Summary
हम एक ImageJ प्लगइन का उपयोग कर हड्डी की बाहरी सीमा के आधार पर 2d और 3 डी छवियों के लिए trabecular हड्डियों को विभाजित और बढ़ाता के लिए एक कार्यप्रवाह पेश करते हैं । यह दृष्टिकोण वर्तमान मैनुअल हाथ-चक्कर दृष्टिकोण की तुलना में अधिक कुशल और सटीक है, और वर्तमान वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर में उपलब्ध नहीं हैं, जो परत-दर-परत quantifications प्रदान करता है ।
Abstract
सूक्ष्म गणना टोमोग्राफी (माइक्रो सीटी) नियमित रूप से हड्डी की मात्रा और विभिन्न हड्डी हानि की स्थिति के तहत छोटे पशुओं में trabecular microstructural गुण का आकलन करने के लिए प्रयोग किया जाता है । हालांकि, माइक्रो-सीटी छवियों के trabecular विश्लेषण के लिए मानक दृष्टिकोण टुकड़ा-दर-टुकड़ा अर्द्ध स्वचालित हाथ-चक्कर है, जो श्रम गहन और त्रुटि प्रवण है । यहां वर्णित है अस्थि बाहरी सीमाओं के अनुसार trabecular हड्डियों के स्वत: विभाजन के लिए एक कुशल विधि है, जहां trabecular हड्डियों की पहचान की जा सकती है और कम ऑपरेटर पूर्वाग्रह के साथ सटीकता के साथ स्वचालित रूप से विभाजित जब उचित फॉल्ट पैरामीटर सेट हैं । प्रोफ़ाइल करने के लिए संतोषजनक फॉल्ट पैरामीटर, एक छवि स्टैक के फॉल्ट परिणाम प्रदर्शित किया जाता है, जहां सभी संभावित संयोजनों के फॉल्ट पैरामीटर एक अनुक्रम में एक के बाद एक बदल रहे हैं, और संबंधित पैरामीटर के साथ फॉल्ट परिणाम कर सकते हैं आसानी से नेत्रहीन की जांच की जा । प्लगइन का एक गुणवत्ता नियंत्रण सुविधा के रूप में, नकली मानक वस्तुओं quantified जहां मापा मात्रा सैद्धांतिक मूल्यों के साथ तुलना की जा सकती हैं । trabecular गुणों और trabecular मोटाई की परत-दर-परत ठहराव इस तरह के एक प्लगइन द्वारा सूचित कर रहे हैं, और चयनित क्षेत्रों के भीतर इस तरह के गुणों के वितरण आसानी से फाइल किया जा सकता है । हालांकि परत दर परत ठहराव trabecular हड्डियों के बारे में अधिक जानकारी बरकरार रखती है और संरचनात्मक परिवर्तन के आगे सांख्यिकीय विश्लेषण की सुविधा, ऐसे उपायों वर्तमान वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर के उत्पादन से उपलब्ध नहीं हैं, जहां केवल एक ही प्रत्येक नमूने के लिए प्रत्येक पैरामीटर के लिए quantified मान रिपोर्ट की गई है । इसलिए, वर्णित कार्यप्रवाह सटीकता और दक्षता के साथ trabecular हड्डियों का विश्लेषण करने के लिए बेहतर दृष्टिकोण हैं ।
Introduction
trabecular हड्डियों के माइक्रो-सीटी विश्लेषण विभिन्न हड्डी हानि की स्थिति के तहत छोटे जानवरों में हड्डियों के रूपात्मक परिवर्तन पर नज़र रखने के लिए मानक दृष्टिकोण है1,2,3, जहां से संबंधित कई चर हड्डियों की संरचनाओं4रिपोर्ट कर रहे हैं । हालांकि, इस तरह के मानकों को समान रूप से लंबी हड्डियों के metaphysis में वितरित नहीं कर रहे हैं5, और केवल एक संक्षिप्त या औसत मूल्य वर्तमान वाणिज्यिक माइक्रो-सीटी मशीनों द्वारा प्रत्येक नमूने के प्रत्येक संरचनात्मक चर के लिए रिपोर्ट किया गया है6,7 , हालांकि एक एकल मान पूरी तरह से विश्लेषण क्षेत्र में मापा पैरामीटर की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता । trabecular हड्डियों के परत दर परत ठहराव न केवल प्रत्येक चर के लिए अधिक जानकारी रखता है, लेकिन यह भी विश्लेषण क्षेत्र में इस तरह के चर के वितरण की रूपरेखा, संरचनात्मक के बाद सांख्यिकीय विश्लेषण की सुविधा सक्षम बनाता है विभिन्न स्थितियों के अंतर्गत परिवर्तन5. इसलिए, इस विधि का लक्ष्य प्रत्येक स्लाइस स्तर पर माइक्रो-सीटी स्कैन के trabecular हड्डियों को बढ़ाता है, जो वर्तमान में किसी भी व्यावसायिक रूप से उपलब्ध माइक्रो-सीटी विश्लेषण पैकेज में उपलब्ध नहीं है ।
trabecular हड्डियों को कुशलता से खंड टुकड़ा-दर-स्लाइस, स्वचालित विभाजन विधियों वांछनीय हैं । हालांकि, माइक्रो-सीटी विश्लेषण के लिए वर्तमान मानक तकनीक semiautomatic इंटरपोल के द्वारा पीछा मैनुअल इंटरएक्टिव पर आधारित है cortical डिब्बों से अलग trabecular हड्डियों, जो श्रम गहन, त्रुटि प्रवण है, और पर्याप्त ऑपरेटर पूर्वाग्रह8,9,10के साथ जुड़े । स्वचालित विभाजन तरीकों11,12 की सूचना दी, लेकिन इस तरह के तरीकों केवल trabecular हड्डियों और cortical हड्डियों के बीच अच्छी जुदाई के साथ क्षेत्रों में इष्टतम कर रहे हैं, लेकिन नहीं क्षेत्रों में स्पष्ट जुदाई के बिना । इसके अलावा, विभिन्न विभाजन मापदंडों12विभिन्न नमूनों के लिए