Kapilaroskopi kullanılarak Kılcal Yoğunluk miktar tayini için bir Tekrarlanabilir Bilgisayarlı Yöntem
27 Ekim 2015
Kapillaroskopi, mikrosirkülasyondaki kılcal damarları doğrudan görselleştirmek için non-invaziv, verimli, nispeten ucuz ve öğrenmesi kolay bir metodolojidir. Bununla birlikte, bugüne kadar yalnızca bir yayın, kapillaroskopi verilerinin miktarını belirlemek için mevcut olan karmaşık bir yazılım programının güvenilirliğini açıklamaktadır. Burada, standartlaştırılmış bir algoritma kullanarak kılcal damarları ölçmek için basit ve güvenilir bir protokol sunuyoruz.
Bu prosedürün genel amacı, tırnak kütikülünün hemen altındaki deri bölgesinde milimetre kare başına düşen kılcal damar sayısını ölçmektir. Bu, önce kütikülün altındaki tırnak yatağının tek renkli bir resmini çekerek gerçekleştirilir. İkinci adım, görüntüyü bir bilgisayar görüntüleme programına aktarmaktır.
Daha sonra, görüntüler manipüle edilir Kılcal damarları daha iyi görselleştirmek için son adım, bir milimetre kare içindeki tüm kılcal damarları tanımlamak ve saymaktır. Sonuç olarak, görüntü manipülasyonu, bir bireyin kılcal damarlarının miktarını ve morfolojisini göstermek için kullanılır. Bu yöntem, hipertansiyon, diyabet ve diğer hastalıkların mikro dolaşımı nasıl etkileyebileceği gibi kardiyovasküler alandaki temel soruları yanıtlamaya yardımcı olabilir.
Tek renkli bir dijital kamera kullanarak, daha önce açıklandığı gibi kılcal görüntüler elde edin. Ardından, kılcal görüntüleri elde etmek için kullanılan aynı kamera ve büyütme görüntüleme koşullarını kullanarak milimetre işaretli bir alay konusu olanın kalibrasyon görüntülerini alın. Alay görüntüsünü bilgisayar görüntüleme programına aktarın ve cetvelin fotoğrafındaki bir milimetrelik bir çizgideki piksel sayısını ölçün.
Bu sayıyı not edin ve bir milimetreye bir milimetrelik bir bölgedeki piksel sayısını hesaplayın. Ardından, kılcal görüntülerden birini açın, kılcal damarları koyulaştırın ve en uygun histogramı kullanarak görüntüyü ayarlayarak arka planı aydınlatın. Ardından, ekranın üst kısmında bir milimetreye bir milimetrelik bir ilgi alanı oluşturmak için açılır menüdeki ROI oluştur komutunu kullanın.
İlgilenilen bölgeyi en net kılcal halkalara sahip konuma sürükleyin ve konumlandırın. İlgilenilen bölgenin, kılcal halkaların tepesi bölgenin en üstünde yer alacak şekilde yerleştirildiğinden emin olun. Protokolün bu adımının tekrarlanabilirliğinin ve standardizasyonunun anahtarı, bir milimetre karelik ilgi alanı kutusunun uygun şekilde yerleştirilmesidir.
Standardizasyonu korumak için iyi bir kural, kutuyu görüntünün kılcal halkalarının tepesine veya ucuna yerleştirmektir. Doğru bir şekilde konumlandırıldıktan sonra, ROI'ye tıklayın ve ardından görünen açılır menüden kırp'a tıklayın, ardından görüntüyü düzleştirin, böylece gelecekteki tüm görüntü ayarlamaları görüntüye eşit olarak uygulanacaktır. Ardından, kılcal damarların maksimum düzeyde görselleştirilmesi için görüntünün kontrastını 75'e yükseltin.
Ayrıca kılcal damarların kenarlarını yumuşatmak için görüntüyü benekleyin. Kılcal damarlar siyah ve arka plan beyaz olacak şekilde histogramı en uygun modele ayarlayarak görüntü kontrastını sonlandırın. Her görüntüde, program tarafından sayılacak nesneler olarak tanınacak hedef nesne özelliğini kullanarak iyi tanımlanmış bir kılcal damarın bir parçasını manuel olarak seçin.
Ardından, sayma algoritması tarafından göz ardı edilmesi gereken alanlara referans olarak arka plan özelliğini kullanarak arka planın küçük bir bölümünü seçin. Arka plan gürültüsünün kılcal damarlar olarak sayılmasını önlemek için sayılan nesnelerin minimum çapını beş piksele ayarlayın. Ardından, her bir birey için görüntüdeki tüm kılcal damarları anında saymak için sayma işlevini kullanın.
Daha güvenilir bir değerlendirme elde etmek için ortalamayı üç ila dört görüntü arasında sayın. Zaman kazanmak için, bir veya daha fazla görüntüde belirli bir işlem dizisini otomatik olarak gerçekleştirmek için bir makro oluşturun ve önce bu videoda gerçekleştirilen ve açıklanan adımlara ve işlemlere göre makroyu adlandırmak için makroyu kaydet'i seçin. Ardından, makro kayıt yaparken görüntü işleme adımlarını gerçekleştirin.
