Name: Mikro Bilgisayarlı Tomografi Kullanılarak Küçük Hayvanlarda Non-İnvaziv İskelet Kası Miktar Tayini (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-11-08T14:50:00.000+00:00
Duration: 7 min 33 s
Description: Keşfedin, mikro bilgisayarlı tomografi ile küçük hayvanlarda vücut kompozisyonunu non-invaziv olarak analiz etme yöntemini. Fare modelleri kullanarak yağ, yağsız doku ve iskelet yapılarını ayırt edin.

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

Tüm yöntemler, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro (IACUC - UFRJ; A16/23-025-20). Taramalar, 6 ve 22 aylık erkek C57BL / 6 fareleri üzerinde gerçekleştirildi.
1. Hayvan hazırlama
<ol>
	<li>Buharlaştırma yoluyla verilen bir oksijen karışımında% 2 izofluran kullanarak fareleri uyuşturun. Hassas bir buharlaştırıcı kullanarak 0 oksijen karışımı ile hem indüksiyon hem de bakım için hassas bir buharlaştırıcı kullanın.</li>
	<li>Anestezi uygulanmış hayvanı bir fare yatağı kullanarak mikro-BT taramasına sırtüstü yatırın. Tarama sırasında hareketi en aza indirmek için fareyi bantla sabitleyin ve ardından portala yerleştirin.</li>
	<li>Yaklaşık 10 dakika süren deney boyunca, gerektiğinde idame dozunu alırken hayvanın anestezik düzlemin altında tutmak için bir maske taktığından emin olun.</li>
</ol>
2. Görüntü elde etme ve yeniden yapılandırma
<ol>
	<li>Yüksek çözünürlüklü bir klinik öncesi görüntüleme sistemi kullanarak vücut mikro-BT taramaları elde edin. 60 kV voltajda ve 480 μA akımda sinek modu dönüşü kullanarak her biri 470 ms pozlama süresiyle toplam 1.024 projeksiyon yakalayın. Sistemi 1,25 büyütmeye ayarlayarak 94,72 mm görüş alanı (FOV) elde ederek toplam 8,02 dakikalık çekim süresi elde edin. 2.368 x 2.240 piksel çözünürlükle sonuçlanan 1 x 1 gruplama ile görüntüler yakalayın. NOT: Bu yazıda mikro-BT görüntüleri için kullanılan ekipman, anestezik maske ile örtüşme nedeniyle kafa görüntülerinin elde edilmesinde sınırlamalar sunmaktadır. Ek olarak, tüm kuyruk uzunluğu yakalanmaz. Bu nedenle, baş ve kuyruk analizini hariç tuttuk (bkz. bölüm 3).</li>
	<li>Hava ve su için HU'yu belirlemek için yarı damıtılmış su ile doldurulmuş akrilik silindirik bir fantom (çap: 2,5 cm, uzunluk: 11,5 cm) üzerinde aynı parametrelerle bir tarama yapın. Alımların tamamlanmasının ardından, gürültü azaltma için optimize edilmiş ayarlara ve Filtreli Geri Projeksiyon (FBP) algoritmasına sahip edinme yazılımını kullanarak görüntüleri yeniden oluşturun. 147 μm izotropik voksel boyutu ve 640 matris kullanarak hem hayvan hem de hayalet görüntüleri toplu olarak yeniden oluşturun.</li>
	<li>Referans verilen yazılımı kullanarak fantomdan (ham veriler) hava ve su HU'sunu çıkarın. Görüntüleri DICOM dosyalarına dönüştürün ve HU değerlerini düzeltin.</li>
</ol>
3. Görüntü analizi
<ol>
	<li>Dosya yükleme NOT: Mikro-CT, görüntüleri zamansal ve mekansal olarak yakalayan ve bir görüntü dizisi oluşturan bir tekniktir. Bu nedenle, tek bir görüntü yerine tüm klasörü açmak gerekir.<ol>
		<li>Arayüzün sol üst kısmında, grimsi mavi renkle vurgulanan 3B Dilimleyici menüsünü bulun. Veri Ekle'ye (<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq01.jpg" style="margin: auto;">) tıklayın.</li>
		<li>İki seçenekli bir pencere göründüğünde, ilk seçeneği belirleyin: Eklenecek Dizini seçin.</li>
		<li>Hedef hayvan DICOM görüntüleri serisini içeren klasöre gidin ve üzerine tıklayın. Bu eylem, klasörü yazılım içinde açarak tüm görüntülerin aynı anda görüntülenmesine izin verecektir.</li>
		<li>Üç ekranda görüntülenen görüntüleri gözlemleyin. Her ekran farklı bir anatomik düzlemi temsil eder: sırasıyla yeşil, sarı ve kırmızı renklerle tanımlanan koronal, sagital ve enine.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Segmentasyon<ol>
