Name: quantifying intermembrane distances with serial image dilations
Uploaded: 2018-09-28T13:30:00
Duration: 7 min 45 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Quantifying Intermembrane Distances with Serial Image Dilations at JoVE.com

Yazarlar Kathy Lowe, Virginia-Maryland veteriner işleme ve TEM örnekleri boyama için Tıp Fakültesi teşekkür etmek istiyorum. Fonlama: Ulusal Sağlık R01-HL102298 Enstitüleri Ulusal Sağlık F31-HL140873-01 Enstitüleri

Not: Yazılım gerekli ImageJ (ya da benzer yazılım görüntü değiştirme) ve Matlab R2015. Kullanıcı-ebilmek karşılaşmak Matlab diğer sürümleri ile uyumluluk sorunları.
1. ön işleme görüntüleri
<ol><li>Herhangi bir gri tonlamalı görüntü için verilen her pikselin maksimum yoğunluk değeri sağlamak < 255. Bu genellikle görüntü tamamlayıcı dosyasına S1 dahil özel Matlab programında "ImageSub.m", 1 değeri çıkararak yapılır.</li>
</ol>2. Perinexus anahat oluşturma
<ol><li>Perinexus ImageJ veya diğer görüntü işleme yazılımı anahat.</li>
	<li>Anahat bir piksel kalın ve görüntüdeki (gri tonlamalı bir görüntüde 0 ile 255 255) en yüksek yoğunluk değeri ayarlanır emin olun.</li>
	<li>GJ onun pentalaminar yapısı11,12' tanımlamak ve perinexus başında, hücre zarının bilayers karşı iki sapmak, noktası olarak Şekil 1Agösterildiği gibi tanımlayın. Başlangıç ~ 200 nm ilk hücrenin iç membran boyunca ve ikinci hücre iç membran boyunca geri izleme GJ, kenarından. ImageJ, kalem anahat otomatik olarak kapatmaya yayın. Bu yapay kapanış daha sonra kesilir. Not: Anahattın bile küçük yanlış uygulamaları birkaç nanometre son ölçüm hatası neden olabilir gibi bir büyütme mümkün olduğunca yüksek olarak büyük bir dikkatle perinexus anahat çok önemlidir.</li>
</ol>3. algoritma ve vade farkı Perinexus seçerek ayarlama
Not: Bunun algoritması MembraneSepDist m dosyasıyla aynı dizinde olması için imza, kenar, grafik, düğüm ve kılavuz işlevleri9 gerektirir. Tüm dosyaları ek dosya S1 bulunabilir.
<ol><li>Veri ve rakamlar konumları Kaydet seçeneðini belirleyin. Bunlar şu anda m dosyanın kodlanmış. Not: Programın ilk satırı tüm değişkenleri temizlemek, tüm pencereleri kapatın ve command window temizlemek için bir işlevdir. Herhangi bir istenen değişkenler veya rakamlar m-dosyayı çalıştırmadan önce kaydedin. Not: Yazılım ekran görüntüleri tüm sabit kodlanmış değerleri için ek dosyasındaki S2 eklenmiştir.</li>
	<li>"MembraneSepDist.m" programını çalıştırın.</li>
	<li>Parametreleri ayarlayın. Not: Bir GUI degrade eşik, ölçek, faiz ve el ile başlatma için varsayılan parametreleri ile açılır. Varsayılan değerler m dosyasında değiştirilebilir veya bireysel her görüntü için değiştirilebilir.<ol>
<li>Set kayma türev degrade eşik. Not: Daha yüksek değerler daha fazla puan merkeze göre yalıtım modunda seçilen neden. Çok yüksek veya çok düşük (dışında yaklaşık 3.0-7,9 aralığı) değerler Hesaplamalı verimsizlik veya imprecise merkeze göre yalıtım (bkz: Şekil 2A-C) verimli merkeze göre puan imprecise bir seçim neden olabilir.</li>
		<li>Ölçek piksel/ölçek birimleri cinsinden ayarlayın.</li>
		<li>Bölgenin ilgi kayma alt ve üst sınırlarını ayarlayın. Not: bizim laboratuvar 's geleneksel olarak, tanımlanmış ilgi GJ2,3,10kenarından 30 ve 105 nm arasındaki bölgedir.</li>
		<li>Otomatik/manuel Başlat ayarlayın. Çoğu durumda, algoritma gap junction bitip perinexus başladığı başlangıç noktası doğru bir şekilde algılar. Ancak, düzensiz şekilli perinexi bazı durumlarda, Kullanıcı başlangıç noktasını el ile tanımlamanız gerekir. Otomatik için 0, 1 el kitabı için bu değeri ayarlayın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>İstediğiniz görüntüyü seçin. Not: Dosya klasörü seçin m dosyasında değiştirilebilir.</li>
	<li>Faiz perinexus seçmek için görüntüyü kırpmak.<ol>
<li>Görüntü çıktığı zaman, imleç bir crosshair için otomatik olarak değişecektir. (Bkz: Şekil 3) ilgi perinexus çevresinde bir kutu sürükleyerek Görüntüyü kırpmak. Kırpma kutusu kareler köşelerinde ve yanlarında daha büyük veya daha küçük yapmak için kullanarak ayarlanabilir.</li>
		<li>Kırparken, "açık" sonuna kadar perinexus emin olun (GJ uzak bkz: Şekil 3) böylece iki zarı anahatları kırpılmış görüntü kenarına ulaşmak kırpılır. Not: Bu daha kolay perinexus ilgi görmek ve uygun şekilde kırpma görüntü tam-ekran yapmak için tavsiye edilir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Son kırpma ölçülecek karşı kenarları arasında curser ile çift tıklatarak seçin. Not: Çift tıklatın perinexus içinde yapılması önemlidir. Program bir merkeze göre tanımlamakta başarısız olursa, programı yeniden başlatın ve perinexus içinde belgili tanımlık tıkırtı oluşur emin olun.</li>
	<li>Son merkeze göre tüm dilations ve erozyonlar sonra programın etkinliği Son Kullanıcı değerlendirilmesi için pop gözlemlemek. Not: program Matlab programı bitinceye kadar ek komutlar işleyemedi kullanıcıyı bilgilendirmek için çalıştığı sırada bir iletişim kutusu ekranda görüntülenir. Ne kadar bu işlem sürer dizi (İmaj) boyutu ve bilgisayarın işlemci gücü bağlıdır.</li>
	<li>El ile başlatma noktası etkinse, Merkez görüntüsünü açılır bir haç biçimli imleç ile birlikte orijinal anatomik görüntü üzerinde gözlemlemek ( Şekil 2Ebakınız). İstenen başlangıç noktası yakınındaki perinexus dışında bir nokta seçin. Not: Programın Merkez noktasına en yakın seçilen piksel bulmak ve bu başlangıç noktası olarak kullanın.</li>
	<li>Kayıt veri. Not: program tamamlandıktan sonra program eşlenen bir merkeze göre dönecektir perinexal genişliği GJ kenara uzaklığı bir fonksiyonu olarak arsa. Ayrıca, program ortalama perinexal genişliği en fazla 150 dönecektir nm ortalama faiz Matlab komut satırında tanımlanmış bölge içinde yanı sıra GJ kenarından. Wp değerleri ve GJ mesafeler "WpList" değişkeninde saklanır veya Kullanıcı bunları el ile ayrı olarak kaydedebilirsiniz.</li>
</ol>4. algoritması sorun giderme
<ol><li>Merkez düzgün değilse tespit (Şekil 2A), "Gmag" şekil açın ve uygun bir degrade eşik (Şekil 2C) tanımlamak için dizini kullanın.</li>
	<li>Başlangıç noktasını düzgün tanımlanmamış, başlangıç noktasını el ile ayarlayın (bkz: protokol 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>

Yazarlar ifşa gerek yok.

