Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł metodologiczny

Ocena gojenia złamań kości za pomocą mikrotomografii komputerowej

2.7K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/64262

⸱

9 grudnia 2022

 ,  ,  ,  , 
1Center for Orthopaedic Research and Translational Science (CORTS), The Pennsylvania State University College of Medicine, 2Department of Orthopaedics and Rehabilitation, The Pennsylvania State University College of Medicine, 3Department of Pharmacology, The Pennsylvania State University College of Medicine, 4Department of Biochemistry and Molecular Biology, The Pennsylvania State University College of Medicine

* These authors contributed equally

W tym artykule

Podsumowanie

Mikrotomografia komputerowa (μCT) jest nieniszczącym narzędziem do obrazowania, które jest instrumentalne w ocenie struktury kości w badaniach przedklinicznych, jednak nie ma zgody co do procedur μCT do analizy modzeli gojącej się kości. Badanie to zapewnia krok po kroku protokół μCT, który umożliwia monitorowanie gojenia się złamań.

Streszczenie

Tomografia mikrokomputerowa (μCT) jest najpowszechniejszą metodą obrazowania do charakteryzowania trójwymiarowej (3D) morfologii kości i nowo powstałej kości podczas gojenia złamań w badaniach translacyjnych. Badania nad gojeniem się złamań kości długich u gryzoni zazwyczaj obejmują wtórne gojenie i tworzenie zmineralizowanego kalusa. Kształt utworzonego kalusa i gęstość nowo powstałej kości mogą się znacznie różnić w zależności od punktów czasowych i zabiegów. Podczas gdy standardowe metodologie ilościowego określania parametrów nienaruszonej kości korowej i beleczkowej są szeroko stosowane i wbudowane w komercyjnie dostępne oprogramowanie, brakuje konsensusu co do procedur analizy gojącego się kalusa. Celem tej pracy jest opisanie znormalizowanego protokołu, który określa ilościowo frakcję objętości kości i gęstość mineralną kalusa w gojącym się kalusie. Protokół opisuje różne parametry, które należy wziąć pod uwagę podczas obrazowania i analizy, w tym wyrównanie próbki podczas obrazowania, wielkość objętości będącej przedmiotem zainteresowania oraz liczbę warstw, które są konturowane w celu zdefiniowania kalusa.

Wprowadzenie

Obrazowanie mikrotomografii komputerowej (μCT) jest szeroko stosowane w przedklinicznych badaniach kości, dostarczając nieinwazyjnych obrazów o wysokiej rozdzielczości do oceny mikrostruktury kości1,2,3,4,5. μCT obejmuje dużą liczbę obrazów rentgenowskich, uzyskanych z obracającej się próbki lub przy użyciu obracającego się źródła promieniowania rentgenowskiego i detektora. Algorytmy służą do rekonstrukcji danych wolumetrycznych 3D w postaci stosu wycinków obrazu. Kliniczna tomografia komputerowa jest złotym standardem w obrazowaniu 3D ludzkich kości, a μCT jest powszechnie stosowaną techniką oceny skuteczności gojenia kości u zwierząt doświadczalnych1,2,3,4,6,7. Zmineralizowana kość ma doskonały kontrast z promieniowaniem rentgenowskim, podczas gdy tkanki miękkie mają stosunkowo słaby kontrast, chyba że stosuje się środek kontrastowy. W ocenie gojenia się złamań μCT generuje obrazy, które dostarczają szczegółowych informacji na temat struktury 3D i gęstości zmineralizowanego kalusa. Skanowanie μCT in vivo może być również wykorzystywane do podłużnej, czasowej oceny gojenia się złamań.

