ImageJ在骨细胞陷窝特性3D呈现中的应用(1)
[摘要] 骨细胞的三维(3D)形态可以顺应机械应力发生改变，同时骨细胞陷窝形态的变化也可以影响骨细胞作为骨主要机械传感器的功能。因此揭示皮质骨中骨细胞陷窝的3D形态特征对于在细胞水平下更好地了解其机械性质结构是至关重要的。本文笔者基于实验室的仪器(3D X射线显微镜，MicroXCT-200)拍摄的100幅连续图像，提出了一种高效的使用ImageJ软件对骨细胞陷窝的3D特征进行量化的图像分析方法。通过对图像序列的导入、阈值分割、降噪处理、反转、填充以及逻辑运算等处理步骤，最终得到感兴趣区域内骨细胞陷窝的数量、表面积、体积以及其他用于描绘骨细胞3D特征的指数。
[关键词] ImageJ；骨细胞陷窝；3D形态；皮质骨
[中图分类号] R336 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210(2018)10(c)-0172-06
[Abstract] The three-dimensional (3D) morphology of osteocytes is assumed to adapt to physiological mechanical loading， the variation in the morphology of osteocyte lacunae is hypothesized to influence the function of osteocytes as the master mechanosensors of bone. Thus， to reveal the 3D characterization of osteocyte lacunae in cortical bone is essential for a better understanding of its structure in relation to its inferior mechanical properties in a cellular level. In this paper， the authors used a series of 100 consecutive images from laboratory-based instrumentation (3D X-ray microscope， MicroXCT-200) and proposed a computationally efficient image analysis method to quantify the 3D characterization of osteocyte lacunae using ImageJ software. The number of osteocyte lacunae (N.Lc)， surface area of osteocyte lacunae (Lc.SA)， volume of osteocyte lacunae (Lc.V) and other parameters used to describe 3D characterization of osteocyte lacunae within the region of interest could be accomplished after a series of operations including importing the image stack， thresholding and despeckling， inverting， filling holes and logical calculation.
[Key words] ImageJ； Osteocyte lacunae； 3D morphology； Cortical bone
骨細胞陷窝(osteocyte lacunae)在松质骨和皮质骨组织中均大量存在，成年人类骨组织中估计有420亿骨细胞陷窝[1]。正由于其数量庞大，轻微的数量上的变动都可能使骨组织的机械特性产生极大的改变[2-7]。骨细胞陷窝数量减少会导致骨组织孔隙率降低，所以当骨组织遭遇机械应力时其吸收机械应力的能力也会随之下降，骨折风险随之上升[8-12]。
由于骨细胞及其陷窝不像成骨细胞或破骨细胞那样在骨的表面发挥生物学功能，骨细胞及陷窝是内嵌在骨基质当中，所以迄今为止用来直接观测骨细胞陷窝形态的方法并不多[4，13]。而且单个骨细胞陷窝体积很小，一小块骨组织也包含成千上万的骨细胞陷窝，所以分析骨细胞的分布和形态不仅极其费时，更多地也是停留在二维方法，比如共聚焦显微镜[14]、扫描电镜[15]、透射电镜等[16]。CT及μCT等三维扫描技术越来越多地被应用在骨细胞形态学研究中[17-19]，然而三维扫描之后的图像序列通常大小超过1 GB，现存的用于三维重建的软件比如Avizo、Amira等均需要购买昂贵的证书，而且对于电脑中央处理器和显卡要求很高，这极大提高了骨组织样本分析的难度和成本。
ImageJ是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health，NIH)开发的一款基于Java语言平台的免费图像处理软件，大量的免费插件也极大的拓宽了ImageJ的使用范围。ImageJ在医学影像诊断领域应用广泛，而国内医学数据库现存文献中有关如何开发或使用ImageJ的资料相对匮乏，尚未有文献报道如何使用ImageJ软件分析骨细胞陷窝形态的资料。因此本文旨在总结如何使用ImageJ对骨组织扫描的图像序列进行三维重建并分析骨细胞陷窝形态学特征，建立一种利用ImageJ分析骨细胞陷窝三维特征的流程框架，为将来研究骨细胞形态学的研究提供技术基础。
1 ImageJ下载及安装
