이 작품은 그랜트 NFSC 81170806에 의해 부분적으로 지원 되었다. 저자는 학교 구강 검사 하 고 분석 하는 쥐 화관을 돕는 무한 대학교의 마이크로-CT 핵심 시설을 감사 하 고 싶습니다.

동물 주제와 관련 된 절차 관리 및 사용 실험실의 동물 (NIH 간행물, 8 판, 2011)에 대 한 가이드에 따라 실시 했다 고 검토 되었고 기관 동물 관리 및 사용 우한 위원회에 의해 승인 대학입니다.
1. 소프트웨어 설치
<ol><li>ImageJ 소프트웨어를 설치 합니다. Https://imagej.nih.gov/ij/에서 64 비트 자바 번들 ImageJ (버전 1.51 p) 소프트웨어의 윈도우 버전을 다운로드. 이후 "ImageJ 디렉토리"로 참조 됩니다 폴더에 다운로드 한 소프트웨어를 추출 합니다. 참고: 배수 분석 플러그인 필요 64 비트 자바 실행 시간 (버전 1.8)와 64 비트 windows 운영 체제를 선호 64 비트 윈도 즈 7 운영 체제.</li>
	<li>배수 분석 플러그인을 설치 합니다. Http://www.bomomics.com에서 배수 분석 플러그인을 요청 하 고 내용을 "ImageJ 디렉토리/플러그인"은 ImageJ의 플러그인 디렉토리에 압축을 풉니다. 참고: 무료 버전, 어디 5 측정 인접 한 조각 보고 지정, 또는 조각의 범위를 지정 하 고 측정 수 있는 상용 버전으로 플러그인을 얻을 수 있습니다.</li>
</ol>2. 배수 분석을 위한 3D 데이터 집합 준비
<ol><li>스캔 마이크로 CT 기계 다음으로 쥐 화관 표준 검색 프로토콜5 고 ImageJ, 예를 들어, tiff 형식으로 가져올 수 있는 형식에 데이터를 저장 합니다. 여러 뼈 샘플은 단일 샘플 튜브에 동시에 검사 되었다, 먼저 ImageJ, 데이터를 가져올 하 고 ImageJ의 이미지 처리 도구를 사용 하 여 다른 샘플을 자르기 하 여 각 개별 뼈를 분리 합니다. 그 후, 나중에 ImageJ로 가져올 수 있는 형식으로 결과 이미지를 저장 합니다. 참고: 분석에 사용 되는 샘플 이미지 파일은 포함 (파일 1 보충).</li>
	<li>
표준 2D 및 3D 개체를 시뮬레이션 합니다.
	<ol>
<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 원 버튼을 클릭 하 고 팝업 창에서 직경으로 200를 입력 한 다음 생성 시뮬레이션된 원과 200 픽셀 (그림 3B)의 직경을 확인 을 클릭 합니다. 생성 된 원형 tiff 형식으로 저장 합니다.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 사각형 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 측면 길이 200를 입력 한 다음 시뮬레이션된 광장 200 픽셀 (그림 3B)의 측면 길이 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 생성 된 광장 tiff 형식에서으로 저장 합니다.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 사각형 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 높이 너비와 100 200을 입력 한 다음 200 픽셀의 너비와 높이가 100 픽셀인 (그림 3 시뮬레이션된 사각형을 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다 B). Tiff 형식에 생성 된 사각형을 저장 합니다. 참고: 원형 (직경: 200 픽셀), 정사각형 (옆 길이: 200 픽셀), 그리고 사각형 (폭: 200 픽셀, 높이: 100 픽셀) 후속 분석을 위해 저장 됩니다.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 큐브 버튼을 클릭 하 고 팝업 창에서 측면 길이 30를 입력 한 다음 가상된 큐브를 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 를 생성 된 큐브를 보고 tiff 형식 (그림 3C)에 저장.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 투자 골 단추를 클릭 하 고 길이, 폭,으로 40 그리고 팝업 창에서 높이 30 80를 입력 한 다음 모의 투자 골 생성을 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 을 생성 된 투자 골을 보려면 tiff 형식 (그림 3C)에 저장.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴 영역 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 직경으로 30을 입력 한 다음 시뮬레이션된 영역을 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 을 생성 된 영역을 보려면 tiff 형식 (그림 3C)에 저장.</li>
		<li>ImageJ 소프트웨어를 엽니다. 플러그인에서 | BoMomics | 개체를 시뮬레이션 메뉴, 실린더 단추를 클릭 하 고 팝업 창에서 높이 지름과 100으로 30을 입력 한 다음 시뮬레이션된 실린더를 생성 하기 위해 확인 을 클릭 합니다. 마지막으로, 플러그인을 클릭 | 3 차원 | 볼륨 뷰어 를 생성 된 실린더를 보고 tiff 형식 (그림 3C)에 저장. 참고: 영역 (직경: 30 픽셀), 큐브 (옆 길이: 30 픽셀)는 투자 골 (길이: 80 픽셀, 너비: 40 픽셀, 높이: 30 픽셀), 및 실린더 (직경: 30 픽셀, 높이: 100 픽셀) 후속 분석을 위해 저장 됩니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 프로 파일링 분석 매개 변수
