Визуализация и Количественное бесклеточной слоя в артериол мышцы крысы Кремастер
19 октября 2016 г.
Это исследование демонстрирует хирургическую подготовку кремастерной мышцы крысы для визуализации бесклеточного слоя in vivo. В данном исследовании обсуждаются существенные факторы, влияющие на точность измерения ширины бесклеточного слоя.
Общая цель этой процедуры заключается в количественной оценке пространственно-временных изменений ширины бесклеточного слоя in vivo. Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы в области микрогемодинамики, лучше понять роль клеточной филии в микроциркуляции. Основное преимущество этого метода заключается в том, что ширина клеточной филии in vivo может быть количественно определена более последовательно и удобно, чем предыдущие ручные методы измерения, которые занимали очень много времени.
Перед началом измерения ширины слоя без ячеек запустите файл скрипта pre-MatLab без ячеек. Затем нажмите «Открыть файл», чтобы выбрать видеофайл для анализа, и отрегулируйте вращательную горку, чтобы выровнять стенки одного сосуда по вертикали, используя слайд масштабирования, чтобы отрегулировать уровень масштабирования по мере необходимости. Когда судно окажется в нужном положении, нажмите «Подтвердить редактирование», затем нажмите «Установить ROI для обрезки», чтобы определить интересующую область.
Выровненное изображение будет отображаться во всплывающем окне. При необходимости отрегулируйте прямоугольный объектив на изображении и дважды щелкните по объективу, чтобы подтвердить интересующую область. Затем нажмите «Извлечь изображения», чтобы извлечь все отредактированные видеокадры в последовательные растровые изображения, которые будут найдены в папке с тем же именем, что и выбранный видеофайл.
Чтобы измерить ширину слоя без ячеек, нажмите «Выбрать папку» и нажмите на папку с изображениями. Первый кадр изображения появится на панели изображения в оттенках серого вместе с соответствующей гистограммой интенсивности серого на панели гистограммы изображения. Выберите нужный кадр изображения из списка, чтобы выполнить анализ, и нажмите кнопку Найти стенки сосуда, чтобы определить внутреннюю стенку сосуда на изображении, определенную как место, где пик профиля интенсивности света переходит от темного к светлому на расстоянии двух пикселей.
Проверьте медианный фильтр, чтобы применить медианный фильтр к изображению, чтобы уменьшить шум соли и перца. Проверьте автоконтрастность для цифровой регулировки интенсивности изображения для повышения контрастности изображения. Затем выберите алгоритм порогового значения в списке, чтобы автоматически определить пороговое значение, которое делит уровни серого на два класса: белые пиксели с уровнями серого выше порогового значения и черные пиксели с уровнями серого ниже порогового значения.
Чтобы измерить пространственное изменение ширины слоя без ячеек, введите разрешение в пикселях в поле разрешения в пикселях. Затем нажмите кнопку Вычислить, чтобы получить пространственное изменение ширины слоя без ячеек, и нажмите кнопку Экспорт. CSV для экспорта данных о ширине слоя без ячеек в табличном формате.
Чтобы измерить временное изменение ширины слоя без ячеек на определенной линии анализа вдоль сосуда, нажмите кнопку «Временное изменение» и введите информацию о частоте кадров. Введите первый и последний кадры изображений для анализа в поля начальный кадр и последний кадр соответственно. Отрегулируйте ползунок линии анализа, чтобы выбрать положение линии анализа вдоль сосуда и подтвердить положение линии анализа, как показано на изображениях в оттенках серого и двоичных изображениях.
Затем нажмите кнопку Вычислить, чтобы получить временное изменение ширины слоя без ячеек, и нажмите кнопку Export. csv, чтобы экспортировать данные о ширине слоя без ячеек в табличном формате. Здесь показан типичный поток эритроцитов через неразветвленную артерию в кремастерной мышце крысы, где можно наблюдать свободный от клеток слой между ядром эритроцитов и внутренней стенкой сосуда.
Хороший контраст между этими компонентами имеет решающее значение для обеспечения точности измерений ширины слоя без ячеек. Начальный этап анализа изображений включал обнаружение внутренней стенки сосуда. Получая профиль интенсивности света вдоль линии анализа, перпендикулярной сосуду, местоположение аппроксимируется на пике, который переходит от темного к светлому на протяжении двух пикселей.
