Method Article

تحليل عالي الإنتاجية لبيانات الخرائط البصرية باستخدام الخريطة الكهربائية

DOI:

10.3791/59663

⸱

June 4th, 2019

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Institute of Cardiovascular Sciences, University of Birmingham, 2EPSRC Centre for Doctoral Training in Physical Sciences for Health, School of Chemistry, University of Birmingham, 3School of Computer Science, University of Birmingham, 4Institute of Clinical Sciences, University of Birmingham, 5Institute of Microbiology and Infection, School of Biosciences, University of Birmingham

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يصف هذا البروتوكول إعداد واستخدام ElectroMap، وهو نظام أساسي برمجيات مفتوح المصدر يستند إلى MATLAB لتحليل بيانات رسم الخرائط البصرية القلبية. يوفر ElectroMap أداة متعددة الاستخدامات عالية الإنتاجية لتحليل الجهد البصري لرسم الخرائط ومجموعات بيانات الكالسيوم عبر مجموعة واسعة من النماذج التجريبية القلبية.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

رسم الخرائط البصرية هو تقنية راسخة لدراسة عالية الدقة الفناء والوقتي من الفيزيولوجيا الكهربائية القلبية في الاستعدادات متعددة الخلايا. نقدم هنا، في دليل خطوة بخطوة، استخدام خريطة كهربائية للتحليل، والقياس الكمي، ورسم الخرائط من الجهد عالية الدقة ومجموعات بيانات الكالسيوم التي تم الحصول عليها عن طريق رسم الخرائط البصرية. تغطي خيارات تحليل الخريطة الكهربائية مجموعة واسعة من المعلمات الكهربائية الفسيولوجية الرئيسية، وواجهة المستخدم الرسومية تسمح بتعديل مباشر للمعالجة المسبقة وتعريفات المعلمات، مما يجعل الخريطة الكهربائية قابلة للتطبيق على مجموعة واسعة من النماذج التجريبية. نعرض كيف يسمح الكشف عن تردد السرعة وتجزئة الإشارة بالتحليل عالي الإنتاجية للتسجيلات التجريبية بأكملها، والاستجابات الحادة، والتغير الفردي. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن ElectroMap متوسط ًا آليًا متعدد الضربات لتحسين جودة الإشارة لمجموعات البيانات الصاخبة، وهنا نوضح كيف يمكن لهذه الميزة أن تساعد في توضيح التغييرات الكهرولوجية التي قد لا يتم اكتشافها عند استخدام مجموعات بيانات واحدة فاز التحليل. يتم تضمين وحدات مخصصة ضمن البرنامج للتحقيق التفصيلي في التوصيل، وتحليل ملف واحد، وalternans، كما هو موضح هنا. يمكن استخدام هذه المنصة البرمجية لتمكين وتسريع معالجة وتحليل ورسم الخرائط للفيزيولوجيا الكهربائية القلبية المعقدة.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يستخدم رسم الخرائط البصرية مراسلي الفلورسنت من الجهد و / أو تركيز الكالسيوم لاستجواب الفيزيولوجيا الكهربائية القلبية (EP) والتعامل مع الكالسيوم في الاستعدادات متعددة الخلايا، مع دقة مكانية أكبر من يمكن تحقيقها مع التقليدية تقنيات1،2،3. لذلك، ظهرت الخرائط البصرية كتقنية هامة وتستخدم بشكل متزايد من أي وقت مضى،وتوفير رؤى رئيسية في السلوك الكهربائي الفسيولوجي والمرضي في القلب 3،4،5 ،6،7،8. ومما يعقد عدة عوامل المعالجة والتحليل الفعالين للبيانات التي يتم الحصول عليها من تجارب رسم الخرائط البصرية. تؤدي طبيعة الدقة الصدغية العالية لمجموعات بيانات الخرائط البصرية إلى ملفات فيديو خام تتكون من آلاف إطارات الصور، يتكون كل منها من عدد من وحدات البكسل الفردية، مما يؤدي إلى ظهور ملفات بيانات كبيرة تتطلب الإنتاجية العالية والآلية معالجة9. أحجام بكسل صغيرة، وسوء ومتفاوتة تحميل صبغ والتغيرات الكسرية الصغيرة في الفلورة يؤدي إلى إشارات بصرية مع إشارة منخفضة إلى نسبة الضوضاء (SNR)، مما يتطلب المعالجة المسبقة قبل التحليل الفعال يمكن تحقيقه10. يمكن أن تزداد المعالجة والتحليل تعقيداً باستخدام بروتوكولات السرعة البصرية الوراثية التي تستخدم الضوء لبدء التنشيط، مما قد يشوه الإشارة المسجلة من أجهزة الاستشعار الفلورية11و12 . وعلاوة على ذلك، بمجرد معالجة البيانات، يمكن تطبيق عدة تقنيات وتعاريف غير متسقة لقياس بارامترات الاهتمام، مع اختلاف التقنيات الأكثر تطبيقًا وفقًا للإعداد التجريبي والنموذج والسؤال2، 10،13. وهذه القيود تحول دون زيادة الاستفادة من التكنولوجيا وتعوق التحليل الموضوعي حقاً.

وللتغلب على هذه القيود، قامت عدة مجموعات بحثية بتصميم خطوطأنابيب معالجة مخصصة مصممة خصيصاً لنموذجها التجريبي، وسؤالها وأجهزتها 7،14،15،16. وتستخدم شركات أخرى برامج تجارية مسجلة الملكية حيث قد يكون من الصعب الوصول إلى الخوارزميات الأساسية4و17 . ونتيجة لذلك، هناك حاجة واضحة إلى منصة برمجيات مفتوحة المصدر متاحة مجانا لتجهيز وتحليل بيانات الخرائط البصرية. من المهم أن يكون هذا البرنامج مفتوح المصدر، وسهل الاستخدام، ومرن لتعديل المعلمات، وينطبق على مجموعة من النماذج التجريبية ذات خصائص EP متميزة ويسمح بشكل حاسم بالقياس المباشر والقابل للضبط لمجموعة من أمراض القلب المعلمات التي يمكن دراستها باستخدام رسم الخرائط البصرية.

لقد قمنا مؤخرا بنشر والإفراج عن منصة البرمجيات الشاملة، ElectroMap، للمعالجة عالية في جميع أنحاء، شبه الآلي، وتحليل ورسم الخرائط من مجموعات البيانات رسم الخرائط البصرية القلبية13. هنا، نقدم دليل فيديو لاستخدام ElectroMap ونبين كيف يمكن استخدامه لمعالجة وتحليل وخريطة العديد من مجموعات بيانات الخرائط البصرية. نحن نركز على استخدام ElectroMap لتحديد المتغيرات القياسية EP ومعالجة الكالسيوم وإظهار استخدام سرعة التوصيل مستقل، وتحليل ملف واحد ووحدات alternans.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. جمع بيانات رسم الخرائط البصرية

  1. إجراء رسم خرائط ضوئية قلبية باستخدام واحد من مجموعةواسعة من النماذج التجريبية بما في ذلك قلوب كاملة سليمة ومعزولة 6،18، أتريا معزولة14،19، أسافين البطين20، شرائح القلب 21 , 22، وأحادية الخلايا23. انظر المراجع المرتبطة بالتصاميم التجريبية لجمع بيانات الخرائط البصرية الخام من هذه الاستعدادات. شريطة أن يتم تحويل البيانات التي تم الحصول عليها إلى مكدس tiff أو حفظها في . MAT، يجب أن يكون قابلا للتحليل باستخدام ElectroMap. ويشمل ذلك بيانات ذات أبعاد مختلفة (مربع/مستطيل) ودقة (الحد الأقصى الذي تم اختباره حاليًا 2048 بكسل × 2048 بكسل).

