Name: Pomiar lokalnych naprężeń tkanek w ścięgnach za pomocą cyfrowej korelacji obrazu o otwartym kodzie źródłowym (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-01-27T14:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 50 s
Description: Naucz się mierzyć lokalne naprężenia tkanek w ścięgnach za pomocą otwartoźródłowej cyfrowej korelacji obrazu. Ta metoda pozwala badać mechaniczne zachowanie ścięgien i procesy naprawy tkanek.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Ta praca została sfinansowana przez National Institutes of Health (R21 AR079095) i National Science Foundation (2142627).

Badanie to zostało zatwierdzone przez Komitet ds. Opieki i Wykorzystania Zwierząt (Institutional Animal Care and Use Committee) Uniwersytetu Stanowego Pensylwanii.
1. Przygotowanie tkanki
<ol>
	<li>W ramach niniejszego protokołu pobierz ścięgna Achillesa od samców myszy C57BL/6 w wieku od 2 do 4 miesięcy. 
	UWAGA: Można również wykorzystać inne ścięgna lub więzadła myszy lub innych małych zwierząt.
	<ol>
		<li>Wykonaj nacięcie skóry nad ścięgnem Achillesa, aby odsłonić ścięgno mięśnia płatystego oraz otaczającą tkankę łączną. Następnie usuń je za pomocą skalpela.</li>
		<li>Oddziel odsłonięte mięśnie soleus i gastrocnemius od kończyny tylnej i ostrożnie zeskrob je ze ścięgna Achillesa za pomocą skalpela.</li>
		<li>Oddziel kość piętową od reszty stopy, używając tarczy tnącej zamontowanej na narzędziu rotacyjnym.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Barw tkankę w 1,5 mL roztworu 5-(4,6-dichlorotriazinyl) aminofluoresceiny (DTAF) o stężeniu 5 µg/mL w 0,1 M buforze wodorowęglanu sodu przez 20 min na mieszalniku obrotowym w temperaturze pokojowej. Roztwór ten barwi białka (np. macierz pozakomórkową) w tkance. 
	UWAGA: W ciągu tych 20 min należy wykonać krok 1.3.</li>
	<li>Przygotuj roztwór DRAQ5 w soli fizjologicznej fosforanowej (PBS) w rozcieńczeniu 1:1 000 w celu zabarwienia jąder komórkowych. Użyj wstrząsarki Vortex do homogenizacji roztworu.</li>
	<li>Po 20-minutowym okresie inkubacji opisanym w kroku 1.2, przenieś tkankę z roztworu DTAF do roztworu DRAQ5 i inkubuj w ciemności przez 10 min w temperaturze pokojowej.</li>
</ol>
2. Obciążanie ścięgna i akwizycja obrazów
UWAGA: Ten protokół wymaga zastosowania urządzenia do badań rozciągania, które można zamontować na mikroskopie konfokalnym. W niniejszym badaniu wykorzystano urządzenie do mikro-rozciągania opisane przez Petersona i Szczesny13.
<ol>
	<li>Umieść ścięgno w uchwytach urządzenia do badań rozciągania. Przed zamocowaniem uchwytów w urządzeniu pomiarowym zmierz za pomocą suwmiarki cyfrowej odległość między przyczepem do kości piętowej a przeciwległym uchwytem. Odległość ta stanowi długość pomiarową ścięgna.
	<ol>
		<li>Alternatywnie można zamocować uchwyty w urządzeniu obciążającym przed włożeniem ścięgna, a następnie docisnąć je do siebie, aby zdefiniować pozycję silnika dla zerowego przemieszczenia. Przemieszczenie silników po włożeniu ścięgna może zapewnić potencjalnie dokładniejszą pomiarową długość odcinka między uchwytami.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Zamocuj uchwyty w urządzeniu doyścierania, które zawiera PBS w celu utrzymania nawilżenia tkanki. Ustaw ścięgno jak najdokładniej równolegle do osi x lub osi y obrazów mikroskopowych, tak aby wyniki odkształcenia wzdłuż osi x (x-strain) i osi y (y-strain) generowane przez algorytm odpowiadały osiom ścięgna. 
	UWAGA: W niniejszym badaniu ścięgna zostały wyrównane względem osi x. Jeśli nie jest możliwe idealne dopasowanie ścięgna do osi obrazu, wyniki odkształcenia w osi x (x-strain) i w osi y (y-strain) wygenerowane przez algorytm można przekształcić tak, aby odpowiadały osiom podłużnej i prostopadłej ścięgna, stosując standardowe równania transformacji odkształceń.14.</li>
	<li>Napięcie wstępne ścięgna należy ustawić na 1 g, a w razie potrzeby zastosować obciążenie cykliczne w celu prekondycjonowania próbki. W niniejszym protokole nie zastosowano prekondycjonowania, ponieważ celem badania była walidacja pomiarów lokalnych odkształceń tkanki, a nie pomiar właściwości materiałowych tkanki. W przypadku chęci pomiaru właściwości materiałowych w skali makro, które zależą od historii obciążania, zaleca się przeprowadzenie prekondycjonowania. Po prekondycjonowaniu i fazie regeneracji należy ponownie zastosować napięcie wstępne o wartości 1 g.</li>
	<li>W razie potrzeby przeprowadzić fotowybielenie zestawu czterech linii w odstępach 80 µm oddzielnie w regionie centralnym tkanki (patrz Peterson i Szczesny13 (po więcej szczegółów). 
	UWAGA: Linie poddane fotobleachingowi zostały wykorzystane do walidacji pomiarów algorytmu ALDIC i nie są one niezbędne do samego przeprowadzenia analizy ALDIC. Liczbę oraz odstępy między liniami można dostosować, a ich położenie należy dobrać tak, aby uniknąć wszelkich artefaktów w próbce, które mogłyby pogorszyć przejrzystość linii.</li>
	<li>Powtórz procedurę fotoblancingu na lewej i prawej krawędzi tkanki, w pobliżu uchwytów.</li>
	<li>Za pomocą mikroskopu konfokalnego należy zebrać obrazy wolumetryczne (x,y: 1.25 µm/pixel, z: 2.5 µm/pixel) fluorescencji DTAF i DRAQ5 przy obciążeniu wstępnym 1 g.</li>
	<li>Wykonaj rampę odkształcenia z prędkością 0,5%/s do odkształcenia 2%. Należy pamiętać, że prędkość odkształcenia oraz wielkość przyrostu odkształcenia mogą zostać dostosowane.</li>
	<li>Pozostawić tkankę na 10 min w celu relaksacji naprężeń. 
