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Artículo de método

Investigación de velocimetría de imágenes de partículas de hemodinámica a través de Aortic Phantom

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DOI:

10.3791/63492

⸱

25 de febrero de 2022

 , 
1Interdisciplinary Program in Biohealth-Machinery Convergence Engineering, Kangwon National University

En este artículo

Resumen

El presente protocolo describe las mediciones de velocimetría de imagen de partículas (PIV) realizadas para investigar el flujo sinusal a través de la configuración in vitro de la válvula aórtica transcatéter (TAV). También se determinan los parámetros hemodinámicos basados en la velocidad.

Resumen

Recientemente se han notificado casos de disfunción de la válvula aórtica y accidente cerebrovascular en pacientes con implante de válvula aórtica transcatéter (TAVI). Se ha sospechado trombo en el seno aórtico y neoseno debido a cambios hemodinámicos. Los experimentos in vitro ayudan a investigar las características hemodinámicas en los casos en que una evaluación in vivo resulta ser limitada. Los experimentos in vitro también son más robustos y los parámetros variables se controlan fácilmente. La velocimetría de imagen de partículas (PIV) es un método de velocimetría popular para estudios in vitro . Proporciona un campo de velocidad de alta resolución tal que incluso se observan características de flujo a pequeña escala. El propósito de este estudio es mostrar cómo se utiliza la PIV para investigar el campo de flujo en el seno aórtico después de TAVI. Se describe la configuración in vitro del fantasma aórtico, TAVI para PIV, y el proceso de adquisición de datos y el análisis de flujo posterior al procesamiento. Se derivan los parámetros hemodinámicos, incluida la velocidad, la estasis de flujo, el vórtice, la vorticidad y la residencia de partículas. Los resultados confirman que los experimentos in vitro y la PIV ayudan a investigar las características hemodinámicas en el seno aórtico.

Introducción

La estenosis aórtica es una enfermedad común en los adultos mayores, y es cuando la válvula aórtica no se abre, lo que reduce el flujo sanguíneo. El problema es causado por el engrosamiento o calcificación de la válvula aórtica1. Por lo tanto, es un tratamiento necesario para mejorar el flujo sanguíneo y disminuir la carga en el corazón. Se trata remodelando la válvula aórtica o reemplazándola por una válvula artificial. Este estudio se centra en la implantación de la válvula aórtica transcatéter (TAVI), reemplazando la válvula aórtica que funciona mal por una artificial utilizando un catéter.

TAVI se ha recomendado para pacientes con problemas en cirugía, y la mortalidad también ha sido baja2. Recientemente, se ha informado que el trombo en pacientes después de TAVI causó disfunción valvular y accidente cerebrovascular 3,4. Se sospecha trombo en el seno aórtico y neoseno, siendo su causa probablemente los cambios en la hemodinámica causados por TAVI. Se realiza sin retirar los folíolos nativos; estas valvas pueden alterar el flujo sinusal y elevar el riesgo de trombosis5.

Es difícil determinar cómo se ve afectado el flujo sanguíneo por TAVI y cómo se induce la trombosis en los pacientes. Es deseable dilucidar la relación entre el flujo sanguíneo y la formación de trombos in vivo. Sin embargo, la falta de técnicas prácticas para medir el flujo sanguíneo hace que esto sea problemático. Por otro lado, las técnicas in vitro tienen la ventaja de permitir monitorear los cambios en el flujo sanguíneo al limitar los parámetros que deben investigarse. La configuración in vitro y la velocimetría de imagen de partículas (PIV) se han utilizado para identificar la velocidad en los campos médicos 6,7,8. Por lo tanto, in vitro y PIV son suficientes para determinar los parámetros que se informarán imitando la condición del paciente: la frecuencia cardíaca y la presión, la viscosidad y la geometría de los senos paranasales, y permitiendo controlar estos parámetros.

