Method Article

Análise de imagem de microtomografia computadorizada longitudinal para região de interesse definida pelo usuário em defeitos ósseos de tamanho crítico

DOI:

10.3791/67904

⸱

June 24th, 2025

 ,  ,  ,  , 
1Department of Biomedical Engineering, University of Rochester, 2Center for Musculoskeletal Research, Department of Orthopaedics, University of Rochester Medical Center, 3Department of Translational Biomedical Science, University of Rochester Medical Center, 4Department of Orthopaedics, University of Rochester Medical Center

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Apresentamos um método para analisar uma região de interesse (ROI) definida pelo usuário em um modelo longitudinal de defeito radial in vivo de rato. Este método permite a análise comparativa entre diferentes andaimes anteriormente limitados por variações no campo de visão da microtomografia computadorizada (μCT), orientação da amostra e presença basal do andaime.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

A análise de imagem por microtomografia computadorizada (μCT) do volume ósseo é uma ferramenta quantitativa necessária para investigar o potencial de regeneração óssea e os resultados em estudos longitudinais in vivo . Os métodos estabelecidos para segmentação óssea utilizam software de visualização para segmentação de μCT de osso inteiro e alinhamento de estruturas anatômicas complexas. Esses protocolos de segmentação fornecem um método robusto e de alta precisão para segmentação, alinhamento e análise, mas são limitados em habilidades de análise de região de interesse (ROI) definida pelo usuário. Apresentamos um protocolo que expande esses métodos para permitir a análise do volume ósseo ROI definido pelo usuário em torno de um defeito ósseo de tamanho crítico. O ROI definido pelo usuário em torno do defeito pode ser analisado ao longo do tempo para estudos longitudinais in vivo . Aqui, investigamos imagens de μCT de três espécimes únicos de ratos, cada um implantado com um andaime de controle de policaprolactona (PCL). Os modelos são analisados por três usuários (2 experientes e 1 novato) em pontos de tempo de 0 e 6 semanas para ilustrar a capacidade de medir um ROI em torno de um defeito de tamanho crítico ao longo de um estudo longitudinal.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Defeitos ósseos de tamanho crítico representam desafios clínicos significativos no manejo do tratamento ortopédico. De acordo com a ASTM F2721, um defeito de tamanho crítico é caracterizado como um defeito com um comprimento de 1,5 a 2 vezes o diâmetro do osso de interesse1. O reparo desses defeitos tem sido tradicionalmente feito por meio do uso de transplantes autólogos e alogênicos limitados pelos custos do procedimento, riscos associados de cirurgias secundárias e volume de enxerto ósseo necessário2. As técnicas atuais de regeneração óssea concentram-se no uso de scaffolds alogênicos e xenogênicos projetados para produzir efeitos osteocondutores e osteoindutores por meio da otimização de suas propriedades mecânicas, biocompatibilidade, bioatividade, potencial angiogênico e perfis de degradação 3,4,5. Os biomateriais investigados variam amplamente de biocerâmicas e biopolímeros a metais e outros materiais compósitos6. Variações desses biomateriais são testadas in vitro e in vivo para interrogar seu potencial como andaimes de regeneração óssea.

μCT é o padrão-ouro para imagens não invasivas e de alta precisão para a avaliação da morfologia, estrutura e microestrutura óssea em modelos de roedores 7,8,9. Essa modalidade de imagem tem sido descrita para avaliar a progressão longitudinal in vivo da regeneração óssea em modelos de consolidação de fraturas10. Métodos têm sido desenvolvidos para padronizar a quantificação do osso cortical e trabecular a partir de exames de μTC9. Fluxos de trabalho de segmentação semiautomatizados foram desenvolvidos utilizando software de visualização disponível comercialmente para segmentação de ossos inteiros com estruturas anatômicas complexas11. Esses métodos permitem métodos simplificados e acessíveis para usuários em vários níveis de experiência para produzir resultados padronizados e reproduzíveis. No entanto, esses métodos permanecem limitados em habilidades para investigar o ROI definido pelo usuário.