आवश्यक हैं, और यह मैन्युअल रूप से विभिन्न पैरामीटर संयोजनों की कोशिश कर रहा द्वारा हड्डी के नमूनों के समूहों के लिए लागू संतोषजनक विभाजन मापदंडों का चयन करने के लिए थकाऊ है12, भले ही विभाजन प्रक्रिया स्वचालित है जब सभी संबंधित पैरामीटर सेट कर रहे हैं । के रूप में हड्डी बाहरी सीमा स्कैनिंग पृष्ठभूमि और लंबी हड्डियों के metaphyseal cortical के गोले के साथ सबसे बड़ा विपरीत है चुना विश्लेषण क्षेत्र में कुछ परिवर्तन दिखाने के लिए, लंबी हड्डियों की बाहरी सीमा समोच्च के अनुसार विभाजन के तरीकों कर सकते है मज़बूती से और सही cortical गोले से trabecular हड्डियों को अलग । इस तरह के एक विभाजन विधि का लाभ यह है कि विभाजन पृष्ठभूमि और हड्डी की बाहरी सीमा के बीच अंतर पर आधारित है, लेकिन trabecular और cortical हड्डियों के बीच मतभेदों पर नहीं6,12, 13, इसलिए यह आम तौर पर विभाजन मापदंडों का एक संयोजन है कि हड्डी के नमूनों के एक समूह के लिए संतोषजनक है खोजने के लिए आसान है, विभिंन समूहों के बीच trabecular परिवर्तन के अधिक विश्वसनीय विश्लेषण की सुविधा ।
प्रत्येक स्लाइस स्तर पर, क्षेत्र, परिधि, और दो आयामी (2d) मोटाई 2d विश्लेषण के लिए सूचित कर रहे हैं, जबकि मात्रा, सतह, और तीन आयामी (3 डी) मोटाई 3 डी quantifications में रिपोर्ट कर रहे हैं । इस तरह की जानकारी आम तौर पर वर्तमान छवि विश्लेषण उपकरण द्वारा रिपोर्ट नहीं है, यह दर्शाता है कि रिपोर्ट की गई प्रक्रियाओं सामान्य छवियों के लिए लागू किया जा सकता है, जहां ऐसी जानकारी वांछित है.
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Protocol
पशु विषयों को शामिल प्रक्रियाओं की देखभाल और प्रयोगशाला जानवरों (NIH प्रकाशन, 8 वीं संस्करण, 2011) के उपयोग के लिए गाइड के अनुसार आयोजित किया गया है, और समीक्षा की गई है और संस्थागत पशु देखभाल और वुहान के उपयोग समिति द्वारा अनुमोदित विश्वविद्यालय.
1. सॉफ्टवेयर स्थापना
- ImageJ सॉफ्टवेयर स्थापित करें । डाउनलोड ImageJ के Windows संस्करण (संस्करण 1.51 पी) सॉफ्टवेयर https://imagej.nih.gov/ij/से 64 बिट जावा के साथ बंडल । एक फ़ोल्डर है, जो बाद में "ImageJ निर्देशिका के रूप में भेजा जाएगा में डाउनलोड सॉफ्टवेयर निकालें ।
नोट: Trabecular विश्लेषण plugins 64 बिट जावा चलाने के समय (संस्करण 1.8) और एक 64-bit विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम, अधिमानतः एक 64-bit विंडोज 7 ऑपरेटिंग सिस्टम की आवश्यकता है । - trabecular विश्लेषण plugins स्थापित करें । अनुरोध trabecular http://www.bomomics.com से विश्लेषण plugins, और ImageJ plugins निर्देशिका है, जो है में सामग्री खोलना "ImageJ निर्देशिका/
नोट: प्लगइन एक मुक्त संस्करण के रूप में या तो प्राप्त किया जा सकता है, जहां 5 निर्दिष्ट आसंन स्लाइस के लिए माप की सूचना है, या एक वाणिज्यिक संस्करण है, जहां स्लाइस की एक सीमा निर्दिष्ट किया जा सकता है और मापा के रूप में ।
2. Trabecular विश्लेषण के लिए 3 डी डेटासेट तैयार
- स्कैन चूहा femurs एक माइक्रो-सीटी मशीन के साथ मानक स्कैनिंग प्रोटोकॉल5 का पालन और फिर ImageJ, उदा, tiff स्वरूप में आयात किया जा सकता जो किसी ऐसे स्वरूप में डेटा सहेजें । एकाधिक अस्थि नमूने एक ही नमूना ट्यूब में एक साथ स्कैन किया गया था, तो पहले ImageJ में डेटा आयात, और फिर ImageJ की छवि प्रसंस्करण उपकरण का उपयोग कर अन्य नमूनों फसल द्वारा प्रत्येक व्यक्ति हड्डी अलग. बाद में, परिणामी छवि को बाद में ImageJ में आयात किया जा सकता जो किसी ऐसे स्वरूप में सहेजें ।
नोट: विश्लेषण में प्रयुक्त एक प्रतिनिधि नमूना छवि फ़ाइल शामिल है (अनुपूरक फ़ाइल 1) । -
मानक 2d और 3 डी वस्तुओं अनुकरण ।
- ImageJ सॉफ़्टवेयर खोलें । Plugins के तहत । BoMomics | वस्तुओं मेनू अनुकरण , सर्कल बटन क्लिक करें, और पॉपअप विंडो में व्यास के रूप में 200 दर्ज करें, तो 200 पिक्सल (चित्रा 3बी) के एक व्यास के साथ नकली चक्र उत्पन्न करने के लिए ठीक है. जनरेट किया गया वृत्त tiff स्वरूप में सहेजें ।
- ImageJ सॉफ़्टवेयर खोलें । Plugins के तहत । BoMomics | वस्तुओं मेनू अनुकरण , स्क्वायर बटन पर क्लिक करें, और पॉपअप विंडो में पक्ष की लंबाई के रूप में 200 में प्रवेश, तो 200 पिक्सल के एक पक्ष की लंबाई के साथ नकली वर्ग उत्पन्न करने के लिए ठीक क्लिक करें (चित्रा 3बी). जनरेटेड वर्ग tiff स्वरूप में सहेजें ।
