Sıçan Cremaster'ın Muscle arteriyollerde Hücre-serbest Katman Görselleştirme ve
19 Ekim 2016
Bu çalışma, in vivo hücresiz tabakanın görselleştirilmesi için sıçan kremaster kasının cerrahi hazırlığını göstermektedir. Bu çalışmada, hücresiz katman genişliği ölçümünün doğruluğunu etkileyen önemli faktörler tartışılmıştır.
Bu prosedürün genel amacı, in vivo hücresiz katman genişliğindeki uzay-zamansal varyasyonları ölçmektir. Bu yöntem, hücre filisinin mikro dolaşımdaki rolünü daha iyi anlamak için mikro hemodinamik alanındaki temel soruları yanıtlamaya yardımcı olabilir. Bu yöntemin ana avantajı, in vivo hücre filisi genişliğinin, çok zaman alan önceki manuel ölçüm tekniklerinden daha tutarlı ve rahat bir şekilde ölçülebilmesidir.
Hücresiz katman genişliği ölçümüne başlamadan önce, hücresiz katman öncesi MatLab komut dosyasını çalıştırın. Ardından, analiz için video dosyasını seçmek için dosyayı aç'a tıklayın ve yakınlaştırma seviyesini gerektiği gibi ayarlamak için yakınlaştırma slaytını kullanarak tek bir teknenin duvarlarını dikey olarak hizalamak için döndürme slaydını ayarlayın. Gemi uygun konumdayken, düzenlemeyi onayla'ya tıklayın, ardından ilgilenilen bölgeyi tanımlamak için ROI'yi kırpmak için ayarla'ya tıklayın.
Hizalanan görüntü bir açılır pencerede görüntülenecektir. Görüntüdeki dikdörtgen hedefi gerektiği gibi ayarlayın ve ilgilenilen bölgeyi onaylamak için hedefi çift tıklayın. Ardından, düzenlenen tüm video karelerini, seçilen video dosyasıyla aynı ada sahip klasörde bulunacak olan ardışık bitmap görüntülerine çıkarmak için Görüntüleri Ayıkla'yı tıklayın.
Hücresiz katman genişliğini ölçmek için Dosya Seç'e tıklayın ve görüntüler klasörüne tıklayın. İlk görüntü çerçevesi, gri tonlamalı görüntü panelinde, görüntü histogramı panelinde karşılık gelen gri yoğunluk histogramıyla birlikte görünecektir. Analizi gerçekleştirmek için liste kutusundan istediğiniz görüntü çerçevesini seçin ve ışık yoğunluğu profili tepe noktasının iki piksel üzerinden karanlıktan aydınlığa geçtiği konum olarak belirlenen görüntüdeki iç kap duvarını tanımlamak için Gemi Duvarlarını Bul'a tıklayın.
Tuz ve karabiber gürültüsünü azaltmak için görüntüye medyan filtre uygulamak için medyan filtreyi kontrol edin. Görüntü kontrastını artırmak için görüntü yoğunluklarının dijital olarak ayarlanması için otomatik kontrastı kontrol edin. Ardından, gri düzeyleri eşik değerinin üzerinde olan beyaz pikseller ve eşik değerinin altında gri düzeyleri olan siyah pikseller olmak üzere iki sınıfa ayıran eşik değerini otomatik olarak belirlemek için liste kutusunda bir eşik algoritması seçin.
Hücresiz katman genişliklerinin uzamsal değişimini ölçmek için, piksel çözünürlüğü kutusuna piksel çözünürlüğünü girin. Ardından, hücresiz katman genişliklerinin uzamsal değişimini elde etmek için Hesapla'ya tıklayın ve Dışa Aktar'a tıklayın. CSV: Hücresiz katman genişliği verilerini tablo biçiminde dışa aktarmak için.
Kap boyunca belirli bir analiz çizgisinde hücresiz katman genişliklerinin zamansal değişimini ölçmek için Zamansal Varyasyon'a tıklayın ve kare hızı bilgilerini girin. Analiz için görüntülerin ilk ve son karelerini sırasıyla başlangıç karesi ve son kare kutularına girin. Analiz çizgisinin kap boyunca konumunu seçmek için analiz çizgisi kaydırma çubuğunu ayarlayın ve hem gri tonlamalı hem de ikili görüntülerde gösterildiği gibi analiz çizgisinin konumunu onaylayın.
Ardından, hücresiz katman genişliklerinin zamansal değişimini elde etmek için Hesapla'ya tıklayın ve hücresiz katman genişliği verilerini tablo biçiminde dışa aktarmak için Export. csv'ye tıklayın. Burada, tipik bir kırmızı kan hücresi, RBC çekirdeği ile iç damar duvarı arasında hücresiz tabakanın gözlenebildiği sıçan kremaster kasındaki dallanmamış bir arteriyelden akar
.Bu bileşenler arasında iyi bir kontrast, hücresiz katman genişliği ölçümlerinin doğruluğunu sağlamak için kritik öneme sahiptir. Görüntü analizinin ilk aşaması, iç damar duvarının tespitini içeriyordu. Gemiye dik olan analiz çizgisi boyunca ışık yoğunluğu profili elde edilerek, konum, iki piksel üzerinden karanlıktan aydınlığa geçen zirveye yaklaştırılır.
