Name: Segmentacja i kwantyfikacja kości beleczkowych wspomagana granicami zewnętrznymi za pomocą wtyczki Imagej (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-03-14T14:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 36 s
Description: Poznaj automatyczną segmentację i kwantyfikację kości beleczkowych w 2D i 3D za pomocą wtyczki ImageJ. Ta metoda zwiększa dokładność i efektywność w porównaniu do ręcznego konturowania.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

Ta praca była częściowo wspierana przez grant NFSC 81170806. Autorzy chcieliby podziękować centralnemu ośrodku mikro-CT School of Stomatology, Wuhan University za pomoc w skanowaniu i analizie kości udowych szczurów.

Procedury z udziałem zwierząt zostały przeprowadzone zgodnie z Przewodnikiem po opiece i użytkowaniu zwierząt laboratoryjnych (publikacja NIH, wydanie 8, 2011) i zostały sprawdzone i zatwierdzone przez Instytucjonalny Komitet ds. Opieki i Użytkowania Zwierząt Uniwersytetu w Wuhan.
1. Instalacja oprogramowania
<ol>
	<li>Zainstaluj oprogramowanie ImageJ. Pobierz wersję oprogramowania ImageJ dla systemu Windows (wersja 1.51p) w pakiecie z 64-bitową wersją oprogramowania Java z https://imagej.nih.gov/ij/. Rozpakuj pobrane oprogramowanie do folderu, który będzie następnie określany jako "Katalog ImageJ". 
	UWAGA: Wtyczki do analizy beleczkowej wymagają 64-bitowego środowiska Java (wersja 1.8) i 64-bitowego systemu operacyjnego Windows, najlepiej 64-bitowego systemu operacyjnego Windows 7.</li>
	<li>Zainstaluj wtyczki do analizy beleczkowej. Poproś o wtyczki do analizy beleczkowej od http://www.bomomics.com i rozpakuj zawartość do katalogu wtyczek ImageJ, który jest "ImageJ Directory/plugins". 
	UWAGA: Wtyczkę można uzyskać zarówno w wersji darmowej, w której raportowane są pomiary dla 5 określonych sąsiednich wycinków, jak i w wersji komercyjnej, w której można określić i zmierzyć zakres wycinków.</li>
</ol>
2. Przygotowanie zestawu danych 3D do analizy beleczkowej
<ol>
	<li>Zeskanuj kości udowe szczura za pomocą mikrotomografii komputerowej zgodnie ze standardowym protokołem skanowania5, a następnie zapisz dane w formacie, który można zaimportować do ImageJ, np. w formacie tiff. Jeśli wiele próbek kości zostało zeskanowanych jednocześnie w jednej probówce, najpierw zaimportuj dane do ImageJ, a następnie oddziel każdą pojedynczą kość, przycinając inne próbki za pomocą narzędzi do przetwarzania obrazu ImageJ. Następnie zapisz wynikowy obraz w formacie, który można później zaimportować do ImageJ. 
	UWAGA: Dołączony jest reprezentatywny przykładowy plik obrazu wykorzystany w analizie (plik uzupełniający 1).</li>
	<li>Symulowanie standardowych obiektów 2D i 3D.
	<ol>
		<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ. W sekcji Wtyczki | BoMomics | Symuluj obiekty, kliknij przycisk Okrąg i wprowadź 200 jako średnicę w wyskakującym okienku, a następnie kliknij OK, aby wygenerować symulowany okrąg o średnicy 200 pikseli (<silna klasa = "xfig">Rysunek 3B). Zapisz wygenerowany okrąg w formacie tiff.</li>
		<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ. W sekcji Wtyczki | BoMomics | Symuluj obiekty, kliknij przycisk Kwadrat i wprowadź 200 jako długość boku w wyskakującym okienku, a następnie kliknij OK, aby wygenerować symulowany kwadrat o boku długości 200 pikseli (<silna klasa="xfig">Rysunek 3B). Zapisz wygenerowany kwadrat w formacie tiff.</li>
		<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ. W sekcji Wtyczki | BoMomics | Symuluj obiekty, kliknij przycisk Prostokąt i wprowadź 200 jako szerokość i 100 jako wysokość w wyskakującym okienku, a następnie kliknij OK, aby wygenerować symulowany prostokąt o szerokości 200 pikseli i wysokości 100 pikseli (<silna klasa = "xfig">Rysunek 3B). Zapisz wygenerowany prostokąt w formacie tiff. 
		UWAGA: Okrąg (średnica: 200 pikseli), kwadrat (długość boku: 200 pikseli) i prostokąt (szerokość: 200 pikseli; wysokość: 100 pikseli) są zapisywane do kolejnych analiz.</li>
		<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ. W sekcji Wtyczki | BoMomics | Symuluj obiekty, kliknij przycisk Kostka i wprowadź 30 jako długość boku w wyskakującym okienku, a następnie kliknij OK, aby wygenerować symulowany sześcian. Na koniec kliknij przycisk Wtyczki | 3D | Przeglądarka woluminów, aby wyświetlić wygenerowaną kostkę i zapisać ją w formacie tiff (<silna klasa="xfig">Rysunek 3C).</li>