- ImageJ सॉफ़्टवेयर खोलें । Plugins के तहत । BoMomics | ऑब्जेक्ट्स का अनुकरण करें मेनू पर, आयत बटन क्लिक करे, और 200 के रूप में चौड़ाई और पॉपअप विंडो में ऊंचाई के रूप में 100 दर्ज करें, फिर 200 पिक्सेल की चौड़ाई और 100 पिक्सेल की ऊंचाई के साथ अनुकरणीय आयत उत्पन्न करने के लिए ठीक है (चित्र 3 ख). जनरेट किया गया आयत tiff स्वरूप में सहेजें ।
नोट: एक सर्कल (व्यास: 200 पिक्सल), एक वर्ग (साइड की लंबाई: 200 पिक्सल), और एक आयत (चौड़ाई: 200 पिक्सल; ऊंचाई: 100 पिक्सल) बाद के विश्लेषण के लिए बच रहे हैं । - ImageJ सॉफ़्टवेयर खोलें । Plugins के तहत । BoMomics | ऑब्जेक्ट्स का अनुकरण करें मेनू पर, घन बटन क्लिक करे, और पॉपअप विंडो में पक्ष की लंबाई के रूप में 30 दर्ज करें, फिर नकली क्यूब जेनरेट करने के लिए ठीक क्लिक करे । अंत में, क्लिक करें प्लगइंस । 3d | वॉल्यूम व्यूअर जनरेट किए गए क्यूब को देखने और tiff स्वरूप (चित्र 3C) में सहेजने के लिए ।
- ImageJ सॉफ़्टवेयर खोलें । Plugins के तहत । BoMomics | वस्तुओं मेनू अनुकरण , घनाभ बटन पर क्लिक करें, और लंबाई के रूप में 80 दर्ज, 40 चौड़ाई के रूप में, और 30 पॉपअप विंडो में ऊंचाई के रूप में, फिर नकली घनाभ उत्पन्न करने के लिए ठीक क्लिक करें. अंत में, क्लिक करें प्लगइंस । 3d | वॉल्यूम व्यूअर जनरेटेड घनाभ को देखने के लिए और tiff स्वरूप में सहेजें (चित्र 3C) ।
- ImageJ सॉफ़्टवेयर खोलें । Plugins के तहत । BoMomics | वस्तु एं मेनू अनुकरण, क्षेत्र बटन पर क्लिक करें, और पॉपअप विंडो में व्यास के रूप में 30 दर्ज करें, तो अनुकरणीय क्षेत्र उत्पन्न करने के लिए ठीक है. अंत में, क्लिक करें प्लगइंस । 3d | वॉल्यूम व्यूअर जनरेट किए गए क्षेत्र को देखने के लिए और इसे tiff स्वरूप में सहेजें (चित्र 3C) ।
- ImageJ सॉफ़्टवेयर खोलें । Plugins के तहत । BoMomics | वस्तु एं मेनू अनुकरण, सिलेंडर बटन पर क्लिक करें, और 30 व्यास और पॉपअप विंडो में ऊंचाई के रूप में 100 के रूप में दर्ज करें, तो नकली सिलेंडर उत्पन्न करने के लिए ठीक है. अंत में, क्लिक करें प्लगइंस । 3d | वॉल्यूम व्यूअर जनरेट किए गए बेलन को देखने और tiff स्वरूप (चित्र 3C) में सहेजने के लिए ।
नोट: एक क्षेत्र (व्यास: 30 पिक्सल), एक घन (साइड की लंबाई: 30 पिक्सल), एक घनाभ (लंबाई: 80 पिक्सल; चौड़ाई: 40 पिक्सल; ऊंचाई: 30 पिक्सल), और एक सिलेंडर (व्यास: 30 पिक्सल; ऊंचाई: 100 पिक्सल) बाद के विश्लेषण के लिए बच रहे हैं ।
3. विश्लेषण पैरामीटर्स की रूपरेखा
- ImageJ सॉफ़्टवेयर खोलें और कोई स्कैन की गई छवि खोलें या आयात करें ।
- एक स्लाइस चुनने के लिए नीचे स्क्रॉल पट्टी स्लाइड करें, फिर छवि | समायोजित करें । थ्रेशोल्ड बटन । पॉपअप थ्रेशोल्ड विंडो में, यह सुनिश्चित करने के लिए कि हड्डियों को पृष्ठभूमि से अच्छी तरह से अलग किया गया है, और न्यूनतम सीमा मान को cortical बोन थ्रेशोल्ड मान के रूप में रिकॉर्ड करें, मैन्युअल निरीक्षण के द्वारा ंयूनतम और अधिकतम थ्रेशोल्ड मान समायोजित करें ।
नोट: के रूप में अलग माइक्रो-सीटी निर्माताओं छवियों में एक्स-रे क्षीणन गुणांक भंडारण के लिए विभिन्न स्केलिंग कारकों का उपयोग करें, वास्तविक थ्रेशोल्ड मान मैन्युअल निरीक्षण द्वारा या तो empirically निर्धारित किया जाना चाहिए या विशिष्ट निर्माता का पालन सिफारिशों. हमारे व्यवहार में, ISQ माइक्रो-सीटी मशीनों द्वारा 6000-7000 के लिए उत्पादित फ़ाइलों के लिए ंयूनतम सीमा की स्थापना मज़बूती से स्कैनिंग पृष्ठभूमि से हड्डियों को अलग कर सकते हैं । - क्लिक करें प्लगइंस । BoMomics | Trab परम profil ing बटन । पॉपअप विंडो में, प्रतिनिधि स्लाइस की स्थिति में स्लाइस अनुक्रमणिका सेट करें, और cortical बोन ("कोर्ट बोन"), श्रेणी ("श्रेणी"), और सेगमेंट ("चरण") मानों को profile पैरामीटर की रूपरेखा के लिए cortical थ्रेशोल्ड्स का एक सेट परिकलित करने के लिए सेट करें, जहां cortical बोन थ्रेशोल्ड मान चरण 3.2 (आरेख 1) द्वारा प्राप्त किया गया है । डिफ़ॉल्ट श्रेणी और 2,000 और 400 सबसे माइक्रो-सीटी छवियों के लिए काम के कदम मान । उदाहरण dataset के लिए स्लाइस अनुक्रमणिका को 5 पर सेट करें, और अंय सेटिंग्स के लिए डिफ़ॉल्ट मान रखें ।
