Analyse semi-automatisée Heartbeat optique de petits coeurs

Bonjour, je m’appelle Karen euh. Bonjour, je m’appelle Anthony Kado et nous faisons partie du programme Développement et vieillissement de l’Institut Burnham pour la recherche médicale. Nous allons faire la démonstration de notre programme d’analyse semi-automatisée du rythme cardiaque pour comprendre et quantifier les paramètres du rythme cardiaque dans les systèmes modèles avec de petits cœurs.

Il s’agit d’un film à grande vitesse d’un cœur de mouche à fruits battant. Des informations sur la morphologie et la contractilité du cœur peuvent être obtenues en mesurant les diamètres cardiaques pendant les cycles de contraction et de relaxation. Pour ce faire, les bords du cœur doivent être identifiés et marqués lors de la diastole maximale et du kyste.

Dans la fenêtre de pré-traitement, sélectionnez le ou les films que vous souhaitez regarder. Nous sélectionnerons le film que vous venez de voir d’un cœur d’une jeune mouche. Les enregistrements optiques peuvent être avancés à des vitesses lentes et même une image à la fois pour permettre une identification précise des images, où se produisent la contraction et la relaxation maximales du cœur.

Faites une paire de repères pour identifier ces bords. Faites avancer le film jusqu’à une image où le cœur est contracté au maximum. Faites une autre paire de repères pour identifier les bords systoliques.

Les marques peuvent être faites en double à différents endroits horizontaux. Le long du cœur, les diamètres du cœur obtenus ici seront utilisés pour calculer le pourcentage de raccourcissement fractionnaire, qui fournit une estimation de la contractilité du cœur. Cette mesure représente la mesure dans laquelle les bords du cœur se déplacent l’un vers l’autre lors d’une contraction.

Le pourcentage de raccourcissement fractionnaire est calculé comme la différence entre les diamètres diastolique et systolique divisée par le diamètre diastolique, et cette fraction est multipliée par 100. Pour cette mouche de type sauvage, le pourcentage de raccourcissement fractionnel est de 45 %Voici un exemple de cœur d’une mouche qui a une mutation dans la protéine musculaire myosine par rapport au cœur de mouche de type sauvage que vous venez de voir. Ce cœur est visiblement plus étroit.

De plus, il ne se contracte pas autant que le cœur de type sauvage. Il devrait être clair, d’après la position des bords marqués, que ce cœur ne peut pas non plus se détendre, ainsi que le cœur de la jeune mouche sauvage. Le pourcentage de raccourcissement fractionnaire calculé à partir des diamètres mesurés ici n’est que de 15 %, une valeur considérablement plus petite que celle que nous avons obtenue pour le cœur de mouche de type sauvage.

Les points identifiés dans ce module sont utilisés uniquement pour les mesures de diamètre et de raccourcissement fractionnel et ne sont pas utilisés pour la détection de mouvement. La détection de mouvement est effectuée automatiquement par le programme et utilise deux algorithmes différents pour analyser le mouvement dans chaque film. Le premier algorithme est l’algorithme d’obscurité d’image moyenne, qui utilise une approche image par image.

L’intensité globale de l’obscurité est calculée pour l’ensemble d’une image vidéo. Les valeurs sont normalisées à un intervalle compris entre zéro et un, et les valeurs sont tracées pour chaque image de la vidéo. La deuxième méthode de détection de mouvement est l’algorithme pixel par pixel, qui calcule l’intensité de l’obscurité pour chaque pixel d’une image vidéo, puis compare ces valeurs avec celles de l’image suivante.

Voici le résultat d’un film d’un cœur d’une jeune mouche d’une semaine. Bien que la détection de mouvement soit effectuée automatiquement, la précision de la sortie doit être vérifiée. La sortie de chacun des deux algorithmes de détection de mouvement est affichée dans ce module, la sortie d’obscurité moyenne étant affichée au-dessus de la fenêtre de sortie pixel par pixel.

Afin de s’assurer que les intervalles de détection correspondent au mouvement observé dans le film réel, le programme affiche une trace de bord ou un mode M réalisé à partir des images analysées directement sous les fenêtres de sortie de l’algorithme. Le mode M est réalisé en coupant numériquement des tranches d’un pixel de large à travers le cœur de chaque image de la vidéo et en les alignant horizontalement pour fournir un instantané des mouvements du bord du cœur au fil du temps. Dans la fenêtre pixel par pixel, les intervalles diastoliques identifiés sont indiqués par une ligne verte horizontale avec le nombre d’images contribuant à cet intervalle.

Directement au-dessus des intervalles systoliques sont identifiés comme l’intervalle entre deux diastoles successives. Le début d’une systole est indiqué en mode M par une ligne bleue verticale, et la fin est indiquée par une ligne rouge verticale. Avec cet affichage, il est relativement facile de voir si la sortie de l’algorithme correspond aux mouvements cardiaques réels.

Pour ce cœur, les intervalles de contraction identifiés par le programme correspondent à la contraction observée dans la trace du mode M, donc cette sortie est acceptée. Voici le résultat d’un film tiré d’un cœur d’une mouche relativement âgée. La sortie de l’algorithme pixel par pixel n’est pas en accord avec le modèle de contraction observé en mode M.

En effet, les contractions cardiaques sont plus soutenues que chez les jeunes mouches. L’algorithme détecte à la fois le mouvement de contraction et le mouvement de relaxation et interprète ces deux mouvements comme des battements distincts. Dans ce cas, nous pouvons ajouter des informations à partir de l’algorithme d’obscurité d’image moyenne en cliquant sur la case à cocher Obscurité utilisée.

