골다공증 모델에서 해면뼈 미세변화의 3차원 진단을 위한 위상차 X-선 분석 Phase-Contrast X-ray Analysis for Three-Dimensional Diagnosis of Spongy Bone Microvariation in Osteoporosis Model원문보기
위상차 X-선(Phase-contrast X-ray) 이미징 기법은 현미경 수준에서 공간 분해능이 수월하고 여러 부위 구조의 관찰이 가능하다. 기존 기계학적인 방법과 달리 시료 조직을 박절하거나 손상되지 않는 비파괴적인 방법으로 분석할 수 있다. 수십 ㎚ 단위의 극히 작은 물체의 방사선 조사를 통해 실제(real) 형태의 표면과 내부 미세구조까지 동시 관찰이 가능해 실시간 ...
위상차 X-선(Phase-contrast X-ray) 이미징 기법은 현미경 수준에서 공간 분해능이 수월하고 여러 부위 구조의 관찰이 가능하다. 기존 기계학적인 방법과 달리 시료 조직을 박절하거나 손상되지 않는 비파괴적인 방법으로 분석할 수 있다. 수십 ㎚ 단위의 극히 작은 물체의 방사선 조사를 통해 실제(real) 형태의 표면과 내부 미세구조까지 동시 관찰이 가능해 실시간 영상분석이 가능하다. 또한, 3차원 분석이 가능한 매우 유용한 이미징 기술이다. 본 연구는 ICR 계통 female mouse 8마리를 획득하였다. 무작위 선정된 4마리는 골다공증을 발생시킬 수 있는 난소절제(Ovariectomized, OVX) 과정을 거쳤다. 또한, 나머지 4마리는(Sham operated, SHAM) 상기와 같은 과정을 거쳤으나 난소를 절제하지 않는 수술을 시행하였다. 골다공증 발생 기간인 6주 후 8마리를 모두 희생시켜 각 군의 왼쪽, 오른쪽 넙다리뼈를 획득하였다. 획득한 넙다리뼈 시료는 OVX n=8, SHAM n=8이다. 그 후, 기존 방법인 H&E stain, 미세단층촬영, 위상차 X-선을 이용한 골다공증 영상분석을 비교하였다. 분석 결과, H&E stain 시료의 평면 이미지를 얻어 단면 구조 관찰이 가능하였다. 그러나, 슬라이드화 과정에서 딱딱한 조직(hard tissue)으로 되어있는 뼈의 손상 위험이 컸다. 또한, 한정된 위치에서 2차원 단층 이미지를 획득하는 한계점이 있었다. 염색 방법의 제한점을 미세단층촬영을 사용해 비파괴적인 방법으로 해결할 수 있었으나 약한 공간 분해능으로 미세손상 메커니즘 규명이 어려워 정확한 골다공증의 영상진단 분석에는 미흡한 점이 있었다. 본 연구에서 사용된 위상차 X-선 이미징은 이전 방법보다 혈관 및 해면뼈 관찰이 가능하였다. 또한, 해면뼈 미세변화의 진단이 가능하였고, 뼈 기하학(bone geometry) 성질을 분석하는데 용이하였다. 이를 통해, 골다공증의 객관적인 3차원 진단 및 정량적인 병리학 기전과 약물·재활치료 기반의 틀을 만들어 줄 수 있는 중요한 의료영상 제시가 가능하였다. 미세단층촬영의 Bone Volume(BV)은 OVX와 SHAM에서 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 이는, Bone Volume이 감소하면 골절의 확률이 높아져 2차적인 합병증을 발생시킬 수 있는 중요한 요소가 된다. 본 연구는 해면뼈 미세변화를 위상차 X-선을 통해 정량적인 3차원 진단하고자 골다공증 분석에 가장 중요한 Bone Volume(BV)만 분석하였다. 넙다리뼈 ROI의 해면 분할시켜 부피 분석이 가능하였으며, OVX와 SHAM에서 유의한 차이가 있음을 증명하였다(p<0.05). 이는, 미세단층촬영과 같은 결과를 나타내었다. 실험동물로부터 진행된 연구를 통해 골다공증 진단에 대한 가능성을 확인하여 데이터 확보 및 신뢰도를 증가시킬 수 있다. 게다가, 골다공증 모델에 대한 해면뼈 미세변화 분석이 가능하였다. 이를 기반으로 단일 객체의 정량적인 골다공증 진단에 유용한 기초자료를 제시할 수 있다. 또한, 위상차 X-선과 미세단층촬영을 통한 OVX의 Bone Volume(BV) 분석에 대한 유의한 차이가 없었다(p>0.05). SHAM도 Bone Volume(BV)의 통계학적으로 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 이전 연구들과 같이 위상차-X선을 통해 정량적인 골다공증 분석이 가능함을 보여주는 결과이다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)에 의한 의료진단 알고리즘 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 의료기술적 측면에서 인공지능의 근·골격질환 진단 자동화 시스템으로 확장 개발시켜 혈관 및 해면뼈의 3차원 의료영상의 효과적인 분석이 가능하다. 게다가, 해면뼈 간격 및 뼈바탕질 손상 정도의 정량화를 통해 근거중심적인 자동화 진단 시스템 구축을 통해 정확한 평가에 이용될 수 있는 유용한 기술의 가치를 인정받을 수 있다. 생채 재료의 기초연구가 중요한 상황에서 객관적인 병리학적 메커니즘과 치료적 기반의 틀을 만들어 줄 수 있으며, 이는 세계적으로도 충분한 경쟁력 입증 및 연구성과 도출이 가능하다. 따라서, 이전 의학적인 영상 진단법의 한계점을 보완하여 위상차 X-선 이미징 기술을 접목해 해면뼈 미세변화의 정성적인 영상분석을 할 수 있다. 이를 기반으로, 객관적이지 않는 T-Score의 경계지점에 대한 골다공증의 진단구축이 가능하며 임상적 골격계 질환에 대한 개인 맞춤형 진단의 기초자료 제시가 가능하다.
위상차 X-선(Phase-contrast X-ray) 이미징 기법은 현미경 수준에서 공간 분해능이 수월하고 여러 부위 구조의 관찰이 가능하다. 기존 기계학적인 방법과 달리 시료 조직을 박절하거나 손상되지 않는 비파괴적인 방법으로 분석할 수 있다. 수십 ㎚ 단위의 극히 작은 물체의 방사선 조사를 통해 실제(real) 형태의 표면과 내부 미세구조까지 동시 관찰이 가능해 실시간 영상분석이 가능하다. 또한, 3차원 분석이 가능한 매우 유용한 이미징 기술이다. 본 연구는 ICR 계통 female mouse 8마리를 획득하였다. 무작위 선정된 4마리는 골다공증을 발생시킬 수 있는 난소절제(Ovariectomized, OVX) 과정을 거쳤다. 또한, 나머지 4마리는(Sham operated, SHAM) 상기와 같은 과정을 거쳤으나 난소를 절제하지 않는 수술을 시행하였다. 골다공증 발생 기간인 6주 후 8마리를 모두 희생시켜 각 군의 왼쪽, 오른쪽 넙다리뼈를 획득하였다. 