		<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ. W sekcji Wtyczki | BoMomics | Symuluj obiekty, kliknij przycisk Prostopadłościan i wprowadź 80 jako długość, 40 jako szerokość i 30 jako wysokość w wyskakującym okienku, a następnie kliknij przycisk OK, aby wygenerować symulowany prostopadłościan. Na koniec kliknij przycisk Wtyczki | 3D | Przeglądarka woluminów, aby wyświetlić wygenerowany prostopadłościan i zapisać go w formacie tiff (<silna klasa="xfig">Rysunek 3C).</li>
		<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ. W sekcji Wtyczki | BoMomics | Symuluj obiekty, kliknij przycisk Sfera i wprowadź 30 jako średnicę w wyskakującym okienku, a następnie kliknij OK, aby wygenerować symulowaną sferę. Na koniec kliknij przycisk Wtyczki | 3D | Volume Viewer, aby wyświetlić wygenerowaną sferę i zapisać ją w formacie tiff (<silna klasa="xfig">Rysunek 3C).</li>
		<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ. W sekcji Wtyczki | BoMomics | Symuluj obiekty, kliknij przycisk Walec i wprowadź 30 jako średnicę i 100 jako wysokość w wyskakującym okienku, a następnie kliknij OK, aby wygenerować symulowany walec. Na koniec kliknij przycisk Wtyczki | 3D | Przeglądarka woluminów, aby wyświetlić wygenerowany cylinder i zapisać go w formacie tiff (<silna klasa="xfig">Rysunek 3C). 
		UWAGA: Kula (średnica: 30 pikseli), sześcian (długość boku: 30 pikseli), prostopadłościan (długość: 80 pikseli; szerokość: 40 pikseli; wysokość: 30 pikseli) i walec (średnica: 30 pikseli; wysokość: 100 pikseli) są zapisywane do kolejnych analiz.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
3. Parametry analizy profilowania
<ol>
	<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ i otwórz lub zaimportuj zeskanowany obraz.</li>
	<li>Przesuń dolny pasek przewijania, aby wybrać jeden plasterek, a następnie kliknij w przycisk menu Obraz | Dostosuj | Przycisk próg. W wyskakującym oknie Próg dostosuj minimalne i maksymalne wartości progowe poprzez ręczną kontrolę, aby upewnić się, że kości są dobrze oddzielone od tła, i zapisz minimalną wartość progową jako wartość progową kory kostnej. 
	UWAGA: Ponieważ różni producenci mikrotomografów komputerowych stosują różne współczynniki skalowania do przechowywania współczynników tłumienia promieniowania rentgenowskiego na obrazach, rzeczywistą wartość progową należy określić empirycznie albo przez kontrolę ręczną, albo zgodnie z zaleceniami konkretnego producenta. W naszej praktyce ustalenie minimalnego progu dla plików ISQ tworzonych przez mikrotomografy komputerowe na 6 000-7 000 może niezawodnie oddzielić kości od tła skanowania.</li>
	<li>Kliknij przycisk Wtyczki | BoMomics | Przycisk profilowania parametrów Trab. W wyskakującym okienku ustaw Indeks wycinka na pozycję reprezentatywnego wycinka i ustaw wartość kości korowej ("Cort Bone"), zakresu ("Zakres") i kroku ("Krok") do obliczania zestawu progów korowych dla parametrów segmentacji profilowania, gdzie wartość progu korowego kości jest uzyskiwana przez krok 3.2 (<silna klasa = "xfig">Rysunek 1). Domyślny zakres i wartości kroku 2 000 i 400 działają dla większości obrazów mikro-CT. Ustaw indeks wycinka na 5 dla przykładowego zestawu danych i zachowaj wartości domyślne dla innych ustawień. 
	Uwaga: "Kość Corta" to próg dla kości korowych, a wartość progowa używana do profilowania parametrów zmienia się od najniższej wartości progowej do najwyższej wartości progowej ze wzrostem wartości Krok, gdzie najniższa wartość progowa to wartość Cort Bone - Zakres, a najwyższa wartość progowa to Cort Bone + Range. Jeśli ustawione wartości dla Cort Bone, Range i Step wynoszą odpowiednio 6 000, 1 000 i 500, to najniższa wartość progowa dla kości korowych wynosi 6 000-1 000 = 5 000, najwyższa wartość progowa to 6 000 + 1 000 = 7 000, a progi używane w analizach to 5 000, 5 500, 6 000, 6 500 i 7 000.</li>
