该研究探索了一种用于聚焦离子束扫描电镜(focus ion beam-scanning electron microscope,FIB-SEM)的三维序列图像配准新方法,即对特定参照物分割后,将Z轴序列图像转化为时间序列图像,利用IMARIS软件的时间序列追踪算法对相邻帧图像之...该研究探索了一种用于聚焦离子束扫描电镜(focus ion beam-scanning electron microscope,FIB-SEM)的三维序列图像配准新方法,即对特定参照物分割后,将Z轴序列图像转化为时间序列图像,利用IMARIS软件的时间序列追踪算法对相邻帧图像之间的位错进行纠正,从而达到配准的目的。配准的结果使得Z轴序列图像中锯齿状位错大为减少,图像和结构更清晰完整。针对同一套FIB-SEM序列图像的数据,其纠错效果与传统AMIRA软件实现的配准相比,效果达到预期,操作更加简便有效。该研究为电镜三维图像的位置配准提供了新方法。展开更多
聚焦离子束连续切片扫描电镜(focused ion beam serial block face scanning electron microscopy,FIB-SEM)技术,目前已被广泛应用于小体积细胞或组织样品的三维重构,具有自动化程度高、Z轴分辨高等优点。本文从包埋块样品准备与处理、...聚焦离子束连续切片扫描电镜(focused ion beam serial block face scanning electron microscopy,FIB-SEM)技术,目前已被广泛应用于小体积细胞或组织样品的三维重构,具有自动化程度高、Z轴分辨高等优点。本文从包埋块样品准备与处理、样品区域选定、软件设置前准备、软件参数(离子束加工和电子束扫描)设置、软件运行与图像采集和图像处理等多个方面,详细介绍应用FIB-SEM技术对常温生物包埋块样品进行三维重构的流程和细节,并对某些关键性参数展开讨论。展开更多
体电子显微成像技术(volume electron microscopy)可以在更大三维空间中对样品进行纳米分辨率三维结构分析,获取样品内部结构的三维模型和各结构之间的位置关系、体积比例等信息,更加全面地反映样品的超微结构与功能的关系。本文利用基...体电子显微成像技术(volume electron microscopy)可以在更大三维空间中对样品进行纳米分辨率三维结构分析,获取样品内部结构的三维模型和各结构之间的位置关系、体积比例等信息,更加全面地反映样品的超微结构与功能的关系。本文利用基于聚焦离子束扫描电镜的体电子显微成像技术对人源肝癌细胞的三维超微结构进行分析,获得了多种细胞器包括细胞核、线粒体、内质网和高尔基体等的高分辨率三维结构模型。展开更多
目的旨在建立脑组织样本神经血管单元中内皮细胞线粒体快速可视化分割的方法和应用。方法取假手术组纹状体和缺血再灌注组纹状体半暗区组织,采用锇-硫代碳酰肼-锇制样技术(Osmium-thiocarbohydrazide-osmium,OTO)包埋前块染色技术,结合...目的旨在建立脑组织样本神经血管单元中内皮细胞线粒体快速可视化分割的方法和应用。方法取假手术组纹状体和缺血再灌注组纹状体半暗区组织,采用锇-硫代碳酰肼-锇制样技术(Osmium-thiocarbohydrazide-osmium,OTO)包埋前块染色技术,结合聚焦离子束扫描电子显微镜(Focused ion beam scanning electron microscope,FIB/SEM)和人工智能可视化图像分析软件(Artificial intelligence-visualization-image analysis,AIVIA)机器学习图像分割技术,对神经血管单元中内皮细胞线粒体进行大尺度成像和快速分割分析。