En este estudio, la configuración in vitro y la PIV se utilizan para investigar el flujo en el seno aórtico después de TAVI. El fantasma aórtico y TAVI para el PIV y el proceso de adquisición de datos y el análisis de flujo posterior al procesamiento se describen en este protocolo. Se derivan varios parámetros hemodinámicos, incluyendo la velocidad, la estasis, el vórtice, la vorticidad y la residencia de partículas. Los resultados demuestran que la configuración in vitro y la PIV ayudan a investigar las características hemodinámicas en el seno aórtico.

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Protocolo

1. Configuración in vitro

  1. Prepare la configuración experimental en una mesa óptica, que incluya una bomba de pistón, un dispositivo de adquisición de datos (DAQ) y una computadora con el software de ingeniería de sistemas requerido y un software de control de motores (consulte la Tabla de materiales) (Figura 1).
    NOTA: La bomba de pistón ha sido previamente probada y calibrada y consta de un motor, un controlador de motor y un actuador lineal9.
  2. Importe el archivo de hoja de cálculo con la información de caudal al software de ingeniería de sistemas.
    NOTA: Por ejemplo, la frecuencia cardíaca es de 60 lpm, la tasa de flujo máxima es de 20 L / min, el gasto cardíaco es de 4.8 L / min y el volumen sistólico es de 70 ml.
  3. Establezca el parámetro en el software de ingeniería de sistemas, como el canal de entrada y salida DAQ; el reloj de muestra es 1.000 y la iteración de retroalimentación es 10.
  4. Establezca el parámetro en el software de control del motor; La longitud del tornillo de plomo es de 10 mm, la entrada y salida analógica son de 14,5 mm / voltaje.
  5. Instale la válvula de retención y la válvula de resistencia en el depósito10.
    NOTA: La válvula de retención está conectada a la bomba de pistón como una entrada del sistema, y la válvula de bola está conectada al modelo de seno acrílico como una salida del sistema.
  6. Fije el modelo de seno acrílico (Figura 2) con una barra cuadrada de aluminio a la mesa óptica.
    NOTA: Las dimensiones del modelo de seno acrílico se presentan en la Tabla 1.
  7. Instale el manómetro (~0-15 psi) en el grifo de presión del modelo de seno acrílico para recibir una señal de presión de otra computadora.
    NOTA: Los grifos de presión se encuentran a 140 mm de la unión sinotubular (STJ).
  8. Prepare un fluido de trabajo mezclando solución salina y glicerina (consulte la Tabla de materiales) en una proporción de masa de 60:40.
    NOTA: Se utilizaron un viscosímetro y un refractómetro para medir la viscosidad y el índice de refracción del fluido de trabajo. La viscosidad es de ~4 cp, el índice de refracción es de 1,45 y la densidad es de 1.100 kg/m3.
  9. Conecte el depósito, la bomba de pistón y el modelo de seno acrílico con una manguera de silicona (consulte la Tabla de materiales).
  10. Ata la válvula aórtica transcatéter (TAV) (ver Tabla de Materiales) al prospecto nativo fabricado por una impresora 3D con un hilo11.
  11. Combine el TAV fijo en el prospecto nativo con el modelo de seno acrílico.
    NOTA: El TAV utilizado aquí (obtenido comercialmente) tiene un diámetro de 23 mm y 26 mm, y la altura es de 18 mm y 20 mm, respectivamente12. Para TAV (23 mm), la profundidad de despliegue y la longitud del folleto nativo fueron de 1,8 mm y 9 mm, y para TAV (26 mm), es de 2,0 mm y 10 mm, respectivamente. El diámetro interior de la valva nativa fue de 21 mm, considerando el tamaño del anillo del paciente.
    PRECAUCIÓN: El TAV se seca si no se conserva en solución salina. Se mantiene en el líquido incluso después de ser atado al folíolo nativo.
  12. Llene el fluido de trabajo (paso 1.8) en el sistema in vitro .
    CAUTELA. Evite hacer burbujas en el modelo de seno acrílico porque afecta los resultados de PIV.

