Sıçan Cremaster'ın Muscle arteriyollerde Hücre-serbest Katman Görselleştirme ve

Bu prosedürün genel amacı, in vivo hücreden arınmış tabaka genişliğindeki spatiotemporal varyasyonları nicel olarak belirlemektir. Bu yöntem, mikro hemodinamik alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir ve mikrosirkülasyonda hücre-filiya rolünün daha iyi anlaşılmasını sağlar. Bu yöntemin temel avantajı, in vivo hücre-filiya genişliğinin, çok zaman alıcı olan önceki manuel ölçüm tekniklerine kıyasla daha tutarlı ve kolay bir şekilde nicelendirilebilmesidir.

Hücresiz tabaka genişliği ölçümüne başlamadan önce, hücresiz tabaka ön-MatLab betik dosyasını çalıştırın. Ardından, analiz edilecek video dosyasını seçmek için dosya aç'a tıklayın ve gerekirse yakınlaştırma kaydırıcısını kullanarak yakınlaştırma seviyesini ayarlayıp, tek damarın duvarlarını dikey olarak hizalamak için döndürme kaydırıcısını ayarlayın. Damar uygun konuma geldiğinde, düzenlemeyi onayla'ya tıklayın, ardından ilgi bölgesini tanımlamak için kırpmak amacıyla ROI ayarla'ya tıklayın.

Hizalanmış görüntü bir açılır pencerede görüntülenecektir. Görüntü üzerindeki dikdörtgen hedefi gerektiği gibi ayarlayın ve ilgi alanını onaylamak için hedefe çift tıklayın. Ardından, düzenlenmiş tüm video karelerini ardışık bitmap görüntülerine dönüştürmek için Görüntüleri Çıkar'a tıklayın; bu görüntüler, seçilen video dosyasıyla aynı ada sahip klasörde bulunacaktır.

Hücresiz tabaka genişliğini ölçmek için Klasör Seç'e tıklayın ve görüntülerin bulunduğu klasörü seçin. İlk görüntü karesi, görüntü histogramı panelindeki ilgili gri yoğunluk histogramı ile birlikte gri tonlamalı görüntü panelinde görünecektir. Analizi gerçekleştirmek için liste kutusundan istenen görüntü karesini seçin ve ışık yoğunluğu profili zirvesinin iki piksel boyunca koyudan açığa geçtiği konum olarak belirlenen iç damar duvarını tanımlamak için Damar Duvarlarını Bul'a tıklayın.

Tuz ve biber gürültüsünü azaltmak için görüntüye medyan filtresi uygulamak üzere median filter seçeneğini işaretleyin. Görüntü kontrastını artırmak için görüntü yoğunluklarını dijital olarak ayarlayan auto-contrast seçeneğini işaretleyin. Ardından, gri seviyelerini iki sınıfa (eşik değerinin üzerindeki gri seviyelerle beyaz pikseller ve eşik değerinin altındaki gri seviyelerle siyah pikseller) ayıran eşikleme değerini otomatik olarak belirlemek için liste kutusundan bir eşikleme algoritması seçin.

Hücresiz tabaka genişliklerinin uzaysal varyasyonunu ölçmek için, piksel çözünürlüğü kutusuna piksel çözünürlüğünü girin. Ardından, hücresiz tabaka genişliklerinin uzaysal varyasyonunu elde etmek için Hesapla'ya tıklayın ve hücresiz tabaka genişliği verilerini tablolaştırılmış bir formatta dışa aktarmak için Export.csv'ye tıklayın.

Damar boyunca belirli bir analiz hattındaki hücreden arındırılmış tabaka genişliklerinin zamansal varyasyonunu ölçmek için Temporal Variation seçeneğine tıklayın ve kare hızı bilgilerini girin. Analiz edilecek görüntülerin ilk ve son karelerini sırasıyla start frame ve last frame kutularına girin. Analiz hattının damar üzerindeki konumunu seçmek için analiz hattı kaydırma çubuğunu ayarlayın ve analiz hattının konumunu hem gri tonlamalı hem de ikili görüntülerde gösterildiği şekilde onaylayın.

Ardından, hücreden arındırılmış tabaka genişliklerinin zamansal varyasyonunu elde etmek için Calculate'e tıklayın ve hücreden arındırılmış tabaka genişliği verilerini tablolanmış bir formatta dışa aktarmak için Export.csv'ye tıklayın. Burada, hücreden arındırılmış tabakanın RBC çekirdeği ile iç damar duvarı arasında gözlemlenebildiği, sıçan kremaster kasındaki dallanmamış bir arterden geçen tipik bir alyuvar akışı gösterilmiştir.

Hücresiz tabaka genişliği ölçümlerinin doğruluğunu sağlamak için bu bileşenler arasında iyi bir kontrast olması kritik öneme sahiptir. Görüntü analizinin ilk aşaması, damarın iç duvarının tespitini içermektedir. Damara dik olan analiz hattı boyunca ışık yoğunluğu profili elde edilerek, konum, iki piksel boyunca karanlıktan aydınlığa geçiş yapan tepe noktasında yaklaşık olarak belirlenir.

Ardından, görüntü eşikleme algoritması kullanılarak RBC çekirdek sınırları tespit edilir ve böylece CFL genişlikleri hesaplanabilir. Hücre içermeyen tabakadaki kırmızı kan hücreleri farklı ışık geçirgenliklerine sahip olduğundan, gri seviyelerdeki fark iki sınıfa ayrılabilir. Ancak, görüntü histogramındaki iki pik arasında doğru bir eşik değerinin belirlenmesi, düşük görüntü kalitesi ve kontrast nedeniyle kısıtlanabilir.

Kırmızı kan hücreleri ile hücreden arındırılmış tabaka arasındaki kontrastı artırmak için mavi bir filtre kullanılabilir. Bu durum, kırmızı kan hücresi çekirdeklerinin sınırlarının mavi bir filtre ile daha doğru şekilde belirlendiği bu görüntülerde daha belirgindir. Eşikleme algoritması da hücreden arındırılmış tabaka genişliği ölçümünü etkileyebilir; bu durum, farklı eşikleme algoritmalarının farklı kırmızı kan hücresi çekirdek sınırlarının ve dolayısıyla farklı hücreden arındırılmış tabaka genişliklerinin belirlenmesiyle sonuçlandığı bu görüntülerde görülmektedir.

In vivo hücreden arındırılmış tabaka genişliğinin ölçümü, görüntü kalitesine karşı oldukça hassastır. Bu nedenle, cerrahi işlemi dikkatle gerçekleştirdiğinizden ve kaliteli görüntü elde etmek için uygun bir optik yardımcı kullandığınızdan emin olun. Ayrıca, doğru ve tutarlı bir hücreden arındırılmış tabaka genişliği ölçümü sağlamak için uygun görüntü eşikleme algoritmasını seçmek esastır.