2. تركيب البرامج وبدء تشغيلها

ملاحظة: فيما يلي تفاصيل الطريقتين لتثبيت وتشغيل ElectroMap - إما داخل MATLAB تشغيل من التعليمات البرمجية المصدر (.m) أو كملف قابل للتنفيذ مستقل (.exe لـ windows). البرنامج النهائي ووظائفه ثابتة بين خياري الإعداد (بخلاف بعض الاختلافات في التنقل الدليل). لذلك، الاعتبارات الرئيسية لاختيار الإصدار لتثبيت الوصول إلى MATLAB ومربعات الأدوات المطلوبة وما إذا كان الوصول إلى التعليمات البرمجية المصدر هو المطلوب. وحيثما أمكن، يوصى باستخدام إصدار MATLAB لأوقات بدء التشغيل الأسرع وأوقات معالجة أقصر وأسهل الإبلاغ عن الأخطاء.

  1. الإعداد 1: تشغيل الخريطة الكهربائية داخل MATLAB
    1. تثبيت MATLAB. تم تصميم ElectroMap في MATLAB 2017a، ومع ذلك، تم اختبار البرمجيات لاستخدامها في جميع الإصدارات اللاحقة من MATLAB (حتى 2018b في وقت كتابة هذا التقرير). هناك حاجة إلى مربعات الأدوات التالية: معالجة الصور، معالجة الإشارات، الإحصاءات والتعلم الآلي، وتركيب المنحنى.
    2. تحميل / استنساخ جميع الملفات من أحدث 'شفرة المصدر' الافراج عن ElectroMap من مستودع GitHub (https://github.com/CXO531/ElectroMap). فك ضغط المحتويات التي تم تنزيلها إلى الموقع المطلوب.
    3. افتح MATLAB وانتقل إلى موقع المجلد الذي يستضيف التعليمات البرمجية المصدر ElectroMap. ثم، افتح الملف ElectroMap.m واضغط على تشغيل في المحرر، أو بدلا من ذلك اكتب ElectroMap في إطار الأوامر واضغط RETURN. هذا سوف تبدأ واجهة المستخدم ElectroMap، الشكل 1A.
  2. الإعداد 2: ملف .exe مستقل
    1. قم بتنزيل ملف المثبت: https://drive.google.com/open?id=1nJyI07w9WIt5zWcit0aEyIbtg31tANxI.
    2. اتبع الإرشادات في المثبت، والتي سيتم تحميل المطلوبة وقت تشغيل MATLAB من الويب جنبا إلى جنب مع برنامج ElectroMap.
    3. تشغيل ElectroMap.exe.
      ملاحظة: بدء تشغيل الوقت للإصدار مستقل يمكن أن يكون عدة دقائق.

3. تحميل الصور والمعالجة المسبقة

  1. اضغط على تحديد مجلد وانتقل إلى موقع ملف (ملفات) البيانات المراد تحليله. سيؤدي هذا إلى ملء مربع القائمة الأيمن مع كافة الملفات الموجودة داخل هذا الدليل من نوع الملف الصحيح (.tif أو . MAT). . يجب أن تحتوي ملفات MAT على متغير مكدس الصور فقط.
    ملاحظة: سوف تظهر المجلدات فقط و الملفات الفردية غير الفردية أثناء التنقل خلال محدد الدليل.
  2. حدد الملف ليتم تحميله من داخل الواجهة واضغط على تحميل الصور.
    1. بمجرد تحميله، سيظهر الإطار الأول، وسيشير المخطط الأحمر إلى العتبات التلقائية للصورة. إذا لزم الأمر، قم بإعادة تحميل عائد الاستثمار المستخدم مسبقًا عن طريق تحديد حفظ/تحميل عائد الاستثمار. في هذه الحالة، تخطي الخطوة 3.3.
    2. كافتراضي، تستند العتبات إلى كثافة البكسل في الإطار الأول. إذا رغبت في ذلك، قم بتعديل هذا إلى عتبة تستند إلى سعة مسار وقت الإشارة عن طريق تغيير الخيار في القائمة المنسدلة صورة العتبة. يرجى ملاحظة أنه بمجرد تحديد العتبة، ثم يتم تطبيقها على مكدس الصور بأكمله.
  3. إذا رغبت في ذلك، قم بتغيير خيار العتبة إلى يدوي، والذي سيقوم بتنشيط شريط التمرير لضبط عتبة الصورة يدويًا. بالإضافة إلى ذلك، صور الاقتصاص (صورةالاقتصاص)و/أو رسم منطقة مخصصة للاهتمام (عائداستثمارمخصص) للتحليل عن طريق تحديد مربع (خان) التجزئة المناسب ة أسفل خيارات العتبة. لاحظ أن الخيارات المتقدمة لاختيار المنطقة ذات الأهمية مثل عدد المناطق متوفرة من تحديد عائد الاستثمار من القائمة العليا.
  4. بمجرد تطبيق عتبة مناسبة، اضغط على "صور العملية" لتطبيق المعالجة. وترد أدناه تفاصيل إعدادات المعالجة (الخطوات 3-4-1-3-4-5). عند هذه النقطة، تأكد من إدخال إعدادات الكاميرا الصحيحة. هذه هي حجم بكسل في ميكروم (مهم: هذا هو حجم بكسل الصورة، وليس حجم بكسل التي تشكل رقاقة أو الأجهزة ما يعادلها في جهاز التصوير) وFramerate في كيلوهرتز.
    1. بالنسبة لانعكاس الإشارة، حدد خانة الاختيار عكس البيانات لتمكينها. إذا كانت إشارة الفلورسنت المبلغ عنها متناسبة عكسيامع المعلمة ذات الأهمية (كما هو الحال مع الأصباغ الفعالة الشائعة الاستخدام) يمكن عكس الإشارة.
    2. للتصفية المكانية، حدد غاوسيان أو متوسط من قائمة kernel. يتم التحكم في حجم المنطقة المتوسطة مكانيا من قبل إدخال الحجم المجاور للقائمة المنسدلة Kernel (أي 3 نتائج في 3 بكسل × 3 بكسل نواة فلتر). عند تطبيق مرشح Gaussian، يمكن أيضًا تعيين الانحراف المعياري من إدخال Sigma.
    3. لتصحيح خط الأساس، حدد أعلى قبعة24 أو متعدد الحدود (4ال أو 11درجة) تصحيح25 من القائمة الأساس. يمكن تطبيق التصحيح على كل بكسل على حدة (وقت معالجة طويل) أو كمتوسط للصورة بأكملها (أسرع ولكن يفترض تعديلات خط الأساس متجانسة). يمكن أيضًا تعديل تصحيح القبعة العلوية عن طريق تعيين طول القبعة العلوية بالمللي ثانية، بجوار القائمة المنسدلة لتحديد الأساس. يجب أن يكون طول نواة أعلى قبعة أكبر من المقياس الزمني لإمكانات العمل الفردية / عابري الكالسيوم.
    4. للتصفية الزمنية، حدد Savitzky-Goaly أو دفعة لا نهائية (IIR) التصفية من القائمة تصفية.
      ملاحظة: بخلاف إشارة متوسط الأنسجة التي تظهر في أسفل اليسار، يتم تطبيق التصفية الزمنية على كل بكسل على حدة في وقت القياس الكمي للمعلمة من نطاقات الصور المتوسطة للفرقة. تم تنفيذ هذا لتقليل وقت المعالجة عن طريق تصفية مقاطع صغيرة من البيانات عند الحاجة بدلاً من الملفات بأكملها.
    5. لإزالة الإطار، لاحظ أنه إذا تم تحديد الخيار إزالة الإطارات، يمكن إزالة القمم الكبيرة ذات السعة أكبر من إشارة الاهتمام من مجموعة الصور. قد يكون هذا مفيداً في مجموعات البيانات التي تسير بخطى بصرية مثل سرعة البصريات حيث يبدأ إلغاء الاستقطاب عن طريق التنشيط البصري للأوبسينات مثل channelrhodopsin 211,12.
      ملاحظة: كما إزالة الإطار من المحتمل إدخال تغييرات خطوة غير فسيولوجية في إشارات الصورة، قد يؤدي التصفية الزمنية إلى إدخال النتائج الملموسة إلى البيانات وبالتالي لا ينصح هنا.
  5. لاحظ أنه سيتم تقسيم الإشارة بمجرد تحديد صور العملية وفقًا للخيارات الموجودة ضمن خيارات التجزئة، ولكن يمكن تغيير ذلك بسرعة دون إعادة معالجة مجموعة البيانات بأكملها (انظر القسم 4).

