Summary
우리는 세그먼트와 배수 뼈 ImageJ 플러그인을 사용 하 여 뼈의 바깥 경계에 따라 2D 및 3D 이미지에 대 한 측정에 대 한 워크플로 제시. 이 방법은 보다 효율적이 고 정확한 현재 수동 손 윤곽을 그리는 접근 보다 이며 레이어, 레이어 quantifications, 현재 상용 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다 제공 합니다.
Abstract
마이크로 계산 된 단층 촬영 (마이크로 CT) 정기적으로 뼈 수량 및 다른 뼈 손실 조건 하에서 작은 동물에서 배수 microstructural 속성을 평가 하는 데 사용 됩니다. 그러나, 마이크로-CT 이미지의 배수 분석을 위한 표준 접근은 슬라이스 하 여 슬라이스 자동 손 컨투어링, 노동 집약 및 오류가 발생 하기 쉬우며. 뼈의 외부 경계, 배수 뼈를 식별 하 고 자동으로 적은 연산자 바이어스 때 적절 한 정확도 가진 세그먼트 수 어디에 따라 배수 뼈의 자동 세그먼트에 대 한 효율적인 방법은 여기에 설명 된 세그먼트화 매개 변수가 설정 됩니다. 만족 스러운 세분화 매개 변수 프로 파일링, 세분화 결과의 이미지 스택 표시 됩니다, 모든 가능한 조합의 분할 매개 변수는 순서 대로 하나씩 변경된 및 세분화 결과 관련된 매개 변수를 수 있습니다. 시각적으로 확인 쉽게. 플러그인의 품질 제어 기능으로 시뮬레이션된 표준 개체 측정된 수량 이론 값과 비교 하는 수 있는 정량입니다. 배수 속성 및 배수 두께의 레이어, 레이어 정량화 같은 플러그인에 의해 보고 되 고 선택된 영역 내에서 이러한 속성의 배포판 쉽게 프로 파일링 할 수 있습니다. 이러한 조치는 현재 상용 소프트웨어의 출력에서 사용할 수 있는 곳에 단일 계층으로 레이어 정량화 배수 뼈에 대 한 더 많은 정보를 유지 하 고 더 구조 변경의 통계 분석을 용이 하 게, 비록 각 매개 변수에 대 한 정량된 값은 각 샘플에 대 한 보고. 따라서, 설명한 워크플로 정확도와 효율성 배수 뼈를 분석 하기 위한 더 나은 접근.
Introduction
배수 뼈의 마이크로-CT 분석은 다른 뼈 손실 조건1,2,3, 몇 가지 변수를 관련 작은 동물에서 뼈의 형태 변화를 추적 하기 위한 표준 접근에 뼈의 구조는 보고4. 그러나, 같은 매개 변수는 하지의 긴 뼈5, metaphysis에 균등 하 고 요약 또는 평균 값은 현재 상용 마이크로 CT 기계6,7 각 샘플의 각 구조 변수에 대 한 보고 , 비록 단일 값 완전 분석 영역에서 측정 된 매개 변수의 특성을 나타낼 수 없습니다. 배수 뼈의 레이어, 레이어 정량화 뿐만 아니라 각 변수에 대 한 더 많은 정보를 유지 하지만 또한 구조의 후속 통계 분석을 용이 하 게 분석 지역에서 같은 변수 배포판의 프로 파일링을 사용 하면 5다른 조건 변화 한다입니다. 따라서,이 방법의 목표는 현재 어떤 상용 마이크로 CT 분석 패키지에서 사용할 수 없습니다 각 슬라이스 수준에서 마이크로-CT 검사의 배수 뼈 측정 이다.
효율적으로 세그먼트 배수 뼈 조각-의해-슬라이스, 자동 분할 메서드는 바람직한. 그러나, 마이크로-CT 분석에 대 한 현재 표준 기술을 기반으로 수동 대화형 컨투어링 외피 구획에서 배수 뼈를 분리 하는 노동 집약, 오류 발생, 반자동 보간 뒤 고 상당한 연산자 바이어스8,,910와 관련 된. 자동 분할 방법11,12 보도 했다, 하지만 이러한 방법을 최적의 배수 뼈와 외피 뼈 간의 구분이 좋은 지역에 있지만 분명 별거 없이 지역. 또한, 다른 세분화 매개 변수는 다른 샘플12, 필요 하 고 그것은 수동으로 다양 한 매개 변수 조합을12, 노력 하 여 만족 스러운 세분화 매개 변수 뼈 샘플의 그룹에 적용을 선택 하는 지루한 비록 세분화 과정은 모든 관련된 매개 변수를 설정 하는 경우 자동. 뼈 바깥 경계는 검색 배경으로 큰 대조와 긴 뼈의 피 질 metaphyseal 포탄 선택한 영역을 분석 긴 뼈의 바깥쪽 경계 윤곽에 따라 세분화 방법에 몇 가지 변화를 표시 안정적으로 그리고 정확 하 게 대뇌 피 질의 껍질에서 배수 뼈를 분리 합니다. 이러한 분할 방법의 장점은 세분화 배경 및 뼈의 바깥 경계의 차이에 배수 및 외피 뼈6,12,의 차이점에 기반 13, 따라서 그것은 일반적으로 쉽게 다른 그룹 사이의 배수 변화의 더 신뢰할 수 있는 분석을 용이 하 게 뼈 샘플의 그룹에 대 한 만족 스러운 세분화 매개 변수 조합을 찾을 수.