	<li>Ustaw wartości średnicy szumu ("Średnica hałasu"), kroku ("Krok") i zakresu ("Zakres") w celu określenia zestawu wartości szumu w analizach, a także wartości średnicy otworu ("Średnica otworu"), kroku ("Krok") i zakresu ("Zakres") w celu obliczenia zestawu wartości otworów. Ogólnie rzecz biorąc, ustawienie domyślne działa w przypadku większości próbek kości z mikrotomografii komputerowej, gdzie szum, krok i zakres wynoszą odpowiednio 5, 5, 2, a średnica otworu, krok i zakres wynoszą odpowiednio 15, 5, 2. Zachowaj ustawienia domyślne dla przykładowego dataset. 
	Uwaga: "Średnica szumu" to średnica filtra tłumiącego szumy, a "Średnica otworu" to średnica otworów w kościach korowych. Wartości szumu i otworów używane do profilowania parametrów można obliczyć podobnie jak wartości progowe kory mózgowej opisane powyżej, przy użyciu określonych wartości hałasu/otworu, zakresu i kroku. Ze względu na różnice w parametrach skanowania podczas pozyskiwania obrazów, parametry szumu i otworów powinny być określane empirycznie w zależności od jakości obrazu, ponieważ dla wszystkich skanów nie są dobre ogólne zakresy parametrów szumu i otworów. Najniższa wartość progu, szumu lub otworów musi być większa lub równa 0, a jeśli obliczona najniższa wartość jest ujemna przy użyciu podanych parametrów, określona najniższa wartość jest ustawiana na 0.</li>
	<li>Kliknij przycisk OK, aby przeprowadzić profilowanie parametrów. Sprawdź wzrokowo wyniki segmentacji w oknie Wyniki profilowania parametrów i wybierz warstwę przekroju tak, aby zewnętrzna granica kości była dość dokładnie zarysowana (<silna klasa="xfig">Rysunek 1B). Następnie pobierz parametry profilowania z wpisu w tabeli Wyniki profilowania parametrów odpowiadającego wybranej warstwie przekroju (Tabela 1).</li>
</ol>
4. Analiza beleczkowa
<ol>
	<li>Segmentacja kości beleczkowych
	<ol>
		<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ, a następnie otwórz lub zaimportuj zeskanowany obraz.</li>
		<li>Kliknij przycisk Wtyczki | BoMomics | Trab Segmentation i wypełnij odpowiednie parametry analizy. Ustaw "Start", "Granica konspektu", "Trab. Kości", "Średnica redukcji hałasu", "Średnica wypełnienia otworu" i "Średnica grubości kory mózgowej" odpowiednio do 5, 7,200, 7,000, 6, 12 i 25. 
		UWAGA: "Początek" i "Koniec" określają wybrany zakres przekrojów do segmentacji kości beleczkowych, "Obrys granicy" odpowiada profilowanemu parametrowi "Cort Bone", "Średnica redukcji szumów" parametrowi "Średnica hałasu", a "Średnica wypełnienia otworu" parametrowi "Średnica otworu". "Średnica grubości kory mózgowej" to określona grubość z wyłączeniem zewnętrznych kości korowych. Wystawa "Trab. Kości" to próg ekstrakcji kości beleczkowych (Rysunek 2), gdzie ustawienia są określane za pomocą polecenia profilowania parametrów analizy, jak opisano w kroku 3.5.</li>
		<li>Kliknij przycisk OK, aby przeprowadzić segmentację beleczkowania. Sprawdź wzrokowo wyniki segmentacji w oknie Wyniki segmentacji Trab (Rysunek 2B). Zapisz wyodrębnione kości beleczkowe pokazane w oknie Segmentowane kości beleczkowe w formacie tiff (<silna klasa="xfig">Rysunek 2B), które mogą być dalej analizowane przez inne oprogramowanie.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Analiza kości beleczkowych.
	<ol>
		<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ, a następnie otwórz lub zaimportuj zeskanowany obraz.</li>
		<li>Kliknij przycisk Wtyczki | BoMomics | Trab Analysis i wypełnij odpowiednie parametry analizy, takie jak "Start", "Outline Boundary", "Trab. Kości", "Średnica redukcji szumów", "Średnica wypełnienia otworu" i "Średnica grubości kory mózgowej" zgodnie z powyższym opisem (<silna klasa="xfig">Rysunek 3A), gdzie ustawienia są określane za pomocą polecenia profilowania parametrów analizy zgodnie z opisem w kroku 3.5. Ustaw "Start", "Granica konspektu", "Trab. Kości", "Średnica redukcji hałasu", "Średnica wypełnienia otworu" i "Średnica grubości kory mózgowej" odpowiednio do 5, 7,200, 7,000, 6, 12 i 25. 
		UWAGA: W darmowej wersji wtyczki do pomiaru wybieranych jest pięć sąsiadujących ze sobą wycinków, zaczynających się od określonego indeksu wycinka "Start", podczas gdy w wersji komercyjnej użytkownik może określić dowolną liczbę wycinków.</li>
		<li>Wybierz jedną lub więcej opcji w sekcji Raportowanie wyników dla parametrów, które mają być mierzone, gdzie objętość kości beleczkowej (BV), całkowita objętość (TV) wybranego obszaru oraz grubości mierzone dwuwymiarowo (2D) lub trójwymiarowo (3D) są dostępne do wyboru za pomocą trzech pól wyboru, a mianowicie "Tylko BV TV", "2D" i "3D". Zaznacz pola wyboru "2D" i "3D", a następnie kliknij "OK", aby przeprowadzić analizę beleczkową (<silna klasa="xfig">Rysunek 3A, Tabela 2). 
