Name: 3-Boyutlu Histoloji hacmi ve Fare meme bezlerinin Eğitim için onun Uygulama İmar (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-07-26T14:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 59 s
Description: Keşfedin, fare meme bezlerinin 3 boyutlu histolojik hacim rekonstrüksiyonu için görüntü kayıt yöntemini. Bu teknik, vahşi tip ve Igfbp7-null fareler arasındaki makro yapısal farklılıkları analiz eder.

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

Yazarlar, histoloji hizmetleri için Sunnybrook Araştırma Enstitüsü'ndeki Biyobelirteç Görüntüleme Araştırma Laboratuvarı'na (BIRL) teşekkür eder. Bu çalışmaya destek, Terry Fox Vakfı, Kanada Meme Kanseri Vakfı - Prairie - NWT ve bir CIHR hibesi, #MOP-97996 tarafından sağlandı.

1.. Numune <ol><li> Üç gün laktasyon başlangıcı sonrası yabani tip CDH1 ikinci cerrahi meme bezleri gibi Igfbp7 null fareler tüketim. </li><li> Yerli meme bezi morfolojisi yeniden yardımcı cam slaytlar üzerine bezleri yayıldı. </li></ol> 2.. Fiksasyon ve Doku İşleme <ol><li> 4 ° C&#39;de o nötr tamponlu% 4 PFA O / N meme bezleri saptamak </li><li> Önce doku işleme% 70 etanol içinde bezleri saklayın. </li><li> Küçük doku işleme kaset bezleri aktarın. </li><li> Otomatik bir doku işlemci kullanarak dokular işleyin <ol><li> 45 dakika için ksilen içinde, 1 saat ve 2 kez% 100 etanol içinde, 45 dakika boyunca% 95 etanol içinde 45 dakika, 2 kez 3 kez% 70 etanol, etanol ve ksilen banyoları artan doku kurutmak. </li><li> Uygulanan basınç bir vakum içinde 1 saat boyunca her bir parafin ile 3 kez dokulara nüfuz. </li></ol></li><li> Blokları meydana getirmek için dokular parafin içinde Embed, Kesit için. </li></ol> 3.. Histoloji ve Blockface Görüntüleme <ol><li> Fazla parafin kaldırılana kadar bir döner mikrotom kullanılarak parafin blokları kesin. </li><li> Kasetine dik olan parafin bloğun en az iki köşe 1 mm delik için dikey bir freze makinesi kullanın. </li><li> Döner mikrotom üzerinde doku bloğu monte edin. </li><li> Mikrotom önündeki blockface görüntüleme sistemi 19 kurun. </li><li> Önce kesit optik blockface görüntü yakalayın. </li><li> Mikrotomu 5 mikron kalınlığında dört bölümden şeritler kesin. <ol><li> Soğuk su banyosuna şeritler aktarın. </li><li> Şerit ikinci ve dördüncü bölümleri ayırın ve mikroskop lamı üzerine takar. Ikinci ve dördüncü bölümleri seçimi bölümleri arasında bir 5 mm bir boşluk sağlar. </li><li> Bu mikroskop lamı üzerine yeniden monte sonra, bunu unwrinkle için sıcak su banyosunda (48 o C) her bölümü genişletin. NOT: CKesm, montaj bölümleri gibi gözyaşı, kat, çekme ve genişleme olarak bölümünde bazı bozulmalara neden unwrinkling. Bu eserler histoloji bölümlerin kayıt zorlaştırıyor. </li><li> Otomatik Stainer kullanılarak H &amp; E ile bölümleri Leke. </li><li> Otomatik coverslipper kullanarak slaytlar Coverslip. </li><li> Ilgi çözünürlükte dijital histoloji slayt tarayıcı kullanarak slaytlar sayısallaştır. Bu protokol için 20x büyütme ve çözünürlük 0.47 mm. </li><li> Blockface görüntüler, 18 mikron çözünürlüğü histoloji görüntü aşağı-örnek. </li></ol></li></ol> 4. Görüntü Kayıt <ol><li> Görüntü Segmentasyon ve nokta Seçimi <ol><li> Blockface görüntüler kayıt deliklerin piksel değerlerini ölçmek ve segmentinde parafin blok köşelerinde kayıt delikler sabit bir eşik olarak ortalama değeri kullanın. </li><li> Bazı ek parçalar da bölünmüş olabilir yanasabit eşik kullanarak, daireselliğe ve delikleri bulmak ve ekstra nesneleri atmak için segmente nesnelerin alanını kullanın. Bunu yapmak küçük bir kod yazmak ve bölümlere ayrılmış nesneler için (4π x alan) / (çevre) 2 oranını bulmak için. Yuvarlak nesneler için bu oranı 1&#39;dir. </li><li> Her meme bezi için, referans gibi bir blockface görüntüyü seçin ve kayıt delikler ve bölge-tabanlı kayıt teknikleri merkezi kullanarak referans blockface görüntülerin kalanını hizalayın. </li><li> Hizalanmış blockface görüntüler için, elle kesimi veya arka plan doku ayıklayın. Protokol kalanı için maske en büyükçe nesnesini kullanın. </li><li> H &amp; E bölümler için otomatik segmentasyon için aşağıdaki adımları uygulayın. <ol><li> Arka plan bölüm görüntüleri Otsu eşikleme tekniği 20 kullanın ve histoloji görüntülerin ikili maskeler oluşturabilirsiniz. </li><li> Belirlenmesi ve h kullanarak her maskesi içinde en büyük hacimli nesneyi seçinetiketli nesnelerin istogram. </li><li> Histoloji ve blockface maskeleri hem bir piksel genişliğinde sınır noktaları ayıklayın. </li><li> Parçalı doğrusal bir dizisi ile sınır noktaları temsil etmek, Zincir kodu algoritması 21 kullanın uyuyor. </li></ol></li></ol></li><li> İlk Sert Kayıt <ol><li> Ilk sert histoloji sınır noktaları ve bunlara karşılık gelen blockface görüntüleri arasında dönüştürmek bulmak için, Fourier tanımlayıcıları algoritma 22 kullanın. Bu ilk dönüştürmek çevirme, döndürme ve ölçek faktörleri içerir. </li><li> Başlangıç ​​önceki aşamada elde edilen dönüşüm her histoloji görseli dönüşümü. </li></ol></li><li> Sert Kayıt arıtma <ol><li> Yuvarlanan bir top filtre 23 kullanılarak histoloji konturundan yüksek eğrilik kenar bölümleri kaldırın. </li><li> Rastgele düzgün dağılım kullanılarak, kalan histoloji sınır noktalarından 500 puan seçin. </li><li> TransformFourier tanımlayıcıları elde edilen ilk dönüşüm ile histoloji rastgele sınır noktaları. </li><li> Blockface sınır noktaları bütün seti seçin ve blockface sınır noktaları, hedef ve histoloji rastgele sınır noktaları arasındaki sert dönüşüm bulmak için iteratif en yakın Puanlar (ICP) algoritması 24 kullanın. </li><li> Hizalanmış histoloji önceki adımda elde edilen görüntüleri ve hizalanmış histoloji görüntülerin yığını histoloji ses oluşturur Transform. </li><li> Histoloji hacminin görsel bir görüntü oluşturmak için bir 3D görselleştirme yazılımını kullanın. </li></ol></li><li> 5x büyütme Görüntüler Stack görüntüleniyor <ol><li> Büyütme 5x orijinal histoloji görüntü aşağı-örnek. </li><li> Histoloji görüntülerin birinde, ilgili bölgeyi Crop. </li><li> Kayıt iki aşamadan gelen katı dönüşümlerin kombinasyonunu kullanan diğer 5x histoloji görüntülerde bu bölgenin konumunu hesaplar. </li><li> Regi kırpınDiğer tüm histoloji görüntülerde aynı boyutta bölgeye ilgi ons. </li><li> Nihayet elle bölgeler arasındaki uyum rafine. Iki görüntüyü üst üste bindirir ve rotasyon ve diğer birinin üzerine görüntülerden birine çeviri için değerlerini seçmek için izin verir ve ardından hizalama kabul edilir dönüştürülmüş görüntüsünü kaydeden bir program yazın. </li><li> 3D görselleştirme yazılımı ile uyumlu 5x histoloji bölgelerin yığınları görüntüleyebilirsiniz. </li></ol></li></ol>

