Method Article

Kritik Boyutlu Kemik Defektlerinde Kullanıcı Tanımlı İlgi Bölgesi için Boylamsal Mikro Bilgisayarlı Tomografi Görüntü Analizi

DOI:

10.3791/67904

⸱

June 24th, 2025

 ,  ,  ,  , 
1Department of Biomedical Engineering, University of Rochester, 2Center for Musculoskeletal Research, Department of Orthopaedics, University of Rochester Medical Center, 3Department of Translational Biomedical Science, University of Rochester Medical Center, 4Department of Orthopaedics, University of Rochester Medical Center

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Uzunlamasına bir in vivo sıçan radyal kusur modelinde kullanıcı tanımlı bir ilgi bölgesini (ROI) analiz etmek için bir yöntem sunuyoruz. Bu yöntem, daha önce mikrobilgisayarlı tomografi (μCT) tarama görüş alanı, numune oryantasyonu ve iskelenin temel varlığındaki varyasyonlarla sınırlı olan farklı iskeleler arasında karşılaştırmalı analiz yapılmasını sağlar.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Kemik hacminin mikro bilgisayarlı tomografi (μBT) görüntüleme analizi, uzunlamasına in vivo çalışmalarda kemik rejenerasyon potansiyelini ve sonuçlarını araştırmak için gerekli bir kantitatif araçtır. Kemik segmentasyonu için yerleşik yöntemler, tüm kemik μCT segmentasyonu ve karmaşık anatomik yapıların hizalanması için görselleştirme yazılımı kullanır. Bu segmentasyon protokolleri, segmentasyon, hizalama ve analiz için sağlam, yüksek doğruluklu bir yöntem sağlar, ancak kullanıcı tanımlı ilgi alanı (ROI) analizi yetenekleri sınırlıdır. Kritik boyutlu bir kemik defektini çevreleyen kullanıcı tanımlı ROI kemik hacmi analizine izin vermek için bu yöntemleri genişleten bir protokol sunuyoruz. Kusuru çevreleyen kullanıcı tanımlı yatırım getirisi, in vivo boylamsal çalışmalar için zaman içinde analiz edilebilir. Burada, her biri bir polikaprolakton (PCL) kontrol iskelesi ile implante edilmiş üç benzersiz sıçan örneğinin μCT görüntülerini araştırıyoruz. Modeller, uzunlamasına bir çalışma boyunca kritik büyüklükteki bir kusuru çevreleyen bir yatırım getirisini ölçme yeteneğini göstermek için 0 ve 6 haftalık zaman noktalarında üç kullanıcı (2 deneyimli ve 1 acemi) tarafından analiz edilir.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Kritik büyüklükteki kemik defektleri, ortopedik tedavi yönetiminde önemli klinik zorluklar oluşturmaktadır. ASTM F2721'e göre, kritik büyüklükteki bir kusur, ilgilenilen kemiğin çapının 1.5 ila 2 katı uzunluğunda bir kusur olarak karakterize edilir1. Bu defektlerin onarımı geleneksel olarak, prosedürel masraflar, ikincil ameliyatların ilişkili riskleri ve gerekli kemik grefti hacmi ile sınırlı otolog ve allojenik transplantasyonların kullanılması yoluyla olmuştur2. Mevcut kemik rejenerasyon teknikleri, mekanik özelliklerini, biyouyumluluklarını, biyoaktivitelerini, anjiyojenik potansiyellerini ve bozunma profillerini optimize ederek hem osteokondüktif hem de osteoindüktif etkiler üretmek için tasarlanmış allojenik ve ksenojenik iskelelerin kullanımına odaklanmaktadır 3,4,5. İncelenen biyomalzemeler, biyoseramik ve biyopolimerlerden metallere ve diğer kompozit malzemelere kadar geniş bir yelpazede incelenmektedir6. Bu biyomalzemelerin varyasyonları, kemik rejenerasyon iskeleleri olarak potansiyellerini sorgulamak için hem in vitro hem de in vivo olarak test edilir.

μCT, kemirgen modellerindekemik morfolojisi, yapısı ve mikro yapısının değerlendirilmesi için non-invaziv, yüksek doğruluklu görüntüleme için altın standarttır 7,8,9. Bu görüntüleme yöntemi, kırık iyileşme modellerinde kemik rejenerasyonunun uzunlamasına, in vivo ilerlemesini değerlendirmek için tanımlanmıştır10. μCT taramalarındankortikal ve trabeküler kemiğin miktar tayinini standardize etmek için yöntemler geliştirilmiştir 9. Yarı otomatik segmentasyon iş akışları, karmaşık anatomik yapılara sahip tüm kemik segmentasyonu için ticari olarak mevcut görselleştirme yazılımı kullanılarak geliştirilmiştir11. Bu yöntemler, standartlaştırılmış, tekrarlanabilir sonuçlar üretmek için farklı deneyim düzeylerindeki kullanıcılar için basitleştirilmiş, ulaşılabilir yöntemlere olanak tanır. Bununla birlikte, bu yöntemler, kullanıcı tanımlı yatırım getirisini araştırma yeteneklerinde sınırlı kalmaktadır.