Затем границы ядра эритроцитов определяются с помощью алгоритма порогового значения изображения, а затем могут быть рассчитаны ширины компактных люминесцентных люминесцентных ламп. Поскольку эритроциты в бесклеточном слое обладают различным коэффициентом пропускания света, разницу в уровнях серого можно разделить на два класса. Тем не менее, определение точного порогового значения между двумя пиками гистограммы изображения может быть ограничено из-за плохого качества изображения и контрастности.
Чтобы улучшить контраст между эритроцитами и бесклеточным слоем, можно использовать синий фильтр. Это еще более очевидно на этих изображениях, где границы ядер эритроцитов были более точно идентифицированы с помощью синего фильтра. Алгоритм порогового значения также может влиять на измерение ширины бесклеточного слоя, как видно на этих изображениях, на которых различные алгоритмы порогового значения привели к идентификации различных границ ядра эритроцитов и, следовательно, разной ширины бесклеточного слоя.
Измерение ширины бесклеточного слоя in vivo очень чувствительно к качеству изображений. Поэтому обязательно тщательно подготовьте операцию и используйте соответствующий оптический ассистент для получения хорошего качества изображения. Кроме того, важно выбрать подходящий алгоритм порогового значения изображения, чтобы обеспечить точное и последовательное измерение ширины слоя без ячеек.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
Это исследование демонстрирует хирургическую подготовку крематорного мышечного аппарата крысы для визуализации свободной от клеток области in vivo. Метод позволяет осуществлять последовательное и удобное количественное определение ширины свободной от клеток области, отвечая на ключевые вопросы в микрогемодинамике.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Микрогемодинамика
- Клеточная филия в микроциркуляции
Предисловие
- Свободная от клеток область важна для понимания динамики кровотока.
- Предыдущие методы измерения были трудоемкими и менее точными.
- Техники визуализации in vivo улучшают надежность измерений.
Цель исследования
- Количественное определение пространственно-временных изменений ширины свободной от клеток области in vivo.
- Улучшение понимания роли клеточной филии в микроциркуляции.
Используемые методы
- Хирургическая подготовка крематорного мышечного аппарата крысы.
- Использование предварительно написанного скрипта MatLab для анализа.
- Видеоанализ для измерения ширины свободной от клеток области.
- Выделение области интереса (ROI) для фокусированного измерения.
Основные результаты
- Ширину свободной от клеток области in vivo можно измерять более точно.
- Метод обеспечивает более эффективную альтернативу ручным методам.
Выводы
- Техника хирургической подготовки эффективна для визуализации.
- Этот метод улучшает понимание микрогемодинамики.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
Quantitative visualization of the cell-free layer in microvessels enables precise interrogation of microcirculatory hemodynamics, supporting mechanistic de-risking in vascular biology and drug discovery. Automated, reproducible measurement of cell-free layer width enhances predictive confidence for early-stage target validation and informs translational models of blood flow. This capability is strategically relevant for biopharma teams seeking robust, quantitative endpoints in microvascular research pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative assessment of microvascular flow dynamics for hypothesis-driven target validation.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying the role of the cell-free layer in microcirculation.
- Provides reproducible, automated measurements to inform early-stage portfolio triage.
Screening & Assay Development
- Delivers validated image analysis workflows for consistent quantification of vessel parameters.
- Facilitates assay standardization and reproducibility through automated thresholding algorithms.
- Generates quantitative outputs suitable for downstream screening and comparative studies.
Translational & Preclinical Research
- Aligns microvascular measurement endpoints with disease-relevant models in preclinical research.
- Enables continuity from discovery through preclinical validation by providing robust hemodynamic readouts.
- Supports risk-adjusted advancement decisions based on quantitative microcirculatory data.
Pipeline & Workflow Integration
This method integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing standardized, quantitative microvascular measurements that inform both early discovery and translational research.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification in microcirculatory research.
- Screening: Provides reproducible, quantitative vessel measurements for assay readiness.
- Analytics: Outputs spatial and temporal cell-free layer width data for robust statistical comparison.
- Translational Research: Bridges discovery and preclinical models with consistent hemodynamic endpoints.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, automated image analysis pipeline for diverse vascular studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in microvascular studies.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of vessel measurements.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust quantitative endpoints.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of vascular targets and models.
Implementation Considerations
- Requires expertise in intravital microscopy and image analysis.
- Depends on high-quality imaging systems and computational infrastructure for automated analysis.
- Necessitates cross-team standardization of imaging protocols and thresholding algorithms.
- Adaptation may be needed for different vessel types or animal models.
- Measurement accuracy is sensitive to image quality, filter selection, and thresholding method.