٤ - تجزئة البيانات ومتوسط عدد هائـا

ملاحظة: بمجرد معالجة الملف، سيتم الكشف عن القمم في الأنسجة متوسط إشارة (تتبع أسفل اليمين، الشكل 1A)ووسمها من قبل الدوائر الحمراء. يتم حساب القمم فقط فوق عتبة مجموعة (الخط الأزرق على التتبع الذي تم تعيينه بواسطة عتبة الذروة). بالإضافة إلى ذلك، يتم حساب القمم فقط إذا كانت متأخرة بما فيه الكفاية بالمقارنة مع القمم السابقة، التي تم تعيينها بواسطة إدخال مسافة الذروة المنية. ثم يتم تقسيم الإشارة على أساس القمم المكتشفة. أولاً، يتم حساب طول الدورة الفعال (CL) لكل قمة عن طريق قياس الوقت الفاصل بينها وبين الذروة التالية. إذا كان عدد من القمم (التي تم تعيينها بواسطة عدد الحد الأدنى من المدخلات القمم) لها CLs مماثلة (العتبة التي يتم تعيينها بواسطة الحد الأدنى الإدخال) ثم يتم تجميعها ومتوسط CL لتلك القمم المحسوبة.

  1. لمزيد من تجزئة البيانات، اضغط على إشارة الشريحة. خيارات التجزئة الفرعية هي: لا شيء - جميع القمم مع نفس CL مجمعة معاً; جميع - يتم تحديد أجزاء منالقمم ن ضمن أوقات CL الثابتة (يتم تعيينالقمم n بواسطة إدخال حجم المقطع) ؛ وأخيراً –القمم n النهائية قبل تحديد تغيير CL وتجميعها، ولا يتم تحليل جميع القمم الأخرى؛ وفوز واحد - وهذا يعادل تطبيق جميع التجزئة معالقمم ن = 1، وبالتالي لا يتم تطبيق أي تجميع أو مجموعة متوسط (انظر 4.5). يمكن تطبيق ذلك عن طريق تحديد زر فوز واحد.
    1. تطبيق تجزئة مخصصة للإشارة عن طريق التكبير في وقت الفائدة وتحديد إشارة الشريحة. سيؤدي ذلك إلى إضافة خيار إضافي بعنوان قسم التكبير/التصغير إلى مربع قائمة المقطع، المقابل للنقاط الزمنية المحددة.
  2. ستظهر نتائج التقسيم في مربع القائمة المجاور لإشارة متوسط الأنسجة، وسوف تظهر رقم القسم وCL المقدرة. يتم الإشارة إلى كافة المقاطع الزمنية المجزأة بألوان مختلفة. حدد مقطعًا من مربع القائمة لتمييز هذا المقطع باللون الأحمر. وسيؤدي ذلك أيضا ً إلى إجراء تحليلات تلقائية لهذا القسم، كما لو تم اختيار الزر إنتاج خرائط (انظر القسم 5).
  3. وسيتم إجراء تحليلات للقمم المجمعة على البيانات "المتوسطة الفرقة". وينطوي ذلك على حساب متوسط القمم في جزء معاً، مع تحديد الفترات المرجعية للقمم المحددة في الخطوة 4-2. قم بتحديث الإطار الزمني إلى المتوسط عن طريق تعديل المدخلات قبل وبعد الضغط على إشارة المقطع.