각 조각에서 수준, 지역, 둘레, 및 2 차원 (2D) 두께 보고 2D 분석, 볼륨, 표면, 및 3 차원 (3D) 두께 3D quantifications에 보고 하는 동안. 이러한 정보는 일반적으로 현재 이미지 분석 도구, 보고 절차 정보 원하는 일반 이미지에 적용할 수 있습니다 나타내는 보고 되지.
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Protocol
동물 주제와 관련 된 절차 관리 및 사용 실험실의 동물 (NIH 간행물, 8 판, 2011)에 대 한 가이드에 따라 실시 했다 고 검토 되었고 기관 동물 관리 및 사용 우한 위원회에 의해 승인 대학입니다.
1. 소프트웨어 설치
- ImageJ 소프트웨어를 설치 합니다. Https://imagej.nih.gov/ij/에서 64 비트 자바 번들 ImageJ (버전 1.51 p) 소프트웨어의 윈도우 버전을 다운로드. 이후 "ImageJ 디렉토리"로 참조 됩니다 폴더에 다운로드 한 소프트웨어를 추출 합니다.
참고: 배수 분석 플러그인 필요 64 비트 자바 실행 시간 (버전 1.8)와 64 비트 windows 운영 체제를 선호 64 비트 윈도 즈 7 운영 체제. - 배수 분석 플러그인을 설치 합니다. Http://www.bomomics.com에서 배수 분석 플러그인을 요청 하 고 내용을 "ImageJ 디렉토리/플러그인"은 ImageJ의 플러그인 디렉토리에 압축을 풉니다.
참고: 무료 버전, 어디 5 측정 인접 한 조각 보고 지정, 또는 조각의 범위를 지정 하 고 측정 수 있는 상용 버전으로 플러그인을 얻을 수 있습니다.
2. 배수 분석을 위한 3D 데이터 집합 준비
- 스캔 마이크로 CT 기계 다음으로 쥐 화관 표준 검색 프로토콜5 고 ImageJ, 예를 들어, tiff 형식으로 가져올 수 있는 형식에 데이터를 저장 합니다. 여러 뼈 샘플은 단일 샘플 튜브에 동시에 검사 되었다, 먼저 ImageJ, 데이터를 가져올 하 고 ImageJ의 이미지 처리 도구를 사용 하 여 다른 샘플을 자르기 하 여 각 개별 뼈를 분리 합니다. 그 후, 나중에 ImageJ로 가져올 수 있는 형식으로 결과 이미지를 저장 합니다.
참고: 분석에 사용 되는 샘플 이미지 파일은 포함 (파일 1 보충). -
표준 2D 및 3D 개체를 시뮬레이션 합니다.
- ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 원 버튼을 클릭 하 고 팝업 창에서 직경으로 200를 입력 한 다음 생성 시뮬레이션된 원과 200 픽셀 (그림 3B)의 직경을 확인 을 클릭 합니다. 생성 된 원형 tiff 형식으로 저장 합니다.
- ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 사각형 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 측면 길이 200를 입력 한 다음 시뮬레이션된 광장 200 픽셀 (그림 3B)의 측면 길이 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 생성 된 광장 tiff 형식에서으로 저장 합니다.
- ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 사각형 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 높이 너비와 100 200을 입력 한 다음 200 픽셀의 너비와 높이가 100 픽셀인 (그림 3 시뮬레이션된 사각형을 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다 B). Tiff 형식에 생성 된 사각형을 저장 합니다.
참고: 원형 (직경: 200 픽셀), 정사각형 (옆 길이: 200 픽셀), 그리고 사각형 (폭: 200 픽셀, 높이: 100 픽셀) 후속 분석을 위해 저장 됩니다. - ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 큐브 버튼을 클릭 하 고 팝업 창에서 측면 길이 30를 입력 한 다음 가상된 큐브를 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 를 생성 된 큐브를 보고 tiff 형식 (그림 3C)에 저장.
- ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 투자 골 단추를 클릭 하 고 길이, 폭,으로 40 그리고 팝업 창에서 높이 30 80를 입력 한 다음 모의 투자 골 생성을 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 을 생성 된 투자 골을 보려면 tiff 형식 (그림 3C)에 저장.
- ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴 영역 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 직경으로 30을 입력 한 다음 시뮬레이션된 영역을 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 을 생성 된 영역을 보려면 tiff 형식 (그림 3C)에 저장.
- ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 실린더 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 높이 지름과 100으로 30을 입력 한 다음 시뮬레이션된 실린더를 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 를 생성 된 실린더를 보고 tiff 형식 (그림 3C)에 저장.
참고: 영역 (직경: 30 픽셀), 큐브 (옆 길이: 30 픽셀)는 투자 골 (길이: 80 픽셀, 너비: 40 픽셀, 높이: 30 픽셀), 및 실린더 (직경: 30 픽셀, 높이: 100 픽셀) 후속 분석을 위해 저장 됩니다.
3. 프로 파일링 분석 매개 변수
- ImageJ 소프트웨어를 오픈 하 고 열거나 가져올 스캔 한 이미지를.
- 이미지를 한 조각, 선택 아래 스크롤 막대를 슬라이드 클릭 | 조정 | 임계값 버튼. 팝업 임계값 창에서 뼈 잘는 배경에서 분리 되도록 수동 검사 하 여 최소 및 최대 임계값을 조정 하 고 외피 뼈 임계값 값으로 최소 임계값 값을 기록 합니다.
참고: 다른 마이크로 CT 제조업체 이미지에 x 선 감쇠 계수를 저장 하기 위한 다른 크기 조정 요소를 사용, 실제 임계값 결정 되어야 한다 실험적으로 수동 검사 또는 특정 제조업체의 다음 권장 사항입니다. 우리의 연습에 6000-7000을 마이크로 CT 기계에 의해 생산 ISQ 파일에 대 한 최소 임계값 설정 안정적으로 분리할 수 뼈 스캔 배경에서. - 플러그인을 클릭 | BoMomics | Trab Param 프로 파일링 버튼. 팝업 창에서 분할 인덱스 대표 조각의 위치를 설정 하 고 대뇌 피 질의 뼈 ("Cort 뼈"), 범위 ("범위"), 및 세그먼트 매개 변수를 프로 파일링에 대 한 대뇌 피 질의 임계값의 세트 계산에 대 한 ("단계") 값을 설정 어디 대뇌 피 질의 뼈 임계값 값 단계 3.2 (그림 1)에 의해 취득 된다. 기본 범위와 단계 값 2000 및 400의 대부분의 마이크로-CT 이미지입니다. 예를 들어 데이터 집합에 대 한 5 조각 인덱스 를 설정 하 고 다른 설정에 대 한 기본 값을 유지.
참고: "Cort 뼈"는 외피 뼈에 대 한 임계값 및 최저 임계값 값은 Cort 값 단계 값의 증가와 높은 임계값 값을 낮은 임계값 값에서 매개 변수 프로 파일링 변경에 사용 하는 임계값 뼈-범위, 그리고 높은 임계값 Cort 뼈 + 범위 이다. Cort 뼈, 범위, 및 단계에 대 한 설정된 값은 6000, 1000, 500, 각각, 그리고 외피 뼈에 대 한 낮은 임계값 값은 6000-1, 000 = 5, 000, 높은 임계값 값은 6, 000 + 1, 000, 000 = 7에 사용 되는 임계값 분석 있다면 5000, 5500, 6000, 6500, 그리고 7000입니다. - 소음 직경 (이 하 "소음 경") 설정, ("단계") 단계와 분석, 그리고 구멍 직경 ("구멍 직경"), 단계 (""), 및 구멍 값 집합이 계산 범위 ("범위") 값에서 소음 값 집합을 지정 하는 ("범위") 값. 일반적으로 기본 설정은 대부분의 마이크로-CT 뼈 샘플, 잡음, 단계, 및 범위는 5, 5, 2, 각각, 및 구멍 직경, 단계, 그리고 범위는 15, 5, 2, 각각에 대 한 작동 합니다. 예를 들어 데이터 집합에 대 한 기본 설정을 유지 합니다.