획득한 넙다리뼈 시료는 OVX n=8, SHAM n=8이다. 그 후, 기존 방법인 H&E stain, 미세단층촬영, 위상차 X-선을 이용한 골다공증 영상분석을 비교하였다. 분석 결과, H&E stain 시료의 평면 이미지를 얻어 단면 구조 관찰이 가능하였다. 그러나, 슬라이드화 과정에서 딱딱한 조직(hard tissue)으로 되어있는 뼈의 손상 위험이 컸다. 또한, 한정된 위치에서 2차원 단층 이미지를 획득하는 한계점이 있었다. 염색 방법의 제한점을 미세단층촬영을 사용해 비파괴적인 방법으로 해결할 수 있었으나 약한 공간 분해능으로 미세손상 메커니즘 규명이 어려워 정확한 골다공증의 영상진단 분석에는 미흡한 점이 있었다. 본 연구에서 사용된 위상차 X-선 이미징은 이전 방법보다 혈관 및 해면뼈 관찰이 가능하였다. 또한, 해면뼈 미세변화의 진단이 가능하였고, 뼈 기하학(bone geometry) 성질을 분석하는데 용이하였다. 이를 통해, 골다공증의 객관적인 3차원 진단 및 정량적인 병리학 기전과 약물·재활치료 기반의 틀을 만들어 줄 수 있는 중요한 의료영상 제시가 가능하였다. 미세단층촬영의 Bone Volume(BV)은 OVX와 SHAM에서 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 이는, Bone Volume이 감소하면 골절의 확률이 높아져 2차적인 합병증을 발생시킬 수 있는 중요한 요소가 된다. 본 연구는 해면뼈 미세변화를 위상차 X-선을 통해 정량적인 3차원 진단하고자 골다공증 분석에 가장 중요한 Bone Volume(BV)만 분석하였다. 넙다리뼈 ROI의 해면 분할시켜 부피 분석이 가능하였으며, OVX와 SHAM에서 유의한 차이가 있음을 증명하였다(p<0.05). 이는, 미세단층촬영과 같은 결과를 나타내었다. 실험동물로부터 진행된 연구를 통해 골다공증 진단에 대한 가능성을 확인하여 데이터 확보 및 신뢰도를 증가시킬 수 있다. 게다가, 골다공증 모델에 대한 해면뼈 미세변화 분석이 가능하였다. 이를 기반으로 단일 객체의 정량적인 골다공증 진단에 유용한 기초자료를 제시할 수 있다. 또한, 위상차 X-선과 미세단층촬영을 통한 OVX의 Bone Volume(BV) 분석에 대한 유의한 차이가 없었다(p>0.05). SHAM도 Bone Volume(BV)의 통계학적으로 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 이전 연구들과 같이 위상차-X선을 통해 정량적인 골다공증 분석이 가능함을 보여주는 결과이다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)에 의한 의료진단 알고리즘 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 의료기술적 측면에서 인공지능의 근·골격질환 진단 자동화 시스템으로 확장 개발시켜 혈관 및 해면뼈의 3차원 의료영상의 효과적인 분석이 가능하다. 게다가, 해면뼈 간격 및 뼈바탕질 손상 정도의 정량화를 통해 근거중심적인 자동화 진단 시스템 구축을 통해 정확한 평가에 이용될 수 있는 유용한 기술의 가치를 인정받을 수 있다. 생채 재료의 기초연구가 중요한 상황에서 객관적인 병리학적 메커니즘과 치료적 기반의 틀을 만들어 줄 수 있으며, 이는 세계적으로도 충분한 경쟁력 입증 및 연구성과 도출이 가능하다. 따라서, 이전 의학적인 영상 진단법의 한계점을 보완하여 위상차 X-선 이미징 기술을 접목해 해면뼈 미세변화의 정성적인 영상분석을 할 수 있다. 이를 기반으로, 객관적이지 않는 T-Score의 경계지점에 대한 골다공증의 진단구축이 가능하며 임상적 골격계 질환에 대한 개인 맞춤형 진단의 기초자료 제시가 가능하다.
Phase-contrast X-ray imaging facilitates spatial resolution at the microscopic level and allows the observation of multiple structures. Unlike conventional mechanistic methods, sample tissue can be analyzed in a non-destructive way. Additionally, it is possible to irradiate extremely small objects i...
Phase-contrast X-ray imaging facilitates spatial resolution at the microscopic level and allows the observation of multiple structures. Unlike conventional mechanistic methods, sample tissue can be analyzed in a non-destructive way. Additionally, it is possible to irradiate extremely small objects in the order of tens of nanometers and to simultaneously observe the real surface and internal microstructure, enabling real-time image analysis. It is a very useful imaging technique that can visualize and distinguish internal microstructures and enable three-dimensional (3D) analysis. This study included eight female ICR mouse strains. Four randomly selected mice underwent ovariectomy (OVX group) that can lead to osteoporosis. Sham procedure (SHAM group) does not performed in the remaining four mice resection of the ovary. After 6 weeks, all mice were sacrificed to obtain the left and right femur bones. The number of femur samples was as follows: OVX group (n = 8) and SHAM group (n = 8). Thereafter, we performed analysis using hematoxylin and eosin (H&E) staining, micro-computed tomography, and phase-contrast radiography. Cross-sectional structures in the sample that underwent H&E staining were obtained. However, there were limitations in this technique that included a risk of damage to the bone, which became hard tissue during slide formation and obtaining a two-dimensional tomographic image at a limited position. The limitations of the staining method can be overcome by a non-destructive method using micro-computed tomography. The latter was also insufficient for the accurate diagnosis of osteoporosis due to the weak spatial resolution and difficulty in identifying the microdamage mechanism. Due to phase-contrast X-ray imaging used in this study, we were able to observe more blood vessels and spongy bones. In addition, we were able to diagnose spongy bone microvariation and analyze the geometric properties of the bone. Through this technique, it was possible to obtain important medical images that could make objective 3D diagnosis, and quantitative pathological mechanism of osteoporosis and the framework for medical rehabilitation. Bone Volume (BV) measured on performing micro-computed tomography was significantly different between the OVX and SHAM groups (p<0.05). This is an important factor as it can cause secondary complications. As BV decreases, the probability of fracture increases. In this study, only BV, which is the most important aspect for osteoporosis analysis, was analyzed for the quantitative three-dimensional diagnosis of spongy bone microvariation. The results of the phase-contrast X-ray analysis proved that there was a significant difference between the OVX and SHAM groups (p0.05). Moreover, It was not significant in SHAM (p>0.05). In previous studies, quantitative osteoporosis analysis was performed by phase-contrast X-ray imaging. Through this study, a new osteoporosis imaging analysis method was constructed, which can complement the limitations of existing medical imaging methods. Moreover, research on medical diagnostic algorithms by artificial intelligence has been actively conducted. Via improvements in medical technology, it is possible to develop 3D medical images of blood vessels and spongy bones effectively by expanding and developing an artificial intelligence diagnosis system for musculoskeletal diseases. Additionally, the quantification of the degree of spongy bone spacing and bone damage can be measured. These techniques can be useful for accurate evaluation through the establishment of an evidence-based automated diagnostic system. Even in the absence of basic research on bio-materials, it is possible to create an objective pathological mechanism and a framework for therapeutic foundation, which can prove to be sufficiently competitive. Therefore, by complementing the limitations of previous medical imaging methods, it is possible to apply phase-contrast X-ray imaging to perform qualitative image analysis of spongy bone microvariation. Based on this technology, it is possible to establish a diagnosis of osteoporosis at the point of non-objective T-Score, and basic data on the personalized diagnosis of clinical skeletal disease can be derived.
