Name: outer-boundary assisted segmentation and quantification of trabecular bones by an imagej plugin
Uploaded: 2018-03-14T14:00:00
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이 작품은 그랜트 NFSC 81170806에 의해 부분적으로 지원 되었다. 저자는 학교 구강 검사 하 고 분석 하는 쥐 화관을 돕는 무한 대학교의 마이크로-CT 핵심 시설을 감사 하 고 싶습니다.

동물 주제와 관련 된 절차 관리 및 사용 실험실의 동물 (NIH 간행물, 8 판, 2011)에 대 한 가이드에 따라 실시 했다 고 검토 되었고 기관 동물 관리 및 사용 우한 위원회에 의해 승인 대학입니다.
1. 소프트웨어 설치
<ol><li>ImageJ 소프트웨어를 설치 합니다. Https://imagej.nih.gov/ij/에서 64 비트 자바 번들 ImageJ (버전 1.51 p) 소프트웨어의 윈도우 버전을 다운로드. 이후 "ImageJ 디렉토리"로 ?...

<ol>
	<li>Ruegsegger, P., Koller, B., Muller, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+microtomographic+system+for+the+nondestructive+evaluation+of+bone+architecture.">A microtomographic system for the nondestructive evaluation of bone architecture.</a> Calcif Tissue Int. 58 (1), 24-29 (1996).</li><li>Muller, R., Ruegsegger, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Micro-tomographic+imaging+for+the+nondestructive+evaluation+of+trabecular+bone+architecture.">Micro-tomographic imaging for the nondestructive evaluation of trabecular bone architecture.</a> Stud Health Technol Inform. 40, 61-79 (1997).</li><li>Clark, D. P., Badea, C. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Micro-CT+of+rodents:+state-of-the-art+and+future+perspectives.">Micro-CT of rodents: state-of-the-art and future perspectives.</a> Phys Med. 30 (6), 619-634 (2014).</li><li>Bart, Z., Wallace, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microcomputed+Tomography+Applications+in+Bone+and+Mineral+Research.">Microcomputed Tomography Applications in Bone and Mineral Research.</a> Advances in Computed Tomography. 2, 121-127 (2013).</li><li>Ji, Y., Ke, Y., Gao, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intermittent+activation+of+notch+signaling+promotes+bone+formation.">Intermittent activation of notch signaling promotes bone formation.</a> Am J Transl Res. 9 (6), 2933-2944 (2017).</li><li>Jiang, Y., Zhao, J., White, D. L., Genant, H. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Micro+CT+and+Micro+MR+imaging+of+3D+architecture+of+animal+skeleton.">Micro CT and Micro MR imaging of 3D architecture of animal skeleton.</a> J Musculoskelet Neuronal Interact. 1 (1), 45-51 (2000).</li><li>Laib, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3D+micro-computed+tomography+of+trabecular+and+cortical+bone+architecture+with+application+to+a+rat+model+of+immobilisation+osteoporosis.">3D micro-computed tomography of trabecular and cortical bone architecture with application to a rat model of immobilisation osteoporosis.</a> Med Biol Eng Comput. 38 (3), 326-332 (2000).