Neuroscience
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胶质细胞和神经细胞的三维重建与虚拟现实分析方法
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Summary September 28th, 2019
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所述管道设计用于分割大于千兆字节的电子显微镜数据集，以提取全细胞形态。一旦单元以 3D 重建，根据个人需求设计的定制软件可以直接在 3D 中执行定性和定量分析，也使用虚拟现实克服视图遮挡。
Transcript
自动化串行截面电子显微镜技术。速率限制步骤在管道中导致生成生物三维模型图像处理。我们的协议提供了一个分步指南，只需几天就生成更密集的图像量结构。
结合使用三维模型进行定量测量的方法。通过这项技术，可以分析除大脑以外的组织3D结构，以识别某些疾病的典型结构损伤，并改进诊断策略。分割是一个乏味的步骤。
花时间使其尽可能准确，以避免校对错误细分和必须重新启动整个过程。软件的设计有时不是很用户友好。因此，查看分段的开始工作非常重要。
打开图像堆栈时，请从包含堆栈的显微镜中拖放本机文件，或者购买将包含整个图像堆栈的文件夹拖到软件窗口中，然后转到图像属性，以确保从元数据中读取体素大小。通过单击图像、键入并选择 8 位，将图像转换为 8 位。如果原始堆栈作为不同的切片获取，则在 TrakEM2 中应用拼接。
如果需要，使用新的 TrakEM2 嵌入式函数细分感兴趣的结构创建新的 TrakEM2 项目。在 TrakEM2 的 gooey 中，右键单击模板窗口下的"任何内容"，然后选择添加新的子区域列表"拖动并放置任何内容"到文件夹中，在项目对象下"和一个任何东西"将出现。拖放，区域列表'从模板到位于项目对象下的任何东西'在图像堆栈视口上，用光标选择 Z 空间。
区域列表'将显示唯一的 ID 号。选择顶部的画笔工具，并使用鼠标将结构填充到整个 Z 堆栈上的细胞索，以分割结构。导出分段质量，用于 Ilastik 作为雕刻的种子。
为此，右键单击 Z 空间列表上的区域列表对象或视图端口中的蒙版，然后选择导出"区域列表"作为标签 T-I-F。根据进一步重建所需的分辨率，通过向下采样来减小图像堆栈的像素大小。考虑将用于分段和重建的软件的内存要求。
Ilastik 在 X-Y 上处理高达 500 像素的堆栈。考虑到对象仍然显示为可识别的最小大小，因此可以进行分段。使用图像"调整大小"增强对比度并帮助分割，可应用非阴影滤镜使膜更清晰。
使用过程'过滤器'不沙化质量'导出图像堆栈作为单个图像'在分段软件中进一步处理，使用文件'保存为'图像序列'，并选择TIFF格式。在主伊拉斯蒂克古伊，选择雕刻模块。加载图像堆栈，使用"添加新'，从序列中添加单个 3D/4D 卷"选择整个目录"，然后选择包含保存为单个文件的图像堆栈的文件夹'在底部的新窗口，其中加载图像的选项存在，请确保保持 Z"选择。
对于以下步骤，所有操作和按钮都可以在主软件 gooey 的左侧找到。在预处理选项卡下，使用已检查的标准选项。使用亮线"富过滤器"，将滤波器刻度保持为 1.600。
此外围环境可以随后修改。预处理完成后，在标签模块的下拉菜单中选择下一页。默认情况下，存在一个对象和一个背景。
通过单击对象种子并选择对象种子，并在感兴趣的结构顶部绘制一条线。然后，选择背景种子，并在要重建的对象外部绘制一行或多条线。现在，点击段'并等待。
根据计算机的功率和堆栈的大小，分段可能需要几秒钟到数小时。完成后，半透明蒙版应显示在分段结构的顶部。滚动堆栈以检查分段。
