Segmentasyon ve Trabeküler kemik bir Imagej Plugin tarafından miktar sınırı dış destekli
14 Mart 2018
Biz segmentlere ve bir ImageJ eklentisi kullanarak kemik'ın dış sınırında göre 2D ve 3D görüntü için Trabeküler kemik miktarının için bir iş akışı mevcut. Bu yaklaşım daha verimli ve geçerli el ile yaklaşım el şekillendirmenin daha doğru ve geçerli ticari yazılım kullanılamaz katman katman quantifications sağlar.
Bu prosedürün genel amacı, trabeküler kemiklerin yapısal ölçümlerini otomatik olarak doğruluk ve verimlilikle ölçmektir. Bu yöntem, düzensiz yapıların verimli bir şekilde doğru bir şekilde nasıl ölçüleceği gibi görüntü analizi alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı, böyle bir teknikle iki boyutlu veya üç boyutlu nesnelerin yapısal ölçümlerinin mevcut mevcut niceleme yaklaşımlarından daha doğru ve verimli olmasıdır.
Bu prosedüre başlamak için önce metin protokolünde belirtildiği gibi ImageJ yazılımını ve trabeküler analiz eklentilerini yükleyin. ImageJ yazılımını açın. Eklentiler, BoMomics, Nesneleri Simüle Et altında, Daire düğmesini tıklayın.
Açılan pencerede, çap olarak 200 girin ve ardından 200 piksel çapında sanal bir daire oluşturmak için Tamam'a tıklayın. Oluşturulan daireyi TIFF formatında kaydedin. Ardından, Eklentiler, BoMomics, Nesneleri Simüle Et'te, Kare düğmesini tıklayın.
Açılır pencerede 200 ve kenar uzunluğunu girin ve kenar uzunluğu 200 piksel olan bir sanal kare oluşturmak için Tamam'a tıklayın. TIFF formatında kaydedin. Ardından, aynı menüde Küre düğmesine tıklayın.
Çap olarak 30 girin ve simüle edilmiş küreyi oluşturmak için Tamam'a tıklayın. Tıkla Eklentiler, 3D, Hacim Görüntüleyici küreyi görüntülemek için ve TIFF formatında kaydedin. Son olarak, Eklentiler, BoMomics, Nesneleri Simüle Et'te Silindir düğmesine tıklayın.
Çap olarak 30 ve yükseklik olarak 100 girin ve ardından simülasyon silindirini oluşturmak için Tamam'a tıklayın. Bundan sonra, tıklayın Eklentiler, 3D, Hacim Görüntüleyici silindiri görüntülemek ve TIFF formatında kaydetmek için. İlk olarak, ImageJ yazılımını açın ve taranmış bir görüntüyü açın veya içe aktarın.
Bir dilim seçmek için alt kaydırma çubuğunu kaydırın ve ardından Görüntü, Ayarla, Eşik düğmesini tıklatın. Threshold (Eşik) açılır penceresinde, kemiklerin arka plandan iyi bir şekilde ayrıldığından emin olmak için minimum ve maksimum eşik değerlerini ayarlayın. Minimum eşik değerini kortikal kemik eşik değeri olarak kaydedin.
Ardından, tıklayın Eklentiler, BoMomics, Trabeküler Parametre Profili Oluşturma düğmesine basın. Açılır pencerede, Dilim Dizini'ni temsili dilimin konumuna ayarlayın. Profil segmentasyon parametreleri için bir dizi kortikal eşik hesaplamak için Kortikal Kemik, Aralık ve Adım değerlerini ayarlayın.
Bundan sonra, analiz için bir dizi gürültü değeri belirtmek üzere Gürültü Çapı, Adım ve Aralık değerlerini ayarlayın. Bir dizi delik değerini hesaplamak için Delik Çapı, Adım ve Aralık değerlerini ayarlayın. Parametre profili oluşturmayı gerçekleştirmek için Tamam'a tıklayın.
Parametre Profili Oluşturma Sonuçları penceresinde, segmentasyon sonuçlarını görsel olarak kontrol edin ve kemiğin dış sınırının doğru bir şekilde özetlendiği bir dilim katmanı seçin. Ardından, Parametre Profil Oluşturma Sonuçları tablosundaki ilgili girişten profil oluşturma parametrelerini alın. Trabeküler kemikleri analiz etmeye başlamak için ImageJ yazılımını açın ve taranmış bir görüntüyü açın veya içe aktarın.