</li><li>Cole, H. A., Ichikawa, J., Colvin, D. C., O'Rear, L., Schoenecker, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantifying+intra-osseous+growth+of+osteosarcoma+in+a+murine+model+with+radiographic+analysis.">Quantifying intra-osseous growth of osteosarcoma in a murine model with radiographic analysis.</a> J Orthop Res. 29 (12), 1957-1962 (2011).</li><li>Jensen, M. M., Jorgensen, J. T., Binderup, T., Kjaer, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tumor+volume+in+subcutaneous+mouse+xenografts+measured+by+microCT+is+more+accurate+and+reproducible+than+determined+by+18F-FDG-microPET+or+external+caliper.">Tumor volume in subcutaneous mouse xenografts measured by microCT is more accurate and reproducible than determined by 18F-FDG-microPET or external caliper.</a> BMC Med Imaging. 8, 16 (2008).</li><li>Soviero, V. M., Leal, S. C., Silva, R. C., Azevedo, R. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Validity+of+MicroCT+for+in+vitro+detection+of+proximal+carious+lesions+in+primary+molars.">Validity of MicroCT for in vitro detection of proximal carious lesions in primary molars.</a> J Dent. 40 (1), 35-40 (2012).</li><li>Kohler, T., Stauber, M., Donahue, L. R., Muller, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+compartmental+analysis+for+high-throughput+skeletal+phenotyping+in+femora+of+genetic+mouse+models.">Automated compartmental analysis for high-throughput skeletal phenotyping in femora of genetic mouse models.</a> Bone. 41 (4), 659-667 (2007).</li><li>Buie, H. R., Campbell, G. M., Klinck, R. J., MacNeil, J. A., Boyd, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+segmentation+of+cortical+and+trabecular+compartments+based+on+a+dual+threshold+technique+for+in+vivo+micro-CT+bone+analysis.">Automatic segmentation of cortical and trabecular compartments based on a dual threshold technique for in vivo micro-CT bone analysis.</a> Bone. 41 (4), 505-515 (2007).</li><li>Dougherty, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+CT+in+the+measurement+of+bone+quantity+and+bone+quality+for+assessing+osteoporosis.">Quantitative CT in the measurement of bone quantity and bone quality for assessing osteoporosis.</a> Med Eng Phys. 18 (7), 557-568 (1996).</li><li>Doube, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BoneJ:+Free+and+extensible+bone+image+analysis+in+ImageJ.">BoneJ: Free and extensible bone image analysis in ImageJ.</a> Bone. 47 (6), 1076-1079 (2010).</li><li>Bouxsein, M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Guidelines+for+assessment+of+bone+microstructure+in+rodents+using+micro-computed+tomography.">Guidelines for assessment of bone microstructure in rodents using micro-computed tomography.</a> J Bone Miner Res. 25 (7), 1468-1486 (2010).</li></ol>