<ol><li>Sunkin, S. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain+Atlas%3A+An+integrated+spatiotemporal+port+for+exploring+the+central+nervous+system%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">Brain Atlas: An integrated spatiotemporal port for exploring the central nervous system.</a> Nucleic Acids Research. 41, 996-1008 (2012).</li>
<li>Shen, E. H., Overly, C. C., Jones, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Allen+Human+Brain+Atlas%3A+Comprehensive+gene+expression+mapping+of+the+human+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+in+Neurosciences%22%5BJournal%5D)">The Allen Human Brain Atlas: Comprehensive gene expression mapping of the human brain.</a> Trends in Neurosciences. 35 (12), 711-714 (2012).</li>
<li>Trifunović, D., Karali, M., Camposampiero, D., Ponzin, D., Banfi, S., Marigo, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+high-resolution+RNA+expression+atlas+of+retinitis+pigmentosa+genes+in+human+and+mouse+retinas%5BTitle%5D)+AND+%22Invest.+Ophthalmol.+Vis.+Sci%22%5BJournal%5D)">A high-resolution RNA expression atlas of retinitis pigmentosa genes in human and mouse retinas.</a> Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 49 (6), 2330-2336 (2008).</li>
<li>Evdokimova, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((IGFBP7+binds+to+the+IGF-1+receptor+and+blocks+its+activation+by+insulin-like+growth+factors%5BTitle%5D)+AND+%22Science+Signaling%22%5BJournal%5D)">IGFBP7 binds to the IGF-1 receptor and blocks its activation by insulin-like growth factors.</a> Science Signaling. 5 (255), 92(2012).</li>
<li>Burger, A., Leyland-Jones, B., Banerjee, K., Spyropoulos, D., Seth, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Essential+roles+for+IGFBP-3+and+IGFBP-rP1+in+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22European+J.+Cancer%22%5BJournal%5D)">Essential roles for IGFBP-3 and IGFBP-rP1 in breast cancer.</a> European J. Cancer. 41 (11), 1515-1527 (2005).</li>
<li>Amemiya, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Insulin+like+growth+factor+binding+protein-7+reduces+growth+of+human+breast+cancer+cells+and+xenografted+tumors%5BTitle%5D)+AND+%22Breast+Cancer+Res+Treat%22%5BJournal%5D)">Insulin like growth factor binding protein-7 reduces growth of human breast cancer cells and xenografted tumors.</a> Breast Cancer Res Treat. 126 (2), 373-384 (2011).</li>
<li>Benatar, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((IGFBP7+reduces+breast+tumor+growth+by+induction+of+senescence+and+apoptosis+pathways%5BTitle%5D)+AND+%22Breast+Cancer+Res+Treat%22%5BJournal%5D)">IGFBP7 reduces breast tumor growth by induction of senescence and apoptosis pathways.</a> Breast Cancer Res Treat. 133 (2), 563-573 (2012).</li>
<li>Bardinet, E., et al. Co-registration of histological, optical and MR data of the human brain. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBardinet%2C+E+%22Medical+Image+Computing+and+Computer-Assisted+Intervention-Part+I%22">Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention-Part I</a>. , Springer-Verlag. London, UK. 548-555 (2002).</li>
<li>Jacobs, M. A., Windham, J. P., Soltanian-Zadeh, H., Peck, D. J., Knight, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Registration+and+warping+of+magnetic+resonance+images+to+histological+sections%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+Physics%22%5BJournal%5D)">Registration and warping of magnetic resonance images to histological sections.</a> Medical Physics. 26 (8), 1568-1578 (1999).</li>
<li>Zhan, Y., Ou, Y., Feldman, M., Tomaszeweski, J., Davatzikos, C., Shen, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Registering+histologic+and+MR+images+of+prostate+for+image-based+cancer+detection%5BTitle%5D)+AND+%22Academic+radiology%22%5BJournal%5D)">Registering histologic and MR images of prostate for image-based cancer detection.</a> Academic radiology. 14 (11), 1367-1381 (2007).</li>
<li>Dauguet, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+reconstruction+of+stained+histological+slices+and+3D+non-linear+registration+with+in+vivo+MRI+for+whole+baboon+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional reconstruction of stained histological slices and 3D non-linear registration with in vivo MRI for whole baboon brain.</a> Journal of Neuroscience Methods. 164 (1), 191-204 (2007).</li>
<li>Lazebnik, R. S., Lancaster, T. L., Breen, M. S., Lewin, J. S., Wilson, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Volume+registration+using+needle+paths+and+point+landmarks+for+evaluation+of+interventional+MRI+treatments%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Medical+Imaging%22%5BJournal%5D)">Volume registration using needle paths and point landmarks for evaluation of interventional MRI treatments.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 22 (5), 653-660 (2003).</li>
<li>Breen, M. S., Lazebnik, R. S., Wilson, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+registration+of+magnetic+resonance+image+data+to+histological+sections+with+model-based+evaluation%5BTitle%5D)+AND+%22Annals+of+Biomedical+Engineering%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional registration of magnetic resonance image data to histological sections with model-based evaluation.</a> Annals of Biomedical Engineering. 33 (8), 1100-1112 (2005).</li>
