Abstract
Capillaroscopy 직접 미세 순환을 시각화, 비 침습적 효율이 상대적으로 저렴하고 쉽게 배울 방법론이다. capillaroscopy 기술은 잠재적으로 가치있는 피부 질환, 안과, 류마티스 및 심혈관 임상 다양한 용도로 이어지는, 환자의 미세 혈관의 건강에 대한 통찰력을 제공 할 수있다. 또한, 종양의 성장은 종양 내 미세 혈관 밀도를 측정함으로써 정량화 될 수있는 혈관 신생에 의존 할 수있다. 그러나,이 기술없이 표준화에 현재 조금이고, 지금까지 단 하나의 공보 capillaroscopy 데이터 정량을 위해 현재 사용 가능한 복잡한 컴퓨터 기반 알고리즘의 신뢰성을보고한다. (1)이 논문은 새로운 간단하고 신뢰할 표준화 모세관 카운팅 알고리즘을 설명 nailfold capillaroscopy 데이터를 정량합니다. 간단하고 재현성 컴퓨터 capillaroscopy 알고리즘 등이 더 용이하게하는 것처럼연구자와 임상의 간의 기술의 광범위한 사용. 많은 연구자들은 현재 결과 사용자의 피로와 주체성을 촉진, 손으로 capillaroscopy 이미지를 분석. 이 논문은 신규 한 설명하기 쉬운 화상 처리 알고리즘 재현성, 반자동 카운팅 알고리즘 이외에 자동화. 이 알고리즘은 주관성을 감소시키면서 분 화상의 분석을 가능하게; 트레이닝 시간의 최소량은 (우리의 경험에서, 1 시간 미만)의 기술을 배울 필요가있다.
Introduction
미세 혈관 이미징. 많은 잠재적 임상 적용에 급속히 성장하는 분야, 예를 들면 2, 종양 가능한 치료 방법으로 종양과 통찰력의 상태에 관한 유용한 정보를 산출, 종양 혈관 신생의 범위를 결정하는 미세 혈관 이미지를 사용하고있다. (3) (4) 단, nailfold의 capillaroscopy 아마도 미세 혈관 이미징의 가장 비용 효율적이고 광범위하게 적용 할 수있는 형태이다. 연구진은 모세관 형태를 혈류 속도를 연구하고 조사하는 비디오 nailfold의 capillaroscopy을 사용하고 있습니다. (5) (6) 비디오 및 정지 영상 nailfold의 capillaroscopy 모두를하고 있습니다 부속 진단 및 전신 경화증으로 레이노 현상과 다양한 결합 조직 질환 치료를위한 신경. 2
Nailfold capillaroscopy뿐만 아니라 다양한 잠재적 인 심장 혈관 애플리케이션을 보유하고 있습니다. 현재 연구 사용 nailfold의 capillaroscopy 시사그 당뇨병 유형 1과 유형 2의 환자는 당뇨병이 아닌 개인들에 비해 불변 모세관 밀도 이상 모세관 형태의 높은 유병률을 나타내고, 아직. 7-8 Capillaroscopy 또한 고혈압 실험적으로 연구되고있다. 감소 모세관 밀도로 이어지는 구조 모세관 진공이 아닌 고혈압 사람들에 비해 고혈압 개인에서 입증되었다. 9-10 이러한 이전 고혈압 환자는 달리 구조 진공을 전시, 최근의 연구가 있음을 보여 주었다 (40 위의 평균 연령) 젊은 고혈압 환자는 구조 진공없이 기능 진공이 (세 미만 40 세 의미). (11)이 기능 진공 전에 발생 제안 및 구조 진공 시간에 걸쳐 진행된다.
흥미롭게도, 고혈압 환자는 페린도 프릴과 같은 특정 항 고혈압 약물로 치료 / 인다 파 미드는 규범을 표시알 모세관 밀도와 처리 후의 내피 기능, ACE (안지오텐신 전환 효소) 억제제 또는 이뇨제로 치료 것과 필적 혈압 조절에도 불구하고 낮은 모세관 밀도를 유지한다. (12)이 일부 항 고혈압 약물 모세관을 역전시킴으로써 모세관 밀도를 정상화 수 있음을 시사 고혈압에 의한 진공. 또한, 다른 연구자는 소금 섭취 감소 고혈압 개인의 기능적 및 구조적 모세관 희박 반전 리드 것으로 나타났다. 13
이 기술의 다양한 잠재적 인 임상 적용에도 불구하고, 기술에 약간의 표준화가 모세 혈관 밀도 이미지를 정량을 위해 존재한다. (2) 지금까지 연구자들은 모세 혈관 밀도 결과 내 관찰자 간 관찰자의 관점 만 정확한을 경우 모두에서 재현 할 수 있음을 발견했다 같은 지역 각 시간을 계산하고있다. 1,14 (15) 9 16 17 18를 사용하여 모세관 카운트를 수행했습니다.
