Name: quantifying intermembrane distances with serial image dilations
Uploaded: 2018-09-28T13:30:00
Duration: 7 min 45 s
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作者想感谢在弗吉尼亚-马里兰兽医学院的凯西. 罗, 用于处理和染色 TEM 样品。 资金： 国立卫生研究院 R01-HL102298 国立卫生研究院 F31-HL140873-01

注: 需要的软件是 ImageJ (或类似的图像修改软件) 和 Matlab R2015。用户可能会遇到与其他版本的 Matlab 的兼容性问题。
1. 预处理图像
<ol><li>对于任何灰度图像, 请确保任何给定像素的最大强度值为 < 255。这通常是通过从自定义的 Matlab 程序 "ImageSub" 中的图像中减去1的值来完成的, 包括在补充文件 S1 中。</li>
</ol>2. 概述 Perinexus
<ol><li>概述 ImageJ 或其他图像处理软件中的 perinexus。</li>
	<li>确保轮廓为一个像素厚, 并设置为图像中的最高强度值 (灰度图像中的 255, 从0到 255)。</li>
	<li>确定 GJ 的 pentalaminar 结构11,12, 并定义 perinexus 的开始, 作为两个对立的细胞膜双层分歧点, 如图 1A所示。从 GJ 的边缘开始 ~ 200 毫微米, 沿着第一个细胞的内膜追踪, 沿着第二个细胞的内膜返回。在 ImageJ 中, 松开钢笔以自动关闭轮廓。这种人工关闭将在以后裁剪出来。 注意: 在尽可能高的放大倍数的情况下, perinexus 的轮廓是至关重要的, 因为即使是小的错误应用, 轮廓也会在最终测量中产生几纳米的误差。</li>
</ol>3. 设置算法和选择 Perinexus 的兴趣
注意: 寻算法要求签名、边缘、图形、节点和寻函数9与 MembraneSepDist m 文件位于同一目录中。所有文件都可以在补充文件 S1 中找到。
<ol><li>选择保存数据和数字的位置。这些当前被硬编码到 m 文件中。 注意: 程序的第一行是清除所有变量的函数, 关闭所有窗口并清除命令窗口。在运行 m 文件之前保存任何所需的变量或数字。 注意: 软件截图包含在附加文件 S2 中, 用于所有硬编码值。</li>
	<li>运行程序 "MembraneSepDist"。</li>
	<li>设置参数。 注意: GUI 将弹出一个渐变阈值、刻度、感兴趣区域和手动启动的默认参数。可以在 m 文件中更改默认值, 也可以为每个单独的图像更改它们。<ol>
<li>设置空间导数梯度阈值。 注意: 较高的值会导致在中线隔离中选择更多的点。值太高或过低 (范围约为 3.0-7.9) 可能导致计算效率低下或不精确地选择产生不精确中线隔离的中线点 (见图 2a C)。</li>
