Glial ve Nöronal Hücrelerin 3D Rekonstrüksiyonu ve Sanal Gerçeklik Analizi Için Bir Yöntem

Otomatik seri bölüm elektron mikroskobu teknikleri. Biyolojik üç boyutlu modeller görüntü işleme üretimine yol açan boru hattında hız sınırlayıcı adım. Protokolümüz, sadece birkaç gün içinde görüntü hacimlerinin daha yoğun bir şekilde oluşturulması nı sağlamak için adım adım bir kılavuz sağlar.

Üç boyutlu modeller kullanarak nicel ölçümler için bir yaklaşım ile birlikte. Bu teknikle, dokuların beyin dışındaki 3Boyutlu yapısı, bazı hastalıklara özgü yapısal bozuklukları belirlemek ve tanı stratejisini geliştirmek için potansiyel olarak analiz edilebilir. Segmentasyon sıkıcı bir adımdır.

Kötü bir bölümleme düzeltmeyi ve tüm işlemi yeniden başlatmak zorunda kalmamak için mümkün olduğunca doğru hale getirmek için zaman ayırın. Yazılımın tasarımı bazen çok kullanıcı dostu değil. Bu nedenle, segmentasyon üzerinde başlangıç çalışması görmek önemlidir.

Yığın içeren mikroskoptan yerel dosyayı sürükleyip bırakarak veya tüm görüntü yığınını içeren klasörü yazılım penceresine sürükleyerek ve bırakarak görüntü yığınını açın yığın açıldıktan sonra, voxels boyutunun meta verilerden okunduktan emin olmak için görüntü, özellikler gidin. Görüntüye tıklayarak resmi 8-bit'e dönüştürün, yazın ve 8-bit'i seçin. Orijinal yığın farklı fayans olarak elde edilirse, TrakEM2 içinde dikiş uygulayın.

Yeni, TrakEM2 kullanarak yeni bir TrakEM2 projesi oluşturun TrakEM2 gömülü fonksiyonlar gerekirse ilgi segment yapıları segment. TrakEM2'nin yapışkanında, şablon penceresinin altındaki 'click'click'on'under'on ve yeni alt alan listesi ekle'Sürükley ve klasörüne bir şey bırak' seçeneğini belirleyin, proje nesnelerinin altında ve bir şey orada görünür. Sürükle ve bırak, alan listesi şablonundan bir şey'in altında bulunan proje nesneleri'Görüntü yığını viewport', imleç ile Z-space'i seçin.

Alan listesi benzersiz kimlik numarasıyla birlikte görünür. Üstteki fırça aracını seçin ve fareyi kullanarak bir yapıyı tüm Z yığınının üzerinde sitosol doldurarak parçalara ayırın. Oyma için tohum olarak Ilastik kullanılacak segmentli kitle, ihracat.

Bunu yapmak için, Z-uzay listesindeki alan listesi nesnesine veya görünüm bağlantı noktasındaki maskeye sağ tıklayın ve export'area list'as labels T-I-F'yi seçin. Daha fazla yeniden yapılandırma için gereken çözünürlüğe bağlı olarak, aşağı örnekleme yaparak görüntü yığınının piksel boyutunu küçültün. Segmentasyon ve yeniden yapılandırma için kullanılacak yazılımın bellek gereksinimlerini göz önünde bulundurun.

Ilastik, X-Y'de beş yüz piksele kadar yığın işler. Nesneleri hala tanınabilir görünen ve böylece segmente edilebilir minimum boyutu dikkate alın. Image'adjust size'Kontrastı artırmak ve segmentasyona yardımcı olmak için, membranları daha canlı hale getirmek için keskinleşmemiş maske filtresi uygulanabilir.

Process'filters'unsharp mass'Insharp mass'In imaj yığınını segmentasyon yazılımında daha fazla işlem için tek bir görüntü olarak aktar', file'save as'image sequence' kullanarak ve TIFF'formatını seçin. Ana Ilastik gooey olarak, oyma modülü seçin. Yeni ekle'yi kullanarak görüntü yığınını yükleyin ve dizi 'Tüm dizin seç' dizisinden tek bir 3D/4D birim ekleyin ve tek dosya olarak kaydedilen görüntü yığınını içeren klasörü seçin'Resimleri yükleme seçeneklerinin bulunduğu yeni pencerenin altında, Z'yi seçtiğinizden emin olun.