	UWAGA: Czas relaksacji naprężeń należy dobrać tak, aby podczas akwizycji obrazu próbka znajdowała się pod obciążeniem bliskim stanu quasistatycznego. Aby ocenić, czy czas relaksacji naprężeń jest odpowiedni, należy wyznaczyć nachylenie krzywej siła-czas w ostatniej minucie relaksacji naprężeń (Rycina uzupełniająca 1), a następnie należy pomnożyć nachylenie tej prostej przez całkowity czas obrazowania. W niniejszym badaniu siła przyłożona przy największym przyroście odkształcenia nigdy nie zmieniła się o więcej niż 5%.</li>
	<li>Wykonaj kolejny obraz wolumetryczny tkanki po deformacji.</li>
	<li>Powtarzać kroki 2.7–2.9 aż do uzyskania pożądanej końcowej odkształcenia. W niniejszej pracy wybrano końcową wartość odkształcenia wynoszącą 12%.</li>
</ol>
3. Przetwarzanie obrazu
<ol>
	<li>Użyj programu ImageJ lub Fiji, aby utworzyć maksymalne projekcje z (maximum z-projections) dla każdego obrazu wolumetrycznego kanału DRAQ5 (jądrowego). Posłużą one jako dwuwymiarowe obrazy nakrapiane dla ALDIC.</li>
	<li>Zapisz projekcje z o maksymalnej intensywności jako pliki .tiff i nazwij je zgodnie z poniższą konwencją nazewnictwa.
	<ol>
		<li>Jako pierwszy znak nazwy obrazu użyj cyfry.</li>
		<li>Numer ten powinien odpowiadać kolejności, w jakiej obrazy będą analizowane podczas analizy odkształceń. Na przykład pierwszy obraz powinien zaczynać się od jedynki, a drugi od dwójki. Można wybrać inne numery, ale muszą one rosnąć sekwencyjnie. Przykład konwencji nazewnictwa: „0_Experiment1_MaxZProjection”.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Zapisz wszystkie przekazane nazwy projekcji z o maksymalnej intensywności w jednym folderze.</li>
</ol>
4. Instalacja i zastosowanie kodu do analizy linii wybielonych fotochemicznie
UWAGA: Poniższe kroki są konieczne tylko w przypadku, gdy istnieje potrzeba potwierdzenia dokładności algorytmu ALDIC przy użyciu linii fotowybielonych. Kod oblicza lokalne odkształcenie tkanki jako średnią znormalizowaną zmianę odległości między każdą linią fotowybieloną w obrębie zestawu linii fotowybielonych. W niniejszym badaniu średnie wartości lokalne uśredniono następnie dla wszystkich zestawów linii fotowybielonych (tj. w centrum oraz na lewym/prawym końcu), aby wyznaczyć pojedynczą średnią wartość lokalnego odkształcenia tkanki dla każdej próbki. Wartość ta została następnie wykorzystana do oszacowania dokładności algorytmu ALDIC.
<ol>
	<li>Pobierz folder „PBL Code” z serwisu GitHub (https://github.com/Szczesnytendon/TendonStrainCalc) i przenieś całą jego zawartość do katalogu roboczego w programie MATLAB.</li>
	<li>Otwórz skrypt MATLAB „Micro_Mech_Template.m”.
	<ol>
		<li>Naciśnij Run i wybierz jeden z plików obrazów zawierających obrazy wolumetryczne. Obrazy wolumetryczne mogą być zapisane w następujących formatach plików: .lsm, .tiff, .nd2.</li>
		<li>Oprogramowanie automatycznie wczyta wszystkie obrazy z folderu i wyświetli obraz projekcyjny referencyjnego obrazu wolumetrycznego. Po wyświetleniu prośby, użyj lewego przycisku myszy, aby utworzyć wielopunktowe linie wyznaczające lewą i prawą krawędź próbki. Użyj prawego przycisku myszy, aby zakończyć rysowanie linii. Po przetworzeniu danych wejściowych, jeśli krawędzie są poprawne, naciśnij Ok, aby zaakceptować wynik.</li>
		<li>Po wyświetleniu prośby narysuj dowolną linię ukośną przez próbkę jako linię referencyjną.</li>
		<li>Wprowadź liczbę utworzonych linii fotowybielonych i wyznacz te linie za pomocą linii wielopunktowych.</li>
		<li>Jeśli wynik jest akceptowalny, zatwierdź go. Jeśli wynik jest błędny, skoryguj go i przetwórz ponownie.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Powtórz krok 4.2 dla wszystkich obrazów, a następnie przenieś wszystkie obrazy z wyznaczonymi liniami do jednego folderu.</li>
	<li>Otwórz skrypt „Micro_Mech_Strain.m”.
	<ol>
		<li>Naciśnij Run, aby uruchomić kod, i wybierz jeden z zapisanych obrazów, na których wyznaczono linie fotowybielone.</li>
		<li>Po wybraniu obrazu potwierdź poprawność wybranych obrazów towarzyszących, naciskając Ok.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
5. Tworzenie obrazów przekształconych cyfrowo
UWAGA: Poniższe kroki są konieczne tylko w przypadku chęci potwierdzenia dokładności algorytmu ALDIC przy użyciu obrazów przekształconych cyfrowo. Obrazy te symulują jednorodne dwuwymiarowe pola odkształceń o znanej wartości poprzez sztuczne przekształcenie obrazu referencyjnego.
<ol>
	<li>Pobierz kod „Digital_strain.m” z serwisu GitHub (https://github.com/Szczesnytendon/TendonStrainCalc).</li>
	<li>Otwórz i uruchom kod.</li>
	<li>W odpowiedzi na polecenie wprowadź pożądane wartości maksymalnego przyłożonego odkształcenia, przyrostu przyłożonego odkształcenia oraz współczynnika Poissona. Naciśnij Ok. 
	UWAGA: W tym eksperymencie maksymalne przyłożone odkształcenie wynosiło 0,1 (10%), przyrost przyłożonego odkształcenia wynosił 0,02 (2%), a współczynnik Poissona przyjęto równy 1, co jest zgodne z danymi eksperymentalnymi z testów rozciągania ścięgien15,16. Kod wykorzystuje wbudowaną funkcję MATLAB imwarp oraz wartości wejściowe (np. przyrosty odkształcenia, współczynnik Poissona) do tworzenia cyfrowo przekształconych obrazów.</li>
	<li>W odpowiedzi na polecenie wybierz nieodkształcony obraz referencyjny.</li>
	<li>Dla każdego przyrostu odkształcenia wyświetlana jest nałożka obrazu referencyjnego i obrazu przekształconego. Przekształcony obraz zostanie zapisany w katalogu pod nazwą „DigitallyTransformedX%Strain”, gdzie X oznacza przyrost odkształcenia.</li>
</ol>
6. Instalacja i zastosowanie kodu do obliczeń i walidacji odkształcenia
<ol>
	<li>Pobierz folder „Strain Calculation and Validation Code” z serwisu GitHub (https://github.com/Szczesnytendon/TendonStrainCalc) i przenieś całą jego zawartość do katalogu roboczego MATLAB</li>