Kwantyfikacja nienaruszonej kości korowej i beleczkowej za pomocą μCT jest ogólnie dobrze ugruntowana i ustandaryzowana8. Chociaż badania przedkliniczne wykorzystują różne metodologie kwantyfikacji do analizy gojenia złamań9,10,11, szczegółowy protokół analizy obrazu μCT do kwantyfikacji kalusa nie został jeszcze opublikowany. Dlatego celem tego badania jest przedstawienie szczegółowego protokołu krok po kroku do obrazowania μCT i analizy modzela gojącego się kości.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Poniższy protokół opracowano w celu charakterystyki kostnina gojącej się w kościach długich pobranej od uśpionych myszy. Większość etapów można jednak zastosować w przypadku szczurów, a także wykorzystać do skanowania złamanych kości in vivo. Protokół opisuje konkretny system µCT oraz specjalistyczne oprogramowanie do przetwarzania, analizy i wizualizacji obrazów (patrz Tabela materiałów), niemniej jednak opisana metodologia jest ogólnie stosowalna w przypadku innych skanerów i programów. Protokół został zatwierdzony przez Instytucjonalny Komitet ds. Opieki i Wykorzystania Zwierząt (IACUC) w College of Medicine Uniwersytetu Pensylwanii. Myszy użyte w tym badaniu były 16-tygodniowymi samcami szczepu C57BL/6J (średnia masa ciała 31,45 ± 3,2 g).

1. Pobieranie i utrwalanie tkanek

UWAGA: Należy zastosować odpowiedni mysi model złamania. W niniejszym badaniu wykorzystano model otwartego złamania trzonu kości piszczelowej zgodnie ze standardowym protokołem opisanym w12,13.

  1. Po zakończeniu eksperymentu z modelem złamania uśmierć mysz, podając dootrzewnowo ketaminę lub ksylazynę (odpowiednio 500 mg/kg lub 50 mg/kg).
  2. Za pomocą nożyczek pobierz złamaną kość od środka uda do stawu skokowego, nie naruszając miejsca złamania. Usuń mięśnie otaczające kość, pozostawiając jedynie tkankę miękką będącą w bezpośrednim kontakcie z kością, aby stabilizować miejsce złamania podczas kolejnych etapów przetwarzania. Usuń gwóźdź śródszpikowy za pomocą prostych mikro-kleszczyków hemostatycznych typu mosquito.
  3. Przechowuj próbki w formalinie w temperaturze 4 °C lub w soli fizjologicznej w temperaturze -20 °C. Wybór medium do konserwacji zależy od planowanych zastosowań po badaniu µCT. W niniejszym badaniu próbki przechowywano w soli fizjologicznej w temperaturze -20 °C.

2. Skanowanie µCT

  1. Przygotowanie próbek
    1. W celu jednoczesnego skanowania wielu próbek, umieść do sześciu próbek w specjalnie opracowanym, wydrukowanym w technologii 3D uchwycie skanującym (Rycina 1 A,B) lub podobnym. Jednoczesne skanowanie skraca czas i obniża koszt badania. Spersonalizowany uchwyt użyty w niniejszym badaniu zawiera sześć szczelin do trzymania próbek kości długich oraz otwór centralny na fantom hydroksyapatytowy (HA) (Rycina 1A,B; Tabela materiałów).
      UWAGA: Fantom HA będzie służył jako wzorzec w kroku 4.2 (patrz poniżej) do przeliczenia jednostek µCT (zazwyczaj jednostek Hounsfielda) na gęstość HA (mgHA/ccm).
    2. Umieść przygotowany uchwyt w strzykawce lub probówce stożkowej o średnicy zbliżonej do średnicy pola widzenia (FOV; Rycina 1C). W niniejszym badaniu użyto strzykawki 20 mm, aby dopasować ją do pola widzenia 21,5 mm.
    3. Aby zapobiec wysychaniu próbek podczas procesu skanowania, wypełnij strzykawkę lub probówkę stożkową konserwantem użytym w kroku 1.3 (w niniejszym badaniu zastosowano sól fizjologiczną).
  2. Skanowanie
    1. Przed rozpoczęciem skanowania potwierdź, że urządzenie µCT zostało skalibrowane w następujący sposób: umieść fantom HA w osi centralnej FOV µCT, zeskanuj fantom i zmierz gęstość HA. Upewnij się, że zmierzona gęstość jest zgodna z gęstością podaną przez producenta.
    2. Wyrównaj oś centralną uchwytu z próbkami z przybliżoną osią centralną FOV µCT. Zapewnia to, że próbki znajdują się w polu widzenia, a ich osie długie są zorientowane w sposób w przybliżeniu pokrywający się z kierunkiem osiowym otrzymanych obrazów.
      UWAGA: Ta zestandaryzowana orientacja może później pomóc zmniejszyć podatność procedury analizy na zmienność, np. w zakresie ilości tkanki uwzględnionej w objętości zainteresowania.
    3. Ustaw parametry skanowania systemu µCT (Tabela materiałów). Parametry użyte w niniejszym badaniu to 10,5 µm (izotropowa wielkość voxela), 55 kVp (energia/intensywność), 145 µA (prąd) oraz 300 ms (czas integracji). Wielkość voxela określ na podstawie przybliżonej grubości beleczek kostnych myszy (20-60 µm)8. Sprawdź wizualnie skan w różnych rzutach, aby upewnić się, że obejmuje on całą objętość wszystkich próbek kostnina.