Aşağıdaki adımlar için, tüm işlemler ve düğmeler ana yazılım yapışkanının sol tarafında bulunabilir. Ön işleme sekmesialtında, önceden denetlenen standart seçenekleri kullanın. Parlak çizgilerin zengin filtrelerini kullanın ve filtre ölçeğini 1.600'de tutun.

Bu çevre daha sonra değiştirilebilir. Ön işlem tamamlandıktan sonra, etiketleme modülünün açılır menüsündeki bir sonraki sayfayı seçin. Varsayılan olarak bir nesne ve bir arka plan vardır.

Üzerine tıklayarak nesne tohumseçin ve ilgi yapısının üstüne bir çizgi çizin. Ardından, arka plan tohumünü seçin ve yeniden oluşturulacak nesnenin dışına bir veya birden fazla çizgi çizin. Şimdi, segment'e tıklayın ve bekleyin.

Bilgisayarın gücüne ve yığının boyutuna bağlı olarak, segmentasyon birkaç saniye ile saat arasında sürebilir. Bu yapıldıktan sonra, segmentasyonu vurgulayan yarı saydam bir maske, parçalı yapının üzerinde görünmelidir. Segmentasyonu denetlemek için yığında ilerleyin.

Segmentasyon, ilgi yapısını takip etmez veya ondan dökülür doğru olmayabilir. Dökülen segmentasyon üzerine bir arka plan tohumu yerleştirerek herhangi bir dökülme düzeltin. Ve ilgi nesnesinin yeniden oluşturulmayan kesiminin üzerine bir nesne tohumu ekleyin.

Ilastik ile segmentasyonun doğru görsel düzeltmesi sıkıcı olabilir, ancak dışa aktarılan nesnelerin yapıtları içermediğinden emin olmak önemlidir. Segmentasyon hala doğru değilse, kabul edilen belirsiz sınıflandırılmış piksel miktarını artıracak veya azaltacak bias'parametresi ile değiştirmeye çalışın. Bu değeri varsayılan olarak 0,95 olduğunu.

Segmentasyon çok tutucu ise herhangi bir dökülme veya artış sınırlamak için azaltın. Başka bir olasılık önişleme'yi tıklatmak ve filtrenin boyutunu değiştirmektir. Değeri artırmak tuz ve biber gürültü benzeri etkileri en aza indirecektir, ama aynı zamanda membranlar daha bulanık ve daha küçük ayrıntıları tespit etmek zor hale getirecek.

Bu dökülmeyi sınırlayabilir. İstenilen tüm nesneler bölümlendirildiği sürece gerektiği kadar yineleme. Bir nesne tamamlandıktan sonra, segment'e gidin ve geçerli nesneyi kaydet'' yeni bir nesnenin segmentasyonunu başlatmak için iki yeni tohum görünür'' düğmesine tıklayın.

Soyut yüzey önlemleri hemen O-B-J dosyaları olarak dışa aktarıntıkla tüm kafesler 'To trakEM2 içinde 3D el ile segmente modelleri görselleştirmek için, sağ tıklama alan listesi, sonra 3D'A daha yüksek değer göster seçin daha düşük çözünürlüklü örgü oluşturacaktır. Son olarak, wavefront O-B-J'by olarak 3D mesh dışa aktarın menü dosyası'export yüzeyler'WaveFront'Sonra metin protokolü açıklandığı gibi nöro morflama araç kiti yükledikten sonra, açık blender. Aynı anda birden fazla nesne almak için sahne nin altındaki nesneleri'nin altındaki netler menüsüne tıklayarak nöro morph toplu alma kullanarak nesneleri alma.

Etkinleştirmeye, yeniden örgü ve düzgün gölgeleme kullandığınızdan emin olun. Dış astardan ilgi çekici nesneyi seçin ve değiştiricinin menüsü altında yeniden kafes işlevinin Octree Derinliğini değiştirin. Vertices sayısını en aza indirmek ve çözünürlük ve doğru morfoloji ayrıntıları kaybetmemek için yinelemeli çalışın.

