החיצוני-גבולות בסיוע פילוח, כימות של עצמות Trabecular על ידי תוסף Imagej
Summary
אנו מציגים זרימת עבודה עבור הממיין וכימות עצמות trabecular לתמונות מימד מבוסס על הגבול החיצוני של העצם באמצעות תוסף ImageJ. גישה זו הוא יותר יעיל, מדויק יותר הגישה הנוכחית יד-עיצוב ידני ומספק שכבה-על quantifications, אשר אינן זמינות תוכנה מסחרית הנוכחי.
Abstract
מיקרו-שחושב טומוגרפיה (מיקרו-CT) משמש באופן שגרתי להעריך כמות העצם trabecular microstructural נכסים חיות קטנות בתנאים אובדן עצם שונה. עם זאת, הגישה סטנדרטיים לניתוח trabecular של מיקרו-CT תמונות הוא פרוסה-מאת-פרוסה חצי אוטומטי יד-יצירת מיתאר, שהוא עבודה אינטנסיבית, מועדת לשגיאות. המתוארים כאן היא שיטה יעילה עבור פילוח אוטומטית של עצמות trabecular על פי הגבולות החיצוניים של העצם, עצמות trabecular יכול להיות מזוהה ואיפה מחולקים באופן אוטומטי עם דיוק עם פחות הטיה מפעיל בעת הצורך פילוח פרמטרים מוגדרים. לעשות פרופיל פרמטרים פילוח משביע רצון, אוסף תמונות של פילוח התוצאות מוצגים, שבו כל השילובים האפשריים של הפרמטרים פילוח הם אחד שהשתנה אחד ברצף, פילוח תוצאות עם פרמטרים הקשורים בקלות באופן חזותי להיבדק. כתכונה בקרת איכות של התוסף, מדומה עצמים רגילים הם לכמת איפה בכמויות מדודות ניתן להשוואה עם ערכים תיאורטי. שכבה על כימות של מאפייני trabecular, עוביים trabecular מדווחים על ידי תוסף כזה, יכול להיות מתועדים חלוקות של מאפיינים כאלה בתוך האזורים שנבחרו בקלות. למרות שכבה-על כימות שומרת מידע נוסף אודות עצמות trabecular מקלה עוד יותר ניתוח סטטיסטי של שינויים מבניים, אמצעים כאלה אינן זמינות מהפלט של תוכנה מסחרית הנוכחי, שבו בודדת כימות ערך עבור כל פרמטר הוא דיווח עבור כל דגימה. לכן, זרימות העבודה המתוארים הם יותר גישות לניתוח עצמות trabecular עם יעילות ודיוק.
Introduction
ניתוח מיקרו-CT של עצמות trabecular הוא הגישה סטנדרטי עבור מעקב אחר שינויים מורפולוגיים של עצמות חיות קטנות תחת עצם שונה הפסד תנאים1,2,3, שבו מספר משתנים הקשורים מבנים של העצמות הן דווח על4. עם זאת, פרמטרים כגון אינם מופצים בצורה שווה, metaphysis של עצמות ארוכות5ודיווח רק ערך מסוכמים או בממוצע הוא עבור כל משתנה מבנית של כל מדגם הנוכחי מכונות מיקרו-CT מסחרי6,7 , על פי ערך בודד לא יכול לייצג באופן מלא את המאפיינים של פרמטר נמדד באזור וניתוח. שכבה על כימות של עצמות trabecular לא רק שומרת מידע נוסף עבור כל משתנה, אלא גם מאפשרת את בניית פרופיל של חלוקות של משתנים כגון באזור וניתוח, להקל על ניתוח סטטיסטי עוקבות של מבנה שינויים תחת תנאים שונים5. לכן, המטרה של שיטה זו הוא לכימות עצמות trabecular של מיקרו-CT סריקות ברמה כל פרוסה, אשר אינה זמינה בחבילה כל ניתוח מיקרו-CT הנמכרים כיום.
ביעילות קטע העצמות trabecular פרוסה-מאת-פרוסה, פילוח אוטומטי שיטות הם רצויים. עם זאת, הטכניקה הסטנדרטי הנוכחי עבור ניתוח מיקרו-CT מבוסס על עיצוב אינטראקטיבי ידנית ואחריו אוטומטי אינטרפולציה כדי להפריד בין עצמות trabecular של התאים בקליפת המוח, אשר עמל רב, מועדת לטעויות, ו משויך למפעיל ניכר הסטייה8,9,10. פילוח אוטומטי שיטות11,12 דווחו, אך שיטות כאלה הם רק אופטימלית באזורים עם הפרדה טובה בין עצמות trabecular ועצמות בקליפת המוח, אבל לא באזורים ללא הפרדות צבע ברור. יתר על כן, פילוח שונים הפרמטרים הנדרשים עבור מדגמים שונים12, זה מייגע לבחור באופן ידני את פילוח משביע רצון פרמטרים החלים על קבוצות של דגימות העצם על-ידי ניסיון שילובים שונים פרמטר12, אף-על-פי התהליך. פילוח הוא אוטומטי כאשר כל הפרמטרים הקשורים מוגדרות. הגבול החיצוני של עצם יש הניגוד הגדול עם רקע סריקה ולהציג הקליפות metaphyseal קורטיקלית של עצמות ארוכות כמה שינויים בבית הנבחרים ניתוח באזור, שיטות פילוח לפי קו המתאר החיצוני-גבולות של עצמות ארוכות יכולה אמינה ומדוייקת להפריד בין העצמות trabecular מן הפגזים קורטיקלית. היתרון של פילוח של השיטה היא כי פילוח מבוסס על ההבדל בין הרקע לבין הגבול החיצוני של העצם, אך לא על ההבדלים בין עצמות trabecular וקורטיקלית6,12, 13, לכן זה בדרך כלל קל למצוא שילוב של פרמטרים פילוח זה משביע רצון עבור קבוצה של עצם דגימות, הקלת ניתוח אמין יותר של שינויים trabecular בין קבוצות שונות.