Uchwyt do skanowania fantomu z hydroksyapatytu (HA), zestaw doświadczalny, schemat, badania biomedyczne.
Rycina 1: Budowa dostosowanego uchwytu do skanowania. (A) Zdjęcia uchwytu do skanowania (góra), przedstawiające sześć gniazd na próbki, oraz fantomu HA (dół). (B) Zdjęcia przedstawiające próbkę kości długiej (góra) oraz fantom HA (dół) umieszczone w dedykowanych gniazdach. (C) Zdjęcia przedstawiające uchwyt do skanowania umieszczony w strzykawce 20 mm. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

3. Segmentacja obrazu

UWAGA: Surowe obrazy są automatycznie rekonstruowane do danych sekwencji obrazów.

  1. Konwersja obrazów: przekonwertować dane zrekonstruowanych sekwencji obrazów na sekwencje obrazów DICOM przy użyciu oprogramowania do przetwarzania obrazów (patrz Tabela materiałów). Zaimportować sekwencje obrazów DICOM do oprogramowania (patrz Tabela materiałów) w celu przetwarzania, analizy i wizualizacji obrazów (Rycina 2A).
  2. Kadrowanie obrazu: kadrować każdy stos obrazów dla jednej próbki naraz, upewniając się, że cała próbka znajduje się w wykadrowanej objętości (Rycina 2B). Zapisać wykadrowany obraz w następujący sposób: kliknąć kartę File w lewym górnym rogu ekranu, wybrać Save Project, a następnie wybrać Minimize Project Size z opcji wyświetlonych na ekranie. Plik zostanie zapisany w komercyjnym formacie oprogramowania.
  3. Usuwanie szumów z obrazu: zastosować metodę filtrowania w celu zmniejszenia poziomu szumu i uniknięcia rozmyć w następujący sposób:
    1. Kliknąć kartę File i wybrać obraz do przetworzenia za pomocą opcji Open Data. Otwarty obraz pojawi się w oknie widoku projektu w lewym górnym rogu ekranu.
    2. Kliknąć prawym przyciskiem myszy, aby wybrać Image Processing, a następnie Filter Sandbox. Kliknąć Create.
    3. W oknie Properties (w lewym dolnym rogu ekranu) wykonać następujące czynności: wybrać Data jako typ podglądu; wybrać typ filtra z menu rozwijanego obok opcji Filter; wybrać 3D dla interpretacji; wybrać Separable z menu rozwijanego obok typu jądra (kernel type); wpisać wartości odchylenia standardowego oraz współczynnika rozmiaru jądra w pustych polach obok każdej z tych opcji; wybrać Same as input z menu rozwijanego obok opcji output; kliknąć Apply.
      UWAGA: Wybór typu filtra (dostępne opcje to: bilateral, box, Gaussian, median, recursive exponential, delineate, anisotropic diffusion, non-local means, unsharp masking oraz filtr FFT) i parametrów zależy od poziomu szumu i rozmiaru woksela skanowanych obrazów. Dla filtra Gaussa najczęściej stosowanymi wartościami współczynnika rozmiaru jądra są 3 x 3 x 3 oraz 5 x 5 x 5, a dla odchylenia standardowego zakres 0,5-2,08. W niniejszym badaniu zastosowano filtr Gaussa, używając odpowiednio wartości 5 x 5 x 5 dla współczynnika rozmiaru jądra oraz 0,8 dla odchylenia standardowego.
  4. Realineacja obrazu
    UWAGA: Jest to krok opcjonalny. W przypadku wystąpienia rozbieżności w ustawieniu próbek kości długich względem osi współrzędnych systemu obrazowania podczas procesu skanowania, można zastosować cyfrową metodę wyrównywania w celu korekcji tego przesunięcia (Rycina 2C).
    1. Utworzyć renderowany obraz 3D próbki w następujący sposób: w oknie widoku projektu wybrać przefiltrowany i wykadrowany obraz (utworzony w kroku 3.3). Kliknąć prawym przyciskiem myszy, aby wybrać Display, a następnie z menu rozwijanego Volume Rendering, a następnie kliknąć Create. Wizualnie sprawdzić renderowany obraz 3D w płaszczyznach strzałkowej i czołowej.
    2. Ręcznie obrócić renderowaną objętość, aby uzyskać prawidłowe wyrównanie w osi podłużnej. Zastosować transformację do obróconych obrazów w następujący sposób: w oknie właściwości kliknąć Transform Editor, następnie przejść do manipulatora edytora transformacji i wybrać Transformer z menu rozwijanego. Teraz można obracać i wyrównywać próbkę. Po zakończeniu procesu realineacji ponownie kliknąć Transform Editor, aby zablokować obraz.
    3. Przeprowadzić resamplowanie przefiltrowanego obrazu (utworzonego w kroku 3.3), aby stworzyć nowe przekroje obrazu w płaszczyźnie poprzecznej (osiowej) w następujący sposób: w oknie widoku projektu wybrać obraz z kroku 3.4.2. Kliknąć prawym przyciskiem myszy, aby wybrać Geometry Transform, a następnie z menu rozwijanego Resample Transformed Image i kliknąć Create. W oknie właściwości przejść do sekcji Data i wykonać następujące czynności: dla interpolacji wybrać Standard z menu rozwijanego; dla trybu (mode) wybrać Extended; dla zachowania (preserve) wybrać Voxel Size; w wolnym polu dla wartości wypełnienia (padding value) wpisać zero. Następnie kliknąć Apply.
  5. Definiowanie objętości zainteresowania (VOI)
    1. Przejrzeć poprzeczne przekroje obrazu i zidentyfikować płaszczyznę środkową zrostu złamania. Zdefiniować VOI w oparciu o proksymalny i dystalny koniec zrostu. W przypadkach, gdy końce zrostu są trudne do zdefiniowania, zdefiniować VOI w oparciu o zestandaryzowaną odległość od płaszczyzny środkowej zrostu (Rycina 2D).
      UWAGA: Podczas faz gojenia poprzedzających przebudowę kości definiowanie krawędzi zmineralizowanego zrostu jest łatwe, ponieważ struktura beleczkowa nowo powstałej kości tkanej wyraźnie różni się od struktury korowej oryginalnej kości. Jednak gdy następuje faza przebudowy, nowo powstała kość stopniowo nabywa struktury korowej; w związku z tym definiowanie krawędzi zrostu staje się coraz trudniejsze.

