清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Micro-CT acquisition and image processing to track and characterize pulmonary nodules in mice

计算机断层摄影术 协议(科学) 肺癌 计算机科学 医学影像学 医学物理学 图像处理 软件 断层摄影术 图像配准 放射科 医学 计算机视觉 人工智能 病理 图像(数学) 程序设计语言 替代医学
作者
May Zaw Thin,Christopher Moore,Thomas J. Snoeks,Tammy L. Kalber,Julian Downward,Axel Behrens
出处
期刊:Nature Protocols [Nature Portfolio]
卷期号:18 (3): 990-1015 被引量:14
标识
DOI:10.1038/s41596-022-00769-5
摘要

X-ray computed tomography is a reliable technique for the detection and longitudinal monitoring of pulmonary nodules. In preclinical stages of diagnostic or therapeutic development, the miniaturized versions of the clinical computed tomography scanners are ideally suited for carrying out translationally-relevant research in conditions that closely mimic those found in the clinic. In this Protocol, we provide image acquisition parameters optimized for low radiation dose, high-resolution and high-throughput computed tomography imaging using three commercially available micro-computed tomography scanners, together with a detailed description of the image analysis tools required to identify a variety of lung tumor types, characterized by specific radiological features. For each animal, image acquisition takes 4–8 min, and data analysis typically requires 10–30 min. Researchers with basic training in animal handling, medical imaging and software analysis should be able to implement this protocol across a wide range of lung cancer models in mice for investigating the molecular mechanisms driving lung cancer development and the assessment of diagnostic and therapeutic agents. A micro-computed X-ray tomography-based approach for quantifying the number and volume of lung cancer nodules over time, enabling the tracking of individual nodule formation, tumor growth and response to therapy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
王佳豪完成签到,获得积分10
2秒前
11秒前
cadcae完成签到,获得积分10
20秒前
房天川完成签到 ,获得积分10
31秒前
qizhixu发布了新的文献求助10
38秒前
luckkit完成签到 ,获得积分10
45秒前
53秒前
cugwzr完成签到,获得积分10
57秒前
xuesensu完成签到 ,获得积分10
57秒前
自觉石头完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小苔藓完成签到 ,获得积分10
1分钟前
心静自然好完成签到 ,获得积分10
1分钟前
满意的寒凝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
fabea完成签到,获得积分10
1分钟前
Pan完成签到,获得积分10
2分钟前
酷酷小子完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
kenchilie完成签到 ,获得积分10
2分钟前
小静完成签到 ,获得积分10
2分钟前
啥时候吃火锅完成签到 ,获得积分0
2分钟前
2分钟前
高大觅夏完成签到 ,获得积分10
2分钟前
快乐随心完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
liuliu完成签到 ,获得积分10
2分钟前
喜悦香萱完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
研友_V8RDYn完成签到,获得积分10
3分钟前
开心的大娘完成签到,获得积分10
3分钟前
lili完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
4分钟前
Raymond完成签到,获得积分10
4分钟前
南风完成签到 ,获得积分10
4分钟前
番茄小超人2号完成签到 ,获得积分10
4分钟前
小小王完成签到 ,获得积分10
4分钟前
CHEN完成签到 ,获得积分10
4分钟前
轩辕剑身完成签到,获得积分10
4分钟前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3736714
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3280668
关于积分的说明 10020218
捐赠科研通 2997394
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1644527
邀请新用户注册赠送积分活动 782060
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749656