Name: Segmentasyon ve Mürin Obezite Modelleri Yağ Hacimleri ölçümü X-ray Bilgisayarlı Tomografi Kullanımı (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-04-04T13:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 9 s
Description: Öğrenin, farelerde yağ hacimlerini X-ray BT taraması ile invaziv olmayan şekilde görüntüleme ve ölçme yöntemini. Bu teknik, obezite araştırmalarında uzunlamasına çalışmalara olanak tanır.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Biz sıcak bu proje için mali destek için Notre Dame Görüntüleme Entegre Tesisi (NDIIF) ve Carestream Health teşekkür ederiz.

1. Hayvanlar <ol><li> Sonuçlar, aşağıdaki rapor için, üç, dört fare C57BL/6J B6.V-Lep ob / J fareleri Jackson Laboratories (Bar Harbor, Ana, USA) elde edildi. B6.V-Lep ob / J farelerde obezite erken modellerinden birini temsil eden ve aktif araştırılmış kalır. B6.V-Lep ob / J fareler artmış adiposit büyüklüğü ve sayısı ile karakterize bir fenotip sergilemek ve yabani tip farelere oranla üç kat daha fazla ağırlığa ulaşabilen. Burada 7,8, B6.V-Lep ob / J farelerde olumlu olarak istihdam edildi BT bazlı yağ içeriği ölçümleri için Albira BT sisteminin uygulanabilirliğini göstermek için bir obez fenotip için kontrolü. </li><li> Hayvanların yaklaşık 12 haftalık ulaştığında görüntüleme yapıldı. (B6.V-Lep ob / J farelerde Obezite tezahür yaş 4 hafta sonra) olduğunu. </li><li> Fareler Isofluorane (% 2.5 akış hızı) ile anestezi uygulandı ve görüntüleme için bir burun konisi kurulumu ile% 2.5 altında tutulmaktadır. Birimals Albira görüntü istasyonu ile birlikte verilen standart sıçan yatak (M2M Imaging Inc Cleveland, OH) eğilimli yerleştirilmiştir. Uzuvlar düzgün bir BT edinimi için gövde yanal yerleştirilmiştir. </li><li> Görüntü alımı tamamlandıktan sonra, farelerin burun konisi kaldırılır ve ayaktan kadar bir kurtarma kafesine geri döndü. </li></ol> 2. Görüntü Alma ve İmar <ol><li> Görüntü satın Albira BT sistemi (Carestream Moleküler Görüntüleme, Woodbridge, CT) kullanılarak yapılmaktadır. Fareler Isofluorane (% 2.5 akış hızı) ile anestezi uygulandı ve görüntüleme için bir burun konisi kurulumu ile% 2.5 altında tutulmaktadır. Devralmalar 600 projeksiyonları kullanılarak, 115 mm uzunluğunda bir yatağa tarama yapıldı. X-ışını kaynağı 200 uA ve 45 kVp geriliminin bir akım ayarlanır ve sertleşmesine ışını bir 0.5 mm Al filtre kullanıldı. </li><li> BT ayarları için yaklaşık radyasyon derin doz eşdeğeri 220 mSv idi ve sığ doz eşdeğeri 357,4 mSv idi. Budozda 20 kat rapor daha düşük LD50 değerlerine bitti. 9 </li><li> Görüntüler &quot;Standart&quot; parametreleri kullanarak Albira Suite 5.0 Reconstructor üzerinden FBP (Filtreli Arka Projeksiyon) algoritması kullanılarak yeniden inşa edilir. Bu kombine satın alma ve yeniden yapılanma ayarları, 125 mikron izotropik vokseller ile nihai bir görüntü elde Bütün hayvanlar analiz için yeterli sayılır. Detaylı bölgeye özgü analizi için, 35 mikron izotropik vokseller ile rekonstrüksiyon 90 mikron nihai bir çözüm için seçilebilir. </li></ol> 3. Image Analysis Görüntü analizi PMOD (PMOD Teknolojileri LTD, Zürih, İsviçre) analiz yazılımı kullanılarak yapılır. Görüntüler toplam hacim yoğunluk-ilk doku ve yağ hacmine göre PMOD bölümlenmiş vardır. 3.1 Görüntüler hesaplama taleplerini en aza indirmek için analiz için azalabilir. <ol><li> Azaltmak için, ana Görünüm sekmesine gidin. </li&gt; <li> Araçlar&gt; azaltın. </li><li> 2 2, 2 Y X seçeneğini seçin, ve Z. </li><li> Değiştirin kontrol edin. </li><li> Çalıştır&#39;ı seçin. </li></ol> Mesaj: azaltma tamamlandıktan sonra ekranlarda &quot;kutusunu değişecek Sınırlayıcı&quot;. 3.2 Görüntüler sonraki hacim-of-ilgi (VOI) analizi için yatak ve burun konisi unsurları ortadan kaldırmak için kamufle edilebilir. <ol><li> Maskelemek için, Düzlemler gidin, Düzenler, Dönmeler, Ayna, 3D İşaretçiler&gt; Uçaklar ve Düzenleri. </li><li> Göster uçağı Z seçin. </li><li> Z düzleminde burun konisi gidin. </li><li> Ana VOI sekmesini seçin&gt; vertices çizin. </li><li> Hayvan etrafında faiz getirisi (ROI) bir bölge çiz burun hariç yatak ve burun konisi. </li><li> SeçmekGerçek ROI kopyalayın. </li><li> Sonraki dilim taşıyın ve burun ilgili uçakları ile tampon ROI yapıştırın. </li><li> Gerekirse İB&#39;leri ayarlamak için Edit Tepe Grubu kullanın. </li><li> Burun konileri ötesinde ilk uçakları ROI Sil&#39;i seçin. </li><li> Burun konileri ötesinde ilk uçakları hayvan çevresi (hayvan yatağı hariç) kapsayacak şekilde yeni bir VOI oluşturun. </li><li> VOI Araçlar&gt; Maskeleme &amp; Cebir gidin. </li><li> Sağlanan diyalog kutusunda -1000 girin. </li><li> Seçilen VOIs düğmesi dışında Maske voksellerden seçin. </li></ol> Iletisi: &quot;. Irreversible veri işlem Devam etmek istiyor musunuz?