Bu durumda perinexus2,3,14arası membran ayırma bir ikili resim iki karşıt 2D kenarları arasındaki piksel sayısını saymak için seri görüntü dilations algoritmasını kullanır. Kayma bir türev ve kılavuz algoritma daha sonra Merkez,15önce yapılmıştır için benzer boşlukları doldurmak için ikincil bir genişleme ve erozyon sıra ardından Merkez, izole etmek için kullanılır. Merkez, sonra GJ sonunda ve başında perinexus16, perinexal genişlik kenar ayırma, bu durumda başlangıcından itibaren mesafe bir fonksiyonu olarak temsil etmek için son genişleme-rakam görüntü birleştirilmiştir.
Kullanıcı tanımlı bir GUI programın başında dört birincil parametreler şunlardır:
<ol><li>Degrade eşik</li>
	<li>Ölçek</li>
	<li>Bölge faiz aralığının</li>
	<li>Başlangıç noktası seçimi Yöntem (otomatik veya el ile)</li>
</ol>En yaygın hata algoritması için bitiş noktası için kılavuz algoritma nasıl belirlenir olan görüntünün kenarı ulaşmak için Merkez başarısızlığın mekanizmadır. Böyle bir sorunu gidermek için kullanıcının 3.3.1, daha fazla puan üzerinden kılavuz algoritması tarafından gerek duyulan hesaplama süreyi uzatmış olursunuz kayma türev görüntü seçmek program neden olacak adım açıklanan degrade eşik artırabilirsiniz. Bu nedenle, bu algoritma hesaplama hızı ve merkeze göre bütünlüğü arasında bir uzlaşma gerektirir. Merkez tüm noktaları üzerinden kayma türevi bir uygun başlangıç noktası ile birlikte tanımlanır sürece kayma türev eşik kenar ayrılık ölçüm üzerinde hiçbir etkisi olmayacaktır unutmamak gerekir.
Görüntü yönü dilatasyon değerleri, etkilemeye görünür çekirdek bölgenin ilgi çoğunluğu bir açıyla 45 ° dilatasyon matrisler eksenleri ise hangi bir hata tanıtabilirsiniz 90 derece adımda genişletir. Bu nedenle, genişleme sayısı kenarları arasındaki boşluğu bir doğru bir şekilde temsil her zaman olmayabilir. Bu sınırlama bir trigonometrik düzeltme faktörü tarafından ele almıştır ama bir veri kümesindeki tüm görüntüleri aynı yönlendirme hizalanırsa potansiyel olarak göz ardı. Bölüm uçaklar için iki membran mükemmel dik değildir mümkün olduğu gibi Ayrıca, uyarı sonuçları, yorumlanmasında kullanılmalıdır. Şekil 9'B, bizim perinexus görüntüleri uçak-önermek için GJW kullanın. Yine de, bu örneklerin boyutu olacak kadar büyük görüntü arasında parça değişiklikleri hesaba zorunludur. Ayrıca, bizim perinexal genişliği ölçümleri vivo içinde boşluklar, ancak bu yaklaşım bazı müdahale veya hastalık durumuna göre perinexal genişliği ortalama farklılıkları ölçmek için kullanılan yansıtacak şekilde yorumlanmalıdır değil.
Geçerli algoritması da girdi olarak el ile takip anahat kenarlarının gerektirir. Ölçeğin doğru ayarlandığından sürece, uzaysal çözünürlük algoritması'nın ölçümleri, Şekil 6 Albümdeki ve bir ek düşük çözünürlüklü görüntü tamamlayıcı değişen çözünürlükleri tarafından gösterildiği gibi etkilemez olduğunu unutmamak önemlidir S6 dosya. Algoritma geliştirmek sonraki adım insan müdahalesi ilgi alanı seçebilirsiniz bir araç ile birlikte anahat kuşaktan kaldırıyor. Bu özellikler büyük olasılıkla ölçüm doğruluğunu geliştirmek ve Kullanıcı önyargı azaltmak.
