楊葉甲成蟲頭部三維顯微CT圖像數據集

楊葉甲成蟲頭部三維顯微CT圖像數據集
作者:任靜 葛斯琴
2017年12月21日
本作品收錄於《中國科學數據
任靜, 葛斯琴. 楊葉甲成蟲頭部三維顯微CT圖像數據集[J/OL]. 中國科學數據, 2017, 2(4). (2017-12-20). DOI: 10.11922/csdata.2017.17.zh.


摘要&關鍵詞

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摘要:楊葉甲是典型的食葉的葉甲昆蟲,主要取食楊樹葉,是重要的林業經濟害蟲。目前有關楊葉甲,乃至有關葉甲的形態學研究都十分少見。本文以楊葉甲成蟲為樣本,利用顯微CT技術獲取其頭部的三維形態數據。樣本經酒精梯度脫水和臨界點乾燥處理後,將其置於X-射線微型計算機斷層掃描儀(Skyscan 1172)的樣本台上,在光波電子束強度為40 keV下對其頭部進行掃描。掃描獲得1554張楊葉甲成蟲頭部斷層二維圖像序列,存儲總容量為18.7 GB,圖像空間分辨率為1.04 µm。斷層圖圖像質量清晰,無環形偽影,樣本楊葉甲頭部內部組織結構也清晰完整,肌肉、骨骼、消化道、甚至神經系統清晰可見。基於圖像序列可對楊葉甲成蟲頭部內、外部形態結構進行三維重建,為甲蟲頭部形態學、解剖學的研究提供基礎數據源。

關鍵詞:顯微-CT;二維圖像;圖像序列;三維重建

Abstract & Keywords

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Abstract: Chrysomela populi is a typical leaf beetle feeding on mainly leaves of aspen trees, and a major pest for forestry production. Morphological studies on Chrysomela populi, or even on chrysomelid beetles, are surprisingly scarce. In this investigation, Chrysomela populi adults were used for x-ray micro-computed tomography (micro-CT). Before they were scanned with a Skyscan 1172 micro-CT (beam strength: 40 keV), the adult samples were dehydrated with ethanol and dried to the critical point. The scanned image sequence stack includes 1,554 images with a resolution of 1.04 µm, totaling a data volume of 18.7 GB. The image quality is clear and there are no annular pseudomonas. The tissue in the head is also clear and intact; muscles, bones, digestive tracts, and even nervous systems are clearly visible. The scanned image sequence stack could be used for 3D reconstruction and anatomical study of the adult head of Chrysomela populi. This dataset provides basic data for the study of beetle head morphology and anatomy.

Keywords: micro-CT, 2D image; image stack; 3D reconstruction

數據庫(集)基本信息簡介

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'數據庫(集)名稱'Title 楊葉甲成蟲頭部顯微CT圖像序列Micro-CT image sequence stack of adult head of Chrysomela populi
'數據作者'Data authors 任靜、葛斯琴Ren Jing, Ge Siqin
'通信作者'Corresponding author 葛斯琴 Ge Siqin(gesq@ioz.ac.cn)
'數據採集時間'Time of collection 2012年5月23日May 23, 2012
'圖像分辨率'Image resolution 1.04 µm
'數據量'Data volume 18.7 GB
'數據格式'Data format *.BMP
'數據服務系統網址'Data service system http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/488
'基金項目'Source of funding 國家自然基金(NSFC-31472028、31672347)National Science Foundation (No. 31472028, 31672347)
'數據庫(集)組成'Dataset composition 數據集由楊葉甲成蟲頭部1554張計算機斷層掃描圖像序列組成。This dataset consists of 1,554 micro-CT sequence images of Chrysomela populi head.


引 言

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顯微CT技術即微型計算機斷層掃描(micro-CT)及重構技術,是當前國際上一種新的、先進的X-射線無損檢測技術,可清晰顯示被檢測物內部的細微結構[1]。該項技術首先應用於工業、航天及醫療等領域,近些年逐漸被應用到動、植物學研究領域,自2002年起在昆蟲形態學研究領域得到應用和推廣[2]。應用本項技術,可以很好地掃描到昆蟲胸部的肌肉及內骨骼,非常適用於昆蟲的肌肉等內部結構的觀察[3][4]

近年來,微型計算機斷層掃描技術成為了昆蟲形態學研究中獲取形態學數據的一種高效方法。隨着現代高分辨率台式掃描儀硬件、軟件的改進,促使越來越多的應用研究集中在微小結構的解剖學研究中。目前一般micro-CT最大分辨率約為0.5 µm,而頂尖的掃描儀可產生分辨率為0.1 µm的圖像,甚至更為精細的圖像[5]