	<li>Zainstaluj kompilator mex C/C++ zgodnie z instrukcjami Yang i Bhattacharyi12. Kroki streszczono poniżej.
	<ol>
		<li>Sprawdź w programie MATLAB, czy zainstalowano kompilator mex C/C++, wpisując „mex -setup” w oknie poleceń (Command Window) MATLAB i naciskając Enter.</li>
		<li>Jeśli pojawi się błąd wskazujący, że kompilator nie jest obsługiwany lub nie jest obecny, przejdź do kroku 6.3 i 6.4.</li>
		<li>Jeśli nie pojawi się żaden błąd, przejdź do kroku 6.5</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Aby pobrać kompilator mex C/C++, przejdź pod adres „https:/tdm-gcc.tdragon.net/” i wybierz kompilator TDM-gcc.</li>
	<li>Zainstaluj pobrany kompilator w znanej lokalizacji.</li>
	<li>Wróć do okna poleceń MATLAB i wpisz: „setenv("MW_MINGW64_LOC","[Wpisz tutaj ścieżkę instalacji]")”. Na przykład może to być „setenv("MW_MINGW64_LOC","C:\TDM-GCC-64")”. Jeśli to polecenie zostanie wykonane pomyślnie, oznacza to, że kompilator mex został poprawnie zainstalowany.</li>
	<li>Otwórz skrypt funkcji „main_aldic.m” i zmień linię 22 tak, aby odpowiadała poleceniu wykonanemu w kroku 6.5.</li>
	<li>Otwórz skrypt „Strain_calc_and_validate.m”.</li>
	<li>Naciśnij Run , aby rozpocząć analizę obrazu.</li>
	<li>Po wyświetleniu prośby zmień wartości parametrów ALDIC według uznania. 
	UWAGA: Rozmiar okna powinien wynosić od 0,25 do 1 razy rozmiar podzbioru. Więcej informacji na temat wyboru parametrów znajduje się w internetowym podręczniku użytkownika: (https://www.researchgate.net/publication/344796296_Augmented_Lagrangian_Digital 
	_Image_Correlation_AL-DIC_Code_Manual). 
	<ol>
		<li>W niniejszym badaniu zastosowano następujące wartości: 
		Rozmiar podzbioru (piksele): 20 
		Rozmiar okna (piksele): 10 
		Metoda rozwiązywania ALDIC: Różnice skończone (1) 
		Obliczenia równoległe nie były stosowane (1) 
		Metoda obliczania szacunku początkowego: Wyszukiwanie wielosiatkowe w oparciu o piramidę obrazu (0)</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Po wyświetleniu prośby zaznacz pole wyboru „Yes”, aby algorytm automatycznie zapisał wartość średnią, odchylenie standardowe i mapy 2D dla żądanego zbioru zmiennych (np. odkształcenie w osi x, odkształcenie w osi y, odkształcenie ścinające, obszary błędne itp.). Wybierz zmienne, które mają zostać zapisane, i naciśnij Ok.</li>
	<li>Po wyświetleniu prośby zmień parametry według uznania.
	<ol>
		<li>W tym eksperymencie zastosowano następujące wartości: 
		Liczba punktów otaczających do obliczenia odkształcenia (numP): 12 
		Współczynnik korelacji dla identyfikacji obszarów błędnych (corr_threshold): 0,5 
		Rozmiar podregionu (piksele) dla analizy obszarów błędnych (Subsize): 32</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Po wyświetleniu prośby wybierz folder zawierający zmienione nazwy projekcji z maksymalną intensywnością w osi z. Należy zauważyć, że oprogramowanie automatycznie wykonuje przyrostowe ALDIC w celu wyznaczenia pól odkształceń obrazów zdeformowanych. Oznacza to, że każdy zdeformowany obraz służy jako nowy obraz „referencyjny” dla kolejnego obrazu zdeformowanego. Poprawia to dokładność wyników (Rycina uzupełniająca 2) w porównaniu do wykonywania kumulatywnego ALDIC, gdzie każdy zdeformowany obraz jest porównywany z oryginalnym referencyjnym obrazem (0% odkształcenia). Aby przeprowadzić analizę kumulatywną, załaduj obrazy, ale wybierz tylko oryginalny obraz referencyjny oraz interesujący Cię obraz zdeformowany. 
	UWAGA: Odkształcenie normalne oblicza się jako λ - 1, gdzie λ jest wydłużeniem tkanki. Wydłużenie tkanki oblicza się zgodnie z <img alt="Równanie wartości własnej, λ=√(NTCN), wzór, analiza matematyczna." src="/files/ftp_upload/64921/64921eq01.jpg" style="margin: auto;" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Równanie 1">, gdzie N = [1 0]T lub [0 1]T odpowiednio dla kierunku x i kierunku y, a C = FT F, gdzie F to gradient deformacji obliczony przy użyciu „numP” punktów otaczających każdy punkt danych wyjściowych z algorytmu ALDIC. Odkształcenie ścinające oblicza się jako <img alt="Równanie odejmowania kątów: θ - π/2, schemat wzoru trygonometrycznego, zastosowanie edukacyjne." src="/files/ftp_upload/64921/64921eq02.jpg" style="margin: auto;" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Równanie 2">, gdzie <img alt="Równowaga statyczna, θ=arccos(C₁₂/√C₁₁C₂₂), wzór dla analizy naprężeń mechanicznych." src="/files/ftp_upload/64921/64921eq03.jpg" style="margin: auto;" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Równanie 3">.</li>
	<li>Po wyświetleniu prośby kliknij lewym przyciskiem myszy, aby utworzyć wielokąt czteropunktowy definiujący obszar zainteresowania do pomiaru odkształceń. Zacznij od punktu w lewym górnym rogu i wyznaczaj kolejne punkty zgodnie z ruchem wskazówek zegara. 
	UWAGA: Zmienna „Storage” zapisana w obszarze roboczym MATLAB zawiera wszystkie wartości dla średniego odkształcenia x, odchylenia standardowego odkształcenia x, średniego odkształcenia y, odchylenia standardowego odkształcenia y, średniego odkształcenia ścinającego, odchylenia standardowego odkształcenia ścinającego oraz procentu obszarów błędnych. Obszary błędne są definiowane na podstawie analizy współczynnika korelacji w obrębie obszaru zainteresowania wybranego w kroku 6.13. Folder „NuclearTrackingResults” (który można zmienić, modyfikując linie 555 i 556) przechowuje wszystkie wykresy określone w kroku 6.10. Folder ten zawiera również plik arkusza kalkulacyjnego o nazwie „Results”, w którym przechowywane są wszystkie wartości średnie i odchylenia standardowe określone w kroku 6.10.</li>
</ol>

