Воспроизводимым Компьютерный метод количественного капиллярного плотности с использованием Nailfold Капилляроскопия

Summary

Капилляроскопия - это неинвазивная, эффективная, относительно недорогая и простая в освоении методология для непосредственной визуализации капилляров в микроциркуляции. Тем не менее, только одна публикация на сегодняшний день описывает надежность сложного программного обеспечения, доступного для количественного определения данных капилляроскопии. Здесь мы представляем простой и надежный протокол для количественного определения капилляров с помощью стандартизированного алгоритма.

Abstract

Капилляроскопия является неинвазивным, эффективным, относительно недорогой и простой в освоении методологии непосредственно визуализации микроциркуляцию. Техника капилляроскопия может обеспечить понимание микрососудов здоровья пациента, что приводит к различным потенциально ценного дерматологических, офтальмологических, ревматологических и сердечно-сосудистой клинических приложений. Кроме того, рост опухоли может зависеть от ангиогенеза, который может быть количественно путем измерения плотности микрососудов в опухоли. Тем не менее, в настоящее время практически нет стандартизации методов, и только одна публикация на сегодняшний день сообщает надежности имеющихся в настоящее время, сложных компьютерных алгоритмов, основанных на количественной данные Капилляроскопия. ¹ Эта статья описывает новую, более простой, надежный, стандартизованный капилляров алгоритм подсчета для количественного nailfold данные Капилляроскопия. Простой, воспроизводимые компьютеризированная алгоритм капилляроскопия, такие как это будет способствовать болееширокое использование техники среди исследователей и клиницистов. Многие исследователи в настоящее время проанализировать Капилляроскопия изображения вручную, способствуя усталость пользователя и субъективность результатов. Эта статья описывает роман, простой в использовании автоматизированной алгоритм обработки изображения в дополнение к воспроизводимым, полуавтоматической алгоритма подсчета. Этот алгоритм позволяет анализировать изображения в считанные минуты при снижении субъективности; только минимальное количество учебного времени (в нашем опыте, менее 1 ч) необходимо, чтобы изучить технику.

Introduction

Изображения Микрососудистой является быстро развивающейся области со многими потенциальными клинических приложений. ² Например, онкологи, используя визуализацию микрососудов, чтобы определить степень опухолевого ангиогенеза, уступая ценную информацию о состоянии опухоли и проникновения в возможных вариантах лечения. ^{3 4} Тем не менее, nailfold капилляроскопия, пожалуй, наиболее экономически эффективным и широко применяется форма визуализации микрососудов. Исследователи с помощью видео nailfold капилляроскопии изучать скорости кровотока и исследовать капиллярное морфологию. ^{5 6} и видео и все еще ​​изображения nailfold капилляроскопии которые добавки для ухода за диагностике и лечении явления и различные заболевания соединительной ткани Рейно, таких как системный склероз. ²

Nailfold капилляроскопия имеет различные потенциальные сердечно-сосудистые приложений, а также. Современные исследования с помощью nailfold капилляроскопия предполагаетчто сахарный диабет типа 1 и типа 2 больных отмечается высокая распространенность аномальной морфологии капилляров, пока есть без изменений капиллярные плотности по сравнению с не-индивидуумов, страдающих диабетом. ^7-8 Капилляроскопия также была изучена экспериментально при гипертонии. Структурная капиллярной разрежения приводит к пониженной плотности капиллярного была продемонстрирована при гипертонической лиц по сравнению с не-гипертензивных лиц. ^9-10 В отличие от этих старых пациентов с гипертонической болезнью (средний возраст 40 и выше), которые проявляют структурную разрежения, более поздние исследования показали, что молодые пациенты с гипертонической болезнью (средний возраст до 40 лет) имеют функциональную разрежения без структурной разрежения. ¹¹ Это говорит о том, что функциональная разрежения происходит до и может прогрессировать с течением времени структурной разрежения.

