Name: quantifying intermembrane distances with serial image dilations
Uploaded: 2018-09-28T13:30:00
Duration: 7 min 45 s
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저자 감사 캐시 로우에서 버지니아 메릴랜드 대학의 수의학 편 샘플 얼룩을 처리 하 고 싶습니다. 자금: 미국 국립 보건원 건강 R01-HL102298 F31-HL140873-01 건강의 국가 학회

참고: 소프트웨어 필요한 ImageJ (또는 유사한 이미지 수정 소프트웨어) 및 Matlab R2015. 사용자는 Matlab의 다른 버전 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
1. 사전 처리 이미지
<ol><li>모든 회색 음영 이미지에 대 한 확인 어떤 주어진된 픽셀의 최대 강도 값은 < 255. 이것은 일반적으로 추가 파일 s 1에에서 포함 된 사용자 지정 Matlab 프로그램 "ImageSub.m", 이미지에서 1의 값을 빼서 이루어집니다.</li>
</ol>2. 개요는 Perinexus
<ol><li>ImageJ 또는 다른 이미지 처리 소프트웨어 perinexus를 설명 합니다.</li>
	<li>윤곽선 두께 1 픽셀은 이미지 (회색조 이미지 0에서 255 255)에서 가장 높은 강도 값으로 설정 되어 확인 하십시오.</li>
	<li>그것의 pentalaminar 구조11,12는 글리제를 식별 하 고 그림 1A와 같이 있는 세포 막 bilayers에 반대 하는 2 분기, 지점으로는 perinexus의 시작 부분을 정의 합니다. 첫 번째 셀의 내부 막 따라 하 고 두 번째 셀의 내부 막 따라 다시 추적 글리제의 가장자리에서 시작 ~ 200 nm. ImageJ, 윤곽선을 자동으로 펜을 놓습니다. 이 인공 닫는 잘립니다 밖으로 나중에. 참고: 윤곽선의 작은 잘못 응용 프로그램 최종 측정에 오류의 몇 나노미터에서 발생할 수 있습니다 높은 큰 관심과 함께 perinexus 확대 가능한 개요 결정적 이다.</li>
</ol>3. 알고리즘 및 관심의 Perinexus 선택 설정
참고: 길 알고리즘 싸인, 가장자리, 그래프, 노드, 및 길 찾기 기능9 MembraneSepDist m-파일 같은 디렉터리에 있어야 합니다. 모든 파일은 추가 파일 s 1에서에서 찾을 수 있습니다.
<ol><li>데이터와 수치에 대 한 위치 저장을 선택 합니다. 현재 m-파일에 하드 코딩 하는 것이 이들은.입니다. 참고: 프로그램의 첫 번째 줄은 모든 변수를 지운 모든 창을 닫고 명령 창을 취소 하는 함수. M-파일을 실행 하기 전에 모든 원하는 변수 또는 숫자를 저장 합니다. 참고: 소프트웨어 스크린샷 추가 파일 S2 모든 하드 코딩 된 값에 포함 됩니다.</li>
	<li>"MembraneSepDist.m" 프로그램을 실행 합니다.</li>
	<li>매개 변수를 설정 합니다. 참고: GUI 그라데이션 임계값, 규모, 관심, 그리고 수동 시작의 지역에 대 한 기본 매개 변수가 있는 팝업 됩니다. M 파일에서 기본 값을 변경할 수 있습니다 또는 각 개별 이미지에 대 한 변경 될 수 있습니다.<ol>
<li>파생 그라데이션 임계값 설정된 공간입니다. 참고: 값이 높은 중심선 격리에서 선택 하는 더 많은 포인트에 발생. 값을 너무 높게 또는 너무 낮은 (약 3.0-7.9의 범위) 이외의 전산 무능 또는 부정확 한 중심선 격리 (참조 그림 2A-C) 저조한 중심선 포인트의 부정확 한 선택 될 수 있습니다.</li>
		<li>픽셀/스케일 단위로 규모를 설정 합니다.</li>
		<li>관심 영역에 대 한 공간 하위 및 상위 제한을 설정 합니다. 참고: 우리의 실험실의 규칙에 따라 정의 된 관심 영역 글리제2,,310의 가장자리에서 30 및 105 nm 사이입니다.</li>
		<li>자동/수동 시작을 설정 합니다. 대부분의 경우에 알고리즘은 정확 하 게 간격 접합 끝 및 perinexus 시작 하는 시작 지점을 검색 합니다. 그러나, 경우에 따라 불규칙 하 게 모양 perinexi의 사용자 식별 해야 합니다 시작 지점을 수동으로. 자동에 대 한 0, 1에 대 한 매뉴얼이이 값을 설정 합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>원하는 이미지를 선택 합니다. 참고: 파일 선택 폴더는 m 파일에서 변경할 수 있습니다.</li>
	<li>관심의 perinexus 이미지 자르기.<ol>
<li>때 이미지, 커서가 십자형 자동으로 변경 됩니다. ( 그림 3참조)의 perinexus 주위에 상자를 드래그 하 여 이미지를 자르기. 크게 또는 작게 만들기 위해 모서리와 옆에 사각형을 사용 하 여 자르기 상자를 조정할 수 있습니다.</li>
		<li>자르기는 perinexus의 "오픈" 최종 확인 (GJ, 밟아 그림 3참조) 두 막 윤곽선 자른된 이미지의 가장자리에 도달 되도록 잘립니다. 참고: 그것은 더 쉽게 관심의 perinexus를 참조 하 고 적절 하 게 자르기 이미지 전체 화면 수 있도록 권장.</li>
	</ol>
</li>
	<li>측정 반대 가장자리 사이 curser와 두 번 클릭 하 여 최종 자르기를 선택 합니다. 참고:이 perinexus 안에 두 번 수행 해야입니다. 프로그램 중심선을 식별 하 고, 프로그램을 다시 시작 하 고 클릭 있는지 확인 하지 않을 경우는 perinexus 내에서 발생 합니다.</li>
	<li>최종 사용자 평가 프로그램의 효능을 위해 팝업 모든 dilations 및 아픕니다 후 최종 중심선을 관찰 합니다. 참고: 대화 상자에 표시 됩니다 화면 프로그램 Matlab의는 프로그램이 완료 될 때까지 추가 명령을 처리할 수 것을 사용자에 게 실행 되는 동안. 이 프로세스 소요 배열 (이미지) 크기와 컴퓨터 처리 능력에 따라 달라 집니다.</li>
	<li>수동 시작을 사용 하는 경우 관찰 중심선의 이미지 팝업 십자선 커서 함께 원래의 해부학 이미지 (참조 그림 2E). 원하는 시작 지점 근처 perinexus 이외의 지점을 선택 합니다. 참고: 프로그램은 선택한 픽셀에 가까운 중심선 포인트 찾아서 시작 지점으로 사용.</li>
	<li>레코드 데이터입니다. 참고: 프로그램이 완료 되 면, 프로그램 반환 합니다 매핑된 중심선은 글리제의 가장자리에서 거리의 기능으로 perinexal 폭의 줄거리. 또한 프로그램 반환 평균 perinexal 폭 150까지 nm는 글리제 Matlab 커맨드 라인에서 정의 된 영역 내에서 평균의 가장자리에서. Wp 값 및 거리는 GJ에서 변수 "WpList"에 저장 됩니다 또는 사용자 수 수동으로 기록 별도로.</li>
</ol>4. 알고리즘 문제 해결
<ol><li>중심선은 제대로 하는 경우 확인 된 (그림 2A), 그림 "Gmag" 열고 인덱스를 사용 하 여 적절 한 그라데이션 임계값 (그림 2C)를 식별 합니다.</li>
	<li>수동으로 시작 지점을 설정 하는 시작 지점을 제대로 확인 되지 않는 경우 (프로토콜 3.8 참조).</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. 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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. 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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. 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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. 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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. 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저자는 공개 없다.