Analiza obrazowania kości; przekroje skanowania CT; schemat przedstawiający proces rekonstrukcji 3D i wyrównywania.
Rysunek 2: Segmentacja obrazu. (A) Obraz przedstawiający sześć próbek w ramach jednego skanu. (B) Kadrowanie obrazu w celu wyizolowania poszczególnych próbek. (C) Cyfrowe wyrównanie w celu skorygowania przesuniętej osi podłużnej (żółta przerywana linia). (D) Definiowanie VOI oraz płaszczyzny środka kostniny. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

4. Analiza obrazu

  1. Segmentacja kostniny i kości korowej
    1. Obrysuj zewnętrzną granicę kostniny półautomatycznie, korzystając z narzędzia lasso do segmentacji z opcjami auto trace oraz trace edges (Rycina 3A) w następujący sposób:
      1. Po ponownym złożeniu przekształconych obrazów (krok 3.4.3) kliknij kartę Segmentation w drugim rzędzie kart od góry ekranu. W oknie edytora segmentacji wybierz z menu rozwijanego obok pola image przekształcony obraz (utworzony w kroku 3.4.3).
      2. W oknie MATERIALS dwukrotnie kliknij Add; w ten sposób pojawią się dwie karty o nazwach material3 i material4. Kliknij prawym przyciskiem myszy, aby zmienić nazwę material3 na callus oraz material4 na cortical bone.
      3. W oknie SELECTION kliknij ikonę lasso; z dostępnych opcji wybierz Freehand dla trybu 2D, Inside dla trybu 3D oraz obie opcje Auto trace i Trace edges w sekcji options. Użyj lasso do zaznaczenia obszarów zainteresowania.
    2. Powtórz ten etap obrysowywania dla przekrojów pobranych z całej objętości VOI (Rycina 3B). Obrysowane przekroje mogą być rozmieszczone w odstępach (np. co 20 przekrojów).
      UWAGA: W obszarach o złożonej strukturze kostniny użytkownik może rozważyć zmniejszenie odstępu między obrysowanymi przekrojami, aby uchwycić więcej fragmentów (Rycina 3A,B).
    3. Wykonaj interpolację między obrysami kostniny, aby utworzyć pełną etykietę kostniny (Rycina 3C,D) w następujący sposób: w oknie MATERIALS wybierz plik Callus (utworzony w kroku 4.1.1.2.), kliknij kartę Selection na górze ekranu i wybierz Interpolate z menu rozwijanego. W oknie SELECTION kliknij znak plus.
    4. Otwórz plik Cortical Bone utworzony w kroku 4.1.1.2. Przeprowadź segmentację kości korowej, w tym jamy szpikowej, zgodnie z procedurą dla kostniny opisaną w krokach 4.1.1 i 4.1.2. (Rycina 4A,B). Przeprowadź interpolację obrysowanej kory okostnowej, aby utworzyć etykietę kości korowej, zgodnie z opisem dla kostniny w kroku 4.1.3 (Rycina 4C,D).
    5. Oblicz objętość obrysu oraz średnią wartość szarości kostniny w następujący sposób: kliknij kartę Segmentation w górnym rzędzie ekranu i wybierz Material Statistics z menu rozwijanego. Wygeneruje to tabelę zawierającą wszystkie obliczone wartości. Wartości dla kości korowej oraz kostniny (po odjęciu kości korowej) są podane oddzielnie. Po wygenerowaniu tabeli kliknij Export into Workspace , aby zapisać dane.
  2. Konwersja jednostek skali szarości na gęstość mineralną kości
