利用X射線顯微斷層掃描技術(shù)對(duì)蜥蜴腦部進(jìn)行虛擬組織學(xué)研究操作流程
Zhou, Tunhe, Yulia Dragunova, and Zegni Triki. “Brain Virtual Histology of a Lizard Species (Podarcis Bocagei) Using X-Ray Micro-Tomography and Deep-Learning Segmentation.” bioRxiv, July 6, 2024. https://doi.org/10.1101/2024.07.05.602071.
本文旨在展示如何利用X射線顯微斷層掃描技術(shù)（microCT）和深度學(xué)習(xí)分割，對(duì)蜥蜴（Podarcis bocagei）的腦部進(jìn)行虛擬組織學(xué)研究，并提供一個(gè)詳細(xì)的操作流程。
01 研究背景
02 Dragonfly軟件的使用
(a) The images are aligned and cropped to keep the brain for fast segmentation. (b,c) Demonstration of manual segmentation.
3D rendering of the X-ray microCT images showing the external and internal of the head, and the main parts of the brain. The brain regions are: the olfactory bulb (green), telencephalon (purple), diencephalon (red), midbrain (blue), cerebellum (yellow) and brainstem (pink).
03 研究方法
1. 樣本準(zhǔn)備： 對(duì)蜥蜴頭部樣本進(jìn)行磷鎢酸（PTA）染色，增強(qiáng)組織對(duì)比度。
2. X射線microCT掃描： 使用蔡司Xradia Versa 520掃描儀對(duì)樣本進(jìn)行掃描，獲取高分辨率的3D圖像。
3. 半手動(dòng)分割訓(xùn)練集： 在Dragonfly中手動(dòng)分割部分切片，然后使用Biomedisa軟件進(jìn)行隨機(jī)游走插值，最后手動(dòng)檢查和修正。
4. 深度學(xué)習(xí)分割： 比較了Biomedisa和AIMOS兩種深度學(xué)習(xí)算法，使用訓(xùn)練好的模型對(duì)剩余數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分割。
5. 分割評(píng)估： 使用平均dice score（DSC）和腦區(qū)體積平均相對(duì)誤差（RE）評(píng)估分割精度。
04研究結(jié)果
結(jié)論
Dragonfly軟件在本研究中主要用于圖像預(yù)處理（對(duì)齊和裁剪）、手動(dòng)分割訓(xùn)練集的創(chuàng)建，以及3D模型重建和可視化等方面，為后續(xù)的深度學(xué)習(xí)分割和分析提供了基礎(chǔ)。
本文旨在展示如何利用X射線顯微斷層掃描技術(shù)（microCT）和深度學(xué)習(xí)分割，對(duì)蜥蜴（Podarcis bocagei）的腦部進(jìn)行虛擬組織學(xué)研究，并提供一個(gè)詳細(xì)的操作流程。
01 研究背景
- 傳統(tǒng)的組織學(xué)方法耗時(shí)且對(duì)組織具有破壞性，而microCT可以提供高分辨率的3D圖像，實(shí)現(xiàn)任意方向的虛擬組織學(xué)切片，減少了對(duì)樣本的破壞和所需動(dòng)物數(shù)量。
- 雖然磁共振成像（MRI）也被用于腦部研究，但microCT在骨骼和肌肉組織方面具有更高的對(duì)比度和分辨率，能提供更全面的頭部解剖細(xì)節(jié)。
- 深度學(xué)習(xí)分割在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域發(fā)展迅速，但野生動(dòng)物研究通常樣本量較小。本研究旨在證明深度學(xué)習(xí)分割在小樣本量下的有效性。
02 Dragonfly軟件的使用
- 圖像對(duì)齊與裁剪： 由于樣本放置方向不一致，作者使用Dragonfly軟件對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)齊和裁剪，確保腦部區(qū)域一致，方便后續(xù)分析和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
- 手動(dòng)分割訓(xùn)練集： 作者在Dragonfly中手動(dòng)分割了約20-30個(gè)切片，作為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練集。
- 3D模型重建與可視化： 作者使用Dragonfly將microCT圖像重建為3D模型，并對(duì)分割后的腦區(qū)進(jìn)行可視化展示。
3D rendering of the X-ray microCT images showing the external and internal of the head, and the main parts of the brain. The brain regions are: the olfactory bulb (green), telencephalon (purple), diencephalon (red), midbrain (blue), cerebellum (yellow) and brainstem (pink).
03 研究方法
1. 樣本準(zhǔn)備： 對(duì)蜥蜴頭部樣本進(jìn)行磷鎢酸（PTA）染色，增強(qiáng)組織對(duì)比度。
2. X射線microCT掃描： 使用蔡司Xradia Versa 520掃描儀對(duì)樣本進(jìn)行掃描，獲取高分辨率的3D圖像。
3. 半手動(dòng)分割訓(xùn)練集： 在Dragonfly中手動(dòng)分割部分切片，然后使用Biomedisa軟件進(jìn)行隨機(jī)游走插值，最后手動(dòng)檢查和修正。
4. 深度學(xué)習(xí)分割： 比較了Biomedisa和AIMOS兩種深度學(xué)習(xí)算法，使用訓(xùn)練好的模型對(duì)剩余數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分割。
5. 分割評(píng)估： 使用平均dice score（DSC）和腦區(qū)體積平均相對(duì)誤差（RE）評(píng)估分割精度。
04研究結(jié)果
- 成功分割出29個(gè)樣本的六個(gè)主要腦區(qū)：嗅球、端腦、間腦、中腦、小腦和腦干。
- 兩種深度學(xué)習(xí)算法均只需5個(gè)訓(xùn)練集即可達(dá)到較高的分割精度（DSC>0.94），且與手動(dòng)分割的體積測(cè)量差異約為4%。
- 不同切片方向（冠狀面、矢狀面和水平面）對(duì)分割精度無(wú)顯著影響。
結(jié)論
- 本研究提供了一種高效、準(zhǔn)確的蜥蜴腦部3D成像和體積測(cè)量方法。
- microCT結(jié)合深度學(xué)習(xí)分割，特別適用于樣本量較小的野生動(dòng)物研究。
- 該方法在生態(tài)學(xué)、進(jìn)化生物學(xué)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景，并益于對(duì)頭部其他解剖細(xì)節(jié)感興趣的研究，以及計(jì)算機(jī)科學(xué)家開(kāi)發(fā)更高效的算法。
Dragonfly軟件在本研究中主要用于圖像預(yù)處理（對(duì)齊和裁剪）、手動(dòng)分割訓(xùn)練集的創(chuàng)建，以及3D模型重建和可視化等方面，為后續(xù)的深度學(xué)習(xí)分割和分析提供了基礎(chǔ)。
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