모세관 이미지의 정량을위한 표준화, 컴퓨터 기반의 알고리즘은 이론적 capillaroscopy의 임상 적용을 용이하게, 덜 주관으로보다 효율적이고 재현성있는 데이터 분석을 제공합니다. 일부 연구자들은 참으로. nailfold capillaroscopic 사진에서 데이터를 정량화하기 위해 1,6 19 20 그러나, 현재까지 단 하나의 게시 capillaroscopy 데이터, 1 정량에 사용할 수 복잡한 소프트웨어 프로그램의 신뢰성에 대해 설명을 컴퓨터 기반의 프로그램을 사용하고이 프로그램은 다음과 같이 복잡 이전에 동일한 시야를 계산하기위한 요구 사항에 의해 위에서 언급. 여기서는 허용 표준 알고리즘을 이용하여 정량 모세관을위한 간단하고 신뢰성있는 프로토콜을 제시복수의 시야의 용도. 복수의 시야의 사용뿐만 아니라 절차를 단순화 할뿐만 아니라 모세관 카운트 정상적인 생물학적 변화의 평가를 허용한다.
본 연구의 목적은 모세관 정량 처리를 표준화 및 재현성 효율적인 컴퓨터 기반의 알고리즘을 설명하기위한 것이다. 이러한 방법은 완전히 자동화되지 않지만 그들은 매우 작은 사용자 입력을 필요로하고, 이미지의 신속하고 신뢰성있는 정량을 제공한다.
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Protocol
주 : 모세관 이미지를 획득하기위한 획득 프로세스는 이전에 간행되었으며, 해당 이미지 획득 및 분석 컴퓨터 프로그램을 갖는 디지털 스틸 카메라를 이용하여 수행된다 (11) (21)이 실험실 분석을위한 영상 획득을 단순화 분석 아닌 동영상을 정지 영상을 이용한다.. 다음은 이미지에서 모세 혈관을 정량을위한 새로운 기술에 대해 설명합니다.
1. 이미지 향상 과정
- 흑백 디지털 카메라와 디지털 이미지를 얻습니다. 이러한 카메라 눈금자로 알려진 길이의 물체의 사진을 촬영하여 알려진 크기의 객체 이미지들을 보정. 이 프로세스는 측정을 정확하게 처리 후 모세관을 계산하는 컴퓨터 프로그램을 허용한다. 이상적으로 높은 정밀도, 십자선 (그것으로 에칭 통치자와 유리의 과학적으로 제조 된 조각)이 사용되어야한다. 1mm 평방의 화소 수를 측정컴퓨터 프로그램을 사용하여 상자.
참고 :이 프로토콜의 재현성 및 표준화의 핵심은 계산됩니다 1mm 2 상자의 적절한 배치에 크게 의존한다. - 모세 혈관의 시각화를 극대화 배경, 모세 혈관을 어둡게하고 밝게 대비 향상 도구를 사용합니다. 배경에서 모세 혈관의 초기 분화 이후 단계에있는 이미지의 적절한 자르기 중요하다. 사용하여 이미지 조정하여이 작업을 수행에서이 클릭하려면 "가장 적합한 히스토그램을."캡처, 강도, 이미지 히스토그램, 최적입니다.
- 새로운 화상으로서 모세관 카운팅 ROI를 자르 (관심 영역을 선택). 1mm 대등 530 화소의 이미지를 보정하여 결정 하였다 1mm 2 상자를 사용한다. 자른 이미지는 이미지의 맨 위에 모세관 루프의 정점을 배치 있는지 확인합니다.
- 그래서 미래의 모든 이미지 조정이 고르게에 적용 할 이미지를 평평이미지. 에이 클릭하려면 : 프로세스 탭, 2D 필터를 평평하게, "밝은,"개체 폭의 BG 강도는 "75,"적용 할 수 있습니다.