&quot; görüntülenir. <ol start="14"><li> Evet seçeneğini seçin. </li><li> Düzlemler gidin, Düzenler, Dönmeler, Ayna, 3D İşaretçiler&gt; Uçaklar &amp; Layçıkışları. </li><li> Tüm uçak göster seçeneğini seçin. </li><li> Bütünlüğü için VOI inceleyin. </li><li> Kaydet seçeneğini seçin. </li><li> Çözümle olarak kaydet. </li><li> Dosya adı öneki değiştirin. </li></ol> 3.3 Birinci segment toplam hayvan birimi için resim: <ol><li> Araçlar&gt; Dış seçin. </li><li> Segmentasyon onay kutusunu işaretleyin. </li><li> -300 Ila 3500 (abdominal yağ-bölge yoğunluk aralığında elde edilen yoğunluk aralığı referans) bir dizi girin. </li><li> Segmentasyon Çalıştır&#39;ı seçin. </li><li> Segmentasyon bütünlüğünü inceleyin. </li><li> Tamam seçeneğini seçin. </li><li> ROI Kaldır &#39;ı seçin. </li><li> VOI istatistikleri seçin. </li></ol> Dolaylı istatistikleri toplam hacmi temsil eder. <ol start="9"><li> Bildirilen ses kaydedin. </li&gt; </ol> 3.4 Sonraki segment yağ hacmi için görüntü: <ol><li> Yağ hacimli segmentasyon için olmayan parçalı maskeli Resme geri dön. </li><li> Maskeli kaydedilen veri dosyasını yüklemek için) Yük penceresinde Çözümle kutusunu işaretleyin. </li><li> Araçlar&gt; Dış seçin. </li><li> Segmentasyon onay kutusunu işaretleyin. </li><li> -50 -200 Bir dizi girin. </li><li> Segmentasyon Çalıştır&#39;ı seçin. </li><li> Segmentasyon bütünlüğünü inceleyin. </li><li> Tamam seçeneğini seçin. </li><li> VOI istatistikleri seçin. </li></ol> Rapor istatistikleri yağ hacmi temsil eder. <ol start="10"><li> Bildirilen ses kaydedin. </li><li> Kaydet seçeneğini seçin. </li><li> Çözümle olarak kaydet. </li><li> Dosya adı öneki değiştirin. </li></ol><sTrong&gt; İsteğe Bağlı: cilt / periferik yoğunluğu kalırsa, aşağıda &quot;Erozyon ve dilatasyon&quot; protokol VOI analiz için bu bölgelerde ortadan kaldırmak için yapılabilir. <ol><li> Araçlar&gt; Dış seçin. </li><li> Morfolojik onay kutusunu işaretleyin. Morfolojik görünümü görüntülenir. </li><li> Erozyon seçin. </li><li> Tamam seçeneğini seçin. </li><li> Araçlar&gt; Dış seçin. </li><li> Morfolojik onay kutusunu işaretleyin. Morfolojik görünümü görüntülenir. </li><li> Genleşme seçin. </li><li> Tamam seçeneğini seçin. </li></ol> 4. CT Görüntüler Görselleştirme 4.1 VolView v3.2 (Kitware, Clifton Park, NY, ABD) segmente görüntülerin 3D render görsel ekranlar oluşturmak için kullanılmıştır. <ol><li&gt; biçiminde analiz belirlenen CT verilerini açın. </li><li> Pop-up pencerede varsayılan ayarları kullanın. </li><li> Eklentileri menüsünü açın. </li><li> Programı altında, birimleri birleştirme seçin. </li><li> Birleştir Bileşenleri işaretini kaldırın. </li><li> İkinci Giriş Ata&#39;yı tıklatın. </li><li> İkinci giriş için bölütlü yağ veri seçin. </li><li> Pop-up pencerede varsayılan ayarları kullanın. </li><li> Plug-in Uygula&#39;yı tıklatın. </li><li> Konu bir fare büyük görmek için çift tıklayın Cilt görünümü penceresi. </li></ol> Renk / Opacity sekmesini 4.2 dön. Bileşeni açılan kutudan düzenlenmekte olduğunu hangi veri seti anlamına gelir. İki sürgü sekmesinin altında bulunan ve değerleri 0 ile 1 kullanarak, yerleşim içinde yer alan her bir bileşenin veri göreceli parlaklığı belirler. Bileşeni 1, th içine CT, bir renk düzeni gri kullanmayı tercih eder. Rengini değiştirmek için: <ol><li> Skaler Renk eşleme bölümü, renk sürgüleri birini çift tıklatın. </li><li> Bir kaydırma kaldırmak için, kutunun dışına sürükleyin. </li><li> Yeni bir sürgü eklemek için kaydırıcıyı alanı içinde herhangi bir yeri tıklatın. </li><li> Sürgülerden birini çıkarın. </li><li> Sol renk sürgüsünü siyah (skalar değer (S) = -19.000) olun. </li><li> Doğru renk sürgüsünü beyaz ((S) = 15000) olun. </li><li> Skaler Saydamlık haritalama kutusunda, kutusunu tıklatarak Yeni bir nokta oluşturmak. Bu pencere üç noktadan toplam verecektir. </li><li> Orta noktası için ~ -3000 için (S) olarak değiştirin ve Opacity (O) değeri 0. </li><li> Pencerenin sağ üçüncü noktasını seçin. </li><li> Yaklaşık 32000 (S) değiştirin ve <stron.25 g&gt; Ç. </li><li> Birinci nokta, solda her yerde Opacity değerini 0 olarak ayarlanır kadar uzun olabilir. </li><li> Yağ görünümünü düzenlemek gerekir bileşeni iki, değiştirin. </li><li> Çift tıklayarak ve yanlış-renk haritası kırmızı yağ sola (H) kaydırıcıyı Hue kaydırarak kırmızı renk sürgüleri her değiştirin. Başka çok az yağ görünümünü ayarlamak için gerekli olmalıdır. </li></ol> CT, yağ ve bindirme gösteren üç panelli rotasyon film oluşturmak için 4.3: <ol><li> Size bakacak şekilde arka dik konuma