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Method Article
우리는 세그먼트와 배수 뼈 ImageJ 플러그인을 사용 하 여 뼈의 바깥 경계에 따라 2D 및 3D 이미지에 대 한 측정에 대 한 워크플로 제시. 이 방법은 보다 효율적이 고 정확한 현재 수동 손 윤곽을 그리는 접근 보다 이며 레이어, 레이어 quantifications, 현재 상용 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다 제공 합니다.
마이크로 계산 된 단층 촬영 (마이크로 CT) 정기적으로 뼈 수량 및 다른 뼈 손실 조건 하에서 작은 동물에서 배수 microstructural 속성을 평가 하는 데 사용 됩니다. 그러나, 마이크로-CT 이미지의 배수 분석을 위한 표준 접근은 슬라이스 하 여 슬라이스 자동 손 컨투어링, 노동 집약 및 오류가 발생 하기 쉬우며. 뼈의 외부 경계, 배수 뼈를 식별 하 고 자동으로 적은 연산자 바이어스 때 적절 한 정확도 가진 세그먼트 수 어디에 따라 배수 뼈의 자동 세그먼트에 대 한 효율적인 방법은 여기에 설명 된 세그먼트화 매개 변수가 설정 됩니다. 만족 스러운 세분화 매개 변수 프로 파일링, 세분화 결과의 이미지 스택 표시 됩니다, 모든 가능한 조합의 분할 매개 변수는 순서 대로 하나씩 변경된 및 세분화 결과 관련된 매개 변수를 수 있습니다. 시각적으로 확인 쉽게. 플러그인의 품질 제어 기능으로 시뮬레이션된 표준 개체 측정된 수량 이론 값과 비교 하는 수 있는 정량입니다. 배수 속성 및 배수 두께의 레이어, 레이어 정량화 같은 플러그인에 의해 보고 되 고 선택된 영역 내에서 이러한 속성의 배포판 쉽게 프로 파일링 할 수 있습니다. 이러한 조치는 현재 상용 소프트웨어의 출력에서 사용할 수 있는 곳에 단일 계층으로 레이어 정량화 배수 뼈에 대 한 더 많은 정보를 유지 하 고 더 구조 변경의 통계 분석을 용이 하 게, 비록 각 매개 변수에 대 한 정량된 값은 각 샘플에 대 한 보고. 따라서, 설명한 워크플로 정확도와 효율성 배수 뼈를 분석 하기 위한 더 나은 접근.
배수 뼈의 마이크로-CT 분석은 다른 뼈 손실 조건1,2,3, 몇 가지 변수를 관련 작은 동물에서 뼈의 형태 변화를 추적 하기 위한 표준 접근에 뼈의 구조는 보고4. 그러나, 같은 매개 변수는 하지의 긴 뼈5, metaphysis에 균등 하 고 요약 또는 평균 값은 현재 상용 마이크로 CT 기계6,7 각 샘플의 각 구조 변수에 대 한 보고 , 비록 단일 값 완전 분석 영역에서 측정 된 매개 변수의 특성을 나타낼 수 없습니다. 배수 뼈의 레이어, 레이어 정량화 뿐만 아니라 각 변수에 대 한 더 많은 정보를 유지 하지만 또한 구조의 후속 통계 분석을 용이 하 게 분석 지역에서 같은 변수 배포판의 프로 파일링을 사용 하면 5다른 조건 변화 한다입니다. 따라서,이 방법의 목표는 현재 어떤 상용 마이크로 CT 분석 패키지에서 사용할 수 없습니다 각 슬라이스 수준에서 마이크로-CT 검사의 배수 뼈 측정 이다.