5. العمل المحتملة / الكالسيوم المدة العابرة وتحليل سرعة التوصيل

  1. بمجرد معالجة الصور، سيصبح الزر إنتاج الخرائط نشطًا. اضغط على خرائط إنتاج لتطبيق مدة الإجراء المحتملة (APD)، ووقت التنشيط، وسرعة التوصيل وتحليل SNR. بشكل افتراضي، سيتم تطبيق التحليل على مقطع الإشارة الأول. سيؤدي تحديد شرائح أخرى من مربع القائمة إلى تطبيق التحليل على المقطع المختار.
    ملاحظة: يتم عرض نتائج التحليل في جدول النتائج، بما في ذلك المتوسط والانحراف المعياري والخطأ القياسي والتباين والتحليل المئين من الخامس إلى الخامس والتسعين. وتسمى خرائط المدة خرائط 'APD' ومع ذلك، فإن إشارات الكالسيوم التي تتم معالجتها باستخدام نفس الإعدادات قياس المدة العابرة للكالسيوم.
  2. حدد الحصول على معلومات Pixel لمشاهدة عرض تفصيلي للإشارة من أي بكسل داخل الصورة، وقارن وحدات البكسل لرسم الإشارات في نفس الوقت من ما يصل إلى 6 مواقع.
    1. استخدم لوحة معالجة الإشارة لضبط الإعدادات لتحليل المدة. وهذه المجالات هي: المدة - وقت إعادة الاستقطاب/الاضمحلال بالنسبة المئوية لقياسها من الذروة؛ خط الأساس 'APD' – الفترة الزمنية للإشارة التي تُعرَّف كخط أساس مرجعي لقياسات السعة؛ و'APD' وقت البدء – وقت البدء لقياسات المدة. هذه هي نفس الخيارات لتحديد وقت التنشيط للخرائط isochronal (مناقشتها أدناه) وتسمى: ابدأ (د2F / dt2ماكس)،السكتة الدماغية Upstroke (dF / dtماكس)،نقطة الوسط إزالة القطبية (وقت من 50٪ السعة)، الذروة (وقت السعة القصوى). وترد هذه التعاريف المطبقة على إمكانات عمل الخنازير والماوس وغينيا في الشكل 2ألف.
      ملاحظة: تغيير أي من هذه الخيارات تلقائياً بتحديث مخطط المدة وجدول النتائج. كما تتوفر خيارات مقياس الخريطة والإزالة الخارجية.
  3. كما يتم قياس سرعة التوصيل تلقائيًا داخل واجهة البرنامج الرئيسية. ويتحقق ذلك باستخدام طريقة المتجهات المتعددة لبايلي وآخرون26 من الخريطة الأيوشترونية المحددة بواسطة مقياس التنشيط المختار (التي نوقشت في الخطوة 5-4). اضغط على نقاط التنشيط لتقديم تمثيل ثلاثي الدُعد لخريطة التنشيط.
  4. وطريقة قياس سرعة التوصيل المتعددة النوام تنقسم مكانياً إلى الخريطة الأيوشترونية إلى مناطق n x n pixels. تعيين قيمة n باستخدام إدخال حجم الإطار المحلي وتعيين نطاق أوقات التنشيط لتطبيق التحليل على استخدام مدخلات أوقات التنشيط الملائمة.
    ملاحظة: لكل منطقة محلية، يتم تركيب سطح متعدد الحدود، و، الذي يصف أفضل العلاقة بين وقت التنشيط والموضع المكاني، (س،y). ثم يتم حساب متجه التدرج، السيرة الذاتيةالمحلية، من هذا السطح على النحو التالي:
    السيرة الذاتية<sub>المحلية</sub> = ∇f (x,y); معادلة حساب التفاضل والتكامل المتجه. التعبير الرياضي(1)
    حيث مخطط التوازن الثابت مع صيغ ΣFx = 0 ؛ مكونات المتجهات والزوايا وتحليل القوى. يدل على ثنائي الأبعاد الديكارتية المكانية التفاضلية المشغل26.
  5. لكل بكسل في الخريطة isochronal، يتم حساب متجه محلي يمثل سرعة واتجاه التوصيل. حدد خريطة Isochronal مع المتجهات من القائمة المنسدلة العرض لعرض هذا التحليل.
  6. وتحسب SNR كنسبة الحد الأقصى للسعة مقارنة بالانحراف المعياري للإشارة عند خط الأساس. يتم تنفيذ هذا التحليل نشر كافة خطوات المعالجة. اضغط على حساب SNR في القائمة العلوية تحرير الإعدادات لفترة الإشارة المعرّفة كخط أساس.

6 - وحدة تحليل التوصيل

  1. اضغط على التوصيل للوصول إلى تحليل أكثر تفصيلا لسرعة التوصيل. وهذا يفتح وحدة نمطية منفصلة حيث يمكن قياس التوصيل باستخدام طريقة بايلي متعددة المتجهات كما هو الحال في الواجهة الرئيسية، وأساليب متجه واحد، وكمنحنى تنشيط.
  2. اضغط على متجه واحد لتحليل التوصيل باستخدام طريقة متجه واحد، حيث يتم حساب السيرة الذاتية من التأخير في وقت التنشيط بين نقطتين. ويمكن القيام بذلك باستخدام الطرق التلقائيأو اليدوي، ويمكن تحديدها أسفل زر متجه واحد.
    1. بالنسبة لطريقة المتجه الواحد التلقائي، حدد المسافة ونقطة البدء لقياس التوصيل. سيقوم البرنامج بعد ذلك بإجراء عملية مسح بمقدار 360 درجة من النقطة المحددة، وقياس التأخير الزمني وحساب سرعة التوصيل المرتبطة بها على طول جميع الاتجاهات بزيادات بمقدار درجة واحدة. يتم عرض نتائج هذا التحليل في الرسم البياني المجاور للخريطة، ويظهر اتجاه أبطأ التوصيل باللون الأحمر.
    2. لطريقة متجه واحد يدوي، اختر نقطة بداية ونهاية من الخريطة isochronal لحساب سرعة التوصيل. لتحديد نقطة بداية جديدة، اضغط على مسح نقطة البدء.
  3. اضغط على متجه محلي لتطبيق طريقة متجه متعددة، مع إعدادات مطابقة تلك من الواجهة الرئيسية. وفي إطار وحدة التوصيل، يمكن عرض توزيع سرعات التوصيل، فضلا ً عن التوزيع الزاوي للمتجهات المحسوبة والاعتماد الزاوي لسرعة التوصيل.
  4. اضغط على منحنى التنشيط لرسم النسبة المئوية للأنسجة المنشطة كدالة للوقت. يتم عرض التنشيط من الوقت إلى 100% تلقائيًا، بينما يمكن أيضًا تحديد القيم المخصصة لنسب التفعيل الدنيا (الزرقاء) والحد الأقصى (الأحمر) التي يمكن قياسها.