Aqui, apresentamos um protocolo que expande os métodos atuais para permitir a análise do volume ósseo ROI definido pelo usuário em torno de um defeito ósseo de tamanho crítico para modelos longitudinais in vivo de ratos usando software de visualização. Estabelecer um alinhamento consistente e um método de seleção de ROI entre as semanas do estudo longitudinal foi essencial para o desenvolvimento de um protocolo robusto. Um ponto de tempo inicial é usado como linha de base para o alinhamento das semanas subsequentes para garantir a orientação consistente de modelos sólidos. Desde esse alinhamento, as fatias de imagem μCT correspondentes dos modelos sólidos sobrepostos podem ser selecionadas, abrangendo o defeito de tamanho crítico. O ROI consistente é verificado não apenas por meio da localização das fatias, mas também pela comparação do número de fatias na região. O ROI selecionado do modelo de linha de base pode ser replicado nas semanas subsequentes, permitindo uma análise comparativa e quantitativa.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Imagens longitudinais de μCT para este estudo foram coletadas nas semanas 0 e 6 de defeitos radiais críticos de 3 mm em ratos Charles River SASCO-SD fêmeas adultas tratadas com um andaime baseado em policaprolactona (PCL). Todo o uso de animais foi realizado de acordo com protocolos aprovados pelo Comitê de Recursos Animais (UCAR) da Universidade de Rochester. A coleta de imagens de μCT foi realizada usando o Scanco Medical VivaCT 40.

NOTA: As etapas primárias deste protocolo são divididas em segmentação de imagem μCT, alinhamento, seleção e corte de ROI e análise e visualização (Figura 1). O protocolo para segmentação de imagens μCT é adaptado de Kenney et al. (2022)11.

figure-protocol-1
Figura 1: Diagrama de fluxo de trabalho resumido. As etapas do protocolo são divididas principalmente em segmentação de imagem, alinhamento de modelo, seleção de ROI e análise de volume. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