<li>Mori, H., Borowsky, A. D., Bhat, R., Ghajar, C. M., Seiki, M., Bissell, M. J. The American Journal of Pathology. 180 (6), 2249-2256 (2012).</li>
<li>Gibb, M., et al. Resolving the three-dimensional histology of the heart. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGibb%2C+M+%22Computational+Methods+in+Systems+Biology%22">Computational Methods in Systems Biology</a>. Gilbert, D., Heiner, M. , 2-16 Springer-Verlag. London, UK. 2-16 (2012).</li>
<li>Wu, M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+virtual+microscopy+of+colorectal+biopsies%5BTitle%5D)+AND+%22Archives+of+Pathology+%26+Laboratory+Medicine%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional virtual microscopy of colorectal biopsies.</a> Archives of Pathology & Laboratory Medicine. 129 (4), 507-510 (2005).</li>
<li>Arganda-Carreras, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+Reconstruction+of+histological+sections%3A+Application+to+mammary+gland+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22Microscopy+Research+and+Technique%22%5BJournal%5D)">3D Reconstruction of histological sections: Application to mammary gland tissue.</a> Microscopy Research and Technique. 73 (11), 1019-1029 (2010).</li>
<li>Song, Y., Treanor, D., Bulpitt, A. J., Magee, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+reconstruction+of+multiple+stained+histology+images%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Pathology+Informatics%22%5BJournal%5D)">3D reconstruction of multiple stained histology images.</a> Journal of Pathology Informatics. 4 (2), 7(2013).</li>
<li>Shojaii, R., Karavardanyan, T., Yaffe, M., Martel, A. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validation+of+histology+image+registration%5BTitle%5D)+AND+%22SPIE+Medical+Imaging.+7962%2C+79621E%2C+doi%3A10.1117%2F12.878762%22%5BJournal%5D)">Validation of histology image registration.</a> SPIE Medical Imaging. 7962, 79621E, doi:10.1117/12.878762. 7962 (7962E), (2011).</li>
<li>Ridler, T. W., Calvard, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Picture+thresholding+using+an+iterative+selection+method%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Systems%2C+Man%2C+and+Cybernetics%22%5BJournal%5D)">Picture thresholding using an iterative selection method.</a> IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 8 (8), 630-632 (1978).</li>
<li>Freeman, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computer+processing+of+line-drawing+images%5BTitle%5D)+AND+%22ACM+Computing+Surveys+%28CSUR%22%5BJournal%5D)">Computer processing of line-drawing images.</a> ACM Computing Surveys (CSUR. 6 (1), 57-97 (1974).</li>
<li>Giardina, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+of+curve+approximation+by+harmonically+related+vectors+with+elliptical+loci%29%5BTitle%5D)+AND+%22Computer+Graphics+and+Image+Processing%22%5BJournal%5D)">Accuracy of curve approximation by harmonically related vectors with elliptical loci).</a> Computer Graphics and Image Processing. 6 (3), 277-285 (1977).</li>
<li>Shojaii, R., Martel, A. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+edge+point+selection+method+for+registration+of+histology+images%5BTitle%5D)+AND+%22Optical+Tissue+Image+analysis+in+Microscopy%2C+Histopathology+and+Endoscopy.+%28OPTIMHisE%29+Workshop%2C+MICCAI%22%5BJournal%5D)">A novel edge point selection method for registration of histology images.</a> Optical Tissue Image analysis in Microscopy, Histopathology and Endoscopy. (OPTIMHisE) Workshop, MICCAI. , (2009).</li>
<li>Besl, P., McKay, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+method+for+registration+of+3-D+shapes%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Pattern+Analysis+and+Machine+Intelligence%22%5BJournal%5D)">A method for registration of 3-D shapes.</a> IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 14 (2), 239-256 (1992).</li>
<li>Chatterjee, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Loss+of+Igfbp7+causes+precocious+involution+in+lactating+mouse+mammary+gland%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+ONE%22%5BJournal%5D)">Loss of Igfbp7 causes precocious involution in lactating mouse mammary gland.</a> PLoS ONE. 9 (2), e87858(2013).</li>
<li>Manjunath, B. S., Chellappa, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Unsupervised+texture+segmentation+using+Markov+random+field+models%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Pattern+Analysis+and+Machine+Intelligence%22%5BJournal%5D)">Unsupervised texture segmentation using Markov random field models.</a> IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 13 (5), 478-482 (1991).</li>
<li>Krishnamachari, S., Chellappa, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiresolution+Gauss-Markov+random+field+models+for+texture+segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Image+Processing%3A+a+publication+of+the+IEEE+Signal+Processing+Society%22%5BJournal%5D)">Multiresolution Gauss-Markov random field models for texture segmentation.</a> IEEE Transactions on Image Processing: a publication of the IEEE Signal Processing Society. 6 (2), 251-267 (1997).</li>
</ol>