konu fare tıklayın ve sürükleyin. </li><li> Komponent Ağırlıkları altında, iki 0 sadece BT gösterilecek Bileşen değerini ayarlayın. </li><li> İnceleme&gt; Kamera tıklayın. </li><li> Çerçeveler fo bir dizi seçmekr rotasyon film (mevcut durum için, biz &quot;36&quot; seçti). </li><li> 360 derece dönme X değerini değiştirin. </li><li> Oluştur&#39;u seçin. </li><li> Pop-up iletişim kutusunda, CT adlı yeni bir klasör oluşturun ve dönme görüntüleri bir dizi çıktı, hangi tiff formatında kaydedin. </li><li> Tek tek klasör içine, her zaman bunların tasarrufu, bu yağ görüntü için adım yanı sıra, üste konan yağ / CT görüntü için tekrarlanır. </li></ol> 4.4 ImageJ v 1.43u VolView çıkış görüntüleri kullanarak bir dönme film dosyası oluşturmak için kullanılmıştır. <ol><li> ImageJ, Dosya&gt; İçe Aktar&gt; Görüntü Sırası seçin. </li><li> BT klasöründe ilk görüntü seçin. Yazılım otomatik olarak diğer dosyaları tespit etmek ve bir yığın olarak açılacaktır. </li><li> Yağ ve bindirme dizileri açmak için tekrarlayın. </li><li> Çözümle altında ROI yöneticisini açın&gt; Araçlar&gt; ROIYöneticisi. </li><li> Gereksiz arka plan pikseller hariç tabi fare etrafında bir ROI çizin. </li><li> ROI yöneticisi olarak, ROI eklemek için Ekle öğesini tıklatın. </li><li> Farklı bir görüntü dizisi seçin. </li><li> ROI yöneticisi, resim uygulamak için ROI tıklayın. Bu şekilde, kırpılan yığınlarının her mükemmel bir maç olacak. </li><li> ROI tüm yığınları üzerinde olduğunda, ROI içinde sağ tıklayın. </li><li> Çoğalt&#39;ı seçin. </li><li> Resmin geri kalanından ayırmak için ROI Yinelenen Yığın Kutusu seçin. </li><li> Büyük resim yığınlarının kapatın. </li><li> Her üç görüntü dizileri için bu yordamı yineleyin. </li><li> Mesajı Image&gt; Yığınlar&gt; Araçlar&gt; birlikte yığınları birleştirmek için birleştirin. </li><li> Stack 1 BT seçin. </li><li> Stack 2 Fat seçin. </li><li<html> &gt; Yineleyin ve Stack 1 ve Stack 2 Overlay için kombine Yığınları seçin. </li><li> Resim penceresinin sol alt köşesinde Oyun seçerek önizleme olabilir üç panel, görüntü döndürme yığını şimdi var. </li><li> AVI olarak film kaydetmek için Dosya&gt; Farklı kaydet ...&gt; AVI ... </li><li> Kaydet&#39;i tıklayın. </li></ol> 5.. Temsilcisi Sonuçlar Üç WT (C57BL/6J) fareler ve dört obez (B6.V-Lep ob / J) fareler için Sonuçları Albira BT sistemi kullanan yağ / toplam hacim oranı ölçümleri bir temsilcisi burada örnek olarak bildirilmiştir. Aşağıdaki Şekil 1, bir temsilci sağlar obez farelerin BT görüntülerinin segmentasyon (yani toplam hacim ve yağ hacmi) için VolView v3.2 ile oluşturulan Gösterilebilecek. 0/3680fig1.jpg &quot;/&gt; Şekil 1.. Temsilcisi CT yağ için parçalı görüntüler. Gri tonlamalı (A) Obez fare (B6.V-Lep ob / J) BT toplam hacmi, kırmızı (B) yağ hacmi, ve (C) görüntü birleştirme. Gri tonlamalı (D) WT fare (C57BL/6J) BT toplam hacmi, kırmızı (E) yağ hacmi, ve (F) görüntü birleştirme. Toplam hacmi, yağ hacimleri ve hesaplanan yağ / toplam hacim oranları, her WT fare ve her obez fare için Tablo 1&#39;de bildirilmiştir. WT grubu ve obez grup için ortalama / total yağ hacim oranı sırasıyla 0.09 ve 0.42 (Şekil 2). Obez farelerin karşı WT fareler için / total yağ hacim oranları (p = 0.001) anlamlı bir fark bulunmuştur. <table border="1"><tbody><tr><td> WT (C57BL/6J) </td><td> Toplam (cm 3) </td><td> Yağ (cm 3) </td><td> Toplam / Yağ Oranı </td><td> Obez (B6.V-Lep ob </)&gt; / sup </td><td> Toplam (cm 3) </td><td> Yağ (cm 3) </td><td> Toplam / Yağ Oranı </td></tr><tr><td> Hayvan 1 </td><td> 28.79 </td><td> 3.00 </td><td> 0.10 </td><td> Hayvan 1 </td><td> 66.25 </td><td> 26.75 </td><td> 0.40 </td></tr><tr><td> Hayvan 2 </td><td> 33.25 </td><td> 3.05 </td><td> 0.09 </td><td> Hayvan 2 </td><td> 61.15 </td><td> 26.31 </td><td> 0.43 </td></tr><tr><td> Hayvan 3 </td><td> 30.30 </td><td> 2.63 </td><td> 0.09 </td><td> Hayvan 3 </td><td> 64.19 </td><td> 25.7 </td><td> 0.40 </td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td> Hayvan 4 </td><td> 54.25 </td><td> 23.78 </td><td> 0.44 </td></tr></tbody></table> Tablo 1. Toplam hacmi, yağ hacmi,ve WT ve obez farelerin için yağ / toplam hacim oranları. Toplam ve yağ hacimleri PMOD VOI analizi kullanılarak parçalı görüntüler elde edilmiştir. <img alt="Şekil 2" src="/files/ftp_upload/3680/3680fig2.jpg" /> Şekil 2. Obez farelerin karşı WT fareler için yağ / toplam hacim oranları Ortalamalı. 0.09 ve 0.42, sırasıyla görüntülenir bulundu WT (C57BL/6J) ve obez (B6.V-Lep ob / J) / total yağ hacim oranları Ortalamalı. (Hata çubukları = tek standart sapma). WT karşı obez / total yağ hacim oranları (p değeri = 0.001) anlamlı bir fark bulunmuştur.