		UWAGA: Gdy zaznaczona jest opcja "Tylko BV TV", niezależnie od statusów wyboru "2D" i "3D", raportowane są surowe pomiary BV, TV i intensywności, a segmentowane kości beleczkowe są wyodrębniane i wyświetlane w nowym oknie, które można zapisać i dalej analizować za pomocą innego oprogramowania. Gdy sprawdzana jest wartość "2D", podawane są surowe pomiary BV, TV, intensywności i grubości mierzone dwuwymiarowo na każdym poziomie warstwy przy użyciu modelu płytowego. Jeśli zaznaczona jest opcja "3D", trójwymiarowa grubość dla każdego woksela jest obliczana bezpośrednio, bez żadnych założeń modelu, a następnie podawane są surowe pomiary BV, TV, intensywności i trójwymiarowych grubości próbek na każdym poziomie warstwy. Jeśli jednak nie jest zaznaczone żadne pole wyboru, kości beleczkowania są dzielone na segmenty przy użyciu powyższego zestawu parametrów, ale nie są zgłaszane żadne pomiary.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
5. Kwantyfikacja symulowanych obiektów
<ol>
	<li>Otwórz oprogramowanie ImageJ, a następnie otwórz symulowany obraz. Tutaj otwórz symulowaną kulę o średnicy 30 pikseli jako przykład.</li>
	<li>Wybierz punkt menu Wtyczki | BoMomics | Trab Analysis i wypełnij odpowiednie parametry analizy, jak opisano wcześniej. Zachowaj wartości domyślne dla "Początek", "Koniec", "Granica konspektu", "Trab. Kości" i ustaw "Średnica redukcji szumów", "Średnica redukcji szumów", "Średnica wypełnienia otworu" i "Średnica grubości kory" na 0 (<silna klasa="xfig">Rysunek 3). 
	nuta: W przypadku symulowanych obiektów nie ma niezamierzonego szumu sygnału i może nie być odpowiadających im powłok korowych. W związku z tym parametry dla takich wartości powinny być odpowiednio ustawione (domyślne ustawienia to zero). W przypadku kwantyfikacji 3D 30 wycinków przed i po określonym wycinku "Start" jest przetwarzanych przy użyciu darmowej wersji wtyczki, podczas gdy tylko wycinki w zakresie określonym przez wycinki "Start" i "Koniec" są analizowane przez komercyjną wersję wtyczki.</li>
	<li>W sekcji Raportowanie wyników wybierz "2D" i "3D" dla parametrów, które mają być mierzone, a następnie kliknij przycisk OK, aby przeprowadzić analizę beleczkową dla symulowanego obiektu (Tabela 3).</li>
</ol>
6. Kalibracja pomiarów beleczkowych i prezentacja danych: profilowanie rozkładów pomiarów beleczkowych w wybranym regionie analizy
<ol>
	<li>Uzyskaj informacje o kalibracji z zeskanowanego zestawu danych, zgodnie z instrukcjami dostawcy mikrotomografu komputerowego. 
	UWAGA: Wtyczka zgłasza tylko surowe pomiary BV, TV, intensywności i grubości. Aby uzyskać pomiary porównywalne z raportami generowanymi przez inne oprogramowanie, wymagana jest kalibracja wyników.</li>
	<li>Otwórz program Microsoft Excel i otwórz tabelę z raportowanymi wynikami. Oblicz skalibrowaną objętość kości (BV), objętość całkowitą (TV), zawartość mineralną kości (BMC), frakcję objętości kości (BV/TV) i gęstość mineralną kości (BMD) w nowych kolumnach programu Excel, używając zgłoszonych surowych wartości BV, TV i intensywności zgodnie z poniższymi wyrażeniami.</li>
	<li>UWAGA: Rozdzielczość skanowania (rozdzielczość, μm), skalowanie szarości (skalowanie), jednostki gęstości (mg HA/cm3), nachylenie gęstości (nachylenie) i przecięcie gęstości (przecięcie) można wyodrębnić z zeskanowanego obrazu mikro-CT lub plików meta, takich jak plik Scanco ISQ. W związku z tym skalibrowane miary oblicza się w następujący sposób: 
	Załóżmy, że BV, TV i Intensity są surowymi miarami, BVc i TVc są skalibrowanymi wartościami, rozdzielczość, skalowanie, nachylenie, przecięcie pochodzą z plików kalibracyjnych obrazów mikro - CT. 
	BVc = BV × rozdzielczość3 [μm3] 
	TVc = × TV rozdzielczość3 [μm3] 
	BV / TV = BV ÷ TV 
	BMC = (Intensywność ÷ skalowanie × nachylenie - BV × przecięcie) × rozdzielczość3 × 10-12 [mg HA] 
	BMD - BMC ÷ TVc × 10 12 [mg HA / cm3]</li>
	<li>Utwórz wykres XY (punktowy) dla skalibrowanych miar (Y) względem warstw plasterków (X) za pomocą oprogramowania Microsoft Excel (Rysunek 4).</li>
</ol>

