nie na różnicach między kośćmi beleczkowymi i korowymi6,12,13, dlatego na ogół łatwo jest znaleźć kombinację parametrów segmentacji, która jest zadowalająca dla grupy próbek kości, ułatwienie bardziej wiarygodnej analizy zmian beleczkowych między różnymi grupami.
Na każdym poziomie warstwy, powierzchnia, obwód i dwuwymiarowa (2D) grubość są raportowane do analizy 2D, podczas gdy objętość, powierzchnia i trójwymiarowa (3D) grubość są raportowane w kwantyfikacjach 3D. Takie informacje na ogół nie są raportowane przez obecne narzędzia do analizy obrazu, co wskazuje, że zgłaszane procedury mogą być stosowane do ogólnych obrazów, w przypadku gdy takie informacje są pożądane.