नोट: "कोर्ट बोन" cortical हड्डियों के लिए दहलीज है, और थ्रेशोल्ड मान के लिए सबसे कम थ्रेशोल्ड मान से परिवर्तन की वृद्धि के साथ उच्चतम थ्रेशोल्ड मान चरण मान, जहां सबसे कम थ्रेशोल्ड मान का मान है के लिए का उपयोग करता है बैठूंगा अस्थि-सीमा, और उच्चतम थ्रेशोल्ड मान है बैठूंगा अस्थि + श्रेणी. यदि बैठूंगा अस्थि, श्रेणी, और चरण के लिए सेट मान 6,000, 1,000, और 500 हैं, तो क्रमश: cortical हड्डियों के लिए सबसे कम थ्रेशोल्ड मान 6000-1000 = 5000 है, उच्चतम थ्रेशोल्ड मान 6000 + 1000 = 7000 है, और विश्लेषणों में उपयोग की गई थ्रेशोल्ड्स 5,000 हैं, 5,500, 6,000, 6,500, और 7,000 । - सेट शोर व्यास ("शोर दीया."), कदम ("कदम"), और रेंज ("रेंज") विश्लेषण में शोर मूल्यों का एक सेट निर्दिष्ट करने के लिए मूल्यों, और छेद व्यास ("होल दीया."), चरण ("चरण"), और श्रेणी ("रेंज") छेद मूल्यों का एक सेट की गणना के लिए मान । सामान्य तौर पर, डिफ़ॉल्ट सेटिंग अधिकांश माइक्रो-सीटी अस्थि नमूनों के लिए काम करती है, जहां शोर, चरण, और श्रेणी 5, 5, 2, क्रमशः, और होल व्यास, चरण, और श्रेणी क्रमशः 15, 5, 2 हैं । उदाहरण के लिए dataset डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स रखें ।
नोट: "शोर दीया." शोर दमन फिल्टर के लिए व्यास है, और "होल दीया." cortical हड्डियों के भीतर छेद के लिए व्यास है । पैरामीटर profiling के लिए उपयोग किए जाने वाले नॉइज़ और होल मानों की गणना समान रूप से cortical थ्रेशोल्ड मानों के ऊपर वर्णित, निर्दिष्ट नॉइज़/छिद्र, श्रेणी, और चरण मानों के उपयोग से की जा सकती है । छवियों, शोर और छेद मापदंडों को प्राप्त करने के मापदंडों स्कैनिंग में बदलाव के कारण छवि गुणवत्ता के अनुसार empirically निर्धारित किया जाना चाहिए, शोर और छेद मापदंडों का कोई सामान्य पर्वतमाला के रूप में सभी स्कैन के लिए अच्छा कर रहे हैं. थ्रेशोल्ड, नॉइज़, या छिद्रों के लिए निंनतम मान 0 से बड़ा या बराबर होना चाहिए, और यदि परिकलित निंनतम मान प्रदान किए गए पैरामीटर्स का उपयोग करके ऋणात्मक है, तो विशिष्ट निंनतम मान 0 पर सेट होता है । - पैरामीटर profile करने के लिए ठीक क्लिक करें । विज़ुअली पैरामीटर profiling परिणाम विंडो में सेगमेंटेशन परिणामों की जांच करें, और एक स्लाइस लेयर का चयन करें ताकि हड्डी की बाहरी सीमा काफी सही तरीके से (चित्र 1B) रेखांकित हो । इसके बाद, चुने गए स्लाइस लेयर (तालिका 1) से संबंधित पैरामीटर profiling परिणाम तालिका में प्रविष्टि से profiling पैरामीटर्स पुनर्प्राप्त करें ।
4. Trabecular विश्लेषण
-
trabecular हड्डियों के फॉल्ट
- ImageJ सॉफ़्टवेयर खोलें, फिर कोई स्कैन की गई छवि खोलें या आयात करें ।
- क्लिक करें प्लगइंस । BoMomics | Trab विभाजन बटन, और उपयुक्त विश्लेषण पैरामीटर भरें । "प्रारंभ करें", "बाह्यरेखा सीमा", "Trab" सेट करें । हड्डियों "," शोर कमी दीया. "," होल फिलिंग दीया. ", और" Cortical मोटाई दीया. "को क्रमशः 5, ७,२००, 7,000, 6, 12 और 25,.
नोट: "प्रारंभ करें" और "End" निर्दिष्ट trabecular हड्डियों के विभाजन के लिए चयनित स्लाइस रेंज, "रूपरेखा सीमा" के लिए इसी है "चुप" कोर्ट हड्डी "पैरामीटर," शोर कटौती दीया. "" शोर दीया. " पैरामीटर, और "होल दीया." करने के लिए "छेद व्यास भरने." पैरामीटर । "Cortical मोटाई व्यास." बाहरी Cortical हड्डियों को छोड़कर के लिए निर्दिष्ट मोटाई है । "Trab. हड्डियों "trabecular हड्डियों (चित्रा 2), जहां सेटिंग्स विश्लेषण पैरामीटर आदेश की रूपरेखा का उपयोग कर निर्धारित कर रहे है के रूप में चरण 3.5 में वर्णित निकालने के लिए सीमा है । - trabecular फॉल्ट करने के लिए ठीक क्लिक करें । नेत्रहीन Trab फॉल्ट परिणाम विंडो (चित्रा 2बी) में फॉल्ट परिणाम की जाँच करें. निकाली trabecular एक झगड़ा प्रारूप (चित्रा 2बी), जो आगे अंय सॉफ्टवेयर द्वारा विश्लेषण किया जा सकता है में विभाजित trabecular हड्डियों खिड़की में दिखाया हड्डियों को बचाओ ।
-
trabecular वाढते का विश्लेषण.
- ImageJ सॉफ़्टवेयर खोलें, फिर कोई स्कैन की गई छवि खोलें या आयात करें ।
- क्लिक करें प्लगइंस । BoMomics | Trab विश्लेषण बटन, और उपयुक्त विश्लेषण पैरामीटर, जैसे "प्रारंभ करें", "बाह्यरेखा सीमा", "Trab भरें । हड्डियों "," शोर कमी दीया. "," होल फिलिंग दीया. ", और" Cortical मोटाई दीया. "ऊपर वर्णित के रूप में (चित्रा 3ए), जहां सेटिंग्स की रूपरेखा विश्लेषण पैरामीटर आदेश का उपयोग कर निर्धारित किया जाता है के रूप में चरण 3.5 में वर्णित है । "प्रारंभ करें", "बाह्यरेखा सीमा", "Trab" सेट करें । हड्डियों "," शोर कमी दीया. "," होल फिलिंग दीया. ", और" Cortical मोटाई दीया. "को क्रमशः 5, ७,२००, 7,000, 6, 12 और 25,.