除無損檢測樣本外,micro-CT的最大優勢是其大大加速了對幾乎無偽影的解剖學數據的獲取。這種方法遠比組織切片技術高效,且生成的圖像序列排列良好,不具有破壞性。完成micro-CT掃描的標本仍可以用於電子掃描顯微鏡(Scanning Electron Microscope,SEM)或組織切片的樣本。與組織切片技術不同的是,在這個過程中,不存在任何結構的丟失。因此這項技術使得我們能夠利用最少的標本而獲得十分詳細的形態學記錄。由於實驗過程對標本無傷害,micro-CT還可以應用於珍稀昆蟲樣本、模式標本、甚至埋在琥珀中的化石昆蟲[6][7]的研究。在低能電子束的激發下,不同類型的組織(如骨骼、肌肉、神經系統)具有不同的特定吸收率,因此我們能夠獲得高密度分辨率,從而更好地分辨各結構[8]

1 數據採集和處理方法

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楊葉甲(拉丁名Chrysomela populi Linnaeus,葉甲亞科,葉甲科,鞘翅目)是典型的食葉的葉甲昆蟲,咀嚼式口器,主要取食楊樹葉,是林業上重要的經濟害蟲。目前有關楊葉甲,甚至有關葉甲的形態學研究都十分少見。本文以典型的葉甲昆蟲——楊葉甲成蟲為例,利用micro-CT技術,獲取其頭部斷層序列圖片,探討其頭部內、外的形態變化,為甲蟲頭部形態學和解剖學的研究提供基礎數據源。楊葉甲成蟲採集地點為北京延慶,採集時間為2012年5月12日。楊葉甲成蟲樣本儲藏於中國科學院動物研究所。

1.1 樣本前處理

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Micro-CT樣本的製備方法很簡單。標本通常使用酒精–丙酮梯度脫水及臨界點乾燥的方法進行脫水乾燥,以避免出現收縮的偽影。這種方法增加了組織與周圍介質(空氣)圖像的對比度。

本文按照如下步驟,製備適用於顯微CT成像系統的酒精浸泡的楊葉甲樣本:

挑選樣本→清洗→酒精-丙酮梯度脫水→臨界點乾燥。

酒精–丙酮梯度脫水步驟:酒精脫水每次間隔15~20分鐘,丙酮脫水每次間隔30分鐘。

75%酒精(1次)→80%酒精(1次)→85%酒精(1次)→90%酒精(1次)→95%酒精(1次)→100%酒精(3次)→丙酮(3次)。

用臨界點乾燥儀(型號:Hitachi hcp-2)進行臨界點乾燥處理。

1.2 數據採集方法

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樣本可用強力膠水嵌入在特定的支撐架上或固定於黏在支撐架上的小型容器(如微量離心管、移液槍頭)中。為獲得最大的圖像分辨率,固定標本時,樣本縱軸應與樣本台旋轉軸一致。樣本數據採集地點位於北京理工大學,數據採集日期為2012年5月23日。將乾燥好的樣本置於顯微CT成像系統(Skyscan 1172)的樣品台上,設定掃描參數,在40 kev、4倍鏡頭下掃描樣本,保存圖片。掃描及重構參數見表1。


表 1 掃描參數

掃描參數 重構參數
Scanner = Skyscan1172 Reconstruction Program = NRecon
Source Type = Hamamatsu 100/250 Program Version = Version: 1.6.3.3
Camera = Hamamatsu C9300 11Mp Reconstruction engine = NReconServer
Source Voltage (KeV) = 40 Engine version = Version: 1.6.3
Source Current (µA) = 250 Dataset Origin = Skyscan1172
Camera binning = 1x1 Result File Type = BMP
Image Pixel Size (µm) = 1.04
Object to Source (mm) =41.120
Camera to Source (mm) =340.168
Vertical Object Position (mm) =20.403
Exposure (ms) = 2010
Rotation Step (deg) = 0.600


通過調整掃描儀的鏡頭,如放大倍數、與樣本的距離,以及調整射線發射源與樣本的距離等,可以獲得不同大小的掃描圖像視野,適用於大小不同的掃描樣本。掃描相機的像素組合(Camera binning)不同,所獲圖像分辨率會有很大變化。為獲取高分辨質量的圖像,相機的像素組合通常設定為1(或1×1),相應的相機曝光時間及掃描時長會延長。反之,為快速獲取樣本圖像序列而不需要高質量圖像時,相機的像素組合可設定為2以上的組合(包括2×2,3×3,4×4)。組合數字越大,掃描速度越快,圖像質量越低。通常來說,掃描相機的像素組合設定為1時,掃描時長在4小時以上,不同相機鏡頭、樣本位置以及曝光時間都會影響掃描時間。掃描相機的像素組合設定值越大,掃描時間越短,通常在2小時以內,甚至十幾分鐘便可完成掃描。根據不同科研需求,通過調整相關掃描參數,掃描時間不同,掃描所獲的斷層圖像的質量也會不同。

