大鼠提睾肌小动脉中无细胞层的可视化与定量分析

本实验的总体目标是量化体内无细胞层宽度的时空变化。该方法有助于回答微循环流体力学领域中的关键问题，从而更好地理解微循环中细胞趋性的作用。该方法的主要优势在于，与以往耗时的手动测量技术相比，能够更一致且便捷地量化体内细胞趋性宽度。

在开始无细胞层宽度测量之前，运行无细胞层预处理MatLab脚本文件。然后点击“打开文件”以选择用于分析的视频文件，并调整旋转滑块，利用缩放滑块根据需要调节缩放级别，使单个血管的壁垂直对齐。当血管处于合适位置后，点击确认编辑，然后点击设置ROI以裁剪并定义感兴趣区域。

对齐后的图像将在弹出窗口中显示。根据需要调整图像上的矩形目标区域，然后双击该区域以确认感兴趣区域。接着点击“提取图像”按钮，将所有编辑后的视频帧提取为连续的位图图像，这些图像将保存在与所选视频文件同名的文件夹中。

为测量无细胞层宽度，请点击“选择文件夹”并选择图像所在的文件夹。第一帧图像将显示在灰度图像面板中，同时其对应的灰度强度直方图将显示在图像直方图面板中。从列表框中选择需要分析的图像帧，然后点击“查找血管壁”，以识别图像中的血管内壁，该位置被确定为光强度分布曲线在连续两个像素上由暗变亮的峰值点。

勾选中值滤波以对图像应用中值滤波，减少椒盐噪声。勾选自动对比度以对图像强度进行数字调整，增强图像对比度。然后在列表框中选择一种阈值分割算法，以自动确定将灰度级划分为两类的阈值：高于阈值的灰度级对应白色像素，低于阈值的灰度级对应黑色像素。

为了测量无细胞层宽度的空间变化，在“像素分辨率”输入框中输入像素分辨率。然后点击“计算”以获得无细胞层宽度的空间变化，并点击“导出.csv”以表格形式导出无细胞层宽度数据。

为测量血管沿特定分析线的无细胞层宽度随时间的变化，点击“Temporal Variation”并输入帧率信息。在“start frame”和“last frame”框中分别输入用于分析的图像的第一帧和最后一帧。调节分析线滑块以选择分析线在血管上的位置，并在灰度图像和二值图像上确认分析线位置，如图所示。

然后点击“计算”以获取无细胞层宽度的时间变化，并点击“导出.csv”将无细胞层宽度数据以表格形式导出。此处展示的是大鼠提睾肌中一条无分支动脉内典型的红细胞流动情况，其中可在红细胞核心与血管内壁之间观察到无细胞层。

这些组分之间良好的对比度对于确保无细胞层宽度测量的准确性至关重要。图像分析的初始阶段包括检测血管内壁。通过获取沿垂直于血管的分析线的光强度分布，该位置被近似确定在由暗到亮跨越两个像素的峰值处。

随后，利用图像阈值算法检测红细胞核心边界，从而可计算无细胞层的宽度。由于无细胞层中的红细胞具有不同的透光率，灰度水平的差异可划分为两类。然而，由于图像质量差和对比度低，可能难以在图像直方图的两个峰之间确定准确的阈值。

为了增强红细胞与无细胞层之间的对比度，可以使用蓝色滤光片。在这些图像中，使用蓝色滤光片后红细胞核心的边界被更准确地识别，效果尤为明显。阈值分割算法也会影响无细胞层宽度的测量结果，如这些图像所示，不同的阈值分割算法识别出不同的红细胞核心边界，从而导致测得的无细胞层宽度不同。

体内无细胞层宽度的测量对图像质量非常敏感。因此，务必仔细进行手术操作，并使用合适的光学辅助设备以获得高质量的图像。此外，选择合适的图像阈值分割算法对于确保无细胞层宽度测量的准确性和一致性至关重要。