7 - تحليلات ووحدات إضافية

  1. وبصرف النظر عن المدة التي يتم إجراؤها تلقائيًا وتحليلات سرعة التوصيل، يمكن تحديد عدة معلمات أخرى باستخدام ElectroMap. هذه التحليلات قابلة للتحديد من القائمة المنسدلة أعلى خريطة العرض. حدد أحد هذه الخيارات لإجراء التحليل، وستظهر النتائج في الصفالرابع من جدول النتائج: 1) الفاصل الانبساطي – الوقت من 90% إعادة الاستقطاب إلى وقت التنشيط لإمكانات الإجراء التالي؛ 2) التردد المهيمن - يتم حساب طيف التردد من كل بكسل باستخدام تحويل فورييه السريع، ويتم تعريف التردد مع معظم الطاقة على أنه التردد المهيمن. تتوفر إعدادات النطاق والنافذة المتقدمة لتحليل التردد المهيمن عن طريق تحديد تعيينالتردد؛ 3) الوقت إلى الذروة - وقت الارتفاع بين اثنين من النسب المئوية اختيار المستخدم (الافتراضي 10 إلى 90٪) من مرحلة إزالة الاستقطاب من إمكانات العمل أو إطلاق الكالسيوم. يمكن تغيير قيم النسبة المئوية عن طريق تحديد إعدادات TTP; و 4) ثابت الاسترخاء (ت) - يتم حساب ثابت الاسترخاء عن طريق تركيب اضمحلال أحادي الأسي من شكل النموذج:
    صيغة الاضمحلال الأسي F (t) = F₀e ^ (-t / τ) + C ، المعادلة الرياضية.(2)
    حيث مستوى الفلورة في الوقت ر يعتمد على ذروة الفلورة، F 0،والاضمحلال اللاحقة (C هو ثابت)27. القيمة التي تناسب المعادلة 2 قابلة للتحديد ضمن واجهات المستخدم ElectroMap الرئيسية، فضلا عن الخير من معايير الاستبعاد تناسب استنادا إلى قيمة r 2.
  2. اضغط على تحليل ملف واحد لفتح وحدة نمطية مخصصة لمدة الإنتاجية العالية وتحليل التوصيل لكل جزء محدد في ملف. يمكن إجراء التحليل إما على الصورة بأكملها (المدة والتوصيل ووقت التنشيط) أو على مناطق أو نقاط اهتمام مختارة (المدة الحالية فقط). يتم إخراج النتائج إلى ملف .csv.
    ملاحظة: بالنسبة لقيم APD من الصورة بأكملها، يكون العمود الأول في ملف .csv هو المتوسط، بينما يكون العمود الثاني هو الانحراف المعياري.
  3. اضغط Alternans لبدء وحدة مستقلة لتحليل مخصص ورسم الخرائط من تقلب فوز إلى فوز. انظر O'Shea et al. 201913 للاطلاع على تفاصيل عن خيارات معالجة وتحليل الأرتينان. على وجه التحديد، تم تصميم هذه الوحدة لتحديد اثنين من التذبذبات فترة، والمعروفة باسم alternans. يتم حساب كل من المدة والسعة alternans والإخراج.
    ملاحظة: تقاس الفترات المتغيرة بمقارنة قياس المدة من قمة إلى أخرى؛ أي إذا كانت الذروة 1 و2 و APD1 و APD2 على التوالي، ثم يتم حساب مدة alternan (ΔAPD) كما
    ΔAPD = |APD₁−APD₂| المعادلة ، تحليل مدة جهد عمل القلب ، الصيغة الرياضية.(3)
    يتم إجراء قياس المدة باستخدام الإعدادات الموجودة في الواجهة الرئيسية. وفي الوقت نفسه، يمكن تحديد السعة وتعيينها عبر الاستعدادات متعددة الخلايا كتغيير مطلق (يعرف كنسبة مئوية حيث 0٪ = نفس السعة بين فوز واحد والتالي). وعلاوة على ذلك، يمكن مواصلة التحقيق في آثار ظواهر مثل تحميل الكالسيوم عن طريق قياس ومقارنة الحمل والإفراج alternans، كما تم الإبلاغ سابقا28. إذا تم تعريف L على أنه السعة القصوى للدقات الكبيرة (أي حيث السعة أكبر من الإيقاع السابق)، S مخطط التوازن الساكن: ΣFx = 0 مع متجهات القوة المسماة ، توضح مبادئ التوازن.السعة من يدق الصغيرة،وD الحمل الانبساطي من يدق الصغيرة، وalternans الإصدار ( تعرض الصورة مفهوم ديناميكيات البروتين ، وتظهر إطلاق ALT مع تحليل التعبير التفاضلي. ) يتم تعريفها على النحو:
    صيغة<sub>إصدار</sub> ALT: 1 - (S / L) ؛ معادلة للتحليل العلمي.(4)
    وعلى العكس منالمعادلة:<sub>حمل</sub> ALT لتحليل الحمل ، ذات صلة بدراسات التوازن الميكانيكي.ذلك، يتم تعريف alternans التحميل ( ) على النحو:
    معادلة التوازن الثابت ALT_load = D / L ، رسم تخطيطي لتحليل توزيع الحمل.(5)
    يمكن إجراء قياسات Alternans عبر الأنسجة بأكملها، ويتم عرض نتائج التحليل في أسفل يمين الوحدة النمطية. عند استخدام الوحدة النمطية لأول مرة، يتم إجراء التحليل عبر الملف التجريبي بأكمله، والنتائج المعروضة هي متوسط الفرق فوز فوز عبر الملف بأكمله. ومع ذلك، يمكن أن يقتصر التحليل على أوقات محددة في الملف عن طريق إلغاء تحديد تكبير/تصغيرالانتظار، والتكبير في فترة زمنية محددة، وتحديد قسم تحليل التكبير /التصغير. سيؤدي ذلك إلى تحديث لوحة النتائج لإظهار التحليل من الفترة الزمنية المحددة.
    1. حدد اللعب لإظهار شريط فيديو فاز على فوز من تحليل alternans. بالإضافة إلى ذلك، حدد إنشاء مخطط متوسط لتصدير مخطط سلوك alternans متوسط من تحديد نقاط الوقت، والتي تم تعيينها في القائمة المنبثقة عند استخدام هذه الميزة.
  4. اضغط على خريطة المرحلة لبدء وحدة رسم الخرائط للمرحلة. يتم تنفيذ تحويل هيلبرت لحساب المرحلة الفورية (بين -י و +י) من الإشارات في كل نقطة زمنية. اضغط على تشغيل أو اسحب المنزلق لتصور سلوك المرحلة مع مرور الوقت وانقر على بكسل لتقديم رسم تخطيطي للمرحلة.

8- تصدير البيانات

  1. يتم تصدير البيانات من ElectroMap في مجموعة متنوعة من النماذج. اضغط على تصدير القيم لحفظ قيم الخريطة المعروضة حالياً في الواجهة الرئيسية المستخدمة. يمكن حفظ القيم المقاسة إما كخريطة (الحفاظ على مواقع البكسل) أو تكثيفها في قائمة واحدة، ويمكن حفظها كـ .csv أو.txt أو . MAT الملفات.
  2. اضغط على خريطة التصدير لإظهار نافذة منبثقة تحتوي على الخريطة المعروضة حاليًا، والتي يمكن حفظها بعد ذلك في مجموعة متنوعة من تنسيقات الصور. يتم التحكم في خيارات العرض للخريطة عن طريق تحديد إعدادات الخريطة ولكن يمكن أيضاً تحريرها بمجرد تحديد خريطة التصدير. على سبيل المثال، يمكن إضافة شريط ألوان عن طريق تحديد هذا الرمز من القائمة العليا، ويمكن تعيين المقياس عن طريق تحديد تحرير > Colormap.
  3. اضغط على فيديو التنشيط لتقديم حركة لتسلسل التنشيط، والتي يمكن حفظها كملف .gif متحرك.
  4. اضغط على مقطع الفيديو لحفظ ملف فيديو .avi للمعلمة المعروضة حالياً لكل مقطع محدد.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وقد أُنجز جميع الأعمال المضطلع بها كجزء من هذه الدراسة وفقاً للمبادئ التوجيهية الأخلاقية المنصوص عليها في قانون الحيوانات (الإجراءات العلمية) في المملكة المتحدة لعام 1986 والتوجيه 2010/63/EU الصادر عن البرلمان الأوروبي بشأن حماية الحيوانات المستخدمة في الأغراض العلمية. تمت الموافقة على التجارب من قبل وزارة الداخلية (الماوس: PPL 30/2967 وPFDAAF77F، خنزير غينيا: PPL PF75E5F7F) ومجالس الاستعراض المؤسسي في جامعة برمنغهام (الماوس) وكلية الملك لندن (خنزير غينيا). طرق مفصلة لجمع البيانات الخام التي تم تحليلها هنا يمكنالاطلاع عليها في منشوراتنا السابقة 5،6،14،19.

يتم عرض الواجهة الرئيسية التي يتم التحكم فيها ElectroMap في الشكل 1A. يتم التحكم في الخطوات الضرورية لتحليل مجموعة البيانات في المقام الأول بواسطة أزرار تحميلالصور، ومعالجةالصور، وإنتاج الخرائط، وتظهر باللون الأخضر والأزرق والأحمر، على التوالي في الشكل 1A. يعرض الشكل 1B-D العمليات التي تحدث عند تحديد كل من هذه الأزرار. تطبيق تحميل الصور خيارات عتبة الصورة كما هو محدد من قبل المستخدم (الشكل 1B)،في حين أن صور العملية (الشكل 1C) تطبق التصفية وتصحيح خط الأساس. وأخيراً، سيقوم إنتاج الخرائط أولاً بمتوسط البيانات وفقًا لإطار الوقت وإعدادات التجزئة (ما لم يتم اختيار تجزئة فوز واحد) ثم إجراء التحليلات الموضحة أعلاه.

