여기서 우리는 광학 일관성 단층 촬영 또는 10 월에 따라 자동화 된 시스템을 제시합니다. 이를 통해 대규모 공간 비늘 또는 장기간 생물막의 구조를 모니터링할 수 있습니다. OCT 이미징은 마이크로미터 범위의 구조를 해결하는 데 적합하지만 현재 약 250 평방 밀리미터의 최대 면적으로 제한됩니다.
바이오필름은 특히 대규모 환경 그라데이션에 의해 차별화가 구동되는 경우 이러한 규모를 초과하는 경우가 많습니다. 실험용 설정을 통해 대규모 공간 비늘과 장기간 생물막의 3차원 형태발생을 모니터링할 수 있습니다. 이 시스템은 빠르고 정밀하며 자율적으로 작동합니다.
우리는 중요한 생태계 프로세스를 추진하는 스트림에서 생물막의 형태 형성을 연구했습니다. 그러나, 시스템은 다른 자연 시스템 또는 엔지니어링 환경에서 생물막을 연구하는 데 사용될 수있다. 위치 지정, 이미지 수집 및 분석을 위한 소프트웨어는 Python에 기록되어 있습니다.
그들은 Jupyter 노트북을 통해 사용할 수 있습니다. 이들은 사용자 친화적이고 자유롭게 사용할 수 있으며 유연한 솔루션입니다. 우리는 설치의 시각적 표현이 다른 사용자가 설치를 재현하고 소프트웨어를 더 잘 이해하는 데 도움이 된다고 생각합니다.
우리는 이것이 다른 연구자들이 유사한 접근 법을 채택하도록 영감을 주기를 바랍니다. 다음은 설치개요입니다. 이 시스템은 정밀 포지셔닝 장치인 OCT 프로브로 구성되며 플렉시글라스 수로 주위에 조립됩니다.
GitHub에 게시된 지침과 함께 다음을 통해 위치 지정 장치를 배선하여 시작합니다. 연결되면 별도의 GitLab 페이지에 설명된 대로 GRBL 서버를 설치합니다. 이제 이 웹 페이지를 통해 포지셔닝 시스템을 제어할 수 있습니다. 또는 작업된 예제와 같이 Python 스크립트를 통해 제어할 수 있습니다.
마이크로 유체 장치, 유동 실, 수로 또는 여과 시스템을 포함하는 실험 설정 옆에 컴퓨터와 OCT 기본 장치를 벤치에 배치합니다. 아직 설치하지 않은 경우 제조업체에서 설명한 대로 사용 가능한 소프트웨어와 함께 OCT 시스템을 설치합니다. 그런 다음 여기에 연결된 GitLab 문서에 설명된 대로 자동화된 OCT 스캔 수집을 위한 소프트웨어 패키지를 설치합니다.
이미지 수집을 시작하려면 호환되는 도브테일 홀더를 사용하여 포지셔닝 장치에 광학 일관성 단층 촬영 프로브를 장착합니다. 필요한 경우 목표 렌즈에 침지 어댑터를 설치한 다음 OCT 시스템과 포지셔닝 장치에 전원을 공급합니다. 상용 OCT 소프트웨어를 열고 관심 있는 사이트를 찾고, 샘플에 집중하고, 참조 팔과 광원 강도를 조정하여 최적의 화질을 제공합니다.
동일한 참조 팔 길이와 강도를 유지하면서 좌표를 기록하고 여러 위치에 대해 이 절차를 반복합니다. 이미지 수집을 엽니다. 이 문서의 보충 파일 2 Jupyter 노트북에서 발견 된 ipynb 파일.
각 셀에는 특정 작업을 수행하는 코드가 포함되어 있으며, 누압 셀을 통해 별도로 실행할 수 있으며, 실행 또는 제어 및 입력 또는 Shift 및 Enter. 필요한 라이브러리에 대한 경로를 설정하여 위치 지정 장치를 연결하여 10월 스캐너를 초기화하는 데 필요한 라이브러리에 대한 경로를 설정합니다. 그런 다음 굴절률, 시야의 크기 및 B 스캔당 A 스캔 수를 포함하여 획득 매개 변수를 조정합니다.
또한, 획득된 데이터 및 메타데이터에 대한 예비 스캔의 강도 히스토그램과 대상 폴더를 기반으로 OCT 스캔의 신호 경계를 설정합니다. 시야 및 해상도 필드에 따라 파일 크기는 10월 스캔당 최대 1.5기가바이트에 도달할 수 있습니다. 이 두 매개 변수는 최종 데이터 집합의 복셀 크기와 출력 파일의 크기를 결정합니다.
