What is three-dimensional strain imaging and why is it important for studying disease?

Three-dimensional strain imaging estimates deformation of soft tissues over time to understand disease progression. Strain measures relative tissue deformation and can visualize injury and disease states. This technique is critical because mechanical behavior of soft tissues like blood vessels and organs is strongly influenced by their extracellular composition, which changes with aging and disease, significantly affecting organ function.

How do elastin and collagen affect the mechanical properties of soft tissues?

Elastin is a highly elastic protein that continually stretches and contracts in tissues like blood vessels and lungs. Collagen, the body's most abundant protein, provides structural integrity through bundled triple-helical polymers. The orientation of these proteins ranges from aligned fibers to fibrous mesh networks, directly affecting tissue mechanical properties and how tissues respond to deformation and stress.

What is the direct deformation estimation method and how does it improve strain calculation?

Direct deformation estimation (DDE) calculates spatially varying three-dimensional strain fields from volumetric image data by optimizing a warping function directly analogous to the deformation tensor. Unlike two-dimensional methods that struggle with out-of-plane motion, DDE is robust to high or localized strain and less sensitive to imaging noise, making it superior for analyzing complex biological tissues in medical imaging.

What is the Green-Lagrange strain tensor and why is it used in 3D strain estimation?

The Green-Lagrange strain tensor mathematically describes large deformations in soft tissues by incorporating the deformation gradient tensor and identity tensor. This parameter is implemented in many three-dimensional strain estimation methods because it allows the deformation gradient to be calculated from a least squares fit of displacement data, enabling accurate characterization of complex tissue deformation.

How is quantitative strain mapping used to detect abdominal aortic aneurysms in animal models?

Four-dimensional ultrasound data provides high-resolution spatial and temporal information of the aorta. The direct deformation estimation method is applied to calculate three-dimensional strain fields, revealing heterogeneous aortic wall strain patterns. Color mapping visualizes strain variations, showing decreased strain in aneurysmal regions compared to healthy tissue, enabling early detection and disease characterization.

What are the clinical applications of quantitative strain mapping beyond aortic aneurysm detection?

Quantitative strain mapping quantifies cardiac strain during the myocardial cycle to track disease progression in animal models. It characterizes intestinal fibrosis for early detection of problematic areas requiring surgical intervention. At the cellular level, confocal microscopy combined with DDE characterizes extracellular matrix to understand how cells communicate under mechanical changes, expanding applications across multiple tissue types.

What are the key steps in acquiring and processing volumetric ultrasound data for strain analysis?

Volumetric four-dimensional ultrasound data is acquired using ECG-gated kilohertz visualization loops at specified step sizes along the tissue region. Raw data is exported as XML files and converted to MAT format, then resampled through-plane. The three-dimensional strain analysis code imports the processed data, applies mesh templates, computes Jacobians and gradients, applies the warping function, and finally uses color mapping to visualize strain fields.

Ilościowe mapowanie odkształceń tętniaka aorty brzusznej

0 wyświetleń10:24 min

1. Zestaw ultrasonograficzny 4D

Podczas korzystania z oprogramowania do obrazowania należy używać laptopa z oprogramowaniem do obliczeń matematycznych, aby zautomatyzować proces akwizycji 4D. Podłącz laptopa za pomocą tego niestandardowego kodu do systemu ultrasonograficznego przez port USB. Należy pamiętać, że oprogramowanie do obrazowania ma funkcję ultrasonografii 4D zintegrowaną z oprogramowaniem.
Po włączeniu systemu ultrasonograficznego należy skonfigurować jednostkę monitorowania fizjologicznego, upewniając się jednocześnie, że przyciski tętna i temperatury są włączone. Zainicjuj stopień silnikowy 3D podłączony do uchwytu przetwornika.
Do akwizycji obrazu należy użyć odpowiedniego stolika i głowicy ultradźwiękowej. Upewnij się, że wszystkie połączenia są wykonane.
Przystąp do znieczulenia i przygotowania zwierzęcia do obrazowania. Dodaj maść okulistyczną do oczu, aby zapobiec wysuszeniu rogówki, przymocuj łapy do elektrod stage i włóż nasmarowaną sondę temperatury doodbytniczą. Usuń sierść w obszarze zainteresowania za pomocą kremu do depilacji.
Upewnij się, że krem do depilacji został całkowicie usunięty. Następnie nałóż na zwierzę dużą ilość podgrzanego żelu do transdukcji ultradźwiękowej. Jest to szczególnie ważne, aby stworzyć dobre połączenie w całym obszarze zainteresowania dla obrazowania 4D.