<ol><li>Clarke, P. J., O'Malley, P. M., Schulenberg, J. E., Johnston, L. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Midlife+and+Socioeconomic+Consequences+of+Persistent+Overweight+Across+Early+Adulthood%3A+Findings+From+a+National+Survey+of+American+Adults+%281986-2008%29%5BTitle%5D)+AND+%22Am.+J.+Epidemiol%22%5BJournal%5D)">Midlife and Socioeconomic Consequences of Persistent Overweight Across Early Adulthood: Findings From a National Survey of American Adults (1986-2008).</a> Am. J. Epidemiol. , (2008).</li>
<li>Brockman, G., Bevova, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+Mouse+Models+to+Dissect+the+Genetic+of+Obesity%5BTitle%5D)+AND+%22TRENDS+in+Genetics%22%5BJournal%5D)">Using Mouse Models to Dissect the Genetic of Obesity.</a> TRENDS in Genetics. 18, 367-376 (2002).</li>
<li>Bray, G. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Progress+in+Understanding+the+Genetics+of+Obesity%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Nutrition%22%5BJournal%5D)">Progress in Understanding the Genetics of Obesity.</a> Journal of Nutrition. 127, Suppl 5. 940S-942S (1997).</li>
<li>Carroll, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mouse+Models+of+Obesity%5BTitle%5D)+AND+%22Clinics+in+Dermatology%22%5BJournal%5D)">Mouse Models of Obesity.</a> Clinics in Dermatology. 22, 345-349 (2004).</li>
<li>Judex, S., Luu, Y. K., Ozcivici, E., Adler, B., Lublinsky, S., Rubin, C. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantification+of+Adiposity+in+Small+Animal+Rodents+using+Micro-CT%5BTitle%5D)+AND+%22Methods%22%5BJournal%5D)">Quantification of Adiposity in Small Animal Rodents using Micro-CT.</a> Methods. 50, 14(2010).</li>
<li>Luu, Y. K., Lublinsky, S., Ozcivici, E., Capilla, E., Pessin, J. E., Rubin, C. T., Judex, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+Vivo+Quantificaiton+of+Subcutaneous+and+Visceral+Adiposity+by+Micro+Computed+Tomography+in+a+Small+Animal+Model%5BTitle%5D)+AND+%22Med.+Eng.+Phys%22%5BJournal%5D)">In Vivo Quantificaiton of Subcutaneous and Visceral Adiposity by Micro Computed Tomography in a Small Animal Model.</a> Med. Eng. Phys. 31, 34-41 (2009).</li>
<li>Medina-Gomez, G., Gray, S. L., Yetukuri, L., Shimomura, K., Virtue, S., Campbell, M., Curtis, R. K., Jimenez-Linan, M., Blount, M., Yeo, G. S., Lopez, M., Seppänen-Laakso, T., Ashcroft, F. M., Oresic, M., Vidal-Puig, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PPAR+gamma+2+prevents+lipotoxicity+by+controlling+adipose+tissue+expandability+and+peripheral+lipid+metabolism%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Genet%22%5BJournal%5D)">PPAR gamma 2 prevents lipotoxicity by controlling adipose tissue expandability and peripheral lipid metabolism.</a> PLoS Genet. 3, e64(2007).</li>
<li>Sakkou, M., Wiedmer, P., Anlag, K., Hamm, A., Seuntjens, E., Ettwiller, L., Tschöp, M. H., Treier, <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((M.A+role+for+brain-specific+homeobox+factor+bsx+in+the+control+of+hyperphagia+and+locomotory+behavior%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Metab%22%5BJournal%5D)">M.A role for brain-specific homeobox factor bsx in the control of hyperphagia and locomotory behavior.</a> Cell Metab. 5, 450-463 (2007).</li>
<li>Patchen, M. L., MacVittie, T. J., Souza, L. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Postirradiation+treatment+with+granulocyte+colony-stimulating+factor+and+preirradiation+WR-2721+administration+synergize+to+enhance+hemopoietic+reconstitution+and+increase+survival%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Radiation+Oncology%22%5BJournal%5D)">Postirradiation treatment with granulocyte colony-stimulating factor and preirradiation WR-2721 administration synergize to enhance hemopoietic reconstitution and increase survival.</a> International Journal of Radiation Oncology. 22, 773-779 (1992).</li>
</ol>