جانب رئيسي من ElectroMap هو مرونته فيما يتعلق بنوع الكاميرا والنموذج التجريبي. وهذا أمر بالغ الأهمية لفائدة برنامج رسم الخرائط البصرية بسبب EP القلب متميزة والخصائص التشريحية الموجودة بين النماذج المستخدمة على نطاق واسع. الشكل 2A على سبيل المثال يظهر مورفولوجيا العمل المحتملة من الأذينين بالمقارنة مع البطين خنزير غينيا، سجلت باستخدام الأصباغ الحساسة الجهد كما ذكرت سابقا6،14. على الرغم من الشكل المميز لإمكانات العمل، واستخدام اثنين من كاميرات رسم الخرائط البصرية منفصلة مع معدلات إطارات مختلفة وأحجام بكسل، يمكن استخدام ElectroMap لتحليل بنجاح كل من مجموعات البيانات. ومع ذلك، يتطلب هذا تعديل بعض المعلمات داخل واجهة المستخدم (الشكل2B). لاحظ أن إمكانية عمل خنزير غينيا لفترات طويلة يتطلب نافذة زمنية أكبر. بالإضافة إلى ذلك، لمنع تصحيح خط الأساس أعلى قبعة غير فسيولوجي تعديل الإشارات المسجلة بصريا، يجب زيادة طول الوقت بحيث يكون أكبر من مسار الوقت المحتملة للعمل.

يوفر ElectroMap العديد من خيارات المعالجة للمساعدة في تحسين SNR من الإشارات المسجلة بصريا التي قد تكون مطلوبة لاسترداد معلمات EP بشكل فعال. ومن الأمثلة على ذلك وجود مجموعة آلية تبلغ في المتوسط القمم التالية لتجزئة البيانات. ويبين الشكل 3ألف-جيم كيف يمكن لتطبيق متوسط الفرقة، بدلاً من أساليب أخرى، أن يحسن SNR من الأذين الأيسر المعزول (ن = 13). وهذا يقلل من عدم تجانس القياس واحتمال فشل التحليل (الشكل3D). على سبيل المثال، لم يغير تغيير تردد السرعة من 3 هرتز إلى 10 هرتز APD50، عندما يتم إجراء أي متوسط الفرقة، ومع ذلك لوحظ انخفاض متوقع29 في APD50 في سرعة 10 هرتز عند قياسها من البيانات متوسط الفرقة ( الشكل 3هاء).

ويبين الشكل 4 فعالية وفائدة الكشف التلقائي عن تردد السرعة والتجزئة التي تقدمها شركة ElectroMap. هنا، كان الماوس اليسار الأذين (ن = 5) يسير بخطى في طول دورة 120 مللي ثانية وتقصير طول دورة تدريجيا من قبل 10 مللي ثانية حتى وصلت إلى 50 مللي ثانية ElectroMap حددت تلقائيا طول دورة سرعة والأنسجة المجمعة متوسط القمم وفقا لذلك (الشكل4A ). وقد تحقق ذلك بدقة عالية في جميع مجموعات البيانات (الشكل4باء). وسمح التجزئة الآلية للبيانات بتحليل مباشر وعالي الإنتاجية لتباطؤ سرعة التوصيل مع زيادة وتيرة السرعة/تقصير طول الدورة (الشكل4C,D). في الوقت نفسه، APD50 (الشكل4E)والفاصل الانبساطي (الشكل4F)تقصير. انخفضت سعة القمم المقاسة بصريا، في حين ارتفع الوقت إلى الذروة (الشكل 4G،H). هذه هي مرة أخرى الردود الرد المتوقع في أنسجة القلب29،30 واستخدام ElectroMap يمكن أن تساعد بالتالي توضيح التغييرات استجابة لتردد سرعة في وجود العوامل الدوائية، والتعديل الوراثي، أو حالات المرض.

ومن الاعتبارات الهامة في استخدام برنامج مثل ElectroMap وجود القطع الأثرية في البيانات الأساسية. الشكل 5، على سبيل المثال يوضح أن القطع الأثرية الحركة (تشويه الإشارة المسجلة بصريا عن طريق حركة الأنسجة) يمكن أن تمنع قياسات دقيقة للتنشيط وخاصة إعادة الاستقطاب داخل ElectroMap. انظر المناقشة للاطلاع على مزيد من الاعتبارات.

واجهة المستخدم الرسومية ElectroMap لتحليل تصوير القلب. يتضمن تعيين العتبة والتصفية والتنشيط.
الشكل 1: خطوات المعالجة الرئيسية للخريطة الكهربائية. (أ) واجهة المستخدم الرسومية من ElectroMap، مع تحميل الصور (الأخضر)، صور العملية (الأزرق)، وإنتاج خرائط (الأحمر) الأزرار المميزة. (B) خيارات عتبة الصورة التي يمكن تطبيقها على تحديد تحميل الصور. (C) تتضمن خيارات معالجة الإشارات المتاحة للمستخدم التصفية المكانية والزمنية وتصحيح خط الأساس ويمكن تطبيقها على مكدس الصور عن طريق الضغط على صور العملية. (D) مجموعة متوسط والمعلمة القياس الكمي (يظهر قياس APD) التي يتم تفعيلها عن طريق اختيار إنتاج خرائط. الرقم مقتبس من O'Shea et al., 201913. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

تحليل إشارة الفيزيولوجيا الكهربية. f (t) ، DF / DT ، D²F / DT² ؛ رسم تخطيطي مقارن إعدادات الماوس مقابل خنزير غينيا.
الشكل 2: تحليل بيانات الفئران وخنزير غينيا باستخدام خريطة كهربائية. (أ) إمكانية العمل المسجلة بصريا من الأذينين الماوس والبطينين خنزير غينيا، جنبا إلى جنب مع كل من الأول (df/dt) والثاني (د2و / د ط2)المستمدة من هذه الإشارات. يتم تسليط الضوء على التعاريف المختلفة للتنشيط وإعادة الاستقطاب الأوقات القابلة للتوظيف داخل ElectroMap. (B) لقطات من إعدادات معالجة الصور والإشارات المستخدمة في واجهة ElectroMaps. وتبرز المربعات الحمراء الإعدادات التي تتطلب تعديلاً بين تحليلات بيانات الماوس وخنزير غينيا. الرقم مقتبس من O'Shea et al., 201913. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

تحليل تردد السرعة ElectroMap: خريطة التنشيط ، الرسوم البيانية لطول الدورة ، نتائج سرعة التوصيل.
الشكل 4: استخدام الخريطة الكهربائية لدراسة استجابات التردد في أنسجة القلب. (أ) مثال ElectroMap لقطة شاشة من التعرف على تردد سرعة وتجزئة. (ب) مقارنة بين أطوال دورة السرعة المعروفة والكهربائية المقاسة. (C) خرائط التنشيط في 120 مللي ثانية و 60 مللي ثانية سرعة أطوال دورة. (D-H) البيانات المجمعة لسرعة التوصيل(D)، APD50 (E)، الفاصل الزمني الانبساطي (F)، السعة (G)، والوقت إلى الذروة (H) كدالة لطول دورة سرعة تنخفض من 120 مللي ثانية إلى 60 مللي ثانية في 10 زيادات مللي ثانية. (تظهر البيانات على أنها متوسط ± خطأ قياسي، ن = 5 الأذين الأيسر) الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