- 모세 혈관이 최대로 가시화되도록 영상의 콘트라스트를 올린다. 이렇게하려면 클릭 : 75에 대비 인상, 탭 표시를 조정합니다.
- 프로세스 탭, 2D 필터, 반점 제거, 커널 크기 7 × 7을 클릭하여 모세 혈관의 가장자리를 부드럽게 이미지를 반점 제거, 적용됩니다.
- 모세관은 검은 색 및 흰색 배경하므로 화상의 명암을 마무리. "가장 적합한"모델 히스토그램을 조정하여이 단계를 수행합니다.
참고 : 처리 된 이미지는 다음 단계를 다음과 같이해야하는지의 예를 들어 대표 결과에 그림 2 참조하시기 바랍니다.
모세관 수를 수행 2. / 정량 모세관 밀도
- 각 이미지를 수동 "타겟 오브젝트"를 이용 featur 잘 정의 모세관의 한 부분을 선택객체가 프로그램에 의해 계산하기로 전자 인식합니다. 그리고, 계산 알고리즘에 의해 무시 될 필요 영역에 참조로, "배경"기능을 이용하여, 배경의 작은 부분을 선택한다.
주의 : 이러한 하이라이트 조합 배경 잡음을 무시하면서 모든 모세관이 강조되게. 정량 (카운팅) 프로토콜은 컬러 및 형태에 기초하여 상기 이미지의 부분을 구별하는 컴퓨터 기능을 이용한다. - 즉시 영상 장비와 이미지의 모든 모세 혈관을 계산하는 카운트 기능을 사용합니다. 모세관으로 배경 잡음을 계산 피하기 위해 5 픽셀 카운트 오브젝트의 최소 직경을 설정한다.
- 보다 신뢰성 평가를 얻기 위해서는 4 이미지 - 각 개인에 대한, (3)의 평균을 계산.
참고 : 이미지가 계산 과정에서 같이해야하는지의 예를 들어 대표 결과에 그림 3을 참조하십시오. 3. 작성 및 이미지 처리를 자동화하는 매크로를 사용하여 - 매크로를 만들려면, "기록 매크로"를 선택하고 하나의 이미지에 위의 1 단계와 2 단계에 설명 된대로 단계 및 프로세스가 원하는 수행합니다. 나중에 참조 할 수 있도록 수행 된 이미지 처리 단계에 따라 매크로 이름을 지정합니다. 때 USI를미래의 사진에 매크로를 겨, 단순히 "매크로 실행"버튼을 클릭 프로그램이 자동으로 원하는 이미지 (들)에 기록 된 개선 사항을 적용합니다.
참고 :이 연구소는 몇 초에서 방법의 제 1 단계 중 하나를 제외하고 모두 수행하기 위해 매크로를 사용합니다. 사용자 입력을 필요로하는 유일한 단계는 이미지를 자르고, 여기서 단계 1.2을 선택한다.
주 : 시간을 절약하기 위해, 매크로 자동 하나 또는 많은 이미지에 특정 프로세스 시퀀스를 수행하기 위해 생성 될 수있다. 이 시퀀스는 이미지 수정 빨리 만들기 위해 사용자 정의 할 수 있습니다. 본질적으로,이 매크로는 이미지가 처리되는 방식을 기억하고 신속하고 사용자 입력없이 모든 단계를 수행합니다. 매크로없이 사진 당 약 8 분 반대로 12 모세관 이미지에 카운트를 수행하면, 매크로 (2 사진 당 분 3)과 20 ~ 30 분 사이에이 실습을합니다. 따라서 매크로를 사용하여 3 ~ 5 배 더 효율적 수동으로 각각의 이미지를 처리하는 것보다.
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Representative Results
이 화상 처리 순서의 목적은 정확하게 정량화 될 수 있도록 배경 이미지에서 모세관을 구별하는 것이다. 모두 불완전한 화상 처리 과도한 화상 처리는 모세관을 정량화하는 프로그램의 기능에 해롭다. 도 3에 도시 된 바와 같이, 불완전한 화상 처리는 배경으로부터 구별 모세관 어렵게한다. 이는 사용자가 상기 계산 방법은 정확하게 몇 모세관을 강조 할 수있는 사용자의 능력에 의존하기 때문에 용이 모세관의 경계를 구별 할 수있게하는 것이 중요하다. 도 3에 도시 된 바와 같이, 다른 한편으로, 불필요한 화상 처리 단계의 적용도 정량화 과정에 유해 할 수있다, 따라서 모세관 흐려지는로 이어질 수있다.