Burada, görselleştirme yazılımı kullanarak uzunlamasına in vivo sıçan modelleri için kritik boyutlu bir kemik defektini çevreleyen kullanıcı tanımlı ROI kemik hacmi analizine izin vermek için mevcut yöntemleri genişleten bir protokol sunuyoruz. Boylamsal çalışmanın haftaları arasında tutarlı bir hizalama ve ROI seçim yöntemi oluşturmak, sağlam bir protokolün geliştirilmesi için çok önemliydi. Katı modellerin tutarlı bir şekilde yönlendirilmesini sağlamak için sonraki haftaların hizalanması için temel olarak bir başlangıç zaman noktası kullanılır. Bu hizalama sağlandığında, kritik boyuttaki kusuru kapsayan, üst üste bindirilmiş katı modellerden karşılık gelen μCT görüntü dilimleri seçilebilir. Tutarlı yatırım getirisi, yalnızca dilim konumu aracılığıyla değil, aynı zamanda bölge içindeki dilim sayısının karşılaştırılması yoluyla da doğrulanır. Temel modelden seçilen yatırım getirisi daha sonra sonraki haftalarda tekrarlanabilir ve karşılaştırmalı, nicel analize olanak tanır.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma için uzunlamasına μBT görüntüleri, polikaprolakton (PCL) bazlı bir iskele ile tedavi edilen yetişkin dişi Charles River SASCO-SD sıçanlarında 3 mm kritik radyal defektlerden 0. ve 6. haftalarda toplandı. Tüm hayvan kullanımı, Rochester Üniversitesi Hayvan Kaynakları Komitesi (UCAR) tarafından onaylanan protokollere uygun olarak gerçekleştirildi. μCT görüntü toplama işlemi Scanco Medical VivaCT 40 kullanılarak gerçekleştirildi.

NOT: Bu protokoldeki birincil adımlar μCT görüntü segmentasyonu, hizalama, ROI seçimi ve kırpma ve analiz ve görselleştirme olarak ayrılmıştır (Şekil 1). μCT görüntü segmentasyonu protokolü Kenney ve ark. (2022)11.

figure-protocol-1
Şekil 1: Özet iş akışı şeması. Protokol adımları temel olarak görüntü segmentasyonu, model hizalaması, ROI seçimi ve hacim analizi olarak ikiye ayrılır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