알고리즘 직렬 이미지 dilations를 사용 하 여 perinexus2,,314의 간 막 분리를이 경우에 바이너리 이미지의 두 반대 2D 가장자리 사이의 픽셀 수를 계산. 공간 파생 및 길 찾기 알고리즘 다음 중심선, 무슨15전에 완료 되었습니다 비슷한 격차를 채우기 위해 보조 팽창 및 침식 시퀀스 뒤 중심선을 분리 하는 데 사용 됩니다. 중심선은 글리제의 끝 및 perinexus16의 시작 다음의 가장자리,이 경우 처음부터 거리의 기능으로 perinexal 폭을 나타내는 최종 팽창 카운트 이미지 결합 됩니다.
4 개의 기본 매개 변수는 프로그램의 시작에 GUI에 사용자 정의:
<ol><li>그라데이션 임계값</li>
	<li>규모</li>
	<li>관심 범위의 지역</li>
	<li>시작 하는 지점 선택 방법 (자동 또는 수동)</li>
</ol>알고리즘에 대 한 실패의 가장 일반적인 메커니즘 끝점이 결정 되는 방식을 길 알고리즘에 대 한 이미지의 가장자리를 도달 하는 중심선의 실패 이다. 이러한 문제를 해결 하려면 사용자 공간 파생 이미지 길 알고리즘에 필요한 계산 시간 증가, 더 많은 포인트를 선택 하는 프로그램을 일으킬 것입니다 3.3.1, 단계에서 설명한 그라데이션 임계값을 늘릴 수 있습니다. 따라서,이 알고리즘 계산 속도 중심선 무결성 사이 타협을 해야합니다. 너무 오랫동안 중심선의 모든 포인트는 적절 한 시작 지점 함께 공간 파생에서 식별 됩니다 공간 파생 임계값에 지 분리 측정에 아무런 영향을 것입니다 중요 하다.
이미지 방향 팽창 값에 영향을 미칠 커널 팽창 매트릭스의 축에 45 ° 각도에서 관심 영역의 대부분은 하는 경우 오류가 발생할 수 있습니다 90도 단계에서 열립니다 때문에 나타납니다. 따라서, 팽창 수 않을 수 있습니다 항상 가장자리 사이의 간격의 정확한 표현. 이 제한 삼각 수정 계수에 의해 해결 되었습니다 하지만 데이터 집합의 모든 이미지는 동일한 방향에서 정렬 하는 경우에 잠재적으로 무시 수 있습니다. 또한, 주의 수 섹션 비행기는 2 막에 완벽 하 게 수직으로 결과 해석에 사용 되어야 한다. 그림 9B, 우리는 우리의 perinexus 이미지에 평면 했다 제안 GJW를 사용 합니다. 아직도, 그것은 샘플 크기 충분히 큰 이미지 사이 어떤 단면 변화에 대 한 계정 수 필수적입니다. 또한, 우리의 perinexal 폭 측정 공간 vivo에서 , 하지만이 방법은 일부 개입 또는 질병 상태를 기준으로 perinexal 폭 의미 차이 측정 하는 데 사용은 맞게 해석 하지 해야 합니다.
또한 현재 알고리즘 가장자리의 수동으로 추적 개요를 입력 필요합니다. 너무 오랫동안 규모는 올바르게 설정 되어, 공간 해상도 알고리즘의 측정에 영향을 주지 않습니다 그림 6 에 이미지와 추가에 추가 저해상도 이미지의 다양 한 해상도 의해 같이 하는 것이 중요 하다 파일 S6입니다. 알고리즘을 개선 하는 다음 단계 개요에서 관심 영역을 선택할 수 있는 도구와 함께 인간의 개입을 제거 합니다. 이러한 것이 가능성이 측정의 정밀도 향상 기능과 사용자 바이어스를 줄일.