		<li>以像素/刻度单位设置刻度。</li>
		<li>设置感兴趣区域的空间下限和上限。 注: 根据我们实验室的约定, 所定义的感兴趣区域介于30和105毫微米之间, 从 GJ2、3、10的边缘。</li>
		<li>设置自动/手动启动。在大多数情况下, 该算法准确地检测出缝隙连接端和 perinexus 开始处的起点。但是, 在某些情况下, 不规则形状的 perinexi, 用户必须手动识别起始点。将此值设置为0自动, 1 用于手动。</li>
	</ol>
</li>
	<li>选择所需的图像。 注意: 文件选择文件夹可以在 m 文件中更改。</li>
	<li>裁剪图像以选择感兴趣的 perinexus。<ol>
<li>当图像出现时, 光标将自动变为十字线。通过在感兴趣的 perinexus 周围拖动框来裁剪图像 (请参见图 3)。可以通过使用角和边上的正方形来调整裁剪框, 使其更大或更小。</li>
		<li>裁剪时, 请确保 perinexus 的 "打开" 端 (与 GJ 最远, 见图 3) 被裁剪, 以便两个膜轮廓达到裁剪图像的边缘。 注: 建议使图像全屏, 以更容易地看到 perinexus 的兴趣和作物适当。</li>
	</ol>
</li>
	<li>通过双击要测量的对立边之间的光标, 选择最终裁剪。 注意: 在 perinexus 中执行双击是非常关键的。如果程序无法识别中心线, 请重新启动程序, 并确保在 perinexus 中发生单击。</li>
	<li>观察最后的中线后, 所有的伸缩和侵蚀弹出的最终用户评估的程序的功效。 注意: 在程序运行时, 屏幕上会出现一个对话框, 通知用户, 在程序完成之前, Matlab 将无法处理任何其他命令。此过程需要多长时间取决于阵列 (图像) 大小和计算机处理能力。</li>
	<li>如果启用了手动启动点, 请观察中心线的图像在原始解剖图像上弹出, 连同交叉发光标 (参见图 2E)。在所需起始点附近选择 perinexus 以外的点。 注意: 程序将找到最接近所选像素的中线点, 并将其用作起点。</li>
	<li>记录数据。 注意: 一旦程序完成, 程序将返回一个映射中心线, 绘制 perinexal 宽度作为距离 GJ 边缘的函数。此外, 该程序将返回从 GJ 边缘到 150 nm 的平均 perinexal 宽度, 以及在 Matlab 命令行中定义的感兴趣区域内的平均值。Wp值和从 GJ 的距离存储在变量 "WpList" 中, 或者用户可以单独手动记录它们。</li>
</ol>4. 算法故障排除
<ol><li>如果中心线未正确标识 (图 2A), 请打开图形 "Gmag", 并使用该索引标识适当的渐变阈值 (图 2C)。</li>
	<li>如果未正确标识起始点, 请手动设置起始点 (参见协议 3.8)。</li>
</ol>

