Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы в фундаментальных исследованиях и клинических применениях, таких как исследования рака и лечение рака, но и в области иммунологии. Основным преимуществом этого метода является то, что он является статическим методом и прост в облегчении. Этот метод способен автоматически выявлять больные типы клеток на основе их формы и характеристик движения.
Последствия этого метода распространяются на диагностику и терапию рака или воспалительных заболеваний. Этот метод может дать представление о действиях между иммунными клетками и раковыми клетками, но он также может быть применен в любой области, где необходимы трехмерные данные микроскопии. Вполне возможно, что люди, новые для этого метода будет бороться из-за их проблем, чтобы описать и проверить трехмерные данные микроскопии.
Мы думали, что визуальная демонстрация этого метода имеет решающее значение, потому что программные средства, которые мы используем здесь, не знакомы многим ученым. Для начала получите трехмерный набор данных микроскопии с высоким разрешением, описанный в сопроводительном текстовом протоколе. Загрузите данные 3D-изображения в программное обеспечение реконструкции и начните создавать 3D-поверхность для каждого объекта.
Для достижения этой цели выберите опцию 3D View и нажмите на поверхности, а затем нажмите на кнопку Next, чтобы продолжить работу с Мастером создания поверхности. Теперь выберите канал изображения для реконструкции поверхности. Выберите разглаживают значение, которое не скрывает детали поверхности, но и позволяет избежать пористых поверхностей.
Примените функцию сглаживания, нажав на Smooth Option Checkbox и обеспечивая радиус сглаживания. При создании трехмерных изображений конструкций данных микроскопии особенно важно обращать внимание на сглаживающий фактор и правильный пороговый метод, чтобы не потерять никаких клеточных характеристик или форм. Затем выберите метод порогового значения для определения поверхностей.
Используйте абсолютный порог интенсивности, когда объекты, как показано здесь, хорошо отделены от фона и имеют примерно единый уровень яркости. Когда объекты различаются по интенсивности, но все еще могут быть отделены от локального фона и от других объектов, окружающих их, применить локальный порог контраста. Установите локальный пороговый район поиска в соответствии со значением ожидаемого диаметра реконструированных объектов.
Далее выберите из списка вариантов фильтрации реконструированных поверхностей в соответствии с морфологическими параметрами, представляющими интерес. Это включает в себя объем, сферичность, соотношение поверхности к объему и многое другое. Сохранить и экспортировать генерируемые поверхности в таком формате, как VRML, который совместим с 3D-анимацией программного обеспечения, которое будет использоваться на следующем этапе.
Запустите Blender и перейдите на вкладку Output с правой стороны окна. Выберите формат TIFF из меню Dropdown и установите глубину цвета до 8-битной RGBA. Затем переключитесь в режим сценариев и перейдите на предоставленный файл скрипта titled:GUI_Autorotate.
py, который можно загрузить из репозитория github для этой работы. Вернувшись в главное окно, нажмите на Run Script и выберите папку файлов wrl по запросу для ввода. Затем перейдите в меню по умолчанию.
Здесь установите вращения значения на уровне или выше шести. Запустите сценарий, нажав на кнопку Вращения. Вращение шести разных углов, как правило, достаточно, чтобы различать различные популяции клеток, однако, мы не рекомендуем использовать менее шести вращений, чтобы не потерять никакой информации о формах или характеристиках.
Сохраните проекции отдельных поверхностей в той же папке, которая использовалась для ввода. По умолчанию изображения сохраняются в 8-битном формате TIFF, который является форматом, требуемым плагином FIJI, Shade. Откройте Фиджи и выберите Shade в меню Plugins.
Начните с значений по умолчанию и настройте параметры позже. Нажмите Хорошо, когда готовы к запуску программы. Далее выберите папку-источник, которая содержит файлы TIFF, которые были созданы в предыдущем разделе, и нажмите на Select.
Затем предоставьте папку выходных данных. Когда появится первое изображение, нарисуйте прямоугольник, окружающий ячейку, и начните с нажатия на Ok. При запуске плагина вы видите предварительную обработку изображения на периферии, нахождение ячеек, обозначенных красными линиями.
Координаты найденных краев теперь используются для расчета дискретных четырехкомпонентных компонентов. Чтобы обучить самоорганизовыв карты в первый раз, начните с загрузки MATLAB. Загрузите скрипт TrainSOM MATLAP, а затем выберите Run, чтобы начать обучение.
Убедитесь в том, чтобы правильно путь файла, если это необходимо. Когда он начнет работать, и дополнительное окно будет всплывающее для отображения прогресса. Подождите, пока обучение будет завершено, прежде чем продолжить.
По умолчанию, скрипт будет работать 2000 итераций, или, эпосы. После завершения обучения изучите топологические участки сети. Вот пример участка соседских расстояний, сюжета проб-хитов и сюжета входных плоскостей.
Самоорганизовываемые карты являются важным инструментом для обнаружения скрытых отношений в наборе данных. Они группируют ваши данные объективно, и у них есть преимущество, что им не нужен набор учебных данных, потому что они учатся без присмотра. В настоящее время сеть обучена.
Нажмите правой кнопкой мыши на файл в рабочем пространстве и сохраните его для использования в будущем. Загрузка на самоорганизацию карт при использовании уже обученной карты для кластеризации набора данных. Затем импортируете файл CSV, который должен быть протестирован с предварительно загруженными обученными картами.
Здесь мы выберем выход CSV из Shade Plugin. При загрузке данных измените тип вывода на Numeric Matrix, а затем выберите выбор импорта. После завершения классификации используйте командное окно для оценки различных участков.
Изображение показывает здесь из дековолжской интравитальной мульти-фотонной микроскопии набор данных микроглиальных клеток. В физиологических условиях микроглия представляет собой довольно сложную форму с несколькими, высокоразводными процессами. При размещении в раковой среде, такой как эта модель корковых опухолей, микроглия изменилась на более простую, более шпиндельную форму.
20 из этих компонентов дескриптирования в форме формы использовались в качестве входных данных для обучения самоорганизовывания карты. Затем была протестирована обученная карта, с тем чтобы оценить ее способность проводить различие между здоровыми и раковыми клетками. Здоровая популяция клеток проецирована на одну область, показанную здесь, в то время как раковый набор данных микроглии представлен как активная область в форме гантели.
Карты также могут быть обучены медицинскими экспертами для выявления различных групп клеток. Здесь были выявлены, реконструированы и использованы клетки отдыха, фагоцитосные клетки, взаимодействующие клетки и мобильные клетки. На этой комбинированной карте показаны группы высокоухитных искусственных нейронов, особенно в левой и средней областях карты.
Надежность подхода к картированию была проверена с помощью обученной самоорганизовывной карты с 3 случайными подмножествами того же типа ячейки отдыха, которые не были частью набора учебных данных. Реакция S.O.M на этот ввод демонстрирует очень похожий ответ, который указывает на правильный тип ячейки. После разработки этого метода, теперь у нас есть набор инструментов, с помощью которого мы можем просто классифицировать изменения формы клеток.
Эти изменения происходят, например, во время рака или других реакций иммунной системы, и мы можем измерить их с помощью микроскопии, используя целые животные, вырезанной ткани, или даже органов на чипе.