1. Segmentação de imagem μCT

  1. Abrindo imagens dentro do software
    1. Inicie o software Amira (doravante denominado software de visualização) e selecione Dados abertos. Na janela pop-up, navegue até o diretório de pastas desejado para selecionar o ponto de tempo inicial .dcm arquivos. Pressione CTRL+A para selecionar todas as imagens e clique em Abrir imagens.
    2. Uma janela pop-up exibirá informações sobre o conjunto de dados da imagem aberta; clique em OK para continuar.
    3. Um aviso sobre o dimensionamento será exibido. Clique em Converter em Flutuante (a opção padrão) para continuar.
    4. O ícone do conjunto de dados aparecerá na seção Exibição do projeto . Para alterar o nome do conjunto de dados, clique uma vez no ícone do conjunto de dados e pressione F2; uma vez que o nome desejado é inserido, clique em OK. Estabeleça um padrão de nomenclatura para identificar a varredura (por exemplo, 'Material de andaime ósseo' - 'WKX').
  2. Filtrando e limitando a imagem μCT
    1. Com as imagens carregadas na seção Visualização do projeto , clique no visualizador 2D padrão do Ortho Slice para visualizar as orientações e fatias 2D. Uma visualização 2D aparecerá na janela de visualização à direita.
    2. Para visualizar as imagens em 3D, clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados, procure por Renderização de volume e selecione. Na seção Propriedades da Renderização de Volume, ajuste o limite inferior do Mapa de Cores para 2500 e pressione Enter.
      NOTA: 2D e 3D podem ser ativados e desativados clicando no quadrado azul ao lado de Ortho Slice ou Volume Rendering, respectivamente. Para a janela de visualização à direita, várias opções de visualização estão disponíveis na parte superior da barra. Isso inclui diferentes ferramentas para mover, girar ou aumentar/diminuir o zoom da imagem; ferramentas para alterar a orientação da imagem para as visualizações XY, XZ e YZ e ferramentas para medições simples.
    3. Conforme necessário, alguns conjuntos de dados podem exigir que artefatos ou dados fora da região de interesse sejam removidos usando uma Edição de Volume. Para adicionar uma Edição de Volume, clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados, procure por Edição de Volume e selecione.
    4. Clique em Editar volume na seção Visualização do projeto . Na seção Propriedades , selecione TabBox na primeira janela suspensa à direita de Ferramenta.
    5. Ao selecionar as regiões a serem retidas, ajuste a TabBox clicando e arrastando os cantos verdes usando o cursor Interagir (o ícone do cursor apontado ao longo da barra superior da janela de visualização). O ajuste do TabBox pode exigir o uso de modos de exibição alternativos (XY, XZ ou YZ) para identificar as regiões a serem removidas.
    6. Depois que a TabBox envolver a região a ser retida, selecione Cortar para fora para remover o artefato ou os dados fora da TabBox. Um novo conjunto de dados modificado será gerado na visualização do projeto.
    7. Clique e arraste a string de Renderização de Volume do conjunto de dados original para o conjunto de dados modificado. Isso mudará a imagem exibida na janela de visualização para o conjunto de dados modificado. Na seção Propriedades da Renderização de Volume, ajuste o limite inferior do Mapa de Cores para 2500 e pressione Enter.
    8. Clique com o botão direito do mouse nos dados modificados, procure por Filtro Mediano e selecione. Na seção Propriedades do Filtro Mediano, selecione 3D para Interpretação e clique em Aplicar. Isso criará um novo conjunto de dados filtrados (.filtered) na seção Exibição do projeto .
    9. Clique com o botão direito do mouse nos dados filtrados, pesquise Limite interativo e selecione. Na seção Propriedades do Limite interativo, selecione 3D para Tipo de visualização, ajuste o valor mais baixo para o Intervalo de intensidade para 2500 e clique em Aplicar. Isso criará um novo conjunto de dados com limite (.thresholded) na seção Exibição do Projeto .
    10. Clique e arraste a string de Renderização de Volume do conjunto de dados modificado para o conjunto de dados com limite. Desative o Limite Interativo e o Volume Rending ativado (se desativado).
  3. Segmentando a imagem μCT
    1. Clique no conjunto de dados filtrado e, em seguida, mude para a guia Segmentação clicando em Segmentação abaixo da barra de menus. Na guia Segmentação , os controles são semelhantes aos da guia Projeto .
      NOTA: Existem algumas ferramentas adicionais relevantes para a janela de visualização na guia Segmentação . Há um botão de zoom +/- no canto superior da janela de visualização que pode ser usado para que a imagem preencha a janela de visualização. A imagem pode ser centralizada na janela de visualização usando a barra de rolagem esquerda/direita na parte inferior da janela de visualização. Acima dessa barra de rolagem, uma segunda barra de rolagem está presente para percorrer as fatias de dados μCT.
