Visualização e quantificação da Camada de livre-Cell nas arteríolas do músculo Rat Cremaster

O objetivo geral deste procedimento é quantificar as variações espaço-temporais na largura da camada livre de células in vivo. Este método pode ajudar a responder a questões-chave no campo da micro-hemodinâmica, para entender melhor o papel da filia celular na microcirculação. A principal vantagem deste método é que a largura da célula-filia in vivo pode ser quantificada de forma mais consistente e conveniente do que as técnicas de medição manual anteriores, que consumiam muito tempo.

Antes de iniciar a medição da largura da camada livre de células, execute o arquivo de script pré-MatLab da camada livre de células. Em seguida, clique em abrir arquivo para selecionar o arquivo de vídeo para análise e ajuste o slide de rotação para alinhar verticalmente as paredes do único vaso usando o slide de zoom para ajustar o nível de zoom conforme necessário. Quando a embarcação estiver na posição apropriada, clique em confirmar edição e, em seguida, clique em definir ROI para cortar para definir a região de interesse.

A imagem alinhada será exibida em uma janela pop-up. Ajuste a objetiva retangular na imagem conforme necessário e clique duas vezes na objetiva para confirmar a região de interesse. Em seguida, clique em Extrair imagens para extrair todos os quadros de vídeo editados em imagens bitmap consecutivas, que serão encontradas na pasta com o mesmo nome do arquivo de vídeo selecionado.

Para medir a largura da camada livre de células, clique em Selecionar pasta e clique na pasta de imagens. O primeiro quadro de imagem aparecerá no painel de imagem em tons de cinza junto com o histograma de intensidade de cinza correspondente no painel de histograma de imagem. Selecione o quadro de imagem desejado na caixa de listagem para realizar a análise e clique em Localizar paredes de vasos para identificar a parede interna do vaso na imagem, determinada como o local onde o pico do perfil de intensidade da luz transita do escuro para o claro em dois pixels.

Verifique o filtro mediano para aplicar um filtro mediano à imagem para reduzir o ruído de sal e pimenta. Verifique o contraste automático para ajuste digital das intensidades da imagem para melhorar o contraste da imagem. Em seguida, selecione um algoritmo de limite na caixa de listagem para determinar automaticamente o valor de limite que divide os níveis de cinza em duas classes, pixels brancos com níveis de cinza acima do valor de limite e pixels pretos com níveis de cinza abaixo do valor de limite.

Para medir a variação espacial das larguras das camadas livres de células, insira a resolução de pixels na caixa de resolução de pixels. Em seguida, clique em Calcular para obter a variação espacial das larguras das camadas livres de células e clique em Exportar. CSV para exportar os dados de largura da camada livre de células em um formato tabulado.

Para medir a variação temporal das larguras das camadas livres de células em uma linha de análise específica ao longo do recipiente, clique em Variação temporal e insira as informações da taxa de quadros. Insira o primeiro e o último quadros das imagens para a análise nas caixas quadro inicial e último quadro, respectivamente. Ajuste a barra deslizante da linha de análise para selecionar a posição da linha de análise ao longo do recipiente e confirme a posição da linha de análise conforme ilustrado nas imagens em tons de cinza e binárias.

Em seguida, clique em Calcular para obter a variação temporal das larguras da camada livre de células e clique em Export. csv para exportar os dados de largura da camada livre de células em um formato tabulado. Aqui, um glóbulo vermelho típico flui através de uma artéria não ramificada no músculo cremaster de rato, onde a camada livre de células pode ser observada entre o núcleo de hemácias e a parede interna do vaso.

Um bom contraste entre esses componentes é fundamental para garantir a precisão das medições de largura da camada livre de células. A fase inicial da análise das imagens envolveu a detecção da parede interna do vaso. Ao adquirir o perfil de intensidade de luz ao longo da linha de análise perpendicular ao recipiente, a localização é aproximada no pico que transita do escuro para o claro em dois pixels.

Posteriormente, os limites do núcleo RBC são detectados usando o algoritmo de limiar de imagem e as larguras CFL podem ser calculadas. Como os glóbulos vermelhos na camada livre de células possuem diferentes transmitâncias de luz, a diferença nos níveis de cinza pode ser subdividida em duas classes. No entanto, a identificação de um valor limite preciso entre os dois picos no histograma da imagem pode ser restrita pela baixa qualidade e contraste da imagem.

Para melhorar o contraste entre os glóbulos vermelhos e a camada livre de células, um filtro azul pode ser usado. Isso é ainda mais evidente nessas imagens, onde os limites dos núcleos dos glóbulos vermelhos foram identificados com mais precisão com um filtro azul. O algoritmo de limiar também pode influenciar a medição da largura da camada livre de células, como aparente nessas imagens, nas quais os diferentes algoritmos de limiar resultaram na identificação de diferentes limites do núcleo dos glóbulos vermelhos e, portanto, diferentes larguras de camada livre de células.

A medição da largura da camada livre de células in vivo é muito sensível à qualidade das imagens. Portanto, certifique-se de realizar a cirurgia com cuidado e usar um assistente óptico apropriado para obter uma boa qualidade de imagem. Além disso, é essencial selecionar o algoritmo de limiar de imagem apropriado para garantir uma medição precisa e consistente da largura da camada livre de células.