2. Configuración de PIV

  1. Ubique el láser en otra mesa óptica y riel de un eje.
    NOTA: El láser es un láser continuo Nd: YAG que emite luz con una longitud de onda de 532 nm y cuya potencia puede aumentar hasta 10 W (ver Tabla de Materiales). La lámina láser pasada a través de la óptica tiene una distancia de 1 m del modelo de seno acrílico.
  2. Localice la cámara de alta velocidad en un recorrido de 2 ejes y mueva el recorrido.
    PRECAUCIÓN: La cámara de alta velocidad es perpendicular a la lámina láser y al modelo de seno acrílico.
  3. Equipe la lente con la cámara de alta velocidad.
    NOTA: La lente macro montada en la cámara de alta velocidad tiene una distancia focal de 105 mm y la apertura es de f / 2.8.
  4. Partícula de semilla (ver Tabla de Materiales) en el reservorio.
    NOTA: La partícula es una esfera de vidrio hueca con un diámetro medio de 10 μm y una densidad de 1.090 kg/m3. El reservorio tiene una forma rectangular y, el ancho, largo y alto en el interior son de 23 cm, 23 cm, 35 cm, respectivamente. Hay un orificio para sujetar en la parte superior. La tapa también tenía un orificio para la sujeción y un grifo de perno para instalar la bomba de la bombilla para aplicar presión.
  5. Programe un disparador externo utilizando una plataforma prototípica electrónica de código abierto, Arduino (ver Tabla de Materiales).
    NOTA: Cuando la bomba de pistón se mueve a una distancia predeterminada, la salida de Arduino se convierte en 1, que se transmite a la cámara de alta velocidad como un disparador para ser fotografiado.
  6. Ejecute el software de control de la cámara (consulte la Tabla de materiales), haga clic en Referencia de sesión actual (CSR) y retire la tapa de la lente.
  7. Encienda el láser, configúrelo en 7 W y ubique la lámina láser en el centro del TAV.
  8. Tome una instantánea y verifique la densidad y el diámetro de las partículas.
    NOTA: Para reducir los errores, confirme que hay ~ 8-10 partículas en la ventana de interrogación, con un diámetro de partícula de 2-4 píxeles13.
  9. Establezca los parámetros, como la resolución (1280 x 720), la velocidad de fotogramas aleatoria, el tiempo de exposición al máximo de acuerdo con la velocidad de fotogramas aleatoria en el software de control de la cámara.
  10. Haga clic en el botón Habilitar en el software de control del motor al principio y haga clic en el botón Inicio en el software de ingeniería de sistemas para operar la bomba de pistón.
  11. Tome una foto y compruebe si la distancia máxima de partículas es inferior a 4-6 píxeles.
    NOTA: Este estudio corresponde al 50% de la ventana de interrogación, que establece 16 píxeles entre vectores de velocidad. La distancia máxima de partículas en la ventana de interrogación está limitada a 8 píxeles.
  12. Repita el paso 2.11 para asegurar la distancia máxima de partículas dentro de ese rango ajustando los fotogramas por segundo (fps) si es más de 6 píxeles y bajando los fps si es inferior a 4 píxeles.