Bu hesaplama açısından verimli algoritması perinexus ile el ile segment oluşturma işleminin karşılaştırıldığında tekrarlanabilirlik için algılanabilir hiçbir ceza miktarının, yaklaşık beşte biri kaybettiğimiz, gerektiren daha hızlı bir yöntem sağlar. Ayrıca, el ile segment oluşturma işlemi bir ölçü perinexus membran ayrılması önemli ölçüde bu 15 nm mesafedeki değiştirebilirsiniz olarak hangi örnekleme altında yol açabilir perinexal genişliğini ölçmek için her 15 nanometre kullanır. Buna ek olarak, otomatik program Uzaysal Çözünürlük görüntüleme yöntemi, bu durumda 2.9 piksel / nanometre bu nedenle perinexal genişliği daha iyi çözülmüş bir ortalama teslim perinexus, uzunluğu boyunca eşit vardır.
Kardiyak yapısal biyoloji alanındaki uygulamaları umut verici ve heyecan verici olmakla birlikte, bu algoritma'nın kullandığı TEM görüntüleri için sınırlı değildir. İki yarı paralel 2D kenarları kesin, yüksek çözünürlüklü ölçümü yapabilirsiniz gerektiren herhangi bir alan bu algoritması kullanın. Algoritma bir şey riverbank erozyon ve sel desenlerini uydu görüntüleri aydınlık alan veya floresan mikroskobu ile vasküler gelişmeye üzerinden izlemek için kullanılabilir. Kardiyoloji ve ventrikül ejeksiyon fraksiyonu (EF) bakım noktası kardiyak ekokardiyografi ile ölçüm alanında biri en umut verici potansiyel uygulamalar. Daha yeni bir algoritma, AutoEF, şu anda kesme kenarı EF miktarının yöntemi18,19olmasına rağmen Şu anda, standart tekniği çift kanatlı diskleri17, yöntemidir. Çift kanatlı yöntemi disklerin için söz konusu odası el ile takip ve mademki genel birim otomatik olarak yığılmış eliptik disklerin toplamı hesaplanır bir modifiye Simpson'ın yöntemini kullanarak sayılabilir. Bu yöntemle ana fark yalnızca toplam kesit alanı ilgi belirli bölgeleri tanımlamak için herhangi bir çözüm ile istenen odasının döndürebilir ve ayrıca önemli insan girdi ve uzmanlık gerektirir kısıtlamadır. Daha yeni yöntemi, AutoEF, tanımlar ve 2D speckling algoritmasıyla ventrikül kenarına özetliyor ve ventrikül kesit alanı hesaplar. Bu işlem, hassas ve verimli brüt ventrikül alan ölçmek için de sadece toplam kesit alanı ölçüm bir benzer doğal sınırlama sahipken. Bu birincil dezavantajı klinisyenler teşhis ve tedavi yetenekleri sınırlar. Buna ek olarak, bu el yazması sunulan algoritması bir orta hat belirleyebilir ve ilgi belirli bölgeleri kesin olarak belirlemek için görüntüleme yöntemi çözüm eşit çözünürlüğe sahip. Ultrason tarayıcılar mikrometre uzaysal çözünürlük ile piyasada bulunan20,21Bu algoritma yerelleştirilmiş Duvar anomalisi mikrometre çözünürlükte tespit olabilir ima, çünkü bu önemlidir santimetre yerine. Bu uygulama deneysel olarak doğrulanması gerekir iken, bu algoritmanın en hemen umut verici uygulamalar biridir. Aslında, kolayca AutoEF yeteneklerini izleme benek ile kombine veya daha yüksek çözünürlükte bilgi paralelinde geleneksel EF veri sağlamak için el ile planimetry el ile izlemeler kullanılan.
Kadar çok yönlü ve ilgili geçerli algoritması olduğundan, 2D görüntüler için geliştirilmiştir. Ancak, görüntüleme teknolojileri geliştirmeye devam ettikçe, 3 ve 4 D miktar teknolojileri için artan bir talep olduğunu. Bu nedenle, algoritma bir sonraki yineleme aynı yaklaşımı seri olarak bir merkeze göre otomatik olarak tanımlama Şu anda geçerli görüntüleme programları yeteneklerini nerede 3 boyutlu bir nesne için bir ikili görüntü genişliyor, adapte etmektir. Böyle bir algoritma geniş klinik ve deneysel olarak kardiyak alanında 3D kardiyak echocardiograms22,23, 3D elektron mikroskobu24,25, de dahil olmak üzere yalnız olurdu 26ve 3D manyetik rezonans görüntüleme27,28,29.