<ol><li>ImageJ 소프트웨어를 오픈 하 고 열거나 가져올 스캔 한 이미지를.</li>
	<li>이미지를 한 조각, 선택 아래 스크롤 막대를 슬라이드 클릭 | 조정 | 임계값 버튼. 팝업 임계값 창에서 뼈 잘는 배경에서 분리 되도록 수동 검사 하 여 최소 및 최대 임계값을 조정 하 고 외피 뼈 임계값 값으로 최소 임계값 값을 기록 합니다. 참고: 다른 마이크로 CT 제조업체 이미지에 x 선 감쇠 계수를 저장 하기 위한 다른 크기 조정 요소를 사용, 실제 임계값 결정 되어야 한다 실험적으로 수동 검사 또는 특정 제조업체의 다음 권장 사항입니다. 우리의 연습에 6000-7000을 마이크로 CT 기계에 의해 생산 ISQ 파일에 대 한 최소 임계값 설정 안정적으로 분리할 수 뼈 스캔 배경에서.</li>
	<li>플러그인을 클릭 | BoMomics | Trab Param 프로 파일링 버튼. 팝업 창에서 분할 인덱스 대표 조각의 위치를 설정 하 고 대뇌 피 질의 뼈 ("Cort 뼈"), 범위 ("범위"), 및 세그먼트 매개 변수를 프로 파일링에 대 한 대뇌 피 질의 임계값의 세트 계산에 대 한 ("단계") 값을 설정 어디 대뇌 피 질의 뼈 임계값 값 단계 3.2 (그림 1)에 의해 취득 된다. 기본 범위와 단계 값 2000 및 400의 대부분의 마이크로-CT 이미지입니다. 예를 들어 데이터 집합에 대 한 5 조각 인덱스 를 설정 하 고 다른 설정에 대 한 기본 값을 유지. 참고: "Cort 뼈"는 외피 뼈에 대 한 임계값 및 최저 임계값 값은 Cort 값 단계 값의 증가와 높은 임계값 값을 낮은 임계값 값에서 매개 변수 프로 파일링 변경에 사용 하는 임계값 뼈-범위, 그리고 높은 임계값 Cort 뼈 + 범위 이다. Cort 뼈, 범위, 및 단계에 대 한 설정된 값은 6000, 1000, 500, 각각, 그리고 외피 뼈에 대 한 낮은 임계값 값은 6000-1, 000 = 5, 000, 높은 임계값 값은 6, 000 + 1, 000, 000 = 7에 사용 되는 임계값 분석 있다면 5000, 5500, 6000, 6500, 그리고 7000입니다.</li>
	<li>소음 직경 (이 하 "소음 경") 설정, ("단계") 단계와 분석, 그리고 구멍 직경 ("구멍 직경"), 단계 (""), 및 구멍 값 집합이 계산 범위 ("범위") 값에서 소음 값 집합을 지정 하는 ("범위") 값. 일반적으로 기본 설정은 대부분의 마이크로-CT 뼈 샘플, 잡음, 단계, 및 범위는 5, 5, 2, 각각, 및 구멍 직경, 단계, 그리고 범위는 15, 5, 2, 각각에 대 한 작동 합니다. 예를 들어 데이터 집합에 대 한 기본 설정을 유지 합니다. 참고: "소음 경" 노이즈 억제 필터에 대 한 직경 이며 "구멍 직경" 외피 뼈 내의 구멍 지름입니다. 잡음과 구멍 값 매개 변수 프로 파일링에 사용 되는 지정 된 소음/구멍, 범위, 및 단계 값을 사용 하 여 대뇌 피 질의 임계값 값 위에서 설명한로 유사 하 게 계산할 수 있습니다. 이미지를 취득 하는 경우 매개 변수를 검색에 있는 변이 때문 소음과 구멍 매개 변수 결정 되어야 합니다 경험적으로 이미지 품질에 따라 아무 일반적인 범위의 소음 및 구멍 매개 변수는 모든 검사에 대 한 좋은. 임계값, 잡음, 또는 구멍에 대 한 최소값 보다 크거나 0, 하며 계산 된 가장 낮은 값이 제공 된 매개 변수를 사용 하 여 음수 최저 값 0으로 설정 됩니다.</li>
	<li>매개 변수 프로 파일링을 수행 하려면 확인 클릭 합니다. 시각적으로 세분화 결과 매개 변수 프로 파일링 결과 창에서 확인 하 고 조각 레이어를 선택 하 골 외부 경계 꽤 정확 하 게 설명 하는 (그림 1B). 그 후, 선택한 조각 레이어 (표 1)에 해당 하는 매개 변수 프로 파일링 결과 테이블에서 항목에서 프로 파일링 매개 변수를 검색 합니다.</li>
</ol>4. 배수 분석
<ol><li>
배수 뼈의 세분화
	<ol>
<li>ImageJ 소프트웨어를 열고 열거나 가져올 스캔 한 이미지를.</li>
		<li>플러그인을 클릭 | BoMomics | Trab 세분화 버튼, 그리고 적절 한 분석 파라미터를 입력. "시작", "개요 경계", "Trab 설정. 뼈"," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 및" 대뇌 피 질의 두께 경 "5 7200, 7000, 6, 12, 25, 각각. 참고: "시작" 및 "끝" 배수 뼈의 세분화에 대 한 선택 된 분할 영역 범위 지정, "개요 경계" 해당 프로 파일링된 "Cort 뼈" 매개 변수 "소음 감소 경" "소음 경" 하 하 매개 변수, 그리고 "구멍 직경" 매개 변수를 "구멍 채우는 직경". "대뇌 피 질의 두께 경" 외부 외피 뼈를 제외 하는 데 지정 된 두께가입니다. "Trab입니다. 뼈 "배수 뼈 (그림 2) 추출에 대 한 임계값, 어디에 설명 된 대로 프로 파일링 분석 매개 변수 명령을 사용 하 여 설정을 결정 단계에서 3.5.</li>
		<li>배수 세분화를 수행 하려면 확인 클릭 합니다. 시각적으로 Trab 세분화 결과 창 (그림 2B)에서 세분화 결과 확인 합니다. 다른 소프트웨어에 의해 더 분석 될 수 있습니다 (그림 2B), tiff 형식에서 세그먼트 배수 뼈 창에 표시 된 추출 된 배수 뼈를 저장 합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