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yoktur

Bu çalışmada, doku deforme olabilir dokusu içinde iç rastgele seçilmiş işaretlerini veya implante fiducial işaretleri, gerektirmeyen seri 2B histoloji görüntüleri, bir 3D histoloji cildini yeniden bir görüntü kaydı iş akışını geliştirdik. Tarif edilen yönteme göre, optik blockface görsel kendilerini önce kesit için, referans resim olarak kullanılır. Biz blockface görüntüleri hizalama yardımcı olmak üzere ve kameranın önüne parafin bloğun 2B çapraz hareketi için gidermesi parafin bloğu delinmiş dış delik kullanın. Kusurl...

IGFBP7 (7 bağlayıcı protein insülin benzeri büyüme faktörü), IGF-bağlayıcı protein ailesinin bir üyesidir ve IGF1 4 reseptörüne bağlandığı gösterilmiştir. Ksenograft tümör modellerinde IGFBP7 arasında büyük ölçüde yeniden yerleştirilmesi apoptoz ve hücre yaşlanması 7 endüksiyonu yoluyla 6 büyüme tümör inhibe ederken IGFBP7 arasında aşağı-düzenleme, meme kanseri 5 kötü prognoz ile ilişkili olduğu bilinmektedir. IGFPB7 etkilerini incelemek amacıyla, bir Igfbp7 null fare 5 (yayınlanmamış veri) oluşturuldu. Bu fareler tümörler gelişir yok ederken, onlar yumurtalık, kas ve karaciğer histolojik değişiklikleri yanı sıra meme bezi gelişim desenleme (yayınlanmamış veri) kusurları gösterir. Null fareler daha küçük çöp boyutları vardır ve birden fazla büyük ibrelerin (yayınlanmamış veri) sürdürmek edemiyoruz gibi kusurlu fenotip ilk belirtilmiştir. 3D histoloji hacimleri yararlı informat sağlamak potansiyeline sahiphacimsel Tıbbi görüntülerde patolojik bulguların sayısal ve karşılaştırmalı analizler ve değerlendirme için iyon. Üç boyutlu konfokal, iki-foton mikroskopi yerel ölçüde 14 de bezinin yüksek çözünürlüklü hücre morfolojik bilgi sağlayabilir, ancak bu bakış ve derinlik sınırlı bir alanı vardır. Histoloji hacim rekonstrüksiyonu çok daha büyük bir mekansal ölçüde üzerinde daha fazla bilgi sağlar. Bazı bozulması, büzülme, genişleme, gözyaşı ve kıvrımlar gibi histolojik kesitler, hazırlanması sırasında öngörülmektedir geleneksel yaklaşımları kullanma. Bu bozulmalar zor bir 3D hacmini yeniden bir 3D yığını içine seri histolojik görüntüleri kayıt olun. Defektli ardışık bölümlerin sayısı sağlam bölümler arasındaki benzerlikleri arttıkça azalır ve sonuç olarak kayıt işlemi daha karmaşık hale getirir. Farklı yöntemler histolojik kesitler kayıt ve sürekli bir histoloji vo yaratmak için ileri sürülmüştürlume. Bazı teknikler yoğunluk değişmeleri 8 bağlıdır ve diğer bölümleri 9 şekline dayanmaktadır. Bazı örnekler için anatomik yapılar dönüm tabanlı kayıt yöntemleri 12,13 ile birlikte görülecek 10,11 olarak kullanılabilir. Ancak bu iç yapıların bütün hacmi boyunca ve güvenilir bir anatomik yapıların tespit edilebilir bir numune için tespit olmayabilir. Bazı gruplar bir çift-bilge kayıt yaklaşım kullanılmış ve ardışık histoloji görüntüleri hatlarını ya da anatomik yapıları 16-18 kullanarak başka bir kayıt var. Referans resim kullanılmadan birbirine seri histoloji kısımlarının kayıt tarihi hata yaymak ve histoloji birimin gerçek şekli değişebilir. Pair-bilge kayıt yaklaşım görüntülerin yığını boyunca histoloji bölümlerinde ve iç yapılarının şekli tutarlılık dayanır; bu nedenle numunenin yoğun örnekleme gerektirenklinik örnekler için, örneğin belki her zaman mümkün değildir. Bu boru hattı biz histoloji hacim rekonstrüksiyonu 19 için referans görüntülerin bir dizi olarak blockface görüntüleri kullanın. Blockface görsel mikrotomu monte edildikten sonra parafin doku blokları alınır ve her bir bölüm kesilmeden önce. Böylece, bireysel seri bölümleri kesmek için hasar seri bölümleri 8,11,15 tesciline engel değildir. Biz, diğer gruplardan farklı bir şekilde blockface çekim. Optik blok yüz görüntüleri optik düzenli lens kullanırken genellikle oluşur varil ve perspektif bozulmalarını ortadan kaldırmak veya en aza indirmek için bir Telesentrik lens ile elde edilir. Bu normal bir lens kullanarak blockface görüntüleme gerçekleştirmek yayınlanan diğer yöntemlere göre önerilen yaklaşımın avantajlarından biridir. Görüntüler Tiss arasındaki kontrast, bloğun yüzeyi yansımasını kullanmak için hafif eğik bir açı ile alınırue ve parafin yüzeyi ve parafin yüzeyinin altında, derinlemesine doku gölge ortadan kaldırmak için. Bir fotoğrafik filtre, aynı zamanda blok yüzeyi ile kontrast 19 dengelemek için dokudan gelen ışığı polarize etmek için kullanılır. Döner mikrotom üzerindeki bloğun değiştirmesi için düzeltmek için, 2-3 delik blockface görüntülerde kolaylıkla saptanabilen bloğun köşelerinde, delinir. Bu deliklerin sentroidler blockface görüntüleri hizalamak için dönüm noktası tabanlı katı kaydı ile birlikte kullanılır.