Aşağıdaki algoritmayı onlar vardır perinexus1adında bir nanodomain a gap junction plaket kenarında birbirinden ayrı noktada iki yapısal olarak eşleşmiş cardiomyocytes arasındaki intermembrane mesafeyi ölçmek için geliştirilmiştir 2,3,4,5kaplin ephaptic karıştığı olmuştur. İletim manuel segmentasyon yöntemi kullanarak bir önceki çalışmada6' perinexi elektron mikroskobu (TEM) görüntülerini yüzlerce analiz sürecinde, ihtiyaç perinexal genişliği daha yüksek örneklenmiş bir akışı sağlayarak daha yüksek yöntemi için tespit edildi uzaysal çözünürlüğü önceki el ile segment oluşturma işleminin doğruluğunu sırasında el ile segmentasyon koruyarak, çizgileri 15 nm aralıklarla, merkez için yaklaşık ortogonal perinexal genişliğini ölçmek için çizilir. Yeni algoritma bir bir piksel kalın ikili anahat iki paralel çizgiler alır ve iki zarı arasındaki piksel sayısını saymak için seri görüntü dilations kullanır. Görüntü dilations çok sayıda görüntü işleme uygulamaları yaygın olarak kullanılmış olan, kontur veya kenar algılama7,8, bu algoritma da dahil olmak üzere dilations bir sayım mekanizması olarak kullanır. Merkez o zaman izole bir kılavuz algoritması genişliği9 ve perinexal sonra perinexus resmin çözünürlüğünü eşit uzunluğu boyunca bir çözünürlükte ölçülür. Çözünürlük farkı bu durumda 1 15 başına ölçümdür nm manuel segmentasyon ve 0,34 başına 1 ölçümü için nm yeni algoritması ile kayma örnek sık sık oluş 44-fold bir artış. Ayrıca, bu artan örnek sık sık oluş içinde yaklaşıkth 1/5 el ile bölümleme için gereken süreyi gerçekleştirilir.
Bu algoritma mevcut haliyle geleneksel 0-150 perinexal genişlikte ölçmek için kullanılacak bir gap junction plak5 (GJ) yanı sıra nerede perinexus yaylalar arasında 30 ve 105 nm2 faiz, belirtilen bölge içinde kenarından nm , 3 , 10. yüksek örnekleme frekansı bireysel perinexus el ile bölümleme için karşılaştırmalı ölçümler değişkenliği azaltır ve verimli büyük veri kümeleri için işleme izin analiz süresini önemli ölçüde kısaltır. Ancak, bu programı kardiyak ara diskleri nano TEM resimlere sınırlı değildir. Aynı yaklaşım damar çapı, ventrikül ejeksiyon fraksiyonu veya hatta biyolojik olmayan olayları nehir erozyon veya sel gibi ölçmek için kullanılabilir. Bu algoritma her iki yarı paralel kenar arasındaki mesafe miktarının için uygundur.