Octree Derinliği değiştirirken, ana yapışkan üzerinde mesh buna göre değişecektir. Tamamlandıktan sonra, işlemi sonuçlandırmak için uygula'ya tıklayın. Sol paneldeki nöro morf menüsüne gidin ve görüntü yığınını yüklemek için görüntü superimposition araç görüntü yığını etkileşimlerini kullanın.

X, Y ve Z için görüntü yığınının fiziksel boyutunu girdiğimden emin olun ve kaynak Z.X ve Y'ye tıklayarak yığının yolunu seçin ortogonal düzlemlerdir. Bunlar isteğe bağlıdır ve yalnızca kullanıcı geçerli yolu eklerse yüklenir. Ardından, üzerine sağ tıklayarak görünüm bağlantı noktasında bir kafes seçin.

Sekmeye basarak düzenleme moduna girin, faresağ tıklatarak bir veya daha fazla tepe noktası seçin ve son olarak tepe noktasındaki göster resmine tıklayın. Mikrograflı bir veya daha fazla kesilmiş düzlem kafesin üzerine yerleştirilmiş görünür. Üzerine sağ tıklayarak kesilen düzlemi seçin.

Ardından Y denetimine basın ve fare kaydırma özelliğini kullanarak 3B modelüzerinde kaydırın. Bu da düzeltme yöntemi olarak kullanılabilir. Burada gösterilen segmentasyon ve rekonstrüksiyon TrakEM2 ve Ilastik kullanılarak.

TrakEM2 yapışkanı, el ile kırmızı yla bölümlere ayrılmıştır. Dışa aktarılan maske daha sonra yarı otomatik segmentasyon için giriş olarak kullanılabilir. Ilastik'ten, maskeler manuel prova için TrakEM2'ye daha fazla ihraç edilebilir.

Maskeler yeniden yapılandırılan yapıları ortaya çıkarmak için 3D üçgen meshes olarak ihraç edilebilir. Bu örnekte, dört nöron, astrosit, mikroglia ve perisit bu süreç kullanılarak yeniden inşa edilmiştir. Özelleştirilmiş araçlar kullanılarak yeniden oluşturulmuş morfolojilerin 3Boyutlu analizi gösterilmiştir.

Burada elektron mikroskobu veri seti tarama odaklanmış bir iyon ışını bir isotropic görüntü hacmidir. Bu verilerin yoğun bir yeniden yapılanma akson, astrositik süreç ve dendritler ortaya koymaktadır. Bu mikrograf, sinapslar ve astrositik glikojen granüller gibi niceliksel hedeflerin örneklerini göstermektedir.

Mikrograftaki maske glikojen granüllerin sinapsların etrafındaki dağılımını gösteriyor. Burada glikojen kaynaklı laktat emilim modeli veya GLAM'Here grafik görselleştirme giriş ve çıkış grafik bir grafik illüstrasyon gösterilmektedir, bir kullanıcı odaklanmış bir iyon ışını tarama elektron mikroskobu veri setinden yoğun rekonstrüksiyon üzerinde çalışırken bir sanal gerçeklik veya V-R kulaklık giyen gösterilir. Nöritlerin bir alt kümesinden, sürükleyici bir V-R sahnesi görülebilir.

Yeşil lazer GLAM'ın zirvesini gösteriyor. dışa aktarılan 3B nesnelerin doğru boyutunu belirlediği ve ölçümlerinin gerçek boyutunu yansıttığını belirlediği için birincil öneme sahiptir. Seri kesit görüntüleme, görüntüleme segmentasyonu ve 3D konstrüksiyon kavramı oldukça eskidir.

Teknik ivmekeşfetmek anatomi ders kitapları nın gözden colectomies gelişmelere yol açıyor. Elektron mikroskobunda beyin araştırmaları için yöntem geliştirilmiş olmasına rağmen, herhangi bir ve mikroskopi tekniği ne olursa olsun veri üreten tekniklerle genelleştirilebilmekte, her türlü 3Boyutlu görüntüleme tekniği bu görüntüleme segmentasyon ve yapım tekniklerinden yararlanabilir. C-T taramaları ve M-R-I dahil.