배수 뼈의 분석입니다.
	<ol>
<li>ImageJ 소프트웨어를 열고 열거나 가져올 스캔 한 이미지를.</li>
		<li>플러그인을 클릭 | BoMomics | Trab 분석 버튼 하 고 적절 한 분석 등의 매개 변수, "시작", "개요 경계", "Trab 입력. 뼈"," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 및" 대뇌 피 질의 두께 경 "으로그림 3(A), 위에서 설명한 3.5에 설명 된 단계로 프로 파일링 분석 매개 변수 명령을 사용 하는 설정이 결정 됩니다. "시작", "개요 경계", "Trab 설정. 뼈"," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 및" 대뇌 피 질의 두께 경 "5 7200, 7000, 6, 12, 25, 각각. 참고: 플러그인의 무료 버전 지정된 "시작" 슬라이스 인덱스부터 시작 하는 5 인접 분할 영역 선택 측정을 위해, 상용 버전에 조각의 임의의 번호를 지정할 수 있습니다 사용자가.</li>
		<li>어디 배수 뼈 볼륨 (BV), 선택한 영역 및 두께의 총 볼륨 (TV) 측정 중 2 차원적으로 측정 매개 변수에 대 한 결과 보고 섹션에 하나 이상의 선택 (2D) 이나 3 차원으로 (3D) 3 확인란, 즉 "BV TV만", "2D", 및 "3D"를 통해 선택할 수 있습니다. 확인란을 선택 합니다 (그림 3, 표 2) 배수 분석을 수행 하려면 "확인"을 클릭 "2D"와 "3D". 참고: "BV TV 전용" 선택, "2D"와 "3D"의 선택 상태에 BV, TV, 고 강도의 원시 측정, 보고 하 고 세그먼트 배수 뼈 추출 하 고 저장 하 고 다른 추가 분석 수 있는 새 창에 표시 됩니다. 소프트웨어입니다. "2D" 옵션을 선택 하면 BV, TV, 강도, 및 플레이트 모델을 사용 하 여 각 조각 수준에서 2 차원적으로 측정 한 두께의 원시 측정 보고 됩니다. "3D"를 선택 하는 경우 각 복에 대 한 3 차원 두께 직접 없이 모델, BV, 다음 원시 측정 계산 됩니다 TV, 강도, 그리고 각 조각 수준에서 샘플링 하는 3 차원 두께 보고 됩니다. 없음 확인란을 선택 하는 경우 배수 뼈 위의 매개 변수 집합을 사용 하 여 세그먼트는 그러나, 아무 측정 보고 됩니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. 측정 시뮬레이션된 개체
<ol><li>ImageJ 소프트웨어 열고 시뮬레이션된 이미지를 엽니다. 여기, 예를 들어 30 픽셀의 직경을 가진 시뮬레이션된 영역을 엽니다.</li>
	<li>플러그인을 선택 | BoMomics | Trab 분석 버튼 하 고 이전에 설명 된 대로 적절 한 분석 매개 변수 입력. "시작", "끝", "개요 경계", "Trab에 대 한 기본 값을 유지. 뼈"설정" 소음 감소 경 "," 소음 감소 경 "," 구멍 채우는 직경 ", 그리고" 대뇌 피 질의 두께 경 "0 (그림 3). 참고: 모의 개체에 대 한 의도 하지 않은 신호 소음, 이며 아무 해당 대뇌 피 질의 껍질 있을 수 있습니다. 이러한 값에 대 한 매개 변수를 적절 하 게 설정 해야 따라서 (기본 설정 0은). 3D quantifications에 대 한 30 조각 전과 후 지정 된 "시작" 슬라이스 "시작"과 "끝"에 의해 지정 된 범위에서 유일한 조각 플러그인의 상용 버전에 의해 분석 하는 동안, 플러그인의 무료 버전을 사용 하 여 처리 됩니다.</li>
	<li>결과 보고 섹션에서 "2D"와 "3D" 매개 변수 측정을 선택 하 고 분석을 수행할 배수 시뮬레이션된 개체 (표 3)에 대 한 확인 을 클릭 합니다.</li>
</ol>6. 배수 측정 및 데이터 프레 젠 테이 션의 교정: 선택한 분석 지역에서 배수 조치의 배포판 프로필
<ol><li>마이크로-CT 공급 업체의 지침에 따라 스캔 한 데이터 집합에서 보정 정보를 얻을. 참고: 원시 조치만 BV, TV, 강도와 두께의 플러그인에 의해 보고 됩니다. 조치를 다른 소프트웨어에 의해 생성 된 보고서를 비교, 교정 결과 원한다.</li>
	<li>Microsoft Excel을 열고 하 고 보고 된 결과 테이블을 엽니다. 뼈 볼륨 (BV) 보정 계산에서 볼륨 (TV), 뼈 미네랄 콘텐츠 (BMC), 뼈 볼륨 분수 (BV/TV), 그리고 뼈 미네랄 밀도 (BMD)를 새로운 총 열 다음 식에 따라 보고 된 원시 BV, TV, 고 강도 값을 사용 하 여 excel.</li>
	<li>참고: 스캔된 마이크로-CT 이미지 또는 메타 파일에서 Scanco ISQ 파일 같은 해상도 (해상도, µ m), 회색 스케일링 (배율 조정), 밀도 단위 (mg 하/c m3), 밀도 기울기 (경사)과 밀도 인터셉트 (intercept)을 추출 수 있습니다 스캔. 따라서, 보정 된 측정은 다음과 같이 계산 됩니다. BV, TV와 강도 원시 조치, BVc 와 TVc 는 보정된 값, 해상도, 배율 조정, 기울기, 절편은 마이크로-CT의 교정 파일에서 이미지. BVc = BV × 해상도3 [μ m3] TVc = TV × 해상도3 [μ m3] BV / TV BV ÷ TV = BMC = (강도 ÷ × 슬로프-BV × 절편 스케일링) × 해상도3 × 10-12 [mg HA] BMD-BMC ÷ TVc × 1012 [mg 하 / cm3]</li>
	<li>Microsoft Excel 소프트웨어 (그림 4)를 사용 하 여 슬라이스 레이어 (X)에 대 한 보정된 조치 (Y)에 대 한 XY (분산형) 음모를 만듭니다.</li>
</ol>