    2. Para garantir que a guia Segmentação seja configurada adequadamente, na seção Editor de segmentação , a Imagem é definida como o conjunto de dados filtrado e o campo Rótulo é definido como o conjunto de dados com limite. Na seção Materiais , clique duas vezes no material chamado Material e renomeie-o como Osso.
    3. Clique em Novo no Editor de segmentação para criar um novo campo de rótulo. Na janela pop-up, renomeie-a usando uma convenção de nomenclatura semelhante (por exemplo, 'Material de andaime ósseo' - 'WKX' - Marcadores) como antes e como Marcadores e clique em OK.
    4. Ajuste a janela de visualização 2D usando vistas alternativas (XY, XZ ou YZ) para exibir uma visualização sagital ou de plano coronal da imagem.
    5. Use pincel, laço, varinha e limiar na seção Seleção para identificar as áreas de interesse. Para este protocolo, selecione a ferramenta pincel . Ajuste o tamanho da ferramenta pincel ; Geralmente, um ponteiro de tamanho médio funciona bem.
    6. Ajuste a pilha de imagens para a primeira fatia onde o osso do rádio começa a ser visível. Isso pode exigir a movimentação das fatias várias vezes para determinar quais volumes pertencem ao rádio e à ulna e quando eles começam.
    7. Depois que a fatia for identificada, use o cursor do pincel para desenhar clicando e arrastando o cursor ao redor desse segmento de osso. Uma linha vermelha aparecerá onde o cursor foi desenhado. Desenhe dentro da seção do osso, não fora do osso; Isso ajudará o software de visualização a diferenciar entre os dois ossos.
    8. Continue movendo-se pelas fatias e desenhando ao redor do raio. Geralmente, através da seção intermediária da pilha de imagens, os desenhos podem ser feitos a cada 20-30 fatias de imagem. Ao longo do final da pilha de imagens ou ao redor do defeito de tamanho crítico, faça desenhos a cada 5 a 10 fatias de imagem para ajudar o software de visualização à medida que o osso aparece ou desaparece.
    9. Depois que o comprimento total do raio for concluído, clique em Seleção, Preenchimento e, em seguida, em Todas as fatias no menu suspenso da barra de menus. Isso preencherá todos os desenhos feitos com a ferramenta pincel. Eles agora aparecerão sombreados em vermelho em vez de contornos.
    10. Clique em Seleção e Interpolar no menu suspenso da barra de menus. Isso preencherá regiões sombreadas do osso do raio em todas as fatias com base nos desenhos feitos.
      NOTA: Isso ocasionalmente perderá algumas seções do osso. Antes de prosseguir, percorra todas as fatias para garantir que o osso tenha sido identificado de maneira geral. Se uma seção de osso foi perdida, use a ferramenta pincel para circular em torno dessa região em algumas fatias ao redor da seção ausente e repita as duas etapas acima (1.3.9 e 1.3.10).
    11. Depois que o raio for totalmente identificado, na seção Materiais , clique duas vezes no material chamado Interno e renomeie-o como Raio.
    12. Clique no símbolo Adicionar (+) localizado na seção Seleção para adicioná-lo como um material. O raio agora está delineado na janela de visualização. Clique no ícone de cadeado para o material Raio na seção Materiais antes de continuar; Isso garantirá que nenhuma alteração seja feita neste material.
    13. Complete o mesmo processo para o osso da ulna. Na seção Materiais , clique em Adicionar para criar um novo material. Clique duas vezes no novo material e renomeie-o como Ulna.
    14. Repita as etapas 1.3.6 a 1.3.12 para o osso da ulna.
    15. Depois de concluir as etapas para os ossos Rádio e Ulna, desbloqueie o Raio clicando no ícone de cadeado para o material Raio na seção Materiais . Altere para a guia Projeto clicando em Projeto abaixo da barra de menus. Agora há um conjunto de dados chamado Marcadores aplicado ao conjunto de dados filtrados na seção Exibição do Projeto.
    16. Clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados filtrado e procure por Marca de Bacia Hidrográfica Baseada em Marcador (Segmentação de Imagem) e selecione. Na seção Propriedades , clicando nos menus suspensos, defina os Dados como o conjunto de dados filtrados, o conjunto de dados Marcadores como marcadores e a máscara binária como o conjunto de dados com limite e clique em aplicar.
    17. Um arquivo .grown será gerado na seção Visualização do projeto . Clique e arraste a string de renderização de volume do conjunto de dados com limite para o conjunto de dados .grown para visualizar a segmentação do rádio e do osso da ulna na janela de visualização.
    18. Para converter o arquivo .grown em 8 bits, clique no conjunto de dados .grown e procure por Converter tipo de imagem e selecione. O arquivo .grown será convertido de 16 bits para 8 bits.