<table><tbody><tr><td>%16 PFA</td><td>VWR International</td><td>15710</td><td>%16 Paraformaldehit çözeltisi</td></tr><tr><td>Küçük doku işleme kasetleri</td><td>VWR International</td><td>CA95029-956</td><td></td></tr><tr><td>Leica ASP300 otomatik doku işlemcisi</td><td>Leica</td><td>14047643515</td><td></td></tr><tr><td>%100 Ethanol</td><td>Fisher Scientific</td><td>S25307B</td><td></td></tr><tr><td>Xylene</td><td>VWR International&nbsp;</td><td>CA95057-822</td><td></td></tr><tr><td>Parafin&nbsp;</td><td>Thermo Fisher</td><td>39501006</td><td>Paraplast doku gömme ortamı</td></tr><tr><td>Leica EG 1160 gömme merkezi</td><td>Leica</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Leica döner mikrotom</td><td>Leica</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Freze makinesi</td><td>Argo</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Mikroskop slaytları</td><td>VWR International&nbsp;</td><td>CA48312-015</td><td></td></tr><tr><td>H & E leke</td><td>VWR Uluslararası</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Otomatik boyama</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Lameller & nbsp;</td><td>VWR Uluslararası&nbsp;</td><td>48404-452</td><td></td></tr><tr><td>MEDITE RCM 7000 cam lamel</td><td>MEDITE</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Leica SCN400 slayt tarayıcı</td><td>Leica</td><td></td><td></td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks Inc</td><td>MATLAB 2007b</td><td>Geliştirme yazılımı</td></tr><tr><td>MeVisLab MeVis</td><td>Medical Solutions AG</td><td>MeVisLab 2.1</td><td>3D görselleştirme yazılımı</td></tr></tbody></table>

3-boyutlu histoloji hacmi ve fare meme bezlerinin eğitim için onun uygulama İmar

Reconstruction of 3-Dimensional Histology Volume and its Application to Study Mouse Mammary Glands

Histoloji hacmi yeniden şekil 3B ve hücrelerden oluşur ölçekli yapılar düzeyinde bir organın hacim değişikliği üzerinde çalışmayı kolaylaştırmaktadır. Ayrıca, hacimsel tıbbi görüntüleme ve terapilerde yeni teknikleri ve algoritmalar araştırmak ve doğrulamak için kullanılabilir. Farklı organlarda 1,2,3 3D yüksek çözünürlüklü atlas oluşturma histoloji hacim rekonstrüksiyonu başka bir uygulamadır. Bu doku yapıları ve çeşitli hücresel özellikler arasındaki mekansal ilişkinin araştırmak için bir kaynak sağlar. Biz optik blockface görüntüleri kümesi kullanır histoloji hacim oluşturulması için bir görüntü kaydı yaklaşım sunuyoruz. Yeniden inşa histoloji cilt no bitkiler, post-processing kayıt hatası ile işlenmiş numune güvenilir bir şekli temsil eder. Iki fare meme bezlerinin Hematoksilen ve Eosin (H &amp; E) boyanan kesitler ed çıkarılan sınır noktalarını kullanarak karşılık gelen blockface görüntülere tescil edildihistoloji ve blockface görüntülerde numunenin Ges. Kayıt doğruluğu görsel olarak değerlendirilmiştir. Meme bezlerinin makro yapılar uyumu da görsel olarak yüksek çözünürlükte değerlendirildi. Bu çalışma, meme bezinin eksizyonu 3D histoloji hacim rekonstrüksiyonu kadar değişen, bu görüntü kayıt boru hattının farklı adımlar çizer. 2D histoloji görsel bölümlerin çiftleri arasındaki yapısal farkların ortaya koymakla birlikte, 3 boyutlu hacim histoloji şekli ve meme bezlerinin hacim farklılıkları görselleştirmek için olanağı sağlar.

Geleneksel mikroskopi teknikleri bir hatadır mikroskobik düzeyde bir organın anlayış bir defada bir alan-görünümü ile sınırlı olmasıdır. Hatta tüm slayt bölümlerini sağlamak &quot;total açıklama&quot; slaytlar, üç boyutlu bilgi sağlamak için başarısız. Bütün slayt, dinamik tarama teknolojileri, bütünüyle bir bölümünü görmek bizim yeteneği arttı, gelişimi ile ancak yapıları extrapolating 3D histoloji hacmi rekonstrüksiyon gerektirir. Daha Igfbp7 null fare eksikliği karakterize etmek için, mem...