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

개체 두께 측정의 기본 알고리즘에 대 한 특허를 제기 했다. 저자와 공동 다른 등록 bomomics.com 웹사이트 호스팅 무료 버전 플러그인, 컨설팅 및 측정 이미지 분석의 서비스 요청 시 제공 됩니다.

이 연구 분석은 자동, 효율적, 배수 뼈와 사용자 친화적인 ImageJ 플러그인을 설명 합니다. 플러그인은 또한 계량 분야, 볼륨 및 두께의 레이어, 레이어 측정에 대 한 모든 2D 또는 3D 개체를 사용할 수 있습니다. 현재, 각 배수 매개 변수에 대 한 단일 측정된 값만 완전히 선택한 분석 영역에서 측정 된 엔터티의 특성을 나타낼 수 없습니다 표준 마이크로 CT 분석 하 여 각 샘플에 대 한 보고 됩니다. 설명된 플러그인 레이어, 레이어 양의 측정된 매개 변수는 선택한 분석 지역에, 그리고 따라서 더 고급 민감한 통계의 유통 정보를 완전히 유지 각 샘플에 대 한 각 매개 변수를 보고 접근은 이러한 데이터를 분석 하는 데 적용 됩니다.
표준, 자동 손 떨림을 세분화 방법, 다른 손으로 컨투어링 조각 사이 상당한 변이 연산자 바이어스8,,910, 더 많은 유니폼을 보증 관찰 했다 그리고 자동 배수 세분화 방법입니다. 대비 검색 배경 및 뼈 바깥 경계 사이의 최대한으로, 외부-경계 지원된 배수 세분화 어디 뼈의 바깥 경계 검출 될 수 있다 자동으로 적절 한 정확도로 플러그인에 의해 수행 됩니다. 임계값, 잡음, 및 구멍 설정이 제공 됩니다. 세분화 매개 변수 결정을 촉진 하기 위하여 다양 한 매개 변수 조합을 하나 하나 분석 지역에서 대표적인 슬라이스를 사용 하 여 프로 파일링 하 고 만족 스러운 세분화 결과 시각적으로 확인 됩니다. 그 후, 배수 뼈 프로 파일 매개 변수 분석 된다. 같은 이미지에 대 한 재현성 결과 보고 때 적절 한 분할 매개 변수를 설정 하 고 플러그인 쥐 말 초 화관으로 다른 뼈 근육 강화 요원5치료에서 배수 뼈 분석에 성공적으로 적용 되었습니다, 없이 연산자 바이어스입니다.
플러그인은 현재 한 번에 하나의 예제를 처리할만 수 있습니다. 여러 샘플 이미지에 있는 모든 샘플 차별 없이 단일 개체로 정량은. 따라서 전처리는 경우 여러 샘플 단일 샘플 튜브에서 동시에 검색 됩니다. 부 량 출력은 픽셀 수 또는 적절 한 교정 정보를 사용 하 여 수동으로 보정 한다 회색 값의 원시 측정.
이 프로토콜의 가장 중요 한 단계는 배수 분석을 위해 적절 한 매개 변수를 선택 하 고. 일반적으로, 그룹 뼈 샘플의 결과 비교할 수 있도록 동일한 분할 매개 변수를 사용 하 여 분석 된다. 이러한 경우에는 모든 샘플에 대 한 세분화 결과 검사 시각적으로 잠재적인 오류에 대 한 분석을 실시 하는 추가 하기 전에 되도록 배려를가지고 한다.
이 기술의 주요 한계는 노이즈 감소 설정 윤곽 뼈의 바깥 경계에 대해서만 하지만 추출 된 배수 뼈에 외피 뼈에 적용 됩니다. 다양 한 필터링 전략으로 다른 조건 하에서 배수 분석에 대 한 최적의 보고15 왔다, 아니 하나의 필터는 모든 이미지 샘플에 대 한 좋은. 따라서, 배수 뼈의 정량화 하기 전에 아무 내장 여과 단계가입니다. 소프트웨어 내장 이미지 filtrations 통해 출력과 호환 되도록 추출된 배수 뼈 처리 마찬가지로 첫 번째 다양 한 이미징 도구를 사용 하 고 ImageJ로 고 수 이후에 플러그인에 의해 계량. 또한, 다른 이미지 포맷 다른 마이크로 CT 공급 업체에 의해 생성 되 고 그들의 대부분을 가져오거나 ImageJ 직접 열 수 없습니다, 그리고 따라서 추가 분석을 위해 ImageJ로 다양 한 이미지 포맷을 가져오기 모듈은 원했다. 또 다른 한계는 선택 범위의 끝 근처 조각에 3D 두께 선택 범위를, 따라서, 모든 사용 가능한 3D 정량화 패키지에 대 한 사실 이기도 한 조각의 큰 범위는 개체의 일부는 경우 정확 하지 않은 계량 해야 선택한 조각의 중간 부분만 추가 분석을 위해 사용 해야 합니다. 이러한 접근 방식은 때 측정된 수량 보고 레이어, 레이어 같이 측정 하지만,이 플러그인에는 단일 값만은 선택 범위에서 정량된 각 매개 변수에 대 한 보고에 사용할 수 있습니다.

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

<table><tbody><tr><td>ImageJ</td><td>NIH</td><td>imagej</td><td>Any version with a java 1.8 run time</td></tr><tr><td>trabecular analysis plugin</td><td>Bomomics</td><td>bomomics</td><td>free or commercial version</td></tr><tr><td>Micro CT scanner</td><td>Scanco</td><td>&amp;mu;-50</td><td>micro CT from any vendor</td></tr><tr><td>Computer System</td><td>Lenovo</td><td></td><td>any brand</td></tr><tr><td>Windows Operating System</td><td>Microsoft</td><td>Windows 7 x64</td><td>any 64-bit Windows operating system&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Office Software</td><td>Microsoft</td><td>Office 2010</td><td>any speadsheet software that has xy chart function</td></tr></tbody></table>