नोट: प्लगइन के मुक्त संस्करण में, निर्दिष्ट "प्रारंभ" स्लाइस सूचकांक से शुरू पांच आसंन स्लाइस माप के लिए चयनित कर रहे हैं, जबकि वाणिज्यिक संस्करण में, स्लाइस की एक मनमानी संख्या उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट किया जा सकता है । - माप किए जाने वाले पैरामीटर्स के लिए परिणाम रिपोर्टिंग अनुभाग में एक या अधिक विकल्पों का चयन करें, जहां चयनित क्षेत्र के trabecular बोन वॉल्यूम (बी. वी.), कुल खंड (टीवी), और मोटाई दो-आयामी (2d) या तीन-आयामी रूप से मापा जाता है (3 डी) तीन चेक बॉक्स के माध्यम से चयन के लिए उपलब्ध हैं, अर्थात् "बी. वी. टी. केवल", "2d", और "3 डी" । चेक बॉक्स का चयन करें "2d" और "3 डी", तो क्लिक करें "ठीक है" trabecular विश्लेषण (चित्रा 3A, तालिका 2) प्रदर्शन करने के लिए ।
नोट: जब "बी. वी. टीवी केवल" जाँच की है, "2d" और "3 डी" के चयन की स्थिति की परवाह किए बिना, बी. वी., टीवी, और तीव्रता के कच्चे उपायों की सूचना है, और विभाजित trabecular हड्डियों को बचाया और एक नई विंडो में प्रदर्शित कर रहे हैं, जो और आगे अन्य द्वारा विश्लेषण किया जा सकता है सॉफ्टवेयर. जब "2d" की जांच की है, बी. वी., टीवी, तीव्रता, और मोटाई के कच्चे उपाय दो आयामी प्रत्येक टुकड़ा स्तर पर मापा थाली मॉडल का उपयोग कर रिपोर्ट कर रहे हैं । "3 डी" की जांच की है, तो प्रत्येक voxel के लिए तीन आयामी मोटाई किसी भी मॉडल धारणा के बिना सीधे गणना की है, तो बी. वी., टीवी, तीव्रता, और प्रत्येक टुकड़ा स्तर पर नमूना तीन आयामी मोटाई के कच्चे उपायों की रिपोर्ट कर रहे हैं. कोई चेकबॉक्स चयनित है, तो हालांकि, trabecular हड्डियों पैरामीटर के ऊपर सेट का उपयोग करते हुए विभाजित हैं, लेकिन कोई माप रिपोर्ट किया गया है ।
5. नकली वस्तुओं को बढ़ाता है
- ImageJ सॉफ्टवेयर खोलें, फिर एक नकली छवि खोलें । यहां, एक उदाहरण के रूप में 30 पिक्सल के व्यास के साथ नकली क्षेत्र खुला ।
- Plugins का चयन करें । BoMomics | Trab विश्लेषण बटन और पहले बताए अनुसार उपयुक्त विश्लेषण पैरामीटर भरें । "प्रारंभ", "End", "बाह्यरेखा सीमा", "Trab के लिए डिफ़ॉल्ट मान रखें । हड्डियों ", और सेट" शोर कमी दीया. "," शोर कमी दीया. "," होल फिलिंग दीया. ", और" Cortical मोटाई दीया. "को 0 (चित्रा 3).
नोट: नकली वस्तुओं के लिए, वहाँ कोई अवांछित संकेत शोर है, और कोई इसी cortical गोले हो सकता है. इसलिए, ऐसे मान के लिए पैरामीटर उचित रूप से सेट किया जाना चाहिए (डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स शून्य करने के लिए हैं) । 3d quantifications के लिए, 30 स्लाइस से पहले और बाद में निर्दिष्ट "प्रारंभ" स्लाइस प्लगइन के मुक्त संस्करण का उपयोग संसाधित कर रहे हैं, जबकि केवल "शुरू" और "अंत स्लाइस" द्वारा निर्दिष्ट सीमा में स्लाइस प्लगइन के वाणिज्यिक संस्करण द्वारा विश्लेषण कर रहे हैं. - परिणाम रिपोर्टिंग अनुभाग में, मापन किए जाने वाले पैरामीटर्स के लिए "2d" और "3d" का चयन करें, और नकली ऑब्जेक्ट (तालिका 3) के लिए trabecular विश्लेषण करने के लिए ठीक क्लिक करे ।
6. Trabecular उपायों और डेटा प्रस्तुति के अंशांकन: प्रोफाइल चयनित विश्लेषण क्षेत्र में Trabecular उपायों के वितरण
- स्कैन किए गए डेटासेट से अंशांकन जानकारी प्राप्त करें, माइक्रो-सीटी विक्रेता के निर्देशों के अनुसार.
नोट: केवल बी. वी., टीवी, तीव्रता, और मोटाई के कच्चे उपायों प्लगइन द्वारा सूचित कर रहे हैं । अंय सॉफ्टवेयर द्वारा उत्पंन रिपोर्टों के तुलनीय उपाय प्राप्त करने के लिए, परिणाम अंशांकन वांछित है । - Microsoft Excel खोलें, और रिपोर्ट की गई परिणाम तालिका खोलें । की गणना नपे अस्थि मात्रा (बी. वी.), कुल मात्रा (टीवी), अस्थि खनिज सामग्री (बीएमसी), अस्थि मात्रा अंश (बी. टी. वी./), और अस्थि खनिज घनत्व (बीएमडी) नए एक्सेल कॉलम में रिपोर्ट कच्चे वी. वी., और तीव्रता मूल्यों के अनुसार निम्न भाव का उपयोग कर.