2. Akwizycja ultrasonograficzna 4D

Rozpocznij nowe badanie systemu ultrasonograficznego i otwórz okno obrazowania w trybie B (tryb jasności). Opuść przetwornik na zwierzę i zlokalizuj obszar zainteresowania za pomocą pokręteł osi x i y na stoliku, upewniając się, że częstość oddechów nie zmniejsza się znacząco. Monitoruj to u dołu ekranu.
Umieść przetwornik w środku obszaru zainteresowania. Stamtąd należy w przybliżeniu określić odległość potrzebną do poruszania się przetwornika w górę i w dół, tak aby uwzględnić cały obszar zainteresowania.
Wprowadź przybliżone wymiary do kodu oprogramowania komputerowego, w tym rozmiar kroku, który zwykle wynosi ~0,08 mm w przypadku obrazowania tętniaka aorty brzusznej. Rozpocznij uruchamianie kodu po upewnieniu się, że częstość akcji serca i oddechów zwierzęcia jest stabilna. Jest to ważne dla zmniejszenia liczby błędów podczas rekonstrukcji obrazów.
Po zakończeniu akwizycji obrazu wyeksportuj dane jako surowe pliki XML.

3. Konwersja danych ultrasonograficznych 4D

Wprowadź surowe pliki XML do oprogramowania, które może przekonwertować dane do odpowiedniego formatu do analizy plam 3D. Tutaj używamy Matlaba do konwersji plików XML na pliki MAT. Pełny skrypt Matlaba jest dostępny tutaj.
Aby konwersja była prawidłowa, należy również wprowadzić liczbę klatek, rozmiar kroku i żądaną rozdzielczość wyjściową.
Po ponownym próbkowaniu macierzy w płaszczyźnie przelotowej zaimportuj nowy plik MAT do kodu analizy odkształceń 3D.

4. 3D Analiza kodu szczepu

Rozpocznij analizę od prawidłowego dostosowania zaimportowanego pliku MAT. Na przykład może być konieczne ponowne przeskalowanie głośności obrazu w celu skrócenia czasu obliczeń.
Wprowadź region, który ma być analizowany, i określ odpowiedni szablon siatki, aby podzielić dane obrazu na segmenty jako proste pola lub ręcznie wybrane wielokąty. Rozmiar pól regionów i odstępy między punktami środkowymi mogą wymagać zmiany dla każdego zestawu danych. Optymalne liczby wybrane dla rozmiaru pola będą mniej więcej w kolejności pikseli śledzonego obiektu, którą można w przybliżeniu określić, patrząc na liczbę pikseli w dwóch wymiarach w jednym wycinku. Odstępy między skrzynkami określą rozdzielczość pól odkształceń. Więcej pól zwiększy rozdzielczość, ale może również znacznie wydłużyć czas obliczeń.
Rozpocznij iteracyjne obliczanie jakobianów i gradientów w każdym z tych regionów. Po zakończeniu obliczeń wstępnych zastosuj funkcję wypaczania.
Oblicz tensor gradientu deformacji. Najpierw oblicz odkształcenie, a następnie oblicz wartości własne i wektory własne za pomocą metody szacowania odkształceń bezpośrednich.
Wykreśl te wyniki na żądanych płaszczyznach przy użyciu techniki, takiej jak mapowanie kolorów płaszczyzny cięcia, aby przedstawić pole odkształcenia w obszarze zainteresowania.