Todd A. Sasser Shengting Li, Sean P. Orton ve Seth T. Gammon Carestream Moleküler Görüntüleme çalışanları vardır. Carlos Correcher Oncovision bir çalışanı olduğunu, Gem-Imaging Matthew Leevy Carestream Moleküler Görüntüleme için bir danışman SAW.

Burada, B6.V-Lep ob / J fareler kullanan biz Albira BT sistemini kullanarak küçük bir hayvan modelinde yağ içeriği ölçümler yapılabilirliğini gösterdik. Bu ölçümler, grup içi ve grup içi ölçümlerin karşılaştırılması için beklentileri ile tutarlıdır. Öncelikle, temsili sonuçlar bu yöntemler kullanılarak hem WT ve obez farelerin grupta toplam / yağ hacim oranları ölçümleri sınırlı bir grup-içi değişkenlik vurgulamak burada sağlanan. İkincisi, WT karşı obez farelerde / total yağ hacim oranları önemli ölçüde farklıdır. Son olarak, WT karşı B6.V-Lep ob / J fareler için göreceli toplam yağ kitlesi ve vücut yağ yüzdesi için rapor önceki değerleri ile (gösterilmemiştir) karşılaştırmalara dayanarak, WT karşı toplam / yağ hacim oranları için ölçümler B6.V- lep ob / J fareler beklenen aralık, 7, 8 alanına girerler. Burada ayrıntılı yöntemler diğer m uygulanan veya adapte olabilirodels ve / veya çalışma hedefleri. Rekonstrüksiyon parametrelerde değişiklikler, belirli hedeflere ulaşmak için gerekli olabilir. Örneğin, Judex ve ark. (2010) 50 mikron çözünürlüklü görüntüler, bazı bölgeye özel analizler için gerekli olduğunu bildirdi. Bir resmin bir cm izotropik hacimleri &quot;HR&quot; rekonstrüksiyon seçeneğini kullanarak Albira 5.0 Suite Reconstructor 35 mikron rekonstrüksiyon için seçilebilir. Albira BT sistemi bölge ve organ spesifik yağ içeriği ölçümleri için kullanılmıştır sonra BT bazlı yağ içerik analizi tam yararları (yani aynı anda bölge ve organ spesifik yağ hacim ölçümleri ve boylamasına ölçümleri) Albira BT sistemi için fark edilebilir. Sonuç: Burada X-ray BT kullanarak yaşayan farelerde yağ miktarının ölçümü için adım yöntemi ile ayrıntılı bir adımı oluşturuyor. Biz BT verileri bir Albira görüntü istasyonunu kullanarak ayarlar satın aldı ve daha sonraki segmentasyon ve ana yapıldıPMOD yazılım paketi kullanarak parçalama. Son olarak, bütün hayvan içinde facile oluşturma ve yağ dokusu dağılımı görselleştirme izin için yönergeler sağlar.

segmentasyon ve mürin obezite modelleri yağ hacimleri ölçümü x-ray bilgisayarlı tomografi kullanımı

Segmentation and Measurement of Fat Volumes in Murine Obesity Models Using X-ray Computed Tomography

Obezite yüksek morbidite ve mortalitenin yanı sıra yaşam kalitesinde azalma ölçümleri ile ilişkilidir. Hastalığı katkıda kesin yatan mekanizmaları henüz tarif ediliyor olsa 1 Hem çevresel ve genetik faktörler, obezite ile ilişkilidir. 2,3 Birkaç küçük hayvan Obezitenin modelleri geliştirilmiştir ve çeşitli çalışmalarda istihdam edilmektedir. 4 bu deneyler için kritik bir bileşeni çeşitli koşullar altında, bölgesel ve / veya toplam hayvansal yağ içeriği verilerin toplanmasını içerir. Obezite, küçük hayvan modellerinde yağ içeriği ölçmek için kullanılabilir Geleneksel deneysel yöntemler invaziv (yağ mevduat örneğin ex vivo ölçümü) içerir ve non-invaziv (örneğin Dual Enerji X-ray Absorbsiyometri (DEXA), veya (MR) Manyetik Rezonans) protokolleri, bunların her göreli dengeler sunuyor. Yağ içeriği ölçmek için Şu invaziv yöntemler detayları sağlayabilirorgan ve bölgeye özgü yağ dağılımı, ama feda etmek için konuları boyuna değerlendirmeler engel olacaktır. Tersine, mevcut non-invaziv stratejileri organ ve bölgeye özgü yağ dağılımı için sınırlı ayrıntıları, ama değerli boyuna değerlendirmesini sağlar. Adanmış küçük hayvan X-ışını bilgisayarlı tomografi (BT) sistemleri ve özelleştirilmiş analitik yöntemler, organ hem de yağ dağılımı ve boyuna profilleme bölgeye özgü analiz gelişi ile mümkün olabilir. Son raporlar yaşayan farelerde şişmanlık in vivo boyuna görüntülemede BT kullanımını onaylamıştır. 5,6 Burada birlikte Carestream Moleküler Görüntüleme Albira BT sistemi kullanan / total yağ hacim ölçme, analiz ve görselleştirme sağlayan değiştirilmiş bir yöntem sağlamak PMOD ve Volview yazılım paketleri ile.

Yağ içerik analizi rutin fare obezite modellerinde kullanan çalışmalar yapılır. Küçük hayvan CT görüntüleme ve analiz Gelişen yöntemleri boyuna ayrıntılı zengin yağ içeriği analiz için sağlanmaktadır. Küçük hayvan BT görüntüleme, analiz ve görselleştirme gerçekleştirmek için adım prosedürleri Burada detaylı bir adım.

Segmentasyon ve Mürin Obezite Modelleri Yağ Hacimleri ölçümü X-ray Bilgisayarlı Tomografi Kullanımı

Obezite, yaşam kalitesindeki metriklerin azalmasının yanı sıra morbidite ve mortalitede artış ile ilişkilidir.1 Hem çevresel hem de genetik faktörler ...

