먼저, 골연골 사인 전달 시스템을 사용하여 안락사된 양의 외측 과두에 4.75mm 직경의 결함을 만듭니다. 정형외과 망치를 사용하여 10mm 깊이의 결함을 만들고 과두에서 골연골 외식물을 회수합니다. BMP 2 밀리리터당 40마이크로그램으로 보충된 인산칼슘 시멘트를 준비하고 시멘트 페이스트를 3밀리리터 주사기에 로드합니다.
그런 다음 18 게이지 바늘로 시멘트를 외삽 결함에 주입합니다. 마이크로 단층 촬영 X선 기계를 켜고 엑스플랜트 튜브를 샘플 홀더에 놓습니다. 해상도를 10.7마이크로미터로 설정하고 노출 시간을 1, 200밀리초로 설정하고 80킬로볼트 및 125마이크로암페어에서 1밀리미터 알루미늄 필터를 사용합니다.
0.45도 회전이 증가할 때마다 3개의 이미지를 평균화하여 신호 대 잡음비를 향상시킵니다. 영상 분할을 수행하려면 통합 분할 마법사를 사용하여 뼈와 시멘트를 구별하는 딥러닝 모델을 훈련시키십시오. 재구성된 마이크로 컴퓨터 단층 촬영 영상에서 뼈, 시멘트 및 배경을 포함하는 대표 영역을 선택하고 이 첫 번째 프레임을 분할합니다.
이제 모델 탭에서 딥 러닝 모델을 생성하고 3D 네트 루틴을 선택합니다. 그런 다음 생성된 모델을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 실험 매개변수를 깊이 5, 패치 크기 32 x 32, 알고리즘, 보폭 0.25로 설정합니다. 그리고 10 x 데이터.
segmented frame을 사용하여 train 버튼을 클릭하여 딥러닝 모델을 훈련시킵니다. 훈련이 완료되면 두 번째 프레임을 정의하고 predict 함수를 사용하여 자동으로 분할합니다. 그런 다음 내보내기를 클릭하여 훈련된 모델을 게시하고 세그먼트, 내보낸 모델, 세그먼트, 전체 데이터 세트를 선택하여 전체 마이크로 컴퓨터 단층 촬영 데이터 세트에 적용합니다.