<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

Perinexus olarak adlandırdığı bir son zamanlarda açıklanan ekstraselüler nanodomain kaplin, ephaptic hangi cardiomyocytes arasında elektrik iletim için alternatif bir mekanizmadır karıştığı olmuştur. Bu alanı el ile bölümleme tarafından miktarının için geçerli yöntem yavaş ve düşük uzamsal frekansa sahiptir. Biz iki karşıt 2 boyutlu kenarları arasındaki piksel sayısını saymak için seri görüntü dilations ikili bir anahat kullanır bir algoritma geliştirdi. Bu algoritma daha az adam saat gerektirir ve el ile işlem tekrarlanabilirlik koruyarak yüksek uzaysal çözünürlük elle yapılan yöntem daha vardır. Aslında, deneyimli ve acemi Müfettişler bu yeni algoritma ile bir önceki çalışmanın sonuçlarını özetlemek başardık. Algoritma perinexus anahatlarını el ile belirlemeniz gereken insan girişini ve esas olarak önceden varolan bir kılavuz algoritması tarafından ipotekli bir işlem gücü ile sınırlıdır. Ancak, algoritma'nın yüksek üretilen iş özellikleri, yüksek uzaysal çözünürlük ve tekrarlanabilirlik bu çok yönlü ve güçlü ölçü aracı kullanmak için herhangi bir 2-boyutlu (2D arasındaki mesafe ölçümü gerektiren uygulamalar çeşitli genelinde olun ) kenarları.

Watch this Scientific Journal Video about Quantifying Intermembrane Distances with Serial Image Dilations at JoVE.com

Quantifying Intermembrane Distances with Serial Image Dilations

Seri görüntü Dilations ile Intermembrane mesafeler miktarının

Bu algoritma sürekli seri görüntü dilations ve kılavuz kullanarak iki 2-boyutlu kenarları arasındaki mesafeyi ölçmek için amaçtır. Bu algoritma kardiyak yapısal biyoloji, vasküler biyoloji ve İnşaat Mühendisliği gibi alanlarda çeşitli uygulanabilir.