이 계산을 통해 효율적인 알고리즘에는 약 1/5는 인 시, 측정 재현성 수동 분할 과정에 비교 될 때를 감지 위약금으로 perinexus의 요구 빠른 방법을 제공 한다. 또한, 수동 세분화 과정 한 측정 perinexal 너비는 perinexus의 막 분리는 15 nm 범위 내에서 실질적으로 변경할 수 있습니다으로 샘플링 밑으로 이어질 수 있는 척도를 모든 15 나노미터를 이용 한다. 반면, 자동된 프로그램은 공간 해상도 이미징 적임, 따라서 perinexal 폭의 더 정밀 하 게 확인 된 평균을 제공 하는 perinexus의 길이 따라 나노미터가 경우 2.9 픽셀의 동등한 있다.
심장 구조 생물학의 응용 프로그램 분야에 유망 하 고 흥미 진 진한 동안,이 알고리즘의이 사용 가장 이미지에 국한 하지는. 이 알고리즘의 사용 하 여 모든 필드 요구 두 준 병렬 2D 가장자리의 정밀, 고해상도 측정을 만들 수 있습니다. 알고리즘 강둑 침식과 홍수 패턴에서 위성 이미지에서 명시 또는 형광 현미경 검사로 혈관 개발에 무엇이 든을 추적 하기 위해 사용 될 수 있습니다. 가장 유망한 잠재적인 응용 프로그램 중 하나는 포인트의 케어 심장 심장 초음파와 심 실 방출 조각 (EF) 측정 심장학 분야에서입니다. 현재, 표준 기술 AutoEF, 새로운 알고리즘은 현재 최첨단 EF 측정 방법18,19디스크17, 엽 방법입니다. 디스크 방식의 복 엽 비행기, 문제의 챔버 수동으로 추적 및 전체 볼륨 누적된 타원형 디스크의 합계에 의해 자동으로 계산 되 면 수정 된 심슨의 방법을 사용 하 여 계량. 이 방법으로 주요 제한은 그것만 관심의 특정 영역을 식별할 수 없는 해상도와 원하는 챔버의 총 단면적을 반환할 수 하 고 필요한 지식과 실질적인 인간의 입력입니다. 새로운 방법, AutoEF, 식별 2D speckling 알고리즘을 사용 하 여 심 실의 가장자리를 설명 하 고 심 실 횡단면 영역을 계산 합니다. 이 프로세스를 정확 하 고 측정 하는 심한 심 실 지역에 대 한 효율적인 있지만 또한 총 단면적만 측정의 비슷한 제한을 했다. 이 주요 단점은 임상의 진단 및 치료 능력을 제한합니다. 반면,이 원고에 제시 하는 알고리즘을 한 중간 지정할 수 관심의 특정 영역을 정확 하 게 이미지 양식 적임의 해상도 같은 해상도가지고. 마이크로미터 해상도와 초음파 스캐너는 상업적으로 이용 가능한20,21이 알고리즘 마이크로미터의 해상도에서 지역화 된 벽 모션 이상을 감지할 수 있는 뜻 때문에 이것은 중요 하다 대신 센티미터. 이 응용 프로그램은 실험적으로 확인 해야, 하는 동안 그것은이 알고리즘의 즉시 가장 유망한 응용 프로그램 중 하나입니다. 사실, AutoEF의 기능을 추적 하는 얼룩와 쉽게 결합 될 수 또는 수동 planimetry 기존의 EF 데이터와 병렬로 높은 해상도 정보를 제공에 활용 하는 수동 추적.
마찬가지로 다양 하 고 현재 알고리즘으로 적용, 그것은 2D 이미지에 대 한 개발 되었다. 그러나, 이미징 기술을 지속적으로 개선, 3, 4 D 정량화 기술에 대 한 수요는 증가 있다. 따라서, 알고리즘의 다음 반복 직렬 dilating 이진 이미지 현재 이미징 프로그램의 기능을 넘어 현재가 자동으로 중심선을 정의 3 차원 개체를 동일한 접근 방식을 적용할 것입니다. 이러한 알고리즘 했 넓은 응용 임상 및 실험적으로 혼자, 3D 심장 echocardiograms22,23, 3 차원 전자 현미경24,25, 를 포함 하 여 심장 분야에서 26, 그리고 3 차원 자기 공명 이미징27,,2829.