3 boyutlu (3D) histoloji hacim rekonstrüksiyonu için, bir organın hücrelerden oluşan makroyapılar düzeyindeki değişikliklerinin incelenmesini kolaylaştıran bir görüntü kayıt yaklaşımı sunuyoruz. Bu yaklaşımı kullanarak, vahşi tip ve Igfbp7-boş meme bezleri arasındaki 3 boyutlu değişiklikleri inceledik.

3-Boyutlu Histoloji hacmi ve Fare meme bezlerinin Eğitim için onun Uygulama İmar

Histology volume reconstruction facilitates the study of 3D shape and volume change of an organ at the level of macrostructures made up of cells. It can ...

Aşağıdaki videonun genel amacı, meme hücresel makro yapısındaki değişiklikleri incelemek için üç boyutlu histolojiye yönelik bir görüntü kayıt yaklaşımı ve hacim rekonstrüksiyonu sunmaktır. Bunu gerçekleştirmek için, vahşi tip ve insülin benzeri büyüme faktörü bağlayıcı protein yedi, IGF BP seven null farelerden, laktasyon başlangıcından üç gün sonra meme bezleri eksize edilir. Bezler daha sonra işlenir ve kesit almak üzere parafin bloklara gömülür.Ardından, doku bloklarının optik blok yüzü görüntüleri yakalanır ve doku bloğu kesitlere ayrılır. Kesitlerin görüntüleri alınır ve özel bir yazılım kullanılarak, meme bezinin histoloji hacmini yeniden oluşturmak için her kesit karşılık gelen blok yüzü görüntüsüyle hizalanır. Elde edilen veriler, mutant ve yabani tip bezlerdeki boyut farklarını vurgulamaktadır.Bu tekniğin, üç boyutlu konfokal iki katlı mikroskopi gibi mevcut yöntemlere göre temel avantajı, çok daha geniş bir mekansal kapsamda bilgi sağlamasıdır. Bu yöntem, farklı organların 3B yüksek çözünürlüklü analizlerini oluşturmanın yanı sıra, volumetrik tıbbi görüntüleme ve tedavilerdeki yeni tekniklerin ve algoritmaların araştırılması ve doğrulanması için de kullanılabilir. Rekonstrükte edilen bu histoloji hacmi, yayılmış bir kayıt hatası olmaksızın, işlem gören örneğin güvenilir bir temsilini sunar.Bu yöntemle ilgili ilk fikrimiz, IGF P seven null farelerin daha küçük batın boyutlarına sahip olduğunu ve birden fazla büyük batını besleyemediklerini fark ettiğimizde ortaya çıktı, bu nedenle meme bezlerinin yapısını incelemeye karar verdik. Doku parafine gömüldükten sonra, fazla parafin temizlenene kadar bloğu düzeltmek için döner bir mikrotom kullanın. Ardından, dikey bir frezeleme makinesi kullanarak, parafin bloğunun en az iki köşesine, kaset montajına dik olacak şekilde bir milimetrelik delikler açın ve doku bloğunu döner mikrotoma yerleştirin.Ardından, mikrotomun önünde blok yüzey görüntüleme sistemini kurmak için, doku bloğunun yüzeyine hafif bir açıyla konumlandırılmış tele lensli bir kamera yerleştirin. Kamera, mikrotomun önündeki bir bilgisayara bağlı olmalıdır. Daha sonra, kameranın bloktan gelen ışık yansımasını yakalayacağı şekilde bloğun önüne bir ışık kaynağı yerleştirin.Blok yüzeyindeki doku, çevredeki parafinden kolayca ayırt edilene kadar kamera açısını ayarlayın. Bir adet optik blok yüzü görüntüsü alın. Ardından, mikrotom kullanarak beş mikron kalınlığında, dört kesitten oluşan şeritler kesin.Şeritleri soğuk su banyosuna aktarın, şeridin kesitlerini birbirinden ayırın, ardından ikinci ve dördüncü kesitleri soğuk sudan alarak bir lama yerleştirin. Kırışıklıkları gidermek için bunları sıcak su banyosuna aktarın. İkinci ve dördüncü kesitlerin seçilmesi, kesitler arasında beş mikronluk bir boşluk sağlar.Kırışıklıklar giderildikten sonra, kesitleri kepçeleme yöntemiyle mikroskop lamlarına yeniden monte edin. Daha önce belirtildiği gibi; kesme, montaj ve kırışıklık giderme işlemlerinin yırtılma, katlanma, büzülme ve genişleme gibi bazı distorsiyonlara neden olabileceğini unutmayın. Bu artefaktlar, histoloji kesitlerinin kaydedilmesini zorlaştırır.Kesitleri otomatik bir boyama cihazı kullanarak h ve d ile boyayın. Ardından, lamları otomatik bir lam kapatma cihazı ile kapatın ve dijital bir histoloji lam tarayıcısı kullanarak lamları istenen çözünürlükte dijitalleştirin. Bu protokol için büyütme 20 x ve çözünürlük 0.47 mikron'dur.Videonun bu bölümü, laboratuvarımızda geliştirilen özel yazılımın MATLAB c plus plus ile birlikte kullanılarak gerçekleştirilen görüntü kayıt sürecine genel bir bakış sunmaktadır. ITK kullanarak, histoloji görüntülerinin alt örneklemesini blok yüzü görüntülerinin çözünürlüğüne getirerek başlayın. Bu işlem, histoloji görüntülerini 0,026 faktöründe küçültecektir.Ardından, görüntü segmentasyonu ve nokta seçimi için MATLAB'da birkaç blok yüzü görüntüsü açın ve kayıt deliklerinin piksel değerlerini ölçmek için veri imleci (data cursor) aracını kullanın. Kayıt deliklerini segmente etmek için ortalama piksel değerini sabit bir eşik değer olarak kullanın. Fazladan oluşan segmentleri temizlemek için, delikleri korumak ve ek segmentleri çıkarmak amacıyla segmente edilen