		<li>Üst sekmede (Modüller) Segment Düzenleyici'yi (<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq02.jpg" style="margin: auto;">) bulun ve üzerine tıklayın.</li>
		<li>HU aralığını tanımlayan segmentler oluşturmak için yeşil + Ekle düğmesini tıklayın.</li>
		<li>Her birine 3 kez tıklayarak kemik, yağsız doku ve yağ dokusu için segmentler oluşturun.</li>
		<li>İstenen ayarlara göre adlandırmak ve renklendirmek için her segmente çift tıklayın.</li>
		<li>Pencerenin sol tarafında bulunan Eşik işlevini kullanarak her segment için HU aralığını ayarlayın. Bunu yapmak için, Eşik Aralığı işlevini <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq03.jpg" style="margin: auto;"> bulun ve her doku tipi için HU değerlerini girin: Yağsız doku (-29 ila 225 HU); yağ dokusu (-190 ila -30 HU); kemik (500 ila 5.000 HU). Uygula düğmesine tıklayın. NOT: HU değeri karşılaştırmaları için Ek Şekil S1'e bakın.</li>
		<li>Her doku tipi için segmentasyon işlemini tekrarlayın.</li>
		<li>Bir 3B görüntü oluşturma oluşturmak için 3B'yi Göster'i tıklatın. NOT: Görüntü oluşturma, ekranın mavi çeyreğinde görünecektir.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Görüntüyü temizleme NOT: Segmentasyon ve 3D işlemeden sonra, yağsız doku, yağ dokusu ve kemiğin hacimsel ölçümlerine dahil edilmediklerinden emin olmak için yabancı öğeler hariç tutulmalıdır. Doğru analizi sağlamak için bu eserlerin kaldırılması çok önemlidir.<ol>
		<li>Segmentasyon menüsünde "Makas" aracını (<img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq04.jpg" style="margin: auto;">) bulun.</li>
		<li>Kaldırılacak nesnenin daha net bir görünümü için anatomik düzlemi veya 3B oluşturmayı seçin.<ol>
			<li>Anatomik bir düzlem kullanıyorsanız, düzlemin renkli çubuğundaki görünümü büyüt düğmesine (<img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq05.jpg" style="margin: auto;">) tıklayın. Anatomik düzlem penceresinin içinde, CT taramasında ileri veya geri gitmek için fare kaydırma düğmesini kullanın. NOT: Her pencere bağımsız olarak kaydırılabilir.</li>
			<li>3D oluşturma için, herhangi bir eksen boyunca döndürmek için farenin sol düğmesini ve yakınlaştırmak için farenin sağ düğmesini kullanın. NOT: Klavyedeki ok tuşları da görüntüyü döndürebilir.</li>
		</ol>
		</li>
		<li>Makas aracı seçiliyken, istenmeyen nesnenin etrafındaki segmentasyonu vurgulayın ve görüntüden kaldırmak için daire içine alın. Yazılım nesneyi otomatik olarak siler. NOT: İçini Sil işleminin seçili olduğundan emin olun. Kullanılan ekipman, boncuk, anestezik veya cerrahi ekipman gibi biyolojik olmayan herhangi bir görüntü için görüntü oluşturuyorsa, bunun çıkarılması önemlidir. Ek olarak, herhangi bir anatomik alan tamamen elde edilemezse, deneyler arasında tekrarlanabilirliği sağlamak için tam olarak elde edilemeyen bu alanları çıkarmak için anatomik bir referans oluşturmak esastır. İstenmeyen nesneler her düzlemde kaldırılmalıdır.</li>
		<li>Seçilen pencereden bağımsız olarak dört pencereli ekrana dönmek için görünüm düzenini geri yükle simgesini (<img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq06.jpg" style="margin: auto;">) tıklatın.</li>
		<li>Nesnenin kaldırılması gereken tüm pencereler için işlemi tekrarlayın.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Segmentasyon hacmi<ol>
		<li>Segmentasyondan sonra, açılır menüde bulunan niceleme işlevini kullanarak segmentlerin hacimlerini ölçün. NOT: Bu eylem için tüm segmentasyonların görünür olması gerekir.</li>