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

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

배수 분석 플러그인은 자동으로 세그먼트 하 고 정확도 가진 배수 뼈를 계량 설계 되었습니다. 처음에, 뼈 바깥 경계를 탐지 하 고 delineated 뒤 구멍 채우기 작업 뼈 바깥쪽 대뇌 피 질의 껍질 내에서 어떤 구멍 든 지 가득 차 있습니다. 다음 외부 외피 뼈를 제외 하 고 세그먼트 배수 뼈를 침식 연산이 수행 됩니다. 마지막으로, 세그먼트 지역에서 배수 뼈의 조치는 정량.
마이크로-CT 이미지는 본질적으로 시끄러운 세그먼트 종종 임의의 미리 정의 된 매개 변수를 사용 하 여 뼈의 외부 경계를 정확 하 게 식별 하지. 그것은 만족 스러운 분할 매개 변수를 선택 하기 위한 매개 변수 조합의 많은 시도를 지루하고 노동 집약입니다. 또한 뼈의 그룹에 대 한 매개 변수의 공통 집합 선택 용이 하 게 만족 스러운 매개 변수 조합을 선택에 도움을 자동으로 설정된 범위에서 하나에 의해 매개 변수를 변경에 대 한 플러그인을 프로 파일링 하는 매개 변수는 제공 하는 따라서, 샘플입니다. 그림 1 A 좋은 분할 매개 변수를 프로 파일링에 사용 하는 설정을 보여 줍니다. 하면 외피 뼈 임계값 (Cort 뼈), 수 임계값의 범위에 대 한 매개 변수 프로 파일링 (범위), 그리고 각 단계에서 (단계) 임계값에 대 한 증가 금액 지정, 프로 파일을 작성 하는 임계값의 시리즈 생성 됩니다. 그 후, 일련의 잡음과 구멍 값 마찬가지로 해당 매개 변수를 설정 하 여 생성 됩니다. 마지막으로, 배수 뼈는 모든 가능한 매개 변수 조합에 대 한 한 번에 하나의 매개 변수를 변경 하 여 세그먼트는. 그림 1 B 는 서로 다른 매개 변수 조합에 대 한 대표적인 세분화 결과 보여줍니다. 물론, 일부 매개 변수 조합을 뼈의 외부 경계 묘사에서 다른 사람 보다 더 있으며 하나 이상의 매개 변수 조합 만족 세분화 결과 보여줍니다. 시각적으로 확인 후 세분화 결과, 만족 스러운 세그먼트에 대 한 매개 변수 값은 프로 파일링 결과 표 (표 1)에서 검색할 수 있습니다.
배수 뼈의 측정 척도를 배수 세분화 및 분석 수행 됩니다. 그림 2 A 조각으로 슬라이스 배수 세분화, 어디 선택한 지역에서 배수 뼈는 세그먼트 (그림 2B) 추출, 및 제공된 된 매개 변수를 사용 하 여 분할 결과 확인할 수 있습니다에 대 한 설정 대화 상자를 표시 시각적으로. 그 후, 배수 뼈 만족 매개 변수 (그림 3A)으로 분석 된다. 보고 옵션, 뼈 볼륨 (BV)의 원시 quantifications의 선택 상태에 따라 총 볼륨 (TV), 회색 값 (강도)의 합과 두께 측정 중 2 차원 또는 3 차원 (표 2) 보고 됩니다. 마지막으로, 교정 정보 스캔된 마이크로 CT 데이터 집합에서 추출 됩니다 BV, TV, BMC, BV/TV, 측정값을 보정 하 고 골밀도 선택한 분석 지역 레이어-의해-계층에는 계층에 대 한 그들의 배포판을 프로 파일링 하 여 다음 계산 위치 (그림 4)입니다.
플러그인의 품질 제어 기능으로 가상된 개체의 정량화는 지원 됩니다. 알려진 크기 시뮬레이션된 표준 개체는 이론적인 값 또는 마이크로 CT 기계 또는 BoneJ14무료 오픈 소스 플러그인을 함께 제공 하는 상용 소프트웨어와 같은 다른 소프트웨어에서 측정값 비교에 대 한 플러그인으로 정량 대 한 뼈 이미지 분석. 모의 개체를 분석 하기 위한 시뮬레이션된 이미지는 어떤 잡음 없이 높은 품질의 이미지를 간주 소음 설정은 0으로 설정 됩니다. 다양 한 두께와 개체 시뮬레이션 했다 하 고 결과 (그림 3, 표 3) 표시 됩니다. 원, 사각형 및 사각형 같은 시뮬레이션 표준 2D 개체 (TV 또는 BV) 영역 값 및 두께 보고 됩니다 (표 3). 그러나 3D 개체에 대 한 큐브, 분야, 및 겹쳐집니다 정확한 두께 측정 보고는,, 실린더 두께 정확 하지 않은 실린더의 양쪽 끝, 근처 복에 대 한 실린더의 중간 조각에 복 두께 정확 하 게 예측 했다. 이 기본 두께 측정 알고리즘, 어떤 점에서 각 개체에 대 한 복의 두께 큰 구면의 지름 또는이 복을 포함 하 고 완전히 안쪽은 큰 입방체의 측면 길이 의해 결정 됩니다의 기능에 개체입니다. 따라서, 개체의 두께 다른 분야의 만들고 큐브 실린더만 중간 슬라이스의 반경-거리 양쪽에에서 정확 하 게 측정할 수 있다 하는 동안 정확 하 게 측정 될 수 있다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57178/57178fig1.jpg"> 그림 1 : 매개 변수 프로 파일링 분석의 대표적인 결과. (A) 매개 변수 설정 페이지. (B) 대표 결과 분석 프로 파일링 하는 매개 변수입니다. 일부 매개 변수 조합을 뼈의 외부 경계를 검색에 대 한 다른 사람 보다 더 있습니다. <a href="//cloudflare-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/57178/57178fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57178/57178fig2.jpg"> 그림 2 : 배수 세분화 분석의 대표적인 결과. (A) 매개 변수 설정 페이지. (B) 다른 계층에서 배수 뼈의 대표적인 세분화 결과. <a href="//cloudflare-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/57178/57178fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57178/57178fig3.jpg"> 그림 3 : 배수 분석. (A) 매개 변수 설정 페이지. (B) 시뮬레이션된 2D 객체의 대표적인 결과. (C) 3D 볼륨 뷰어에서 시각 시뮬레이션 된 3D 객체의 대표적인 결과. <a href="//cloudflare-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/57178/57178fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57178/57178fig4.jpg"> 그림 4 : 선택한 분석 지역 배수 뼈의 배포판. 수평 축 분석 지역에서 시작 조각 레이어에 상대 거리를 나타냅니다. Y 축에서 값 보정된 배수 대책 분석 영역에 있습니다. <a href="//cloudflare-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/57178/57178fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<table fo:keep-together.within-page="1"><tbody>
<tr>
<td>슬라이스</td>
			<td>개요 경계</td>
			<td>소음 감소 경</td>
			<td>구멍 채우기 경</td>
		</tr>
<tr>
<td>4</td>
			<td>5200</td>
			<td>0</td>
			<td>10</td>
		</tr>
<tr>
<td>147</td>
			<td>5200</td>
			<td>2</td>
			<td>20</td>
		</tr>
<tr>
<td>361</td>
			<td>7200</td>
			<td>6</td>
			<td>16</td>
		</tr>
<tr>
<td>539</td>
			<td>8000</td>
			<td>10</td>
			<td>20</td>
		</tr>
</tbody></table>표 1: 매개 변수 프로 파일링 분석의 대표적인 결과.
<img alt="Table 2" src="/files/ftp_upload/57178/57178table2.jpg"> 표 2: 배수 분석의 대표적인 결과입니다.
<table fo:keep-together.within-page="1"><tbody>
<tr>
<td>개체</td>
			<td>차원</td>
			<td>볼륨b</td>
			<td>표면c</td>
			<td>두께</td>
		</tr>
<tr>
<td>광장</td>
			<td>200 X 200</td>
			<td>40000</td>
			<td>796</td>
			<td>200</td>
		</tr>
<tr>
<td>사각형</td>
			<td>200 X 100</td>
			<td>20000</td>
			<td>596</td>
			<td>100</td>
		</tr>
<tr>
<td>동그라미</td>
			<td>디 아: 200</td>
			<td>31428</td>
			<td>796</td>
			<td>200</td>
		</tr>
<tr>
<td>큐브</td>
			<td>30 X 30 X 30</td>
			<td>27000</td>
			<td>5048</td>
			<td>30</td>
		</tr>
<tr>
<td>투자 골</td>
			<td>80 X 40 X 30</td>
			<td>96000</td>
			<td>13008</td>
			<td>30</td>
		</tr>
<tr>
<td>영역</td>
			<td>디 아: 30</td>
			<td>14328</td>
			<td>3944</td>
			<td>30</td>
		</tr>
<tr>
<td>실린더d
</td>
			<td>Dia:30; H: 100</td>
			<td>71600</td>
			<td>12800</td>
			<td>27.84</td>
		</tr>
<tr>
<td>실린더e
</td>
			<td>Dia:30; H: 100</td>
			<td>51552</td>
			<td>9552</td>
			<td>30</td>
		</tr>
<tr>
<td colspan="5">a: 결과 원시 복에 있습니다. 직경: 직경; H: 높이입니다.</td>
		</tr>
<tr>
<td colspan="5">b: 볼륨 (3D) 또는 지역 (2D).</td>
		</tr>
<tr>
<td colspan="5">c: 표면 (3 차원) 또는 경계 (2D).</td>
		</tr>
<tr>
<td colspan="5">d: 슬라이스로 100 조각 1에서에서 Measurs 분석에 사용 됩니다.</td>
		</tr>
<tr>
<td colspan="5">e: 슬라이스로 85 슬라이스 15에서에서 Measurs 분석에 사용 됩니다.</td>
		</tr>
</tbody></table>표 3: 모의 개체에 대 한 결과 정량화입니다.
<img alt="Supplementary File 1" src="/files/ftp_upload/57178/57178supfig1.jpg"> 보조 파일 1입니다. 뼈 샘플. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/57178/SampleBone.tif.crdownload" target="_blank">이 파일을 다운로드 하려면 여기를 클릭 하십시오.</a>