이 연구 분석은 자동, 효율적, 배수 뼈와 사용자 친화적인 ImageJ 플러그인을 설명 합니다. 플러그인은 또한 계량 분야, 볼륨 및 두께의 레이어, 레이어 측정에 대 한 모든 2D 또는 3D 개체를 사용할 수 있습니다. 현재, 각 배수 매개 변수에 대 한 단일 측정된 값만 완전히 선택한 분석 영역에서 측정 된 엔터티의 특성을 나타낼 수 없습니다 표준 마이크로 CT 분석 하 여 각 샘플에 대 한 보고 됩니다. 설?...

배수 뼈의 마이크로-CT 분석은 다른 뼈 손실 조건1,2,3, 몇 가지 변수를 관련 작은 동물에서 뼈의 형태 변화를 추적 하기 위한 표준 접근에 뼈의 구조는 보고4. 그러나, 같은 매개 변수는 하지의 긴 뼈5, metaphysis에 균등 하 고 요약 또는 평균 값은 현재 상용 마이크로 CT 기계6,7 각 샘플의 각 구조 변수에 대 한 보고 , 비록 단일 값 완전 분석 영역에서 측정 된 매개 변수의 특성을 나타낼 수 없습니다. 배수 뼈의 레이어, 레이어 정량화 뿐만 아니라 각 변수에 대 한 더 많은 정보를 유지 하지만 또한 구조의 후속 통계 분석을 용이 하 게 분석 지역에서 같은 변수 배포판의 프로 파일링을 사용 하면 5다른 조건 변화 한다입니다. 따라서,이 방법의 목표는 현재 어떤 상용 마이크로 CT 분석 패키지에서 사용할 수 없습니다 각 슬라이스 수준에서 마이크로-CT 검사의 배수 뼈 측정 이다.
효율적으로 세그먼트 배수 뼈 조각-의해-슬라이스, 자동 분할 메서드는 바람직한. 그러나, 마이크로-CT 분석에 대 한 현재 표준 기술을 기반으로 수동 대화형 컨투어링 외피 구획에서 배수 뼈를 분리 하는 노동 집약, 오류 발생, 반자동 보간 뒤 고 상당한 연산자 바이어스8,,910와 관련 된. 자동 분할 방법11,12 보도 했다, 하지만 이러한 방법을 최적의 배수 뼈와 외피 뼈 간의 구분이 좋은 지역에 있지만 분명 별거 없이 지역. 또한, 다른 세분화 매개 변수는 다른 샘플12, 필요 하 고 그것은 수동으로 다양 한 매개 변수 조합을12, 노력 하 여 만족 스러운 세분화 매개 변수 뼈 샘플의 그룹에 적용을 선택 하는 지루한 비록 세분화 과정은 모든 관련된 매개 변수를 설정 하는 경우 자동. 뼈 바깥 경계는 검색 배경으로 큰 대조와 긴 뼈의 피 질 metaphyseal 포탄 선택한 영역을 분석 긴 뼈의 바깥쪽 경계 윤곽에 따라 세분화 방법에 몇 가지 변화를 표시 안정적으로 그리고 정확 하 게 대뇌 피 질의 껍질에서 배수 뼈를 분리 합니다. 이러한 분할 방법의 장점은 세분화 배경 및 뼈의 바깥 경계의 차이에 배수 및 외피 뼈6,12,의 차이점에 기반 13, 따라서 그것은 일반적으로 쉽게 다른 그룹 사이의 배수 변화의 더 신뢰할 수 있는 분석을 용이 하 게 뼈 샘플의 그룹에 대 한 만족 스러운 세분화 매개 변수 조합을 찾을 수.
각 조각에서 수준, 지역, 둘레, 및 2 차원 (2D) 두께 보고 2D 분석, 볼륨, 표면, 및 3 차원 (3D) 두께 3D quantifications에 보고 하는 동안. 이러한 정보는 일반적으로 현재 이미지 분석 도구, 보고 절차 정보 원하는 일반 이미지에 적용할 수 있습니다 나타내는 보고 되지.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:595px;" width="595">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">ImageJ</td>
			<td style="width:93px;">NIH</td>
			<td style="width:119px;">imagej</td>
			<td style="width:167px;">Any version with a java 1.8 run time</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">trabecular analysis plugin</td>
			<td style="width:93px;">Bomomics</td>
			<td style="width:119px;">bomomics</td>
			<td>free or commercial version</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Micro CT scanner</td>
			<td style="width:93px;">Scanco</td>
			<td style="width:119px;">&#956;-50</td>
			<td>micro CT from any vendor</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Computer System</td>
			<td style="width:93px;">Lenovo</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>any brand</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Windows Operating System</td>
			<td style="width:93px;">Microsoft</td>
			<td style="width:119px;">Windows 7 x64</td>
			<td>any 64-bit Windows operating system&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Office Software</td>
			<td style="width:93px;">Microsoft</td>
			<td style="width:119px;">Office 2010</td>
			<td>any speadsheet software that has xy chart function</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

outer-boundary assisted segmentation and quantification of trabecular bones by an imagej plugin

