利用数字图像相关表征的血管组织标本本地菌株
2016年1月24日
我们描述了使用数字图像相关性来表征经受单轴拉伸试验的血管组织样品上的局部表面应变场。这些测量有助于精确量化样品的机械响应和本构应力-应变关系的生成。
该协议的总体目标是表征血管组织样品上的局部表面应变场。这是使用数字图像相关技术和单轴拉伸测试来实现的。这种方法可以帮助回答软组织力学领域的关键问题，并专门提供信息来识别和验证日益复杂的血管组织计算和数学模型。
该技术的主要优点是有助于精确量化样品表面的应变场异质性，这是固有材料特性、符号几何形状和所采用的测试模式的函数。组织到达实验室后，使用手术剪刀和镊子将腹主动脉与周围组织隔离。然后，使用装满 PBS 的注射器清洗容器 3 次。
洗涤后，使用剪刀和镊子去除尽可能多的血管周围组织，而不会影响样品的完整性。然后，在容器的中间部分，放置一个垂直于容器纵轴的锋利剃须刀片，将容器切碎 3 次，制成两个环状样品。接下来，将刀片放在其中一个环上以进行径向切割。
将环牢固地切成薄片，制成条状样品，用于单轴机械测试。对两个环执行此作。将两个样品暂时储存在浸没在 PBS 中的 100 mm 玻璃培养皿中。
要对样品表面进行斑点，请准备好喷洒组织标记染料的气刷。将气刷连接到压力阀组以产生 100 psi。接下来，添加组织标记染料。
必须针对 60 到 100 微米之间的散斑直径校准喷嘴直径。然后，将组织标记染料喷洒在样品的内膜表面约 5 秒钟。执行此作 3 次，以确保散斑图案均匀地覆盖样品表面。
首先，将样品安装到测试设备上。首先，使用组织粘合剂将样品的每一端连接到塑料条上。用粘合剂将塑料放在样品的顶部和底部，形成三明治。
将样品平放在组织砧板上，然后使用数字卡尺测量其尺寸。接下来，启动测试设备的系统控制。在系统控件的主屏幕上，选择 Waveform （波形） 位于 Set up （设置） 选项卡上的任务栏上。
然后，将机械测试仪的上夹具位置调整为负 4 毫米，以相对于系统中指定的初始位置提供 4 毫米的延伸。现在，轻轻地将一条塑料条固定到机械测试仪的上把手中，让样品自由悬挂。接下来，调整下部夹具的位置，以便可以在不伸展的情况下固定样品的自由端。
然后，轻轻地将连接到自由端的塑料条固定到测试仪的下部把手中。安装样品后，将系统称重传感器归零。然后测量样品的长度，并在计算全局圆周应变时将其用作参考长度。
现在，在软件控件中，输入机械测试协议。在这里，应用了四个单轴位移循环。每个循环以每秒 0.01 mm 的位移速率将样品长度延长 18%。
要记录测试，请每隔几秒钟拍一张照片。将相机放置在距离加载框架 1.5 m 处，垂直于样品并将其聚焦在样品上。在图像采集软件中，在选项中选择系统"选择 PGR2"，然后设置项目路径以保存要分析的图像。
单击时间方块图标，并将采集间隔指定为 5 秒。现在，导入获取的图像。放大单个散斑，然后计算此单个散点中的像素数。
验证散斑花样质量后，同时点击系统中的 run"图标和图像采集软件中的 start"图标开始测试。在整个实验方案中，间歇性地将 PBS 喷洒在样品上，使其不会变干。但是，只要它处于 unloaded 状态，而不是在数据采集期间，就这样做。
打开图像分析软件后，点击"斑点图像"选项卡，选择所有需要分析的图像。然后，单击矩形工具并在第一张图像中选择感兴趣的区域。接下来，输入 31 x 31 像素的子集大小和 5 像素的步长。
现在单击软件中的 start analysis"选项卡，并将插值设置为优化的 8 陷阱。此外，将标准设置为零归一化平方差，并将子集权重选项设置为 Gaucian。检查阈值选项。
它们应为默认值。接下来，单击 start analysis 选项卡下的 post processing 子选项卡。选择选项 string computation"，并将 filter size 和 type of filter 保留为默认值。
将张量类型设置为 Lagrange。最后，选择数据选项卡，然后选择分析的图像以可视化表面应变场。2D DIC 与单轴机械测试相结合，用于测量各种变形状态下的血管组织标本的表面应变场。
在机械预处理之前，低位移曲线中的滞后程度表明组织的粘弹性性质是显着的。然而，通过预处理，滞后逐渐减小。正如预期的那样，局部圆周应变值随着施加的样品位移而增加。
与样品夹持界面附近相比，样品中心附近的圆周应变通常较小。在纵向上，随着样品的逐渐延伸，样品内膜表面产生的不均匀压缩应变增加。全场应变测量的轮廓内的颜色变化清楚地表明，当受到标称单轴拉伸载荷时，主动脉的高度异质性。
然后计算每种实验状态下表面应变场在正交方向上的变异系数。发现表面应变的变化与样品延伸呈负关系。材料响应的高水平异质性在表中通过变异系数 （CV） 进行量化。观看此视频后，您应该对如何使用数字图像相关性结合血管组织样品的单轴拉伸测试来量化局部表面力学响应有很好的了解。
经过开发，这项技术为软组织力学领域的研究人员探索血管组织的生理、病理和调制机械反应铺平了道路。
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概述
本研究描述了使用数字图像相关法来表征受单轴拉伸测试的血管组织样品上的局部表面应变场。该方法能够精确量化样品的机械响应，并有助于生成本构应力-应变关系。
关键研究组成部分
科学领域
- 软组织力学
- 生物力学
- 血管组织分析
背景
- 理解血管组织的机械性质对于各种生物医学应用至关重要。
- 数字图像相关法是一种用于测量变形的非接触式光学方法。
- 单轴拉伸测试提供了对材料机械行为的洞察。
- 表征应变场可以帮助验证血管组织的计算模型。
研究目的
- 表征血管组织样品上的局部表面应变场。
- 增强对软组织力学的理解。
- 提供数据以验证血管组织的计算模型。
使用的方法
- 数字图像相关技术。
- 血管组织样品的单轴拉伸测试。
- 从周围组织中分离腹主动脉。
- 用PBS洗涤血管以准备测试。
主要结果
- 对样品表面的应变场异质性进行精确量化。
- 识别影响应变响应的固有材料属性。
- 洞察几何形状和测试模式对应变测量的影响。
- 支持生成本构应力-应变关系的数据。
结论
- 数字图像相关技术对于分析血管组织力学有效。
- 该方法为改进计算模型提供了关键数据。
- 理解应变场可以带来对组织在应力下行为的更好洞察。
常见问题
Executive Industry Relevance
Accurate characterization of local strain heterogeneity in vascular tissue is critical for de-risking computational models used in cardiovascular device design and preclinical safety assessment. This method enables precise quantification of mechanical behavior under physiologically relevant loading, supporting target validation in vascular pathophysiology research. By improving predictive confidence in tissue response models, it informs early go/no-go decisions in therapeutic and biomaterial development pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying local strain fields that reflect inherent material properties and pathological alterations in vascular tissue.
- Operational Value: Provides reproducible, full-field strain measurements that reduce reliance on averaged global metrics prone to error from sample heterogeneity.