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

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

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

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

outer-boundary-assisted-segmentation-quantification-trabecular-bones

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Bioengineering

9.2K 조회수.  Wuhan University. 우리는 세그먼트와 배수 뼈 ImageJ 플러그인을 사용 하 여 뼈의 바깥 경계에 따라 2D 및 3D 이미지에 대 한 측정에 대 한 워크플로 제시. 이 방법은 보다 효율적이 고 정확한 현재 수동 손 윤곽을 그리는 접근 보다 이며 레이어, 레이어 quantifications, 현재 상용 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다 제공 합니다.

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Automated Quantification of Hematopoietic Cell &#8211; Stromal Cell Interactions in Histological Images of Undecalcified Bone

Confocal microscopy is the method of choice for the analysis of localization of multiple cell types within complex tissues such as the bone marrow. However, the analysis and quantification of cellular localization is difficult, as in many cases it relies on manual counting, thus bearing the risk of introducing a rater-dependent bias and reducing interrater reliability. Moreover, it is often difficult to judge whether the co-localization between two cells results from random positioning, especially when cell types differ strongly in the frequency of their occurrence. Here, a method for unbiased quantification of cellular co-localization in the bone marrow is introduced. The protocol describes the sample preparation used to obtain histological sections of whole murine long bones including the bone marrow, as well as the staining protocol and the acquisition of high-resolution images. An analysis workflow spanning from the recognition of hematopoietic and non-hematopoietic cell types in 2-dimensional (2D) bone marrow images to the quantification of the direct contacts between those cells is presented. This also includes a neighborhood analysis, to obtain information about the cellular microenvironment surrounding a certain cell type. In order to evaluate whether co-localization of two cell types is the mere result of random cell positioning or reflects preferential associations between the cells, a simulation tool which is suitable for testing this hypothesis in the case of hematopoietic as well as stromal cells, is used. This approach is not limited to the bone marrow, and can be extended to other tissues to permit reproducible, quantitative analysis of histological data.

A strategy to quantitatively analyze histological data in the bone marrow is presented. Confocal microscopy of fluorescently labeled cells in tissue sections results in 2-dimensional images, which are automatically analyzed. Co-localization analyses of different cell types are compared to data from simulated images, giving quantitative information about cellular interactions.

조혈 세포의 자동화 된 정량화 - Undecalcified 뼈의 조직 학적 이미지에서 기질 세포 상호 작용

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연구

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Analysis of Tubular Membrane Networks in Cardiac Myocytes from Atria and Ventricles

In cardiac myocytes a complex network of membrane tubules - the transverse-axial tubule system (TATS) - controls deep intracellular signaling functions. While the outer surface membrane and associated TATS membrane components appear to be continuous, there are substantial differences in lipid and protein content. In ventricular myocytes (VMs), certain TATS components are highly abundant contributing to rectilinear tubule networks and regular branching 3D architectures. It is thought that peripheral TATS components propagate action potentials from the cell surface to thousands of remote intracellular sarcoendoplasmic reticulum (SER) membrane contact domains, thereby activating intracellular Ca2+ release units (CRUs). In contrast to VMs, the organization and functional role of TATS membranes in atrial myocytes (AMs) is significantly different and much less understood. Taken together, quantitative structural characterization of TATS membrane networks in healthy and diseased myocytes is an essential prerequisite towards better understanding of functional plasticity and pathophysiological reorganization. Here, we present a strategic combination of protocols for direct quantitative analysis of TATS membrane networks in living VMs and AMs. For this, we accompany primary cell isolations of mouse VMs and/or AMs with critical quality control steps and direct membrane staining protocols for fluorescence imaging of TATS membranes. Using an optimized workflow for confocal or superresolution TATS image processing, binarized and skeletonized data are generated for quantitative analysis of the TATS network and its components. Unlike previously published indirect regional aggregate image analysis strategies, our protocols enable direct characterization of specific components and derive complex physiological properties of TATS membrane networks in living myocytes with high throughput and open access software tools. In summary, the combined protocol strategy can be readily applied for quantitative TATS network studies during physiological myocyte adaptation or disease changes, comparison of different cardiac or skeletal muscle cell types, phenotyping of transgenic models, and pharmacological or therapeutic interventions.

In cardiac myocytes, tubular membrane structures form intracellular networks. We describe optimized protocols for i) isolation of myocytes from mouse heart including quality control, ii) live cell staining for state-of-the-art fluorescence microscopy, and iii) direct image analysis to quantify the component complexity and the plasticity of intracellular membrane networks.

심방과 심실에서 심장 근육 세포에 관형 막 네트워크 분석

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A Label-Free Segmentation Approach for Intravital Imaging of Mammary Tumor Microenvironment

The ability to visualize complex and dynamic physiological interactions between numerous cell types and the extracellular matrix (ECM) within a live tumor microenvironment is an important step toward understanding mechanisms that regulate tumor progression. While this can be accomplished through current intravital imaging techniques, it remains challenging due to the heterogeneous nature of tissues and the need for spatial context within the experimental observation. To this end, we have developed an intravital imaging workflow that pairs collagen second harmonic generation imaging, endogenous fluorescence from the metabolic co-factor NAD(P)H, and fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM) as a means to non-invasively compartmentalize the tumor microenvironment into basic domains of the tumor nest, the surrounding stroma or ECM, and the vasculature. This non-invasive protocol details the step-by-step process ranging from the acquisition of time-lapse images of mammary tumor models to post-processing analysis and image segmentation. The primary advantage of this workflow is that it exploits metabolic signatures to contextualize the dynamically changing live tumor microenvironment without the use of exogenous fluorescent labels, making it advantageous for human patient-derived xenograft (PDX) models and future clinical use where extrinsic fluorophores are not readily applicable.

