June 24th, 2025
Мы представляем метод анализа определяемой пользователем области интереса (ROI) в продольной модели радиального дефекта крысы in vivo . Этот метод позволяет проводить сравнительный анализ между различными скаффолдами, ранее ограниченными вариациями поля зрения сканирования микрокомпьютерной томографии (μКТ), ориентации образца и исходного наличия скаффолда.
Мы разработали каркасы из наночастиц для улучшения регенерации кости при дефектах критического размера и для улучшения скорости заживления по сравнению с традиционными каркасами.
Современные методы часто отслеживают изменения объема кости по всей кости, не обладая достаточной точностью и последовательным идентификацией локализованных областей, представляющих интерес в продольных моделях. Наш протокол обеспечивает согласованное отслеживание локализованной области интереса в твердотельных моделях, повышая точность и продольный анализ, а также сравнивая его с оценками полного объема кости.
Эти результаты позволят нам более точно количественно оценить регенерацию костной ткани с течением времени и более эффективно сообщать о потенциальном трансляционном воздействии нашей работы.
[Инструктор] Для начала откройте извлеченную лучевую кость из набора данных сравнения и щелкните по ней правой кнопкой мыши. Затем найдите мастер регистрации изображений и выберите его. В разделе свойств задайте данные для набора данных сравнения для извлеченной лучевой кости и ссылку на начальный набор данных временной точки для извлеченной лучевой кости. В разделе действий мастера регистрации изображений нажмите кнопку «Пропустить» для выполнения первого из четырех шагов. Для второго и третьего из четырех шагов используйте курсор взаимодействия, чтобы настроить поле вкладки в общую область между наборами данных, и нажимайте кнопку «Применить» в разделе «Действие» после каждого шага. На четвертом из четырех шагов установите метрику на корреляцию, преобразование на жесткое, предварительное выравнивание на выравнивание главных осей и нажмите кнопку Применить под действием. После выравнивания наборов данных щелкните правой кнопкой мыши на наборе данных недели сравнения для извлеченной лучевой кости, найдите преобразованное изображение с повторной дискретизацией и выберите его. В разделе свойств задайте данные на набор данных за неделю сравнения для извлеченной лучевой кости, интерполяцию на ближайшего соседа, режим на расширенный, сохранение на размер воксела и значение заполнения на ноль, затем нажмите Применить. Будет сгенерирован новый преобразованный набор данных. Щелкните, чтобы включить ортосрез для начальной временной точки и задать данные на исходный набор данных временной точки для извлеченного радиуса. Установите ориентацию таким образом, чтобы плоскость давала поперечный разрез через лучевую кость. С помощью ползунка «Номер среза» в разделе «Свойства» настройте номер среза, чтобы определить проксимальные и дистальные срезы, окружающие дефект критического размера. Определите и задокументируйте количество срезов, где перелом встречается с диафизом лучевой кости с обоих концов. Включите орто-срез для недели сравнения и установите данные на исходный набор данных временной точки для извлеченного радиуса. Затем отрегулируйте ориентацию так, чтобы плоскость давала поперечный разрез через лучевую кость. С помощью ползунка номера среза в разделе свойств с данными начальной точки времени, показывающими дистальный ортосрез, выровняйте номер среза недели сравнения в соответствии с дистальным срезом начальной точки времени. Запишите номер среза для дистального среза за неделю сравнения и повторите для проксимального среза. Нажмите на начальную временную точку для извлеченного радиуса и в разделе свойств нажмите на инструмент редактора обрезки. Во всплывающем окне редактора обрезки введите минимальное и максимальное значения в поля X, Y или Z. Наблюдайте за окном просмотра по мере корректировки области интереса, затем нажмите OK, чтобы обрезать набор данных. Повторите процедуру обрезки для набора данных за неделю сравнения. Чтобы определить объем исходного набора данных временных точек, щелкните правой кнопкой мыши преобразованный исходный набор данных временных точек для