<ol><li>Ruegsegger, P., Koller, B., Muller, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+microtomographic+system+for+the+nondestructive+evaluation+of+bone+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22Calcif+Tissue+Int%22%5BJournal%5D)">A microtomographic system for the nondestructive evaluation of bone architecture.</a> Calcif Tissue Int. 58 (1), 24-29 (1996).</li>
<li>Muller, R., Ruegsegger, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micro-tomographic+imaging+for+the+nondestructive+evaluation+of+trabecular+bone+architecture%5BTitle%5D)+AND+%22Stud+Health+Technol+Inform%22%5BJournal%5D)">Micro-tomographic imaging for the nondestructive evaluation of trabecular bone architecture.</a> Stud Health Technol Inform. 40, 61-79 (1997).</li>
<li>Clark, D. P., Badea, C. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micro-CT+of+rodents%3A+state-of-the-art+and+future+perspectives%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Med%22%5BJournal%5D)">Micro-CT of rodents: state-of-the-art and future perspectives.</a> Phys Med. 30 (6), 619-634 (2014).</li>
<li>Bart, Z., Wallace, J. <a target="_blank" href="https://www.scirp.org/journal/PaperInformation.aspx?PaperID=37287">Microcomputed Tomography Applications in Bone and Mineral Research.</a> Advances in Computed Tomography. 2, 121-127 (2013).</li>
<li>Ji, Y., Ke, Y., Gao, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intermittent+activation+of+notch+signaling+promotes+bone+formation%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Transl+Res%22%5BJournal%5D)">Intermittent activation of notch signaling promotes bone formation.</a> Am J Transl Res. 9 (6), 2933-2944 (2017).</li>
<li>Jiang, Y., Zhao, J., White, D. L., Genant, H. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micro+CT+and+Micro+MR+imaging+of+3D+architecture+of+animal+skeleton%5BTitle%5D)+AND+%22J+Musculoskelet+Neuronal+Interact%22%5BJournal%5D)">Micro CT and Micro MR imaging of 3D architecture of animal skeleton.</a> J Musculoskelet Neuronal Interact. 1 (1), 45-51 (2000).</li>
<li>Laib, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+micro-computed+tomography+of+trabecular+and+cortical+bone+architecture+with+application+to+a+rat+model+of+immobilisation+osteoporosis%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Biol+Eng+Comput%22%5BJournal%5D)">3D micro-computed tomography of trabecular and cortical bone architecture with application to a rat model of immobilisation osteoporosis.</a> Med Biol Eng Comput. 38 (3), 326-332 (2000).</li>
<li>Cole, H. A., Ichikawa, J., Colvin, D. C., O'Rear, L., Schoenecker, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantifying+intra-osseous+growth+of+osteosarcoma+in+a+murine+model+with+radiographic+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Orthop+Res%22%5BJournal%5D)">Quantifying intra-osseous growth of osteosarcoma in a murine model with radiographic analysis.</a> J Orthop Res. 29 (12), 1957-1962 (2011).</li>
<li>Jensen, M. M., Jorgensen, J. T., Binderup, T., Kjaer, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumor+volume+in+subcutaneous+mouse+xenografts+measured+by+microCT+is+more+accurate+and+reproducible+than+determined+by+18F-FDG-microPET+or+external+caliper%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Med+Imaging%22%5BJournal%5D)">Tumor volume in subcutaneous mouse xenografts measured by microCT is more accurate and reproducible than determined by 18F-FDG-microPET or external caliper.</a> BMC Med Imaging. 8, 16(2008).</li>
<li>Soviero, V. M., Leal, S. C., Silva, R. C., Azevedo, R. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validity+of+MicroCT+for+in+vitro+detection+of+proximal+carious+lesions+in+primary+molars%5BTitle%5D)+AND+%22J+Dent%22%5BJournal%5D)">Validity of MicroCT for in vitro detection of proximal carious lesions in primary molars.</a> J Dent. 40 (1), 35-40 (2012).</li>
<li>Kohler, T., Stauber, M., Donahue, L. R., Muller, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+compartmental+analysis+for+high-throughput+skeletal+phenotyping+in+femora+of+genetic+mouse+models%5BTitle%5D)+AND+%22Bone%22%5BJournal%5D)">Automated compartmental analysis for high-throughput skeletal phenotyping in femora of genetic mouse models.</a> Bone. 41 (4), 659-667 (2007).</li>
<li>Buie, H. R., Campbell, G. M., Klinck, R. J., MacNeil, J. A., Boyd, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+segmentation+of+cortical+and+trabecular+compartments+based+on+a+dual+threshold+technique+for+in+vivo+micro-CT+bone+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Bone%22%5BJournal%5D)">Automatic segmentation of cortical and trabecular compartments based on a dual threshold technique for in vivo micro-CT bone analysis.</a> Bone. 41 (4), 505-515 (2007).</li>
<li>Dougherty, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+CT+in+the+measurement+of+bone+quantity+and+bone+quality+for+assessing+osteoporosis%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Eng+Phys%22%5BJournal%5D)">Quantitative CT in the measurement of bone quantity and bone quality for assessing osteoporosis.</a> Med Eng Phys. 18 (7), 557-568 (1996).</li>
<li>Doube, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BoneJ%3A+Free+and+extensible+bone+image+analysis+in+ImageJ%5BTitle%5D)+AND+%22Bone%22%5BJournal%5D)">BoneJ: Free and extensible bone image analysis in ImageJ.</a> Bone. 47 (6), 1076-1079 (2010).</li>
<li>Bouxsein, M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Guidelines+for+assessment+of+bone+microstructure+in+rodents+using+micro-computed+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22J+Bone+Miner+Res%22%5BJournal%5D)">Guidelines for assessment of bone microstructure in rodents using micro-computed tomography.</a> J Bone Miner Res. 25 (7), 1468-1486 (2010).</li>
</ol>

