3D analýza svalových vláken metodou rentgenové výpočetní tomografie

Abstract

Rentgenová počítačová mikrotomografie (CT) je metoda trojrozměrného (3D) zobrazování vnitřní struktury objektů. Díky pokroku v metodách barvení se začala využívat i pro zobrazování měkkých tkání. Ve vývojové biologii zaměřené na výzkum svalové tkáně je pro detailnější pochopení vyžadováno získání 3D modelů jednotlivých vláken. Dosud se tato vlákna segmentovala převážně manuálně, což je velmi časově náročné. Tato práce se zaměřuje na automatizaci tohoto procesu. Práce zahrnuje úvod do anatomie svalů a principů zobrazování pomocí CT. Dále popisuje problematiku zobrazování měkkých tkání, možnosti předzpracování dat a rešerši v oblasti automatické segmentace. V praktické části probíhá měření dat v laboratořích rentgenové počítačové mikro a nanotomografie na CEITEC VUT (Středoevropský technologický institut, Vysoké učení technické v Brně) pomocí přístrojů GE phoenix v|tome|x L240 a RIGAKU nano3DX. Následně jsou vyhodnoceny nejlepší konfigurace pro získání snímků vhodných pro automatickou segmentaci. Navazující bakalářská práce se bude zabývat zpracováním naměřených dat, segmentací jednotlivých vláken a jejich analýzou.X-ray computed microtomography (CT) is a method for three-dimensional (3D) imaging of the internal structure of objects. With advancements in staining methods, it has also begun to be used for imaging soft tissues. In developmental biology, focused on muscle tissue research, obtaining 3D models of individual fibers is essential for a more detailed understanding. Until now, these fibers have been primarily segmented manually, which is very time-consuming. This work focuses on automating this process. The work includes an introduction to muscle anatomy and the principles of CT imaging. It further describes the issues related to imaging soft tissues, data preprocessing options, and a review of automatic segmentation in this field. The practical part involves data measurement in the laboratories of X-ray micro and nanotomography at CEITEC BUT (Central European Institute of Technology, Brno University of Technology) using devices GE phoenix v|tome|x L240 and RIGAKU nano3DX. Subsequently, the best configurations for obtaining images suitable for automatic segmentation are evaluated. The follow-up bachelor's thesis will focus on processing the measured data, segmenting individual fibers, and their analysis.