마이크로 계산 된 단층 촬영 (마이크로 CT) 정기적으로 뼈 수량 및 다른 뼈 손실 조건 하에서 작은 동물에서 배수 microstructural 속성을 평가 하는 데 사용 됩니다. 그러나, 마이크로-CT 이미지의 배수 분석을 위한 표준 접근은 슬라이스 하 여 슬라이스 자동 손 컨투어링, 노동 집약 및 오류가 발생 하기 쉬우며. 뼈의 외부 경계, 배수 뼈를 식별 하 고 자동으로 적은 연산자 바이어스 때 적절 한 정확도 가진 세그먼트 수 어디에 따라 배수 뼈의 자동 세그먼트에 대 한 효율적인 방법은 여기에 설명 된 세그먼트화 매개 변수가 설정 됩니다. 만족 스러운 세분화 매개 변수 프로 파일링, 세분화 결과의 이미지 스택 표시 됩니다, 모든 가능한 조합의 분할 매개 변수는 순서 대로 하나씩 변경된 및 세분화 결과 관련된 매개 변수를 수 있습니다. 시각적으로 확인 쉽게. 플러그인의 품질 제어 기능으로 시뮬레이션된 표준 개체 측정된 수량 이론 값과 비교 하는 수 있는 정량입니다. 배수 속성 및 배수 두께의 레이어, 레이어 정량화 같은 플러그인에 의해 보고 되 고 선택된 영역 내에서 이러한 속성의 배포판 쉽게 프로 파일링 할 수 있습니다. 이러한 조치는 현재 상용 소프트웨어의 출력에서 사용할 수 있는 곳에 단일 계층으로 레이어 정량화 배수 뼈에 대 한 더 많은 정보를 유지 하 고 더 구조 변경의 통계 분석을 용이 하 게, 비록 각 매개 변수에 대 한 정량된 값은 각 샘플에 대 한 보고. 따라서, 설명한 워크플로 정확도와 효율성 배수 뼈를 분석 하기 위한 더 나은 접근.

배수 분석 플러그인은 자동으로 세그먼트 하 고 정확도 가진 배수 뼈를 계량 설계 되었습니다. 처음에, 뼈 바깥 경계를 탐지 하 고 delineated 뒤 구멍 채우기 작업 뼈 바깥쪽 대뇌 피 질의 껍질 내에서 어떤 구멍 든 지 가득 차 있습니다. 다음 외부 외피 뼈를 제외 하 고 세그먼트 배수 뼈를 침식 연산이 수행 됩니다. 마지막으로, 세그먼트 지역에서 배수 뼈의 조치는 정량.
<...

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Outer-Boundary Assisted Segmentation and Quantification of Trabecular Bones by an Imagej Plugin

우리는 세그먼트와 배수 뼈 ImageJ 플러그인을 사용 하 여 뼈의 바깥 경계에 따라 2D 및 3D 이미지에 대 한 측정에 대 한 워크플로 제시. 이 방법은 보다 효율적이 고 정확한 현재 수동 손 윤곽을 그리는 접근 보다 이며 레이어, 레이어 quantifications, 현재 상용 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다 제공 합니다.

외부-경계 지원 세분화 및 정량화 Imagej 플러그인에 의해 배수 뼈의

Micro-computed tomography (micro-CT) is routinely used to assess bone quantity and trabecular microstructural properties in small animals under different ...