The intravital imaging method described here utilizes collagen second harmonic generation and endogenous fluorescence from the metabolic co-factor NAD(P)H to non-invasively segment an unlabeled tumor microenvironment into tumor, stromal, and vascular compartments for in-depth analysis of 4D intravital images.

유방 종양 미세환경의 생체 내 이미징을 위한 라벨 없는 세분화 접근법

The ability to visualize complex and dynamic physiological interactions between numerous cell types and the extracellular matrix (ECM) within a live tumor ...

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Adult Mouse Digit Amputation and Regeneration: A Simple Model to Investigate Mammalian Blastema Formation and Intramembranous Ossification

Here, we present a protocol of adult mouse distal terminal phalanx (P3) amputation, a procedurally simple and reproducible mammalian model of epimorphic regeneration, which involves blastema formation and intramembranous ossification analyzed by fluorescence immunohistochemistry and sequential in-vivo microcomputed tomography (&#956;CT). Mammalian regeneration is restricted to amputations transecting the distal region of the terminal phalanx (P3); digits amputated at more proximal levels fail to regenerate and undergo fibrotic healing and scar formation. The regeneration response is mediated by the formation of a proliferative blastema, followed by bone regeneration via intramembranous ossification to restore the amputated skeletal length. P3 amputation is a preclinical model to investigate epimorphic regeneration in mammals, and is a powerful tool for the design of therapeutic strategies to replace fibrotic healing with a successful regenerative response. Our protocol uses fluorescence immunohistochemistry to 1) identify early-and-late blastema cell populations, 2) study revascularization in the context of regeneration, and 3) investigate intramembranous ossification without the need for complex bone stabilization devices. We also demonstrate the use of sequential in vivo &#956;CT to create high resolution images to examine morphological changes after amputation, as well as quantify volume and length changes in the same digit over the course of regeneration. We believe this protocol offers tremendous utility to investigate both epimorphic and tissue regenerative responses in mammals.

Here, we present a protocol of adult mouse terminal phalanx amputation to investigate mammalian blastema formation and intramembranous ossification, analyzed by fluorescent immunohistochemistry and sequential in-vivo microcomputed tomography.

성인 마우스 숫자 절단 및 재생 : 포유류 블라스터 마 형성 및 intramembranous Ossification을 조사하는 간단한 모델

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Semiautomated Longitudinal Microcomputed Tomography-based Quantitative Structural Analysis of a Nude Rat Osteoporosis-related Vertebral Fracture Model

Osteoporosis-related vertebral compression fractures (OVCFs) are a common and clinically unmet need with increasing prevalence as the world population ages. Animal OVCF models are essential to the preclinical development of translational tissue engineering strategies. While a number of models currently exist, this protocol describes an optimized method for inducing multiple highly reproducible vertebral defects in a single nude rat. A novel longitudinal semiautomated microcomputed tomography (&#181;CT)-based quantitative structural analysis of the vertebral defects is also detailed. Briefly, rats were imaged at multiple time points post-op. The day 1 scan was reoriented to a standard position, and a standard volume of interest was defined. Subsequent &#181;CT scans of each rat were automatically registered to the day 1 scan so the same volume of interest was then analyzed to assess for new bone formation. This versatile approach can be adapted to a variety of other models where longitudinal imaging-based analysis could benefit from precise 3D semiautomated alignment. Taken together, this protocol describes a readily quantifiable and easily reproducible system for osteoporosis and bone research. The suggested protocol takes 4 months to induce osteoporosis in nude ovariectomized rats and between 2.7 and 4 h to generate, image, and analyze two vertebral defects, depending on tissue size and equipment.

The goal of this protocol is to generate a nude rat osteoporosis-related vertebral compression fracture model that can be longitudinally evaluated in vivo using a semiautomated microcomputed tomography-based quantitative structural analysis.

반자동 경도 Microcomputed Tomography 기반 정량적 구조 분석 누드 쥐 척추 골절 골다공증 관련 모델의

Osteoporosis-related vertebral compression fractures (OVCFs) are a common and clinically unmet need with increasing prevalence as the world population ...

Simultaneous Brightfield, Fluorescence, and Optical Coherence Tomographic Imaging of Contracting Cardiac Trabeculae Ex Vivo

In cardiac muscle, intracellular Ca2+ transients activate contractile myofilaments, causing contraction, macroscopic shortening, and geometric&#160;deformation. Our understanding of the internal relationships between these events has been limited because we can neither &#39;see&#39; inside the muscle nor precisely track the spatio-temporal nature of excitation-contraction dynamics. To resolve these problems, we have constructed a device that combines a suite of imaging modalities. Specifically, it integrates a brightfield microscope to measure local changes of sarcomere length and tissue strain, a fluorescence microscope to visualize the Ca2+ transient, and an optical coherence tomograph to capture the tissue&#39;s geometric&#160;changes throughout the time-course of a cardiac cycle. We present here the imaging infrastructure and associated data collection framework. Data are collected from isolated rod-like tissue structures known as trabeculae carneae. In our instrument, a pair of position-controlled platinum hooks hold each end of an ex vivo muscle sample while it is continuously superfused with nutrient-rich saline solution. The hooks are under independent control, permitting real-time control of muscle length and force. Lengthwise translation enables the piecewise scanning of the sample, overcoming limitations associated with the relative size of the microscope imaging window (540 &#181;m by 540 &#181;m) and the length of a typical trabecula (&#62;2000 &#181;m). Platinum electrodes at either end of the muscle chamber stimulate the trabecula at a user-defined rate. We exploit the stimulation signal as a trigger for synchronizing the data from each imaging window to reconstruct the entire sample twitching under steady-state conditions. Applying image-processing techniques to these brightfield imaging data provides tissue displacement and sarcomere length maps. Such a collection of data, when incorporated into an experiment-modeling pipeline, will provide a deeper understanding of muscle contractile homogeneity and heterogeneity in physiology and pathophysiology.

Simultaneous Brightfield, Fluorescence, and Optical Coherence Tomographic Imaging of Contracting Cardiac Trabeculae Ex Vivo

This protocol presents a collection of sarcomere, calcium, and macroscopic geometric&#160;data from an actively contracting cardiac trabecula ex vivo. These simultaneous measurements are made possible by the integration of three imaging modalities.

동시 브라이트필드, 형광, 및 수축 심장 Trabeculae Ex Vivo의 광학 일관성 지형 이미징

In cardiac muscle, intracellular Ca2+ transients activate contractile myofilaments, causing contraction, macroscopic shortening, and ...