    1. Wytnij z całego obrazu obraz 3D fantomu HA 4,5 mm (Rycina 2B) i kliknij Segmentation. Żywica fantomu HA zawiera pięć małych cylindrów HA (Rycina 1A). Dla cylindra HA o najwyższej gęstości określ pierwszy i ostatni przekrój poprzez inspekcję wizualną.
    2. Narysuj dwa koła na pierwszym i ostatnim przekroju (unikając krawędzi), korzystając z narzędzia pędzla (Rycina 5A) w następujący sposób: w oknie MATERIALS kliknij Add cztery razy. Kliknij prawym przyciskiem myszy, aby zmienić nazwy material3, material4, material5 i material6 odpowiednio na phantom1, phantom2, phantom3 i phantom4. Wybierz Phantom1, kliknij ikonę pędzla w oknie SELECTION i użyj suwaka, aby dostosować rozmiar pędzla (obrys okrągły) do rozmiaru fantomu (rozmiar koła powinien być mniejszy niż rozmiar fantomu).
    3. Zastosuj interpolację między dwoma kołami, aby utworzyć objętość dla każdego cylindra HA (Rycina 5B) w następujący sposób: w oknie MATERIALS wybierz Phantom1, kliknij kartę Selection w górnym rzędzie ekranu i wybierz Interpolate z menu rozwijanego. W oknie SELECTION kliknij znak plus.
    4. Powtórz proces segmentacji dla trzech pozostałych cylindrów HA, zaczynając od drugiego najwyższego poziomu gęstości HA, a kończąc na drugim najniższym poziomie gęstości HA (Rycina 5B). Cylinder o najniższej gęstości HA może zostać pominięty, ponieważ często jest trudny do segmentacji.
    5. Użyj wygenerowanych etykiet 3D do obliczenia średnich wartości szarości dla czterech analizowanych cylindrów HA. Używając arkusza kalkulacyjnego (patrz Tabela materiałów) lub podobnego narzędzia, nanieś na wykres średnie wartości szarości i odpowiadające im wartości gęstości mineralnej kości (BMD) podane przez producenta fantomu. Wygeneruj równanie korelacji między BMD a wartościami szarości za pomocą regresji liniowej.
  3. Segmentacja zmineralizowanej kostniny i obliczanie BMD
    1. Na podstawie równania korelacji wygenerowanego w kroku 4.2.5 oraz wybranego progu rozróżniającego kostninę zmineralizowaną i niezmineralizowaną, określ odpowiadający mu próg wartości szarości. W związku z tym oznacz obszar kostniny o wartościach szarości powyżej progu jako kostninę zmineralizowaną, a pozostałą część jako niezmineralizowaną (Rycina 6A,B). W niniejszym badaniu jako próg dla kostniny zmineralizowanej przyjęto 250 mgHA/ccm14,15.
    2. Oblicz całkowitą objętość kostniny oraz objętość kostniny zmineralizowanej. Na podstawie tych wartości oblicz ułamek objętości kości (objętość kostniny zmineralizowanej znormalizowana do całkowitej objętości kostniny = BV/TV). Użyj zmierzonej średniej wartości szarości dla całkowitej kostniny, aby obliczyć BMD kostniny za pomocą równania korelacji wygenerowanego w kroku 4.2.5.
      UWAGA: W zależności od celu badania i oprogramowania użytego do analizy można obliczyć inne parametry, takie jak SMI (indeks modelu strukturalnego), grubość beleczek oraz stopień anizotropii.