APD50 وخرائط التنشيط مع الإشارات ؛ بيانات الفيزيولوجيا الكهربية للقلب ، مخطط تحليل الإشارة.
الشكل 5: تأثير القطع الأثرية الحركة. (أ) APD50 خريطة. (ب) خريطة التنشيط. (C) إشارات مثال من المواقع التي تم وضع علامة (الصلبان) على APD وخرائط التنشيط. في منطقة الأنسجة التي تحمل علامة الصليب الأحمر، لم يتم فصل الانكماش بنجاح، مما يشوه الإشارة البصرية المقاسة. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

هنا، نقدم دليل خطوة بخطوة لاستخدام البرمجيات مفتوحة المصدر ElectroMap لتحليل مرنة ومتعددة المتغيرات من مجموعات البيانات رسم الخرائط البصرية القلب. للاستخدام الناجح للخريطة الكهربائية، يجب أن تكون بيانات التصوير في .tif أو . تنسيقات MAT. يتضمن ElectroMap العديد من إعدادات المستخدم القابلة للتعديل. كما هو موضح في الشكل 2A، وهذا ضروري بسبب التباين الواسع الموجود بين النماذج التجريبية وأجهزة التصوير. وهذا يعني مع ذلك أن الإعدادات الافتراضية داخل البرنامج لن تكون دائما الأمثل، لذلك خطوة حاسمة في استخدام البرنامج هو للمستخدم لضبط إعدادات لإعداد التجريبية الخاصة بهم. وتشمل هذه إعدادات الكاميرا والجداول الزمنية، كما هو موضح في الشكل 2B. بمجرد العثور على الإعدادات المثلى، يمكن حفظها وإعادة تحميلها في أوقات لاحقة عن طريق تحديد ملف التكوين.

إدراج قياس CL الآلي وتجزئة الإشارة هي المزايا الرئيسية للبرنامج. تسمح هذه الميزات بتحليل الاستجابات الحادة في التسجيلات التجريبية وتوسيع التحليل من التركيز على يدق واحد معزول. بمجرد تحقيق التجزئة المرجوة، تسمح وحدة تحليل الملف الواحد بالتحليل التلقائي لكل شريحة على حدة (بما في ذلك يدق واحد)، وتحقيق تحليل عالي الإنتاجية للمتغيرات المتعددة عبر التسجيل الناتج في ملف .csv واحد. وبالتزامن مع ذلك، فإن متوسط القمم المجمعة هو طريقة فعالة لتحسين جودة الإشارات الصاخبة التي يتم تنفيذها تلقائيًا في ElectroMap. ومع ذلك، فإن متوسط الفرقة ليست مفيدة في كل مكان، على سبيل المثال في دراسات تقلب فاز إلى فوز. لذلك، يدمج ElectroMap تجزئة فوز واحد لتجنب متوسط الفرقة، وخيارات المعالجة البديلة لتحسين SNR (التصفية المكانية والزمنية) ويشمل وحدة تحليل Alternans لمزيد من التحقيق والخريطة فاز على فوز تقلب.

غالبًا ما تعرض مجموعات بيانات الخرائط البصرية قطعًا أثرية مثل الانجراف الأساسي والقطع الأثرية للحركة. وبالمثل، يمكن أن تكون الإشارات التي تم إنشاؤها ذات جودة منخفضةبسبب أحجام بكسل صغيرة، وأوقات التعرض القصيرة وتغيرات الفلورسنت الكسرية المنخفضة 2. تمنع هذه العوامل التحليل الفعال والدقيق لسلوك EP الأساسي. وكما هو مبين، فإن ElectroMap لديها العديد من استراتيجيات المعالجة للتغلب على هذه القضايا. غير أن تطبيق هذه الخوارزميات على البيانات ذات النوعية السيئة/المشوهة أساساً لا يزال يحول دون التحليل الفعال. وبالتالي فإن SNR هي واحدة من المعلمات التي يتم قياسها وعرضها في ElectroMap. وبالمثل، يمكن للمستخدم تحديد ومقارنة الإشارات من مناطق محددة من العينة باستخدام وحدات معلومات البكسل ومقارنة، مما يسمح بتحديد الظواهر مثل القطع الأثرية الحركة المبينة في الشكل5، والمناسبة استبعاد البيانات.

في الوقت الحاضر، لا يدعم ElectroMap إزالة القطع الأثرية الحركة من البيانات الخام بنفس الطريقة التي تصحيح خط الأساس. لذلك، يمكن تطوير البرنامج في المستقبل هو إدراج إزالة القطعة الأثرية الحركة بطرق حسابية كما تم الإبلاغ عن31،32. وعلاوة على ذلك، يقتصر حاليا ً على دراسة إشارة بصرية واحدة. ومع ذلك، بالنسبة للأصباغ قياس النسب والاستخدام المتزامن للجهد والأصباغ الكالسيوم27،مطلوب معالجة متزامنة من قناتين الطول الموجي. وبالتالي فإن دمج تحليل الإشارات المزدوجة هو إضافة هامة في المستقبل إلى البرنامج. ومن شأن توسيع نطاق خيارات التحليل المطبقة على مجموعات البيانات غير المنتظمة، مثل تتبع التفرد في المرحلة، أن يوسع نطاق البرنامج33و34 على قدم المساواة. وأخيراً، يمكن أن تكون العديد من خيارات التحليل الموصوفة مفيدة أيضاً في تحليل بيانات رسم خرائط القطب الكهربائي. في الواقع، وقد استخدمت ElectroMap لتحليل بيانات رسم الخرائط الكهربائي على الرغم من الموجي الكهربائي المتناقضة20،35،ومزيد من التحسين سوف توسع استخدامه لهذه الطريقة.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يتلقى P.K. الدعم البحثي من العديد من شركات الأدوية والأجهزة النشطة في الرجفان الأذيني، وقد تلقى الأتعاب من العديد من هذه الشركات. وقد حصل الاتحاد على منح بحثية مؤسسية من الاتحاد الأوروبي، وBHF، وMRC، وDFG، وGilead. P.K. وL.F. مدرجة كمخترعين على اثنين من براءات الاختراع التي عقدتها جامعة برمنغهام (Atrial الرجفان العلاج WO 2015140571, علامات لالرجفان الأذيني WO 2016012783).

ويعلن جميع المؤلفين الآخرين عن عدم وجود تضارب محتمل في المصالح.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم تمويل هذا العمل من قبل الطالبية EPSRC (Sci-Phy-4-Health Centre for Doctoral Training L016346) إلى D.P., K.R. and L.F., Wellcome Trust Seed Award Grant (109604/Z/15/Z) to D.P., British Heart Foundation Grants (PG/17/55/33087, RG/17/15/33106) إلى D.P. الاتحاد الأوروبي (اتفاق منحة رقم 633196 [CATCH ME] إلى P.K. و L.F.)، مؤسسة القلب البريطانية (FS/13/43/30324 إلى P.K. و L.F.؛ PG/17/30/32961 إلى P.K. و A.H.)، ومؤسسة ليدوك إلى P.K.. J.W. بدعم من مؤسسة القلب البريطانية (FS/16/35/31952).