The overall goal of this procedure is to quantify structural measurements of trabecular bones automatically with accuracy and efficiency. This method can help answer key questions in the image analysis field, such as how to measure irregular structures accurately with efficiency. The main advantage of this technique is that structural measurements of two-dimensional or three-dimensional objects by such a technique are more accurate and efficient than the current available quantification approaches.To begin this procedure, first install the ImageJ software and trabecular analysis plugins, as outlined in the text protocol. Open the ImageJ software. Under Plugins, BoMomics, Simulate Objects, click the Circle button.In the resulting popup window, enter 200 as the diameter, and then click OK to generate a simulated circle with a diameter of 200 pixels. Save the generated circle in TIFF format. Next, in Plugins, BoMomics, Simulate Objects, click the Square button.In the popup, enter 200 and the side length, and click OK to generate a simulated square with a side length of 200 pixels. Save it in TIFF format. Then, in the same menu, click the Sphere button.Enter 30 as the diameter, and click OK to generate the simulated sphere. Click the Plugins, 3D, Volume Viewer to view the sphere, and save it in TIFF format. Finally, in Plugins, BoMomics, Simulate Objects, click the Cylinder button.Enter 30 as the diameter and 100 as the height, and then click OK to generate the simulated cylinder. After this, click Plugins, 3D, Volume Viewer to view the cylinder, and save it in TIFF format. First, open the ImageJ software, and open or import a scanned image.Slide the bottom scroll bar to choose a slice, and then click the Image, Adjust, Threshold button. In the Threshold popup window, adjust the minimum and maximum threshold values to ensure that the bones are well separated from the background. Record the minimal threshold value as the cortical bone threshold value.Next, click the Plugins, BoMomics, Trabecular Parameter Profiling button. In the popup window, set the Slice Index to the position of the representative slice. Set the Cortical Bone, Range, and Step values to calculate a set of cortical thresholds for profiling segmentation parameters.After this, set the Noise Diameter, Step, and Range values to specify a set of noise values for the analysis. Set the Hole Diameter, Step, and Range values for calculating a set of hole values. Click OK to perform the parameter profiling.In the Parameter Profiling Results window, visually check the segmentation results, and select a slice layer where the bone's outer boundary is outlined accurately. Then, retrieve the profiling parameters from the corresponding entry in the Parameter Profiling Results table. To begin analyzing the trabecular bones, open the ImageJ software and open or import a scanned image.Click the Plugins, BoMomics, Trabecular Segmentation button. Fill in appropriate analysis parameters, as shown here. Next, click OK to perform the trabecular segmentation.Visually inspect the results in the Trabecular Segmentation Results window. Then, save the extracted trabecular bones shown in the Segmented Trabecular Bones window in TIFF format for further analysis. After this, click the Plugins, BoMomics, Trabecular Analysis button, and fill in the appropriate analysis parameters, as outlined in the text protocol.In the Results Reporting section, select one or more parameters to be measured where the options are trabecular bone volume, total volume, and thickness measured either two-dimensionally or three-dimensionally. To perform trabecular analysis, select the checkboxes for both 2D and 3D, and then click OK.To begin quantifying objects, open a simulated image in the ImageJ software. Select the Plugins, BoMomics, Trabecular Analysis button, and fill in the appropriate analysis parameters, keeping the default values for Start, End, Outline Boundary, and Trabecular Bones, while setting Noise Reduction Diameter, Hole Filling Diameter, and Cortical Thickness Diameter to zero.In the Results Reporting section, select both 2D and 3D as the parameters to be measured. Then, click OK to perform trabecular analysis on the simulated object. After this, calculate the calibrated bone volume, total volume, bone mineral content, bone volume fraction, and bone mineral density in spreadsheet columns, and analyze the data, as outlined in the text protocol.In this study, an ImageJ plugin is used to automatically segment and quantify trabecular bones. Representative parameter profiling analysis using different parameter conditions reveals that some combinations are more accurate when delineating a bone's outer boundaries than others. Next, segmentation and analysis is performed to quantify measurements of the trabecular bones.The results of this segmentation can be visually checked slice-by-slice. The raw quantifications of the bone volume, the total volume, the sum of gray values, and the thickness, either in two or three dimensions, can be reported depending on which options are selected during analysis. The calibration information is extracted from the scanned micro-CT dataset, and calibrated measurements of bone volume, total volume, bone mineral content, bone volume fraction, and bone mineral density are then calculated.Their distributions can then be profiled in the selected analyzing region, layer-by-layer, against the layer positions. Once mastered, this technique can quantify trabecular bones of 500 image layers in 10 to 20 minutes if it's performed properly. We first had the idea for this method when we found that the results reported by the micro-CT vendor software were not reproducible when the same dataset was analyzed by the same experienced operator.After watching this video, you should have a good understanding of how to choose appropriate bone segmentation parameters and perform analysis of long bones with minimal user interactions.

Research

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연구

생체공학

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용매를 이용한 지질 이중층 (SALB) 방법에 의해 생체막 제작

In order to mimic cell membranes, the supported lipid bilayer (SLB) is an attractive platform which enables in vitro investigation of membrane-related ...

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