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

Bu yöntem, kardiyak elektrofizyolojik alanda anahtar sorulara cevap yardımcı olabilir, ekstrasellüler uzay ve hücresel iletişim mekanizmalarıyapısı hakkında. Bu tekniğin başlıca avantajları, yüksek iş elde yeteneğine ve geliştirilmiş bir uzamsal örnekleme frekansına sahip olmasıdır. Esasen, ölçümleri eskisinden daha hızlı ve daha yüksek bir güvenle elde edebiliriz.Perinexus tanımlama ve program sorun giderme görsel gösterim olmadan öğrenmek zordur, perinexus nispeten yeni tanımlanmış bir yapı olduğundan, ve sorun giderme MATLAB yabancı araştırmacılar için sezgisel olmayabilir. Gri tonlu görüntüler için, hiçbir pikselin 255'ten büyük bir yoğunluğa sahip olmadığından emin olmak için sayısal bilgi işlem yazılımı kullanın. Daha sonra, görüntü işleme yazılımında eşleştirilmiş görüntümüzün açın ve perinexus'u yakınlaştırın.Perineksiyi doğru bir şekilde tanımlamak çok önemlidir. İlk adım çizgili bir görünüme sahip bir boşluk kavşak plaka, tanımlamaktır. Sonra, düzlemde yaklaşık 200 nanometreye kadar iki zıt membran arıyoruz.Pentylaminer yapısındaki boşluk bağlantı plakasını tanımlayın. Perinexus başlangıcı, hangi iki karşıt hücre zarı ikikatları farklılaşma noktasıdır. Nanometrelerde bir ölçek çubuğu görüntüleyin.Perinexus anahattının başlangıç ve bitiş noktaları perinexus'un başlangıcından itibaren 200 nanometre olacaktır. Ardından, serbest seçim aracını seçin. Tıklayın ve sürükleyin, ya da dikkatle bir hücrenin iç membran boyunca izlemek için bir kalem kullanın, perinexus başına, ve geri ikinci hücrenin iç membran boyunca.Fare düğmesini bırakarak veya kalemi kaldırarak seçili alanı kapatın. Ardından, çizgi genişliğini bir piksele, ön plan rengini de görüntü türü için en yüksek yoğunluk değerine ayarlayın. Gri tonlama görüntüsü için beyaz gibi.Seçimden izlenen bir anahat oluşturun ve elde edilen görüntüyü JPEG veya TIFF gibi analiz yazılımıyla uyumlu bir dosya türü olarak kaydedin. Gerekirse, membran ayırma mesafesi analiz yazılımını açın ve oluşturulacak veri ve şekiller için kaydetme konumlarını değiştirin. Dosyayı kaydedin ve kapatın.Sonra, programı çalıştırın. Mekansal türev gradyan eşiğini merkez çizgisi tanımlaması için uygun şekilde ayarlayın. Birim uzunluk başına ölçek ve pikselleri ayarlayın.Boşluk kavşağının kenarına göre, ilgi alanı için mekansal alt ve üst sınırları ayarlayın. Otomatik veya manuel başlangıç noktası algılamayı seçin. Düzensiz şekilli perineksi için manuel başlangıç noktası tespiti gerekebilir.Daha sonra, özetlenen perinexus ile görüntüyü açın. Perinexus'un etrafına kapalı uç hariç bir kutu çizmek için tıklatın ve sürükleyin. Görüntüyü kırpmak ve orta çizgiyi tanımlamak için izlenen perinexus anahattının içine çift tıklayın.Başlangıç noktası el ile seçilecekse, orijinal görüntünün üzerinde bir artı işareti ve orta çizgi görüntülenir. İşleme devam etmek için perinexus'un dışında istenilen başlangıç noktasına yakın bir nokta seçin. İşlem tamamlandıktan sonra, merkez çizginin perinexus içinde kaldığını ve başlangıç noktasıyla düzgün bir şekilde kesiştiğini onaylayın.Oluşturulan verileri gözden geçirin ve perinexal genişliğini çizin. Orta çizgi düzgün tanımlanmamış ve yalıtılmışsa, uygun bir degrade eşiğini belirlemek için