		<li>Nicelemeye gidin | Segment İstatistikleri. Uygula'ya tıklayın ve yazılımın her segmentasyon için değerleri görüntüleyen bir tablo oluşturmasını bekleyin. Yazılım, her segmentasyon için iki hacim değeri sağlar: Labelmap (LM) ve Kapalı Yüzey (CS). NOT: LM Değeri genellikle tek bir vokselin hacmiyle çarpılan voksel sayısını kullanarak segment hacimlerini hesaplamak için uygundur. CS Value, düzleştirilmiş bir yüzey modeli kullanır ve üçgen yüzey elemanlarına dayalı hacmi entegre eder. CS, anatomik konturlarla daha yakından hizalanır ve doğru ölçümler için önerilir.</li>
		<li>Yeni bir hayvandan veri yüklemek için, dosya menüsünde sahneyi kaydedin ve kapatın.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Kurumsal kompozisyon analizi<ol>
		<li>Bu hacimleri doku kütlesine dönüştürmek için yazılımın sağladığı hacim ölçümlerini cm3 cinsinden kullanın ve her doku tipi için uygun yoğunluğu uygulayın. Uluslararası Radyasyon Birimleri ve Ölçümleri Komisyonu22 tarafından belirtilen aşağıdaki doku yoğunluklarını kullanın: 0,95 g/cm³ (yağ dokusu), 1,05 g/cm³ (yağsız doku) ve 1,92 g/cm³ (iskelet dokusu)2.<ol>
			<li>Doku kütlesini hesaplamak için, yazılımdan elde edilen hacmi (cm³) ilgili doku yoğunluğu (g/cm³) ile çarpın: Yağ Dokusu Kütlesi: Hacimsegmentasyonu X 0.95 = Kütleyağ Yağsız Doku Kütlesi: Hacimsegmentasyonu X 1.05 = Kütleyağsız İskelet Dokusu Kütlesi: Hacimsegmentasyonu X 1.92 = Kütleiskeleti Toplam Kütle: Kütleyağ + Kütleyağsız + Kütleiskeleti = KütleToplamı</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Kemik uzunluğu ölçümü NOT: Belirli analizler için doku kütlesini kemik uzunluğuna göre düzeltmek için, belirli kemik uzunlukları elde etmek gerekir.<ol>
		<li>Segment Düzenleyici menüsüne dönün. Her segmentin yanındaki göz simgesine (<img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq07.jpg" style="margin: auto;">) tıklayarak yağ dokusu ve yağsız doku segmentasyonlarını gizleyin. NOT: Sadece iskelet dokusuna karşılık gelen segmentasyon görünür kalmalıdır.</li>
		<li>Ana menünün üst köşesindeki İşaretlemeleri/Araç Çubuğunu Değiştir (<img alt="Equation 8" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq08.jpg" style="margin: auto;">) seçeneğini seçin. Bu, ana menünün hemen altında ikincil bir menü açacaktır. Yeni satır oluştur düğmesini (<img alt="Equation 9" src="/files/ftp_upload/67393/67393eq09.jpg" style="margin: auto;">) bulun.</li>
		<li>Yeni çizgi oluştur düğmesine tıkladıktan sonra, 3D rekonstrüksiyona gidin ve ölçülecek kemiği belirleyin. NOT: Önerilen kemikler tibia veya femur22'dir.</li>
		<li>Kemik tanımlandıktan sonra, kemiğin bir ucuna ve dokunun diğer ucuna tekrar sol tıklayın. Bu eylem, yazılımın kemik boyutunu hesaplamasına izin verir. NOT: Tutarlı ölçümler için, her hayvan için kemiğin aynı anatomik bölgesini seçin. Örneğin, femur başı uyluk kemiğinin bir ucu ve lateral kondil uyluk kemiğinin diğer ucu olarak kullanılır.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Veri analizi ve normalleştirme NOT: Toplu veri, bölüm 3.5'te açıklandığı şekilde elde edilebilir ve olduğu gibi kullanılabilir. Alternatif olarak, yağsız, yağ ve kemik kütlesi iki şekilde normalleştirilebilir.<ol>
		<li>Görüntülerin elde edildiği günkü doku kütlesi ile hayvanın ağırlığı arasındaki oranı hesaplayın. Kiloya normalleştirme: Kütleyağsız ÷ Vücut ağırlığı</li>
		<li>Kütle ve kemik boyutu arasındaki oranı hesaplayın (örneğin, femur veya tibia). Femura normalizasyon: Kütleyağsız ÷ Boyfemur Tibiaya normalizasyon: Kütleyağsız ÷ Boyuttibia NOT: Normalleştirme parametreleri deneysel soruya göre seçilmiştir. Kemik boyutunda değişiklikler bekleniyorsa (örneğin: kemik yeniden şekillenmesini karşılaştırırken) vücut ağırlığına göre normalizasyon önerilir (madde 3.7.1). Ek olarak, deneysel sorunuzda vücut ağırlığında değişiklikler bekleniyorsa, uzun kemik boyutu önerilen normalizasyon parametresidir (madde 3.7.2).</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