<ol><li>Devkota, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distributing+a+fixed+amount+of+cyclic+loading+to+tendon+explants+over+longer+periods+induces+greater+cellular+and+mechanical+responses%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Orthopaedic+Research%22%5BJournal%5D)">Distributing a fixed amount of cyclic loading to tendon explants over longer periods induces greater cellular and mechanical responses.</a> Journal of Orthopaedic Research. 11 (4), 1609-1612 (2007).</li>
<li>Sun, H. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cycle-dependent+matrix+remodeling+gene+expression+response+in+fatigue-loaded+rat+patellar+tendons%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Orthopaedic+Research%22%5BJournal%5D)">Cycle-dependent matrix remodeling gene expression response in fatigue-loaded rat patellar tendons.</a> Journal of Orthopaedic Research. 28 (10), 1380-1386 (2010).</li>
<li>Shepherd, J. H., Screen, H. R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fatigue+loading+of+tendon%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Experimental+Pathology%22%5BJournal%5D)">Fatigue loading of tendon.</a> International Journal of Experimental Pathology. 94 (4), 260-270 (2013).</li>
<li>Paschall, L., Pedaprolu, K., Carrozzi, S., Dhawan, A., Szczesny, S. Mechanical stimulation as both the cause and the cure of tendon and ligament injuries. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aPaschall%2C+L+%22Regenerative+Rehabilitation%3A+From+Basic+Science+to+the+Clinic%22">Regenerative Rehabilitation: From Basic Science to the Clinic</a>. , Springer. Cham, Switzerland. 359-386 (2022).</li>
<li>Andarawis-Puri, N., Ricchetti, E. T., Soslowsky, L. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rotator+cuff+tendon+strain+correlates+with+tear+propagation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biomechanics%22%5BJournal%5D)">Rotator cuff tendon strain correlates with tear propagation.</a> Journal of Biomechanics. 42 (2), 158-163 (2009).</li>
<li>Cheng, V. W. T., Screen, H. R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+micro-structural+strain+response+of+tendon%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Materials+Science%22%5BJournal%5D)">The micro-structural strain response of tendon.</a> Journal of Materials Science. 42 (21), 8957-8965 (2007).</li>
<li>Luyckx, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digital+image+correlation+as+a+tool+for+three-dimensional+strain+analysis+in+human+tendon+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Experimental+Orthopaedics%22%5BJournal%5D)">Digital image correlation as a tool for three-dimensional strain analysis in human tendon tissue.</a> Journal of Experimental Orthopaedics. 1 (1), 7(2014).</li>
<li>Duncan, N. A., Bruehlmann, S. B., Hunter, C. J., Shao, X., Kelly, E. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+situ+cell-matrix+mechanics+in+tendon+fascicles+and+seeded+collagen+gels%3A+Implications+for+the+multiscale+design+of+biomaterials%5BTitle%5D)+AND+%22Computer+Methods+in+Biomechanics+and+Biomedical+Engineering%22%5BJournal%5D)">In situ cell-matrix mechanics in tendon fascicles and seeded collagen gels: Implications for the multiscale design of biomaterials.</a> Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 17 (1), 39-47 (2014).</li>
<li>Arnoczky, S. P., Lavagnino, M., Whallon, J. H., Hoonjan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+situ+cell+nucleus+deformation+in+tendons+under+tensile+load%3B+A+morphological+analysis+using+confocal+laser+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Orthopaedic+Research%22%5BJournal%5D)">In situ cell nucleus deformation in tendons under tensile load; A morphological analysis using confocal laser microscopy.</a> Journal of Orthopaedic Research. 20 (1), 29-35 (2002).</li>
<li>Screen, H. R. C., Bader, D. L., Lee, D. A., Shelton, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Local+strain+measurement+within+tendon%5BTitle%5D)+AND+%22Strain%22%5BJournal%5D)">Local strain measurement within tendon.</a> Strain. 40 (4), 157-163 (2004).</li>
<li>Fung, A. K., Paredes, J. J., Andarawis-Puri, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Novel+image+analysis+methods+for+quantification+of+in+situ+3-D+tendon+cell+and+matrix+strain%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biomechanics%22%5BJournal%5D)">Novel image analysis methods for quantification of in situ 3-D tendon cell and matrix strain.</a> Journal of Biomechanics. 67, 184-189 (2018).</li>
<li>Yang, J., Bhattacharya, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Augmented+Lagrangian+digital+image+correlation%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Mechanics%22%5BJournal%5D)">Augmented Lagrangian digital image correlation.</a> Experimental Mechanics. 59 (2), 187-205 (2019).</li>
<li>Peterson, B. E., Szczesny, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dependence+of+tendon+multiscale+mechanics+on+sample+gauge+length+is+consistent+with+discontinuous+collagen+fibrils%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Biomaterialia%22%5BJournal%5D)">Dependence of tendon multiscale mechanics on sample gauge length is consistent with discontinuous collagen fibrils.</a> Acta Biomaterialia. 117, 302-309 (2020).</li>
<li>Humphrey, J. D., O'Rourke, S. L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHumphrey%2C+JD+%22An+Introduction+to+Biomechanics%22">An Introduction to Biomechanics</a>. , Springer. New York, NY. (2015).</li>
<li>Reese, S. P., Weiss, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tendon+fascicles+exhibit+a+linear+correlation+between+Poisson%27s+ratio+and+force+during+uniaxial+stress+relaxation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biomechanical+Engineering%22%5BJournal%5D)">Tendon fascicles exhibit a linear correlation between Poisson's ratio and force during uniaxial stress relaxation.</a> Journal of Biomechanical Engineering. 135 (3), 34501(2013).</li>
<li>Ahmadzadeh, H., Freedman, B. R., Connizzo, B. K., Soslowsky, L. J., Shenoy, V. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micromechanical+poroelastic+finite+element+and+shear-lag+models+of+tendon+predict+large+strain+dependent+Poisson%27s+ratios+and+fluid+expulsion+under+tensile+loading%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Biomaterialia%22%5BJournal%5D)">Micromechanical poroelastic finite element and shear-lag models of tendon predict large strain dependent Poisson's ratios and fluid expulsion under tensile loading.</a> Acta Biomaterialia. 22, 83-91 (2015).</li>
<li>Szczesny, S. E., Elliott, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Interfibrillar+shear+stress+is+the+loading+mechanism+of+collagen+fibrils+in+tendon%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Biomaterialia%22%5BJournal%5D)">Interfibrillar shear stress is the loading mechanism of collagen fibrils in tendon.</a> Acta Biomaterialia. 10 (6), 2582-2590 (2014).</li>
<li>Han, W. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Macro-+to+microscale+strain+transfer+in+fibrous+tissues+is+heterogeneous+and+tissue-specific%5BTitle%5D)+AND+%22Biophysical+Journal%22%5BJournal%5D)">Macro- to microscale strain transfer in fibrous tissues is heterogeneous and tissue-specific.</a> Biophysical Journal. 105 (3), 807-817 (2013).</li>
<li>Pedaprolu, K., Szczesny, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel%2C+open-source%2C+low-cost+bioreactor+for+load-controlled+cyclic+loading+of+tendon+explants%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biomechanical+Engineering%22%5BJournal%5D)">A novel, open-source, low-cost bioreactor for load-controlled cyclic loading of tendon explants.</a> Journal of Biomechanical Engineering. 144 (8), 084505(2022).</li>
<li>Gatt, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Negative+Poisson%27s+ratios+in+tendons%3A+An+unexpected+mechanical+response%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Biomaterialia%22%5BJournal%5D)">Negative Poisson's ratios in tendons: An unexpected mechanical response.</a> Acta Biomaterialia. 24, 201-208 (2015).</li>
</ol>