- Predictive Value: Supports mechanistic de-risking by delivering high-resolution data to validate or invalidate computational models of vascular mechanics.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative, spatially resolved strain outputs suitable for establishing standardized biomechanical assays in vascular tissue screening.
- Operational Value: Enables assay readiness through speckle patterning and image capture protocols that ensure consistent, high-fidelity data acquisition across samples.
- Scalability: Supports platform reuse for evaluating engineered tissues, hydrogels, or polymeric biomaterials under uniaxial loading conditions.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges discovery-phase mechanical characterization with preclinical validation by supplying constitutive data for computational models used in device-tissue interaction studies.
- Risk-Adjusted Advancement: Quantifies strain field heterogeneity to inform safety margins and performance thresholds in vascular implant or graft development.
- Biomarker Alignment: Facilitates correlation of local strain patterns with structural or functional changes in disease-relevant vascular systems.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum by providing localized mechanical readouts that inform hypothesis testing, assay standardization, and data-driven model validation prior to lead identification and preclinical evaluation.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification and biological de-risking by revealing how geometric and material factors influence local strain distribution in vascular tissue.
- Screening: Delivers assay-ready, quantitative strain maps that enable reliable comparison of tissue responses across experimental conditions.
- Analytics: Generates coefficient of variation and full-field strain tensors that allow teams to quantify heterogeneity and compare mechanical phenotypes.
- Translational Research: Connects to preclinical workflows by supplying strain-derived inputs for finite element models used in implant performance prediction.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable biomechanical capability applicable to native, engineered, and polymeric soft tissues across multiple projects.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in tissue behavior models by capturing local strain heterogeneity missed by conventional averaging approaches.
- Operational Value: Enhances reproducibility and standardization through calibrated speckle application, controlled image acquisition, and defined analysis parameters.
- Strategic Value: Reduces late-stage biological risk by improving early validation of computational models used in vascular therapeutic and device development.
- Portfolio Impact: Enables risk-based prioritization of vascular targets or biomaterials through objective, high-resolution mechanical phenotyping.
Implementation Considerations
- Requires expertise in biomechanical testing, image acquisition, and digital image correlation software for accurate strain quantification.
- Dependent on high-resolution camera systems, mechanical testers with precise displacement control, and tissue adhesive compatible with vascular samples.
- Necessitates cross-team standardization of speckle pattern quality, region of interest selection, and subset/step size parameters for reproducible results.
- Involves adaptation considerations when applying to varying tissue thicknesses, geometries, or material stiffnesses beyond vascular strips.
- Limited by surface accessibility and speckle adhesion quality, which may affect signal fidelity on highly elastic or delicate soft tissues.