Daha sonra, RBC çekirdek sınırları, görüntü eşikleme algoritması kullanılarak tespit edilir ve daha sonra CFL genişlikleri hesaplanabilir. Hücresiz katmandaki kırmızı kan hücreleri farklı ışık geçirgenliklerine sahip olduğundan, gri seviyelerdeki fark iki sınıfa ayrılabilir. Bununla birlikte, görüntü histogramındaki iki tepe noktası arasında doğru bir eşik değerinin belirlenmesi, düşük görüntü kalitesi ve kontrast nedeniyle kısıtlanabilir.
Kırmızı kan hücreleri ile hücresiz tabaka arasındaki kontrastı iyileştirmek için mavi bir filtre kullanılabilir. Bu, kırmızı kan hücresi çekirdeklerinin sınırlarının mavi bir filtre ile daha doğru bir şekilde tanımlandığı bu görüntülerde daha da belirgindir. Eşikleme algoritması, farklı eşikleme algoritmalarının farklı kırmızı kan hücresi çekirdek sınırlarının ve dolayısıyla farklı hücresiz katman genişliklerinin tanımlanmasıyla sonuçlandığı bu görüntülerde görüldüğü gibi hücresiz katman genişliği ölçümünü de etkileyebilir.
İn vivo hücresiz katman genişliğinin ölçümü, görüntülerin kalitesine çok duyarlıdır. Bu nedenle, ameliyatı dikkatli bir şekilde yaptığınızdan ve iyi bir görüntü kalitesi elde etmek için uygun bir optik asistan kullandığınızdan emin olun. Ayrıca, doğru ve tutarlı bir hücresiz katman genişliği ölçümü sağlamak için uygun görüntü eşikleme algoritmasının seçilmesi önemlidir.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu çalışma, in vivo hücresiz tabakanın görselleştirilmesi için sıçan kremaster kasının cerrahi hazırlığını gösterir. Yöntem, hücresiz tabakanın genişliğinin tutarlı ve rahat bir şekilde ölçülmesini sağlar ve mikro hemodinamikteki önemli soruları ele alır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Mikro hemodinamik
- Mikrodolaşımdaki hücre çekiciliği
Arka Plan
- Hücresiz tabaka, kan akış dinamiğini anlamak için kritik öneme sahiptir.
- Önceki ölçüm teknikleri zaman alıcı ve daha az doğruydu.
- In vivo görselleştirme teknikleri ölçüm güvenilirliğini artırır.
Çalışmanın Amacı
- In vivo hücresiz tabaka genişliğindeki uzamsal-zamansal değişimleri ölçmek.
- Mikrodolaşımdaki hücre çekiciliğinin rolünü anlamayı geliştirmek.
Kullanılan Yöntemler
- Sıçan kremaster kasının cerrahi hazırlanması.
- Analizler için önceden hazırlanmış MatLab komut dosyası kullanımı.
- Hücresiz tabaka genişliğini ölçmek için video analizi.
- Odaklanmış ölçüm için ilgi alanı (ROI) kırpma.
Ana Sonuçlar
- In vivo hücresiz tabaka genişliği daha doğru ölçülebilir.
- Bu yöntem, manuel tekniklere göre daha verimli bir alternatif sunar.
Sonuçlar
- Cerrahi hazırlama tekniği görselleştirme için etkilidir.
- Bu yöntem, mikro hemodinamik anlayışını geliştirir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Quantitative visualization of the cell-free layer in microvessels enables precise interrogation of microcirculatory hemodynamics, supporting mechanistic de-risking in vascular biology and drug discovery. Automated, reproducible measurement of cell-free layer width enhances predictive confidence for early-stage target validation and informs translational models of blood flow. This capability is strategically relevant for biopharma teams seeking robust, quantitative endpoints in microvascular research pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative assessment of microvascular flow dynamics for hypothesis-driven target validation.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying the role of the cell-free layer in microcirculation.
- Provides reproducible, automated measurements to inform early-stage portfolio triage.
Screening & Assay Development
- Delivers validated image analysis workflows for consistent quantification of vessel parameters.
- Facilitates assay standardization and reproducibility through automated thresholding algorithms.
- Generates quantitative outputs suitable for downstream screening and comparative studies.
Translational & Preclinical Research
- Aligns microvascular measurement endpoints with disease-relevant models in preclinical research.
- Enables continuity from discovery through preclinical validation by providing robust hemodynamic readouts.
- Supports risk-adjusted advancement decisions based on quantitative microcirculatory data.
Pipeline & Workflow Integration
This method integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing standardized, quantitative microvascular measurements that inform both early discovery and translational research.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification in microcirculatory research.
- Screening: Provides reproducible, quantitative vessel measurements for assay readiness.
- Analytics: Outputs spatial and temporal cell-free layer width data for robust statistical comparison.
- Translational Research: Bridges discovery and preclinical models with consistent hemodynamic endpoints.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, automated image analysis pipeline for diverse vascular studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in microvascular studies.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of vessel measurements.
- 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 targets and models.
Implementation Considerations
- Requires expertise in intravital microscopy and image analysis.
- Depends on high-quality imaging systems and computational infrastructure for automated analysis.
- Necessitates cross-team standardization of imaging protocols and thresholding algorithms.
- Adaptation may be needed for different vessel types or animal models.
- Measurement accuracy is sensitive to image quality, filter selection, and thresholding method.