nesnelerin daireselliği ve alan değerlerini kullanın.Ardından, her bir meme bezi için bir blok yüzü görüntüsünü referans olarak seçin. Bloğun geri kalan yüzü görüntülerindeki kayıt deliklerinin merkezlerini, referans görüntünün kayıt deliklerinin merkezleriyle hizalayın. Daha sonra, kayıt delikleri için elde edilen dönüşümleri kullanarak blok yüzü görüntülerini hizalayın; hizalanmış blok yüzü görüntüleri için h ve d kesitlerindeki dokuyu arka plandan manuel olarak bölütleyin veya çıkarın.Histoloji görüntülerini arka plandan ayırmak ve ikili maskeler oluşturmak için OSU eşiği tekniğini kullanın. Ardından, etiketlenmiş nesnelerin histogramını kullanarak her maskedeki en büyük nesneyi belirleyin ve seçin. Hem histoloji hem de blok yüzü maskelerinden bir piksel genişliğindeki sınır noktalarını çıkarın.Ardından, histoloji sınır noktaları ile bunlara karşılık gelen blok yüzü görüntüleri arasındaki başlangıç rijit dönüşümünü bulmak için bir Fourier tanımlayıcılar algoritması kullanın. Bu başlangıç dönüşümü; öteleme, döndürme ve ölçekleme faktörlerini içerir. Her bir histoloji görüntüsünü, önceki adımda elde edilen başlangıç dönüşümü ile dönüştürün.Rijit kaydırmayı hassaslaştırmak için, yuvarlanan top (rolling ball) filtresi kullanarak histoloji konturundaki yüksek eğrilikli kenar bölümlerini kaldırın. Ardından, tekdüze dağılım kullanarak kalan histoloji sınır noktaları arasından rastgele 500 nokta seçin. Histoloji sınır noktalarını, Fourier tanımlayıcılarından elde edilen ilk dönüşümle dönüştürün.Blok yüzey sınır noktalarını kullanın ve blok yüzey sınır noktaları ile histoloji arasındaki rijit dönüşümü bulmak için yinelemeli en yakın noktalar (iterative closest points) algoritmasını uygulayın. Rastgele sınır noktaları. Ardından, 3D görselleştirme yazılımında histoloji hacminin görsel bir görüntüsünü oluşturmak için önceki adımda elde edilen histoloji görüntülerini dönüştürün.Me vis lab'da, modüller arasından "file miscellaneous" seçeneğine gidin ve "composed 3D from 2D files" modülünü ekleyin. Ardından menüden "image" seçeneğini seçin ve "image property convert" modülünü ekleyin. Son olarak, "modules visualization 3D viewers" kısmından bir "view 3D" modülü ekleyin.Görüntüleri yüklemek için 2D dosyalardan 3D oluştur seçeneğine çift tıklayın ve 3D oluştur'a tıklayın. Görüntü özelliği dönüştür seçeneğine çift tıklayarak voksel boyutunu ayarlayın ve voksel boyutunu 0.018 0.018 0.01 olarak belirleyin. 3D görüntüle seçeneğine çift tıklayarak hacmi görüntüleyin.Son olarak, ekteki belgedeki adımları izleyerek görüntü yığınını beş x büyütmede görüntüleyin. I-G-F-B-P seven null farelerdeki eksikliği daha iyi karakterize etmek için, meme bezlerinin 3D rekonstrüksiyonu burada açıklanan şekilde gerçekleştirilmiştir. Bu şekiller, vahşi tip ve null meme bezlerinin rekonstrükte edilmiş histoloji hacimlerini göstermektedir.Sağdaki mutant bezin, soldaki yabanıl tipe göre daha kısa ve dar olduğuna, ancak derinliğinin yabanıl tip bezde 1,06 milimetre ve null bezde 1,02 milimetre ile yaklaşık olarak aynı olduğuna dikkat edin. Ayrıca, soldaki yabanıl tip bezlerde pembe eozin boyamasının gösterdiği stromal dokunun az olduğunu, sağdaki null bezlerin ise ağırlıklı olarak stromal dokudan oluştuğunu fark edin. Burada, çekirdekli hücreleri belirleyen hematoksilen boyaması, yabanıl tip bezin öncelikle bez yapıları içerdiğini, null bezin ise yoğunluğunu koruduğunu göstermektedir.Bunu daha detaylı incelemek için, lenf düğümünün bu bölgesine ait daha yüksek çözünürlüklü görüntüler burada hizalanmıştır. Sütle dolmuş olması beklenen büyük yapılar görülmektedir. Buna karşılık, I-G-F-B-P seven null bezinde ise gelişmiş yapıların sayısı azdır.Dahası, bu yapılar fibroblast benzeri hücrelerle doludur. Bu videoyu izledikten sonra, tarama seri kesitlerinin yeniden oluşturulması yoluyla bir organın 3D rekonstrüksiyonunun nasıl yapılacağı konusunda iyi bir anlayış kazanmış olmalısınız. Güzel. Şimdi, bu prosedürü denerken, hem slaytların hem de taramaların sayısı çok fazla olacağı için bunları tutarlı bir şekilde adlandırmayı hatırlamanız önemlidir; çünkü bu prosedürü takip ederken başarının anahtarı ardışık organizasyondur.Damarlanmanın bir tümöre nasıl nüfuz ettiği gibi ek soruları yanıtlamak amacıyla, spesifik hücre ve hastalık belirteçleri için immünohistokimya gibi diğer yöntemler uygulanabilir.

reconstruction-3-dimensional-histology-volume-its-application-to

Research

JoVE Journal

Biology

Biyoloji

Bu yöntem, farelerde meme bezi gelişimi ve işlevi incelemek ve değerlendirmek anlatılmaktadır. Eksize meme bezleri süt ejeksiyon bir oksitosin tabanlı miyoepitelyal hücre daralma tahlil kullanılarak değerlendirilmiştir ise bütün montaj kullanarak geliştirme derecesi değerlendirilir.