Интересно, что пациентов с гипертонической болезнью лечение конкретных антигипертензивных препаратов, таких как периндоприла / индапамид отображается нормуаль плотность капиллярной и функция эндотелия после лечения, в то время как у пациентов, получавших АПФ (ангиотензин-превращающего фермента) ингибиторов или диуретики сохранили низкую плотность капилляров, несмотря на сопоставимые контроля артериального давления. ¹² Это говорит о том, что некоторые антигипертензивные препараты могут нормализовать плотность капилляров в обратном капилляр разрежения, вызванные гипертонии. Кроме того, другие исследователи показали, что снижение потребления соли приводит к отмене как функциональной и структурной капиллярной разрежения в артериальной гипертензией лиц. ¹³

Несмотря на различные потенциальных клинических применений этой технологии, мало стандартизации в технике для количественного изображения капиллярных плотности. ² На сегодняшний день, исследователи обнаружили, что результаты плотности капиллярного воспроизводимы и от внутрисистемного наблюдателя и перспективы том-наблюдателя, только если точно та же самая область подсчитываются каждый раз. ^{1,14 15} Следует отметить, что предыдущие исследователи в значительной степени осуществляется капиллярные рассчитывает вручную с помощью невооруженного глаза, ^{9 16 17 18,} который является медленным и субъективный процесс.

Стандартные, компьютерные алгоритмы для количественного капиллярных изображений теоретически обеспечить более эффективное и воспроизводимое анализ данных с меньшим субъективности, облегчая клинического применения капилляроскопии. Некоторые исследователи действительно используется компьютерных программ на основе для количественного данные из nailfold Капилляроскопическое фотографий. ^{1,6 19 20} Тем не менее, только одна публикация на сегодняшний день описывает надежность комплексной программы программного обеспечения для количественного данные ^{Капилляроскопия,} 1, и эта программа, как сложно ранее отмечалось выше требованием, чтобы подсчитать точное же поля зрения. Здесь мы представляем простой, надежный протокол для количественного капилляры с помощью стандартизированного алгоритма, который позволяет дляиспользование нескольких полях зрения. Использование нескольких полей зрения не только упрощает процедуру, но также позволяет оценить нормальной биологической вариации в кол капиллярной.

Целью данного исследования является описание алгоритма, основанного воспроизводимым и эффективным компьютер, который стандартизирует процесс количественный капилляров. Хотя эти методы не полностью автоматизирован они требуют очень мало пользовательский ввод, и обеспечить быстрое и надежное количественное фотографии.

Protocol

Примечание: Процесс приобретения для получения капиллярных изображения ранее опубликованы и осуществляется с использованием еще цифровую камеру с соответствующим приобретения и анализа изображений компьютерной программы ^{11 21} Эта лаборатория использует неподвижные изображения для анализа, а не видео, упрощая получение изображений для анализа.. Ниже описывается новый метод для количественного капилляры от изображений.

1. Улучшение изображения процесса

1. Получить цифровые изображения с монохромным цифровой камеры. Калибровка изображения на объект известного размера, делая снимок объекта известной длины, как правитель с камерой. Этот процесс позволяет компьютерную программу для измерения и подсчета капилляры точно после обработки. Идеально для высокой точности, А ридикюль (научно изготовлены кусок стекла с выгравированным правителя в ней) должны быть использованы. Измерьте количество пикселей в 1 мм площади вкоробка с использованием компьютерной программы.
   Примечание: Ключ к воспроизводимости и стандартизации этого протокола в значительной степени зависит от правильного размещения 1 мм ² окна, которое рассчитывали.
2. Используйте инструменты повышения контрастности затемнить капилляры и светлый фон, который будет максимизировать визуализации капилляров. Начальное дифференциация капилляров из фона важен для правильного кадрирования изображения на последующих этапах. Сделайте это, настройка изображения, используя Для этого нажмите на кнопку "наиболее пригодный гистограммы.": Захват, интенсивности, гистограммы изображения, наилучшего.
3. Обрезать область интереса (ROI) для капиллярной подсчета в качестве нового изображения (выберите, представляющих интерес областей). Используйте 1 мм ² ящик, который был определен путем калибровки изображений 530 пикселей, равных 1 мм. убедитесь, что обрезанное изображение помещает вершину петли капилляров в самом верху изображения.
4. Свести изображение, так что все будущие корректировки изображения будут равномерно применяется кизображение. Для этого нажмите на: вкладке процесса, 2D фильтров, распрямите Б.Г. интенсивность "светлое", ширину объекта "75", применяются.
5. Поднимите контрастность изображения, так капилляры максимально визуализированы. Для этого нажмите на: настроить вкладку, дисплей, поднять контраст до 75.
6. Удаление пятен на изображение, чтобы сгладить края капилляров, нажав на вкладку процесса, 2D фильтров, Удаление пятен, размер ядра 7 х 7, применяются.
7. Завершение контраст изображения так капилляры черный, а фон белый. Выполните этот шаг регулировки гистограммы модели "наилучшего".
   Примечание: Пожалуйста, обратитесь к рисунку 2 в представительных результатов для примера, что обработанное изображение должно выглядеть, как выполните следующие действия.