Bu prosedürün genel amacı, canlı farelerin yağ içeriğini non-invaziv olarak görüntülemek, nicelleştirmek ve görselleştirmektir. Bu işlem, öncelikle farenin X-ışını BT taramasının yapılmasıyla gerçekleştirilir. Prosedürün ikinci adımı, radyo yoğunluğa dayanarak fare içindeki yağ hacimlerini segmente etmek ve nicelleştirmektir.Üçüncü adım, yağ hacimlerinin kırmızıyla vurgulandığı CT verilerini üç boyutlu olarak görselleştirmektir. Sonuç olarak, PMOD ve vol view yazılım paketleri ile birlikte albia X-ray ct kullanılarak, boylamsal in vivo çalışmalar sırasında yağ içeriğinin miktar tayini ve görselleştirilmesi sağlanabilir. Bu tekniğin X vivo analiz gibi mevcut yöntemlere karşı temel avantajlarından biri, küçük hayvan hastalık modellerinde yağın non-invaziv ve boylamsal değerlendirmesine olanak tanımasıdır.Genel olarak, bu yönteme yeni başlayan kişiler, segmentasyon ve görselleştirme protokolü art arda tamamlanması gereken birkaç adım içerdiği için zorluk yaşayabilirler. Ayrıca, görüntüleme sırasında optimal x-ışını parametreleri kullanılmalıdır. Adipoz dokudan en iyi kontrastı elde etmek için, öncelikle ilgili obez fareleri bir indüksiyon odası kullanarak anestezi altına alın ve ardından bir burun konisine aktarın.Görüntüleme sırasında anesteziyi sürdürün ve fareleri, ekstremiteler gövdenin yan taraflarına gelecek şekilde standart bir sıçan yatağına yerleştirin. Bu, tekdüze bir BT alımı sağlar. BT sistemini, 600 projeksiyon kullanarak 115 milimetre uzunluğundaki bir yatağı tarayacak şekilde ayarlayın.X-ışını kaynağını 200 µA ve 45 kVp değerine ayarlayın ve demeti sertleştirmek için 0,5 mm alüminyum filtre kullanın. Bu ayarlar için farenin alacağı eşdeğer radyasyon derin doz yaklaşık 220 mSv iken, bilgisayardaki yüzeysel doz eşdeğeri 357,4 mSv'dir. Görüntü rekonstrüksiyonu için standart parametreleri kullanarak FBP algoritmasını seçin.Nihayetinde, final görüntü 125 mikron izotropik voksellerden oluşur ve tüm hayvan görüntü analizleri için kullanılabilir. Görüntü analizi PMOD analiz yazılımı kullanılarak gerçekleştirilir; PMOD önce görüntüleri doku yoğunluğuna göre bölümlere ayırır, ardından yağ hacmini belirler. Görüntü yüklendikten sonra, hesaplama gereksinimlerini en aza indirmek için boyutunu küçültün.Ana görünüm sekmesine gidin, araçları ve ardından azalt seçeneğini belirleyin. Azaltma değerlerini X için iki, Y için iki ve z için iki olarak ayarlayın, onaylayın, değiştirin ve işlemi çalıştırın. İşlem tamamlandığında bir mesaj kutusu belirir.Görüntülerden yatak ve burun konisi unsurlarını çıkarmak için, VOI analizinden önce bunları maskeleyin. Düzlem düzenleri, rotasyonlar, ayna 3D işaretçileri kısmına gidin ve düzlemleri ve düzenleri seçin. Z düzlemini göster seçeneğini seçin. Ardından Z düzleminde burun konisine doğru kaydırın.Ardından, ana VOI sekmesini seçin ve köşeleri çiz (draw vertices) seçeneğini belirleyin. Yatak ve burun konisini hariç tutarak burnun etrafına bir ROI çizin ve gerçek ROI'yi birbirine kopyala (copy actual ROI to each other) seçeneğini belirleyin. Burun konisi elementi ile dilimleyin.Buffer'daki ROI'yi gerektiği gibi burun üzerine yapıştırın. ROI'leri ayarlamak için köşe noktaları düzenleme grubunu düzenle komutunu kullanın. Burun konileri artık görünmediğinde, ROI'yi silin ve hayvan çevresini kapsayacak bir VOI oluşturun.VOI araçlarına, ardından maskeleme ve cebir (algebra) seçeneklerine gidin. Sağlanan iletişim kutusuna -1000 değerini girin. Daha sonra "Mask voxels outside the selected vois" (Seçili VOI'lerin dışındaki vokselleleri maskele) yazan düğmeyi seçin.Ekranınızda geri döndürülemez veri işlemi, devam etmek istiyor musunuz mesajı görüntülendiğinde evet'i seçin. Şimdi düzlem yerleşimleri (planes layouts), rotasyonlar (rotations), 3D işaretçileri aynalama (mirror 3D markers) ve son olarak düzlemler ve yerleşimler (planes and layouts) bölümlerine gidin. Tüm düzlemleri göster (show all planes) seçeneğini belirleyin.VOI'nin bütünlüğünü inceleyin. VOI uygun göründüğünde, bunu bir analiz dosyası olarak kaydedin ve dosya adı ön ekini değiştirin. Toplam hayvan hacmi için görüntüyü bölümlendirme işlemine geçin.Araçlar ve harici öğelerin seçimiyle başlayın. Ardından segmentasyon onay kutusunu seçin. -300 ile +3,500 arasında bir aralık girin ve segmentasyonu çalıştırın.Ardından, toplam hacmi temsil eden istatistikleri raporlayan VOI istatistiklerini seçin. Bu hacmi not edin. Şimdi, önce bölümlendirilmemiş kütleli görüntüye geri dönerek görüntüyü yağ hacmi için bölümlendirin.İkinci olarak, kaydedilen kütle veri dosyasını yükleyin ve yükleme penceresindeki analiz (analyze) kutucuğunu işaretleyin. Ardından, araçlar (tools) ve harici (external) seçeneklerini belirleyin. Son olarak, segmentasyon onay kutusunu seçin.-200 ile -50 arasında bir aralık girin ve segmentasyonu çalıştırın. Sonuçları onayladıktan sonra VOI.Statistics'i seçin. Belirtilen istatistiklerin yağ hacmini temsil ettiğini unutmayın.Sonuçları analiz edilen formatta kaydedin ve benzersiz bir dosya adı ön eki belirleyin. Ancak, deri veya periferik yoğunluk kalmışsa, VOI analizi için bu bölgeleri ortadan kaldırmak amacıyla erozyon ve dilatasyon protokolünü uygulayın. Kaydetmeden önce, dış araçlar (tools external) sekmesine gidin ve yeni açılan kutudaki morfolojik onay kutusunu seçin.Erozyon seçeneğini ardından uygulayın. Tamam, morfoloji onay kutusuna dönün ve dilatasyon seçeneğini işaretleyin ve tamam, deri veya periferik yoğunluk sorununun çözüldüğünü kontrol edin ve sonuçları kaydedin. Segmentlere ayrılmış görüntülerin render edilmiş 3B görsel görüntülerini oluşturmak için Volvo view sürüm 3.2 yazılım paketini kullanın.Analyze formatında kaydedilmiş olan CT veri setini açarak başlayın. Açılır penceredeki varsayılan ayarları kullanın, ardından eklentiler (plugins) menüsünü açarak yardımcı programlar (utility) altından hacimleri birleştir (merge volumes) seçeneğini belirleyin. Bileşenleri yeniden ölçeklendir (rescale components) seçeneğinin işaretini kaldırın.