2. Alinhamento

  1. Alinhamento do eixo e extração do rádio e da ulna
    NOTA: Se o modelo atual for o ponto de tempo inicial, todas as etapas deverão ser concluídas. Caso contrário, comece esta seção na etapa 2.1.4. Para permitir uma fatia transversal do raio, o modelo de ponto de tempo inicial deve ser alinhado perpendicularmente ao plano de fatia ortogonal; Este modelo servirá como linha de base para o alinhamento das semanas subsequentes.
    1. Na seção Visualização do projeto , ative o Ortho Slice (se desativado) e clique no conjunto de dados .grown. Na seção Propriedades , clique no ícone Editor de Transformação . Usando o cursor de interação, ajuste o ângulo do rádio e da ulna clicando nos pontos de alinhamento do eixo verde para que o Ortho Slice crie uma fatia transversal através do raio.
    2. Uma vez que isso tenha sido alinhado, um novo conjunto de dados precisa ser criado para salvar essa transformação. Clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados .grown, procure por Resample Transformed Image e selecione.
    3. Clique em Reamostrar imagem transformada e, na seção Propriedades , defina os dados para o conjunto de dados .grown, Interpolação para o vizinho mais próximo, Modo para estendido, Preservar para tamanho de voxel e Valor de preenchimento como 0. Clique em Aplicar e um novo conjunto de dados .transformed será criado.
    4. Para extrair o rádio e a ulna do modelo de segmentação combinado, clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados .transformed, procure por Extract Label e selecione.
    5. Clique no rótulo de extração, na seção Propriedades , defina os rótulos para o conjunto de dados .transformed , ID do rótulo como 1 e Exportar para binário marcado. Clique em Aplicar e um conjunto de dados de Resultado será criado.
    6. Clique e arraste a string de renderização de volume do conjunto de dados .grown para o conjunto de dados Result. Clique no conjunto de dados Resultado e pressione F2 para renomear o arquivo (por exemplo, 'Material do andaime ósseo' - 'WKX' - Raio).
    7. Repita as etapas 2.1.4 a 2.1.6 para a ulna, definindo o ID do rótulo como 2 e renomeando o arquivo de resultado para ulna.
  2. Salvar arquivos e abrir imagens longitudinais
    NOTA: Se o modelo atual for o ponto de tempo inicial, todas as etapas deverão ser concluídas. Caso contrário, comece esta seção na etapa 2.2.2.
    1. Para salvar o arquivo de ponto de tempo inicial, clique em Arquivo, Salvar projeto como e Definir local do diretório de arquivos no menu suspenso da barra de menus. Defina o tipo de salvamento como um arquivo de projeto Amira e arquivos de dados (pack &go) (*.hx) e nomeie o arquivo como a versão principal (por exemplo, 'Bone Scaffold Material'_ 'WKX' MASTER).
    2. Abra o arquivo mestre de ponto de tempo inicial (se ainda não estiver aberto) e salve uma cópia clicando em Arquivo, Salvar projeto como e Definir local do diretório de arquivos no menu suspenso da barra de menus. Defina o tipo de salvamento como um projeto Amira e arquivos de dados (pack &go) (*.hx) e nomeie o arquivo (por exemplo, 'Bone Scaffold Material'_ 'WK0' e 'WKX'). Esse arquivo será usado para comparar o ponto de tempo inicial com as semanas subsequentes sem substituir o arquivo mestre.
    3. No novo arquivo de comparação, abra as imagens para o ponto de tempo de comparação clicando em Abrir Dados na seção Exibição do Projeto . Na janela pop-up, navegue até o diretório de pastas desejado para selecionar o ponto de tempo inicial .dcm arquivos. Pressione CTRL+A para selecionar todas as imagens e clique em Abrir imagens.
    4. Uma janela pop-up fornecerá informações sobre o conjunto de dados da imagem aberto; clique em OK para continuar.
    5. Um aviso sobre o dimensionamento será exibido. Clique em Converter em Flutuante (a opção padrão) para continuar.
    6. O ícone do conjunto de dados aparecerá na seção Exibição do projeto . Para alterar o nome do conjunto de dados, clique uma vez no ícone do conjunto de dados e pressione F2; uma vez que o nome desejado é inserido, clique em OK. Um padrão de nomenclatura pode ser estabelecido para identificar a varredura (por exemplo, 'Material de andaime ósseo' - 'WKX').
  3. Alinhamento do modelo
    NOTA: Este processo discutirá o alinhamento das segmentações ósseas do rádio. O mesmo processo pode ser aplicado à ulna, conforme necessário. Não alinhe os dois ossos ao mesmo tempo; Isso causará problemas com o alinhamento adequado.
    1. Desative qualquer renderização de volume de ponto de tempo inicial. Não há nada exibido na janela de visualização.
    2. Clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados de comparação (semana subsequente), procure por Ortho Slice e selecione.
    3. Repita a seção 1 (começando na etapa 1.2), a seção 2 (etapa 2.1) após quaisquer notas adicionais para os números das etapas fornecidas. Após a conclusão dessas seções, retome na etapa 2.3.4. A conclusão dessas seções produzirá a segmentação do conjunto de dados da semana subsequente e extrairá os ossos do rádio e da ulna.
    4. Clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados de comparação (semana subsequente) para o osso de rádio extraído, procure por Assistente de registro de imagem e selecione. Na seção Propriedades , defina Dados como o conjunto de dados da semana de comparação para o osso do rádio extraído, Referência como o conjunto de dados do ponto de tempo inicial para o osso do rádio extraído.
    5. Para a seção Ações do Assistente de Registro de Imagem , clique em Ignorar para a Etapa 1 de 4. Para as Etapas 2 e 3 de 4, usando o cursor Interact, ajuste o TabBox para a região comum entre o ponto de tempo inicial e os conjuntos de dados da semana de comparação clicando em Aplicar em Ação após cada etapa. Para a Etapa 4 de 4, defina Métrica como Correlação, Transformação como Rígida e Pré-alinhamento como Alinhar eixos principais e clique em Aplicar em Ação.
    6. Depois que os conjuntos de dados estiverem alinhados, clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados de comparação (semana subsequente) para o osso do rádio extraído e procure por Reamostrar imagem transformada e selecione. Na seção Propriedades , defina os Dados como o conjunto de dados da semana de comparação para o osso de rádio extraído, Interpolação para o vizinho mais próximo, Modo para estendido, Preservar para tamanho de voxel e Valor de preenchimento como 0 e clique em Aplicar. Um novo conjunto de dados .transformed será criado para o conjunto de dados de comparação.