<ol>
	<li>Rhett, J. M., Gourdie, R. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+perinexus:+a+new+feature+of+Cx43+gap+junction+organization.">The perinexus: a new feature of Cx43 gap junction organization.</a> Heart Rhythm. 9 (4), 619-623 (2012).</li><li>Veeraraghavan, R., 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=Sodium+channels+in+the+Cx43+gap+junction+perinexus+may+constitute+a+cardiac+ephapse:+an+experimental+and+modeling+study.">Sodium channels in the Cx43 gap junction perinexus may constitute a cardiac ephapse: an experimental and modeling study.</a> Pflugers Archiv: European Journal of Physiology. , (2015).</li><li>George, S. 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=Extracellular+sodium+dependence+of+the+conduction+velocity-calcium+relationship:+evidence+of+ephaptic+self-attenuation.">Extracellular sodium dependence of the conduction velocity-calcium relationship: evidence of ephaptic self-attenuation.</a> American Journal of Physiology - Heart and Circulatory Physiology. 310 (9), 1129-1139 (2016).</li><li>Veeraraghavan, R., 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=Potassium+channels+in+the+Cx43+gap+junction+perinexus+modulate+ephaptic+coupling:+an+experimental+and+modeling+study.">Potassium channels in the Cx43 gap junction perinexus modulate ephaptic coupling: an experimental and modeling study.</a> Pflugers Archiv: European Journal of Physiology. , (2016).</li><li>Rhett, J. 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=Cx43+associates+with+Na(v)1.5+in+the+cardiomyocyte+perinexus.">Cx43 associates with Na(v)1.5 in the cardiomyocyte perinexus.</a> Journal of Membrane Biology. 245 (7), 411-422 (2012).</li><li>Raisch, T. B., 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=Intercalated+Disc+Extracellular+Nanodomain+Expansion+in+Patients+with+Atrial+Fibrillation.">Intercalated Disc Extracellular Nanodomain Expansion in Patients with Atrial Fibrillation.</a> Frontiers in Physiology. , (2018).</li><li>Yan, J., 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=Novel+methods+of+automated+quantification+of+gap+junction+distribution+and+interstitial+collagen+quantity+from+animal+and+human+atrial+tissue+sections.">Novel methods of automated quantification of gap junction distribution and interstitial collagen quantity from animal and human atrial tissue sections.</a> PLoS One. 9 (8), 104357 (2014).</li><li>Papari, G., Petkov, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Adaptive+pseudo+dilation+for+gestalt+edge+grouping+and+contour+detection.">Adaptive pseudo dilation for gestalt edge grouping and contour detection.</a> IEEE Transactions on Image Processing. 17 (10), 1950-1962 (2008).</li><li>George, S. 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=Extracellular+sodium+and+potassium+levels+modulate+cardiac+conduction+in+mice+heterozygous+null+for+the+Connexin43+gene.">Extracellular sodium and potassium levels modulate cardiac conduction in mice heterozygous null for the Connexin43 gene.</a> Pflugers Archiv: European Journal of Physiology. , (2015).</li><li>Revel, J. P., Karnovsky, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hexagonal+array+of+subunits+in+intercellular+junctions+of+the+mouse+heart+and+liver.">Hexagonal array of subunits in intercellular junctions of the mouse heart and liver.</a> Journal of Cell Biology. 33 (3), 7-12 (1967).</li><li>Huttner, I., Boutet, M., More, R. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gap+junctions+in+arterial+endothelium.">Gap junctions in arterial endothelium.</a> Journal of Cell Biology. 57 (1), 247-252 (1973).</li><li>Makowski, 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=Gap+junction+structures.+II.+Analysis+of+the+x-ray+diffraction+data.">Gap junction structures. II. Analysis of the x-ray diffraction data.</a> Journal of Cell Biology. 74 (2), 629-645 (1977).</li><li>Entz, 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=Heart+Rate+and+Extracellular+Sodium+and+Potassium+Modulation+of+Gap+Junction+Mediated+Conduction+in+Guinea+Pigs.">Heart Rate and Extracellular Sodium and Potassium Modulation of Gap Junction Mediated Conduction in Guinea Pigs.</a> Frontiers in Physiology. 7, 16 (2016).</li><li>Sild, M., Chatelain, R. P., Ruthazer, E. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+method+for+the+quantification+of+motility+in+glia+and+other+morphologically+complex+cells.">Improved method for the quantification of motility in glia and other morphologically complex cells.</a> Neural Plasticity. 2013, 853727 (2013).</li><li>Rhett, J. 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=The+perinexus:+Sign-post+on+the+path+to+a+new+model+of+cardiac+conduction.">The perinexus: Sign-post on the path to a new model of cardiac conduction.</a> Trends in Cardiovascular Medicine. , (2013).