그들은 nanodomain perinexus1, 있다 라는 갭 정션 패의 가장자리에 서로에서 분리 하는 시점에서 두 개의 구조적으로 결합 된 cardiomyocytes 사이의 intermembrane 거리를 측정 하는 다음과 같은 알고리즘을 개발 ephaptic2,3,,45커플링에 연루 되었습니다. 이전 연구6수동 세분화 하는 방법을 사용 하 여 perinexi의 전송 전자 현미경 (TEM) 이미지의 수백을 분석 하는 과정 필요 높은 perinexal 너비를 샘플링 하는 높은 처리량 방법에 대 한 확인 되었습니다. 공간 해상도 수동 세분화 동안 이전 수동 세분화 과정의 정확도 유지 하면서 선이 그려집니다, 중심선에 직각 약 15 nm 간격으로 perinexal 폭을 측정 하기 위하여. 새로운 알고리즘 두 평행선의 1 픽셀 두께 바이너리 개요 걸리며 직렬 이미지 dilations를 사용 하 여 두 막 사이의 픽셀 수를 계산 하. 이미지 dilations 일반적으로 무수 한 이미지 처리 응용 프로그램에 사용 되었다, 컨투어 또는 가장자리 탐지7,8,이 알고리즘을 포함 하 여 카운트 메커니즘으로 dilations를 사용 합니다. 중심선은 다음 길 찾기 알고리즘9 및 perinexal 너비를 사용 하 여 격리는 다음 이미지의 해상도 같은 perinexus의 길이 따라 해상도 측정. 해결이 경우 차이가 15 당 1 측정 nm 수동 세분화 및 0.34 당 1 측정을 위한 새로운 알고리즘 nm, 공간 샘플링 주파수에 44-fold 증가. 또한,이 샘플링 주파수 수동 세분화에 필요한 시간 약 1/5일 에 수행 됩니다.
이 알고리즘 사용 됩니다 현재 형태로 기존의 0-150에서 perinexal 폭을 측정 하는 perinexus 30, 105 nm2 사이 고원 관심의 지정된 된 영역 내에서 뿐만 아니라 갭 정션 패5 (GJ)의 가장자리에서 nm , 3 , 10. 증가 샘플링 주파수 수동 세분화에 비해 개별 perinexus 측정에 있는 가변성을 감소 하 고 상당히 큰 데이터 세트의 효율적인 처리를 위해 허용 하는 분석 시간이 줄어듭니다. 그러나,이 프로그램 심장 삽입 된 디스크의 나노 가장 이미지에 국한 되지 않습니다. 동일한 접근 방식은 혈관 직경, 심 실 방출 조각, 또는 강 부식 또는 범람 등 비 생물 현상 계량에 사용 될 수 있습니다. 이 알고리즘은 두 준 병렬 가장자리 사이의 거리를 측정 하는 데 적합 합니다.