İkinci girişi ata (assign Second input) seçeneğine tıklayın. İkinci giriş için segmente edilmiş yağ verilerini seçin ve açılır penceredeki varsayılan ayarları kullanın. Ardından, denek farenin daha geniş bir görünümünü elde etmek için eklentiyi uygulayın.Hacim görünüm penceresine çift tıklayın. Renk/opaklık (color slash opacity) sekmesine geri dönün. Bileşen (component) açılır kutusu, şu anda hangi veri setinin düzenlendiğini belirtir.Sekmenin alt kısmında iki sürgü yer almaktadır. Bu sürgüler, sıfır ile bir arasındaki değerleri kullanarak bindirme içerisindeki her bir bileşen veri setinin bağıl parlaklığını belirler. Örneğin, rengi gri tonlamaya değiştirmek için skalar renk eşleme bölümüne gidin.Sürgülerden birine çift tıklayın ve onu kutunun dışına sürükleyin. Sürgü alanında herhangi bir yere tıklayarak ikinci bir sürgü ekleyin. Soldaki renk sürgüsünü siyah, sağdaki renk sürgüsünü ise beyaz yapın.Ardından, skaler opaklık eşleme kutusuna gidin ve kutu içinde tıklayarak yeni bir nokta oluşturun. Bu işlem, orta nokta için pencerede toplam üç nokta sağlayacaktır. Skaler değeri yaklaşık -3000 olarak ve opaklık değerini sıfır olarak değiştirin.Pencerenin sağındaki üçüncü noktanın skaler değerini yaklaşık 32.000'e ve opaklığını 0,25'e getirin. Birinci nokta, opaklık değeri sıfır olarak ayarlandığı sürece sol tarafta herhangi bir yerde olabilir. Skaler değer ayarlandığında, yağın görünümünü düzenlemesi gereken ikinci bileşene geçin; renk sürgülerinin her birine çift tıklayıp ton (H) sürgüsünü sona kaydırarak rengi kırmızıya çevirin.Bu işlem yağ dokusunu kırmızıya boyar. CT yağ dokusunu ve üzerine bindirmeyi gösteren üç panelli bir rotasyon videosu oluşturmak için öncelikle denek faresini sırtı U'ya bakacak şekilde dik konuma getirmek için tıklayın ve sürükleyin. İkinci olarak, bileşen ağırlıkları (component weights) kısmından, yalnızca CT taramasının görüntülenmesi için ikinci bileşenin değerini sıfır olarak ayarlayın. Üçüncü olarak, inceleme (review) ardından kamera (camera) seçeneğine tıklayın ve rotasyon videosu için kare sayısı belirleyin. Dördüncü olarak, X rotasyon değerini 360 derece olarak değiştirin.Açılır iletişim kutusundan beşinci seçeneği belirleyin. CT adında yeni bir klasör oluşturun ve dosyayı, bir dizi rotasyon görüntüsü çıktılayacak olan TIF formatında kaydedin. Bu adımları yağ görüntüsü ve üst üste bindirilmiş yağ CT görüntüsü için de tekrarlayın; çıktı görüntülerinden bir rotasyon filmi oluşturmak için bunların rotasyon görüntülerini kendi klasörlerine kaydedin, ardından Image J'yi açın ve görüntü dizilerini içe aktarın.CT klasöründeki ilk görüntüyü seçin; diğerleri otomatik olarak seçilecektir. Bu işlemi, yığınlardan biriyle yağ ve overlay sekansları için tekrarlayın. Hala açık.ROI yöneticisini açın. Analiz araçları (analyze tools) altında bulunan ROI yöneticisine girin ve gereksiz arka plan piksellerini hariç tutacak şekilde denek fare etrafına bir ROI çizin. İşlem tamamlandığında, ROI yöneticisindeki ekle (add) düğmesine tıklayın.Ardından, her görüntü dizisine aynı ROI'yi uygulayın. ROI tüm yığınlarda olduğunda, sağ tıklayın. ROI seçimi içerisinden kopyasını oluştur (duplicate) seçeneğini işaretleyin ve seçin. Kopyalanan yığını kontrol edin.Bu işlem, ROI'yi görüntünün geri kalanından ayırır. Şimdi daha büyük görüntü yığınlarını kapatın ve bu işlemi her üç görüntü dizisi için tekrarlayın. Yığınları birleştirmek için, stacks (yığınlar) altındaki tools (araçlar) kısmında bulunan combine (birleştir) komutunu kullanın.Birinci yığın için CT yığınını ve ikinci yığın için yağ yığınını seçin. Ardından işlemi tekrarlayın. Birinci yığın için yeni birleştirilmiş yığınları ve ikinci yığın için üst üste bindirme yığınını seçin.Bu işlem, üç panelli bir görüntü döndürme yığınının oluşturulmasını tamamlar. Görüntü penceresinin sol alt köşesindeki oynat seçeneğine tıklayarak yığını önizleyin. Ardından, bunu bir AVI filmi olarak kaydedin.Alber CT sisteminin uygulanabilirliğini göstermek için obez B6 LE OB J fareler kullanılmıştır. CT tabanlı yağ içeriği ölçümleri için bu fareler, C57BL/6 vahşi tip farelerle karşılaştırılmıştır. Solda, obez bir farenin toplam CT hacmi görülmektedir.Merkezde kırmızı renkle yağ hacmi, sağda ise üst üste bindirilmiş görüntü yer almaktadır. Yaban tipi hayvanların benzer analizi, obez fareye kıyasla yağ içeriğindeki belirgin farkı göstermektedir. Her bir hayvan için toplam hacim, yağ hacmi ve hacim oranları hesaplanmıştır.Yaban tipi grup ve obez grup için ortalama yağın toplam hacme oranı sırasıyla 0.09 ve 0.42 idi. Bu değerler 0.001 P değeri ile anlamlı düzeyde farklılık göstermiştir. Bu videoyu izledikten sonra, kişi canlı bir fareye ait bir BT veri seti içerisindeki yağ hacimlerinin nasıl segmente edileceği konusunda, yöntem üzerinde uzmanlaştığında, sağlam bir anlayışa sahip olmalıdır.Bu tekniğin uygulanması 30 dakikadan az sürmelidir. İzlediğiniz için teşekkürler, bir sonraki seferde tekrar görüşmek üzere.