Złożono wniosek patentowy na podstawowy algorytm ilościowego określania grubości obiektu. Autorzy współpracowali z innymi zarejestrowanymi bomomics.com stronie internetowej, na której znajdują się wtyczki w wersji bezpłatnej, w których na życzenie świadczone są usługi konsultingowe i ilościowe w zakresie analizy obrazu.

W tym badaniu opisano wtyczkę ImageJ do analizy kości beleczkowych, która jest automatyczna, wydajna i przyjazna dla użytkownika. Wtyczka może być również używana do ilościowego określania dowolnego obiektu 2D lub 3D w celu pomiaru powierzchni, objętości i grubości warstwa po warstwie. Obecnie tylko jedna zmierzona wartość dla każdego parametru beleczkowego jest podawana dla każdej próbki za pomocą standardowej analizy mikro-CT, która nie może w pełni reprezentować charakterystyki mierzonej jednostki w wybranym obszarze ...

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.

<table><tbody><tr><td>ImageJ</td><td>NIH</td><td>imagej</td><td>Dowolna wersja z</td></tr><tr><td>wtyczką do analizy beleczkowej</td> java 1.8 w czasie wykonywania <td>Bomomics</td><td>bomomics</td><td>wersja darmowa lub komercyjna</td></tr><tr><td>Skaner Micro CT</td><td>Scanco</td><td>&mu;-50</td><td>micro CT od dowolnego dostawcy</td></tr><tr><td>System komputerowy</td><td>Lenovo</td><td></td><td>dowolnej marki</td></tr><tr><td>System operacyjny Windows</td><td>Microsoft</td><td>Windows 7 x64</td><td>dowolny 64-bitowy system operacyjny Windows&nbsp;</td></tr><tr><td>Oprogramowanie biurowe</td><td>Microsoft</td><td>Office 2010</td><td>dowolne oprogramowanie do arkuszy danych z funkcją wykresu xy</td></tr></tbody></table>

segmentacja i kwantyfikacja kości beleczkowych wspomagana granicami zewnętrznymi za pomocą wtyczki imagej

Outer-Boundary Assisted Segmentation and Quantification of Trabecular Bones by an Imagej Plugin

Mikrotomografia komputerowa (mikro-CT) jest rutynowo używana do oceny ilości kości i właściwości mikrostrukturalnych beleczkowych u małych zwierząt w różnych warunkach utraty kości. Jednak standardowym podejściem do analizy beleczkowej obrazów mikro-CT jest półautomatyczne ręczne konturowanie kawałek po plasterku, które jest pracochłonne i podatne na błędy. Opisana poniżej jest skuteczna metoda automatycznej segmentacji kości beleczkowych zgodnie z zewnętrznymi granicami kości, w której kości beleczkowe mogą być identyfikowane i segmentowane automatycznie z dokładnością i mniejszym odchyleniem operatora, gdy ustawione są odpowiednie parametry segmentacji. Aby sprofilować zadowalające parametry segmentacji, wyświetlany jest stos obrazów wyników segmentacji, w którym wszystkie możliwe kombinacje parametrów segmentacji są zmieniane kolejno jeden po drugim, a wyniki segmentacji wraz z powiązanymi parametrami można łatwo sprawdzić wizualnie. Jako funkcja kontroli jakości wtyczki, symulowane standardowe obiekty są określane ilościowo, gdzie zmierzone wielkości można porównać z wartościami teoretycznymi. Kwantyfikacja właściwości beleczkowania i grubości beleczkowania warstwa po warstwie jest raportowana przez taką wtyczkę, a rozkłady takich właściwości w wybranych regionach można łatwo profilować. Chociaż kwantyfikacja warstwa po warstwie pozwala zachować więcej informacji o kościach beleczkowych i ułatwia dalszą analizę statystyczną zmian strukturalnych, takie pomiary są niedostępne w wynikach obecnego oprogramowania komercyjnego, w którym dla każdej próbki podaje się tylko jedną wartość ilościową dla każdego parametru. Dlatego opisane przepływy pracy są lepszymi podejściami do analizy kości beleczkowych z dokładnością i wydajnością.