3. Investigación de la hemodinámica

  1. Compruebe si hay fugas de la parte de conexión del modelo de seno acrílico o si la manguera de silicona se pliega.
  2. Importe el archivo de Excel que tiene información almacenada de caudal y bpm en el software de ingeniería de sistemas.
    NOTA: Por ejemplo, la frecuencia cardíaca es de 60 lpm, la tasa de flujo máxima es de 20 L / min, el gasto cardíaco es de 4.8 L / min, el volumen sistólico es de 70 ml (Figura 3A).
  3. Confirme el parámetro del software de ingeniería del sistema, como el canal de entrada y salida del dispositivo DAQ. El reloj de muestra es 1.000 y la iteración de retroalimentación es 10.
  4. Confirme el parámetro del software de control del motor, por ejemplo, la longitud del tornillo de plomo es de 10 mm, la entrada y salida analógicas son de 14,5 mm / voltaje.
  5. Encienda la cámara de alta velocidad y ejecute el software de control de la cámara.
  6. Haga clic en CSR y retire una tapa de lente.
  7. Configure los parámetros del software de control de la cámara, por ejemplo, la resolución de 1280 x 720, una velocidad de fotogramas de 300 fps, un período de ráfaga de 200 μs y 150 μs, un recuento de ráfagas de 3 y una exposición (forzada por el período de ráfaga).
  8. Encienda el láser, configúrelo en 7 W y ubique la lámina láser en el centro del TAV. Enfoque en la lámina láser controlando la lente.
  9. Ajuste la presión al depósito.
    NOTA: La presión media post-valvular es de 100 mmHg mientras se opera la bomba de pistón (Figura 3B,C).
  10. Haga clic en el botón Habilitar en el software de control del motor al principio y haga clic en el botón Inicio en el software de ingeniería del sistema para operar la bomba de pistón.
  11. Espere hasta que el caudal se estabilice.
    NOTA: El caudal calcula la diferencia en función de la señal de la bomba del pistón y ejecuta una retroalimentación negativa, por lo que lleva tiempo esperar hasta que se estabilice.
  12. Compruebe un disparador que funciona en el trazador serie arduino.
  13. Capture imágenes de partículas durante 14 ciclos continuos y repita un total de siete veces.
    NOTA: La capacidad de almacenamiento de una cámara de alta velocidad está relacionada con la resolución y el número de imágenes de partículas. De acuerdo con el parámetro establecido en el paso 3.7, es posible tomar una foto solo durante 14 ciclos a la vez.

4. Tratamiento de datos

  1. Convierta de archivo .cine a archivos .tiff utilizando el software de control de cámara.
  2. Calcule la imagen promedio para todas las imágenes de partículas a lo largo del tiempo. Retire el área correspondiente a la reflexión del láser en la pared o el TAV restando la imagen promedio14.
  3. Hacer la mascarilla separando las zonas a analizar de las que hay que desechar.
    NOTA: En este estudio, se utilizaron dos máscaras: una para analizar la región sinusal sola y la otra para analizar toda la región, que contiene la región después de STJ.
  4. Realice PIV utilizando PIVlab, una herramienta de código abierto basada en MATLAB15 (consulte tabla de materiales).
    1. Importe imágenes de partículas guardadas por el método de resolución temporal o el método por pares.
    2. Ejecutar ecualización adaptativa de histograma de contraste limitado (CLAHE)16.
      NOTA: CLAHE es un método para el preprocesamiento de imágenes. El contraste de la imagen de la partícula se redistribuye para que el láser refleje el aumento y la disminución de la intensidad de la partícula. La imagen de la partícula está dividida por una ventana con 20 píxeles.
    3. Importe la máscara y aplíquela a todas las imágenes de partículas.
    4. Establezca la ventana de interrogación de varias pasadas.
      NOTA: La ventana de interrogación se reduce de 64 x 64 a 32 x 32 con una superposición del 50%. La distancia entre los dos vectores corresponde a 16 píxeles.
    5. Ejecute la correlación cruzada13 sobre el par de imágenes de partículas convertido en el dominio de frecuencia utilizando la transformada rápida de Fourier (FFT)13.
    6. Encuentre un valor máximo utilizando un ajuste gaussiano de 2 x 3 en el resultado de correlación.
      NOTA: El valor de pico seleccionado en la conexión gaussiana determinó la distancia de la partícula.
  5. Ejecute el proceso de suavizado, que implica los siguientes procesos.
    1. Elimine los valores atípicos en un "NaN" utilizando la función integrada "isoutlier" en MATLAB.
    2. Interpole un nan a valor mediante la función "inpaint_nans" en MATLAB15.
    3. Convierta de "píxel / fotograma" a "m / s" de acuerdo con la velocidad de fotogramas y el período de ráfaga.
      NOTA: La conversión está relacionada con el intervalo de tiempo, determinado por la velocidad de fotogramas y el período de ráfaga. Específicamente, el coeficiente del método resuelto en el tiempo se deriva por la velocidad de fotogramas, y el de un método por pares se deriva por el período de ráfaga.
    4. Combine el método pairwise y el método resuelto en el tiempo utilizando el factor de ponderación.
      NOTA: El factor de ponderación depende de la magnitud de la velocidad y tiene un valor total de 1 en cada sección. Si la magnitud de la velocidad excede un cierto umbral, el factor para el método por pares es mayor que el del método resuelto en el tiempo.
    5. Ejecute la función de "suavizado" de DCT-PLS utilizando un factor de suavizado de 0.5915,17.
      NOTA: Las funciones "suavizar" y "inpaint_nans" están presentes en el PIVlab.