Eklentiler, BoMomics, Trabeküler Segmentasyon düğmesini tıklayın. Burada gösterildiği gibi uygun analiz parametrelerini doldurun. Ardından, trabeküler segmentasyonu gerçekleştirmek için Tamam'a tıklayın.
Trabeküler Segmentasyon Sonuçları penceresinde sonuçları görsel olarak inceleyin. Ardından, daha fazla analiz için Segmentli Trabeküler Kemikler penceresinde gösterilen çıkarılan trabeküler kemikleri TIFF formatında kaydedin. Bundan sonra, Eklentiler, BoMomics, Trabeküler Analiz düğmesine tıklayın ve metin protokolünde belirtildiği gibi uygun analiz parametrelerini doldurun.
Sonuç Raporlama bölümünde, seçeneklerin trabeküler kemik hacmi, toplam hacim ve iki boyutlu veya üç boyutlu olarak ölçülen kalınlık olduğu ölçülecek bir veya daha fazla parametreyi seçin. Trabeküler analiz yapmak için hem 2B hem de 3B için onay kutularını seçin ve ardından nesneleri nicelemeye başlamak OK.To tıklayın, ImageJ yazılımında simüle edilmiş bir görüntü açın. Eklentiler, BoMomics, Trabeküler Analiz düğmesini seçin ve Gürültü Azaltma Çapı, Delik Doldurma Çapı ve Kortikal Kalınlık Çapı'nı sıfıra ayarlarken Başlangıç, Bitiş, Anahat Sınırı ve Trabeküler Kemikler için varsayılan değerleri koruyarak uygun analiz parametrelerini doldurun.
Sonuç Raporlama bölümünde, ölçülecek parametreler olarak hem 2D hem de 3D'yi seçin. Ardından, simülasyon nesnesi üzerinde trabeküler analiz gerçekleştirmek için Tamam'a tıklayın. Bundan sonra, elektronik tablo sütunlarında kalibre edilmiş kemik hacmini, toplam hacmi, kemik mineral içeriğini, kemik hacmi fraksiyonunu ve kemik mineral yoğunluğunu hesaplayın ve metin protokolünde belirtildiği gibi verileri analiz edin.
Bu çalışmada, trabeküler kemikleri otomatik olarak segmentlere ayırmak ve ölçmek için bir ImageJ eklentisi kullanılmıştır. Farklı parametre koşulları kullanılarak yapılan temsili parametre profili analizi, bir kemiğin dış sınırlarını belirlerken bazı kombinasyonların diğerlerinden daha doğru olduğunu ortaya koymaktadır. Daha sonra, trabeküler kemiklerin ölçümlerini ölçmek için segmentasyon ve analiz yapılır.
Bu segmentasyonun sonuçları görsel olarak dilim dilim kontrol edilebilir. Kemik hacminin, toplam hacmin, gri değerlerin toplamının ve kalınlığın ham miktarları, analiz sırasında hangi seçeneklerin seçildiğine bağlı olarak iki veya üç boyutta raporlanabilir. Kalibrasyon bilgileri, taranan mikro-CT veri setinden çıkarılır ve daha sonra kemik hacmi, toplam hacim, kemik mineral içeriği, kemik hacmi fraksiyonu ve kemik mineral yoğunluğunun kalibre edilmiş ölçümleri hesaplanır.
Dağılımları daha sonra seçilen analiz bölgesinde, katman konumlarına karşı katman katman profillenebilir. Bir kez ustalaştıktan sonra, bu teknik, uygun şekilde gerçekleştirilirse 10 ila 20 dakika içinde 500 görüntü katmanının trabeküler kemiklerini ölçebilir. Bu yöntem için ilk olarak, aynı veri seti aynı deneyimli operatör tarafından analiz edildiğinde, mikro-CT satıcı yazılımı tarafından bildirilen sonuçların tekrarlanabilir olmadığını bulduğumuzda aklımıza geldi.
Bu videoyu izledikten sonra, uygun kemik segmentasyon parametrelerinin nasıl seçileceğini ve minimum kullanıcı etkileşimi ile uzun kemiklerin analizini nasıl yapacağınızı iyi anlamış olmalısınız.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu makale, bir ImageJ eklentisi kullanarak 2D ve 3D görüntülerde trabeküler kemiklerin otomatik segmentasyonu ve niceliği için bir iş akışını sunmaktadır. Bu yöntem, manuel konturlama tekniklerine kıyasla verimliliği ve doğruluğu artırır ve katman katman detaylı nicellendirmeler sağlar.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Nörobilim
- Görüntü Analizi
- Kemik Yapı Analizi
Arka Plan
- Trabeküler kemikler, ölçümü zor olan karmaşık yapılara sahiptir.