</li><li>Lang, R. 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=Recommendations+for+cardiac+chamber+quantification+by+echocardiography+in+adults:+an+update+from+the+American+Society+of+Echocardiography+and+the+European+Association+of+Cardiovascular+Imaging.">Recommendations for cardiac chamber quantification by echocardiography in adults: an update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging.</a> Journal of the American Society of Echocardiography. 28 (1), 1-39 (2015).</li><li>Kawai, J., 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=Left+ventricular+volume+and+ejection+fraction+by+the+axius+auto+ejection+fraction+method:+comparison+with+manual+trace+method+and+visual+assessment+of+ejection+fraction.">Left ventricular volume and ejection fraction by the axius auto ejection fraction method: comparison with manual trace method and visual assessment of ejection fraction.</a> Journal of Cardiology. 49 (3), 125-134 (2007).</li><li>Frederiksen, C. 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=Clinical+utility+of+semi-automated+estimation+of+ejection+fraction+at+the+point-of-care.">Clinical utility of semi-automated estimation of ejection fraction at the point-of-care.</a> Heart, Lung and Vessels. 7 (3), 208-216 (2015).</li><li>Foster, F. S., 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=A+new+ultrasound+instrument+for+in+vivo+microimaging+of+mice.">A new ultrasound instrument for in vivo microimaging of mice.</a> Ultrasound in Medicine and Biology. 28 (9), 1165-1172 (2002).</li><li>Moran, C. 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=A+comparison+of+the+imaging+performance+of+high+resolution+ultrasound+scanners+for+preclinical+imaging.">A comparison of the imaging performance of high resolution ultrasound scanners for preclinical imaging.</a> Ultrasound in Medicine and Biology. 37 (3), 493-501 (2011).</li><li>Papademetris, X., 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=Estimation+of+3D+left+ventricular+deformation+from+echocardiography.">Estimation of 3D left ventricular deformation from echocardiography.</a> Medical Image Analysis. 5 (1), 17-28 (2001).</li><li>Hosny, 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=Unlocking+vendor-specific+tags:+Three-dimensional+printing+of+echocardiographic+data+sets.">Unlocking vendor-specific tags: Three-dimensional printing of echocardiographic data sets.</a> Journal of Thoracic Cardiovascular Surgery. 155 (1), 143-145 (2018).</li><li>Cretoiu, D., 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=Human+cardiac+telocytes:+3D+imaging+by+FIB-SEM+tomography.">Human cardiac telocytes: 3D imaging by FIB-SEM tomography.</a> Journal of Cellular and Molecular Medicine. 18 (11), 2157-2164 (2014).</li><li>Risi, C., 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=Ca(2+)-induced+movement+of+tropomyosin+on+native+cardiac+thin+filaments+revealed+by+cryoelectron+microscopy.">Ca(2+)-induced movement of tropomyosin on native cardiac thin filaments revealed by cryoelectron microscopy.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 114 (26), 6782-6787 (2017).</li><li>Dhindwal, S., 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=A+cryo-EM-based+model+of+phosphorylation-+and+FKBP12.6-mediated+allosterism+of+the+cardiac+ryanodine+receptor.">A cryo-EM-based model of phosphorylation- and FKBP12.6-mediated allosterism of the cardiac ryanodine receptor.</a> Science Signaling. 10 (480), (2017).</li><li>Reddy, V. Y., 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=Integration+of+cardiac+magnetic+resonance+imaging+with+three-dimensional+electroanatomic+mapping+to+guide+left+ventricular+catheter+manipulation:+feasibility+in+a+porcine+model+of+healed+myocardial+infarction.">Integration of cardiac magnetic resonance imaging with three-dimensional electroanatomic mapping to guide left ventricular catheter manipulation: feasibility in a porcine model of healed myocardial infarction.</a> Journal of the American College of Cardiology. 44 (11), 2202-2213 (2004).</li><li>van Heeswijk, R. B., 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=Three-Dimensional+Self-Navigated+T2+Mapping+for+the+Detection+of+Acute+Cellular+Rejection+After+Orthotopic+Heart+Transplantation.">Three-Dimensional Self-Navigated T2 Mapping for the Detection of Acute Cellular Rejection After Orthotopic Heart Transplantation.</a> Transplant Direct. 3 (4), 149 (2017).</li><li>Valinoti, 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=3D+patient-specific+models+for+left+atrium+characterization+to+support+ablation+in+atrial+fibrillation+patients.">3D patient-specific models for left atrium characterization to support ablation in atrial fibrillation patients.</a> Magnetic Resonance Imaging. 45, 51-57 (2018).</li></ol>