최적으로 처리 된 이미지는 30 초 내에서 계산하고 명확하게 같은 배경에서 모세 혈관을 구별 할 수있다서로 아니라 개별 모세관. 화상 처리의 예는도 3에 도시 된 화상과 계산도 2 파트 D에서 볼 수있다.
모세관 밀도 nailbed의 위치에 따라 되었다. 표 1에서 nailbed 모세관 위쪽 행으로부터의 거리와 해당 모세관 밀도 증가를 보여 달라. 투자 수익 (ROI) 배치의 표준화는 재현성을 계산하기 위해 매우 중요합니다. 이미지가 다른 투자 수익 (ROI) 게재 위치 변경 될 수있는 방법 1은 그림.
| 신분증 | (T1) | (T2) | (T3) | T4 | 최고 평균 | (M1) | (M2) | M3 | M4 | 중동 평균 | (L1) | (L2) | (L3) | (L4) | 최저 |
| 환자의 | |||||||||||||||
| 기준 | (46) | (45) | (44) | (46) | 45.25 | (64) | (62) | (62) | (62) | 62.5 | (66) | 67 | (66) | (66) | 66.25 |
| 정맥 폐색 | (51) | (53) | 49 | 59 | (53) | 59 | (61) | (64) | 69 | 63.25 | (70) | (70) | (75) | (72) | 71.75 |
| 환자 B | |||||||||||||||
| 기준 | 47 | (51) | (48) | (51) | 49.25 | 73 | (74) | (75) | (81) | 75.75 | (76) | (85) | (81) | (80) | 80.5 |
| 정맥 폐색 | (68) | (57) | (65) | (64) | 63.5 | (75) | (78) | (76) | (72) | 75.25 | (91) | 89 | 93 | (83) | 89 |
| 환자 C | |||||||||||||||
| 기준 | (51) | (54) | (51) | (56) | (53) | (66) | 59 | (58) | (60) | 60.75 | (60) | (61) | (62) | 69 | (63) |
| 정맥 폐색 | (62) | (66) | (5)7 | 59 | (61) | (63) | (63) | 73 | (65) | (66) | (83) | (74) | (81) | 77 | 78.75 |
. 표 1 : -, 중간 모세관에 변화가 손톱 침대에 차등 위치와 수는이 표는 세 가지 다른 환자 (A는, B, C) 투자 수익 (ROI) 상자가 가변적 상단에 위치 (T4 T1을 계산) 얻은 수를 보여줍니다 (M1 - M4), 낮은 지역 (L1 - L4) 손톱 침대. 평균 계산은 다른 실험실에서 얻어진 카운트를 비교하는 ROI 박스의 위치 표준화에 대한 필요성을 보여주는 영역을 낮출 위에서 증가.
표 1에서 보는 바와 같이 단계 1.2에 설명 된 지역에 카운트를 수행,베이스 라인 수는이 D, 정맥 폐색 카운트는 50에서 100으로 어디서나 다양합니다 / mm 2 동안 30 ~ 60 모세 혈관에 이르기까지 다양합니다ensities 다른 문헌에서 다르다. 이 연구소는 밀도가 가장 낮은 모세 혈관의 첫 번째 행에서 카운트를 시작하기 때문에 저자의 실험실에서 얻은 모세관 밀도 수는 가장 가능성이 낮다. 표 1에서 알 수있는 바와 같이, nailbed의 하부 영역에서 수행하는 카운트 안토니오스 동부 알 9 Debbabi 의해 이전에 얻어진 값을 향해 카운트를 증가 등. (16)이 차이 (제를 카운트함으로써 nailbed의 capillaroscopy 정량화 표준화에 대한 필요성을 나타낸다 가장 모세 혈관의 근위부) 행. 모세관이 가장 명확하고 완전하게 제 행 가시화 점진적 후속 행 보이지되기 때문에 모세관의 첫 번째 행에서 계산하는 것도 적합하다.