- नोट: स्कैनिंग रिज़ॉल्यूशन (रिज़ॉल्यूशन, µm), ग्रे स्केलिंग (स्केलिंग), घनत्व इकाइयों (एमजी HA/cm3), घनत्व ढलान (ढलान), और घनत्व अवरोधन (अवरोधन) स्कैन किए गए माइक्रो-सीटी छवि या मेटा फ़ाइलों, जैसे Scanco ISQ फ़ाइल से निकाला जा सकता है । इसलिए, नपे उपाय निम्नानुसार गणना कर रहे हैं:
लगता है कि बी. वी., टीवी और तीव्रता के कच्चे उपाय हैं, बी. वी.सी और टीवीसी नपे मूल्यों, संकल्प, स्केलिंग, ढलान, अवरोधन माइक्रो-सीटी छवियों के अंशांकन फ़ाइलों से कर रहे हैं ।
बी. वी. सी = बी.ए . × संकल्प3 [माइक्रोन3]
टी वीसी = टी वी × संकल्प3 [माइक्रोन3]
//टी वी = बी. वी. ÷ टीवी
बीएमसी = (तीव्रता ÷ स्केलिंग × ढलान-बी. एम. × अवरोधन) × संकल्प3 × 10-12 [एमजी हा]
बीएमडी-बीएमसी ÷ टी वीसी × 1012 [एमजी HA/3] - Microsoft Excel सॉफ़्टवेयर (आरेख 4) का उपयोग करके स्लाइस लेयर (X) के लिए अंशांकन किए गए उपायों (Y) के लिए XY (स्कैटर) प्लॉट बनाएं ।
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Representative Results
trabecular विश्लेषण प्लगइन स्वचालित रूप से खंड और सटीकता के साथ trabecular हड्डियों मात्रा के लिए डिज़ाइन किया गया है. शुरू में, अस्थि बाहरी सीमा का पता चला है और delineated एक छेद भरने के आपरेशन के बाद जहां अस्थि बाहरी cortical के गोले के भीतर किसी भी छेद भर रहे हैं । फिर एक कटाव आपरेशन बाहरी cortical हड्डियों को बाहर करने के लिए किया जाता है और खंड trabecular हड्डियों मिलता है । अंत में, खंड क्षेत्र में trabecular हड्डियों के उपाय quantified हैं ।
के रूप में माइक्रो-सीटी छवियों स्वाभाविक शोर कर रहे हैं, विभाजन पूर्वनिर्धारित मनमाना मापदंडों का उपयोग अक्सर सही है हड्डी बाहरी सीमाओं की पहचान करने में विफल । यह संतोषजनक विभाजन मापदंडों का चयन करने के लिए पैरामीटर संयोजन का एक बहुत कोशिश करने के लिए कठिन और श्रम गहन है. इसलिए, एक पैरामीटर रूपरेखा प्लगइन निर्धारित सीमा में एक के बाद एक पैरामीटर बदलने के लिए स्वचालित रूप से संतोषजनक पैरामीटर संयोजन है, जो भी हड्डी के एक समूह के लिए मानकों का एक आम सेट का चयन की सुविधा का चयन करने में सहायता प्रदान की जाती है नमूने. चित्र 1 A अच्छा सेगमेंटेशन पैरामीटर्स की रूपरेखा के लिए उपयोग की गई सेटिंग दिखाता है । जब cortical अस्थि थ्रेशोल्ड (कोर्ट की हड्डी) के लिए पैरामीटर, (सीमा) की सीमा की सीमा, और हर कदम पर दहलीज (कदम) के लिए वृद्धि राशि निर्दिष्ट कर रहे हैं, थ्रेसहोल्ड की सीमा की एक श्रृंखला के लिए तैयार कर रहे हैं । बाद में, शोर और छेद मूल्यों की एक श्रृंखला इसी तरह इसी मापदंडों की स्थापना के द्वारा उत्पंन कर रहे हैं । अंत में, trabecular हड्डियों सभी संभव पैरामीटर संयोजनों के लिए एक समय में एक मापदंडों को बदलने के द्वारा वर्गीकृत कर रहे हैं । चित्र 1 B भिंन पैरामीटर संयोजनों के लिए प्रतिनिधि सेगमेंटेशन परिणाम दिखाता है । जाहिर है, कुछ पैरामीटर संयोजन एक हड्डी की बाहरी सीमाओं delineating पर दूसरों की तुलना में बेहतर कर रहे हैं, और एक से अधिक पैरामीटर संयोजन संतोषजनक फॉल्ट परिणाम से पता चलता है. दृश्य विभाजन परिणाम की जांच करने के बाद, संतोषजनक विभाजन के लिए पैरामीटर मान को profiling परिणाम तालिका (तालिका 1) से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है ।
trabecular हड्डियों के उपाय करने के लिए, trabecular विभाजन और विश्लेषण किया जाता है । चित्र 2 A trabecular फॉल्ट के लिए सेटिंग संवाद दिखाता है, जहां चयनित क्षेत्र में trabecular हड्डियों को सेगमेंट और निकाला जाता है (चित्र 2B), और आपूर्ति किए गए पैरामीटर्स का उपयोग करके सेगमेंट परिणाम स्लाइस-बाय-स्लाइस चेक किया जा सकता है नेत्रहीन. इसके बाद, trabecular हड्डियों संतोषजनक मापदंडों (चित्रा 3ए) के साथ विश्लेषण कर रहे हैं । रिपोर्टिंग विकल्प के चयन की स्थिति के आधार पर, अस्थि मात्रा (बी. वी.) के कच्चे quantifications, कुल मात्रा (टीवी), ग्रे मूल्यों की राशि (तीव्रता), और या तो दो आयामी या तीन आयामी मापा मोटाई (तालिका 2) रिपोर्ट कर रहे हैं । अंत में, अंशांकन जानकारी स्कैन किए गए माइक्रो-सीटी डेटासेट से निकाली जाती है और बी. के. वी., टी. वी., बीएमसी, बी. टी. और बीएमडी के उपायों को परत के खिलाफ चयनित विश्लेषण क्षेत्र परत-दर-परत में उनके वितरण की रूपरेखा के बाद गणना की जाती है स्थितियां (चित्र 4) ।