효율적으로 세그먼트 배수 뼈 조각-의해-슬라이스, 자동 분할 메서드는 바람직한. 그러나, 마이크로-CT 분석에 대 한 현재 표준 기술을 기반으로 수동 대화형 컨투어링 외피 구획에서 배수 뼈를 분리 하는 노동 집약, 오류 발생, 반자동 보간 뒤 고 상당한 연산자 바이어스8,,910와 관련 된. 자동 분할 방법11,12 보도 했다, 하지만 이러한 방법을 최적의 배수 뼈와 외피 뼈 간의 구분이 좋은 지역에 있지만 분명 별거 없이 지역. 또한, 다른 세분화 매개 변수는 다른 샘플12, 필요 하 고 그것은 수동으로 다양 한 매개 변수 조합을12, 노력 하 여 만족 스러운 세분화 매개 변수 뼈 샘플의 그룹에 적용을 선택 하는 지루한 비록 세분화 과정은 모든 관련된 매개 변수를 설정 하는 경우 자동. 뼈 바깥 경계는 검색 배경으로 큰 대조와 긴 뼈의 피 질 metaphyseal 포탄 선택한 영역을 분석 긴 뼈의 바깥쪽 경계 윤곽에 따라 세분화 방법에 몇 가지 변화를 표시 안정적으로 그리고 정확 하 게 대뇌 피 질의 껍질에서 배수 뼈를 분리 합니다. 이러한 분할 방법의 장점은 세분화 배경 및 뼈의 바깥 경계의 차이에 배수 및 외피 뼈6,12,의 차이점에 기반 13, 따라서 그것은 일반적으로 쉽게 다른 그룹 사이의 배수 변화의 더 신뢰할 수 있는 분석을 용이 하 게 뼈 샘플의 그룹에 대 한 만족 스러운 세분화 매개 변수 조합을 찾을 수.
각 조각에서 수준, 지역, 둘레, 및 2 차원 (2D) 두께 보고 2D 분석, 볼륨, 표면, 및 3 차원 (3D) 두께 3D quantifications에 보고 하는 동안. 이러한 정보는 일반적으로 현재 이미지 분석 도구, 보고 절차 정보 원하는 일반 이미지에 적용할 수 있습니다 나타내는 보고 되지.
동물 주제와 관련 된 절차 관리 및 사용 실험실의 동물 (NIH 간행물, 8 판, 2011)에 대 한 가이드에 따라 실시 했다 고 검토 되었고 기관 동물 관리 및 사용 우한 위원회에 의해 승인 대학입니다.
1. 소프트웨어 설치
2. 배수 분석을 위한 3D 데이터 집합 준비
3. 프로 파일링 분석 매개 변수
4. 배수 분석
5. 측정 시뮬레이션된 개체
6. 배수 측정 및 데이터 프레 젠 테이 션의 교정: 선택한 분석 지역에서 배수 조치의 배포판 프로필
배수 분석 플러그인은 자동으로 세그먼트 하 고 정확도 가진 배수 뼈를 계량 설계 되었습니다. 처음에, 뼈 바깥 경계를 탐지 하 고 delineated 뒤 구멍 채우기 작업 뼈 바깥쪽 대뇌 피 질의 껍질 내에서 어떤 구멍 든 지 가득 차 있습니다. 다음 외부 외피 뼈를 제외 하 고 세그먼트 배수 뼈를 침식 연산이 수행 됩니다. 마지막으로, 세그먼트 지역에서 배수 뼈의 조치는 정량.
<...이 연구 분석은 자동, 효율적, 배수 뼈와 사용자 친화적인 ImageJ 플러그인을 설명 합니다. 플러그인은 또한 계량 분야, 볼륨 및 두께의 레이어, 레이어 측정에 대 한 모든 2D 또는 3D 개체를 사용할 수 있습니다. 현재, 각 배수 매개 변수에 대 한 단일 측정된 값만 완전히 선택한 분석 영역에서 측정 된 엔터티의 특성을 나타낼 수 없습니다 표준 마이크로 CT 분석 하 여 각 샘플에 대 한 보고 됩니다. 설?...
개체 두께 측정의 기본 알고리즘에 대 한 특허를 제기 했다. 저자와 공동 다른 등록 bomomics.com 웹사이트 호스팅 무료 버전 플러그인, 컨설팅 및 측정 이미지 분석의 서비스 요청 시 제공 됩니다.
이 작품은 그랜트 NFSC 81170806에 의해 부분적으로 지원 되었다. 저자는 학교 구강 검사 하 고 분석 하는 쥐 화관을 돕는 무한 대학교의 마이크로-CT 핵심 시설을 감사 하 고 싶습니다.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
ImageJ | NIH | imagej | Any version with a java 1.8 run time |
trabecular analysis plugin | Bomomics | bomomics | free or commercial version |
Micro CT scanner | Scanco | μ-50 | micro CT from any vendor |
Computer System | Lenovo | any brand | |
Windows Operating System | Microsoft | Windows 7 x64 | any 64-bit Windows operating system |
Office Software | Microsoft | Office 2010 | any speadsheet software that has xy chart function |
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