3. Seleção e colheita de ROI

NOTA: Conclua o ROI Crop primeiro para determinar os números de fatias ao redor da fratura de tamanho crítico. Uma vez que esses números de corte são determinados, eles podem ser usados no mesmo ponto de tempo para a ulna, conforme necessário. Para este processo, o corte não pode ser revertido uma vez aplicado ao modelo.

  1. Região de interesse da cultura
    1. Clique e ative o Ortho Slice para o ponto de tempo inicial e defina os Dados para o conjunto de dados do ponto de tempo inicial para o raio extraído. Defina a Orientação para que o plano produza um corte transversal através do osso do raio.
    2. Usando a barra deslizante Número da fatia na seção Propriedades , altere o número da fatia para determinar os locais das fatias proximais e distais ao redor do defeito de tamanho crítico. Para ambos os cortes, determine o corte mais distal e proximal onde a fratura encontra a diáfise do osso rádio. Documente o número da fatia; Este número varia para cada modelo.
    3. Clique e ative o Ortho Slice para a semana de comparação e defina os Dados para o conjunto de dados de ponto de tempo inicial para o raio extraído. Defina a Orientação para que o plano produza um corte transversal através do osso do rádio.
    4. Usando a barra deslizante Número da fatia na seção Propriedades e com o conjunto de dados do ponto de tempo inicial mostrando a fatia ortodôntica distal, altere o número da fatia da semana de comparação para que ele se alinhe com a fatia distal do ponto de tempo inicial. O software de visualização permite uma verificação visual do alinhamento; Quando as fatias estiverem sobrepostas, elas aparecerão como uma única fatia na janela de visualização.
    5. Observe o número da fatia para a fatia distal do conjunto de dados da semana de comparação. Repita a etapa 3.1.4 para a fatia proximal.
      NOTA: Como uma verificação adicional, determine a diferença entre o corte proximal e distal para os conjuntos de dados inicial e da semana de comparação. Esses valores devem ser equivalentes, ilustrando um ROI de tamanho consistente.
    6. Clique no ponto de tempo inicial para o raio extraído. Na seção Propriedades , clique na ferramenta Editor de corte .
    7. No pop-up Editor de corte , insira os valores mínimo e máximo no campo X, Y ou Z apropriado (a janela de visualização alterará o ROI à medida que eles forem inseridos). Depois que os valores forem inseridos, clique em OK. O conjunto de dados será cortado para o ROI de entrada.
    8. Repita a etapa 3.1.7 para o conjunto de dados da semana de comparação.