Wtyczka do analizy beleczkowatej została zaprojektowana tak, aby automatycznie segmentować i ilościowo oceniać kości beleczkowate z dużą dokładnością. Najpierw wykrywana i wyznaczana jest zewnętrzna granica kości, po czym wykonywana jest operacja wypełniania dziur, w ramach której wypełniane są wszelkie otwory znajdujące się wewnątrz zewnętrznych powłok korowych kości. Następnie przeprowadzana jest operacja erozji, mająca na celu wykluczenie zewnętrznych kości korowych i uzyskanie segment...

Prezentujemy proces tworzenia segmentacji i kwantyfikacji kości beleczkowych dla obrazów 2D i 3D na podstawie zewnętrznej granicy kości za pomocą wtyczki ImageJ. Podejście to jest bardziej wydajne i dokładne niż obecne podejście do ręcznego ręcznego konturowania i zapewnia kwantyfikację warstwa po warstwie, która nie jest dostępna w obecnym oprogramowaniu komercyjnym.

Segmentacja i kwantyfikacja kości beleczkowych wspomagana granicami zewnętrznymi za pomocą wtyczki Imagej

Micro-computed tomography (micro-CT) is routinely used to assess bone quantity and trabecular microstructural properties in small animals under different ...

Ogólnym celem tej procedury jest automatyczne ilościowe określenie pomiarów strukturalnych kości beleczkowych z dokładnością i wydajnością. Ta metoda może pomóc w znalezieniu odpowiedzi na kluczowe pytania w dziedzinie analizy obrazu, takie jak dokładny pomiar nieregularnych struktur z wydajnością. Główną zaletą tej techniki jest to, że pomiary strukturalne obiektów dwuwymiarowych lub trójwymiarowych za pomocą takiej techniki są dokładniejsze i wydajniejsze niż obecnie dostępne podejścia do kwantyfikacji.Aby rozpocząć tę procedurę, najpierw zainstaluj oprogramowanie ImageJ i wtyczki do analizy beleczkowej, zgodnie z opisem w protokole tekstowym. Otwórz oprogramowanie ImageJ. W sekcji Wtyczki, BoMomics, Symuluj obiekty kliknij przycisk Kółko.W wyświetlonym oknie podręcznym wprowadź 200 jako średnicę, a następnie kliknij przycisk OK, aby wygenerować symulowany okrąg o średnicy 200 pikseli. Zapisz wygenerowany okrąg w formacie TIFF. Następnie w Plugins, BoMomics, Simulate Objects kliknij przycisk Kwadrat.W wyskakującym okienku wprowadź 200 i długość boku, a następnie kliknij OK, aby wygenerować symulowany kwadrat o długości boku 200 pikseli. Zapisz go w formacie TIFF. Następnie w tym

outer-boundary-assisted-segmentation-quantification-trabecular-bones

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Bioinżynieria

W miocytach serca struktury błony kanalikowej tworzą sieci wewnątrzkomórkowe. Opisujemy zoptymalizowane protokoły i) izolacji miocytów z serca myszy, w tym kontroli jakości, ii) barwienia żywych komórek do najnowocześniejszej mikroskopii fluorescencyjnej oraz iii) bezpośredniej analizy obrazu w celu ilościowego określenia złożoności składników i plastyczności sieci błon wewnątrzkomórkowych.

Analiza sieci błon rurkowych w miocytach serca z przedsionków i komór

Przedstawiono strategię ilościowej analizy danych histologicznych w szpiku kostnym. Mikroskopia konfokalna znakowanych fluorescencyjnie komórek w skrawkach tkanek daje 2-wymiarowe obrazy, które są automatycznie analizowane. Analizy kolokalizacyjne różnych typów komórek są porównywane z danymi z symulowanych obrazów, dostarczając ilościowych informacji o interakcjach komórkowych.

Zautomatyzowana kwantyfikacja interakcji komórek krwiotwórczych – komórek zrębu w obrazach histologicznych kości nieodwapnionej

Celem tego protokołu jest wygenerowanie modelu złamania kompresyjnego kręgów związanego z osteoporozą u nagich szczurów, który może być oceniany in vivo za pomocą półautomatycznej ilościowej analizy strukturalnej opartej na mikrotomografii komputerowej.