<ol><li>Engelke, K., Museyko, O., Wang, L., Laredo, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+analysis+of+skeletal+muscle+by+computed+tomography+imaging-State+of+the+art%5BTitle%5D)+AND+%22J+Orthop+Translat%22%5BJournal%5D)">Quantitative analysis of skeletal muscle by computed tomography imaging-State of the art.</a> J Orthop Translat. 15, 91(2018).</li>
<li>Peixoto da Silva, S., Santos, J. M. O., Costa e Silva, M. P., Gil da Costa, R. M., Medeiros, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cancer+cachexia+and+its+pathophysiology%3A+links+with+sarcopenia%2C+anorexia+and+asthenia%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cachexia+Sarcopenia+Muscle%22%5BJournal%5D)">Cancer cachexia and its pathophysiology: links with sarcopenia, anorexia and asthenia.</a> J Cachexia Sarcopenia Muscle. 11 (3), 619(2020).</li>
<li>Lan, X. Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+role+of+TGF-%CE%B2+signaling+in+muscle+atrophy%2C+sarcopenia+and+cancer+cachexia%5BTitle%5D)+AND+%22Gen+Comp+Endocrinol%22%5BJournal%5D)">The role of TGF-β signaling in muscle atrophy, sarcopenia and cancer cachexia.</a> Gen Comp Endocrinol. 353, 1-10 (2024).</li>
<li>Bloise, F. F., Oliveira, T. S., Cordeiro, A., Ortiga-Carvalho, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Thyroid+hormones+play+role+in+sarcopenia+and+myopathies%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Physiol%22%5BJournal%5D)">Thyroid hormones play role in sarcopenia and myopathies.</a> Front Physiol. 9, 560(2018).</li>
<li>Yin, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Skeletal+muscle+atrophy%3A+From+mechanisms+to+treatments%5BTitle%5D)+AND+%22Pharmacol+Res%22%5BJournal%5D)">Skeletal muscle atrophy: From mechanisms to treatments.</a> Pharmacol Res. 172, 1-12 (2021).</li>
<li>Heymsfield, S. B., Adamek, M., Gonzalez, M. C., Jia, G., Thomas, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessing+skeletal+muscle+mass%3A+historical+overview+and+state+of+the+art%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cachexia+Sarcopenia+Muscle%22%5BJournal%5D)">Assessing skeletal muscle mass: historical overview and state of the art.</a> J Cachexia Sarcopenia Muscle. 5 (1), 9-18 (2014).</li>
<li>Cruz-Jentoft, A. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sarcopenia%3A+revised+European+consensus+on+definition+and+diagnosis%5BTitle%5D)+AND+%22Age+Ageing%22%5BJournal%5D)">Sarcopenia: revised European consensus on definition and diagnosis.</a> Age Ageing. 48 (1), 16-31 (2019).</li>
<li>Faron, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantification+of+fat+and+skeletal+muscle+tissue+at+abdominal+computed+tomography%3A+associations+between+single-slice+measurements+and+total+compartment+volumes%5BTitle%5D)+AND+%22Abdom+Radiol+%28NY%29%22%5BJournal%5D)">Quantification of fat and skeletal muscle tissue at abdominal computed tomography: associations between single-slice measurements and total compartment volumes.</a> Abdom Radiol (NY). 44 (5), 1907-1916 (2019).</li>
<li>Marra, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessment+of+body+composition+in+health+and+disease+using+bioelectrical+impedance+analysis+%28BIA%29+and+dual+energy+X-ray+absorptiometry+%28DXA%29%3A+A+critical+overview%5BTitle%5D)+AND+%22Contrast+Media+Mol+Imaging%22%5BJournal%5D)">Assessment of body composition in health and disease using bioelectrical impedance analysis (BIA) and dual energy X-ray absorptiometry (DXA): A critical overview.</a> Contrast Media Mol Imaging. 2019, 3548284(2019).</li>
<li>Martin, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cancer+cachexia+in+the+age+of+obesity%3A+skeletal+muscle+depletion+is+a+powerful+prognostic+factor%2C+independent+of+body+mass+index%5BTitle%5D)+AND+%22J+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">Cancer cachexia in the age of obesity: skeletal muscle depletion is a powerful prognostic factor, independent of body mass index.</a> J Clin Oncol. 31 (12), 1539-1547 (2013).</li>
<li>Schlaeger, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Association+of+paraspinal+muscle+water-fat+MRI-based+measurements+with+isometric+strength+measurements%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+Radiol%22%5BJournal%5D)">Association of paraspinal muscle water-fat MRI-based measurements with isometric strength measurements.</a> Eur Radiol. 29 (2), 599-608 (2019).</li>
<li>Kose, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Physical+and+technical+aspects+of+human+magnetic+resonance+imaging%3A+present+status+and+50+years+historical+review%5BTitle%5D)+AND+%22Adv+Phys%3A+X%22%5BJournal%5D)">Physical and technical aspects of human magnetic resonance imaging: present status and 50 years historical review.</a> Adv Phys: X. 6 (1), (2021).</li>
<li>Arnold, T. C., Freeman, C. W., Litt, B., Stein, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Low-field+MRI%3A+Clinical+promise+and+challenges%5BTitle%5D)+AND+%22J+Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">Low-field MRI: Clinical promise and challenges.</a> J Magn Reson Imaging. 57 (1), 25-44 (2023).</li>
<li>Wang, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Preoperative+MRI-based+radiomic+machine-learning+nomogram+may+accurately+distinguish+between+benign+and+malignant+soft-tissue+lesions%3A+A+two-center+study%5BTitle%5D)+AND+%22J+Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">Preoperative MRI-based radiomic machine-learning nomogram may accurately distinguish between benign and malignant soft-tissue lesions: A two-center study.</a> J Magn Reson Imaging. 52 (3), 873-882 (2020).</li>
<li>Brower, C., Rehani, M. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiation+risk+issues+in+recurrent+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Br+J+Radiol%22%5BJournal%5D)">Radiation risk issues in recurrent imaging.</a> Br J Radiol. 94 (1126), (2021).</li>
<li>Mainprize, J. G., Yaffe, M. J., Chawla, T., Glanc, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+ionizing+radiation+exposure+during+pregnancy%5BTitle%5D)+AND+%22Abdom+Radiol+%28NY%29%22%5BJournal%5D)">Effects of ionizing radiation exposure during pregnancy.</a> Abdom Radiol (NY). 48 (5), 1564(2023).</li>
<li>Geethanath, S., Vaughan, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accessible+magnetic+resonance+imaging%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22J+Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">Accessible magnetic resonance imaging: A review.</a> J Magn Reson Imaging. 49 (7), e65-e77 (2019).</li>