그들은 OCT 프로브의 광학 해상도와 일치해야합니다. 작업 예제에서 강조 표시된 것처럼 기본 매개 변수를 가진 단일 OCT 검사를 획득하거나 다른 매개 변수 집합을 지정하는 단일 검사를 획득할 수 있습니다. 또한 위치 지정 장치를 이동하고 단일 OCT 스캔을 획득하기 위해 특정 좌표를 제공할 수도 있습니다.
이 기능을 사용하면 높은 공간 정확도로 실험에서 동일한 위치로 반복적으로 돌아갈 수 있습니다. 데이터는 8비트로 저장됩니다. 원시 형식은 저장 공간을 저장합니다.
OCT 설정 및 좌표를 포함한 메타데이터는 동일한 명명 규칙이 있는 json 파일의 동일한 폴더에 저장됩니다. 또는 관심 위치 목록을 지정하고 해당 OCT 스캔을 자동으로 획득합니다. 대형 환경 그라데이션에 걸쳐 생물막 형태학적 구조를 특성화하기 위해 모자이크 패턴으로 스캔을 획득합니다.
이를 위해 기본 값이 30%인 인 인접 타일 수를 지정하면 원시 OCT 검사가 왜곡된 것처럼 보입니다. 이는 광학 시스템을 통한 경로 길이의 차이 때문입니다. 작업된 예제와 같이 이 왜곡을 수정하는 알고리즘을 개발했습니다.
이미지 보정을 시작하려면 Jupyter 노트북 ImageProcessing.ipynb를 엽니다. 이 예제에 이어, 먼저 스퓨리어스 신호를 배제하고 바이오필름이 하위 계층 위에 나타나도록 데이터 집합을 재조정하기 위해 OCT 스캔을 먼저 자르십시오. 구형 수차에 대한 다음 올바른.
이를 위해 알고리즘은 OCT 스캔에서 반사가 매우 높은 평평한 표면을 현지화하고 이를 참조로 사용하여 스캔을 평평하게 합니다. 20~20그리드에서 알고리즘은 신호 강도의 로컬 최대아를 식별하여 참조 표면을 지역화합니다. 그런 다음 두 번째 순서 다항곡면이 이러한 점에 걸쳐 장착되어 있으며 OCT 스캔의 각 픽셀을 Z 방향으로 이동하는 데 사용됩니다.
이 알고리즘의 매개 변수는 OCT 검사의 특성으로 조정되어야 합니다. 이 보정을 통해 여러 이미지에서 균일한 참조 표면을 구현하여 대규모 이미지를 바느질할 수 있습니다. 이미지가 평평해지면 이미지가 생체 필름 위의 이미지의 빈 영역을 식별하고 평균 배경 강도를 빼서 배경 잡음에 대해 보정됩니다.
다음으로 3D OCT 데이터 집합에서 입면 맵을 계산합니다. 이렇게 하려면 하위 계층과 같은 참조 표면을 정의하고 적절한 강도 임계값을 선택합니다. 그런 다음 입면 맵이 그레이스케일 값으로 보고된 생물막의 높이로 렌더링됩니다.
모자이크 패턴으로 이미지를 획득한 경우 스티치 알고리즘을 적용하여 각 고도 맵을 스티치합니다. 자동화된 OCT imaging를 사용하여, 광트로피스트림 생물막의 현면성 형태발생은 수로 실험을 사용하여 검토되었다. 수로는 플렉시 글라스로 만들어지고 점차적으로 유출로 확대됩니다.
이렇게 하면 흐름 속도의 그라데이션이 발생합니다. 전체 유동 속도 그라데이션을 따라 자라는 생물막의 고도 지도입니다. 중요한 것은, 자동화된 OCT 이미징 시스템은 저유속에서 고유속도 조건에 이르는 다양한 유동 조건에서 생물막 두께, 거칠기 및 바이오볼륨과 같은 구조적 파라미터를 지속적으로 측정할 수 있게 해줍니다.
형태학적 변화와 함께, 수로의 입구로부터의 거리의 함수로서 평균 생체볼륨이 현저히 감소하였다. OCT 스캔의 품질은 기준 암 길이와 초점 거리에 따라 크게 달라집니다. 실험 중에 이 매개 변수를 재조정해야 할 수 있습니다.
포지셔닝 장치의 정확성을 보장하려면 정기적으로 호밍 작업을 수행해야 합니다. 이 자동화된 이미징 장치는 생물막의 기능적 특성화를 위한 마이크로센서 프로파일링과 쉽게 결합될 수 있습니다. OCT는 새로운 이미징 기술이며, 여기에 제시된 시스템이 생물막 구조에 대한 연구를 자극할 것으로 예상합니다.
이는 식수 처리 또는 바이오 프로세싱과 같은 기술과 관련이 있을 수 있습니다.