על כל פרוסה, אזור, היקף ורמת דו מימדי (2D) עובי מדווחים לניתוח דו-מימדית, בעוד אמצעי האחסון, משטח תלת מימדי (3D) עובי דווח בכלי quantifications תלת-ממד. מידע כזה הוא בדרך כלל שלא דווחו על ידי כלי ניתוח התמונה הנוכחית, המציין כי ההליכים שדווחו ניתן ליישם כללי תמונות שבו מידע כזה רצוי.
Protocol
Representative Results
Discussion
מחקר זה מתאר תוסף ImageJ עבור ניתוח עצמות trabecular, אשר הוא אוטומטי, יעיל, ידידותי למשתמש. התוסף יכול לשמש גם כדי לכמת כל אובייקט דו-ממדי או תלת-אמצעים שכבה אחרי שכבה של אזורים, אמצעי אחסון, עוביים. כיום, נמדד ערך בודד עבור כל פרמטר trabecular הוא דיווח עבור כל דגימה על-ידי ניתוח מיקרו-CT רגיל, אשר לא יכול ?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
עבודה זו מומן בחלקו על ידי מענק NFSC 81170806. המחברים רוצה להודות המתקן מיקרו-CT הליבה של בית הספר של רפואת שיניים, אוניברסיטת ווחאן שעזרת לסרוק ולנתח את עצמות הירך חולדה.
Materials
| ImageJ | NIH | imagej | Any version with a java 1.8 run time |
| trabecular analysis plugin | Bomomics | bomomics | free or commercial version |
| Micro CT scanner | Scanco | μ-50 | micro CT from any vendor |
| Computer System | Lenovo | any brand | |
| Windows Operating System | Microsoft | Windows 7 x64 | any 64-bit Windows operating system |
| Office Software | Microsoft | Office 2010 | any speadsheet software that has xy chart function |
References
- Ruegsegger, P., Koller, B., Muller, R. A microtomographic system for the nondestructive evaluation of bone architecture. Calcif Tissue Int. 58 (1), 24-29 (1996).
- Muller, R., Ruegsegger, P. Micro-tomographic imaging for the nondestructive evaluation of trabecular bone architecture. Stud Health Technol Inform. 40, 61-79 (1997).
- Clark, D. P., Badea, C. T. Micro-CT of rodents: state-of-the-art and future perspectives. Phys Med. 30 (6), 619-634 (2014).
- Bart, Z., Wallace, J. Microcomputed Tomography Applications in Bone and Mineral Research. Advances in Computed Tomography. 2, 121-127 (2013).
- Ji, Y., Ke, Y., Gao, S. Intermittent activation of notch signaling promotes bone formation. Am J Transl Res. 9 (6), 2933-2944 (2017).
- Jiang, Y., Zhao, J., White, D. L., Genant, H. K. Micro CT and Micro MR imaging of 3D architecture of animal skeleton. J Musculoskelet Neuronal Interact. 1 (1), 45-51 (2000).
- Laib, A., et al. 3D micro-computed tomography of trabecular and cortical bone architecture with application to a rat model of immobilisation osteoporosis. Med Biol Eng Comput. 38 (3), 326-332 (2000).
- Cole, H. A., Ichikawa, J., Colvin, D. C., O’Rear, L., Schoenecker, J. G. Quantifying intra-osseous growth of osteosarcoma in a murine model with radiographic analysis. J Orthop Res. 29 (12), 1957-1962 (2011).
- Jensen, M. M., Jorgensen, J. T., Binderup, T., Kjaer, A. Tumor volume in subcutaneous mouse xenografts measured by microCT is more accurate and reproducible than determined by 18F-FDG-microPET or external caliper. BMC Med Imaging. 8, 16 (2008).
- Soviero, V. M., Leal, S. C., Silva, R. C., Azevedo, R. B. Validity of MicroCT for in vitro detection of proximal carious lesions in primary molars. J Dent. 40 (1), 35-40 (2012).
- Kohler, T., Stauber, M., Donahue, L. R., Muller, R. Automated compartmental analysis for high-throughput skeletal phenotyping in femora of genetic mouse models. Bone. 41 (4), 659-667 (2007).
- Buie, H. R., Campbell, G. M., Klinck, R. J., MacNeil, J. A., Boyd, S. K. Automatic segmentation of cortical and trabecular compartments based on a dual threshold technique for in vivo micro-CT bone analysis. Bone. 41 (4), 505-515 (2007).
- Dougherty, G. Quantitative CT in the measurement of bone quantity and bone quality for assessing osteoporosis. Med Eng Phys. 18 (7), 557-568 (1996).
- Doube, M., et al. BoneJ: Free and extensible bone image analysis in ImageJ. Bone. 47 (6), 1076-1079 (2010).
- Bouxsein, M. L., et al. Guidelines for assessment of bone microstructure in rodents using micro-computed tomography. J Bone Miner Res. 25 (7), 1468-1486 (2010).