g-mag görüntü dizisini açın. Dizin aracını, merkez satırı ve g-mag dizisini tıklatarak hangi pikseli seçebileceğimizi görmek için kullanırız.Degrade eşiği daha sonra bu piksellerin yoğunluk değerinin hemen üzerinde ayarlanmalıdır. Dizin aracını seçin ve seçilmesi gereken piksellerin dizin değerini görüntülemek için orta satırı n için ve çevresinde tıklatın. Uzamsal türev gradyan eşiğini dizin değerinin hemen üstüne ayarlayın ve işlemi yeniden çalıştırın.Otomatik işlemde başlangıç noktası doğru algılanmadıysa, manuel başlangıç noktası algılamasını kullanarak programı yeniden çalıştırın. Bu işlemde, el ile anahatlar, iki kenar arasındaki piksel sayısını saymak için bir piksel artışlı olarak genişlenir. Her artış, uzamsal bir türev oluşturmak için çalışan bir görüntüye eklenir.Orijinal anahat ve merkez çizgisi büyüklüğü ndeki süreksizliklerdir. Orta çizgiyi yalıttma sonra, genişleme, erozyon ve bir yol bulma algoritması ile rafine edilir. Perinexal genişlik perinexus başından uzaklık bir fonksiyonu olarak sunulan, ya da ilgi bir bölge içinde, ve bu fonksiyonların her ikisinin bir ortalama olarak.Perinexus oryantasyon değiştikçe, genişleme desenine bağlı olarak perinexus genişliğinde aşırı veya küçümsenik gözlemlenmiştir. Trigonometrik düzeltme, perinexus'u yatay olarak yönlendirmek için döndürülen görüntülerle güçlü bir şekilde ilişkili sonuçlar üretti. Algoritma farklı uzamsal çözünürlükler, başvuru birimleri ve görüntü boyutları için doğrulandı.Hem deneyimli hem de deneyimsiz kullanıcılar anahattı, görüntüyü el ile bölümlere ayırdıklarından daha hızlı takip ettiler. Ve otomatik süreç önemli ölçüde daha fazla uzamsal çözünürlüğe sahipti. Deneyimli ve deneyimsiz gözlemciler, önceden atriyal fibrilasyon lu ve prevadi olmayan hastalar arasında perinexal genişlikte önemli farklılıklar tespit edilmiştir.Bu gözlemciler aynı popülasyondaki mutlak boşluk bağlantı genişlikleri arasında anlamlı bir fark olmadığını da doğru bir şekilde tespit edememiş. Perinexal ve gap kavşak genişlikleri önceki raporlarile tutarlıydı. Bu yordamı çalışırken, membran bile küçük sapmalar bu ölçekte önemli hatalar üretebilir gibi, anahat ile zaman ayırın unutmayın.Genellikle, bu yönteme yeni başlayan bireyler, ölçtükleri yapıya aşina olmadıkları veya nokta tanımlama veya merkez satır sapmasını başlatmak için sorunları nasıl gidereceklerini olmadıkları için mücadele ederler. Bu görüntü işleme yönteminin gerçekleştirildiğini görmek çok önemlidir. Perinexus tanımlama ve algoritma sorun giderme olmadan öğrenmek zordur.Ve ölçtüğük dediğimiz şeyi ölçtüğüzden emin olmak istiyoruz. Bu teknik, kardiyak fonksiyon birçok düzeyde daha yüksek çözünürlüklü nicelik keşfetmek için, kalp sağlığı alanında araştırmacılar için önünü açıyor. Nano ölçekte, hücre dışı alanlardan ventriküler verim veya işlev bozukluğunun klinik belirlenmesine kadar.Bu yöntem elektromikroskopi görüntüleri ile gösterilmiş olsa da, kalbin mekanik işlevini daha hassas bir şekilde ölçmek için kardiyak ekokardiyografi gibi diğer görüntüleme tekniklerine de uygulanabilir. Program, ölçek uygun şekilde ayarlanmışsa ve kenarlar neredeyse paralelse, program tanımlanan iki kenar arasındaki boşluğu ölçebildiği için, bu yöntem herhangi bir görüntüleme alanında uygulamalar bulabilir.