<li>Ritman, E. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Current+status+of+developments+and+applications+of+micro-CT%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Rev+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Current status of developments and applications of micro-CT.</a> Annu Rev Biomed Eng. 13, 531-552 (2011).</li>
<li>Khoury, B. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+use+of+nano-computed+tomography+to+enhance+musculoskeletal+research%5BTitle%5D)+AND+%22Connect+Tissue+Res%22%5BJournal%5D)">The use of nano-computed tomography to enhance musculoskeletal research.</a> Connect Tissue Res. 56 (2), 106(2015).</li>
<li>DenOtter, T. D., Schubert, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hounsfield+Unit%5BTitle%5D)+AND+%22StatPearls+%5BInternet%5D%22%5BJournal%5D)">Hounsfield Unit.</a> StatPearls [Internet]. , StatPearls Publishing. Treasure Island (FL). (2024).</li>
<li>Pinto, E. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Efficacy+of+Hounsfield+units+measured+by+lumbar+computer+tomography+on+bone+density+assessment%3A+A+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22Spine+%28Phila+Pa+1976%29%22%5BJournal%5D)">Efficacy of Hounsfield units measured by lumbar computer tomography on bone density assessment: A systematic review.</a> Spine (Phila Pa 1976). 47 (9), 702-710 (2022).</li>
<li>Beaucage, K. L., Pollmann, S. I., Sims, S. M., Dixon, S. J., Holdsworth, D. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+in+vivo+micro-computed+tomography+for+assessment+of+age-dependent+changes+in+murine+whole-body+composition%5BTitle%5D)+AND+%22Bone+Rep%22%5BJournal%5D)">Quantitative in vivo micro-computed tomography for assessment of age-dependent changes in murine whole-body composition.</a> Bone Rep. 5, 70-80 (2016).</li>
<li>Faot, F., Chatterjee, M., de Camargos, G. V., Duyck, J., Vandamme, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micro-CT+analysis+of+the+rodent+jaw+bone+micro-architecture%3A+A+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22Bone+Rep%22%5BJournal%5D)">Micro-CT analysis of the rodent jaw bone micro-architecture: A systematic review.</a> Bone Rep. 2, 14-24 (2015).</li>
<li>Cooper, D., Turinsky, A., Sensen, C., Hallgrimsson, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effect+of+voxel+size+on+3D+micro-CT+analysis+of+cortical+bone+porosity%5BTitle%5D)+AND+%22Calcif+Tissue+Int%22%5BJournal%5D)">Effect of voxel size on 3D micro-CT analysis of cortical bone porosity.</a> Calcif Tissue Int. 80 (3), 211-219 (2007).</li>
<li>Mrzilkova, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Morphology+of+the+vasculature+and+blood+supply+of+the+brown+adipose+tissue+examined+in+an+animal+model+by+micro-CT%5BTitle%5D)+AND+%22Biomed+Res+Int%22%5BJournal%5D)">Morphology of the vasculature and blood supply of the brown adipose tissue examined in an animal model by micro-CT.</a> Biomed Res Int. 2020 (1), 7502578(2020).</li>
<li>Li, F. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+use+ratio+of+the+stromal+vascular+fraction+%28SVF%29%3A+An+animal+experiment+based+on+micro-CT+dynamic+detection+after+large-volume+fat+grafting%5BTitle%5D)+AND+%22Aesthet+Surg+J%22%5BJournal%5D)">Optimal use ratio of the stromal vascular fraction (SVF): An animal experiment based on micro-CT dynamic detection after large-volume fat grafting.</a> Aesthet Surg J. 39 (6), NP213-NP224 (2019).</li>
<li>Berndt, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Microcomputed+tomography+technique+for+in+vivo+three-dimensional+fat+tissue+volume+evaluation+after+polymer+injection%5BTitle%5D)+AND+%22Tissue+Eng+Part+C+Methods%22%5BJournal%5D)">Microcomputed tomography technique for in vivo three-dimensional fat tissue volume evaluation after polymer injection.</a> Tissue Eng Part C Methods. 23 (12), 964-970 (2017).</li>
<li>Rother, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+micro-CT-based+standard+brain+atlas+of+the+bumblebee%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Tissue+Res%22%5BJournal%5D)">A micro-CT-based standard brain atlas of the bumblebee.</a> Cell Tissue Res. 386 (1), 29-45 (2021).</li>
<li>Ijiri, T., Todo, H., Hirabayashi, A., Kohiyama, K., Dobashi, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digitization+of+natural+objects+with+micro+CT+and+photographs%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Digitization of natural objects with micro CT and photographs.</a> PLoS One. 13 (4), e0195852(2018).</li>
<li>Fedorov, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+Slicer+as+an+image+computing+platform+for+the+Quantitative+Imaging+Network%5BTitle%5D)+AND+%22Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network.</a> Magn Reson Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).</li>
<li>Ponti, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Aging+and+imaging+assessment+of+body+composition%3A+From+fat+to+facts%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Endocrinol+%28Lausanne%29%22%5BJournal%5D)">Aging and imaging assessment of body composition: From fat to facts.</a> Front Endocrinol (Lausanne). 10, 861(2020).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>3DSlicer, sürüm 5.6.2</td><td>3D Slicer platformu</td><td></td><td>Görüntü analizi ve bilimsel görselleştirme için ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım.</td></tr><tr><td>Amide, version 1.0.1</td><td>Amide platform</td><td></td><td>- İşlenmiş DICOM görüntülerindeki Hounsfield Unit değerlerini düzeltmek için kullanılan ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım.</td></tr><tr><td>Amira, sürüm 4.1</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td></td><td>Fantomun ham verilerinden hava ve su Hounsfield Birim değerlerini çıkarmak ve görüntüleri DICOM dosyalarına dönüştürmek için kullanılır.</td></tr><tr><td>İzoforin</td><td>Crist&aacute; lia</td><td></td><td>Isoflurane, buharlaştırma yoluyla genel inhalasyon anestezisinde kullanım için yanıcı olmayan bir sıvı anestezik ajandır.</td></tr><tr><td>Triumph XO alt sistemi</td><td>Gamma Medica-Ideas Flex</td><td></td><td>Klinik öncesi küçük hayvan görüntülemesi için tasarlanmış gelişmiş görüntüleme alt sistemi, kantitatif ve kalitatif analiz için yüksek çözünürlüklü CT ve PET yetenekleri sunar.</td></tr></tbody></table>