Phase-contrast X-ray imaging facilitates spatial resolution at the microscopic level and allows the observation of multiple structures. Unlike conventional mechanistic methods, sample tissue can be analyzed in a non-destructive way. Additionally, it is possible to irradiate extremely small objects in the order of tens of nanometers and to simultaneously observe the real surface and internal microstructure, enabling real-time image analysis. It is a very useful imaging technique that can visualize and distinguish internal microstructures and enable three-dimensional (3D) analysis. This study included eight female ICR mouse strains. Four randomly selected mice underwent ovariectomy (OVX group) that can lead to osteoporosis. Sham procedure (SHAM group) does not performed in the remaining four mice resection of the ovary. After 6 weeks, all mice were sacrificed to obtain the left and right femur bones. The number of femur samples was as follows: OVX group (n = 8) and SHAM group (n = 8). Thereafter, we performed analysis using hematoxylin and eosin (H&E) staining, micro-computed tomography, and phase-contrast radiography. Cross-sectional structures in the sample that underwent H&E staining were obtained. However, there were limitations in this technique that included a risk of damage to the bone, which became hard tissue during slide formation and obtaining a two-dimensional tomographic image at a limited position. The limitations of the staining method can be overcome by a non-destructive method using micro-computed tomography. The latter was also insufficient for the accurate diagnosis of osteoporosis due to the weak spatial resolution and difficulty in identifying the microdamage mechanism. Due to phase-contrast X-ray imaging used in this study, we were able to observe more blood vessels and spongy bones. In addition, we were able to diagnose spongy bone microvariation and analyze the geometric properties of the bone. Through this technique, it was possible to obtain important medical images that could make objective 3D diagnosis, and quantitative pathological mechanism of osteoporosis and the framework for medical rehabilitation. Bone Volume (BV) measured on performing micro-computed tomography was significantly different between the OVX and SHAM groups (p<0.05). This is an important factor as it can cause secondary complications. As BV decreases, the probability of fracture increases. In this study, only BV, which is the most important aspect for osteoporosis analysis, was analyzed for the quantitative three-dimensional diagnosis of spongy bone microvariation. The results of the phase-contrast X-ray analysis proved that there was a significant difference between the OVX and SHAM groups (p0.05). Moreover, It was not significant in SHAM (p>0.05). In previous studies, quantitative osteoporosis analysis was performed by phase-contrast X-ray imaging. Through this study, a new osteoporosis imaging analysis method was constructed, which can complement the limitations of existing medical imaging methods. Moreover, research on medical diagnostic algorithms by artificial intelligence has been actively conducted. Via improvements in medical technology, it is possible to develop 3D medical images of blood vessels and spongy bones effectively by expanding and developing an artificial intelligence diagnosis system for musculoskeletal diseases. Additionally, the quantification of the degree of spongy bone spacing and bone damage can be measured. These techniques can be useful for accurate evaluation through the establishment of an evidence-based automated diagnostic system. Even in the absence of basic research on bio-materials, it is possible to create an objective pathological mechanism and a framework for therapeutic foundation, which can prove to be sufficiently competitive. Therefore, by complementing the limitations of previous medical imaging methods, it is possible to apply phase-contrast X-ray imaging to perform qualitative image analysis of spongy bone microvariation. Based on this technology, it is possible to establish a diagnosis of osteoporosis at the point of non-objective T-Score, and basic data on the personalized diagnosis of clinical skeletal disease can be derived.
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