如果分割不遵循兴趣结构或从它溢出，则可能不准确。通过在溢出的分割上放置背景种子来纠正任何溢出。并在感兴趣的对象的非重建段上添加对象种子。
使用 Ilastik 对分段进行准确的视觉校对可能很乏味，但必须确保导出的对象不包含工件。如果分割仍然不正确，请尝试使用偏置参数进行修改，这将增加或减少接受的不确定分类像素的数量。默认情况下，其值为 0.95。
如果分割过于保守，减小以限制任何溢出或增加。另一种可能性是单击预处理'并修改过滤器的大小。增加该值将最大限度地减少盐和胡椒噪声效应，但也会使膜更加模糊和更小的细节更难检测。
这可能会限制溢出。只要所有所需对象都已分段，就根据需要重申。一旦对象完成，导航到段'并单击保存当前对象'两个新种子将显示开始新对象的分割。
通过单击导出所有网格，立即将曲面度量值抽象为 O-B-J 文件，在 TrakEM2 中以 3D 方式可视化手动分割模型，右键单击区域列表，然后选择在 3D'A 中显示，较高的值将生成较低的分辨率网格。最后，通过从菜单文件"导出表面"WaveFront'中选择将 3D 网格导出为 WaveFront O-B-J"，在安装文本协议中描述的神经变形工具包后，打开搅拌机。使用神经变形批处理导入对象，通过单击场景菜单下的导入对象来一次导入多个对象。
确保激活、使用重新网格和平滑着色。从外行中选择感兴趣的对象，并在修改器菜单下修改重新网格函数的 Octree 深度。迭代工作，以尽量减少顶点的数量，避免丢失分辨率和正确的形态细节。
更改 Octree 深度时，主滑的网格将相应地更改。完成后，单击"应用"以完成该过程。导航到左侧面板上的神经变形菜单，并使用图像叠加工具图像堆栈交互加载图像堆栈。
确保输入 X、Y 和 Z 的图像堆栈的物理大小，然后通过单击源 Z.X 和 Y 是正交平面来选择堆栈的路径。它们是可选的，仅在用户插入有效路径时才加载。然后，右键单击视图端口上的网格。
通过按选项卡进入编辑模式，使用鼠标右键单击选择一个或多个顶点，最后单击顶点上的显示图像。一个或多个带显微图的切割平面将显示在网格顶部。通过右键单击来选择切割平面。
然后按控件 Y 并使用鼠标滚动滚动 3D 模型。这也可用于校对方法。此处显示的是使用 TrakEM2 和 Ilastik 的分割和重建。
TrakEM2 gooey 以红色手动分段的对象显示。然后，导出的掩码可用作半自动分段的输入。从伊拉斯蒂克，面具可以进一步导出到TrakEM2进行手动校对。
蒙版可以导出为 3D 三角形网格，以显示重建的结构。在此示例中，使用此过程重建了四个神经元、星形细胞、微胶质和百分质。显示了使用自定义工具重建的形态的 3D 分析。
这里是一个对焦点离子束扫描电子显微镜数据集的等向图像卷。这些数据的密集重建揭示了轴突，天体过程和树突。此显微图显示了定量目标的示例，如突触和星形糖原颗粒。
该显微图的掩码显示突触周围糖原颗粒的分布。此处显示的是糖原衍生乳酸吸收模型或 GLAM'Here 图形可视化的图形可视化的图形图图，显示用户佩戴虚拟现实或 V-R 耳机，同时从聚焦离子束扫描电子显微镜数据集进行密集重建。从中性子集，可以观察到身临其境的 V-R 场景。
绿色激光指向 GLAM 的峰。最重要的，因为它确定导出的 3D 对象的正确大小，并确定其测量值反映其实际大小。串行截面成像、成像分割和三D构造的概念相当老。
发现技术加速是导致在解剖学教科书的审查中促进切除术的进展。虽然电子显微镜中的大脑研究方法已经开发出来，但它可以推广到任何产生数据的显微镜技术中。包括 C-T 扫描和 M-R-I。
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