Cartographie quantitative de la déformation d'un anévrisme de l'aorte abdominale

L’imagerie tridimensionnelle des contraintes est utilisée pour estimer la déformation des tissus mous au fil du temps et comprendre les maladies. Le comportement mécanique des tissus mous, tels que la peau, les vaisseaux sanguins, les tendons et d’autres organes, est fortement influencé par leur composition extracellulaire, qui peut être altérée par le vieillissement et la maladie. Au sein des tissus biologiques complexes, il est important de caractériser ces changements, qui peuvent affecter de manière significative les propriétés mécaniques et fonctionnelles d’un organe.

La cartographie quantitative des déformations utilise des données d’image volumétrique et une méthode d’estimation directe de la déformation pour calculer les champs de déformation tridimensionnels variant dans l’espace. Cette vidéo illustrera les principes de la cartographie des déformations, démontrera comment la cartographie quantitative des contraintes est utilisée pour estimer les champs de déformation dans des tissus biologiques complexes, et discutera d’autres applications.

Les tissus biologiques sont fortement influencés par la composition et l’orientation de l’élastine et du collagène. La protéine élastine est un composant très élastique des tissus qui s’étirent et se contractent continuellement, tels que les vaisseaux sanguins et les poumons. Le collagène est la protéine la plus abondante dans le corps et est assemblé à partir de polymères individuels à triple hélice qui sont regroupés en fibres plus grandes qui assurent l’intégrité structurelle des tissus allant de la peau aux os.

L’orientation de ces protéines va des fibres alignées aux réseaux de maillages fibreux, ce qui affecte les propriétés mécaniques du tissu. La déformation est une mesure de la déformation relative des tissus mous au fil du temps et peut être utilisée pour visualiser les blessures et les maladies. Il est décrit et cartographié à l’aide d’estimations mathématiques.

Pour cartographier les contraintes dans des organes complexes, tels que le cœur, des données échographiques quadridimensionnelles, qui fournissent des informations spatiales et temporelles à haute résolution, peuvent être utilisées. Ensuite, la méthode d’estimation de la déformation directe, ou DDE, est appliquée aux données. Un code est utilisé pour estimer la déformation 3D et les déformations de Green-Lagrange correspondantes à l’aide de l’équation suivante.

Le tenseur de déformation de Green-Lagrange dépend du tenseur du gradient de déformation et du tenseur d’identité du second ordre. Les tenseurs de gradient de déformation sont traditionnellement estimés à partir des champs de déplacement. Dans la méthode DDE, une fonction de déformation est optimisée pour être directement analogue au tenseur de déformation. La fonction de déformation dépend à la fois de la position spatiale et du paramètre de déformation. Le calcul de la déformation est directement incorporé dans la fonction de gauchissement. Les neuf premiers éléments représentent le tenseur du gradient de déformation.

Cette méthode est utilisée pour estimer les déformations importantes et localisées des tissus mous. Maintenant que nous comprenons les principes de la cartographie des contraintes, voyons maintenant comment la cartographie des contraintes est effectuée pour détecter les anévrismes de l’aorte chez la souris.

Pour commencer la configuration, ouvrez le logiciel Vivo 2100 et connectez l’ordinateur portable à l’échographe. Assurez-vous que l’unité de surveillance physiologique est allumée pour mesurer la fréquence cardiaque et la température. Initialisez ensuite l’étage moteur 3D.

Installez le transducteur à ultrasons et assurez-vous que toutes les connexions appropriées sont effectuées. Ensuite, anesthésie l’animal qui sera imagé à l’aide d’isoflurane à 3 % dans une chambre de renversement. Une fois la souris anesthésiée, déplacez-la vers la phase chauffée et fixez un cône nasal pour délivrer 1 à 2 % d’isoflurane. Appliquez une pommade ophtalmique sur les yeux et fixez les pattes aux électrodes de la scène pour surveiller la respiration et le rythme cardiaque de l’animal. Insérez ensuite une sonde de température rectale. Appliquez une crème dépilatoire pour éliminer les poils de la zone d’intérêt, puis appliquez une quantité généreuse de gel à ultrasons chaud sur la zone épilée.

Pour démarrer l’acquisition d’images, ouvrez d’abord la fenêtre d’imagerie et sélectionnez le mode B. Abaissez ensuite le transducteur sur l’animal et utilisez les boutons des axes x et y sur la platine pour localiser la zone d’intérêt. Surveillez la fréquence respiratoire pour vous assurer qu’elle ne diminue pas considérablement. Placez la sonde au milieu de la région d’intérêt. Ensuite, approximez la distance nécessaire pour couvrir toute la région d’intérêt.