Analiza tomografii komputerowej; model 3D struktury kostnej; schemat przedstawiający segmentację i rekonstrukcję.
Rycina 3: Segmentacja zewnętrznej granicy kostniny. (A) Kontur zewnętrznej granicy kostniny (czerwona linia). (B) Kontury w przekrojach pobranych z obszaru zainteresowania VOI (czerwone przekroje). (C) Etykieta 3D kostniny utworzona poprzez interpolację (czerwona objętość). (D) Przekrój poprzeczny etykiety kostniny przedstawionej w C (wraz z kością korową). Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Schemat analizy tomograficznej przedstawiający segmentowaną strukturę 3D; wizualizacja danych i wyniki segmentacji.
Rycina 4: Segmentacja kości korowej. (A) Kontur powierzchni okostnowej kory (zielona linia). (B) Kontury w przekrojach pobranych z obszaru VOI (zielone przekroje). (C) Etykieta 3D kości korowej (zawierającej jamę szpikową; zielona) oraz kostniny (czerwona), utworzona z interpolowanych etykiet kory okostnowej i kostniny. (D) Przekrój poprzeczny kostniny (czerwona) i kości korowej (zawierającej jamę śródszpikową; zielona). Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Przekroje tomografii komputerowej i schemat modelu 3D przedstawiające proces segmentacji z wykorzystaniem narzędzi oprogramowania obrazowania.
Rycina 5: Konwersja jednostek skali szarości na BMD. (A) Kontury cylindra HA na pierwszym i ostatnim przekroju (czerwone okręgi). (B) Interpolowane cylindry HA 3D (lewo) i ich przekroje poprzeczne (prawo). Brązowy: najwyższa gęstość HA; niebieski: druga najwyższa gęstość HA; fioletowy: trzecia najwyższa gęstość HA; zielony: czwarta najwyższa gęstość HA. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Proces gojenia kości; skan CT 3D; zmineralizowany kostnina (niebieski), oryginalna kość (zielony); analiza strukturalna.
Rycina 6: Segmentacja zmineralizowanej kostniny. (A) Zmineralizowana kostnina (≥250 mgHA/ccm) zaznaczona jest na niebiesko, pozostała część kostniny (<250 mgHA/ccm) na czerwono, a przestrzeń odpowiadająca oryginalnej kości na zielono. (B) Widok 3D każdej odizolowanej etykiety. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