mikro bilgisayarlı tomografi kullanılarak küçük hayvanlarda non-İnvaziv İskelet kası miktar tayini

Non-invasive Skeletal Muscle Quantification in Small Animals Using Micro-computed Tomography

Sedasyonlu hayvanın görüntüleme masasına uygun anatomik olarak konumlandırılması, tutarlı ve tekrarlanabilir tarama sonuçları sağlayarak güvenilir sonuçlar elde etmede veri toplama etkinliğini vurgular. Özel gaz dağıtım sistemleri ve buharlaştırıcılar dahil olmak üzere görüntüleme boyunca uygun hayvan sedasyonu, kesin anatomik değerlendirmeler için esastır (Şekil 1).
Şekil 2, koronal, sagital ve enine düzlemlerde sıralı görüntüler sunarak farklı anatomik düzlemlerde segmentasyon ve işlemeyi göstermektedir. Bu görüntüler, iskelet, yağ ve yağsız dokunun kademeli segmentasyonunu gösterir ve tüm doku tiplerini entegre eden, dokular arasında net bir ayrımı vurgulayan ve tanımlanan doku tiplerine dayalı olarak bölgeye özgü işaretleri gösteren kapsamlı bir şekilde segmentlere ayrılmış bir temsille sonuçlanır. Tüm vücut yakalamayı engelleyen ekipman sınırlamalarına rağmen, yöntem çeşitli anatomik düzlemlerde doku dağılımı ve bileşimi hakkında ayrıntılı bilgi sağlar.
Şekil 3, anatomik yapıların kapsamlı bir görselleştirmesini sunan kemik (mavi), yağ dokusu (sarı) ve yağsız doku (kırmızı) doku tiplerini vurgulayan 3B işlemeleri göstermektedir. Bu görselleştirme, protokolün anatomik çalışmalar için gerekli olan ayrıntılı 3D modeller oluşturmadaki etkinliğinin altını çizmektedir.
Tablo 1 , hayvanın görüntüleme günündeki ağırlığına göre normalleştirilmiş doku kütlelerini (yağsız kütle, vücut yağı ve iskelet kütlesi) detaylandırmaktadır. Sunulan değerler, metodolojinin 3.5.1.1 adımında ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, doku hacminin (cm³ cinsinden) karşılık gelen doku yoğunluğu ile çarpılmasından elde edilir.
Tablo 2 , her bir hayvanın kütle dağılımını ve yağsız, vücut yağı ve iskelet dokusu yüzdesini gösteren mutlak vücut kompozisyonu değerlerini sağlar. Her bir doku tipinin toplam miktarını ve her bir örneğin genel vücut kompozisyonuna nasıl katkıda bulunduğunu değerlendirmemize olanak tanır.
Ek Tablo S1 , her bir analistin her bir hayvan için vücut kompozisyonu analizini tamamlamak için harcadığı süreyi ve analistler arasındaki sonuçlardaki değişkenliği gösterir. Yağsız kütle, vücut yağ kütlesi ve iskelet kütlesi gibi vücut kompozisyonu ölçümlerinin ölçülmesinde deneyimli (Analist 1, 2 ve 5) ve deneyimsiz operatörler (Analist 3 ve 4) arasında önemli bir değişkenlik olup olmadığını değerlendirir.
Şekil 4, yetişkin ve yaşlı denekler arasında karşılaştırmalı bir vücut kompozisyonu analizi sunmaktadır. Yağsız kütle yüzdesinde bir azalma ve tipik yaşlanma modelleriyle uyumlu olan artan vücut yağını ortaya çıkarır. Bu bulgular toplu olarak, klinik öncesi araştırma metodolojilerini ilerletmek için gerekli olan kritik anatomik verileri sağlamada görüntüleme protokolünün sağlamlığını ve hassasiyetini vurgulamaktadır.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig01.jpg"> 
Şekil 1: Hayvanların hazırlanması. (A) Gaz dağıtım sistemleri ve buharlaştırıcılar gibi görüntüleme işlemi boyunca hayvan sedasyonu için kullanılan aparatlar; (B) mikro-CT tarama sistemi. (C) Anestezi uygulanmış hayvan bir fare yatağında sırtüstü yatmaktadır. Tutarlı ve tekrarlanabilir sonuçlar elde etmek için doğru konumlandırma çok önemlidir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig01large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig02.jpg"> 
Şekil 2: Farklı anatomik düzlemlerde dilimlerin segmentasyonu ve görselleştirilmesi. (A) Koronal düzlem, (B) sagital düzlem ve (C) enine düzlem. Soldan sağa, görüntüler segmentsiz bir tarama (gri), kemik segmentasyonu (mavi), vücut yağ segmentasyonu (sarı), yağsız doku segmentasyonu (kırmızı) ve son olarak tüm segmentasyonlar dahil olmak üzere tam segmentasyon gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig02large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig03.jpg"> 
Şekil 3: 3D görüntüler. Soldan sağa, görüntüler konunun 3B görüntüsünü görüntüler ve farklı doku tiplerini vurgular: mavi kemik, sarı vücut yağı, kırmızı yağsız doku ve son görüntü kemik, yağ dokusu ve yağsız dokuyu birleştiren kapsamlı bir görünüm gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig03large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67393/67393fig04.jpg"> 
Şekil 4: Yetişkin ve yaşlı fareler arasındaki vücut kompozisyonunun karşılaştırılması. Çubuk grafik, iskelet dokusunun (yetişkin: .5 ± %0.5; yaşlı: 9.9 ± %1.0, p = 0.19), vücut yağının (yetişkin: 17.2 ± %5.7; yaşlı: 27.9 ± %4.4, p = 0.03) ve yağsız kütlenin (yetişkin: 72.3 ± %5.7; yaşlı: 62.3 ± %3.6, p = 0.03) vücut kompozisyonu yüzdelerini göstermektedir. Veriler hayvanlardan MEAN ± SD olarak sunulmuştur (yetişkin: n = 3; yaşlı: n = 3). İstatistikler, tek kuyruklu p değeri (* p &lt; 0.05) ile eşleşmemiş bir t-testi kullanılarak hesaplandı. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/67393fig04large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td colspan="4">ZAYIF</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hayvan Kimliği</td>
			<td>Yağsız kütle (g)</td>
			<td>Ağırlık (gr)</td>
			<td>Normalizasyon (Ağırlık)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 1</td>
			<td>15.1</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 2</td>
			<td>14.4</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.3</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 3</td>