<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

최근 설명 extracellular nanodomain, perinexus, 불리는 cardiomyocytes 사이 전기 전도 대 한 대체 메커니즘은 커플링, ephaptic에 연루 되었습니다 했다. 수동 세분화 하 여이 공간을 측정 하는 현재 방법 느린 이며 낮은 공간적 해상도 했다. 우리는 두 반대 하는 2 차원 가장자리 사이의 픽셀 수를 계산 하 이진 개요의 직렬 이미지 dilations를 사용 하는 알고리즘을 개발 했다. 이 알고리즘 더 적은 남자 시간을 필요로 하 고 수동 프로세스의 재현성을 유지 하면서 수동 방법 보다 더 높은 공간적 해상도 있다. 사실, 경험과 초보자 수 사관이 새로운 알고리즘으로 이전 연구의 결과 정리 할 수 있었다. 알고리즘은 인간의 입력 수동으로 perinexus를 설명 하는 데 필요한 컴퓨팅 파워는 기존 길 찾기 알고리즘에 의해 주로 방해에 의해 제한 됩니다. 그러나, 알고리즘의 높은 처리 능력, 높은 공간 해상도 재현성 확인 그것은 사용 하기 위해 다양 하 고 강력한 측정 도구 다양 한 어떤 2 차원 (2D 사이의 거리의 측정을 요구 하는 응용 프로그램에서 ) 가장자리.