- Mevcut yöntemler genellikle zaman alıcı ve daha az doğru olan manuel konturlamaya dayanmaktadır.
- Otomatik teknikler, ölçüm hassasiyetini ve verimliliği artırabilir.
- ImageJ, bilimsel araştırmalarda görüntü işleme için yaygın olarak kullanılan bir yazılımdır.
Çalışmanın Amacı
- Trabeküler kemik yapılarının nicellenmesi için otomatik bir iş akışı geliştirmek.
- 2D ve 3D görüntülerde yapısal ölçümlerin doğruluğunu artırmak.
- Mevcut manuel yöntemlere karşı daha verimli bir alternatif sağlamak.
Kullanılan Yöntemler
- ImageJ yazılımının ve trabeküler analiz eklentilerinin yüklenmesi.
- Obje simülasyonu için Plugins altındaki Circle düğmesinin kullanılması.
- Dış sınırlara dayalı kemik yapılarının segmentasyonu.
- Trabeküler kemiklerin katman katman nicellenmesi.
Ana Sonuçlar
- Otomatik yöntem, ölçüm doğruluğunu önemli ölçüde artırır.
- Katman katman nicellendirmeler, ticari yazılımlarda mevcut olmayan bilgiler sağlar.
- İş akışı, araştırmacılar için verimli ve kullanıcı dostudur.
- Sonuçlar, görüntü analizinde daha geniş uygulama potansiyelini gösterir.
Sonuçlar
- Önerilen iş akışı, trabeküler kemik analizi için güvenilir bir araç sunar.
- Görüntü analizinde otomasyon, daha iyi araştırma sonuçlarına yol açabilir.
- Bu yöntem, düzensiz yapıların nicellenmesinde önemli sorulara cevap verebilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Accurate quantification of trabecular bone structure is critical for evaluating bone-targeted therapeutics and understanding skeletal toxicity in preclinical studies. Manual micro-CT analysis introduces variability and limits throughput, hindering reliable target validation and mechanistic de-risking. This automated ImageJ plugin workflow improves measurement precision and reproducibility, supporting data-driven decisions in early discovery and translational research.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables objective assessment of trabecular bone changes to interrogate therapeutic hypotheses on bone metabolism.
- Operational Value: Reduces operator bias and variability in structural quantification, increasing confidence in target engagement data.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Provides layer-by-layer trabecular thickness and volume distributions for detailed phenotypic screening of bone-modulating compounds.
- Operational Value: Automates segmentation and quantification, enabling scalable analysis of large image sets from high-content studies.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Delivers quantitative trabecular parameters that align with translational biomarkers of bone health and disease progression.
- Operational Value: Ensures continuity from discovery through preclinical validation by standardizing structural readouts across models.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from target validation to preclinical evaluation, where accurate bone phenotyping informs lead selection and risk assessment.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by quantifying structural changes in trabecular bone following compound treatment.
- Screening: Enables assay readiness through automated, reproducible segmentation of trabecular regions for compound library screening.
- Analytics: Generates multi-dimensional readouts (volume, thickness, mineral content) that facilitate comparative analysis across experimental conditions.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by providing layer-resolved structural data relevant to bone turnover biomarkers.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable plugin-based capability across projects requiring consistent bone morphometric analysis.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in bone-related phenotypes by reducing measurement noise and bias.
- Operational Value: Enhances standardization and reproducibility across sites and operators through parameter profiling and quality control.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by delivering reliable trabecular data earlier in the discovery pipeline.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of bone-modulating candidates based on quantifiable structural outcomes.
Implementation Considerations
- Familiarity with ImageJ plugin environment and basic image processing concepts.
- Access to micro-CT scanners and computational resources for handling 3D image stacks.
- Need for cross-team agreement on segmentation parameters and profiling procedures to ensure consistency.
- Adaptation considerations when applying the method to different bone models or species with varying trabecular architecture.
- Dependence on appropriate threshold calibration; suboptimal parameter selection may affect segmentation accuracy despite quality-control features.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
0:49
Prepare 3D Dataset for Trabecular Analysis
2:52
Profiling Analysis Parameters
4:41
Trabecular Analysis
6:12
Quantifying Simulated Objects, Calibrating the Trabecular Measurements, and Presentation of Data
7:22
Results: Trabecular Analysis Using the ImageJ Plugin
8:48
Conclusion
