Artigo de método

Transformação linear direta para a medição da tensão nervosa periférica in-situ durante o alongamento

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DOI:

10.3791/65924

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12 de janeiro de 2024

 ,  , 
1School of Biomedical Engineering, Science and Health Systems, Drexel University, 2Bioengineering Department, Temple University

Neste artigo

Resumo

Este protocolo implementa um sistema de câmera de imagem estéreo calibrado usando transformação linear direta para capturar deslocamentos tridimensionais in situ de nervos periféricos alongados. Ao capturar esses deslocamentos, a tensão induzida em vários graus de estiramento pode ser determinada informando os limiares de lesão por estiramento que podem avançar na ciência do reparo nervoso dependente do estiramento.

Resumo

Os nervos periféricos sofrem alongamento fisiológico e não fisiológico durante o desenvolvimento, movimento normal das articulações, lesão e, mais recentemente, durante o reparo cirúrgico. Compreender a resposta biomecânica dos nervos periféricos ao alongamento é fundamental para a compreensão de sua resposta a diferentes condições de carga e, portanto, para otimizar estratégias de tratamento e intervenções cirúrgicas. Este protocolo descreve em detalhes o processo de calibração do sistema de câmeras de imagem estéreo via transformação linear direta e o rastreamento do deslocamento tridimensional do tecido in-situ dos nervos periféricos durante o alongamento, obtido a partir de coordenadas tridimensionais dos arquivos de vídeo capturados pelo sistema de câmera de imagem estéreo calibrado.

A partir das coordenadas tridimensionais obtidas, o comprimento do nervo, a mudança no comprimento do nervo e a porcentagem de tensão em relação ao tempo podem ser calculados para um nervo periférico esticado. O uso de um sistema de câmera de imagem estéreo fornece um método não invasivo para capturar deslocamentos tridimensionais de nervos periféricos quando esticados. A transformação linear direta permite reconstruções tridimensionais do comprimento do nervo periférico durante o alongamento para medir a tensão. Atualmente, não existe metodologia para estudar a deformação in situ de nervos periféricos esticados usando um sistema de câmera de imagem estéreo calibrado por meio de transformação linear direta. Capturar a tensão in-situ dos nervos periféricos quando esticados pode não apenas ajudar os médicos a entender os mecanismos subjacentes de lesão de danos nos nervos quando esticados demais, mas também ajudar a otimizar as estratégias de tratamento que dependem de intervenções induzidas por alongamento. A metodologia descrita no artigo tem o potencial de melhorar nossa compreensão da biomecânica dos nervos periféricos em resposta ao alongamento para melhorar os resultados dos pacientes no campo do gerenciamento e reabilitação de lesões nervosas.

Introdução

Os nervos periféricos (NPs) sofrem alongamento durante o desenvolvimento, crescimento, movimento normal das articulações, lesão e cirurgia1. Os NPs exibem propriedades viscoelásticas para proteger o nervo durante movimentos regulares 2,3 e manter a saúde estrutural de suas fibras nervosas2. Como a resposta do NP ao estiramento mecânico demonstrou depender do tipo de dano às fibras nervosas4, lesões nos tecidos conjuntivos adjacentes 2,4 e abordagens de teste (ou seja, taxa ou direção de carga)5,6,7,8,9,10,11,12,13,14 , é essencial distinguir as respostas biomecânicas dos NPs durante a amplitude normal de movimento versus a amplitude não fisiológica nas taxas de estiramento lento e rápido. Isso pode aprofundar a compreensão do mecanismo de lesão da NP em resposta ao alongamento e auxiliar na intervenção oportuna e otimizada 1,4,15,16. Tem havido uma tendência crescente na fisioterapia de avaliar e intervir com base na relação entre fisiologia nervosa e biomecânica17. Ao compreender as diferenças na biomecânica da NP em várias cargas aplicadas, os fisioterapeutas podem estar mais bem preparados para modificar as intervenções atuais17.