segmentation-measurement-fat-volumes-murine-obesity-models-using-x

Research

JoVE Journal

Medicine

Tıp

Fare kahverengi adipoz doku (BAT) işlevsel görüntüleme için bir yöntem olup BAT 18F-Florodeoksiglukoz soğuk-uyarılmış alımı (FDG) invaziv olmayan standart bir protokol micro-PET/CT ile değerlendirilmiştir olduğu tarif edilmektedir. Bu yöntem, fare modellerinde BAT faaliyetlerinde farklılıkları tespit etmek için sağlam ve hassastır.

FDG micro-PET/CT ile Fare Brown Fat Fonksiyonel Görüntüleme

Yağ grefti, yumuşak doku açıklarının yeniden yapılandırılması için önemli bir tekniktir. Bununla birlikte, değişken greft sağkalımı ile karakterize öngörülemeyen bir prosedür olmaya devam etmektedir.  Amacımız, farklı yağ grefti hazırlama ve uygulama teknikleri arasındaki hacim tutulmasını karşılaştırmak için yeni bir görüntüleme yöntemi kullanan bir fare modeli tasarlamaktı.

Mikro-Bilgisayarlı Tomografi ile Çıplak Fareler içine İnsan Yağ Enjeksiyonu Canlılığına Değerlendirilmesi

Burada sunulan yöntem, 18 F-florodeoksiglikoz kullanır (18 F-FDG) pozitron emisyon tomografisi / bilgisayarlı tomografi (PET-BT) ve yağ-su ayrılmış manyetik rezonans görüntüleme (MRG), her termonötral 2 saat maruz (24 ° C aşağıdaki taranan ) ve yetişkin insan deneklerde kahverengi adipoz doku (BAT) eşleştirmek için, soğuk koşullar (17 ° C).

İnsan Brown Yağ Dokusu Depolar otomatik Pozitron Emisyon Tomografi / Bilgisayarlı Tomografi tarafından Parçalı ve Manyetik Rezonans Görüntüler Kayıtlı

Bu iletişim kuralı bir vücut kompozisyon analiz ve metabolik hayvan izleme sistemi vücut kompozisyonu ve farelerde metabolik parametreleri tanımlamak için kullanımını açıklar. Yüksek yağlı beslenme tarafından indüklenen bir obezite modeli örnek olarak bu tekniklerin uygulanması için kullanılır.

Vücut kompozisyonu ve metabolik Caging Analizi yüksek yağ Fed farelerde

Ücretsiz, açık kaynak yazılım kullanarak, toplam ve bölgesel kahverengi yağ dokusundan (BAT) birim ve 18F-FDG PET/CT kullanarak yarasa metabolik etkinliğini ölçmek için analitik bir yaklaşım...

18F-FDG PET/BT kullanarak yağ dokusu kahverengi tüm vücut ve bölgesel Quantification etkin insan

Segmentasyon ve doğrusal ölçümler, Bilgisayarlı Tomografi ve/veya Manyetik Rezonans Görüntüleme görüntülerini kullanarak iskelet kas kütlesini ve yağ dokularını ölçer. Burada, vücut kompozisyonunun hızlı ve doğru analizi için Slice-O-Matic yazılımının ve Horos görüntü görüntüleyicinin kullanımını özetliriz. Bu yöntemler prognoz ve risk tabakalaşması için önemli bilgiler sağlayabilir.

Slice-O-Matic ve Horos Kullanarak Vücut Kompozisyon Analizi için Segmentasyon ve Doğrusal Ölçüm

Mikro-PET/MR görüntüleme tabanlı bir yaklaşım kullanılarak farelerde termojenik yağ depolarının fonksiyonel görüntülenmesi ve kantitasyonu.

[18F]FDG Micro-PET/MR Görüntüleme Kullanılarak Farelerde Kahverengi ve Bej Yağ Dokularının Görselleştirilmesi ve Ölçülmesi

Burada, mikro-X-ışını bilgisayarlı tomografi kullanarak murine arka eks uzuv damarları için bir görselleştirme ve niceleme yöntemini açıklıyoruz.

Murine Hind-limb Damarlarının Bilgisayarlı Tomografi Tabanlı Üç Boyutlu Görselleştirilmesi için Örnek Hazırlık

Meme kanserinin görüntü rehberliğinde önleyici tedavisi için sıçan meme duktal ağacına kimyasal bir ablatif çözeltinin verilmesi için bir prosedür açıklanmaktadır. Meme epitel hücreleri, doğrudan meme başı açıklığına kanülasyon ve %70 etanol bazlı ablatif solüsyonun intraduktal infüzyonu yoluyla minimal kollateral doku hasarı ile hedeflenebilir.

Sıçan Modellerinde Meme Kanserinin Önlenmesi için İntraduktal Etanol Bazlı Ablatif Tedavinin X-Ray Görselleştirmesi

Bu çalışma, sağlam kas hacmi yoluyla kas içi yağ dokusu (IMAT) birikiminin görselleştirilmesi ve ölçülmesinin yanı sıra IMAT'ı oluşturan bireysel adipositlerin ölçümlerinin ölçülmesi için hücreden arındırmaya dayalı metodolojileri açıklamaktadır.

İskelet Kası Yağ İnfiltrasyonunun Decellularizasyona Dayalı Miktar Tayini

Bu protokol, küçük hayvanlarda iskelet kası ve iç organ dokusu, yağ dokusu ve iskelet dokusu dahil olmak üzere yağsız kütlenin uygun maliyetli bir şekilde ölçülmesini sağlamak için mikro bilgisayarlı tomografi kullanır. Biyomedikal araştırmalar için, özellikle küçük hayvanlarda yapılan translasyonel araştırmalarda önemli avantajlar sunan yağsız ve yağ dokusu arasında ayrım yapar.

Mikro Bilgisayarlı Tomografi Kullanılarak Küçük Hayvanlarda Non-İnvaziv İskelet Kası Miktar Tayini

Öğrenin, farelerde yağ hacimlerini X-ray BT taraması ile invaziv olmayan şekilde görüntüleme ve ölçme yöntemini. Bu teknik, obezite araştırmalarında uzunlamasına çalışmalara olanak tanır.

Segmentasyon ve Mürin Obezite Modelleri Yağ Hacimleri ölçümü X-ray Bilgisayarlı Tomografi Kullanımı

Daha fazla video keşfet