1. μCT görüntü segmentasyonu

  1. Görüntüleri yazılım içinde açma
    1. Amira yazılımını (bundan böyle görselleştirme yazılımı olarak anılacaktır) başlatın ve Açık Veri'yi seçin. Açılır pencerede, dosyalar .dcm başlangıç zaman noktasını seçmek için istediğiniz klasör dizinine gidin. Tüm görüntüleri seçmek için CTRL+A tuşlarına basın ve Görüntüleri Aç'ı tıklatın.
    2. Bir açılır pencere, açılan görüntü veri seti hakkında bilgi görüntüler; Devam etmek için Tamam'ı tıklayın.
    3. Ölçeklendirme ile ilgili bir uyarı görünecektir. Devam etmek için Float'a Dönüştür'e (varsayılan seçenek) tıklayın.
    4. Veri kümesi simgesi Proje Görünümü bölümünde görünecektir. Veri kümesinin adını değiştirmek için, veri kümesi simgesine bir kez tıklayın ve F2 tuşuna basın; İstenen ad girildikten sonra Tamam'a tıklayın. Taramayı tanımlamak için bir adlandırma modeli oluşturun (örneğin, 'Kemik İskelesi Malzemesi' - 'WKX').
  2. μCT Görüntüsünü filtreleme ve eşikleme
    1. Proje Görünümü bölümüne yüklenen görüntülerle, 2B yönlendirmeleri ve dilimleri görüntülemek için Orto Dilim varsayılan 2B görüntüleyiciye tıklayın. Sağdaki görüntüleme penceresinde bir 2D görselleştirme görünecektir.
    2. Görüntüleri 3B olarak görselleştirmek için veri kümesine sağ tıklayın, Volume Rendering'i arayın ve seçin. Volume Rendering için Özellikler bölümünde, Colormap alt eşiğini 2500 olarak ayarlayın ve Enter'a basın.
      NOT: 2D ve 3D, sırasıyla Ortho Slice veya Volume Rendering'in yanındaki mavi kareye tıklanarak açılıp kapatılabilir. Sağdaki görüntüleme penceresi için, çubuğun üst kısmında birden fazla görünüm seçeneği mevcuttur. Bunlar, görüntüyü taşımak, döndürmek veya yakınlaştırmak/uzaklaştırmak için farklı araçları içerir; görüntü yönünü XY, XZ ve YZ görünümlerine değiştirmek için araçlar ve basit ölçümler için araçlar.
    3. Gerektiğinde, bazı veri kümeleri, ilgilenilen bölgenin dışındaki yapıların veya verilerin Birim Düzenlemesi kullanılarak kaldırılmasını gerektirebilir. Bir Birim Düzenlemesi eklemek için, veri kümesine sağ tıklayın, Birim Düzenleme'yi arayın ve seçin.
    4. Proje Görünümü bölümünde Volume Edit'e tıklayın. Özellikler bölümünde, Araç'ın sağındaki ilk açılır pencereden TabBox'ı seçin.
    5. Korunacak bölgeleri seçerken, Etkileşim imlecini (görüntüleme penceresinin üst çubuğu boyunca uzanan sivri imleç simgesi) kullanarak yeşil köşeleri tıklayıp sürükleyerek TabBox'ı ayarlayın. TabBox'ın ayarlanması, kaldırılacak bölgeleri belirlemek için alternatif görünümlerin (XY, XZ veya YZ) kullanılmasını gerektirebilir.
    6. TabBox korunacak bölgeyi çevreledikten sonra, yapıtı veya verileri TabBox'ın dışına kaldırmak için Dışını Kes'i seçin. Proje görünümünde yeni, değiştirilmiş bir veri kümesi oluşturulur.
    7. Birim İşleme dizesini tıklatın ve özgün veri kümesinden değiştirilen veri kümesine sürükleyin. Bu, görüntüleme penceresinde görüntülenen görüntüyü değiştirilmiş veri kümesine değiştirecektir. Volume Rendering için Özellikler bölümünde, Colormap alt eşiğini 2500 olarak ayarlayın ve Enter'a basın.
    8. Değiştirilen verilere sağ tıklayın, Medyan Filtresi'ni arayın ve seçin. Medyan Filtresi'nin Özellikler bölümünde, Yorumlama için 3D'yi seçin ve Uygula'ya tıklayın. Bu, Proje Görünümü bölümünde yeni bir filtrelenmiş (.filtered) veri kümesi oluşturur.
    9. Filtrelenmiş verilere sağ tıklayın, Etkileşimli Eşikleme'yi arayın ve seçin. Etkileşimli Eşikleme için Özellikler bölümünde, Önizleme Türü için 3D'yi seçin, Yoğunluk Aralığı için alt değeri 2500 olarak ayarlayın ve Uygula'ya tıklayın. Bu, Proje Görünümü bölümünde yeni bir eşikli (.thresholded) veri kümesi oluşturur.
    10. Birim İşleme dizesini tıklayın ve değiştirilen veri kümesinden eşikli veri kümesine sürükleyin. Etkileşimli Eşiklemeyi kapatın ve Ses Seviyesini açın (kapalıysa).
  3. μCT Görüntüsünü Bölümlere Ayırma
    1. Filtrelenmiş veri setine tıklayın ve ardından menü çubuğunun altındaki Segmentasyon'a tıklayarak Segmentasyon sekmesine geçin. Segmentasyon sekmesindeki denetimler Proje sekmesindekilere benzer.
      NOT: Segmentasyon sekmesinde görüntüleme penceresiyle ilgili bazı ek araçlar vardır. Görüntüleme penceresinin üst köşesinde, görüntünün görüntüleme penceresini doldurması için kullanılabilecek bir +/- yakınlaştırma düğmesi vardır. Görüntü, görüntüleme penceresinin alt kısmındaki sol/sağ kaydırma çubuğu kullanılarak görüntüleme penceresinde ortalanabilir. Bu kaydırma çubuğunun üzerinde, μCT veri dilimleri arasında hareket etmek için ikinci bir kaydırma çubuğu bulunur.