Wszyscy autorzy nie mają konfliktu interesów, który mogliby ujawnić.

Celem tego artykułu było dostarczenie zwalidowanej metody pomiaru pól odkształceń 2D w ścięgnach pod wpływem obciążenia rozciągającego. Fundament oprogramowania został oparty na publicznie dostępnym algorytmie ALDIC12. Algorytm ten został osadzony w większym kodzie MATLAB z dodatkową funkcjonalnością przyrostowej (w porównaniu z kumulatywną) analizą odkształceń. Ten zaadaptowany algorytm został następnie zastosowany do próby rozciągania ścięgien, a jego dokładność oceniono za pomocą dwóch różnych ...

Ścięgna to mechaniczne tkanki, które adaptują się i degenerują w odpowiedzi na obciążenie mechaniczne1,2,3,4. Ze względu na rolę, jaką bodźce mechaniczne odgrywają w biologii komórek ścięgien, istnieje duże zainteresowanie zrozumieniem naprężeń, których komórki ścięgien doświadczają w natywnym środowisku tkankowym podczas obciążenia. Opracowano kilka technik eksperymentalnych i analitycznych w celu pomiaru lokalnych naprężeń tkanek w ścięgnach. Obejmują one analizy cyfrowej korelacji obrazów 2D/3D (DIC) odkształceń powierzchniowych przy użyciu wzorów plamek lub linii fotobielonych (PBL)5,6,7,8, pomiar zmian odległości między centroidami poszczególnych jąder w tkance9,10oraz najnowszą metodę 3D DIC obejmującą całe pole, która uwzględnia ruch poza płaszczyzną i deformacje 3D11. Jednak dokładność i czułość tych technik została zgłoszona tylko w kilku przypadkach, a żadna z tych technik nie została publicznie dostępna, co utrudnia powszechne przyjęcie i wykorzystanie tych technik.
Celem tej pracy było stworzenie sprawdzonego narzędzia analitycznego do pomiaru lokalnych szczepów tkanek w eksplantatach ścięgien, które jest łatwo dostępne i łatwe w użyciu. Wybrana metoda opiera się na publicznie dostępnym algorytmie rozszerzonej lagranżowskiej cyfrowej korelacji obrazów (ALDIC) napisanym w MATLAB, który został opracowany przez Yanga i Bhattacharya12. Algorytm ten został przystosowany do analizy próbek ścięgien i zwalidowany poprzez zastosowanie go do cyfrowo przekształconych obrazów oraz poprzez porównanie naprężeń zmierzonych w rzeczywistych próbkach ścięgien z wynikami uzyskanymi z linii fotowybielanych. Ponadto w algorytmie zaimplementowano dodatkowe funkcje, aby potwierdzić dokładność obliczonego pola przemieszczenia nawet w przypadku braku znanych wartości odkształceń lub wtórnej techniki pomiarowej. Dlatego algorytm ten jest bardzo przydatnym i elastycznym narzędziem do dokładnego pomiaru lokalnych naprężeń tkanek 2D w ścięgnach.