извлеченного радиуса, выполните поиск по статистике материала и выберите его. В разделе свойств задайте данные в качестве преобразованного исходного набора данных временных точек, выберите материалы и нажмите Применить. Нажмите на новый набор статистических данных по материалам, затем в окне свойств нажмите на отображение таблицы. Щелкните вкладку таблиц над окном, чтобы просмотреть объем обрезанного исходного набора данных временных точек. Повторите шаги анализа объема для набора данных за неделю сравнения, а затем перейдите на вкладку таблиц, чтобы просмотреть оба набора данных на отдельных вкладках объема. Чтобы визуализировать изменение объема кости, щелкните правой кнопкой мыши на преобразованном наборе данных за неделю сравнения для извлеченного радиуса, выполните поиск по арифметике и выберите его. В окне свойств задайте входные данные A в качестве преобразованного набора данных за неделю сравнения, входные данные B в качестве исходного набора данных временной точки, входные данные C в качестве отсутствия источника, тип результата в качестве входных данных A, оставьте опцию неотмеченной, установите каналы результатов как входные данные A и установите выражение как AB. Щелкните результирующий набор данных и нажмите F2, чтобы переименовать файл. Затем щелкните правой кнопкой мыши на этом наборе данных результатов, найдите команду Создать поверхность и выберите ее. В окне свойств нажмите «Применить», а во всплывающем окне нажмите «Продолжить», чтобы создать новый набор данных для серфинга. Щелкните правой кнопкой мыши набор данных для серфинга, найдите вид поверхности и выберите его. В окне просмотра появится поверхностный вид результата арифметики. Чтобы изменить цвет вида поверхности, щелкните по виду поверхности в окне вида проекта. В окне свойств откройте выпадающее меню цветов, выберите постоянные, затем нажмите на цветовую карту и назначьте предпочтительный цвет. Чтобы просмотреть изменение объема костной ткани в исходном наборе данных за неделю, щелкните правой кнопкой мыши преобразованный набор данных, найдите метку извлечения и выберите ее. В разделе свойств задайте метки для преобразованного набора данных, идентификатор метки равным двум и установите флажок экспорт в двоичный файл, а затем нажмите кнопку Применить, чтобы создать результирующий набор данных. Затем нажмите клавишу F2, чтобы переименовать файл результатов. Щелкните правой кнопкой мыши новый набор данных результатов, найдите generate surface и выберите его. В окне свойств нажмите «Применить», а во всплывающем окне нажмите «Продолжить», чтобы создать новый набор данных для серфинга. Затем щелкните правой кнопкой мыши новый набор данных для серфинга, найдите вид поверхности и выберите его. Появится поверхностный вид арифметического результата. Чтобы изменить цвет этого вида поверхности, щелкните по виду поверхности в окне вида проекта. В окне свойств откройте выпадающее меню цветов, выберите постоянные, затем нажмите на цветовую карту и назначьте предпочтительный цвет. Были исследованы микрокомпьютерная томография трех уникальных моделей крыс, каждая из которых получала поликапролактонный каркас в течение шести недель. Твердотельные модели с нулевой и шестой недель были успешно выровнены с использованием общих анатомических областей, что позволило провести прямое продольное сравнение, и была создана объединенная модель для подтверждения точности регистрации. Вычитание области нулевой недели из области интереса шестой недели выявило четкую 3D-модель изменения объема кости в месте дефекта. Визуальное наложение изменений объема кости с нулевой по шестую неделю показало, что различные группы поликапролактона, или каркаса PCL, приводили к различным изменениям общего объема кости. Тем не менее, анализ в каждой группе PCL оставался согласованным у всех пользователей.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
В этом исследовании представлен метод анализа пользовательских определенных областей интереса (ОИ) в долгосрочной in vivo модели радиального дефекта крысы. Метод облегчает сравнительный анализ между различными скелетами, устраняя ограничения, вызванные вариациями параметров сканирования микрокомпьютерной томографии (µCT).