Fare Modeller Meme Bezi Geliştirme ve Fonksiyon Değerlendirme

MRI taramaları (insan), 3D görüntüleme yazılımı ve immünohistolojik analiz kullanarak, beynin lateral ventriküllerindeki değişiklikleri belgeliyoruz. Lateral ventrikül hacim değişikliklerinin uzunlamasına 3D haritalanması ve yaşlanma veya hastalık nedeniyle insan beyninde meydana gelen periventriküler hücresel değişikliklerin karakterizasyonu daha sonra farelerde modellenir.

İnsanlar ve Mouse Periventriküler Doku Yanal ventrikülleri ve histolojik Karakterizasyonu 3D Modelleme

Kemirgen içindeki meme bezi gelişimi tipik olarak tanımlayıcı değerlendirmeler kullanılarak veya temel fiziksel özellikleri ölçerek değerlendirilmiştir. Dallanma yoğunluğu, meme gelişiminin objektif olarak ölçülmesi güç bir göstergesidir. Bu protokol, meme bezi dallanma özelliklerinin niceliksel değerlendirmesi için güvenilir bir yöntem tanımlamaktadır.

Sıçan Memesi Bezinde Dallanma Yoğunluğunun Nicelleştirilmesi Sholl Analiz Yöntemini Kullanarak Bütünüyle Tutturulur

Başlangıçta slaytlar üzerinde sabitlenmiş olan meme dokusunu histopatolojik değerlendirme için başarıyla çıkarmak, işlemek, kesmek ve lekelenmek için bir yöntem geliştirdik. Bu yöntem, üreme ve gelişimsel test kılavuz çalışmalarında meme bezlerinin tümünün monte edilmesini ve değerlendirilmesini teşvik edebilir.

Lezyon Tanımlaması için Meme Bandı Bütün Dağılımları

Burada, hücre dışı Matriks (ECM) ifade ve duktal Morfoloji araştırmak için meme dokuları bütün, olduğu gibi fare yalıtım için bir iletişim kuralı mevcut. Fare #4 karın bezleri tarafsız tampon formalin içinde sabit kesitli ve ECM proteinler için immünhistokimya kullanarak lekeli 8-10 hafta eski kadın nulliparous fareler, elde.

Sağlam, Bütün fare meme dokuları yalıtım hücre dışı matriks ifade ve bezi Morfoloji analizi için

Biz iki meme epitel hatları, HC11 ve EpH4 farklılaşma indüksiyon teknikleri açıklayın. Her ikisi de süt proteinleri üretmek için fetal buzağı serumu, insülin ve prolaktin gerektirirken, EpH4 hücreleri üç boyutlu kültürde mammospheres içine tam olarak ayırt edebilirsiniz. Bu tamamlayıcı modeller farklılaşma ve neoplazi sinyal iletimi çalışmaları için yararlıdır.

Fare Meme Epitel HC11 ve EpH4 Hücrelerinin Farklılaşması

Bu protokol, değiştirilebilir kapaklı (R.MIW) yeni bir meme görüntüleme penceresini tanımlar. R.MIW'nin implantasyonundan sonra intravital mikroskopi, farklı gelişim aşamalarında sağlıklı ve hastalıklı meme bezinin hücresel çözünürlükle uzunlamasına ve çok günlük görüntülenmesini sağlar.

Değiştirilebilir Kapaklı Meme Görüntüleme Penceresi Kullanarak Boyuna İntravital Mikroskopi

Burada tarif edilen intravital görüntüleme yöntemi, 4D intravital görüntülerin derinlemesine analizi için etiketlenmemiş bir tümör mikroçevresini tümör, stromal ve vasküler kompartmanlara invaziv olmayan bir şekilde segmentlere ayırmak için metabolik ko-faktör NAD (P) H'den kollajen ikinci harmonik jenerasyonu ve endojen floresanı kullanır.

Meme Tümörü Mikroçevresinin İntravital Görüntülemesi için Etiketsiz Bir Segmentasyon Yaklaşımı

İn vivo görüntüleme ve meme kanserini önleme için fare meme düktal ağacına etanol bazlı ablatif bir çözüm için reaktiflerin intradüktal enjeksiyon yöntemi açıklanmıştır. Doğrudan meme ucu açıklığına enjeksiyon, meme epitel hücrelerinin minimum kollateral doku hasarı ile hedeflenmesini sağlar.

Fare Modellerinde Meme Kanserinin Önlenmesi ve Lokal Tedavisi için Etanol Bazlı Ablatif Çözümün İntradüktal Doğumu ve Röntgen Görselleştirmesi

Mevcut protokol, lazer taramalı konfokal ve multifoton mikroskobu ile emziren fare meme bezinin intravital görüntülenmesi için kolay bir tekniği tanımlamaktadır.

Meme bezinin intravital hücre altı mikroskobu

Keşfedin, fare meme bezlerinin 3 boyutlu histolojik hacim rekonstrüksiyonu için görüntü kayıt yöntemini. Bu teknik, vahşi tip ve Igfbp7-null fareler arasındaki makro yapısal farklılıkları analiz eder.

3-Boyutlu Histoloji hacmi ve Fare meme bezlerinin Eğitim için onun Uygulama İmar

Daha fazla video keşfet