    2. Segmentasyon sekmesinin uygun şekilde ayarlandığından emin olmak için, Segmentasyon Düzenleyicisi bölümünün altında Görüntü, filtrelenmiş veri kümesine ayarlanır ve Etiket alanı eşikli veri kümesine ayarlanır. Materials (Malzemeler) bölümünün altında, Material (Malzeme) adlı Material (Malzeme) üzerine çift tıklayın ve bu ismi Bone (Kemik) olarak değiştirin.
    3. Yeni bir etiket alanı oluşturmak için Segmentasyon Düzenleyicisi altında Yeni'ye tıklayın. Açılır pencerede, bunu daha önce olduğu gibi benzer bir adlandırma kuralı (örneğin, 'Kemik İskelesi Malzemesi' - 'WKX' - İşaretleyiciler) kullanarak ve İşaretçiler olarak yeniden adlandırın ve Tamam'ı tıklayın.
    4. Görüntünün sagital veya koronal düzlem görünümünü görüntülemek için alternatif görünümleri (XY, XZ veya YZ) kullanarak 2B görüntüleme penceresini ayarlayın.
    5. İlgi alanlarını belirlemek için Seçim bölümündeki fırça, kement, değnek ve eşiği kullanın. Bu protokol için fırça aracını seçin. Fırça aracının boyutunu ayarlayın; Genel olarak, orta büyüklükte bir işaretçi iyi çalışır.
    6. Görüntü yığınını, yarıçap kemiğinin görünmeye başladığı ilk dilime ayarlayın. Bu, hangi hacimlerin yarıçap ve ulnaya ait olduğunu ve ne zaman başladıklarını belirlemek için dilimler arasında birden çok kez hareket etmeyi gerektirebilir.
    7. Dilim tanımlandıktan sonra, imleci bu kemik parçasının etrafında tıklayıp sürükleyerek çizmek için fırça imlecini kullanın. İmlecin çizildiği yerde kırmızı bir çizgi görünecektir. Kemiğin dışına değil, kemik bölümünün içine çizin; Bu, görselleştirme yazılımının iki kemik arasında ayrım yapmasına yardımcı olacaktır.
    8. Dilimler arasında hareket etmeye ve yarıçapın etrafında çizmeye devam edin. Genel olarak, görüntü yığınının orta bölümü aracılığıyla, her 20-30 görüntü diliminde bir çizimler yapılabilir. Görüntü yığınının sonu boyunca veya kritik boyuttaki kusuru çevreleyen, kemik içeri veya dışarı kaybolurken görselleştirme yazılımına yardımcı olmak için her 5-10 görüntü diliminde bir çizimler yapın.
    9. Yarıçapın tam uzunluğu tamamlandıktan sonra, menü çubuğu açılır menüsünde Seçim, Doldur ve ardından Tüm Dilimler'e tıklayın. Bu, fırça aracıyla yapılan tüm çizimleri dolduracaktır. Bunlar artık ana hatlar yerine kırmızı ile gölgeli olarak görünecektir.
    10. Menü çubuğu açılır menüsünde Seçim ve Enterpolasyon'a tıklayın. Bu, yapılan çizimlere dayalı olarak tüm dilimler boyunca yarıçap kemiğinin gölgeli bölgelerini dolduracaktır.
      NOT: Bu bazen kemiğin bazı bölümlerini kaçıracaktır. Devam etmeden önce, genel olarak kemiği tanımladığından emin olmak için tüm dilimleri kaydırın. Kemiğin bir bölümü atlanmışsa, eksik bölümü çevreleyen birkaç dilim üzerinde bu bölgenin etrafında daire çizmek için fırça aracını kullanın ve yukarıdaki iki adımı tekrarlayın (1.3.9 ve 1.3.10).
    11. Yarıçap tam olarak tanımlandıktan sonra, Malzemeler bölümünün altında, İçeride adlı Malzemeye çift tıklayın ve bunu Yarıçap olarak yeniden adlandırın.
    12. Bunu bir malzeme olarak eklemek için Seçim bölümünün altında bulunan Ekle (+) sembolüne tıklayın. Yarıçap şimdi görüntüleme penceresinde ana hatlarıyla belirtilmiştir. Devam etmeden önce Malzemeler bölümündeki Yarıçap malzemesi için Kilit simgesine tıklayın; Bu, bu malzemede herhangi bir değişiklik yapılmamasını sağlayacaktır.
    13. Aynı işlemi Ulna kemiği için de tamamlayın. Malzemeler bölümünde, yeni bir malzeme oluşturmak için Ekle'ye tıklayın. Yeni malzemeye çift tıklayın ve adını Ulna olarak değiştirin.
    14. Ulna kemiği için 1.3.6 ile 1.3.12 arasındaki adımları tekrarlayın.
    15. Hem Radius hem de Ulna kemikleri için adımları tamamladıktan sonra, Malzemeler bölümündeki Radius malzemesi için Kilit simgesine tıklayarak Radius'un kilidini açın. Menü çubuğunun altındaki Proje'ye tıklayarak Proje sekmesine geçin. Artık Proje Görünümü bölümünde filtrelenmiş veri kümesine uygulanan İşaretçiler adlı bir veri kümesi vardır.
    16. Filtrelenmiş veri setine sağ tıklayın ve İşaretleyici Tabanlı Havza İç İşareti (Görüntü Segmentasyonu) için arama yapın ve seçin. Özellikler bölümünde, açılır menülere tıklayarak, Veri'yi filtrelenmiş veri kümesi olarak, İşaretçiler'i işaretçi veri kümesi olarak ve ikili maske'yi eşikli veri kümesi olarak ayarlayın ve uygula'ya tıklayın.
    17. Proje Görünümü bölümünde bir .grown dosyası oluşturulur. Görüntüleme penceresindeki yarıçap ve ulna kemiğinin segmentasyonunu görselleştirmek için Birim İşleme dizesini eşikli veri kümesinden .grown veri kümesine tıklayın ve sürükleyin.
    18. .grown dosyasını 8 bit'e dönüştürmek için .grown veri kümesine tıklayın ve Görüntü Türünü Dönüştür'ü arayın ve seçin. .grown dosyası 16 bit'ten 8 bit'e dönüştürülecektir.