作者没有什么可透露的。

该算法使用串行图像伸缩来计算二进制图像中两个对立2D 边缘之间的像素个数, 在这种情况下, perinexus2、3、14之间的膜间分离。然后用空间导数和寻算法隔离中心线, 其次是二次扩张和侵蚀序列, 以填补中线上的空隙, 类似于15之前所做的工作。中心线然后与最后的膨胀计数图象一起代表 perinexal 宽度作为距离的作用从边缘分离的起点, 在这种情况下 GJ 的结尾和 perinexus16的起点。
在程序开始时, GUI 中用户定义了四个主要参数:
<ol><li>渐变阈值</li>
	<li>规模</li>
	<li>区域利益范围</li>
	<li>起始点选择方法 (自动或手动)</li>
</ol>该算法最常见的故障机制是中心线无法到达图像边缘, 这就是如何为寻算法确定端点的方法。为了解决这一问题, 用户可以增加步骤3.3.1 中描述的梯度阈值, 这将使程序从空间导数图像中选择更多的点, 从而增加寻算法所需的计算时间。因此, 该算法需要在计算速度和中线完整性之间进行折衷。需要注意的是, 只要中心线的所有点都是从空间导数中识别出来的, 加上一个适当的起点, 空间导数阈值就不会对边缘分离测量产生影响。
图像方向似乎影响膨胀值, 因为内核扩张在90度的步骤, 这可能会引入一个错误, 如果大部分的利益区域是在一个角度45°到扩张矩阵的轴。因此, 膨胀计数不一定总是精确表示边缘之间的空间。此限制已通过三角校正因子来解决, 但如果数据集中的所有图像都在同一方向上对齐, 则可能会忽略此缺陷。此外, 应谨慎使用的解释结果, 因为这是可能的断面平面是不完全垂直的两个膜。在图 9B中, 我们使用 GJW 建议我们的 perinexus 图像是在平面上的。尽管如此, 样本大小必须足够大, 以解释图像之间的任何切片变化。此外, 我们的 perinexal 宽度测量不应被解释为反映在体内空间, 但这种方法是用来衡量平均差异的 perinexal 宽度相对于某些干预或疾病的状态。
当前算法还需要手动跟踪边缘的轮廓作为输入。需要注意的是, 只要刻度设置正确, 空间分辨率就不会对算法的测量产生影响, 如图 6中图像的不同分辨率和附加的低分辨率图像所示。文件 S6。改进算法的下一步是从轮廓生成中删除人类干预, 以及一个可以选择感兴趣区域的工具。这些功能可能会提高测量的精度并减少用户的偏差。
这种计算效率的算法提供了一个更快的方法, 需要大约1/5 的人小时, 量化的 perinexus, 没有可检测的惩罚与手工分割过程相比, 重现性。此外, 手工分割过程利用每15纳米测量 perinexal 宽度, 这可能导致在取样下, 因为 perinexus 的膜分离可能极大地改变在那15毫微米范围之内。相比之下, 自动程序的空间分辨率等于成像方式, 在这种情况下, 每纳米2.9 像素沿 perinexus 的长度, 因此提供一个更精细的解决平均 perinexal 宽度。
虽然在心脏结构生物学领域的应用前景广阔, 但该算法的使用并不局限于 TEM 图像。任何需要精确、高分辨率测量两个准平行2D 边的字段都可以利用该算法。该算法可用于跟踪从卫星图像到 brightfield 或荧光显微术的河岸侵蚀和洪水模式到血管发育的任何东西。其中一个最有前途的潜在应用是在心脏病学领域和测量心室射血分数 (EF) 与穴位的心脏超声心动图。目前, 标准技术是磁盘17的双方法, 虽然一种较新的算法, AutoEF, 目前是前沿 EF 量化方法18,19。对于磁盘的双方法, 所讨论的分庭使用修改后的辛普森方法进行手动跟踪和量化, 从而通过叠加的椭圆圆盘的总和自动计算总体积。这一方法的主要限制是, 它只能返回所需会议厅的总横截面积, 没有任何决议确定感兴趣的特定区域, 也需要大量的人力投入和专门知识。新的方法, AutoEF, 识别和轮廓的心室边缘使用2D 斑点算法, 然后计算心室横截面积。这一过程, 虽然准确和有效的测量总心室面积, 也有类似的固有限制, 仅测量总断面面积。这一主要缺陷限制了临床医生的诊断和治疗能力。相比之下, 本手稿中提出的算法可以识别中线, 并且分辨率等于成像方式的分辨率, 以精确定位感兴趣的特定区域。这一点很重要, 因为有千分尺空间分辨率的超声波扫描仪在商用20、21, 这意味着该算法可以检测到在千分尺分辨率下的局部壁运动异常。而不是厘米。虽然此应用程序需要经过实验验证, 但它是该算法最有前途的应用之一。实际上, 它可以很容易地与 AutoEF 的散斑跟踪能力或手动 planimetry 中使用的手动跟踪相结合, 以提供与传统 EF 数据并行的高分辨率信息。
作为现有算法的通用性和适用性, 开发了2D 图像。然而, 随着成像技术的不断改进, 对3和4D 量化技术的需求也在不断增加。因此, 该算法的下一个迭代是适应相同的方法, 串行扩张二进制图像, 到一个3维对象, 其中自动定义中线目前超出了当前成像程序的能力。这种算法在心脏领域仅有临床和实验上广泛应用, 包括3D 心脏超声心动图22,23, 3D 电子显微镜24,25,26、3D 磁共振成像27、28、29。