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
برنامج MATLAB و Simulink R2018aMathworks، Inc و Natick و MAMATLAB

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Efimov, I. R., Nikolski, V. P., Salama, G. Optical Imaging of the Heart. Circulation Research. 94, 21-33 (2004).
  2. Herron, T. J., Lee, P., Jalife, J. Optical imaging of voltage and calcium in cardiac cells & tissues. Circulation Research. 110, 609-623 (2012).
  3. Boukens, B. J., Efimov, I. R. A century of optocardiography. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 7, 115-125 (2014).
  4. Myles, R. C., Wang, L., Kang, C., Bers, D. M., Ripplinger, C. M. Local β-adrenergic stimulation overcomes source-sink mismatch to generate focal arrhythmia. Circulation Research. 110, 1454-1464 (2012).
  5. Syeda, F., et al. PITX2 Modulates Atrial Membrane Potential and the Antiarrhythmic Effects of Sodium-Channel Blockers. Journal of the American College of Cardiology. 68, 1881-1894 (2016).
  6. Winter, J., et al. Sympathetic nervous regulation of cardiac alternans in the intact heart. Frontiers in Physiology. 9, 1-12 (2018).
  7. Faggioni, M., et al. Suppression of spontaneous ca elevations prevents atrial fibrillation in calsequestrin 2-null hearts. Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 7, 313-320 (2014).
  8. Sato, P. Y., et al. Loss of Plakophilin-2 Expression Leads to Decreased Sodium Current and Slower Conduction Velocity in Cultured Cardiac Myocytes. Circulation Research. 105, 523-526 (2009).
  9. Yu, T. Y., et al. Optical mapping design for murine atrial electrophysiology. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 5, 368-378 (2017).
  10. Laughner, J. I., Ng, F. S., Sulkin, M. S., Arthur, R. M., Efimov, I. R. Processing and analysis of cardiac optical mapping data obtained with potentiometric dyes. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 303, H753-H765 (2012).
  11. Crocini, C., Ferrantini, C., Pavone, F. S., Sacconi, L. Optogenetics gets to the heart: A guiding light beyond defibrillation. Progress in Biophysics and Molecular Biology. 130, 132-139 (2017).
  12. Entcheva, E., Bub, G. All-optical control of cardiac excitation: Combined high-resolution optogenetic actuation and optical mapping. The Journal of Physiology. 9, 2503-2510 (2016).
  13. O’Shea, C., et al. ElectroMap: High-throughput open-source software for analysis and mapping of cardiac electrophysiology. Scientific Reports. 9, 1-13 (2019).
  14. Yu, T. Y., et al. An automated system using spatial oversampling for optical mapping in murine atria. Development and validation with monophasic and transmembrane action potentials. Progress in Biophysics and Molecular Biology. 115, 340-348 (2014).
  15. Jaimes, R., et al. Functional response of the isolated, perfused normoxic heart to pyruvate dehydrogenase activation by dichloroacetate and pyruvate. Pflugers Archiv. 468, 131-142 (2016).
  16. Wang, K., et al. Cardiac tissue slices: preparation, handling, and successful optical mapping. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 308, H1112-H1125 (2015).
  17. Parrish, D. C., et al. Transient denervation of viable myocardium after myocardial infarction does not alter arrhythmia susceptibility. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory. , (2017).
  18. Ihara, K., et al. Electrophysiological Assessment of Murine Atria with High-Resolution Optical Mapping. Journal of Visualized Experiments. (132), e56478(2018).
  19. Holmes, A. P., et al. A Regional Reduction in Ito and IKACh in the Murine Posterior Left Atrial Myocardium Is Associated with Action Potential Prolongation and Increased Ectopic Activity. Plos One. 11, e0154077(2016).
  20. Lang, D., et al. Arrhythmogenic remodeling of β2 versus β1 adrenergic signaling in the human failing heart. Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 8, 409-419 (2015).
  21. Kang, C., et al. Human Organotypic Cultured Cardiac Slices: New Platform For High Throughput Preclinical Human Trials. Scientific Reports. 6, 1-13 (2016).
  22. Wen, Q., et al. Transverse cardiac slicing and optical imaging for analysis of transmural gradients in membrane potential and Ca2+ transients in murine heart. The Journal of Physiology. 596, 3951-3965 (2018).
  23. Houston, C., et al. Characterisation of re-entrant circuit (or rotational activity) in vitro using the HL1-6 myocyte cell line. Journal of Molecular and Cellular Cardiology. 119, 155-164 (2018).
  24. Yu, T. Y., et al. Optical mapping design for murine atrial electrophysiology. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization. 5, 368-376 (2017).
  25. Laughner, J. I., Ng, F. S., Sulkin, M. S., Arthur, R. M., Efimov, I. R. Processing and analysis of cardiac optical mapping data obtained with potentiometric dyes. AJP: Heart and Circulatory Physiology. 303, H753-H765 (2012).
  26. Bayly, P. V., et al. Estimation of Conduction Velocity Vector Fields from Epicardial Mapping Data. IEEE Transactions on Bio-Medical Engineering. 45, 563-571 (1998).
  27. Jaimes, R., et al. A technical review of optical mapping of intracellular calcium within myocardial tissue. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 310, H1388-H1401 (2016).
  28. Wang, L., et al. Optical mapping of sarcoplasmic reticulum Ca2+ in the intact heart: Ryanodine receptor refractoriness during alternans and fibrillation. Circulation Research. 114, 1410-1421 (2014).
  29. Winter, J., Shattock, M. J. Geometrical considerations in cardiac electrophysiology and arrhythmogenesis. Europace. , (2016).
  30. Mironov, S., Jalife, J., Tolkacheva, E. G. Role of conduction velocity restitution and short-term memory in the development of action potential duration alternans in isolated rabbit hearts. Circulation. 118, 17-25 (2008).
  31. Khwaounjoo, P., et al. Image-Based Motion Correction for Optical Mapping of Cardiac Electrical Activity. Annals of Biomedical Engineering. 43, 1235-1246 (2014).
  32. Christoph, J., Luther, S. Marker-Free Tracking for Motion Artifact Compensation and Deformation Measurements in Optical Mapping Videos of Contracting Hearts. Frontiers in Physiology. 9, (2018).
  33. Umapathy, K., et al. Phase Mapping of Cardiac Fibrillation. Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 3, 105-114 (2010).
  34. Tomii, N., et al. Detection Algorithm of Phase Singularity Using Phase Variance Analysis for Epicardial Optical Mapping Data. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 63, 1795-1803 (2016).
  35. Cantwell, C. D., et al. Techniques for automated local activation time annotation and conduction velocity estimation in cardiac mapping. Computers in Biology and Medicine. 65, (2015).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Optical MappingElectroMap SoftwareAction Potential DurationConduction VelocitySignal ProcessingEnsemble AveragingPacing Frequency DetectionMulti Electrode ArrayCardiac ElectrophysiologyHigh Throughput Analysis

Related Articles