Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы в сердечной электрофизиологической области, о структуре внеклеточного пространства и механизмов сотовой связи. Основными преимуществами этого метода являются то, что он имеет высокую пропускную способность и улучшенную пространственную частоту выборки. По сути, мы можем получить измерения быстрее и с более высокой уверенностью, чем раньше.
Идентификация Perinexus и устранение неполадок программы трудно узнать без визуальной демонстрации, потому что perinexus является относительно новой структурой, и устранение неполадок не может быть интуитивно понятным для исследователей, которые не знакомы с MATLAB. Для серомасштабных изображений используйте программное обеспечение для численных вычислений, чтобы гарантировать, что ни один пиксель не имеет интенсивности, больше 255. Затем откройте наше парное изображение в программном обеспечении для обработки изображений и увеличьте масштаб перинэксуса.
Очень важно правильно определить perinexus. Первый шаг заключается в выявлении зазора пересечения бляшки, которая имеет полосатый вид. Затем мы смотрим на две противоположные мембраны, в плоскости, примерно до 200 нанометров.
Определите зазор соединения доска от его пентиламинер структуры. Начало perinexus, является точкой, в которой два противоположных клеточных мембранных билейеров расходятся. Отображение шкалы бар в нанометров.
Стартовые и последние точки контура перинэксуса будут 200 нанометров от начала перинэксуса. Далее выберите инструмент выбора от руки. Нажмите и перетащите, или используйте стилус, чтобы тщательно проследить вдоль внутренней мембраны одной клетки, к началу perinexus, и обратно вдоль внутренней мембраны второй клетки.
Закройте выбранную область, выпустив кнопку мыши или подняв стилус. Затем установите ширину линии до одного пикселя, а цвет переднего плана до самого высокого значения интенсивности для типа изображения. Такие, как белый, для серого изображения.
Создайте отслеженный контур из выделения и сохраните полученное изображение как тип файла, совместимый с программным обеспечением анализа, таким как JPEG или TIFF. При необходимости откройте программное обеспечение для анализа расстояния разделения мембраны и измените места сохранения для генерируемых данных и цифр. Сохраните файл и закройте его.
Затем запустите программу. Установите порог пространственного производного градиента соответствующим образом для идентификации центральной линии. Установите шкалу и пиксели на длину единицы.
Установите пространственные нижние и верхние пределы для области интересов, по отношению к краю разрыва соединения. Выберите либо автоматическое, либо ручное обнаружение стартовых тоек. Ручное обнаружение точки старта может быть необходимо для неправильной формы промежно.
Затем откройте изображение с изложенным перинэксусом. Нажмите и перетащите, чтобы нарисовать коробку вокруг perinexus, за исключением закрытого конца. Дважды щелкните внутри трассировки контура perinexus, чтобы обрезать изображение и определить центральную линию.
Если точка старта должна быть выбрана вручную, над исходным изображением появится перекрестие и центральная линия. Выберите точку за пределами perinexus близко к желаемой отправной точкой для продолжения процесса. После завершения процесса подтвердите, что центральная линия остается в пределах перинэксуса и правильно пересекает точку старта.
Просмотрите сгенерированные данные и навеять перинексальную ширину. Если центральная линия не была должным образом идентифицирована и изолирована, откройте массив изображений g-mag для определения соответствующего градиентного порога. Мы используем инструмент индекса, чтобы нажать вокруг центральной линии, и массив g-mag, чтобы получить представление о том, какой пиксель мы хотим, чтобы алгоритм поиска центральной линии, чтобы выбрать.
Порог градиента должен быть установлен чуть выше значения интенсивности этих пикселей. Выберите инструмент индекса и нажмите на центральную линию и вокруг нее, чтобы отобразить индексное значение пикселей, которые должны быть выбраны. Установите порог пространственного градиента производных до чуть выше значения индекса и запустите процесс снова.
Если отправная точка не была обнаружена правильно в автоматизированном процессе, запустите программу снова с помощью ручного обнаружения отправной точки. В этом процессе ручные контуры расширены на один пиксель шагом, чтобы подсчитать количество пикселей между двумя краями. Каждое приращение добавляется к рабочему изображению для создания пространственной производной.
Первоначальный контур и центральная линия являются разрывами по своим масштабам. После изоляции центральной линии она совершенствуется путем расширения, эрозии и алгоритма поиска пути. Ширина перинэксаля представлена как функция расстояния от начала перинэксуса, или в пределах области интереса, и как среднее значение обеих этих функций.
По мере изменения перинэксусной ориентации наблюдались чрезмерное или недооценка ширины перинэксуса в зависимости от структуры расширения. Тригонометрическая коррекция дали результаты, сильно коррелированные с изображениями, повернутыми, чтобы сориентировать перинексус горизонтально. Алгоритм был проверен на различные пространственные разрешения, эталонные единицы и размеры изображений.
Как опытные, так и неопытные пользователи проследили контур быстрее, чем они вручную сегментированы изображения. И автоматизированный процесс имел значительно большее пространственное разрешение. Опытные и неопытные наблюдатели точно выявили значительные различия в перинаксальной ширине между пациентами с уже существующий фибрилляцией предсердий и без нее.
Эти наблюдатели также точно не выявили существенной разницы между абсолютной шириной узла в одной и той же популяции. Ширина перинального и зазорного соединения соответствовала предыдущим докладам. При попытке этой процедуры, не забудьте принять ваше время с контуром, так как даже небольшие отклонения от мембраны может привести к существенным ошибкам в этом масштабе.
Как правило, люди, новые для этого метода, борются, потому что они не знакомы со структурой, которую они измеряют, или они не уверены, как устранения неполадок, чтобы начать идентификацию точки или отклонение центральной линии. Видя этот метод обработки изображений выполняется имеет решающее значение. Как perinexus идентификации и алгоритм устранения неполадок трудно узнать без него.
И мы хотим убедиться, что мы количественно, что мы говорим, что мы измерения. Этот метод прокладывает путь для исследователей в области сердечного здоровья, чтобы исследовать более высокое разрешение количественной оценки многих уровней сердечной функции. От наномасштабных, внеклеточных пространств до клинического определения эффективности желудочков или дисфункции.
Хотя этот метод был продемонстрирован с помощью изображений электромикроскопии, он также может быть применен к другим методам визуализации, таким как сердечная эхокардиография для более точной количественной оценки механической функции сердца. Этот метод может найти приложения в любом поле визуализации, потому что программа может измерить пространство между двумя определенными краями, если шкала установлена соответствующим образом, и края почти параллельны.