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Preparation of Complaint Matrices for Quantifying Cellular Contraction

Hücresel Daralma miktarının Şikayet Matrisler hazırlanması

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

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

Atomik Kuvvet Mikroskobu ile Endotelyal Glycocalyx Mekanik Özelliklerinin nicel

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

Fibroblast aracılı Fibrin Jel Sıkıştırmayı Gözlemleme ve Ölçme

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

Yüksek homojenizasyon ve Seri Konsantrasyon konsantre, Lipid-tabanlı Oksijen Mikro Emülsiyonlar imalatı

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

Hibrid uCT-FMT görüntüleme ve görüntü analizi

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

Manyetik Rezonans Görüntü Rehberlik ile Termosensitif Lipozomlu gelen Sisplatinin Tetikleme Release için özel tasarlanmış Lazer-bazlı ısıtma Aparatı

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

Vasküler kaynaklı mikroakışkan Ağların görüntü kılavuzluğunda, Lazer tabanlı Fabrikasyon

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

Mikroorganizmaların düşük konsantrasyonlarda dijital holografik mikroskobu (DHM) kullanarak miktarının

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

Amip kullanarak bir yansıma tabanlı hızlı bakteriyel virülans tahlil

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

Mezo-ölçek Partikül İmaj Velosimetri çalışmaları nörovasküler Vitro akar

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