4. Análise e visualização

  1. Análise de volume
    1. Para determinar o volume do conjunto de dados do ponto de tempo inicial, clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados do ponto de tempo inicial transformado para o raio extraído, procure por Estatísticas de material e selecione. Na seção Propriedades , defina Dados como o ponto de tempo inicial transformado para o raio extraído e defina Selecionar como materiais e clique em Aplicar. Um novo domínio . O conjunto de dados MaterialStatistics será criado para o conjunto de dados de ponto de tempo inicial.
    2. Clique no ícone . MaterialStatistics para o ponto de tempo inicial para o raio extraído e, na janela Propriedades , clique em Mostrar planilha. Clique na guia Tabelas acima da janela Propriedades . Nessa guia, o volume do conjunto de dados de ponto de tempo inicial cortado para o raio extraído é mostrado.
    3. Repita as etapas 4.1.1 e 4.1.2 para o conjunto de dados da semana de comparação para o raio extraído. Na guia Tabela , o ponto de tempo inicial e a semana de comparação terão guias separadas nas quais podem ser clicadas.
  2. Visualização de conjuntos de dados
    1. Para visualizar a mudança no volume ósseo, clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados transformados da semana de comparação para o raio extraído, procure por Aritmética e selecione. Clique em Aritmética e dentro da janela Propriedades , defina a Entrada A como o conjunto de dados transformados da semana de comparação para o raio extraído, defina a Entrada B como o conjunto de dados do ponto de tempo inicial para o raio extraído, defina a Entrada C como SEM FONTE, defina o Tipo de Resultado como Entrada A, deixe a Opção desmarcada, defina os Canais de Resultado como a entrada A, e defina Expression como A-B.
    2. Clique no conjunto de dados Resultado e pressione F2 para renomear o arquivo (por exemplo, 'Material do andaime ósseo' - 'WKX' - Mudança óssea). Clique com o botão direito do mouse neste conjunto de dados de resultado, procure por Gerar superfície e selecione. Clique em Gerar superfície e, na janela Propriedades , clique em Aplicar e, na janela pop-up, clique em Continuar. Um novo conjunto de dados .surf será criado.
    3. Clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados .surf , procure por Surface View e selecione. Uma Vista de Superfície do resultado da Aritmética será mostrada na janela de Visualização.
    4. Para alterar a cor da Vista de Superfície, clique na vista de Superfície na janela Vista de Projeto e, em seguida, na janela Propriedades , clique no menu suspenso para Cores e selecione Constante. Clique no mapa de cores e atribua a cor preferida.
    5. Para visualizar a alteração do volume ósseo no conjunto de dados da semana inicial, clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados .transformed, procure por Extract Label e selecione. Clique no rótulo de extração e, na seção Propriedades , defina os rótulos para o conjunto de dados .transformado , ID do rótulo como 1 e Exportar para binário marcado. Clique em Aplicar e um conjunto de dados de Resultado será criado. Clique no conjunto de dados Resultado e pressione F2 para renomear o arquivo (por exemplo, 'Material do andaime ósseo' - 'WKX' - Completo - Raio).
    6. Clique com o botão direito do mouse neste conjunto de dados de resultado, procure por Gerar superfície e selecione. Clique em Gerar superfície e, na janela Propriedades , clique em Aplicar e, na janela pop-up, clique em Continuar. Um novo conjunto de dados .surf será criado.
    7. Clique com o botão direito do mouse no conjunto de dados .surf, procure por Surface View e selecione. Uma Vista de Superfície do resultado da Aritmética será mostrada na janela de Visualização.
    8. Para alterar a cor da Vista de Superfície, clique na vista de Superfície na janela Vista de Projeto e, em seguida, na janela Propriedades, clique no menu suspenso para Cores e selecione Constante. Clique no mapa de cores e atribua a cor preferida.
    9. Para continuar com semanas adicionais, retorne à etapa 2.2.2.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Imagens de μCT de três modelos únicos de ratos, cada um tratado com um andaime de policaprolactona (PCL), foram investigadas para ilustrar resultados positivos. A análise de um estudo longitudinal em pontos de tempo requer que os modelos sólidos coletados sejam alinhados antes de selecionar e cortar para um ROI. Para ilustrar essa capacidade ao longo de várias semanas, modelos sólidos coletados nas semanas 0 e 6 foram alinhados usando regiões comuns (Figura 2).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