W celu monitorowania procesu tworzenia kości podczas gojenia złamania, u dorosłych samców myszy szczepu C75BL/6J wywołano otwarte złamanie trzonu kości piszczelowej w jego części środkowej. Złamanie ustabilizowano za pomocą gwoździa śródszpikowego, co stanowi uznany model gojenia wtórnego.13Tkanki kalusa pobrano w 14., 21. i 28. dniu po złamaniu.12Punkty czasowe te reprezentują różne fazy gojenia. Kostnienie chrzęstne podczas wtórnego gojenia kości przebiega poprzez

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Celem tego badania jest opisanie szczegółowego protokołu analizy μCT w celu dokładnego ilościowego określenia zmineralizowanej struktury kalusa 3D, co często ma fundamentalne znaczenie w badaniach gojenia kości i złamań. Protokół wykorzystuje najnowocześniejszą platformę oprogramowania do analizy obrazów 3D ogólnego przeznaczenia, która ułatwia wizualizację obrazu, segmentację/etykietowanie i pomiary od prostych do złożonych.

Najbardziej czasochłonnym zadaniem w protokole jest półautomatyczna ...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy nie mają do ujawnienia żadnych konfliktów interesów.

Podziękowania

Ta praca była wspierana przez National Institutes of Health (NIH) R01 DK121327 do R.A.E i R01 AR071968 do F.K.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
10% neutralna buforowana formalina Fisher chemicalSF100-20Używany do utrwalania tkanki kostnej
AvizoThermo ScientificOprogramowanie do przetwarzania i analizy obrazów
Fantom hydroksyapatytu Micro-CT HA D4.5, QRMQRM-70128
Język przetwarzania obrazuScancoSłuży do konwersji surowych obrazów na obrazy DICOM
Micro-Mosquito Proste kleszcze hemostatyczneMedlineSłuży do usuwania szpilki śródszpikowej 
Microsoft ExcelArkusz kalkulacyjnyMicrosoft
System Scanco mCT (vivaCT 40)ScancoUżywany do µ Tomografia komputerowa 

