石灰化組織標本の詳しい情報を得る

X線イメージングにより骨の構造や状態に関する情報や、骨梁幅、BV/TV、皮質と海綿骨の比率などの重要なパラメーターを取得できます。マイクロCTデータセットに基づく骨形態計測に一定性や再現性を持たせるには、標準的な手法による試料調整、画像取得、画像処理が必要です¹。ZEISS Xradiaを始めとするハイコントラストのX線機器を使うことで、標準的な取得を素早く簡単に行うことができます。

骨のマルチスケール撮影により、様々なスケールでの骨構造情報が豊富に得られます。X線顕微鏡ZEISS Xradia Versaの多彩な対物レンズを使うことで、異なるスケールで骨を特性評価し、その階層構造を明らかにすることができます²。

骨の構造と機能の関係を詳細に調べるためには、ひずみ分布を理解する必要があります。骨組織や生体材料の構造が力学的性質に与える影響や骨・関節・周囲組織の荷重伝達を評価することができます。In situイメージングは4D評価のための強力な手法です。X線放射線顕微鏡Xradia Versaを使って試料の内部構造を高分解能でin-situ観察し、必要に応じて圧縮後にこの工程を繰り返すことができます。さらにデジタルボリューム相関（DVC）を使って、各試料の3D全体像でひずみの分布や大きさの評価が可能です⁵。

骨微細構造のX線3D評価に再現性と堅固性を持たせるためには、多くのデータポイントが必要です。市販の3D X線システムのほとんどがFeldkamp-Davis-Kress（FDK）アルゴリズムを利用しています。FDKアルゴリズムでは優れた画質が得られますが、ノイズやアーチファクトを減らすために、多くの投影像や長い露光時間が必要になります。ZEISSの深層学習再構築法（DeepRecon）では、必要な2D投影像が大幅に減少するため、取得時間が短縮され、マイクロCTのスループットが最大で10倍向上します。

DeepReconを使うことで、X線ビームラインハードウェアを追加することなく、筋骨格系の3D解析のスループットを向上させるとともに、ノイズ軽減によって構造やグレースケール上の微小な違いを明らかにすることができます。