참고: "소음 경" 노이즈 억제 필터에 대 한 직경 이며 "구멍 직경" 외피 뼈 내의 구멍 지름입니다. 잡음과 구멍 값 매개 변수 프로 파일링에 사용 되는 지정 된 소음/구멍, 범위, 및 단계 값을 사용 하 여 대뇌 피 질의 임계값 값 위에서 설명한로 유사 하 게 계산할 수 있습니다. 이미지를 취득 하는 경우 매개 변수를 검색에 있는 변이 때문 소음과 구멍 매개 변수 결정 되어야 합니다 경험적으로 이미지 품질에 따라 아무 일반적인 범위의 소음 및 구멍 매개 변수는 모든 검사에 대 한 좋은. 임계값, 잡음, 또는 구멍에 대 한 최소값 보다 크거나 0, 하며 계산 된 가장 낮은 값이 제공 된 매개 변수를 사용 하 여 음수 최저 값 0으로 설정 됩니다. - 매개 변수 프로 파일링을 수행 하려면 확인 클릭 합니다. 시각적으로 세분화 결과 매개 변수 프로 파일링 결과 창에서 확인 하 고 조각 레이어를 선택 하 골 외부 경계 꽤 정확 하 게 설명 하는 (그림 1B). 그 후, 선택한 조각 레이어 (표 1)에 해당 하는 매개 변수 프로 파일링 결과 테이블에서 항목에서 프로 파일링 매개 변수를 검색 합니다.
4. 배수 분석
-
배수 뼈의 세분화
- ImageJ 소프트웨어를 열고 열거나 가져올 스캔 한 이미지를.
- 플러그인을 클릭 | BoMomics | Trab 세분화 버튼, 그리고 적절 한 분석 파라미터를 입력. "시작", "개요 경계", "Trab 설정. 뼈"," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 및" 대뇌 피 질의 두께 경 "5 7200, 7000, 6, 12, 25, 각각.
참고: "시작" 및 "끝" 배수 뼈의 세분화에 대 한 선택 된 분할 영역 범위 지정, "개요 경계" 해당 프로 파일링된 "Cort 뼈" 매개 변수 "소음 감소 경" "소음 경" 하 하 매개 변수, 그리고 "구멍 직경" 매개 변수를 "구멍 채우는 직경". "대뇌 피 질의 두께 경" 외부 외피 뼈를 제외 하는 데 지정 된 두께가입니다. "Trab입니다. 뼈 "배수 뼈 (그림 2) 추출에 대 한 임계값, 어디에 설명 된 대로 프로 파일링 분석 매개 변수 명령을 사용 하 여 설정을 결정 단계에서 3.5. - 배수 세분화를 수행 하려면 확인 클릭 합니다. 시각적으로 Trab 세분화 결과 창 (그림 2B)에서 세분화 결과 확인 합니다. 다른 소프트웨어에 의해 더 분석 될 수 있습니다 (그림 2B), tiff 형식에서 세그먼트 배수 뼈 창에 표시 된 추출 된 배수 뼈를 저장 합니다.
-
배수 뼈의 분석입니다.
- ImageJ 소프트웨어를 열고 열거나 가져올 스캔 한 이미지를.
- 플러그인을 클릭 | BoMomics | Trab 분석 버튼 하 고 적절 한 분석 등의 매개 변수, "시작", "개요 경계", "Trab 입력. 뼈"," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 및" 대뇌 피 질의 두께 경 "으로그림 3(A), 위에서 설명한 3.5에 설명 된 단계로 프로 파일링 분석 매개 변수 명령을 사용 하는 설정이 결정 됩니다. "시작", "개요 경계", "Trab 설정. 뼈"," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 및" 대뇌 피 질의 두께 경 "5 7200, 7000, 6, 12, 25, 각각.
참고: 플러그인의 무료 버전 지정된 "시작" 슬라이스 인덱스부터 시작 하는 5 인접 분할 영역 선택 측정을 위해, 상용 버전에 조각의 임의의 번호를 지정할 수 있습니다 사용자가. - 어디 배수 뼈 볼륨 (BV), 선택한 영역 및 두께의 총 볼륨 (TV) 측정 중 2 차원적으로 측정 매개 변수에 대 한 결과 보고 섹션에 하나 이상의 선택 (2D) 이나 3 차원으로 (3D) 3 확인란, 즉 "BV TV만", "2D", 및 "3D"를 통해 선택할 수 있습니다. 확인란을 선택 합니다 (그림 3, 표 2) 배수 분석을 수행 하려면 "확인"을 클릭 "2D"와 "3D".