5. Análisis de datos

  1. Cargue datos PIV en MATLAB.
  2. Extraiga los componentes "u" y "v" de los datos PIV.
  3. Calcular el campo de velocidad18 (Ecuación 1, Archivo Suplementario 1).
  4. Derive parámetros de hemodinámica utilizando el código interno y la función incorporada19.
    1. Derive la vorticidad con la función integrada de MATLAB "curl"18 (Ecuación 2, Archivo suplementario 1).
    2. Deriva la estasis con el código interno20 (Ecuación 3, Archivo Suplementario 1).
    3. Deriva el Γ1 con el código interno21 (Ecuación 4, Archivo Suplementario 1).
    4. Derive la residencia de partículas con un código interno19 (Ecuación 5, Archivo Suplementario 1).
  5. Calcular la media y la desviación estándar de los parámetros hemodinámicos (Tabla 2).
    NOTA: La velocidad máxima, la vorticidad, la Γ1 y la estasis se calcularon para un total de 98 ciclos. La desintegración se obtuvo mediante el ajuste exponencial al porcentaje de residencia de partículas. La desintegración estableció 14 ciclos como un conjunto de datos y calculó el promedio y la desviación estándar siete veces.

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Resultados

Los campos de velocidad mostraron una estructura de flujo sinusal diferente dependiendo del diámetro de la válvula en la Figura 4. Para TAV (23 mm), la velocidad fue superior a 0,05 m/s entre TAV y STJ desde la sístole temprana hasta la sístole máxima que TAV se abrió utilizando el chorro de reenvío. La alta velocidad se distribuyó en un rango estrecho cerca del stent en la sístole tardía. La velocidad en la diástole fue inferior a 0,025 m/s, y aparecieron dos vórtices con baja velocidad. Pa...

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Discusión

El flujo sinusal cambió debido a la diferente geometría sinusal después de TAVI. El vórtice se formó por la abertura de la válvula aórtica y la interacción con el chorro delantero de la sístole22. En el estudio de la válvula quirúrgica artificial sin valvas nativas, el vórtice observado en la región sinusal en la sístole fue normal23. Este estudio forma el vórtice presentado en la diástole al reducir el chorro hacia adelante y entrar en el seno. El flujo sinusal se encontró...

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Divulgaciones

Los autores no tienen nada que revelar.

Agradecimientos

Esta investigación fue apoyada por el Programa de Investigación en Ciencias Básicas de la Fundación Nacional de Investigación de Corea, que está financiado por el Ministerio de Educación (NRF-2021R1I1A3040346 y NRF-2020R1A4A1019475). Este estudio también fue apoyado por la Beca de Investigación 2018 (PoINT) de la Universidad Nacional de Kangwon.