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Quantifying Intermembrane Distances with Serial Image Dilations

직렬 이미지 Dilations Intermembrane 거리 측정

이 알고리즘의 목적은 지속적으로 직렬 이미지 dilations 및 길 찾기를 사용 하 여 두 개의 2 차원 모서리 사이의 거리를 측정 하는 것입니다. 이 알고리즘은 다양 한 심장 구조 생물학, 혈관 생물학 및 토목 분야에 적용할 수 있습니다.

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

이 방법은 세포 외 공간 및 세포 통신 메커니즘의 구조에 대한 심장 전기 생리학적 분야의 주요 질문에 대답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 처리량이 높고 공간 샘플링 빈도가 향상된다는 것입니다. 본질적으로, 우리는 이전보다 더 빠르고 높은 신뢰로 측정을 얻을 수 있습니다.페리넥서스는 비교적 새로 정의된 구조이기 때문에 시각적 인 데모없이 배우기 어렵고 MATLAB에 익숙하지 않은 수사관에게 문제 해결이 직관적이지 않을 수 있습니다. 회색 크기 이미지의 경우 숫자 컴퓨팅 소프트웨어를 사용하여 픽셀의 강도가 255보다 큰지 확인합니다. 그런 다음 이미지 프로세싱 소프트웨어에서 페어링된 이미지를 열고 회공증을 확대합니다.회공증을 제대로 식별하는 것이 중요합니다. 첫 번째 단계는 줄무늬 모양이있는 간격 접합 플라크를 식별하는 것입니다. 그런 다음, 우리는 약 200 나노 미터에, 평면에서 두 개의 반대 멤브레인을 찾습니다.펜틀라미너 구조의 갭 접합 플라크를 식별합니다. 회린의 시작은 두 개의 상대 세포막 이층이 갈라지는 지점입니다. 나노미터에 스케일 바를 표시합니다.회린공 윤곽선의 시작 점과 끝점은 회공의 시작부터 200 나노미터가 될 것입니다. 다음으로 프리핸드 선택 도구를 선택합니다. 클릭 앤 드래그, 또는 스타일러스를 사용하여 한 세포의 내부 막을 따라 조심스럽게 추적하고, 회음증의 시작 부분으로, 그리고 두 번째 세포의 내부 막을 따라 다시 추적합니다.마우스 버튼을 놓거나 스타일러스를 들어 올려 선택한 영역을 닫습니다. 그런 다음 선 너비를 1픽셀로 설정하고 전경 색상을 이미지 유형에 대한 가장 높은 강도 값으로 설정합니다. 회색 스케일 이미지의 경우 흰색과 같은 것입니다.선택 에서 추적된 윤곽선을 만들고 결과 이미지를 JPEG 또는 TIFF와 같은 분석 소프트웨어와 호환되는 파일 유형으로 저장합니다. 필요한 경우 멤브레인 분리 거리 분석 소프트웨어를 열고 생성될 데이터 및 수치에 대한 저장 위치를 변경합니다. 파일을 저장하고 닫습니다.그런 다음 프로그램을 실행합니다. 중심선 식별을 위해 공간 파생 그라데이션 임계값을 적절하게 설정합니다. 단위 길이당 배율과 픽셀을 설정합니다.갭 접합의 모서리에 대해 관심 영역에 대한 공간 하부 및 상한을 설정합니다. 자동 또는 수동 시작점 감지를 선택합니다. 불규칙한 모양의 페리넥시에는 수동 시작점 감지가 필요할 수 있습니다.그런 다음 설명된 회린증으로 이미지를 엽니다. 닫은 끝을 제외하고 회공 주위에 상자를 그리려면 클릭하고 드래그합니다. 추적된 회공 윤곽선 내부를 두 번 클릭하여 이미지를 자르고 중심선을 식별합니다.시작점을 수동으로 선택하려면 십자선 커서와 중심선이 원본 이미지 위에 나타납니다. 