참고: "BV TV 전용" 선택, "2D"와 "3D"의 선택 상태에 BV, TV, 고 강도의 원시 측정, 보고 하 고 세그먼트 배수 뼈 추출 하 고 저장 하 고 다른 추가 분석 수 있는 새 창에 표시 됩니다. 소프트웨어입니다. "2D" 옵션을 선택 하면 BV, TV, 강도, 및 플레이트 모델을 사용 하 여 각 조각 수준에서 2 차원적으로 측정 한 두께의 원시 측정 보고 됩니다. "3D"를 선택 하는 경우 각 복에 대 한 3 차원 두께 직접 없이 모델, BV, 다음 원시 측정 계산 됩니다 TV, 강도, 그리고 각 조각 수준에서 샘플링 하는 3 차원 두께 보고 됩니다. 없음 확인란을 선택 하는 경우 배수 뼈 위의 매개 변수 집합을 사용 하 여 세그먼트는 그러나, 아무 측정 보고 됩니다.
5. 측정 시뮬레이션된 개체
- ImageJ 소프트웨어 열고 시뮬레이션된 이미지를 엽니다. 여기, 예를 들어 30 픽셀의 직경을 가진 시뮬레이션된 영역을 엽니다.
- 플러그인을 선택 | BoMomics | Trab 분석 버튼 하 고 이전에 설명 된 대로 적절 한 분석 매개 변수 입력. "시작", "끝", "개요 경계", "Trab에 대 한 기본 값을 유지. 뼈"설정" 소음 감소 경 "," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 그리고" 대뇌 피 질의 두께 경 "0 (그림 3).
참고: 모의 개체에 대 한 의도 하지 않은 신호 소음, 이며 아무 해당 대뇌 피 질의 껍질 있을 수 있습니다. 이러한 값에 대 한 매개 변수를 적절 하 게 설정 해야 따라서 (기본 설정 0은). 3D quantifications에 대 한 30 조각 전과 후 지정 된 "시작" 슬라이스 "시작"과 "끝"에 의해 지정 된 범위에서 유일한 조각 플러그인의 상용 버전에 의해 분석 하는 동안, 플러그인의 무료 버전을 사용 하 여 처리 됩니다. - 결과 보고 섹션에서 "2D"와 "3D" 매개 변수 측정을 선택 하 고 분석을 수행할 배수 시뮬레이션된 개체 (표 3)에 대 한 확인 을 클릭 합니다.
6. 배수 측정 및 데이터 프레 젠 테이 션의 교정: 선택한 분석 지역에서 배수 조치의 배포판 프로필
- 마이크로-CT 공급 업체의 지침에 따라 스캔 한 데이터 집합에서 보정 정보를 얻을.
참고: 원시 조치만 BV, TV, 강도와 두께의 플러그인에 의해 보고 됩니다. 조치를 다른 소프트웨어에 의해 생성 된 보고서를 비교, 교정 결과 원한다. - Microsoft Excel을 열고 하 고 보고 된 결과 테이블을 엽니다. 뼈 볼륨 (BV) 보정 계산에서 볼륨 (TV), 뼈 미네랄 콘텐츠 (BMC), 뼈 볼륨 분수 (BV/TV), 그리고 뼈 미네랄 밀도 (BMD)를 새로운 총 열 다음 식에 따라 보고 된 원시 BV, TV, 고 강도 값을 사용 하 여 excel.
- 참고: 스캔된 마이크로-CT 이미지 또는 메타 파일에서 Scanco ISQ 파일 같은 해상도 (해상도, µ m), 회색 스케일링 (배율 조정), 밀도 단위 (mg 하/c m3), 밀도 기울기 (경사)과 밀도 인터셉트 (intercept)을 추출 수 있습니다 스캔. 따라서, 보정 된 측정은 다음과 같이 계산 됩니다.
BV, TV와 강도 원시 조치, BVc 와 TVc 는 보정된 값, 해상도, 배율 조정, 기울기, 절편은 마이크로-CT의 교정 파일에서 이미지.
BVc = BV × 해상도3 [μ m3]
TVc = TV × 해상도3 [μ m3]
BV / TV BV ÷ TV =
BMC = (강도 ÷ × 슬로프-BV × 절편 스케일링) × 해상도3 × 10-12 [mg HA]
BMD-BMC ÷ TVc × 1012 [mg 하 / cm3] - Microsoft Excel 소프트웨어 (그림 4)를 사용 하 여 슬라이스 레이어 (X)에 대 한 보정된 조치 (Y)에 대 한 XY (분산형) 음모를 만듭니다.
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Representative Results
배수 분석 플러그인은 자동으로 세그먼트 하 고 정확도 가진 배수 뼈를 계량 설계 되었습니다. 처음에, 뼈 바깥 경계를 탐지 하 고 delineated 뒤 구멍 채우기 작업 뼈 바깥쪽 대뇌 피 질의 껍질 내에서 어떤 구멍 든 지 가득 차 있습니다. 다음 외부 외피 뼈를 제외 하 고 세그먼트 배수 뼈를 침식 연산이 수행 됩니다. 마지막으로, 세그먼트 지역에서 배수 뼈의 조치는 정량.