建立了以下算法来测量两个结构耦合的心肌细胞之间的膜间隙距离, 它们分别在一个称为 perinexus1的 nanodomain 的缝隙连接斑块的边缘处, 它具有被牵连在 ephaptic 耦合2,3,4,5。在对 perinexi 的上百个透射电镜 (TEM) 图像进行分析的过程中, 采用人工分割方法在前一项研究6中, 确定了一种更高吞吐量的采样 perinexal 宽度的方法。空间分辨率, 同时保持了以前手工分割过程的准确性, 线是绘制15毫微米间隔, 近似正交到中线, 以测量 perinexal 宽度。新算法采用一个像素厚的两条平行线的二进制轮廓, 并使用序列图像伸缩来计算两个膜之间的像素数。虽然图像伸缩在许多图像处理应用中被广泛使用, 其中包括轮廓或边缘检测7、8, 但该算法使用伸缩作为计数机制。然后使用寻算法9和 perinexal 宽度来隔离中心线, 然后沿 perinexus 长度的分辨率测量图像的分辨率。在这种情况下, 分辨率的差异是1测量每15毫微米为人工分割和1测量每0.34 毫微米与新的算法, 44 倍增加空间采样频率。此外, 这种增加的取样频率在大约1/5 的时间内完成人工分割所需。
这个算法将使用在它的当前形式测量 perinexal 宽度在常规0-150 毫微米从缝隙连接匾5 (GJ) 的边缘并且在感兴趣的指定的区域之内, perinexus 高原在30和105毫微米2之间,3,10. 取样频率的增加减少了个别 perinexus 测量与人工分割相比的可变性, 大大缩短了分析时间, 从而可以有效地处理大型数据集。然而, 这个程序并不局限于纳米 TEM 图像的心脏夹层盘。同样的方法可以用来量化血管直径, 心室射出分数, 甚至非生物现象, 如河流侵蚀或洪水。该算法适用于量化任意两个准平行边之间的距离。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:867px;" width="866">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Touchscreen Monitor</td>
			<td style="width:79px;">Dell</td>
			<td style="width:119px;">S2240T</td>
			<td style="width:453px;">Needs soft-tipped stylus</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Desktop</td>
			<td style="width:79px;">Dell</td>
			<td style="width:119px;">Precision T1650</td>
			<td>8GB RAM</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Operating System</td>
			<td style="width:79px;">Microsoft</td>
			<td style="width:119px;">Windows 7 Enterprise</td>
			<td>64-bit OS</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Program platform</td>
			<td style="width:79px;">Mathworks</td>
			<td style="width:119px;">Matlab R2015b</td>
			<td>Program may be incompatible with newer/older versions of Matlab</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

quantifying intermembrane distances with serial image dilations

最近描述的细胞外 nanodomain, 称为 perinexus, 已牵连到 ephaptic 耦合, 这是一个替代机制的电传导心肌细胞。目前用人工分割方法对空间进行量化是很慢的, 空间分辨率也很低。我们开发了一种算法, 使用序列图像伸缩二进制轮廓来计算两个对立的2维边缘之间的像素数。该算法在保持手动过程的重现性的同时, 需要较少的人工时间, 并且具有比手动方法更高的空间分辨率。事实上, 经验丰富的新手调查员能够用这个新算法重述以前研究的结果。该算法受人力输入的限制, 需要手动勾勒出 perinexus 和计算能力, 主要是由预先存在的寻算法所担保。然而, 该算法的高通量能力, 高的空间分辨率和再现性使它成为一个多功能和健壮的测量工具, 用于跨各种应用, 需要测量的距离在任何2维 (2D边缘.

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Quantifying Intermembrane Distances with Serial Image Dilations

用序列图像量化膜间隙距离伸缩

该算法的目的是用序列图像伸缩和寻连续测量两个2维边缘之间的距离。该算法可应用于心脏结构生物学、血管生物学和土木工程等多种领域。

A recently-described extracellular nanodomain, termed the perinexus, has been implicated in ephaptic coupling, which is an alternative mechanism for ...