2 數據樣本描述

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圖1展示了楊葉甲成蟲頭部不同斷層層面的橫切圖,蟲體內部的細微結構也可清晰展示,包括肌肉、神經及內骨骼等。由於顯微CT技術可無損傷獲取樣本內部數據,為獲取更為精細和完整的內部形態數據,在樣本製備過程中,通常不對樣本進行解剖。如本文中,掃描的目標對象為楊葉甲成蟲頭部,但在處理樣本過程中,並未把頭部單獨解剖下來進行掃描,而是對整個蟲體進行脫水、乾燥處理後,將整個蟲體置於樣本台上,使用掃描儀的相機鏡頭對準其頭部,進行掃描。一來,保證了掃描樣本的完整性,完成掃描後的樣本還可用於普通形態觀察或應用於電子顯微鏡觀察;二來,相比解剖特定部位進行掃描,此種方法可保留更多解剖學、形態學數據,尤其是在蟲體頭部與胸部連接處,可保留更多細節。


圖片

圖1 楊葉甲成蟲頭部不同斷層掃描圖像示例


在掃描參數設定好之後,便可進行掃描。為了能夠完整地獲取掃描部位的全部數據,通常情況下,我們會把掃描範圍擴大,使掃描的數據略多於所需的數據。如本數據集掃描的目標部位為楊葉甲頭部,在掃描的時候,我們通常將頭部與前胸一起掃描。在序列圖片重構完成後,可以有選擇地挑選數據,將多餘數據刪除。

掃描完成後,需要對斷層圖片進行重構,通常由掃描儀自帶的軟件完成。斷層圖片的命名可分為兩部分:一部分為自主命名,可根據樣本名稱、掃描時間、掃描關鍵參數或是其他信息進行命名,通常以下劃線「_」表示各個命名關鍵信息之間的區分;另一部分為系統命名,系統命名名稱在自主命名名稱之後,自動排序並分配各個序列圖片的序列編號。以本數據集(http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/488)为例进行说明,序列图片以“ch_a_”进行自主命名,其中“ch”为杨叶甲拉丁名“Chrysomela populi」的前兩個首字母;「a」表示成蟲「adult」;「_」代表分隔符,便於區分。重構序列時,系統自動分配「recxxxx」,「rec」表示重構「reconstruction」;「xxxx」表示序列編號,通常序列編號以「0000」開始。本數據集,以序列圖片「ch_a_rec1100」開始,共計1554張,以「ch_a_rec2653」結束。序列圖片「ch_a_rec0000」-「ch_a_rec1099」為楊葉甲前胸冗餘數據,在不影響頭部完整數據集的情況下,可將多掃的冗餘數據刪除,同時也可減少數據儲存空間,為後續頭部形態結構的三維重建節省數據處理空間。

3 數據質量控制和評估

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基於micro-CT所獲得的楊葉甲成蟲頭部二維圖像序列共包含1554張斷層圖片,存儲總容量為18.3 GB,圖像空間分辨率為1.04 µm,每張圖像的存儲容量為12.3 MB。通過楊葉甲成蟲頭部不同斷層的橫切圖的展示(圖1),斷層圖圖像質量清晰,無環形偽影,且所呈現的樣本楊葉甲頭部內部組織結構也清晰完整,肌肉、骨骼、消化道、甚至神經系統均清晰可見。無論從樣本製備還是樣本掃描參數設定來說,此套斷層二維圖像序列是完全滿足相關科研需求的,如基於圖像序列可做楊葉甲成蟲頭部內、外部形態結構的三維重建,為甲蟲頭部形態、解剖學的研究提供基礎數據源。

4 數據使用方法和建議

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基於斷層圖像序列的計算機三維重建技術從成像設備上(如顯微CT)採集斷層圖片數據集,通過對二維斷層數據中感興趣區域的自動或半自動分割,採用計算機三維重建算法對其進行三維重構及可視化。通過對斷層二維圖像序列的處理,進行噪聲消除、輪廓提取、特徵點匹配等操作,對構建的昆蟲三維數字模型進行渲染,從而支持多尺度、多視角、多層次的方式展示其形態結構,以直觀、動態的方式展現生物體各部分結構之間的關聯關係。Micro-CT經過精準校對後所獲得的高分辨率斷層圖像序列,可以幫助我們快速且精確的進行樣本的三維重建及解剖學研究[5],並且在3D模型打印方面也有很大的應用前景。

參考文獻

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  1. 任靜. 基於多維數據的葉甲後翅及翅基結構的形態學研究[D]. 北京: 中國科學院大學, 2014.
  2. HÖRNSCHEMEYER T, BEUTEL R, PASOP F. Head structures ofPriacma serrataleconte (coleptera, archostemata) inferred from X-ray tomography[J/OL]. Journal of Morphology, 2002, 252 (3):298–314. DOI: 10.1002/jmor.1107.
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數據引用格式

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任靜, 葛斯琴. 楊葉甲成蟲頭部顯微CT圖像序列[DB/OL]. Science Data Bank, 2017. (2017-09-26). DOI: 10.11922/sciencedb.488.


 

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