<table><tbody><tr><td>5-DTAF (5-(4,6-dichlorotriazynylo) aminofluoresceina), pojedynczy izomer</td><td>Suwmiarki ThermoFisher</td><td>D16</td><td></td></tr> Mikroskop konfokalny <tr><td></td><td>Mitutoyo</td><td>500-196-30</td><td></td></tr><tr><td>Nikon</td><td></td><td>A1R HD</td><td></td></tr><tr><td>Corning LSE Vortex Mixer</td><td>Coning</td><td>6775</td><td></td></tr><tr><td>DRAQ5 Roztwór sondy fluorescencyjnej (5 mM)</td><td>ThermoFisher</td><td>62554</td><td></td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks</td><td>R2022b</td><td></td></tr><tr><td>Urządzenie do ładowania rozciąganego</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>Urządzenie do ładowania rozciągającego opisane w Peterson i in., 2020. (ref 13)&nbsp;</td></tr><tr><td>Rewolwer rurowy Rotator</td><td>ThermoFisher</td><td>88881001</td><td></td></tr></tbody></table>

pomiar lokalnych naprężeń tkanek w ścięgnach za pomocą cyfrowej korelacji obrazu o otwartym kodzie źródłowym

Measuring Local Tissue Strains in Tendons via Open-Source Digital Image Correlation

Istnieje duże zainteresowanie naukowe zrozumieniem szczepów, których doświadczają komórki ścięgien in situ i jak te szczepy wpływają na przebudowę tkanek. W oparciu o to zainteresowanie opracowano kilka technik analitycznych do pomiaru lokalnych naprężeń tkanek w eksplantatach ścięgien podczas obciążenia. Jednak w kilku przypadkach dokładność i czułość tych technik nie zostały zgłoszone, a żaden z algorytmów nie jest publicznie dostępny. Utrudniło to bardziej powszechny pomiar lokalnych szczepów tkanek w eksplantatach ścięgien. Dlatego celem tego artykułu było stworzenie zwalidowanego narzędzia analitycznego do pomiaru lokalnych szczepów tkanek w eksplantatach ścięgien, które jest łatwo dostępne i łatwe w użyciu. W szczególności publicznie dostępny algorytm rozszerzonej korelacji obrazów cyfrowych Lagrange'a (ALDIC) został przystosowany do pomiaru szczepów 2D poprzez śledzenie przemieszczeń jąder komórkowych w ścięgnach Achillesa myszy pod wpływem napięcia jednoosiowego. Dodatkowo potwierdzono dokładność obliczonych szczepów poprzez analizę cyfrowo przekształconych obrazów, a także poprzez porównanie szczepów z wartościami wyznaczonymi za pomocą niezależnej techniki (tj. linii fotobielonych). Na koniec do algorytmu włączono technikę rekonstrukcji obrazu referencyjnego przy użyciu obliczonego pola przemieszczenia, które można wykorzystać do oceny dokładności algorytmu w przypadku braku znanych wartości odkształceń lub wtórnej techniki pomiarowej. Algorytm jest w stanie mierzyć odkształcenia do 0,1 z dokładnością do 0,00015. Technika porównywania zrekonstruowanego obrazu referencyjnego z rzeczywistym obrazem referencyjnym z powodzeniem zidentyfikowała próbki, które miały błędne dane, i wskazała, że w próbkach z dobrymi danymi około 85% pola przemieszczenia było dokładne. Wreszcie, naprężenia mierzone w ścięgnach Achillesa myszy były zgodne z wcześniejszą literaturą. Dlatego algorytm ten jest bardzo przydatnym i elastycznym narzędziem do dokładnego pomiaru lokalnych naprężeń tkanek w ścięgnach.

Przed analizą pól odkształceń w rzeczywistych próbkach tkanek, protokół ALDIC został najpierw zwalidowany przy użyciu cyfrowo odkształconych/przekształconych obrazów jąder komórkowych w ścięgnach ścięgna Achillesa myszy. W szczególności obrazy zostały przekształcone w celu cyfrowego uzyskania jednorodnych odkształceń w kierunku x o wartościach 2%, 4%, 6%, 8% i 10% przy symulowanym współczynniku Poissona wynoszącym 115,16. Dokładność algorytmu ALDIC oceniono nastę...

Ten artykuł opisuje algorytm korelacji obrazów cyfrowych o otwartym kodzie źródłowym do pomiaru lokalnych szczepów tkanek 2D w eksplantatach ścięgien. Dokładność tej techniki została zweryfikowana przy użyciu wielu technik i jest ona dostępna do użytku publicznego.

Pomiar lokalnych naprężeń tkanek w ścięgnach za pomocą cyfrowej korelacji obrazu o otwartym kodzie źródłowym

There is considerable scientific interest in understanding the strains that tendon cells experience in situ and how these strains influence tissue ...