TACI: An ImageJ Plugin for 3D Calcium Imaging Analysis

Research in neuroscience has evolved to use complex imaging and computational tools to extract comprehensive information from data sets. Calcium imaging is a widely used technique that requires sophisticated software to obtain reliable results, but many laboratories struggle to adopt computational methods when updating protocols to meet modern standards. Difficulties arise due to a lack of programming knowledge and paywalls for software. In addition, cells of interest display movements in all directions during calcium imaging. Many approaches have been developed to correct the motion in the lateral (x/y) direction.
This paper describes a workflow using a new ImageJ plugin, TrackMate Analysis of Calcium Imaging (TACI), to examine motion on the z-axis in 3D calcium imaging. This software identifies the maximum fluorescence value from all the z-positions a neuron appears in and uses it to represent the neuron&#39;s intensity at the corresponding t-position. Therefore, this tool can separate neurons overlapping in the lateral (x/y) direction but appearing&#160;on distinct z-planes. As an ImageJ plugin, TACI is a user-friendly, open-source computational tool for 3D calcium imaging analysis. We validated this workflow using fly larval thermosensitive neurons that displayed movements in all directions during temperature fluctuation and a 3D calcium imaging dataset acquired from the fly brain.

TrackMate Analysis of Calcium Imaging (TACI) is an open-source ImageJ plugin for 3D calcium imaging analysis that examines motion on the z-axis and identifies the maximum value of each z-stack to represent a cell's intensity at the corresponding time point. It can separate neurons overlapping in the lateral (x/y) direction but on different z-planes.

TACI: 3D 칼슘 이미징 분석을 위한 ImageJ 플러그인

Research in neuroscience has evolved to use complex imaging and computational tools to extract comprehensive information from data sets. Calcium imaging ...

신경과학

Software-Assisted Quantitative Measurement of Osteoarthritic Subchondral Bone Thickness

Subchondral bone thickening and sclerosis are the major hallmarks of osteoarthritis (OA), both in animal models and in humans. Currently, the severity of the histologic subchondral bone thickening is mostly determined by visual estimation based semi-quantitative grading systems. This article presents a reproducible and easily executed protocol to quantitatively measure subchondral bone thickness in a mouse model of knee OA induced by destabilization of the medial meniscus (DMM). This protocol utilized ImageJ software to quantify subchondral bone thickness on histologic images after defining a region of interest in the medial femoral condyle and the medical tibial plateau where subchondral bone thickening usually occurs in DMM-induced knee OA. Histologic images from knee joints with a sham procedure were used as controls. Statistical analysis indicated that the newly developed quantitative subchondral bone measurement system was highly reproducible with low intra- and inter-observer variabilities. The results suggest that the new protocol is more sensitive to subtle or mild subchondral bone thickening than the widely used visual grading systems. This protocol is suitable for detecting both early and progressing osteoarthritic subchondral bone changes and for assessing in vivo efficacy of OA treatments in concert with OA cartilage grading.

This methodology article presents a software-assisted quantitative measurement protocol to quantify histologic subchondral bone thickness in murine osteoarthritic knee joints and normal knee joints as controls. This protocol is highly sensitive to subtle thickening and is suitable for detecting early osteoarthritic subchondral bone changes.

골관절염 부전골 두께의 소프트웨어 지원 정량 측정

Subchondral bone thickening and sclerosis are the major hallmarks of osteoarthritis (OA), both in animal models and in humans. Currently, the severity of ...

의학

Automated Quantification and Analysis of Cell Counting Procedures Using ImageJ Plugins

The National Institute of Health&#39;s ImageJ is a powerful, freely available image processing software suite. ImageJ has comprehensive particle analysis algorithms which can be used effectively to count various biological particles. When counting large numbers of cell samples, the hemocytometer presents a bottleneck with regards to time. Likewise, counting membranes from migration/invasion assays with the ImageJ plugin Cell Counter, although accurate, is exceptionally labor intensive, subjective, and infamous for causing wrist pain. To address this need, we developed two plugins within ImageJ for the sole task of automated hemocytometer (or known volume) and migration/invasion cell counting. Both plugins rely on the ability to acquire high quality micrographs with minimal background. They are easy to use and optimized for quick counting and analysis of large sample sizes with built-in analysis tools to help calibration of counts. By combining the core principles of Cell Counter with an automated counting algorithm and post-counting analysis, this greatly increases the ease with which migration assays can be processed without any loss of accuracy.

This paper describes the quantification of hemocytometer and migration/invasion micrographs through two new open-source ImageJ plugins Cell Concentration Calculator and migration assay Counter. Furthermore, it describes image acquisition and calibration protocols as well as discusses in detail the input requirements of the plugins.

ImageJ에 플러그인을 사용하여 셀 카운팅 절차의 자동화 된 정량 및 분석

The National Institute of Health&#39;s ImageJ is a powerful, freely available image processing software suite. ImageJ has comprehensive particle analysis ...

생물학

쥐 섬유주 뼈 미세건축을 평가하기 위한 HE 염색 및 Micro-CT

Trabecular Bone Microarchitecture Evaluation in an Osteoporosis Mouse Model

Bone microstructure refers to the arrangement and quality of bone tissue at the microscopic level. Understanding the bone microstructure of the skeleton is crucial for gaining insight into the pathophysiology of osteoporosis and improving its treatment. However, handling bone samples can be complex due to their hard and dense properties. Secondly, specialized software makes image processing and analysis difficult. In this protocol, we present a cost-effective and easy-to-use solution for trabecular bone microstructure analysis. Detailed steps and precautions are provided. Micro-CT is a non-destructive three-dimensional (3D) imaging technique that provides high-resolution images of trabecular bone structure. It allows for the objective and quantitative evaluation of bone quality, which is why it is widely regarded as the gold standard method for bone quality assessment. However, histomorphometry remains indispensable as it offers crucial cellular-level parameters, bridging the gap between two-dimensional (2D) and 3D assessments of bone specimens. As for the histologic techniques, we chose to decalcify the bone tissue and then perform traditional paraffin embedding. In summary, combining these two methods can provide more comprehensive and accurate information on bone microstructure.

저자 스포트라이트: 쥐 골다공증 모델에서 뼈 미세구조의 정량적 평가를 위한 경제적이고 효율적인 방법 

This protocol presents an economical and efficient method for quantitative evaluation of bone microarchitecture in a mouse model of osteoporosis by combining Hematoxylin-Eosin (HE) staining and micro-computed tomography (Micro-CT) techniques.

골다공증 마우스 모델에서의 섬유주 뼈 미세구조 평가

Bone microstructure refers to the arrangement and quality of bone tissue at the microscopic level. Understanding the bone microstructure of the skeleton ...