			<td>14.3</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 1</td>
			<td>12.3</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 2</td>
			<td>16.5</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 3</td>
			<td>16.1</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="4">VÜCUT YAĞI</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hayvan Kimliği</td>
			<td>Vücut yağ kütlesi (g)</td>
			<td>Ağırlık (gr)</td>
			<td>Normalizasyon (Ağırlık)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 1</td>
			<td>6.4</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 2</td>
			<td>8.2</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 3</td>
			<td>5.3</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 1</td>
			<td>4.4</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 2</td>
			<td>2.7</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 3</td>
			<td>3.4</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="4">ISKELET</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hayvan Kimliği</td>
			<td>İskelet kütlesi (g)</td>
			<td>Ağırlık (gr)</td>
			<td>Normalizasyon (Ağırlık)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 1</td>
			<td>2.3</td>
			<td>37.4</td>
			<td>0.06</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>44.4</td>
			<td>0.05</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 3</td>
			<td>2.4</td>
			<td>37.7</td>
			<td>0.06</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 1</td>
			<td>2.0</td>
			<td>29.1</td>
			<td>0.07</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>30.4</td>
			<td>0.08</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 3</td>
			<td>2.2</td>
			<td>31.7</td>
			<td>0.07</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tablo 1: Görüntüleme gününde hayvan ağırlığına göre kitlelerin normalleşmesi. Bölüm 3.7'de açıklandığı gibi, dokunun kütlesi hayvanın muayene günündeki ağırlığına göre normalleştirilebilir. Bu normalizasyon, hayvanın ağırlığına bağlı olarak yağsız, yağ ve kemik dokusuna uygulanmıştır.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td colspan="5">Vücut Kompozisyonu (g)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Segmentasyon hacmi x 1.05</td>
			<td>Segmentasyon hacmi x 0.95</td>
			<td>Segmentasyon hacmi x 1.92</td>
			<td>Yağsız + Yağ + İskelet</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hayvan Kimliği</td>
			<td>Yağsız kütle (g)</td>
			<td>Vücut yağ kütlesi (g)</td>
			<td>İskelet kütlesi (g)</td>
			<td>Toplam kütle (g)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 1</td>
			<td>15.1</td>
			<td>6.4</td>
			<td>2.3</td>
			<td>23.8</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 2</td>
			<td>14.3</td>
			<td>8.2</td>
			<td>2.3</td>
			<td>24.9</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 3</td>
			<td>14.3</td>
			<td>5.3</td>
			<td>2.4</td>
			<td>22.0</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 1</td>
			<td>12.3</td>
			<td>4.4</td>
			<td>2.0</td>
			<td>18.6</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 2</td>
			<td>16.5</td>
			<td>2.7</td>
			<td>2.3</td>
			<td>21.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 3</td>
			<td>16.1</td>
			<td>3.4</td>
			<td>2.2</td>
			<td>21.7</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="5">Vücut Kompozisyonu (%)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hayvan Kimliği</td>
			<td>Yağsız kütle (%)</td>
			<td>Vücut yağ kütlesi (%)</td>
			<td>İskelet kütlesi (%)</td>
			<td>Toplam kütle (%)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 1</td>
			<td>63.6</td>
			<td>26.8</td>
			<td>9.6</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 2</td>
			<td>58.1</td>
			<td>32.8</td>
			<td>9.0</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yaşlı 3</td>
			<td>64.9</td>
			<td>24.1</td>
			<td>11.0</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 1</td>
			<td>65.9</td>
			<td>23.5</td>
			<td>10.6</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 2</td>
			<td>76.8</td>
			<td>12.4</td>
			<td>10.9</td>
			<td>100</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yetişkin 3</td>
			<td>74.3</td>
			<td>15.7</td>
			<td>9.9</td>
			<td>100</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tablo 2: Vücut kompozisyonu. (A) Hayvanların gram cinsinden vücut kompozisyonu; (B) vücut kompozisyonunun yüzdesi.
Ek Tablo S1: Farklı operatörler tarafından değerlendirilen vücut kompozisyonu. Her değerlendirme için yağsız kütle, vücut yağ kütlesi, iskelet kütlesi ve analiz için geçen süre (dakika olarak) kaydedildi. Analist 1, 2 ve 5 deneyimli operatörlerdi, Analist 3 ve 4 ise deneyimsizdi ve yalnızca çalışmada açıklanan protokolü takip ediyordu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/Supplementary%20table%201%20R1.xlsx" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Ek Şekil S1: Farklı biyolojik ve biyolojik olmayan malzemelerin yoğunluk aralığı. Şekil, çeşitli biyolojik dokuların ve biyolojik olmayan maddelerin yoğunluk aralıklarını göstermektedir. Değerler literatürden elde edildi ve optimal doku farklılaşmasını sağlamak için ayarlandı. Kemikler en yüksek yoğunluğu sergiler, bunu yağsız doku izlerken, vücut yağı önemli ölçüde daha düşük bir yoğunluk gösterir. Cihaz, 0 yoğunlukta referans olarak su ile kalibre edildi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67393/Supplementary%20Figure.pdf" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.</a>