A quantificação da alteração do volume ósseo é essencial para investigar o potencial de regeneração óssea e os resultados em estudos longitudinais in vivo . Este protocolo baseia-se em métodos de segmentação de imagem μCT estabelecidos11, fornecendo uma abordagem sistemática para especificar uma região de interesse (ROI) definida pelo usuário. Esta técnica tem sido crítica na análise da eficácia do implante de andaime ósseo para estudos in vivo e...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Os autores não têm conflito de interesses a divulgar.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Queremos agradecer a Mark Kenney pelo treinamento sobre os processos atuais e discussão no desenvolvimento deste processo, bem como a Lindsay Schnur, do Núcleo de Biomecânica e Imagem de Tecidos Multimodais da Universidade de Rochester. Este estudo foi apoiado por doações do NIH/NIAMS: H.A.A. (R01AR07061, P50AR072000 e P30AR069655) e V.Z.Z (T32GM007356, T32GM152318 e T32AR076950).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Amira 3DFEI SAS, parte da Thermo Fisher Scientificv2024.1Programa utilizado para segmentação de imagens de microCT.
Prisma do Graph PadGraphPad Software LLCv10.0.3 (217)Programa utilizado para desenvolvimento de gráficos.
R Software EstatísticoA base R para computação estatísticav4.4.0 (24/04/2024)Programa utilizado para realizar a análise do CCI.
Scanco Medical VivaCT 40Scanco MédicoNAscanner microCT usado para coleta de imagens microCT.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. ASTM Standard F-2721-09. Standard Guide for Pre-clinical in vivo Evaluation in Critical Size Segmental Bone Defects. , ASTM International. West Conshohocken, PA. (2023).
  2. Amini, A. R., Laurencin, C. T., Nukavarapu, S. P. Bone tissue engineering: recent advances and challenges. Crit Rev Biomed Eng. 40 (5), 363-408 (2012).
  3. Ghassemi, T., et al. Current concepts in scaffolding for bone tissue engineering. Arch Bone Jt Surg. 6 (2), 90-99 (2018).
  4. Tang, G., et al. Recent trends in the development of bone regenerative biomaterials. Front Cell Dev Biol. 9, 665813(2021).
  5. Battafarano, G., et al. Strategies for bone regeneration: from graft to tissue engineering. Int J Mol Sci. 22 (3), 1128(2021).
  6. Ghelich, P., et al. (Bio)manufactured solutions for treatment of bone defects with emphasis on US-FDA regulatory science perspective. Adv Nanobiomed Res. 2 (4), 2100073(2022).
  7. Kim, Y., Brodt, M. D., Tang, S. Y., Silva, M. J. MicroCT for scanning and analysis of mouse bones. Methods Mol Biol. 2230, 169-198 (2021).
  8. Wang, F., et al. Methods for bone quality assessment in human bone tissue: a systematic review. J Orthop Surg Res. 17, 174(2022).
  9. Bouxsein, M. L., et al. Guidelines for assessment of bone microstructure in rodents using micro-computed tomography. J Bone Miner Res. 25, 1468-1486 (2010).
  10. Wee, H., Khajuria, D. K., Kamal, F., Lewis, G. S., Elbarbary, R. A. Assessment of bone fracture healing using micro-computed tomography. J Vis Exp. (190), e64262(2022).
  11. Kenney, H. M., et al. A high-throughput semi-automated bone segmentation workflow for murine hindpaw micro-CT datasets. Bone Rep. 16, 101167(2022).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Micro Computed TomographyBone Volume AnalysisLongitudinal ImagingRegion Of InterestCritical Sized DefectBone RegenerationImage RegistrationPolycaprolactone ScaffoldVolume QuantificationRat Bone Model

Related Articles