2012年5月8日
采用光学表面应变测量系统来表征支架植入引起的动脉应变分布。该可视化技术用于深入了解支架植入对宿主血管的影响。
本实验采用非接触式应变测量设备,监测并捕捉支架在模拟动脉上引起的非均匀应变。首先,制备用于支架扩张环境的模拟血管。在完成 Aramis 软件系统的校准后,扩张支架并采集模拟血管的变形情况。
对模拟血管某一轴向路径上支架诱导应变的分析结果显示,支架在模拟血管上引起的应变分布是不均匀的。与应变片等其他应变测量方法相比,ARAMIS相机系统的主要优势在于能够实现非接触式的应变测量。
本方案将演示如何对aramis系统进行校准,并在此对样品进行分析。该方法可揭示由于支架扩张引起的流体分布情况,还可应用于其他系统,例如冲击波作用下头部弦线上的情况,或张力作用下钢棒弦线上的情况。
首先,将乳胶血管的两端固定在已牢固安装于坚固工作台上的带刺软管接头上。对于支架测试,将带刺软管接头之间的感兴趣区域设为中心,并在支架两侧各包含约一英寸的范围。为了观察支架区域外的应变情况,需测量乳胶血管上的感兴趣区域,以确定视野范围。
接下来,记录一个带倒刺的软管接头外边缘到两个接头中心位置之间的距离。通过从支架中心沿导管向上测量相同距离,并在导管上用记号笔做出标记。
现在将乳胶容器从带倒刺的软管接头上取下。通过使用白色和黑色喷漆以随机斑点模式喷涂目标区域,或用随机点标记目标区域,来准备乳胶容器。使用永久性记号笔,选择一个略大于目标区域的校准板。
然后将校准板放置在感兴趣区域的带倒刺软管接头之间。确保感兴趣区域光线充足。现在,调整两个相机之间的距离、相机与样品之间的距离以及相机高度,然后在 Aramis 中选择文件并新建项目。
接下来,单击传感器选项卡并选择校准。然后进行完整校准,使 RMS 软件逐步完成摄像头的校准过程。校准时,镜头光圈应完全打开,通过松开摄像头上的固定螺钉并旋转镜头,将摄像头对准校准板进行聚焦。聚焦完成后,重新拧紧固定螺钉,然后关闭光圈。
拍摄校准过程的第一张图像。根据计算机上的演示移动校准板,直到计算机屏幕上图像清晰对焦。然后拍摄第二张图像。
对剩余的校准图像重复此过程。所有校准图像采集完成后,RM S成像分析软件将自动计算校准参数。若校准偏差小于0.04,则移除校准板,并将涂漆的乳胶血管重新安装到卡箍软管上。
连接器,因为提高每秒帧数将产生更均匀的应变结果。确定测试所需的每秒帧数。同时将快门速度调整至小于每秒一帧。
为了尽量减少图像中的红色,拍摄五张图像,然后在图像序列上添加起始点,在按住控制键的同时运行测试。单击样品中心以观察背景噪声。如果预测试噪声超过75微秒,则排空。
重复校准过程。通过选择测试期间需要采集的图像数量,准备进行支架释放。支架扩张过程采集200张图像即可满足要求。
逐步将导管插入乳胶血管中。利用导管上的标记指示器引导支架植入,直至到达中心位置。使用AAMI开始对球囊扩张式支架进行成像。
逐渐增加球囊压力以扩张支架,直至球囊完全扩张。然后逐渐将球囊压力降至零,使球囊放气,以便连同导管一并撤出,用于自膨式支架。逐渐撤出鞘管,直至支架完全展开。
然后逐渐回撤导管,以计算血管上特定点的应变历史。首先,按住控制键并单击感兴趣区域,创建一个阶段点。接着选择应变类型,以绘制在测试持续时间内,沿血管特定路径上所选点的应变变化。
通过点击“部分”选项卡,然后选择“创建部分”,来创建一个多阶段点线。在图像上选择一条与X轴平行且y等于零的直线。这将在一条直线上创建多个阶段点,并在单个图中显示一系列线条。
每条线代表该时间段内沿节段长度的一个应变实例。为了分析血管的扩张速率和半径,在上方工具栏中创建最佳拟合圆柱体,选择图元,然后选择最佳拟合圆柱体。使用穿透表面选择工具,在图像中选取一小段区域,供A软件生成三维最佳拟合圆柱体,并循环查看这些拟合圆柱体图像,以观察乳胶血管直径的变化情况。
在分析选项卡下评估两点之间的距离时,点击“点对点距离”。然后选择两个点,以标示图像中需要分析的长度。接着逐帧浏览图像,观察这两点之间距离随时间的变化情况。
本实验演示了球囊扩张支架在回缩过程中的应变映射以及主应变历史。在某一特定位置,当支架梁向外扩张血管壁时,高速摄像机捕捉并追踪了导管上黑色参考点的位移。根据参考点的记录运动,软件计算了导管或任何其他目标物体的应变。
显然,植入的支架导致血管表面应变分布不均。此外,特定点10的主要应变历史曲线呈现出支架植入过程中的不同阶段。球囊扩张发生在约10至12秒之间,而球囊放气后的支架弹性回缩则发生在12至14秒之间。
最后掌握。该技术可在两小时内完成。请务必正确完成校准过程。
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本研究采用光学表面应变测量系统来表征支架植入引起的动脉应变分布。该非接触式技术可深入了解支架植入对宿主血管的影响。
理解支架植入过程中非均匀应变分布对于降低血管器械开发风险至关重要。该方法可定量评估支架梁与血管壁之间的机械相互作用,从而提高设计迭代的可预测性。通过获取实时应变谱,该方法为推动临床前模型优化的机制性假设提供依据,并减少对经验性试错方法的依赖。
该方法适用于从早期假设验证到临床前模型优化的整个发现过程,可提供机械力学方面的深入见解,从而指导先导化合物的识别与设计优化。