마이크로-CT 이미지는 본질적으로 시끄러운 세그먼트 종종 임의의 미리 정의 된 매개 변수를 사용 하 여 뼈의 외부 경계를 정확 하 게 식별 하지. 그것은 만족 스러운 분할 매개 변수를 선택 하기 위한 매개 변수 조합의 많은 시도를 지루하고 노동 집약입니다. 또한 뼈의 그룹에 대 한 매개 변수의 공통 집합 선택 용이 하 게 만족 스러운 매개 변수 조합을 선택에 도움을 자동으로 설정된 범위에서 하나에 의해 매개 변수를 변경에 대 한 플러그인을 프로 파일링 하는 매개 변수는 제공 하는 따라서, 샘플입니다. 그림 1 A 좋은 분할 매개 변수를 프로 파일링에 사용 하는 설정을 보여 줍니다. 하면 외피 뼈 임계값 (Cort 뼈), 수 임계값의 범위에 대 한 매개 변수 프로 파일링 (범위), 그리고 각 단계에서 (단계) 임계값에 대 한 증가 금액 지정, 프로 파일을 작성 하는 임계값의 시리즈 생성 됩니다. 그 후, 일련의 잡음과 구멍 값 마찬가지로 해당 매개 변수를 설정 하 여 생성 됩니다. 마지막으로, 배수 뼈는 모든 가능한 매개 변수 조합에 대 한 한 번에 하나의 매개 변수를 변경 하 여 세그먼트는. 그림 1 B 는 서로 다른 매개 변수 조합에 대 한 대표적인 세분화 결과 보여줍니다. 물론, 일부 매개 변수 조합을 뼈의 외부 경계 묘사에서 다른 사람 보다 더 있으며 하나 이상의 매개 변수 조합 만족 세분화 결과 보여줍니다. 시각적으로 확인 후 세분화 결과, 만족 스러운 세그먼트에 대 한 매개 변수 값은 프로 파일링 결과 표 (표 1)에서 검색할 수 있습니다.
배수 뼈의 측정 척도를 배수 세분화 및 분석 수행 됩니다. 그림 2 A 조각으로 슬라이스 배수 세분화, 어디 선택한 지역에서 배수 뼈는 세그먼트 (그림 2B) 추출, 및 제공된 된 매개 변수를 사용 하 여 분할 결과 확인할 수 있습니다에 대 한 설정 대화 상자를 표시 시각적으로. 그 후, 배수 뼈 만족 매개 변수 (그림 3A)으로 분석 된다. 보고 옵션, 뼈 볼륨 (BV)의 원시 quantifications의 선택 상태에 따라 총 볼륨 (TV), 회색 값 (강도)의 합과 두께 측정 중 2 차원 또는 3 차원 (표 2) 보고 됩니다. 마지막으로, 교정 정보 스캔된 마이크로 CT 데이터 집합에서 추출 됩니다 BV, TV, BMC, BV/TV, 측정값을 보정 하 고 골밀도 선택한 분석 지역 레이어-의해-계층에는 계층에 대 한 그들의 배포판을 프로 파일링 하 여 다음 계산 위치 (그림 4)입니다.
플러그인의 품질 제어 기능으로 가상된 개체의 정량화는 지원 됩니다. 알려진 크기 시뮬레이션된 표준 개체는 이론적인 값 또는 마이크로 CT 기계 또는 BoneJ14무료 오픈 소스 플러그인을 함께 제공 하는 상용 소프트웨어와 같은 다른 소프트웨어에서 측정값 비교에 대 한 플러그인으로 정량 대 한 뼈 이미지 분석. 모의 개체를 분석 하기 위한 시뮬레이션된 이미지는 어떤 잡음 없이 높은 품질의 이미지를 간주 소음 설정은 0으로 설정 됩니다. 다양 한 두께와 개체 시뮬레이션 했다 하 고 결과 (그림 3, 표 3) 표시 됩니다. 원, 사각형 및 사각형 같은 시뮬레이션 표준 2D 개체 (TV 또는 BV) 영역 값 및 두께 보고 됩니다 (표 3). 그러나 3D 개체에 대 한 큐브, 분야, 및 겹쳐집니다 정확한 두께 측정 보고는,, 실린더 두께 정확 하지 않은 실린더의 양쪽 끝, 근처 복에 대 한 실린더의 중간 조각에 복 두께 정확 하 게 예측 했다. 이 기본 두께 측정 알고리즘, 어떤 점에서 각 개체에 대 한 복의 두께 큰 구면의 지름 또는이 복을 포함 하 고 완전히 안쪽은 큰 입방체의 측면 길이 의해 결정 됩니다의 기능에 개체입니다. 따라서, 개체의 두께 다른 분야의 만들고 큐브 실린더만 중간 슬라이스의 반경-거리 양쪽에에서 정확 하 게 측정할 수 있다 하는 동안 정확 하 게 측정 될 수 있다.