2. Выполнение Капиллярные имп / количественного капиллярного Плотность

1. На каждом изображении, вручную выбрать одну часть четко определенной капилляра с помощью "целевой объект" featurе, чтобы быть признанным в качестве объектов для подсчета программой. Затем выберите небольшую часть фона, используя "фон" функцию, как ссылка на областях, которые должны быть проигнорированы алгоритма подсчета.
   Примечание: Сочетание этих моментов приводит все капилляры быть выделены, игнорируя фоновый шум. The (подсчет) Протокол количественного использует компьютерные функции дифференцировать части изображения на основе цвета и морфологии.
2. Используйте функцию подсчета мгновенно рассчитывать все капилляры в изображении с оборудованием визуализации. Установите минимальный диаметр подсчитанных объектов до 5 пикселей, чтобы избежать подсчета фоновый шум, как капилляры.
3. Для каждого индивидуума, подсчитывают среднее из 3 - 4 изображений для того, чтобы получить более достоверную оценку.
   Примечание: Пожалуйста, обратитесь к рисунку 3 в представительных результатов для примера, что изображение должно выглядеть во время процедуры подсчета.

3. Создание и использование макросов для автоматизации обработки изображений

Примечание: Для того, чтобы сэкономить время, макросы могут быть созданы для того, чтобы автоматически выполнить определенную последовательность процессов на одном или нескольких изображений. Эти последовательности могут быть настроены для того, чтобы эти изменения изображения быстрее. В сущности, эти макросы помню, как обрабатываются изображения и выполнять все действия быстро и без ввода пользователя. Выполнение рассчитывает на 12 капиллярных изображений принимает эту лабораторную от 20 до 30 мин с макросов (от 2 до 3 мин на рисунке), в отличие от примерно 8 мин на картинке без макросов. Поэтому использование макросов составляет от 3 до 5 раз более эффективно, чем ручной обработке каждое отдельное изображение.

1. Для того чтобы создать макрос, выберите "Запись макроса" и на одном изображении выполните шаги и процессы лучшего, так как описано в шагах 1 и 2 выше. Имя макроса, на основании которых обработка изображений шаги были выполнены для дальнейшего использования. Когда USIнг макрос на будущих картин, просто нажмите кнопку "Выполнить макрос", и программа будет автоматически применять записанные усовершенствования изображения (ий) желаемой.
   Примечание: Эта лаборатория использует макрос для выполнения всех, но один из шагов в разделе 1 методов в течение нескольких секунд. Единственный шаг, который требует участия пользователя выбирает, где, чтобы обрезать изображение, шаг 1.2.

Results

Цель этой процедуры обработки изображений, чтобы дифференцировать капилляры от фонового изображения, так что они могут быть точно количественно. Оба неполной обработки изображений и чрезмерное обработки изображений вредны для способности программы количественного капилляры. Как видно на рисунке 3, неполная обработка изображений делает капилляры трудно отличить от фона. Очень важно, что пользователь сможет легко отличить границу капилляра поскольку метод подсчета описано выше, зависит от способности поль...

Discussion

Nailfold капилляроскопия показывает обещание как клинически полезным инструментом в будущем для различных онкологии, сердечно-сосудистой и приложений ревматологических заболеваний. Процесс получения изображения достаточно согласуется среди исследователей, но в настоящее время несколько методов для обработки и анализа изображений. Методы включают в себя компьютеризированные настоящее время и ручной подсчет капиллярные. Руководство рассчитывает являются проблематичными, поскольку они отнимают много времени, и при условии ...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Image-Pro Premier	Media Cybernetics, Inc	9.1	Программное обеспечение для обработки изображений