Bibliografia

  1. Rüegsegger, P., Koller, B., Müller, R. A microtomographic system for the nondestructive evaluation of bone architecture. Calcified Tissue International. 58 (1), 24-29 (1996).
  2. Müller, R., et al. Morphometric analysis of human bone biopsies: a quantitative structural comparison of histological sections and micro-computed tomography. Bone. 23 (1), 59-66 (1998).
  3. Waarsing, J. H., et al. Detecting and tracking local changes in the tibiae of individual rats: a novel method to analyse longitudinal in vivo micro-CT data. Bone. 34 (1), 163-169 (2004).
  4. Boyd, S. K., Davison, P., Müller, R., Gasser, J. A. Monitoring individual morphological changes over time in ovariectomized rats by in vivo micro-computed tomography. Bone. 39 (4), 854-862 (2006).
  5. Christiansen, B. A. Effect of micro-computed tomography voxel size and segmentation method on trabecular bone microstructure measures in mice. Bone Reports. 5, 136-140 (2016).
  6. Holdsworth, D. W., Thornton, M. M. Micro-CT in small animal and specimen imaging. Trends in Biotechnology. 20 (8), 34-39 (2002).
  7. Schambach, S. J., Bag, S., Schilling, L., Groden, C., Brockmann, M. A. Application of micro-CT in small animal imaging. Methods. 50 (1), 2-13 (2010).
  8. Bouxsein, M. L., et al. Guidelines for assessment of bone microstructure in rodents using micro-computed tomography. Journal of Bone and Mineral Research. 25 (7), 1468-1486 (2010).
  9. Morgan, E. F., et al. Micro-computed tomography assessment of fracture healing: Relationships among callus structure, composition, and mechanical function. Bone. 44 (2), 335-344 (2009).
  10. O'Neill, K. R., et al. Micro-computed tomography assessment of the progression of fracture healing in mice. Bone. 50 (6), 1357-1367 (2012).
  11. Bissinger, O., et al. Fully automated segmentation of callus by micro-CT compared to biomechanics. Journal of Orthopaedic Surgery and Research. 12 (1), 108(2017).
  12. Brown, M. L., et al. Delayed fracture healing and increased callus adiposity in a C57BL/6J murine model of obesity-associated type 2 diabetes mellitus. PLOS One. 9 (6), 99656(2014).
  13. Khajuria, D. K., et al. Aberrant structure of fibrillar collagen and elevated levels of advanced glycation end products typify delayed fracture healing in the diet-induced obesity mouse model. Bone. 137, 115436(2020).
  14. Sigurdsen, U., Reikeras, O., Hoiseth, A., Utvag, S. E. Correlations between strength and quantitative computed tomography measurement of callus mineralization in experimental tibial fractures. Clinical Biomechanics. 26 (1), 95-100 (2011).
  15. Duvall, C. L., Taylor, W. R., Weiss, D., Wojtowicz, A. M., Guldberg, R. E. Impaired angiogenesis, early callus formation, and late stage remodeling in fracture healing of osteopontin-deficient mice. Journal of Bone and Mineral Research. 22 (2), 286-297 (2007).
  16. Gerstenfeld, L. C., et al. Comparison of effects of the bisphosphonate alendronate versus the RANKL inhibitor denosumab on murine fracture healing. Journal of Bone and Mineral Research. 24 (2), 196-208 (2009).
  17. Alentado, V. J., et al. Validation of the modified radiographic union score for tibia fractures (mRUST) in murine femoral fractures. Frontiers in Endocrinology. 13, 911058(2022).
  18. Yu, K. E., et al. Enhancement of impaired MRSA-infected fracture healing by combinatorial antibiotics and modulation of sustained inflammation. Journal of Bone and Mineral Research. 37 (1), 1352-1365 (2022).
  19. Nyman, J. S., et al. Quantitative measures of femoral fracture repair in rats derived by micro-computed tomography. Journal of Biomechanics. 42 (7), 891-897 (2009).
  20. Fiset, S., et al. Experimental validation of the radiographic union score for tibial fractures (RUST) using micro-computed tomography scanning and biomechanical testing in an in-vivo rat model. The Journal of Bone and Joint Surgery. 100 (21), 1871-1878 (2018).
  21. Shefelbine, S. J., et al. Prediction of fracture callus mechanical properties using micro-CT images and voxel-based finite element analysis. Bone. 36 (3), 480-488 (2005).
  22. Liu, Y., et al. Glucocorticoid-induced delayed fracture healing and impaired bone biomechanical properties in mice. Clinical Interventions in Aging. 13, 1465-1474 (2018).
  23. Watson, P. J., Fitton, L. C., Meloro, C., Fagan, M. J., Gröning, F. Mechanical adaptation of trabecular bone morphology in the mammalian mandible. Scientific Reports. 8 (1), 7277(2018).
  24. Nie, C., Wang, Z., Liu, X. The effect of depression on fracture healing and osteoblast differentiation in rats. Neuropsychiatric Disease and Treatment. 14, 1705-1713 (2018).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Zmineralizowany kostninau amek obj to ci ko cig sto mineralna ko cisegmentacja kostninymorfologia 3Dko korowako beleczkowataanaliza obrazu
Ocena gojenia złamań kości za pomocą mikrotomografii komputerowej
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.