그림 1 : 매개 변수 프로 파일링 분석의 대표적인 결과. (A) 매개 변수 설정 페이지. (B) 대표 결과 분석 프로 파일링 하는 매개 변수입니다. 일부 매개 변수 조합을 뼈의 외부 경계를 검색에 대 한 다른 사람 보다 더 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 2 : 배수 세분화 분석의 대표적인 결과. (A) 매개 변수 설정 페이지. (B) 다른 계층에서 배수 뼈의 대표적인 세분화 결과. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 3 : 배수 분석. (A) 매개 변수 설정 페이지. (B) 시뮬레이션된 2D 객체의 대표적인 결과. (C) 3D 볼륨 뷰어에서 시각 시뮬레이션 된 3D 객체의 대표적인 결과. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 4 : 선택한 분석 지역 배수 뼈의 배포판. 수평 축 분석 지역에서 시작 조각 레이어에 상대 거리를 나타냅니다. Y 축에서 값 보정된 배수 대책 분석 영역에 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
| 슬라이스 | 개요 경계 | 소음 감소 경 | 구멍 채우기 경 |
| 4 | 5200 | 0 | 10 |
| 147 | 5200 | 2 | 20 |
| 361 | 7200 | 6 | 16 |
| 539 | 8000 | 10 | 20 |
표 1: 매개 변수 프로 파일링 분석의 대표적인 결과.
표 2: 배수 분석의 대표적인 결과입니다.
| 개체 | 차원 | 볼륨b | 표면c | 두께 |
| 광장 | 200 X 200 | 40000 | 796 | 200 |
| 사각형 | 200 X 100 | 20000 | 596 | 100 |
| 동그라미 | 디 아: 200 | 31428 | 796 | 200 |
| 큐브 | 30 X 30 X 30 | 27000 | 5048 | 30 |
| 투자 골 | 80 X 40 X 30 | 96000 | 13008 | 30 |
| 영역 | 디 아: 30 | 14328 | 3944 | 30 |
| 실린더d | Dia:30; H: 100 | 71600 | 12800 | 27.84 |
| 실린더e | Dia:30; H: 100 | 51552 | 9552 | 30 |
| a: 결과 원시 복에 있습니다. 직경: 직경; H: 높이입니다. | ||||
| b: 볼륨 (3D) 또는 지역 (2D). | ||||
| c: 표면 (3 차원) 또는 경계 (2D). | ||||
| d: 슬라이스로 100 조각 1에서에서 Measurs 분석에 사용 됩니다. | ||||
| e: 슬라이스로 85 슬라이스 15에서에서 Measurs 분석에 사용 됩니다. | ||||
표 3: 모의 개체에 대 한 결과 정량화입니다.
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Discussion
이 연구 분석은 자동, 효율적, 배수 뼈와 사용자 친화적인 ImageJ 플러그인을 설명 합니다. 플러그인은 또한 계량 분야, 볼륨 및 두께의 레이어, 레이어 측정에 대 한 모든 2D 또는 3D 개체를 사용할 수 있습니다. 현재, 각 배수 매개 변수에 대 한 단일 측정된 값만 완전히 선택한 분석 영역에서 측정 된 엔터티의 특성을 나타낼 수 없습니다 표준 마이크로 CT 분석 하 여 각 샘플에 대 한 보고 됩니다. 설명된 플러그인 레이어, 레이어 양의 측정된 매개 변수는 선택한 분석 지역에, 그리고 따라서 더 고급 민감한 통계의 유통 정보를 완전히 유지 각 샘플에 대 한 각 매개 변수를 보고 접근은 이러한 데이터를 분석 하는 데 적용 됩니다.