2. Hizalama

  1. Eksen hizalama ve yarıçap ve ulna'nın çıkarılması
    NOT: Mevcut model başlangıç zaman noktasıysa, tüm adımların tamamlanması gerekir. Aksi takdirde, bu bölüme 2.1.4 adımından başlayın. Yarıçapın enine bir dilimine izin vermek için, ilk zaman noktası modeli Orto Dilim düzlemine dik olarak hizalanmalıdır; Bu model, sonraki haftaların hizalaması için temel teşkil edecektir.
    1. Proje Görünümü bölümünde, Orto Dilimini açın (kapalıysa) ve ardından .grown veri kümesine tıklayın. Özellikler bölümünde, Dönüştürme Düzenleyicisi simgesine tıklayın. Interact imlecini kullanarak, Orto Dilimi yarıçap boyunca enine bir dilim oluşturacak şekilde yeşil eksen hizalama noktalarına tıklayarak yarıçap ve ulna'nın açısını ayarlayın.
    2. Bu uyumlu hale getirildikten sonra, bu dönüşümü kaydetmek için yeni bir veri kümesi oluşturulması gerekir. .grown veri kümesine sağ tıklayın, Dönüştürülmüş Görüntüyü Yeniden Örnekle'yi arayın ve seçin.
    3. Dönüştürülen Görüntüyü Yeniden Örnekle'ye tıklayın ve Özellikler bölümünde Verileri .grown veri kümesine, Enterpolasyonu En Yakın Komşuya, Modu Genişletilmiş, Koru'yu Voksel Boyutuna ve Doldurma değerini 0 olarak ayarlayın. Uygula'ya tıkladığınızda yeni bir .transform veri kümesi oluşturulur.
    4. Birleşik segmentasyon modelinden yarıçapı ve ulnayı çıkarmak için .transform veri kümesine sağ tıklayın, Etiketi Ayıkla'yı arayın ve seçin.
    5. Özellikler bölümündeki Etiketi Ayıkla'ya tıklayın, Etiketler'i .transform veri kümesine, Etiket Kimliği'ni 1'e ve İkiliye Aktar'a Aktar'ı işaretleyin. Uygula'ya tıkladığınızda bir Sonuç veri seti oluşturulur.
    6. Birim İşleme dizesini .grown veri kümesinden tıklatın ve Sonuç veri kümesine sürükleyin. Sonuç veri setine tıklayın ve dosyayı yeniden adlandırmak için F2 tuşuna basın (örneğin, 'Kemik İskelesi Malzemesi' - 'WKX' - Yarıçap).
    7. Ulna için 2.1.4 ile 2.1.6 arasındaki adımları yineleyerek Etiket Kimliği'ni 2 olarak ayarlayın ve Ulna için Sonuç dosyasını yeniden adlandırın.
  2. Boylamsal görüntüleri dosya kaydetme ve açma
    NOT: Mevcut model başlangıç zaman noktasıysa, tüm adımların tamamlanması gerekir. Aksi takdirde, bu bölüme 2.2.2 adımından başlayın.
    1. İlk zaman noktası dosyasını kaydetmek için, menü çubuğundaki açılır menüde Dosya, Projeyi Farklı Kaydet ve Dosya Dizini Konumunu Ayarla'ya tıklayın. Kaydetme türünü bir Amira Projesi ve veri dosyaları (pack & go) (*.hx) dosyası olarak ayarlayın ve dosyayı ana sürüm olarak adlandırın (örneğin, 'Kemik İskelesi Malzemesi'_ 'WKX' MASTER).
    2. İlk zaman noktası ana dosyasını açın (henüz açık değilse) ve menü çubuğundaki açılır menüden Dosya, Projeyi Farklı Kaydet ve Dosya Dizini Konumunu Ayarla'ya tıklayarak bir kopyasını kaydedin. Kaydetme türünü bir Amira Projesi ve veri dosyaları (paketle ve çalıştır) (*.hx) dosyası olarak ayarlayın ve dosyayı adlandırın (örneğin, 'Kemik İskelesi Malzemesi'_ 'WK0' ve 'WKX'). Bu dosya, ana dosyanın üzerine yazmadan ilk zaman noktasını sonraki haftalarla karşılaştırmak için kullanılacaktır.
    3. Yeni karşılaştırma dosyasında, Proje Görünümü bölümünde Verileri Aç'ı tıklatarak karşılaştırma zaman noktası için görüntüleri açın. Açılır pencerede, dosyalar .dcm başlangıç zaman noktasını seçmek için istediğiniz klasör dizinine gidin. Tüm görüntüleri seçmek için CTRL+A tuşlarına basın ve Görüntüleri Aç'ı tıklatın.
    4. Bir açılır pencere, açılan görüntü veri seti hakkında bilgi sağlayacaktır; Devam etmek için Tamam'ı tıklayın.
    5. Ölçeklendirme ile ilgili bir uyarı görünecektir. Devam etmek için Float'a Dönüştür'e (varsayılan seçenek) tıklayın.
    6. Veri kümesi simgesi Proje Görünümü bölümünde görünecektir. Veri kümesinin adını değiştirmek için, veri kümesi simgesine bir kez tıklayın ve F2 tuşuna basın; İstenen ad girildikten sonra Tamam'a tıklayın. Taramayı tanımlamak için bir adlandırma modeli oluşturulabilir (örneğin, 'Kemik İskelesi Malzemesi' - 'WKX').
  3. Model hizalama
    NOT: Bu işlem, radius kemik segmentasyonlarının hizalanmasını tartışacaktır. İhtiyaca göre ulnaya da aynı işlem uygulanabilir. Her iki kemiği aynı anda hizalamayın; Bu, doğru hizalama ile ilgili sorunlara neden olacaktır.
    1. Başlangıç zaman noktası Volume Rendering'den herhangi birini kapatın. Görüntüleme Penceresinde görüntülenen hiçbir şey yok.
    2. Karşılaştırma (sonraki hafta) veri kümesine sağ tıklayın, Ortho Slice'ı arayın ve seçin.
    3. Sağlanan adım numaraları için ek notları izleyerek bölüm 1'i (adım 1.2'den başlayarak), bölüm 2'yi (adım 2.1) tekrarlayın. Bu bölümlerin tamamlanmasının ardından adım 2.3.4'te devam edin. Bu bölümlerin tamamlanması, bir sonraki haftanın veri setinin segmentasyonunu üretecek ve yarıçap ve ulna kemiklerini çıkaracaktır.
    4. Ayıklanan radius kemiği için karşılaştırma (sonraki hafta) veri kümesine sağ tıklayın, Görüntü Kayıt Sihirbazı'nı arayın ve öğesini seçin. Özellikler bölümünde, ayıklanan radius kemiği için karşılaştırma haftası veri kümesi olarak Veri'yi , ayıklanan radius kemiği için ilk zaman noktası veri kümesi olarak Referans'ı ayarlayın.
    5. Görüntü Kayıt Sihirbazı Eylemleri bölümünde, Adım 1 / 4 için Atla'yı tıklatın. Adım 2 ve 3/4 için, Interact imlecini kullanarak TabBox'ı hem başlangıç zaman noktası hem de karşılaştırma haftası veri kümeleri arasındaki ortak bölgeye ayarlayın ve her adımın ardından Eylem altında Uygula'yı tıklayın. Adım 4/4 için, Metrik'i Korelasyon olarak, Dönüştürme'yi Sert olarak ve Ön Hizalama'yı Temel Eksenleri Hizala olarak ayarlayın ve Eylem altında Uygula'ya tıklayın.
    6. Veri kümeleri hizalandıktan sonra, ayıklanan yarıçap kemiği için karşılaştırma (sonraki hafta) veri kümesine sağ tıklayın ve Dönüştürülen Görüntüyü Yeniden Örnekle'yi arayın ve seçin. Özellikler bölümünde, ayıklanan yarıçap kemiği için karşılaştırma haftası veri kümesi olarak Veri'yi, En Yakın Komşuya Enterpolasyon'u, Genişletilmiş Mod'u, Voksel Boyutuna Koru'yu ve Dolgu Değerini 0'a ayarlayın ve Uygula'ya tıklayın. Karşılaştırma veri kümesi için yeni bir .dönüştürülmüş veri kümesi oluşturulur.