结果本研究成功建立基于OTO-FIB/SEM-AIVIA(OFA)的脑组织块样本线粒体快速分割流程,实现微米级神经血管单元中特定细胞类型线粒体纳米级分辨率的快速可视化;该流程可以提供脑组织样本线粒体数量和形态变化的准确信息;同时,训练出的模型可以拓展应用于相同图像采集参数的不同样本数据,提高图像分割速度和数据处理效率;基于这一方法,本研究发现相较于假手术组,脑缺血再灌注组纹状体半暗区内神经血管单元完整线粒体的平均体积变小且形态变圆;本研究还进一步提取并三维重建了内皮细胞中的线粒体并发现其形态和数量的改变。结论OFA流程可以快速获取神经血管单元或其中某个特定细胞类型,提供内皮细胞完整线粒体数量和体积的准确信息,为功能研究提供更准确全面的结构学证据。展开更多
文摘该研究探索了一种用于聚焦离子束扫描电镜(focus ion beam-scanning electron microscope,FIB-SEM)的三维序列图像配准新方法,即对特定参照物分割后,将Z轴序列图像转化为时间序列图像,利用IMARIS软件的时间序列追踪算法对相邻帧图像之间的位错进行纠正,从而达到配准的目的。配准的结果使得Z轴序列图像中锯齿状位错大为减少,图像和结构更清晰完整。针对同一套FIB-SEM序列图像的数据,其纠错效果与传统AMIRA软件实现的配准相比,效果达到预期,操作更加简便有效。该研究为电镜三维图像的位置配准提供了新方法。
文摘聚焦离子束连续切片扫描电镜(focused ion beam serial block face scanning electron microscopy,FIB-SEM)技术,目前已被广泛应用于小体积细胞或组织样品的三维重构,具有自动化程度高、Z轴分辨高等优点。本文从包埋块样品准备与处理、样品区域选定、软件设置前准备、软件参数(离子束加工和电子束扫描)设置、软件运行与图像采集和图像处理等多个方面,详细介绍应用FIB-SEM技术对常温生物包埋块样品进行三维重构的流程和细节,并对某些关键性参数展开讨论。
文摘体电子显微成像技术(volume electron microscopy)可以在更大三维空间中对样品进行纳米分辨率三维结构分析,获取样品内部结构的三维模型和各结构之间的位置关系、体积比例等信息,更加全面地反映样品的超微结构与功能的关系。本文利用基于聚焦离子束扫描电镜的体电子显微成像技术对人源肝癌细胞的三维超微结构进行分析,获得了多种细胞器包括细胞核、线粒体、内质网和高尔基体等的高分辨率三维结构模型。
文摘目的旨在建立脑组织样本神经血管单元中内皮细胞线粒体快速可视化分割的方法和应用。方法取假手术组纹状体和缺血再灌注组纹状体半暗区组织,采用锇-硫代碳酰肼-锇制样技术(Osmium-thiocarbohydrazide-osmium,OTO)包埋前块染色技术,结合聚焦离子束扫描电子显微镜(Focused ion beam scanning electron microscope,FIB/SEM)和人工智能可视化图像分析软件(Artificial intelligence-visualization-image analysis,AIVIA)机器学习图像分割技术,对神经血管单元中内皮细胞线粒体进行大尺度成像和快速分割分析。结果本研究成功建立基于OTO-FIB/SEM-AIVIA(OFA)的脑组织块样本线粒体快速分割流程,实现微米级神经血管单元中特定细胞类型线粒体纳米级分辨率的快速可视化;该流程可以提供脑组织样本线粒体数量和形态变化的准确信息;同时,训练出的模型可以拓展应用于相同图像采集参数的不同样本数据,提高图像分割速度和数据处理效率;基于这一方法,本研究发现相较于假手术组,脑缺血再灌注组纹状体半暗区内神经血管单元完整线粒体的平均体积变小且形态变圆;本研究还进一步提取并三维重建了内皮细胞中的线粒体并发现其形态和数量的改变。结论OFA流程可以快速获取神经血管单元或其中某个特定细胞类型,提供内皮细胞完整线粒体数量和体积的准确信息,为功能研究提供更准确全面的结构学证据。