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Materiales


Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Impresora 3DPrusa ResearchOriginal Prusa i3 MK2; Impresora FDM
Barra de aluminio (cuadrada)APSPROKHP-3030, KHP-6060Dimensión: 30 mm x 30 mm, 60 mm x 60 mm
Bomba de bombillaSkyhopeMHL-1
Software de control de cámaraPhantomPCC 3.4Software El software controla la cámara de alta velocidad
Válvula de retenciónTUBOVálvula de retención; 1/2 pulgada (15A)
Ajuste digital dispositivoNational InstrumentsUSB-6001
GlicerinaANU CoreaSe utiliza para hacer un fluido
de trabajo Cámara de alta velocidadPhantomPhantom VEO 710E-L
LaserChangchun New Industries Optoelectronics TechnologyMGL-W-532; CW Nd:YAG Laser Actuador
linealTHOMSONPC-40; convierte el movimiento de rotación en movimiento
cercano Lente macroNikonVR Micro-NIKKOR 105mm, f/2.8 G
MotorKOLLMORGENAKM33H-ANCNR-00; Servomotor de CC
Software de control del motorKOLLMORGENKollmorgen software; el software controla el controlador del motor
Controlador de motorKOLLMORGENAKD-B00606-NBAN-0000
Plataforma prototípica electrónica de código abiertoArduinoA000066Arduino Uno R3. Se utiliza para hacer un disparador externo
Mesa ópticaSMTECH1800 (W) x 900 (B) x 800 (H)
PartículaDantec Dynamics80A6011Esfera de vidrio hueco. Diámetro medio: 10 y micro; m, Densidad: 1090 kg/m3
PIVlabAlgoritmo de código abierto PIVlab
OMEGAPX309-015A5V. Rango de medición: 0 ~ 15psi
RefractómetroATAGO2350R-5000. Refractómetro de mano; Rango de medición: 1.333-1.520 Válvula de
resistenciaTUBOVálvula de bola; 1/2 pulgada (15A)
Solución salinaDAI HAN PHARMSe utiliza para hacer un fluido de trabajo y para preservar el TAV
Manguera de siliconaHSWDiámetro interior 26 mm, diámetro exterior 30 mm; Longitud de entrada 5 m, longitud de salida 1,5 m
Software de ingeniería de sistemasNational Instruments. El software controla el DAQ.
Válvula aórtica transcatéter, TAV (23 mm) y TAV (26 mm)Edwards LifesciencesSAPIEN3 23 mm, SAPIEN3 26 mm. Cuenta con el apoyo del viscosímetro médico Seoul Asan
BrookfiledDVELV; Rango de medición: 1-2x109 cp
DE ACERO HANJU basado en el manómetro MATLAB https://kr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/27659-pivlab-particle-image-velocimetry-piv-tool-with-gui DE ACERO HANJU Software LabVIEW de