3. ROI seçimi ve kırpma

NOT: Kritik boyuttaki kırığın etrafındaki dilim numaralarını belirlemek için önce ROI Kırpma'yı tamamlayın. Bu dilim numaraları belirlendikten sonra, bunlar gerektiğinde ulna için aynı zaman noktasında kullanılabilir. Bu işlem için, modele uygulandıktan sonra kırpma işlemi geri alınamaz.

  1. İlgilenilen bölge mahsulü
    1. İlk zaman noktası için Orto Dilimi'ne tıklayın ve açın ve Verileri , çıkarılan yarıçap için başlangıç zaman noktası veri setine ayarlayın. Yönlendirmeyi , düzlem yarıçap kemiğinden enine bir kesim verecek şekilde ayarlayın.
    2. Özellikler bölümündeki Dilim Numarası kaydırma çubuğunu kullanarak, kritik boyutlu kusuru çevreleyen proksimal ve distal dilim konumlarını belirlemek için dilim numarasını değiştirin. Her iki dilim için, kırığın radius kemiğinin diyafizi ile buluştuğu en distal ve proksimal dilimi belirleyin. Dilim numarasını belgeleyin; Bu numara her model için değişecektir.
    3. Karşılaştırma haftası için Orto Dilimi'ne tıklayın ve açın ve Verileri , çıkarılan yarıçap için ilk zaman noktası veri setine ayarlayın. Yönlendirmeyi, düzlem yarıçap kemiğinden enine bir kesim verecek şekilde ayarlayın.
    4. Özellikler bölümündeki Dilim Numarası kaydırma çubuğunu kullanarak ve distal Orto Dilimi'ni gösteren ilk zaman noktası veri kümesiyle, karşılaştırma haftası dilim numarasını, ilk zaman noktasının distal dilimiyle hizalanacak şekilde değiştirin. Görselleştirme yazılımı, hizalama için görsel bir kontrol sağlar; Dilimler çakıştığında, görüntüleme penceresinde tek bir dilim olarak görünürler.
    5. Karşılaştırma haftası veri kümesinin distal dilimi için dilim numarasını not edin. Proksimal dilim için 3.1.4 adımını yineleyin.
      NOT: Ek bir kontrol olarak, hem başlangıç hem de karşılaştırma haftası veri setleri için proksimal ve distal dilim arasındaki farkı belirleyin. Bu değerler, tutarlı bir şekilde boyutlandırılmış bir yatırım getirisini gösteren eşdeğer olmalıdır.
    6. Çıkarılan yarıçap için başlangıç zaman noktasına tıklayın. Özellikler bölümünde, Kırpma Düzenleyici aracına tıklayın.
    7. Kırpma Düzenleyicisi açılır penceresinde, minimum ve maksimum değerleri uygun X, Y veya Z alanına girin (Görüntüleme Penceresi, bunlar girildikçe ROI'yi değiştirecektir). Değerler girildikten sonra Tamam'a tıklayın. Veri seti, giriş ROI'sine kırpılacaktır.
    8. Karşılaştırma haftası veri seti için 3.1.7 adımını tekrarlayın.