Mikro Bilgisayarlı Tomografi Kullanılarak Küçük Hayvanlarda Non-İnvaziv İskelet Kası Miktar Tayini

Skeletal muscle size, mass, and composition are critical properties for studying metabolic and muscle-related diseases, as they directly impact the ...

non-invasive-skeletal-muscle-quantification-small-animals-using-micro

Research

JoVE Journal

Biology

Biyoloji

Küçük Hayvan Kas Aşı dinamiği ile Takip In Vivo Floresan Görüntüleme

Kemik metastazı deneysel bir fare modeli lusiferaz meme tümör hücreleri ifade intrakardiyak teslim edildikten sonra kurulmuştur. Biyoparlaklık ve mikro BT görüntüleme ile tümör gelişimi ve osteolitik lezyon sonuçlandı boyuna takip edildi.

Biyoparlaklık ve Micro CT Görüntüleme Tümör Metastazlari ve osteolitik Lezyonlar İzleme

Nöromüsküler hastalıklar genellikle zamansal olarak değişen, uzaysal olarak, heterojen ve çok yönlü patolojisinin sergiler. Bu protokolün amacı, non-invaziv manyetik rezonans görüntüleme yöntemleri kullanılarak bu patolojinin karakterize etmektir.

İskelet Kası Hastalığının kantitatif Manyetik Rezonans Görüntüleme

Bu yöntem, deneysel olarak indüklenen miyokard iskemisi olan farelerde kardiyak morfolojiyi, fonksiyonu, perfüzyonu, metabolizmayı ve iyotlu kontrast madde ile canlılığı değerlendirmek için Kuantum Mikro Bilgisayarlı Tomografi (MikroBT) kullanımını ana hatlarıyla belirtir. Teknik, insan kalbi hastalığının çeşitli hayvan modellerinin tahribatsız, yüksek verimli uzunlamasına in vivo görüntülenmesi için uygulanabilir.

Miyokard Yapı, Fonksiyon Vivo Kantitatif Değerlendirilmesi yılında Perfüzyon ve Canlılık Kardiyak Mikro-bilgisayarlı Tomografi ile

Boyuna değerlendirilmiş vivo içinde bir semiautomated microcomputed tomografi tabanlı nicel yapısal analizi kullanarak olabilir bir çıplak sıçan vertebral kompresyon Osteoporoz ile ilgili kırık modeli oluşturmak için bu iletişim kuralını hedefidir.

Semiautomated boyuna Microcomputed tomografi tabanlı nicel yapısal analizi bir çıplak sıçan vertebra kırığı Osteoporoz ile ilgili Model

(3DUS) düşsel 3D ultrason kas-iskelet dokuların hızlı ve uygun maliyetli morfometri sağlar. Biz kas hacmi ve fascicle uzunluğu 3DUS kullanarak ölçmek için bir iletişim kuralı mevcut.

3D ultrason görüntüleme: hızlı ve uygun maliyetli morfometri kas-iskelet dokusunun

Bu kağıt vivo içinde mikro Bilgisayarlı Tomografi (µCT) tarayıcılar kullanıcılarının nasıl anestezi, doğru getirin ve bir fare için çok az hareket hind bacak tibia yüksek çözünürlüklü görüntüleme sırasında dizginlemek bildirir. Doğru bir şekilde kemik mikro-mimari ölçmek için işlenmiş yüksek kaliteli görüntüler sonucudur.

Uygun konumlandırma ve sıçan Hind riske odaklı yüksek kararlılık düşsel ve kemik mikro mimarisi kullanarak Vivo içinde mikro Bilgisayarlı Tomografi için kısıtlama

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.

Segmentasyon ve Trabeküler kemik bir Imagej Plugin tarafından miktar sınırı dış destekli

Burada, mikro-X-ışını bilgisayarlı tomografi kullanarak murine arka eks uzuv damarları için bir görselleştirme ve niceleme yöntemini açıklıyoruz.

Murine Hind-limb Damarlarının Bilgisayarlı Tomografi Tabanlı Üç Boyutlu Görselleştirilmesi için Örnek Hazırlık

Bu çalışma, sağlam kas hacmi yoluyla kas içi yağ dokusu (IMAT) birikiminin görselleştirilmesi ve ölçülmesinin yanı sıra IMAT'ı oluşturan bireysel adipositlerin ölçümlerinin ölçülmesi için hücreden arındırmaya dayalı metodolojileri açıklamaktadır.

İskelet Kası Yağ İnfiltrasyonunun Decellularizasyona Dayalı Miktar Tayini

Mitokondriyal boya terminali olan Schwann hücre mitokondrilerinin in vivo konfokal mikroskopi için yerel enjeksiyonları. Bu yöntem, sağlıklı veya hasta kaslı farelerin iskelet kas dokularında gösterilen kavram kanıtını kullanarak yüksek çözünürlüklü mitokondriyal görselleştirme sağlar.

Farelerin Kas ve Terminal Schwann Hücrelerinde Mitokondriyal Morfolojinin Yerinde Niceletilmesi Yöntemleri

Keşfedin, mikro bilgisayarlı tomografi ile küçük hayvanlarda vücut kompozisyonunu non-invaziv olarak analiz etme yöntemini. Fare modelleri kullanarak yağ, yağsız doku ve iskelet yapılarını ayırt edin.

Mikro Bilgisayarlı Tomografi Kullanılarak Küçük Hayvanlarda Non-İnvaziv İskelet Kası Miktar Tayini

Daha fazla video keşfet