Półautomatyczna ilościowa analiza strukturalna oparta na mikrotomografii komputerowej nagiego szczura Model złamania kręgów związanego z osteoporozą

Zastosowaliśmy protokół geologicznego (rdzeniowego) pobierania próbek, aby pozyskać próbki kości korowej o jednakowej wielkości do eksperymentów SRμCT z przedniej strony ludzkiej kości udowej. Metoda ta jest minimalnie destrukcyjna, wydajna, daje w wyniku cylindryczne próbki, które minimalizują artefakty obrazowania z nieregularnych kształtów próbek oraz poprawiają wizualizację i analizę mikroarchitektoniczną.

Przewodnik po cięciu, rdzeniowaniu i przetwarzaniu obrazów do wysokoprzepustowego pobierania i analizy próbek kości korowych do synchrotronowej mikrotomografii komputerowej

Ten protokół przedstawia zbiór sarkomerów, wapnia i makroskopowych danych geometrycznych z aktywnie kurczącego się trabecula serca ex vivo. Te równoczesne pomiary są możliwe dzięki integracji trzech modalności obrazowania.

Jednoczesne obrazowanie w jasnym polu, fluorescencji i optycznej koherentnej tomografii kurczących się beleczków serca ex vivo

Ten artykuł metodologiczny przedstawia wspomagany oprogramowaniem protokół pomiaru ilościowego do ilościowego określenia histologicznej grubości kości podchrzęstnej w mysich stawach kolanowych z chorobą zwyrodnieniową stawów kolanowych i normalnych stawach kolanowych jako kontrolnych. Protokół ten jest bardzo wrażliwy na subtelne zgrubienia i nadaje się do wykrywania wczesnych zmian podchrzęstnych w chorobie zwyrodnieniowej stawów.

Wspomagany programowo pomiar ilościowy grubości kości podchrzęstnej choroby zwyrodnieniowej stawów

TrackMate Analysis of Calcium Imaging (TACI) to wtyczka ImageJ o otwartym kodzie źródłowym do analizy obrazowania 3D wapnia, która bada ruch na osi z i identyfikuje maksymalną wartość każdego stosu z, aby reprezentować intensywność komórki w odpowiednim punkcie czasowym. Może rozdzielać neurony nakładające się na siebie w kierunku bocznym (x/y), ale na różnych płaszczyznach z.

TACI: Wtyczka ImageJ do analizy obrazowania 3D wapnia

Ten protokół przedstawia ekonomiczną i efektywną metodę ilościowej oceny mikroarchitektury kości w mysim modelu osteoporozy poprzez połączenie barwienia Hematoxylin-Eosin (HE) i technik mikrotomografii komputerowej (Micro-CT).

Ocena mikroarchitektury kości beleczkowej w mysim modelu osteoporozy

Przedstawiamy metodę analizy zdefiniowanego przez użytkownika obszaru zainteresowania (ROI) w podłużnym modelu defektu promieniowego szczura in vivo . Metoda ta umożliwia analizę porównawczą różnych rusztowań, które wcześniej były ograniczone przez różnice w polu widzenia skanowania metodą tomografii komputerowej (μCT), orientacji próbki i wyjściowej obecności rusztowania.

Podłużna analiza obrazu mikrotomografii komputerowej dla zdefiniowanego przez użytkownika obszaru zainteresowania w ubytkach kostnych o krytycznej wielkości

Opracowanie zautomatyzowanego procesu wykrywania przestrzeni stawów umożliwiło segmentację o wysokiej przepustowości różnych kości tylnej łapy myszy z dokładnością &gt;98% u zwierząt typu dzikiego. Osiągnięto elastyczne zastosowanie na przednich łapach i łapach z zapalno-erozyjnym zapaleniem stawów, ale z osłabioną wydajnością, co wymaga dalszej optymalizacji w przyszłych badaniach na podstawie publicznie dostępnych danych.

Automatyczne wykrywanie przestrzeni stawowej poprawia dokładność segmentacji kości

Proponujemy protokół oceny regeneracji kości na różnych poziomach hierarchicznych. To podejście multimodalne umożliwia analizę strukturalną na różnych skalach długości, skutecznie rozwiązując wyzwania związane z przygotowaniem próbek. Zapewnia również wiarygodny sposób oceny skuteczności biomateriałów w wspieraniu regeneracji kości.

Podejście multimodalne do oceny regeneracji kości i wydajności rusztowania

Poznaj automatyczną segmentację i kwantyfikację kości beleczkowych w 2D i 3D za pomocą wtyczki ImageJ. Ta metoda zwiększa dokładność i efektywność w porównaniu do ręcznego konturowania.

Segmentacja i kwantyfikacja kości beleczkowych wspomagana granicami zewnętrznymi za pomocą wtyczki Imagej

Przeglądaj więcej filmów