4. Analiz ve görselleştirme

  1. Hacim analizi
    1. İlk zaman noktası veri kümesinin hacmini belirlemek için, çıkarılan yarıçap için dönüştürülmüş başlangıç zaman noktası veri kümesine sağ tıklayın, Malzeme İstatistikleri'ni arayın ve seçin. Özellikler bölümünde, Veri'yi ayıklanan yarıçap için dönüştürülen ilk zaman noktası olarak ayarlayın ve Seç'i Malzeme Olarak ayarlayın ve Uygula'ya tıklayın. Yeni bir . İlk zaman noktası veri seti için MaterialStatistics veri seti oluşturulacaktır.
    2. Tıkla . Çıkarılan yarıçap için başlangıç zaman noktası için MaterialStatistics veri seti ve Özellikler penceresinde Elektronik Tablo Gösterisi'ne tıklayın. Özellikler Penceresi'nin üzerindeki Tablolar sekmesine tıklayın. Bu sekmede, çıkarılan yarıçap için kırpılan ilk zaman noktası veri kümesinin hacmi gösterilir.
    3. Ayıklanan yarıçap için karşılaştırma haftası veri kümesi için 4.1.1 ve 4.1.2 adımlarını yineleyin. Tablo sekmesinde, ilk zaman noktası ve karşılaştırma haftası, tıklanabilecek ayrı sekmelere sahip olacaktır.
  2. Veri kümelerinin görselleştirilmesi
    1. Kemik hacmindeki değişikliği görselleştirmek için, çıkarılan yarıçap için karşılaştırma haftasına dönüştürülmüş veri kümesine sağ tıklayın, Aritmetik'i arayın ve seçin. Aritmetik'e tıklayın ve Özellikler penceresinde, çıkarılan yarıçap için karşılaştırma haftasına dönüştürülmüş veri seti olarak Giriş A'yı ayarlayın, çıkarılan yarıçap için ilk zaman noktası veri seti olarak Giriş B'yi ayarlayın, Giriş C'yi KAYNAK YOK olarak ayarlayın, Sonuç Türünü Giriş A olarak ayarlayın, Seçeneği işaretlemeden bırakın, Sonuç Kanallarını giriş A gibi ayarlayın, ve İfade'yi A-B olarak ayarlayın.
    2. Sonuç veri setine tıklayın ve dosyayı yeniden adlandırmak için F2 tuşuna basın (örneğin, 'Kemik İskelesi Malzemesi' - 'WKX' - Kemik Değişimi). Bu sonuç veri kümesine sağ tıklayın, Yüzey Oluştur'u arayın ve seçin. Yüzey Oluştur'a tıklayın ve Özellikler penceresinde Uygula'ya tıklayın ve açılır pencerede Devam'a tıklayın. Yeni bir .surf veri kümesi oluşturulur.
    3. .surf veri kümesine sağ tıklayın, Yüzey Görünümü'nü arayın ve öğesini seçin. Aritmetik sonucun Yüzey Görünümü, Görüntüleme penceresinde gösterilecektir.
    4. Yüzey Görünümü'nün rengini değiştirmek için, Proje Görünümü penceresinde Yüzey görünümüne tıklayın ve ardından Özellikler penceresinde Renkler açılır menüsüne tıklayın ve Sabit'i seçin. Renk Haritası'na tıklayın ve tercih edilen rengi atayın.
    5. İlk hafta veri kümesindeki kemik hacmi değişimini görüntülemek için .transform veri kümesine sağ tıklayın, Etiketi Ayıkla'yı arayın ve seçin. Etiketi Ayıkla'ya tıklayın ve Özellikler bölümünde, Etiketler'i .transform veri kümesine, Etiket Kimliği'ni 1'e ve İkiliye Aktar'a Aktar'ı işaretli olarak ayarlayın. Uygula'ya tıkladığınızda bir Sonuç veri seti oluşturulur. Sonuç veri setine tıklayın ve dosyayı yeniden adlandırmak için F2 tuşuna basın (örneğin, 'Kemik İskelesi Malzemesi' - 'WKX' - Tam - Yarıçap).
    6. Bu sonuç veri kümesine sağ tıklayın, Yüzey Oluştur'u arayın ve seçin. Yüzey Oluştur'a tıklayın ve Özellikler penceresinde Uygula'ya tıklayın ve açılır pencerede Devam'a tıklayın. Yeni bir .surf veri kümesi oluşturulur.
    7. .surf veri kümesine sağ tıklayın, Yüzey Görünümü'nü arayın ve öğesini seçin. Aritmetik sonucun Yüzey Görünümü, Görüntüleme penceresinde gösterilecektir.
    8. Yüzey Görünümü'nün rengini değiştirmek için, Proje Görünümü penceresinde Yüzey görünümüne tıklayın ve ardından Özellikler penceresinde Renkler açılır menüsüne tıklayın ve Sabit'i seçin. Renk Haritası'na tıklayın ve tercih edilen rengi atayın.
    9. Ek haftalarla devam etmek için adım 2.2.2'ye dönün.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Her biri bir polikaprolakton (PCL) iskelesi ile tedavi edilen üç benzersiz sıçan modelinin μCT görüntüleri, olumlu sonuçları göstermek için araştırıldı. Zaman noktaları boyunca boylamsal bir etüdün analizi, toplanan katı modellerin bir ROI seçilmeden ve kırpılmadan önce hizalanmasını gerektirir. Bu yeteneği birkaç hafta boyunca göstermek için, 0. ve 6. haftalarda toplanan katı modeller ortak bölgeler kullanılarak hizalandı (Şekil 2).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Kemik hacmi değişiminin ölçülmesi, uzunlamasına in vivo çalışmalarda kemik rejenerasyon potansiyelini ve sonuçlarını araştırmak için çok önemlidir. Bu protokol, kullanıcı tanımlı bir ilgi alanı (ROI) belirlemek için sistematik bir yaklaşım sağlayan, yerleşik μCT görüntü segmentasyon yöntemleri11 üzerine kuruludur. Bu teknik, in vivo sıçan çalışmaları için kemik iskelesi implant etkinliğinin analizinde kritik öneme sahiptir. Yerleşik protokoller