프로세스를 계속하려면 원하는 시작점 가까이에 있는 회린공 외부의 점을 선택합니다. 프로세스가 완료되면 중심선이 회공 내에 남아 있는지 확인하고 시작점을 적절히 교차합니다.생성된 데이터를 검토하고 회공 너비를 플롯합니다. 중심선이 제대로 식별되고 격리되지 않은 경우 g-mag 이미지 배열을 열어 적절한 그라데이션 임계값을 결정합니다. 인덱스 도구를 사용하여 중심선을 클릭하고 g-mag 배열을 사용하여 중심선 찾기 알고리즘을 선택할 픽셀에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.그런 다음 그라데이션 임계값을 해당 픽셀의 강도 값 바로 위에 설정해야 합니다. 인덱스 도구를 선택하고 중심선을 클릭하여 선택해야 하는 픽셀의 인덱스 값을 표시합니다. 공간 파생 그라데이션 임계값을 인덱스 값 바로 이상으로 설정하고 프로세스를 다시 실행합니다.자동화된 프로세스에서 시작점이 올바르게 감지되지 않은 경우 수동 시작점 감지를 사용하여 프로그램을 다시 실행합니다. 이 과정에서 수동 윤곽선이 한 픽셀 단위로 확장되어 두 모서리 사이의 픽셀 수를 계산합니다. 각 증분은 공간 유도체를 생성하기 위해 작업 이미지에 추가됩니다.원래 윤곽선과 중심선은 그 크기가 불연속적입니다. 중심선을 격리한 후 팽창, 침식 및 경로 찾기 알고리즘에 의해 정제됩니다. 회음 폭은 회음증의 시작또는 관심 영역 내에서, 그리고 두 함수의 평균으로 거리의 함수로 제시된다.회음방향이 변경됨에 따라 팽창 패턴에 따라 회음부 폭의 과소 평가가 관찰되었다. 삼각 보정생성 결과는 회린증을 수평으로 방향을 돌리기 위해 회전된 이미지와 강하게 상관관계가 있습니다. 알고리즘은 다양한 공간 해상도, 참조 단위 및 이미지 크기에 대해 유효성을 검사했습니다.경험이 많고 경험이 부족한 사용자 모두 이미지를 수동으로 분할하는 것보다 더 빠르게 윤곽선을 추적했습니다. 그리고 자동화된 프로세스는 공간 해상도가 훨씬 더 컸습니다. 경험이 풍부하고 경험이 부족한 관찰자는 기존의 심방 세동 환자 및 없이 회음 폭의 중요한 차이를 정확하게 확인했습니다.이러한 관찰자는 또한 동일한 집단의 절대 간격 접합 폭 간에 큰 차이가 없음을 정확하게 확인했습니다. 회공 및 갭 접합 폭은 이전 보고서와 일치했습니다. 이 절차를 시도하는 동안 멤브레인의 작은 편차조차도이 척도에서 상당한 오류를 생성 할 수 있으므로 윤곽선으로 시간을 내어 시간을 내어야합니다.일반적으로 이 방법을 새로 사용하는 개인은 측정하는 구조에 익숙하지 않거나 포인트 식별 또는 중심선 편차를 시작하기 위해 문제를 해결하는 방법을 확신하지 못해 어려움을 겪습니다. 이 이미지 처리 방법을 수행하는 것을 보는 것은 매우 중요합니다. 회공 식별 및 알고리즘 문제 해결은 그것없이 배우기 어렵기 때문에.그리고 우리는 우리가 측정하는 것을 정량화하고 있는지 확인하고 싶습니다. 이 기술은 심장 기능의 많은 수준의 고해상도 정량화를 탐구하는 심장 건강의 필드에 있는 연구원을 위한 도로를 포장합니다. 나노 스케일에서 세포 외 공간에서 심실 효율 또는 기능 장애의 임상 적 결정에 이르기까지.이 방법은 전자 현미경 심상을 통해 입증되었지만 심장의 기계적 기능을 보다 정확하게 정량화하기 위해 심장 심초음파와 같은 다른 이미징 기술에도 적용될 수 있습니다. 이 메서드는 프로그램이 두 개의 정의된 모서리 사이의 공간을 측정할 수 있고, 축척이 적절하게 설정되고 가장자리가 거의 평행한 경우 모든 이미징 필드에서 응용 프로그램을 찾을 수 있습니다.