प्लगइन का एक गुणवत्ता नियंत्रण सुविधा के रूप में, नकली वस्तुओं के ठहराव का समर्थन किया है. ज्ञात आयामों के साथ सिमुलेट मानक वस्तुओं सैद्धांतिक मूल्यों या अंय सॉफ्टवेयर से उपायों के साथ तुलना के लिए प्लगइन द्वारा quantified हैं, ऐसे वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर माइक्रो सीटी मशीनों या BoneJ14के साथ आपूर्ति के रूप में, एक मुक्त खुला स्रोत प्लगइन अस्थि छवि विश्लेषण के लिए । नकली वस्तुओं का विश्लेषण करने के लिए, शोर सेटिंग्स शून्य करने के लिए सेट कर रहे हैं, के रूप में नकली छवियों किसी भी शोर के बिना उच्च गुणवत्ता वाले चित्र माना जाता है. विभिन्न मोटाई के साथ वस्तुओं नकली थे और परिणाम दिखाए जाते हैं (चित्रा 3, तालिका 3). अनुकरणीय मानक 2d वस्तुओं के लिए, जैसे हलकों, चौकों और आयतों, क्षेत्र के लिए सटीक मूल्यों (टीवी या बी. वी.) और मोटाई (तालिका 3) रिपोर्ट कर रहे हैं । 3 डी वस्तुओं के लिए, क्यूब्स, क्षेत्रों, और cuboids के लिए सटीक मोटाई उपायों की रिपोर्ट कर रहे हैं, हालांकि, सिलेंडर के लिए मोटाई के पास voxels के लिए सही नहीं है बेलन दोनों सिरों के पास, जबकि सिलेंडरों के बीच स्लाइस में voxel मोटाई बिल्कुल के रूप में कर रहे है भविष्यवाणी. इस अंतर्निहित मोटाई माप एल्गोरिथ्म की एक विशेषता है, जिसमें प्रत्येक वस्तु के लिए voxel की मोटाई सबसे बड़ा क्षेत्र है, या इस voxel शामिल है और पूरी तरह से अंदर है जो सबसे बड़ा घन, की ओर लंबाई के व्यास द्वारा निर्धारित किया जाता है ऑब्जेक्ट. इसलिए, विभिंन क्षेत्रों और cubes के बने वस्तुओं की मोटाई सही मापा जा सकता है, जबकि सिलिंडरों केवल मध्यम टुकड़ा त्रिज्या में सही मापा जा सकता है-दूरी दोनों सिरों से दूर ।
चित्र 1 : पैरामीटर विश्लेषण की रूपरेखा के प्रतिनिधि परिणाम । (A) पृष्ठ सेटिंग पैरामीटर । (B) पैरामीटर विश्लेषण के प्रतिनिधि परिणाम । कुछ पैरामीटर संयोजन हड्डियों की बाहरी सीमाओं का पता लगाने के लिए दूसरों की तुलना में बेहतर हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।
चित्र 2 : trabecular फॉल्ट विश्लेषण के प्रतिनिधि परिणाम. (A) पृष्ठ सेटिंग पैरामीटर । (B) विभिंन परतों पर trabecular हड्डियों के प्रतिनिधि विभाजन परिणाम । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।
चित्र 3 : Trabecular विश्लेषण. (A) पृष्ठ सेटिंग पैरामीटर । (B) नकली 2d ऑब्जेक्ट्स के प्रतिनिधि परिणाम । (ग) 3d वॉल्यूम व्यूअर द्वारा विज़ुअलाइज़ की गई नकली 3d ऑब्जेक्ट्स के प्रतिनिधि परिणाम । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।
चित्र 4 : चयनित विश्लेषण क्षेत्र में trabecular अस्थि उपायों का वितरण. क्षैतिज अक्ष का विश्लेषण क्षेत्र में प्रारंभिक स्लाइस परत करने के लिए सापेक्ष दूरी का प्रतिनिधित्व करता है । Y-अक्ष में मान विश्लेषण क्षेत्र में trabecular उपायों पर तुले हुए हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।
| टुकड़ा | बाह्यरेखा सीमा | रव कमी दिाया. | होल फिलिंग दीया । |
| 4 | 5200 | 0 | 10 |
| 147 | 5200 | 2 | 20 |
| 361 | 7200 | 6 | 16 |
| 539 | 8000 | 10 | 20 |
तालिका 1: पैरामीटर विश्लेषण की रूपरेखा के प्रतिनिधि परिणाम ।
तालिका 2: trabecular विश्लेषण के प्रतिनिधि परिणाम ।
| ऑब्जेक्ट | आयाम | वॉल्यूमb | सरफेससी | मोटाई |
| वर्ग | 200 X 200 | 40000 | के लिए | २०० |
| आयत | 200 X 100 | 20000 | छत्तीसगढ | 100 |
| सर्किल | दीया: 200 | ३१४२८ | के लिए | २०० |
| घन | 30 x 30 x 30 | 27000 | ५०४८ | 30 |
| घनाभ | 80 x 40 x 30 | ९६००० | १३००८ | 30 |
| क्षेत्र | दीया: 30 | १४३२८ | ३९४४ | 30 |
| बेलनd | दीया: 30; एच: 100 | ७१६०० | १२८०० | २७.८४ |
| बेलनe | दीया: 30; एच: 100 | ५१५५२ | ९५५२ | 30 |
| एक: परिणाम कच्चे voxels में हैं । दीया: व्यास; ज: ऊंचाई । | ||||
| b: वॉल्यूम (3d) या क्षेत्र (2d) । | ||||
| c: सतह (3d) या परिधि (2d) । | ||||
| d: 1 स्लाइस से Measurs के लिए 100 स्लाइस विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है । | ||||
| ई: टुकड़ा से Measurs 15 टुकड़ा करने के लिए 85 विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है । | ||||
तालिका 3: ठहराव परिणाम के लिए अनुकरणीय ऑब्जेक्ट्स ।
अनुपूरक फाइल 1. नमुना वाढ. इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए कृपया यहां क्लिक करें.
