2016年1月24日
私たちは、一軸引張試験を受けた血管組織サンプルの局所的な表面ひずみ場を特徴付けるために、デジタル画像相関の使用について説明します。これらの測定により、サンプルの機械的応答の正確な定量化と、構成的な応力-ひずみ関係の生成が容易になります。
このプロトコルの全体的な目標は、血管組織サンプルの局所表面ひずみ場を特徴付けることです。これは、一軸引張試験によるデジタル画像相関技術を使用して実現されます。この手法は、軟組織力学の分野における重要な疑問に答えるのに役立ち、特に、ますます高度化する血管組織の計算モデルと数学的モデルを特定し、無効化するための情報を提供します。
この手法の主な利点は、サンプル表面のひずみ場の不均一性の正確な定量化を容易にすることであり、これは固有の材料特性、シンボル形状、および採用された試験モダリティの関数です。組織がラボに到着したらすぐに、外科用ハサミと鉗子を使用して腹部大動脈を周囲の組織から分離します。次に、PBSを充填したシリンジを使用して容器を3回洗浄します。
洗浄後、ハサミと鉗子を使用して、サンプルの完全性を損なうことなく、できるだけ多くの血管周囲組織を除去します。次に、容器の中央部分に鋭利なカミソリの刃を容器の縦軸に垂直に配置し、容器を3回切り刻んで2つのリングサンプルを作成します。次に、リングの1つにブレードを配置して、放射状にカットします。
リングをしっかりとスライスして、一軸機械試験用のストリップ形状のサンプルを作成します。これを両方のリングに対して行います。PBSに浸した100mmガラスシャーレに2つのサンプルを一時的に保管します。
サンプル表面に斑点を付けるために、組織マーキング染料をスプレーする準備ができているエアブラシを用意します。エアブラシを圧力バルブセットに接続して、100psiを生成します。次に、ティッシュマーキング染料を加えます。
ノズルの直径は、60 から 100 ミクロンのスペックル直径に合わせて校正する必要があります。次に、サンプルの内膜表面に組織マーキング色素を約5秒間スプレーします。これを3回繰り返して、スペックルパターンがサンプル表面を均一に覆うようにします。
まず、サンプルを試験装置に取り付けます。まず、サンプルの両端をティッシュ接着剤を使用してプラスチックストリップに貼り付けます。接着剤でサンプルの上部と下部の両方にプラスチックを置き、サンドイッチを作ります。
サンプルをティッシュマッティングボードの上に平らに置き、デジタルキャリパーを使用して寸法を測定します。次に、テスト装置のシステム制御を開始します。システムコントロールのホーム画面で、セットアップタブにあるタスクバーで波形を選択します。
次に、メカニカルテスターの上部グリップの位置をマイナスの4mmに調整して、システム内の指定された初期位置に対して4mmの延長を提供します。次に、1つのプラスチックストリップをメカニカルテスターの上部グリップにそっと固定し、サンプルを自由に吊るします。次に、サンプルの自由端が伸びずに固定できるように、下部グリップの位置を調整します。
次に、自由端に取り付けられているプラスチックストリップをテスターの下部グリップにそっと固定します。サンプルをマウントした状態で、システムロードセルをゼロにします。次に、サンプルの長さを測定し、これを全球円周ひずみを計算する際の基準長さとして使用します。
次に、ソフトウェアコントロールで、機械的テストプロトコルを入力します。ここでは、4つの一軸変位サイクルが適用されます。各サイクルでは、毎秒0.01mmの変位率でサンプル長が18%延長されます。
テストを文書化するには、数秒ごとに写真を撮ります。ローディングフレームから1.5m離れた位置にカメラをサンプルに対して垂直に配置し、サンプルに焦点を合わせます。画像キャプチャソフトウェアで、オプションで「システムを選択」PGR2を選択し、分析する画像を保存するプロジェクトパスを設定します。
タイムスクエアアイコンをクリックし、集録間隔を5秒に指定します。次に、取得した画像をインポートします。個々のスペックルを拡大し、この個々のスペックル内のピクセル数をカウントします。
スペックルパターンの品質を確認した後、システム内の「実行」アイコンと画像キャプチャソフトウェアの「開始」アイコンを同時にクリックしてテストを開始します。プロトコール全体を通して、サンプルが乾燥しないように、サンプルにPBSを断続的にスプレーします。ただし、これは、データ取得中ではなく、アンロードされた状態にあるときに行ってください。
画像解析ソフトウェアを開いた後、[スペックル画像]タブをクリックし、分析が必要なすべての画像を選択します。次に、長方形ツールをクリックして、最初の画像の関心領域を選択します。次に、31 x 31 ピクセルのサブセット サイズと 5 ピクセルのステップ サイズを入力します。
次に、ソフトウェアの[解析の開始]タブをクリックし、補間を最適化された8トラップに設定します。また、基準を正規化二乗差ゼロに設定し、サブセットの重みオプションをゴーシアンに設定します。しきい値オプションを確認します。
デフォルトになっているはずです。次に、[分析の開始]タブの下にある[後処理]サブタブをクリックします。オプション [string computation] を選択し、フィルターのサイズとフィルターの種類をデフォルトのままにします。
テンソルタイプをラグランジュに設定します。最後に、[データ]タブを選択し、解析された画像を選択して表面ひずみフィールドを視覚化します。2D DICは、一軸機械的試験と組み合わせて、さまざまな変形状態で血管組織試料の表面ひずみ場を測定するために使用されました。
組織の粘弾性性は、機械的プレコンディショニング前の低変位曲線のヒステリシスの程度によって注目に値しました。しかし、プレコンディショニングにより、ヒステリシスは徐々に減少しました。予想通り、局所的な円周方向のひずみ値は、サンプルの変位が適用されると増加しました。
円周方向のひずみは、サンプルグリップ界面付近と比較して、サンプルの中心付近で一般的に小さかった。長手方向では、サンプルが徐々に伸びるにつれて、サンプルの内膜表面に生じる不均一な圧縮ひずみが増加しました。全視野ひずみ測定の輪郭内の色の変化は、名目上一軸引張荷重を受けたときの大動脈の高い不均一性を明確に示しています。
次に、直交方向の表面ひずみ場の変動係数を、各実験状態で計算しました。表面ひずみの変動は、サンプルの伸長と反比例の関係にあることがわかりました。このビデオを見た後、血管組織サンプルの一軸引張試験と組み合わせたデジタル画像相関を使用して局所的な表面機械的応答を定量化する方法について、材料応答の高レベルの不均一性が表で定量化されます。
開発後、この技術は、軟組織力学の分野の研究者が血管組織の生理学的、病理学的、および調節された機械的応答を探求する道を開きました。
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この研究では、単軸引張試験を受けた血管組織サンプルの局所表面ひずみ場を特徴づけるためにデジタルイメージ相関法を使用することについて説明しています。この方法により、サンプルの機械的応答を正確に定量化し、定性的応力ひずみ関係の生成を支援します。
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.
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.