该方法有助于回答心脏电生理学领域有关细胞外空间结构和细胞通信机制的关键问题。该技术的主要优点是具有高吞吐量能力，并且提高了空间采样频率。从本质上讲，我们可以以更快、更有信心获得测量结果。没有可视化演示，Perinexus 的识别和程序故障排除很难学习，因为 perinexus 是一个相对较新的定义结构，对于不熟悉 MATLAB 的调查人员来说，故障排除可能并不直观。对于灰度图像，请使用数值计算软件来确保没有像素的强度大于 255。然后，在图像处理软件中打开配对图像，并放大 perinexus。正确识别看内克斯至关重要。第一步是确定具有条纹外观的间隙结斑块。然后，我们寻找两个对立的膜，在平面上，约200纳米。从五角菌结构中识别间隙结斑块。围膜的开始，是两个对立的细胞膜双层分离的点。以纳米表示比例杆。佩里纳克斯轮廓的起点和终点将是200纳米从佩里纳克斯的开始。接下来，选择徒手选择工具。单击并拖动，或使用手写笔沿着一个细胞的内膜仔细跟踪，到周围膜的开始，然后沿着第二个细胞的内膜进行跟踪。通过松开鼠标按钮或抬起手写笔关闭所选区域。然后，将线宽设置为一个像素，将前景颜色设置为图像类型的最高强度值。如白色，用于灰度图像。从所选内容创建跟踪轮廓，并保存生成的图像为与分析软件（如 JPEG 或 TIFF）兼容的文件类型。如果需要，打开膜分离距离分析软件，并更改要生成的数据和数字的保存位置。保存文件并关闭它。然后，运行程序。为中心线标识适当设置空间导数梯度阈值。设置每单位长度的刻度和像素。设置感兴趣区域的空间下限和上限，以及间隙交汇点的边缘。选择自动或手动起点检测。对于不规则形状的近周，可能需要手动起点检测。然后，使用轮廓的内形图打开图像。单击并拖动以绘制一个框围绕看内克斯，不包括关闭的端。双击跟踪的看内轮廓内，裁剪图像并识别中心线。如果要手动选择起点，则十字线光标和中心线将显示在原始图像上。选择接近所需起点的看点外的点以继续此过程。过程完成后，确认中心线保持在近间线内，并正确相交起点。查看生成的数据并绘制上周宽。如果中心线未正确识别和隔离，请打开 g-mag 图像数组以确定适当的梯度阈值。我们使用索引工具单击中心线和 g-mag 数组，了解我们希望选择中心线查找算法的像素。然后，渐变阈值应设置在略高于这些像素的强度值。选择索引工具，然后单击中心线并围绕中心线显示应选择的像素的索引值。将空间导数梯度阈值设置为略高于索引值，然后再次运行该过程。如果在自动进程中未正确检测到起点，则使用手动起点检测再次运行程序。在此过程中，手动轮廓以一个像素增量进行扩张，以计算两条边之间的像素数。每个增量都添加到工作图像中以生成空间导数。原始轮廓和中心线的大小不连续。隔离中心线后，通过扩张、侵蚀和路径查找算法进行细化。perinexal 宽度表示为从看内克斯开始的距离的函数，或在感兴趣的区域内，以及这两个函数的平均值。随着近视线方向的变化，根据扩张模式，观察到近视克斯宽度的过或低估。三角校正产生与旋转以水平定向看周化的图像密切相关的结果。该算法已验证了不同的空间分辨率、参考单位和图像大小。有经验的和缺乏经验的用户跟踪轮廓的速度比手动分割图像的要快。自动化过程具有显著更高的空间分辨率。经验丰富和缺乏经验的观察者准确识别了有或没有预先存在的心房颤动的患者之间的内面宽度显著差异。这些观察者还准确地识别了同一总体中绝对间隙交汇点宽度之间的显著差异。内面和间隙交汇点宽度与以前的报告一致。尝试此过程时，请记住花时间使用轮廓，因为即使与膜的少量偏差也会产生此比例的大量错误。通常，不熟悉此方法的个人会因为不熟悉所测量的结构而挣扎，或者他们不确定如何排除问题以启动点识别或中心线偏差。查看执行此图像处理方法至关重要。由于 perinexus 识别和算法故障排除是很难学习没有它。我们希望确保我们量化我们说的我们正在测量的。这项技术为心脏健康领域的研究人员探索许多心脏功能水平的更高分辨率定量铺平了道路。从纳米尺度、细胞外空间到心室效率或功能障碍的临床测定。虽然这种方法用电显微镜图像演示，但它也可以应用于其他成像技术，如心脏超声心动图，以更精确地量化心脏的机械功能。此方法可以在任何成像字段中找到应用程序，因为如果比例设置得当且边缘几乎平行，则程序可以测量两个定义边之间的空间。

Research

JoVE Journal

Bioengineering

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科研

生物工程

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