هنا نقدم نظام الآلي على أساس التصوير المقطعي الاتساق البصري أو أكتوبر. وهذا يسمح لنا بمراقبة biofilms'structure على نطاقات مكانية كبيرة أو فترات زمنية طويلة. التصوير OCT مناسب تماماً لحل الهياكل في نطاق ميكرومتر، إلا أنه يقتصر حالياً على مساحة قصوى تبلغ حوالي 250 ملليمتر مربع.
وغالبا ما تتجاوز الأغشية الحيوية هذا المقياس، خاصة عندما يكون التمايز مدفوعا بتدرجات بيئية واسعة النطاق. الإعداد التجريبي يسمح لنا بمراقبة التشكل الثلاثي الأبعاد للأغشية الحيوية على نطاقات مكانية كبيرة وفترات زمنية ممتدة. النظام سريع ودقيق ويعمل بشكل مستقل.
درسنا morphogenesis من الأغشية الحيوية في تيارات حيث أنها تدفع عمليات النظام الإيكولوجي الهامة. ومع ذلك، يمكن استخدام النظام لدراسة الأغشية الحيوية في بيئات نظامية أو هندسية أخرى. برنامج لتحديد المواقع ، والحصول على الصور ، وتحليل مكتوبة في بيثون.
وهي متوفرة من خلال Jupyter Notebooks. هذه هي سهلة الاستخدام ، وتتاح بحرية ، والحلول المرنة. ونحن نعتقد أن التمثيل المرئي للإعداد يساعد المستخدمين الآخرين على إعادة إنتاج التثبيت وفهم البرنامج بشكل أفضل.
ونأمل أن يلهم ذلك الباحثين الآخرين لاعتماد نهج مماثلة. هنا نظرة عامة على التثبيت. يتكون النظام من جهاز تحديد المواقع بدقة، ومسبار OCT، ويتم تجميعه حول فلوم شبكي.
تبدأ عن طريق الأسلاك جهاز تحديد المواقع عن طريق اتباع جنبا إلى جنب مع التعليمات المنشورة على GitHub. بمجرد الاتصال، قم بتثبيت خادم GRBL كما هو موضح في صفحة GitLab منفصلة. يمكن الآن التحكم في نظام تحديد المواقع من خلال صفحة الويب هذه ؛ بدلاً من ذلك يمكن التحكم فيه من خلال برنامج نصي Python كما هو موضح في المثال الذي تم العمل به.
ضع الكمبيوتر ووحدة أوكت الأساسية على مقعد بجوار الإعداد التجريبي الذي يحتوي على أجهزة microfluidic أو غرف التدفق أو الفلور أو أنظمة الترشيح. إذا لم تكن مثبتة بالفعل، فقم بتثبيت نظام OCT مع البرامج المتوفرة كما هو موضح من قبل الشركة المصنعة. ثم تثبيت حزم البرمجيات للحصول على فحص أكتوبر الآلي كما هو موضح في وثائق GitLab المرتبطة هنا.
لبدء الحصول على الصورة، قم بتركيب مسبار التصوير المقطعي التناسق البصري على جهاز تحديد المواقع باستخدام حامل ذيل متوافق. إذا لزم الأمر، قم بتثبيت محول الغمر على العدسة الهدف، ثم الطاقة على نظام OCT وجهاز تحديد المواقع. افتح برنامج OCT التجاري، وحدد موقعًا يهمك، وركز على العينة، واضبط الذراع المرجعي وكثافة مصدر الضوء للحصول على جودة الصورة المثلى.
لاحظ الإحداثيات وكرر هذا الإجراء لعدد من المواقف مع الحفاظ على نفس طول الذراع المرجعية وكثافتها. افتح "عملية الـ ImageAcquisition". ipynb العثور على الملف في هذه المقالة "الملف التكميلي" 2 في Jupyter دفتر الملاحظات.
تحتوي كل خلية على تعليمات برمجية لتنفيذ مهام محددة ويمكن تشغيلها بشكل منفصل عن طريق الضغط على الخلية ثم تشغيل أو التحكم وإدخال أو العالي والدخول. اتبع المثال الذي تم العمل به لتعيين المسار إلى المكتبات المطلوبة لتوصيل جهاز تحديد المواقع لمعايرة جهاز تحديد المواقع لتهيئة ماسح OCT. ثم قم بضبط معلمات الامتلاك، بما في ذلك معامل الانكسار، وحجم مجال الرؤية، وعدد عمليات المسح الضوئي لكل مسح ب.
علاوة على ذلك، تعيين حدود الإشارة من المسح OCT استناداً إلى كثافة المدرجات التكرارية من عمليات المسح الأولية والمجلد الوجهة للحصول على البيانات والبيانات الوصفية المكتسبة. اعتماداً على مجال العرض والدقة، قد يصل حجم الملف إلى 1.5 غيغابايت لكل فحص أكتوبر. تحدد هاتان المعلمتان حجم voxels في مجموعة البيانات النهائية وحجم ملف الإخراج.