N = 10 개의 독립적 인 주체와 사용하여 맹검 관찰자 재현성 시험을 실시 하였다. 안정성 결과 AV 의해 얻어지는, 평균 A, B, C 및 카운트를 참조 각 4 이미지에서 결과를 eraging. A, B, C 및 카운트 미세 혈관 건강, 여기에 요약 간단히 평가하는데 사용되는 동일한 개인 내의 다른 생리적 상태를 나타낸다. 자세한 사항은 이전에 21을 발표했다. 모세관 밀도 손가락 nailfold 피부 평방 밀리미터 (mm 2) 당 모세관의 수로서 정의된다. 스테이지 (A)는 모세관 (16)을 연속적으로 관류된다 쉬고 기준선 단계이다. 단계 B는 postocclusive 반응 충혈 동안 발생합니다. 이 카운트는 연속 관류 간헐적 관류 (기능 보호구) 모세관의 합을 나타낸다. 이 단계는 모세관 (16)의 기능 수단으로서 사용된다.
따라서 단계 C 양 (활성 적혈구 (RBC)와 함께 동작) 관류 및 망막 비관 (정체, 비 이동 적혈구 가득) 모세관을 포함한 모세관 최대 밀도를 나타내는, 정맥 폐색시에 일어난다. 22
내 평가자의 신뢰성> "ontent, 개체 간 상관 관계 (ICC)에 대한 계산합니다. 간 평가자의 신뢰성을 위해, ICCS는 0.94 평균 C의 수, 평균 B 카운트에 대한 0.93, 0.94이었다 의미 0.93이었다에 대한 수를 의미, 평균 C의 평균 B 카운트에 대한 0.98, 0.94 따라서, 여기에 설명 된 기술은 내 및 관찰자 간 재현성 모두 좋은 결과 우수한 신뢰성을 보여줍니다. 계산합니다.
자르기 위치를 표준화 그림 1..이 그림은 투자 수익 (ROI) 상자의 변수 배치가 눈에 띄게 자른 이미지를 변경하는 방법을 보여줍니다. 왼쪽에있는 상자는 모세 혈관의 첫 번째 행을 차단, 너무 낮게 배치됩니다. 중간 상자는 모세관의 제 행 위에 빈 공간을 너무 높아서 배치된다. 오른쪽에있는 상자가 최적으로 배치됩니다. 그 자른 이미지는 C의 첫 번째 행을 보여줍니다이미지의 맨 위에 apillaries. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
도 화상 처리 단계 2. (A) 단계는 흑백 카메라로 피사체의 nailbed 찍은 초기 이미지를 도시한다. (B) B 스테이지는 제 콘트라스트 개선 후 원본 이미지를 나타낸다. (C)는 단계 C는 1mm 상자가 이미지 B에서 잘립니다 나타내며, 녹색 상자는 카메라 1 × 1mm 상자에 해당하는 530 X 530 픽셀 상자를 보여줍니다 (D)는 단계 (D)은 적용 후 개선 된 이미지를 보여줍니다 위에서 논의 된 개선. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 
그림 3. 최종 카운트 된 이미지. 강화, 계산 이미지입니다. 이 이미지에 대해 결정된 총 수는 / mm 2 (54) 모세 혈관했다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4. 부적절한 이미지 처리. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
왼쪽 사진은 충분히 처리되지 않은 사진을 보여줍니다. 모세관은 배경으로부터 구별하기 어렵고, 정량 방법에 부정적인 affec 것테드. 오른쪽 사진은 잘못된 이미지 처리 후 같은 이미지를 보여줍니다. 각각의 모세관은 이웃 구별하기 어렵고 따라서 정량 공정에 부정적인 영향을 받게된다.
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Discussion
Nailfold capillaroscopy 다양한 종양, 심혈관 질환 및 류마티스 질환 응용 프로그램에 대한 미래에 임상 적으로 유용한 도구로 약속을 보여줍니다. 이미지 획득 과정은 연구자 중에서 상당히 일관성이 아직 영상 처리 및 분석을위한 다수의 방법이 현재 존재한다. 방법은 현재 컴퓨터 및 수동 모세관 수를 포함한다. 수동 계산은 시간 소모적이기 때문에 문제가 있고, 사용자의 주관에 따라 피로. 현재 컴퓨터 기반 방법은 이미지 강조 처리 및 정량화 과정 모두에서 사용자 입력의 높은 수준을 요구한다. 이미지 강화 단계가 완전히 자동화되어 여기에 설명 된 새로운 방법, 비교적 적은 훈련 또는 사용자 개입을 필요로한다. 사용자 입력은 처리 된 화상의 배경에서 모세관 구별 초기 카운팅 처리에 요구된다. 여기에 설명 된대로 자동 매크로를 사용하면 MANU보다 3 ~ 5 배 더 효율적입니다동맹 각각의 이미지를 처리.