Referencias

  1. Carabello, B. A., Paulus, W. J. Aortic stenosis. The Lancet. 373 (9667), 956-966 (2009).
  2. Jakobsen, L., et al. Short-and long-term mortality and stroke risk after transcatheter aortic valve implantation. The American Journal of Cardiology. 121 (1), 78-85 (2018).
  3. Koo, H. J., et al. Computed tomography features of cuspal thrombosis and subvalvular tissue ingrowth after transcatheter aortic valve implantation. The American Journal of Cardiology. 125 (4), 597-606 (2020).
  4. Midha, P. A., et al. The fluid mechanics of transcatheter heart valve leaflet thrombosis in the neosinus. Circulation. 136 (17), 1598-1609 (2017).
  5. Abubakar, H., Ahmed, A. S., Subahi, A., Yassin, A. S. Thrombus in the Right Coronary Sinus of Valsalva Originating From the Left Atrial Appendage Causing Embolic Inferior Wall Myocardial Infarction. Journal of Investigative Medicine High Impact Case Reports. 6, 2324709618792023(2018).
  6. Charonko, J., Karri, S., Schmieg, J., Prabhu, S., Vlachos, P. In vitro, time-resolved PIV comparison of the effect of stent design on wall shear stress. Annals of Biomedical Engineering. 37 (7), 1310-1321 (2009).
  7. Hariharan, P., et al. Inter-laboratory characterization of the velocity field in the FDA blood pump model using particle image velocimetry (PIV). Cardiovascular Engineering and Technology. 9 (4), 623-640 (2018).
  8. Lim, W., Chew, Y., Chew, T., Low, H. Pulsatile flow studies of a porcine bioprosthetic aortic valve in vitro: PIV measurements and shear-induced blood damage. Journal of Biomechanics. 34 (11), 1417-1427 (2001).
  9. Kim, J., Lee, Y., Choi, S., Ha, H. Pulsatile flow pump based on an iterative controlled piston pump actuator as an in-vitro cardiovascular flow model. Medical Engineering & Physics. 77, 118-124 (2020).
  10. Moore, B. L., Dasi, L. P. Coronary flow impacts aortic leaflet mechanics and aortic sinus hemodynamics. Annals of Biomedical Engineering. 43 (9), 2231-2241 (2015).
  11. Evans, B. Practical 3D printers: The science and art of 3D printing. , Apress. (2012).
  12. Yudi, M. B., Sharma, S. K., Tang, G. H., Kini, A. Coronary angiography and percutaneous coronary intervention after transcatheter aortic valve replacement. Journal of the American College of Cardiology. 71 (12), 1360-1378 (2018).
  13. Adrian, R. J., Westerweel, J. Particle Image Velocimetry. , Cambridge University Press. (2011).
  14. Deen, N. G., et al. On image pre-processing for PIV of single-and two-phase flows over reflecting objects. Experiments in Fluids. 49 (2), 525-530 (2010).
  15. Thielicke, W., Stamhuis, E. PIVlab-towards user-friendly, affordable and accurate digital particle image velocimetry in MATLAB. Journal of Open Research Software. 2 (1), (2014).
  16. Pizer, S. M., et al. Adaptive histogram equalization and its variations. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 39 (3), 355-368 (1987).
  17. Garcia, D. Robust smoothing of gridded data in one and higher dimensions with missing values. Computational Statistics & Data Analysis. 54 (4), 1167-1178 (2010).
  18. Elger, D. F., LeBret, B. A., Crowe, C. T., Roberson, J. A. Engineering Fluid Mechanics. , John Wiley & Sons. (2020).
  19. Raghav, V., Sastry, S., Saikrishnan, N. Experimental assessment of flow fields associated with heart valve prostheses using particle image velocimetry (PIV): recommendations for best practices. Cardiovascular Engineering and Technology. 9 (3), 273-287 (2018).
  20. Ncho, B., Sadri, V., Ortner, J., Kollapaneni, S., Yoganathan, A. In-Vitro Assessment of the Effects of Transcatheter Aortic Valve Leaflet Design on Neo-Sinus Geometry and Flow. Annals of Biomedical Engineering. 49 (3), 1046-1057 (2021).
  21. Graftieaux, L., Michard, M., Grosjean, N. Combining PIV, POD and vortex identification algorithms for the study of unsteady turbulent swirling flows. Measurement Science and Technology. 12 (9), 1422(2001).
  22. Yap, C. H., Saikrishnan, N., Tamilselvan, G., Yoganathan, A. P. Experimental measurement of dynamic fluid shear stress on the aortic surface of the aortic valve leaflet. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology. 11 (1), 171-182 (2012).
  23. Toninato, R., Salmon, J., Susin, F. M., Ducci, A., Burriesci, G. Physiological vortices in the sinuses of Valsalva: an in vitro approach for bio-prosthetic valves. Journal of Biomechanics. 49 (13), 2635-2643 (2016).
  24. Raghav, V., Midha, P., Sharma, R., Babaliaros, V., Yoganathan, A. Transcatheter aortic valve thrombosis: a review of potential mechanisms. Journal of the Royal Society Interface. 18 (184), 20210599(2021).
  25. Ramanathan, T., Skinner, H. Coronary blood flow. Continuing Education in Anaesthesia, Critical Care & Pain. 5 (2), 61-64 (2005).
  26. Nobach, H., Bodenschatz, E. Limitations of accuracy in PIV due to individual variations of particle image intensities. Experiments in Fluids. 47 (1), 27-38 (2009).
  27. Gülan, U., et al. Performance analysis of the transcatheter aortic valve implantation on blood flow hemodynamics: An optical imaging-based in vitro study. Artificial Organs. 43 (10), 282-293 (2019).

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