Protokół ten umożliwia pomiary miejscowych naprężeń tkanek w obrębie ścięgna podczas obciążenia. Przydatne jest zrozumienie, jak ścięgna zachowują się mechanicznie i dostosowują się do środowiska obciążenia. Główną zaletą tej techniki jest to, że zastosowane oprogramowanie jest publicznie dostępne online i dostarcza informacji zwrotnych na temat dokładności pomiaru, nawet jeśli prawdziwe szczepy tkanek są nieznane.Pomiar lokalnych naprężeń tkanek w ścięgnie jest cenny, aby zrozumieć, w jaki sposób komórki przebudowują tkankę podczas zwyrodnienia i naprawy ścięgien. Tę procedurę zademonstrują Stanton Godshall, student studiów licencjackich, i Krishna Pedaprolu, doktorant w moim laboratorium. Po wybarwieniu pobranych ścięgien Achillesa w DTAF, przenieś tkankę z roztworu DTAF do roztworu DRAQ5 i inkubuj tkanki w ciemnym miejscu przez 10 minut w temperaturze pokojowej.Umieść ścięgno w uchwytach urządzenia do obciążania rozciągającego. Przed zamontowaniem uchwytów w urządzeniu załadowczym należy użyć suwmiarki cyfrowej, aby zmierzyć odległość między mocowaniem kości piętowej a przeciwległym uchwytem. Zamontuj uchwyty w urządzeniu ładującym zawierającym PBS, aby utrzymać nawodnienie tkanek.Wyrównaj ścięgno tak dobrze, jak to możliwe, z osią x lub y obrazów mikroskopowych, tak aby wyjścia odkształcenia X i Y algorytmu odpowiadały osi ścięgna. Wstępnie obciążyć ścięgno jednym gramem naprężenia. W razie potrzeby fotowybielaj zestaw czterech linii oddalonych od siebie o 80 mikronów w środkowej części tkanki i powtórz proces na lewej i prawej krawędzi w pobliżu uchwytów.Zmiana odległości między liniami w każdym regionie tkanki jest wtórnym pomiarem lokalnych szczepów tkanek, który można wykorzystać do walidacji danych. Następnie, za pomocą mikroskopu konfokalnego, uzyskaj wolumetryczne obrazy fluorescencji DTAF i DRAQ5 przy jednym gramie obciążenia wstępnego. Wykonaj rampę naprężenia do 2% naprężenia z prędkością 0,5% na sekundę.Należy pamiętać, że szybkość odkształcania i wielkość odkształcenia przyrostowego można regulować. Po odciążeniu tkanki przez 10 minut, wykonaj kolejny obraz wolumetryczny tkanki po deformacji. Powtórz ten proces dla tylu przyrostów odkształcenia, ile jest pożądane.Aby utworzyć cyfrowo przekształcone obrazy, pobierz kod digital_strain. m z GitHub. Po pobraniu otwórz i uruchom kod.Po wyświetleniu monitu wprowadź żądane wartości maksymalnego zastosowanego odkształcenia, zastosowanego przyrostu odkształcenia i współczynnika Poissona przed naciśnięciem przycisku OK. Następnie, po ponownym wyświetleniu monitu, wybierz niezdeformowany obraz referencyjny. Dla każdego przyrostu odkształcenia wyświetlana jest nakładka obrazu referencyjnego i przekształconego obrazu. Cyfrowo przekształcone obrazy zostaną zapisane w katalogu o nazwie cyfrowo przekształcone X procent odkształcenia, gdzie X jest przyrostem odkształcenia.Otwórz skrypt o wyświetlanej nazwie i kliknij przycisk Uruchom, aby rozpocząć analizę obrazu. Po wyświetleniu monitu zmień wartości rozszerzonej korelacji obrazu cyfrowego Lagrange'a lub parametrów ALDIC zgodnie z potrzebami. Po wyświetleniu monitu zaznacz pole wyboru tak, aby automatycznie zapisać wartość średnią, odchylenie standardowe i mapę 2D dla żądanej kolekcji zmiennych.Po wyświetleniu monitu wybierz żądane zmienne, takie jak odkształcenie X, odkształcenie Y, odkształcenie ścinające, uszkodzone regiony i tak dalej, a następnie naciśnij OK. Postępując zgodnie z następnym monitem, wybierz folder, który zawiera projekcje Z o maksymalnej intensywności o zmienionej nazwie. Oprogramowanie automatycznie wykonuje przyrostowy ALDIC w celu określenia pól odkształceń zdeformowanych obrazów. Po wyświetleniu monitu kliknij lewym przyciskiem myszy, aby utworzyć czteropunktowy wielokąt w celu zdefiniowania obszaru zainteresowania do pomiaru odkształceń.Folder wyników śledzenia jądrowego, którego nazwę można zmienić, dostosowując linie 555 i 556, przechowuje wszystkie określone wcześniej wykresy. Folder ten zawiera również arkusz kalkulacyjny o nazwie results, w którym przechowywane są wszystkie określone wcześniej średnie i odchylenia standardowe. Podczas walidacji przy użyciu cyfrowo odkształconych obrazów, algorytm ALDIC konsekwentnie zaniżał średnie odkształcenie X, a wielkość błędu rosła wraz ze wzrostem zastosowanego odkształcenia.Szczep Y był również w większości niedoceniany. Jednak we wszystkich przypadkach wielkość błędu odkształcenia była bardzo mała. Odchylenie standardowe obliczonego odkształcenia X i Y, choć o niskiej wielkości, wzrastało wraz ze wzrostem zastosowanego odkształcenia.Analiza złych regionów wykazała, że liczba uszkodzonych regionów z nieprawidłowymi obliczeniami odkształcenia na cyfrowo przekształconych obrazach analizowanych przy użyciu metody kumulatywnej rosła konsekwentnie po 6% zastosowanym odkształceniu, podczas gdy ilość przyrostowa pozostała na poziomie 1%W jednej z czterech próbek, która została potraktowana jako wartość odstająca, prawie połowa obrazu została zidentyfikowana jako zła przy maksymalnym przyrostu odkształcenia. Szczepy X obliczone przez ALDIC były większe niż te wyznaczone na podstawie PBL, różnica mieściła się w granicach 0,005, co jest podobne do odchylenia standardowego dla danych PBL uśrednionych dla wszystkich próbek. Określenie wielkości i rozkładów przestrzennych lokalnych odkształceń w ścięgnach pod wpływem obciążenia rozciągającego wykazało, że we wszystkich próbkach odkształcenie X konsekwentnie pozostawało poniżej zastosowanych odkształceń.Średnie odkształcenie w kierunku Y wynosiło w przybliżeniu zero dla wszystkich przyrostów, ale odchylenie standardowe było wysokie. Średnie odkształcenie ścinające rosło równomiernie we wszystkich przyrostach odkształcenia. Najważniejszą kwestią, o której należy pamiętać, jest zapisanie obrazów przed zastosowaniem większego obciążenia.Obrazy, jeśli nie zostaną zapisane, zostaną utracone i nie będzie można ich odzyskać. Chociaż technika ta została specjalnie zwalidowana do pomiaru naprężeń tkanek w obrębie ścięgien, może dostarczyć informacji na temat biologii mechanicznej i mechaniki wielu innych tkanek zwierzęcych i ludzkich.

measuring-local-tissue-strains-tendons-via-open-source-digital-image

Research

JoVE Journal

Engineering

Inżynieria

Opisujemy użycie cyfrowej korelacji obrazu do scharakteryzowania lokalnego pola odkształcenia powierzchniowego na próbkach tkanki naczyniowej poddanych jednoosiowej próbie rozciągania. Pomiary te ułatwiają precyzyjną kwantyfikację reakcji mechanicznej próbki i generowanie konstytutywnych relacji naprężenie-odkształcenie.