Cela permet au programme d’identifier l’ensemble de l’intervalle de contraction comme un événement unique en utilisant correctement les informations de l’algorithme d’obscurité d’image moyenne, d’identifier certains événements de contraction mais pas tous. En effet, une fluctuation sous-jacente de basse fréquence dans l’obscurité place certains des pics de contraction en dehors de la fenêtre utilisée pour identifier les pics. Cette onde lente peut être éliminée à l’aide d’un filtre passe-haut intégré.

Une fois que tous les pics sont dans la fenêtre, le programme identifie correctement tous les intervalles de contraction. À ce stade, vous pouvez accepter la sortie de l’algorithme en cliquant sur les données. D’accord. Si, après avoir coché la case d’obscurité utilisée et appliqué des filtres, la sortie de l’algorithme ne peut pas être rapprochée de la fonction cardiaque réelle telle qu’affichée en mode M.

Assurez-vous de cliquer sur Ignorer les données. Cela permet d’éviter que des numéros erronés ne soient inclus dans votre ensemble de données. Une fois que la sortie d’un film donné a été acceptée, le programme peut être invité à utiliser ces informations pour calculer automatiquement un certain nombre de paramètres.

Les statistiques sont fournies pour chaque film individuellement, et ces données se trouvent dans le dossier des statistiques FHM. Dans le fichier vidéo. Des statistiques de sous-répertoire pour l’ensemble des données sont également générées, et ces informations se trouvent dans le dossier de présentation FHM.

Ces informations sont fournies sous la forme d’un fichier de valeurs séparées par des virgules appelé csv de synthèse. Ce fichier peut être ouvert dans la plupart des tableurs tels que Microsoft Excel. Les statistiques de sortie comprennent la fréquence cardiaque, les intervalles diastoliques et systoliques de la période cardiaque, les diamètres du cœur pendant la diastolique et la systole, et le pourcentage de raccourcissement fractionnel.

Le programme dispose d’un module de mise à jour de l’histogramme, qui affichera toutes les données sur les intervalles cardiaques pour un ensemble de données au format histogramme. Étant donné que les fréquences cardiaques ont tendance à varier d’un animal à l’autre, les données sont normalisées. Étant donné que la distribution des intervalles de la période cardiaque n’est pas symétrique autour de la moyenne, nous utilisons la valeur de l’intervalle médian pour la normalisation.

Les valeurs de tous les intervalles de pulsation dans le jeu de données sont également fournies sous la forme d’un fichier TXT qui peut être importé dans une feuille de calcul. Cette capacité s’est avérée très utile pour démontrer les différences de rythmicité entre les cœurs de mouches de type sauvage et les cœurs de mouches présentant des mutations dans un canal potassique. La distribution de tous les intervalles mesurés était très dispersée chez les mutants par rapport aux témoins.

C’est l’une des nombreuses façons dont nous avons tenté de quantifier l’arythmie cardiaque dans notre programme. Le module du mode M génère une trace d’arête, également appelée mode M, qui montre le mouvement des arêtes du cœur au fil du temps. Ici, nous montrons des traces de cinq secondes en mode M d’un cœur de mouche des fruits de type sauvage, de deux cœurs de mouches avec des mutations dans la protéine musculaire, la myosine et d’un cœur larvaire de poisson-zèbre.

Les modes M sont utiles pour montrer qualitativement quel est le schéma de contraction d’un cœur. Au fil du temps. Ici, un mode M est généré à partir d’un film pris d’un cœur.

Dans une larve de poisson-zèbre en développement, nous pouvons modifier la ligne de pixels qui sera utilisée pour produire le mode M en cliquant sur différents endroits du cadre. Un aperçu du mode M à cet emplacement s’affiche alors. Une fois qu’un emplacement approprié est identifié, vous pouvez choisir le nombre de cadres que vous souhaitez inclure ou simplement choisir la durée.

Ici, nous sélectionnerons 10 secondes. Le mode M est produit sous la forme d’un fichier TIFF situé dans le sous-répertoire du mode FHMM. Le module de vidéo de mouvement produit automatiquement une 22e version ralentie de toute vidéo analysée, montrant tous les pixels identifiés comme changeant en rouge.

Cette fonctionnalité est principalement utilisée à des fins d’illustration. Ces films se trouvent dans le sous-répertoire FHM Movement movie. Il s’agit du film de mouvement réalisé à partir du cœur original de la jeune mouche que nous avons utilisé au début de cette vidéo.

Ce système analytique peut être appliqué aux films à grande vitesse d’autres modèles avec de petits cœurs tels que le cœur embryonnaire de souris. Il s’agit d’un film d’un cœur d’un embryon de souris âgé de huit jours. La petite taille rend difficile l’analyse à l’aide de méthodologies traditionnelles avec notre méthodologie.

Les mêmes paramètres qui ont été quantifiés pour le cœur de la mouche peuvent également être obtenus pour le cœur de la souris. Nous venons de vous montrer comment utiliser notre programme d’analyse cardiaque optique semi-automatisé. N’oubliez pas, lorsque vous effectuez cette analyse, de cliquer sur Supprimer les données si le programme n’identifie pas avec précision tous vos battements cardiaques dans votre film, mais pour ceux qui sont identifiés avec précision, le programme calculera des paramètres pour chaque battement du film, et nous vous fournirons une mine d’informations concernant la fonction cardiaque dans votre système modèle.

Donc c’est tout. Merci d’avoir regardé. Bonne chance pour votre analyse.