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Discussion
इस अध्ययन trabecular हड्डियों, जो स्वचालित है, कुशल है, और उपयोगकर्ता के अनुकूल विश्लेषण के लिए एक ImageJ प्लगइन का वर्णन । प्लगइन का भी उपयोग किया जा सकता है किसी भी 2d या 3 डी वस्तु के लिए परत के क्षेत्रों के द्वारा परत के उपाय, मात्रा, और मोटाई । वर्तमान में, प्रत्येक trabecular पैरामीटर के लिए केवल एक मापा मान मानक माइक्रो-सीटी विश्लेषण द्वारा प्रत्येक नमूने के लिए रिपोर्ट किया गया है, जो पूरी तरह से चयनित विश्लेषण क्षेत्र में मापा इकाई की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता । वर्णित प्लगइन प्रत्येक नमूने के लिए प्रत्येक पैरामीटर की परत-दर-परत रिपोर्ट करता है, जो पूरी तरह से चयनित विश्लेषण क्षेत्र में मापा पैरामीटर की वितरण जानकारी रखता है, और इसलिए अधिक उन्नत और संवेदनशील सांख्यिकीय ऐसे डेटा का विश्लेषण करने के लिए दृष्टिकोण लागू होते हैं ।
मानक के साथ, अर्द्ध स्वचालित हाथ-चक्कर फॉल्ट विधि, अलग हाथ के बीच पर्याप्त भिन्नता-चक्कर स्लाइस ऑपरेटर पूर्वाग्रह8,9,10के साथ मनाया गया, एक और अधिक वर्दी वारंट और trabecular विभाजन के लिए स्वचालित विधि । इसके विपरीत स्कैनिंग पृष्ठभूमि और हड्डी बाहरी सीमा के बीच अधिक से अधिक है, बाहरी सीमा सहायता trabecular फॉल्ट प्लगइन द्वारा किया जाता है, जहां हड्डी की बाहरी सीमा स्वचालित रूप से सटीकता के साथ पता लगाया जा सकता है जब उचित थ्रेशोल्ड, नॉइज़ और होल सेटिंग्स प्रदान की गई हैं । विभाजन पैरामीटर के निर्धारण की सुविधा के लिए, पैरामीटर संयोजनों की एक श्रेणी का विश्लेषण क्षेत्र से एक प्रतिनिधि स्लाइस का उपयोग कर एक के बाद एक फ़ाइल है, और संतोषजनक विभाजन परिणाम नेत्रहीन की जांच कर रहे हैं । बाद में, trabecular हड्डियों के साथ फाइल्ड मापदंडों का विश्लेषण कर रहे हैं । उचित विभाजन पैरामीटर सेट कर रहे हैं, और प्लगइन सफलतापूर्वक अलग हड्डी anabolic एजेंटों के साथ इलाज बाहर femurs चूहे से trabecular हड्डियों का विश्लेषण करने के लिए लागू किया गया है5, reproducible परिणाम एक ही छवि के लिए रिपोर्ट कर रहे हैं बिना ऑपरेटर पूर्वाग्रह ।
प्लगइन वर्तमान में केवल एक समय में एक नमूना प्रक्रिया कर सकते हैं । यदि कई नमूने छवि में मौजूद हैं, तो सभी नमूने बिना किसी भेदभाव के एकल वस्तु के रूप में quantified जाते हैं. इसलिए, एक से अधिक नमूने एक ही नमूना ट्यूब में एक साथ स्कैन कर रहे हैं, तो प्रक्रिया की आवश्यकता है । ठहराव outputs पिक्सेल गिनती या ग्रे मूल्यों, जो मैंयुअल रूप से उचित अंशांकन जानकारी का उपयोग कर नपेed किया जाना चाहिए के कच्चे उपाय कर रहे हैं ।
इस प्रोटोकॉल में सबसे महत्वपूर्ण कदम trabecular विश्लेषण के लिए उपयुक्त मापदंडों का चयन है । आम तौर पर, अस्थि नमूनों के समूहों परिणाम तुलनीय बनाने के लिए समान फॉल्ट मापदंडों का उपयोग कर विश्लेषण कर रहे हैं. ऐसी स्थिति में, यह सुनिश्चित करने के लिए ध्यान रखा जाना चाहिए कि सभी नमूनों के लिए सेगमेंटेशन परिणाम विज़ुअल रूप से आगे विश्लेषण किए जाने से पहले संभावित त्रुटियों के लिए जांचे जाते हैं.
इस तकनीक का एक प्रमुख सीमा है कि शोर में कमी सेटिंग्स cortical हड्डियों के लिए ही एक हड्डी की बाहरी सीमा के चक्कर लगाने के लिए लागू कर रहे हैं, लेकिन निकाले trabecular हड्डियों पर नहीं । विभिंन फ़िल्टरिंग रणनीतियों के रूप में रिपोर्ट किया गया है15 के रूप में trabecular विश्लेषण के लिए इष्टतम विभिंन परिस्थितियों में, कोई भी फिल्टर सभी छवि नमूनों के लिए अच्छा है । इसलिए, trabecular हड्डियों के ठहराव से पहले कोई निर्मित निस्पंदन कदम में है । अंतर्निहित छवि निस्पंदन के साथ सॉफ्टवेयर द्वारा उत्पादन के साथ संगत होना करने के लिए, निकाले trabecular हड्डियों इसी तरह पहले विभिन्न इमेजिंग उपकरणों का उपयोग कर संसाधित किया जा सकता है, और फिर बाद में प्लगइन द्वारा ImageJ और quantified में आयात. इसके अलावा, विभिंन छवि स्वरूपों विभिंन सूक्ष्म सीटी विक्रेताओं द्वारा उत्पंन होते हैं, और उनमें से ज्यादातर या आयात नहीं किया जा सकता है सीधे ImageJ द्वारा खोला, इस प्रकार आगे विश्लेषण के लिए ImageJ में विभिंन छवि प्रारूपों के आयात के लिए मॉड्यूल वांछित हैं । एक और सीमा है कि चयन रेंज के सिरों के पास स्लाइस में 3d मोटाई सही नहीं है अगर वस्तुओं का हिस्सा चयन रेंज है, जो किसी भी उपलब्ध 3 डी ठहराव संकुल के लिए भी सही है, इसलिए, स्लाइस की एक बड़ी रेंज के बाहर है quantified होना चाहिए, और केवल चयनित स्लाइस के मध्य भाग आगे विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किया जाना चाहिए । इस तरह के एक दृष्टिकोण ही उपलब्ध हो सकता है जब मापा मात्रा परत दर परत की रिपोर्ट के रूप में इस प्लगइन में दिखाया गया है, लेकिन माप के लिए नहीं है कि केवल एक ही मूल्य चयन रेंज में प्रत्येक quantified पैरामीटर के लिए सूचना दी है ।
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Disclosures
वस्तु मोटाई को बढ़ाता है की अंतर्निहित एल्गोरिथ्म के लिए एक पेटेंट दायर किया गया है । लेखक दूसरों के साथ सहयोग bomomics.com मुक्त संस्करण plugins है, जहां परामर्श और छवि विश्लेषण की सेवाओं को बढ़ाता है अनुरोध पर उपलब्ध कराई गई है होस्टिंग वेबसाइट दर्ज की गई ।
Acknowledgments
यह काम आंशिक रूप से अनुदान NFSC ८११७०८०६ द्वारा समर्थित किया गया था । लेखक को स्कैन की मदद और चूहे femurs का विश्लेषण करने के लिए Stomatology, वुहान विश्वविद्यालय के स्कूल के माइक्रो सीटी कोर सुविधा का शुक्रिया अदा करना चाहूंगा ।
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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