Wykorzystanie cyfrowej korelacji obrazów do scharakteryzowania lokalnych szczepów na próbkach tkanki naczyniowej

W tym protokole, naprężenia powierzchni kości udowej są szacowane podczas testów złamań przy użyciu techniki cyfrowej korelacji obrazu. Nowatorstwo metody polega na zastosowaniu stochastycznego wzoru plamek o wysokim kontraście na powierzchni kości udowej, starannie dobranym oświetleniu, szybkim przechwytywaniu wideo i cyfrowej analizie korelacji obrazu do obliczeń odkształceń.

Metoda szacowania naprężeń kory kości udowej zwłok podczas badania złamań z wykorzystaniem cyfrowej korelacji obrazu

Mikrostrukturalnie małe zachowanie wzrostu pęknięć zmęczeniowych jest badane przy użyciu nowatorskiego podejścia metodologicznego, łączącego pomiar szybkości wzrostu pęknięć i analizę pola odkształceń, aby ujawnić skumulowane pole deformacji na poziomie podziarna.

Pomiary odkształceń w pełnym polu dla mikrostrukturalnie małej propagacji pęknięć zmęczeniowych przy użyciu metody cyfrowej korelacji obrazów

Opracowaliśmy proces mechano-obrazowania do badania heterogenicznych strukturalnych i mechanicznych właściwości blaszek miażdżycowych. Rurociąg ten umożliwia korelację lokalnego dominującego kąta i dyspersji orientacji włókien kolagenowych, zachowania podczas pękania i odcisków palców naprężeń włóknistej tkanki płytki nazębnej.

Metoda badania korelacji między lokalną strukturą kolagenu a właściwościami mechanicznymi tkanki włóknistej blaszki miażdżycowej

Prezentujemy niestandardową platformę eksperymentalną i protokół hodowli tkankowej, który odtwarza zmiany włóknisto-chrzęstne wywołane uderzeniem przyczepu ścięgna Achillesa w eksplantatach mysich kończyn tylnych o trwałej żywotności komórek, dostarczając model odpowiedni do badania mechanobiologii uderzeń ścięgien.

Mysi model eksplantatu kończyn tylnych do badania mechanobiologii uderzenia ścięgna Achillesa

Ten protokół implementuje system kamer stereo-obrazowania, skalibrowany za pomocą bezpośredniej transformacji liniowej, aby uchwycić trójwymiarowe przemieszczenia in situ rozciągniętych nerwów obwodowych. Rejestrując te przemieszczenia, można określić obciążenie wywołane przy różnym stopniu rozciągnięcia, informując o progach uszkodzenia rozciągania, które mogą posunąć naprzód naukę o naprawie nerwów zależnej od rozciągania.

Bezpośrednia transformacja liniowa do pomiaru napięcia nerwów obwodowych in-situ podczas rozciągania

Ten protokół opisuje zstandaryzowaną, przenośną metodę opartą na ultradźwiękach do ilościowego określania spektrum sztywności funkcjonalnej ścięgna Achillesa pod różnymi kątami stawu skokowego u elitarnych sportowców, umożliwiając niezawodną i powtarzalną ocenę zachowania mechanicznego ścięgna w różnych warunkach obciążenia.

Wiarygodność protokołu elastografii opartej na wibracjach do oceny sztywności ścięgna Achillesa w wielu kątach stawów u elitarnych sportowców

Opisano system echoskopowej welocymetrii obrazowej cząstek (EPIV), który umożliwia pozyskiwanie dwuwymiarowych pól prędkości w płynach nieprzezroczystych optycznie lub przez geometrie nieprzezroczyste optycznie, oraz przedstawiono pomiary walidacyjne w przepływie w rurze.

Echo Particle Image Velocimetry

Procedura badania przepływów przejściowych w pobliżu granic za pomocą wysokiej rozdzielczości, szybkiej prędkości obrazowania cząstek (PIV) jest opisana tutaj. PIV to nieinwazyjna technika pomiarowa mająca zastosowanie do każdego optycznie dostępnego przepływu poprzez optymalizację kilku ograniczeń parametrów, takich jak właściwości obrazu i zapisu, właściwości arkusza laserowego i algorytmy analizy.

Szybkie obrazowanie cząstek w pobliżu powierzchni

Solidna konstrukcja elektrostatycznych siłowników MEMS z obrzeżami pola skutkuje z natury niskimi warunkami tłumienia filmu ściskającego i długimi czasami stabilizacji podczas wykonywania operacji przełączania przy użyciu konwencjonalnego polaryzacji krokowej. Poprawa czasu przełączania w czasie rzeczywistym dzięki przebiegom dynamicznym prądu stałego skraca czas ustalania siłowników MEMS z polem obwódkowym podczas przechodzenia między stanami góra-dół i dół-dół-górę.

Metoda dynamicznego polaryzowania prądu stałego w czasie rzeczywistym w celu poprawy czasu przełączania w mocno niedotłumionych elektrostatycznych siłownikach MEMS z polem obrzeżnym

Naucz się mierzyć lokalne naprężenia tkanek w ścięgnach za pomocą otwartoźródłowej cyfrowej korelacji obrazu. Ta metoda pozwala badać mechaniczne zachowanie ścięgien i procesy naprawy tkanek.

Pomiar lokalnych naprężeń tkanek w ścięgnach za pomocą cyfrowej korelacji obrazu o otwartym kodzie źródłowym

Przeglądaj więcej filmów