広視野高分解能光学イメージングデータからの拡張血管ネットワークにおける赤血球速度測定のためのプロセシングワークフロー【JST・京大機械翻訳】

Deneux Thomas; Deneux Thomas; Takerkart Sylvain; Grinvald Amiram; Masson Guillaume S.; Vanzetta Ivo

文献

J-GLOBAL ID：202102245257274735 整理番号：21A2899662

広視野高分解能光学イメージングデータからの拡張血管ネットワークにおける赤血球速度測定のためのプロセシングワークフロー【JST・京大機械翻訳】

A processing work-flow for measuring erythrocytes velocity in extended vascular networks from wide field high-resolution optical imaging data

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資料名：
巻： 59 号： 3 ページ： 2569-2588 発行年： 2012年
JST資料番号： W3139A ISSN： 1053-8119 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

血管応答の時空間動力学に関する包括的情報は,血行動態に基づく機能的イメージングに使用されるシグナルを支えるのに必要である。最近,赤血球(RBCs)速度とその変化は皮質における内因性吸収変化の広域光学イメージング記録から抽出できることが示されている。ここでは,皮質ネットワークにおける信頼できるRBC速度推定のための完全な処理作業フローについて述べた。いくつかの前処理段階を実装した:画像共レジストレーション,血管系の小さな動きを補正するために必要な,高速かつ再現可能な血管選択のための半自動画像セグメンテーション,各マイクロ血管のためのRBC軌跡パターンの再構成,および望ましいデータ特性を強化するための時空間フィルタリング。主な解析ステップは,RBCの速度場を推定するための2つのロバストアルゴリズムから成る。血管直径とその変化も推定し,後方散乱光強度の局所変化も推定した。この完全な処理チェーンは,自由に分布するソフトウェアスイートで実行される。ソフトウェアは,in vivo光学イメージングで得られた非常に大きなデータセットを扱うための効率的なデータ管理を使用する。それは,データおよび結果を表示および探索するための可視化ツールと完全かつユーザフレンドリーなグラフィカルユーザインタフェイスを提供する。データのいくつかの特性に関してアルゴリズムの性能を最適化するために,完全なデータシミュレーションフレームワークも提供した。著者らは,in vivoデータの3つの異なるケースにおける著者らの方法の性能を説明した。まず,麻酔ラット体性感覚皮質における伸展抑制により誘発された大規模なRBC速度応答について文書化した。第2に,麻酔下ネコ視覚皮質における視覚刺激によって誘発される速度応答を示す。最後に,覚醒サル外皮質における拡張血管ネットワークにおける視覚誘発RBC速度応答を初めて報告した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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生体計測

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