Makroyu gelecekteki resimlerde kullanırken, makroyu çalıştır'a tıklamanız yeterlidir ve program kaydedilen geliştirmeleri istenen görüntülere otomatik olarak uygulayacaktır. Kullanıcı girişi gerektiren tek adım, görüntünün nerede kırpılacağını seçmektir. Optimum şekilde işlenmiş bir görüntü 30 saniye içinde sayılabilir ve kılcal damarları arka plandan ve tek tek kılcal damarları birbirinden net bir şekilde ayırt eder.
Son geliştirilmiş görüntü burada gösterilmektedir. Bu görüntü için belirlenen toplam sayı, bir kez ustalaştıktan sonra milimetre kare başına 54 kılcal damardı. Bu teknik, 20 dakika içinde 12 görüntüyü ölçmek ve manipüle etmek için kullanılabilir.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Kılcal damar skobu, mikrodolaşımdaki kılcal damarları görselleştirmek için invaziv olmayan bir yöntemdir. Bu makale, standartlaştırılmış bir algoritma kullanarak kılcal damarları kantitatif hale getirmek için güvenilir bir protokol sunmaktadır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Mikrodolaşım
- Kılcal damar görselleştirmesi
- Kardiyovasküler araştırma
Arka Plan
- Kılcal damar skobu, kılcal damarların doğrudan gözlemlenmesine olanak tanır.
- Önceki çalışmalar, kılcal damar kantitatif analizi için yazılım hakkında sınırlı güvenilirlik verilerine sahiptir.
- Bu yöntem, çeşitli hastalıklarda mikrodolaşımı anlamak için çok önemlidir.
- Kılcal damarların kantitatif analizi, hipertansiyon ve diyabet gibi durumlar hakkında bilgiler sağlayabilir.
Çalışmanın Amacı
- Kılcal damar kantitatif analizi için basit ve güvenilir bir protokol geliştirmek.
- Kılcal damar morfolojisi ve niceliği hakkındaki anlayışı geliştirmek.
- Kılcal damar analizi için mevcut metodoloji boşluklarını kapatmak.
Kullanılan Yöntemler
- Tırnak altındaki tırnak yatağının tek renkli bir görüntüsünü yakalayın.
- Görüntüyü bir bilgisayar görüntüleme programına aktarın.
- Kılcal damarların daha iyi görselleştirilmesi için görüntüyü manipüle edin.
- Belirli bir alanda (1 mm²) kılcal damarları tanımlayın ve sayın.
Ana Sonuçlar
- Protokol, kılcal damarların doğru bir şekilde kantitatif analizini sağlar.
- Görüntü manipülasyonu, kılcal damar morfolojisinin görünürlüğünü artırır.
- Bu yöntem, hastalıkların mikrodolaşım üzerindeki etkilerini incelemek için uygulanabilir.
- Sonuçlar, kardiyovasküler araştırma ve klinik uygulamaları bilgilendirebilir.
Sonuçlar
- Geliştirilmiş protokol güvenilir ve uygulanması kolaydır.
- Mikrodolaşımı anlamak için değerli veriler sağlar.
- Bu yöntem, çeşitli kardiyovasküler durumların değerlendirilmesine yardımcı olabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Standardized quantitation of capillary density using computerized nailfold capillaroscopy addresses a critical need for reproducible microvascular assessment in early discovery and translational research. This method reduces subjectivity and user fatigue, enabling reliable, quantitative evaluation of microcirculation relevant to disease modeling and target validation. Its reproducibility and efficiency support robust decision-making at key inflection points in cardiovascular and metabolic disease pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective quantitation of microvascular changes for hypothesis testing in disease models.
- Supports functional target validation by providing standardized microcirculation metrics.
- Facilitates mechanistic de-risking by reducing operator bias in capillary density assessment.
- Improves predictive confidence for early-stage portfolio triage in vascular and metabolic research.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, reproducible image-based assays for downstream compound screening.
- Standardizes capillary density measurement, enhancing assay reproducibility and scalability.
- Delivers quantitative outputs suitable for cross-study and cross-site comparison.
- Enables rapid, semi-automated analysis to support high-throughput screening readiness.
Translational & Preclinical Research
- Aligns microvascular quantitation with disease-relevant endpoints for translational biomarker development.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by enabling consistent measurement protocols.
- Supports risk-adjusted advancement decisions based on robust microcirculation data.
- Reduces translational ambiguity by linking quantitative capillary metrics to disease phenotypes.
Pipeline & Workflow Integration
This computerized capillaroscopy method integrates into the discovery-to-preclinical continuum, supporting both early hypothesis testing and translational biomarker alignment.
- Discovery Biology: Facilitates reproducible hypothesis testing and pathway clarification in microvascular research.
- Screening: Provides standardized, quantitative capillary density outputs for assay development and compound evaluation.
- Analytics: Enables objective, statistical comparison of microvascular changes across experimental conditions.
- Translational Research: Supports biomarker alignment and continuity from in vitro to in vivo models when microcirculation is a relevant endpoint.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, semi-automated workflow adaptable across disease models and research teams.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in microvascular studies.
- Operational Value: Delivers standardized, reproducible, and rapid quantitation with minimal training requirements.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust, quantitative endpoints.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of vascular and metabolic disease programs.
Implementation Considerations
- Requires basic expertise in digital imaging and capillaroscopy interpretation.
- Needs access to monochrome digital cameras and compatible image analysis software.
- Demands cross-team standardization of image acquisition and ROI placement for reproducibility.
- Adaptable to various disease models where microcirculation is a relevant endpoint.
- Manual ROI selection remains a potential source of variability and requires attention to protocol adherence.