وينبغي أن تتطابق مع القرار البصري للمسبار أكتوبر. كما هو مبرز في المثال الذي تم العمل به، قد تحصل على فحص OCT واحد مع معلمات افتراضية أو الحصول على مسح واحد يحدد مجموعة مختلفة من المعلمات. يمكنك أيضاً توفير إحداثيات معينة لنقل جهاز تحديد المواقع والحصول على فحص OCT واحد.
هذه الميزة تسمح لك بالعودة مرارا وتكرارا إلى نفس الموضع بالضبط في التجربة مع دقة المكانية العالية. يتم حفظ البيانات في 8bit. الخام تنسيق لتوفير مساحة التخزين.
يتم حفظ بيانات التعريف، بما في ذلك إعدادات OCT والإحداثيات، في نفس المجلد في ملف json بنفس اصطلاح التسمية. بدلا من ذلك، حدد قائمة من المواقف ذات الاهتمام والحصول على الأشعة أكتوبر المعنية تلقائيا. من أجل توصيف الهياكل المورفولوجية البيولوجية عبر التدرجات البيئية الكبيرة ، الحصول على المسح الضوئي في نمط الفسيفساء.
لهذا، حدد عدد من البلاطات المجاورة مع تداخل افتراضي من 30٪ تظهر عمليات الفحص الأولية OCT مشوهة. ويرجع ذلك إلى الاختلافات في طول المسار من خلال النظام البصري. قمنا بتطوير خوارزمية التي تصحيح هذا التشويه كما هو مبين في الأمثلة التي عملت.
لبدء تصحيح الصورة، افتح دفتر ملاحظات Jupyter ImageProcessing.ipynb. بعد هذا المثال، قم أولاً بحصد الفحوصات التي يقوم بها OCT من أجل استبعاد الإشارات الزائفة وإعادة توجيه مجموعة البيانات بحيث يظهر البيوفيلم فوق الغشاء الفرعي. تصحيح التالي لحرف كروية.
لإنجاز هذا، تقوم خوارزمية بترجمة سطح مستو عاكس للغاية في فحص OCT ويستخدم هذا كمرجع لتسطيح عمليات الفحص. عبر شبكة 20 في 20، الخوارزمية ثم يحدد القصوى المحلية في كثافة الإشارة لتوطين السطح المرجعي. ثم يتم تركيب سطح متعدد الحدود من أجل ثاني عبر هذه النقاط ويستخدم لتحويل كل بكسل من مسح أكتوبر في اتجاه Z.
يجب تعديل معلمات هذه الخوارزمية إلى خصائص فحص OCT. هذا التصحيح يتيح سطح مرجع متجانس عبر صور متعددة وبالتالي يسهل خياطة الصور على نطاق واسع. بمجرد أن يتم تسطيح الصورة، يتم تصحيح الصور لضوضاء الخلفية من خلال تحديد منطقة فارغة من الصورة فوق بيو فيلم وطرح متوسط كثافة الخلفية.
بعد ذلك حساب خريطة الارتفاع من مجموعة بيانات 3D OCT. للقيام بذلك، حدد سطحًا مرجعيًا مثل الجزء الفرعي واختر عتبة كثافة مناسبة. ثم يتم تقديم خريطة الارتفاع مع ارتفاع بيو فيلم ذكرت كقيمة تدرج الرمادي.
إذا تم الحصول على الصور في نمط فسيفساء، غرزة خرائط الارتفاع المعنية من خلال تطبيق خوارزمية خياطة. باستخدام التصوير الأوكتوبر الآلي، تم فحص التشكل الزاقمي ال الزماني للأغشية الحيوية للتدفق الضوئي باستخدام تجارب فلوم. مصنوعة من الزجاج البلزي وتدرج توسيع من في إلى الخارج.
وهذا يؤدي إلى تدرج في سرعة التدفق. هنا خريطة ارتفاع بيو فيلم تنمو على طول كامل التدرج سرعة التدفق. الأهم من ذلك، يسمح نظام التصوير الأوكتوماتيكي الآلي بقياس مستمر للبارامترات الهيكلية مثل سمك الغشاء الحيوي، والخشونة، والفوليوم الحيوي في ظل ظروف تدفق مختلفة تتراوح بين سرعة التدفق المنخفض إلى ظروف سرعة التدفق العالي.
جنبا إلى جنب مع التغيرات المورفولوجية، انخفض متوسط الفولحية الحيوية بشكل ملحوظ كدالة المسافة من المدخل في المفلورة. تعتمد جودة فحوصات OCT بشكل حاسم على طول الذراع المرجعي ومسافة التركيز البؤري. قد تحتاج إلى إعادة تعديل هذه المعلمة أثناء التجارب.
لضمان دقة جهاز تحديد المواقع، تذكر أن تقوم بعمليات توجيه منتظمة. ويمكن بسهولة هذا الجهاز التصوير الآلي يقترن المجهرية التنميط لتوصيف وظيفية من الأغشية الحيوية. OCT هو تقنية التصوير الناشئة ونحن نتوقع أن النظام المعروض هنا يحفز البحوث على بنية بيو فيلم.
وقد يكون ذلك ذا صلة بتكنولوجيات مثل معالجة مياه الشرب أو المعالجة الأحيائية.