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarların ifşa edecek herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Mevcut süreçler üzerine eğitim ve bu sürecin geliştirilmesindeki tartışmalar için Mark Kenney'e ve Rochester Üniversitesi Biyomekanik ve Multimodal Doku Görüntüleme Merkezi'nden Lindsay Schnur'a teşekkür etmek istiyoruz. Bu çalışma NIH/NIAMS'TAN hibelerle desteklenmiştir: H.A.A. (R01AR07061, P50AR072000 ve P30AR069655) ve V.Z.Z (T32GM007356, T32GM152318 ve T32AR076950).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Amira 3DFEI SAS, Thermo Fisher Scientific'in bir parçasısürüm 2024.1MicroCT görüntülerinin segmentasyonu için kullanılan program.
Grafik Pedi PrizmasıGraphPad Yazılım LLCsürüm 10.0.3 (217)Grafik geliştirme için kullanılan program.
R İstatistik Yazılımıİstatistiksel Hesaplama için R Vakfıv4.4.0 (24.04.2024)ICC analizini gerçekleştirmek için kullanılan program.
Scanco Tıbbi VivaCT 40Scanco MedikalNAmicroCT görüntülerinin toplanması için kullanılan microCT tarayıcı.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. ASTM Standard F-2721-09. Standard Guide for Pre-clinical in vivo Evaluation in Critical Size Segmental Bone Defects. , ASTM International. West Conshohocken, PA. (2023).
  2. Amini, A. R., Laurencin, C. T., Nukavarapu, S. P. Bone tissue engineering: recent advances and challenges. Crit Rev Biomed Eng. 40 (5), 363-408 (2012).
  3. Ghassemi, T., et al. Current concepts in scaffolding for bone tissue engineering. Arch Bone Jt Surg. 6 (2), 90-99 (2018).
  4. Tang, G., et al. Recent trends in the development of bone regenerative biomaterials. Front Cell Dev Biol. 9, 665813(2021).
  5. Battafarano, G., et al. Strategies for bone regeneration: from graft to tissue engineering. Int J Mol Sci. 22 (3), 1128(2021).
  6. Ghelich, P., et al. (Bio)manufactured solutions for treatment of bone defects with emphasis on US-FDA regulatory science perspective. Adv Nanobiomed Res. 2 (4), 2100073(2022).
  7. Kim, Y., Brodt, M. D., Tang, S. Y., Silva, M. J. MicroCT for scanning and analysis of mouse bones. Methods Mol Biol. 2230, 169-198 (2021).
  8. Wang, F., et al. Methods for bone quality assessment in human bone tissue: a systematic review. J Orthop Surg Res. 17, 174(2022).
  9. Bouxsein, M. L., et al. Guidelines for assessment of bone microstructure in rodents using micro-computed tomography. J Bone Miner Res. 25, 1468-1486 (2010).
  10. Wee, H., Khajuria, D. K., Kamal, F., Lewis, G. S., Elbarbary, R. A. Assessment of bone fracture healing using micro-computed tomography. J Vis Exp. (190), e64262(2022).
  11. Kenney, H. M., et al. A high-throughput semi-automated bone segmentation workflow for murine hindpaw micro-CT datasets. Bone Rep. 16, 101167(2022).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Micro Computed TomographyBone Volume AnalysisLongitudinal ImagingRegion Of InterestCritical Sized DefectBone RegenerationImage RegistrationPolycaprolactone ScaffoldVolume QuantificationRat Bone Model

Related Articles