신뢰할 수있는 표준화 된 컴퓨터 기반의 알고리즘은 capillaroscopy 데이터가 부족 정량한다.
신뢰할 수있는 표준화 된 방법이 컴퓨터 기반 주관성을 줄이고 효율을 증진시키기 위해 모세관 정량 필요하다. 여기에 설명 된 기술은 내부 및 0.93-0.98의 개체 간 상관 관계와 관찰자 간 재현성 모두 좋은 결과 우수한 신뢰성을 보여줍니다. 우리는 이전에 수동 계산의 황금 표준에 비해 컴퓨터 모세 혈관 밀도 평가를 통해 얻어진 결과의 상관 관계를보고있다. 기준, 사후 허혈성 및 소프트웨어와 함께 수행 정맥 울혈 수와 대응 매뉴얼 카운트 사이의 21 피어슨 상관 관계를 10 과목에서 있었다 0.78, 0.78 및 0.71은 각각 (모두 p <0.05), 두 방법 사이에 합리적인 계약을 나타낸다.
이 연구소의 이미지조작 단계를 컴퓨터 처리 도구를 이용한다. 단계 1.3, 이미지는 "병합"각 이미지에 존재하는 다양한 "층"을 제거합니다. 이 때문에 제 이루어져야 이후의 모든 화상 처리 방법은 화상의 모든 부분에 균일하게 도포한다. 대비 조정은 모두 따라서 모세 혈관을 더 볼 수있어 모세 혈관을 어둡게하고 배경을 다지기. 그들의 크기 및 형상을 유지하면서, "얼룩 제거"프로세스는 모세관의 가장자리를 매끄럽게. 육안으로 얼룩 제거 화상에 차이가없는 것으로 나타나 있지만,이 여러 모세 혈관이 계산 과정에서 함께 혼합하지 않도록 도움을주는 중요한 과정이다. "가장 적합한 히스토그램"을 사용하여 이미지를 마무리하는 히스토그램의 극단적 인 중 하나에서 모든 픽셀을 제외합니다. 이것은 상기 모세관과 배경 사이의 콘트라스트를 강조하면서 모세 혈관의 경계를 정의하는 데 도움. 전체가세 콘트라스트 개선 단계, 및 세 개의 모세관 카운트하는 최종 이미지의 선명도를 최대화하기 위하여 필요한.
때때로, 프로그램이 너무 많거나 너무 적은 모세 혈관을 계산합니다. 이 문제를 해결하기위한 첫 번째 단계는 강조 표시를 취소하고 간단하게 다시 강조 프로세스를 시도하는 것입니다. 모세관 잘못 강조되는 경우, 최소 모세관 직경을 조정하는 단계를 필요가있을 수있다. 저자는 5 픽셀의 디폴트의 최소 직경을 권장합니다. 프로그램이 너무 많은 모세관을 계산하거나 사용자가 하나 또는 두 개의 픽셀의 최소 직경을 증가시켜야 다중 모세관으로 한 모세관을 카운트되는 경우. 프로그램은 모세관이다 어두운 화소 군을 카운트하지 않은 상황에서, 사용자는 하나의 화소에 의해 최소 직경을 감소시킬 수있다.
nailbed 내의 이들 계수에 대한 위치를 표준화 할 필요가있다. 표에서 볼 수 있듯이, 동일한 개인 높은 아르에서 카운트위치 의존성은 크게 nailbed의 일부가 계산되고있는 기반을 가변.
프로토콜의 중요한 단계는 모세 혈관의 적절하고 최적의 시각화를 포함한다. 이 프로토콜의 모세 혈관의 최적의 시각화를 허용하는 단계는 완전히 신속하고 정확한 이미지 조작을 허용, 자동화. 이러한 방법은 신뢰성에 큰 진보를 나타내고, 처리 및 계산 capillaroscopic 이미지 완화하면서, 기술의 주요 제한은 반자동 카운팅 과정이다. 이상적으로, 완전 자동화 된 프로세스는 가까운 미래에 작성됩니다. 연구진은 환자의 nailfold 모세관 밀도의 빠른 정량화 할 수있는 완전 자동화 된 임상 적으로 유용한 기술을 개발하기 위해이 문서에 설명 된 방법에 따라 구축하는 것이 좋습니다 느껴야한다.
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Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Image-Pro Premier | Media Cybernetics, Inc | 9.1 | Image processing software |
References
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