표준, 자동 손 떨림을 세분화 방법, 다른 손으로 컨투어링 조각 사이 상당한 변이 연산자 바이어스8,,910, 더 많은 유니폼을 보증 관찰 했다 그리고 자동 배수 세분화 방법입니다. 대비 검색 배경 및 뼈 바깥 경계 사이의 최대한으로, 외부-경계 지원된 배수 세분화 어디 뼈의 바깥 경계 검출 될 수 있다 자동으로 적절 한 정확도로 플러그인에 의해 수행 됩니다. 임계값, 잡음, 및 구멍 설정이 제공 됩니다. 세분화 매개 변수 결정을 촉진 하기 위하여 다양 한 매개 변수 조합을 하나 하나 분석 지역에서 대표적인 슬라이스를 사용 하 여 프로 파일링 하 고 만족 스러운 세분화 결과 시각적으로 확인 됩니다. 그 후, 배수 뼈 프로 파일 매개 변수 분석 된다. 같은 이미지에 대 한 재현성 결과 보고 때 적절 한 분할 매개 변수를 설정 하 고 플러그인 쥐 말 초 화관으로 다른 뼈 근육 강화 요원5치료에서 배수 뼈 분석에 성공적으로 적용 되었습니다, 없이 연산자 바이어스입니다.
플러그인은 현재 한 번에 하나의 예제를 처리할만 수 있습니다. 여러 샘플 이미지에 있는 모든 샘플 차별 없이 단일 개체로 정량은. 따라서 전처리는 경우 여러 샘플 단일 샘플 튜브에서 동시에 검색 됩니다. 부 량 출력은 픽셀 수 또는 적절 한 교정 정보를 사용 하 여 수동으로 보정 한다 회색 값의 원시 측정.
이 프로토콜의 가장 중요 한 단계는 배수 분석을 위해 적절 한 매개 변수를 선택 하 고. 일반적으로, 그룹 뼈 샘플의 결과 비교할 수 있도록 동일한 분할 매개 변수를 사용 하 여 분석 된다. 이러한 경우에는 모든 샘플에 대 한 세분화 결과 검사 시각적으로 잠재적인 오류에 대 한 분석을 실시 하는 추가 하기 전에 되도록 배려를가지고 한다.
이 기술의 주요 한계는 노이즈 감소 설정 윤곽 뼈의 바깥 경계에 대해서만 하지만 추출 된 배수 뼈에 외피 뼈에 적용 됩니다. 다양 한 필터링 전략으로 다른 조건 하에서 배수 분석에 대 한 최적의 보고15 왔다, 아니 하나의 필터는 모든 이미지 샘플에 대 한 좋은. 따라서, 배수 뼈의 정량화 하기 전에 아무 내장 여과 단계가입니다. 소프트웨어 내장 이미지 filtrations 통해 출력과 호환 되도록 추출된 배수 뼈 처리 마찬가지로 첫 번째 다양 한 이미징 도구를 사용 하 고 ImageJ로 고 수 이후에 플러그인에 의해 계량. 또한, 다른 이미지 포맷 다른 마이크로 CT 공급 업체에 의해 생성 되 고 그들의 대부분을 가져오거나 ImageJ 직접 열 수 없습니다, 그리고 따라서 추가 분석을 위해 ImageJ로 다양 한 이미지 포맷을 가져오기 모듈은 원했다. 또 다른 한계는 선택 범위의 끝 근처 조각에 3D 두께 선택 범위를, 따라서, 모든 사용 가능한 3D 정량화 패키지에 대 한 사실 이기도 한 조각의 큰 범위는 개체의 일부는 경우 정확 하지 않은 계량 해야 선택한 조각의 중간 부분만 추가 분석을 위해 사용 해야 합니다. 이러한 접근 방식은 때 측정된 수량 보고 레이어, 레이어 같이 측정 하지만,이 플러그인에는 단일 값만은 선택 범위에서 정량된 각 매개 변수에 대 한 보고에 사용할 수 있습니다.
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Disclosures
개체 두께 측정의 기본 알고리즘에 대 한 특허를 제기 했다. 저자와 공동 다른 등록 bomomics.com 웹사이트 호스팅 무료 버전 플러그인, 컨설팅 및 측정 이미지 분석의 서비스 요청 시 제공 됩니다.
Acknowledgments
이 작품은 그랜트 NFSC 81170806에 의해 부분적으로 지원 되었다. 저자는 학교 구강 검사 하 고 분석 하는 쥐 화관을 돕는 무한 대학교의 마이크로-CT 핵심 시설을 감사 하 고 싶습니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| ImageJ | NIH | imagej | Any version with a java 1.8 run time |
| trabecular analysis plugin | Bomomics | bomomics | free or commercial version |
| Micro CT scanner | Scanco | μ-50 | micro CT from any vendor |
| Computer System | Lenovo | any brand | |
| Windows Operating System | Microsoft | Windows 7 x64 | any 64-bit Windows operating system |
| Office Software | Microsoft | Office 2010 | any speadsheet software that has xy chart function |
References
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