ImageJ软件的下载地址为：https：//imagej.nih.gov/ij/download.html，对应不同的系统平台选择不同的ImageJ安装包进行下载。截至2018年5月，最新的ImageJ版本为ImageJ 1.8.0版本。为了处理骨细胞陷窝特征数据还需要下载ImageJ的BoneJ插件[20](http：//bonej.org/)。本文所使用的ImageJ软件为基于Windows 10系统的1.8.0最新版本，BoneJ插件为1.4.2版本。, 百拇医药(王冰倩 吕正涛)
[关键词] ImageJ；骨细胞陷窝；3D形态；皮质骨
[中图分类号] R336 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210(2018)10(c)-0172-06
[Abstract] The three-dimensional (3D) morphology of osteocytes is assumed to adapt to physiological mechanical loading， the variation in the morphology of osteocyte lacunae is hypothesized to influence the function of osteocytes as the master mechanosensors of bone. Thus， to reveal the 3D characterization of osteocyte lacunae in cortical bone is essential for a better understanding of its structure in relation to its inferior mechanical properties in a cellular level. In this paper， the authors used a series of 100 consecutive images from laboratory-based instrumentation (3D X-ray microscope， MicroXCT-200) and proposed a computationally efficient image analysis method to quantify the 3D characterization of osteocyte lacunae using ImageJ software. The number of osteocyte lacunae (N.Lc)， surface area of osteocyte lacunae (Lc.SA)， volume of osteocyte lacunae (Lc.V) and other parameters used to describe 3D characterization of osteocyte lacunae within the region of interest could be accomplished after a series of operations including importing the image stack， thresholding and despeckling， inverting， filling holes and logical calculation.
[Key words] ImageJ； Osteocyte lacunae； 3D morphology； Cortical bone
骨細胞陷窝(osteocyte lacunae)在松质骨和皮质骨组织中均大量存在，成年人类骨组织中估计有420亿骨细胞陷窝[1]。正由于其数量庞大，轻微的数量上的变动都可能使骨组织的机械特性产生极大的改变[2-7]。骨细胞陷窝数量减少会导致骨组织孔隙率降低，所以当骨组织遭遇机械应力时其吸收机械应力的能力也会随之下降，骨折风险随之上升[8-12]。
由于骨细胞及其陷窝不像成骨细胞或破骨细胞那样在骨的表面发挥生物学功能，骨细胞及陷窝是内嵌在骨基质当中，所以迄今为止用来直接观测骨细胞陷窝形态的方法并不多[4，13]。而且单个骨细胞陷窝体积很小，一小块骨组织也包含成千上万的骨细胞陷窝，所以分析骨细胞的分布和形态不仅极其费时，更多地也是停留在二维方法，比如共聚焦显微镜[14]、扫描电镜[15]、透射电镜等[16]。CT及μCT等三维扫描技术越来越多地被应用在骨细胞形态学研究中[17-19]，然而三维扫描之后的图像序列通常大小超过1 GB，现存的用于三维重建的软件比如Avizo、Amira等均需要购买昂贵的证书，而且对于电脑中央处理器和显卡要求很高，这极大提高了骨组织样本分析的难度和成本。
ImageJ是由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health，NIH)开发的一款基于Java语言平台的免费图像处理软件，大量的免费插件也极大的拓宽了ImageJ的使用范围。ImageJ在医学影像诊断领域应用广泛，而国内医学数据库现存文献中有关如何开发或使用ImageJ的资料相对匮乏，尚未有文献报道如何使用ImageJ软件分析骨细胞陷窝形态的资料。因此本文旨在总结如何使用ImageJ对骨组织扫描的图像序列进行三维重建并分析骨细胞陷窝形态学特征，建立一种利用ImageJ分析骨细胞陷窝三维特征的流程框架，为将来研究骨细胞形态学的研究提供技术基础。
1 ImageJ下载及安装
ImageJ软件的下载地址为：https：//imagej.nih.gov/ij/download.html，对应不同的系统平台选择不同的ImageJ安装包进行下载。截至2018年5月，最新的ImageJ版本为ImageJ 1.8.0版本。为了处理骨细胞陷窝特征数据还需要下载ImageJ的BoneJ插件[20](http：//bonej.org/)。本文所使用的ImageJ软件为基于Windows 10系统的1.8.0最新版本，BoneJ插件为1.4.2版本。, 百拇医药(王冰倩 吕正涛)