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Preparation of Complaint Matrices for Quantifying Cellular Contraction

세포 수축을 Quantifying에 대한 불만 사항 매트릭스의 준비

The regulation of cellular adhesion to the extracellular matrix (ECM) is essential for cell migration and ECM remodeling.  Focal adhesions are ...

연구

생체공학

Quantifying the Mechanical Properties of the Endothelial Glycocalyx with Atomic Force Microscopy

원자 힘 현미경과 내피 Glycocalyx의 기계적 성질을 정량화

Our  understanding of the interaction of leukocytes and the vessel wall during  leukocyte capture is limited by an incomplete understanding of the ...

Observing and Quantifying Fibroblast-mediated Fibrin Gel Compaction

섬유아세포 매개 피브린 겔 다짐 관찰 및 정량화

Cells embedded in collagen and fibrin gels attach and exert traction forces on the fibers of the gel. These forces can lead to local and global ...

Manufacture of Concentrated, Lipid-based Oxygen Microbubble Emulsions by High Shear Homogenization and Serial Concentration

높은 가위 균질화 및 시리얼 농도로 농축, 지질 기반 산소 마이크로 버블 에멀젼의 제조

Gas-filled microbubbles have been developed as ultrasound contrast and drug delivery agents. Microbubbles can be produced by processing surfactants using ...

Hybrid &#181;CT-FMT imaging and image analysis

Hybrid Ãƒâ€šÃ‚ÂµCT-FMT imaging and image analysis

하이브리드 μCT-FMT 및 촬상 화상 해석

Fluorescence-mediated tomography (FMT) enables longitudinal and quantitative determination of the fluorescence distribution in vivo and can be used to ...

Custom-designed Laser-based Heating Apparatus for Triggered Release of Cisplatin from Thermosensitive Liposomes with Magnetic Resonance Image Guidance

자기 공명 이미지 지침에 열성 리포좀에서 시스플라틴의 트리거 된 릴리스를위한 맞춤 설계 레이저 기반의 가열 장치

Liposomes have been employed as drug delivery systems to target solid tumors through exploitation of the enhanced permeability and retention (EPR) effect ...

Image-guided, Laser-based Fabrication of Vascular-derived Microfluidic Networks

혈관 유래 미세 유체 네트워크의 이미지 유도, 레이저 기반의 제조

This detailed protocol outlines the implementation of image-guided, laser-based hydrogel degradation for the fabrication of vascular-derived microfluidic ...

Quantifying Microorganisms at Low Concentrations Using Digital Holographic Microscopy (DHM)

Quantifying Microorganisms at Low Concentrations Using Digital Holographic Microscopy DHM

디지털 홀로그램 현미경 (DHM)를 사용 하 여 낮은 농도에서 미생물 측정

Accurately detecting and counting sparse bacterial samples has many applications in the food, beverage, and pharmaceutical processing industries, in ...

A Rapid Image-based Bacterial Virulence Assay Using Amoeba

아메바를 사용 하 여 빠른 이미지 기반 세균 독성 분석 결과

Traditional bacterial virulence assays involve prolonged exposure of bacteria over the course of several hours to host cells. During this time, bacteria ...

Meso-Scale Particle Image Velocimetry Studies of Neurovascular Flows In Vitro

Meso-Scale Particle Image Velocimetry Studies of Neurovascular Flows In Vitro

Meso 스케일 입자 이미지 Velocimetry 혈관 흐름에서 체 외에서 의 연구

Particle image velocimetry (PIV) is used in a wide variety of fields, due to the opportunity it provides for precisely visualizing and quantifying flows ...