Entrez ces dimensions dans le code MATLAB et choisissez une taille de pas de 0,08 millimètre. Assurez-vous que le rythme cardiaque et respiratoire de l’animal sont stables, puis exécutez le code MATLAB.

Après l’acquisition de l’image, exportez les données sous forme de fichiers XML bruts et convertissez-les en fichiers MAT. Assurez-vous d’entrer le nombre d’images, la taille du pas et la résolution de sortie. Ensuite, rééchantillonnez la matrice dans le plan traversant.

Importez le nouveau fichier MAT dans le code d’analyse de déformation 3D. Il peut être nécessaire de redimensionner le fichier pour réduire le temps de calcul. Ensuite, saisissez la région à analyser. Approximez le nombre de pixels dans une tranche bidimensionnelle de l’entité suivie et sélectionnez le modèle de maillage sous la forme d’une simple boîte ou de polygones choisis manuellement. Choisissez le nombre de pixels optimal pour la taille du maillage. Calculez les jacobiens et les gradients. Répétez l’opération pour chaque région. Appliquez ensuite la fonction de déformation.

Ensuite, à l’aide des déformations cartésiennes calculées à partir de DDE, déterminez les valeurs propres et les vecteurs propres de la déformation. Ensuite, sélectionnez les tranches pour lesquelles vous souhaitez tracer les valeurs de déformation en faisant défiler les vues axe long, axe de tri et axe coronal.

Appuyez sur Sélectionner le collecteur pour l’analyse. Utilisez ensuite le curseur pour placer des marqueurs le long de la paroi aortique, y compris le thrombus, l’anévrisme et les parties saines de l’aorte. Répétez l’opération pour toutes les vues. Enfin, utilisez le mappage des couleurs pour tracer les résultats du champ de déformation sur la région d’intérêt.

Regardons de près l’exemple d’un anévrisme de l’aorte abdominale disséquant suscitant l’angiotensine II induit par l’angiotensine II, acquis chez une souris. Tout d’abord, plusieurs boucles de visualisation de kilohertz ECG sur un axe court sont obtenues à une taille de pas donnée le long de l’aorte et combinées pour créer des données 4D.

Après avoir effectué un calcul de déformation 3D à l’aide d’une fonction de déformation optimisée, le tracé de visualisation en coupe 3D de l’aorte infrarénale est obtenu. La carte des couleurs de la souche verte principale est superposée pour mettre en évidence les régions de déformation hétérogène de la paroi aortique. De plus, les vues sur l’axe long et l’axe court révèlent des variations spatiales hétérogènes de la déformation, en particulier en présence d’un thrombus.

Les graphiques de déformation correspondants montrent des valeurs de déformation plus élevées dans les régions saines de l’aorte dans l’axe long, tandis que la région anévrismale montre une diminution de la déformation dans l’axe court.

La visualisation quantitative précise de la déformation à l’aide de l’estimation directe de la déformation est un outil utile utilisé dans diverses applications biomédicales.

Par exemple, la tension cardiaque peut être quantifiée. Au cours du cycle cardiaque, le myocarde subit une déformation 3D. La quantification de la déformation en trois dimensions fait partie intégrante de la caractérisation fiable de la dynamique de ce tissu au fil du temps. Ceci est utile pour suivre la progression de la maladie dans des modèles animaux.

Une autre application est la caractérisation du tissu intestinal. L’imagerie in vivo des intestins est difficile en raison des effets des structures environnantes. Cependant, le calcul de la tension à partir d’images de fibrose intestinale pourrait être particulièrement utile pour fournir une détection précoce des zones problématiques nécessitant une intervention chirurgicale.

À une échelle beaucoup plus petite, cette méthode DDE est également appliquée au niveau cellulaire en utilisant des techniques d’imagerie à plus haute résolution telles que la microscopie confocale. Il sert par exemple à la caractérisation de la matrice extracellulaire pour comprendre comment les cellules communiquent sous l’effet de changements mécaniques.

Vous venez de regarder l’introduction de JoVE à la visualisation quantitative des contraintes. Vous devriez maintenant comprendre comment mesurer la déformation tridimensionnelle dans les tissus biologiques et comment elle est utilisée dans la détection précoce des maladies. Merci d’avoir regardé !