Os dados biomecânicos disponíveis de NPs em resposta ao alongamento permanecem variáveis e podem ser atribuídos a equipamentos e procedimentos de teste e diferenças na análise de dados de alongamento 5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,16. Além disso, a medição do deslocamento do nervo in-situ tridimensional (3D) permanece mal descrita na literatura atualmente disponível. Estudos anteriores usaram técnicas de imagem estéreo para maximizar a precisão da reconstrução 3D do deslocamento do tecido das cápsulas articulares facetárias18,19. A técnica de transformação linear direta (DLT) permite a conversão de duas ou mais visualizações bidimensionais (2D) em coordenadas 3D do mundo real (ou seja, em mm) 20 , 21 , 22 . O DLT fornece um método de calibração de alta precisão para sistemas de câmeras de imagem estéreo porque permite a reconstrução precisa de posições 3D, levando em conta a distorção da lente, os parâmetros da câmera e as coordenadas da imagem, e permite flexibilidade na configuração da câmera de imagem estéreo 20,21,22. Estudos usando sistemas de câmeras de imagem estéreo calibrados por DLT são normalmente usados para estudar a análise de locomoção e marcha22,23. Este protocolo visa oferecer uma metodologia detalhada para determinar a deformação in-situ de NPs em vários graus de estiramento usando um sistema de câmera de imagem estéreo calibrado por DLT e um software de rastreamento de código aberto22.

Protocolo

Todos os procedimentos descritos foram aprovados pelo Comitê Institucional de Cuidados e Uso de Animais da Universidade Drexel (IACUC). O leitão neonatal foi adquirido de uma fazenda aprovada pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA) localizada na Pensilvânia, EUA.

1. Configuração do sistema de imagem estéreo

  1. Conecte um sistema de câmera de imagem estéreo que captura até 100 quadros / s (FPS) a um suporte de utilidade. O sistema de câmera de imagem estéreo usado neste estudo é uma câmera estéreo passiva com duas câmeras alinhadas horizontalmente (chamadas de câmeras esquerda e direita) separadas por uma linha de base de 63 mm (Figura 1).

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Figura 1: Sistema de câmera de imagem estéreo. (A) Sistema de câmera de imagem estéreo paralela com duas câmeras (câmeras esquerda e direita) separadas por uma linha de base de 63 mm. (B) Esquema do sistema de câmera de imagem estéreo e configuração do suporte. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

2. Sistema de imagem estéreo DLT Calibração - digitalização do volume de controle 3D

  1. Obtenha três folhas quadradas de acrílico transparente de plexiglass (12 pol x 12 pol x 0,125 pol). Em cada folha, coloque uma grade e desenhe pelo menos 10 pontos, resultando em um mínimo de 30 pontos distribuídos pelo volume de controle 3D nos planos de coordenadas x, y e z. Construa o volume de controle 3D empilhando as três folhas em alturas variadas para capturar a altura máxima do que será gravado (Figura 2A).
  2. Digitalize todos os pontos no volume de controle 3D usando um digitalizador com pedal. Adquira as coordenadas x, y e z (em mm) (Figura 2B) estabelecendo a origem (0, 0, 0) no cubo de controle 3D, definindo as direções x e y positivas, abrindo um documento para salvar as coordenadas digitalizadas (x, y, z) (em mm) de cada ponto e salvando as coordenadas (x, y, z) (em mm) como um arquivo *.csv.
    NOTA: As coordenadas (x, y, z) são relativas à origem definida no cubo de controle 3D.
  3. Use essas coordenadas digitalizadas (x, y, z) (em mm) para calibrar as câmeras esquerda e direita do sistema de câmera de imagem estéreo, respectivamente.

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Figura 2: Volume de controle tridimensional e digitalizador com pedal. (A) Esquema do volume de controle 3D. (B) Componentes do digitalizador com pedal usado para digitalizar o volume de controle 3D para obter as coordenadas (x, y, z) em mm. Abreviatura: 3D = tridimensional. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

3. Calibração do sistema de câmera de imagem estéreo - geração de coeficientes de transformação linear direta

  1. Conecte o sistema de câmera de imagem estéreo a um suporte de utilitários (Figura 3A).
  2. Posicione o sistema de câmera de imagem estéreo 6 cm acima do volume de controle 3D (Figura 3A).
  3. Conecte o sistema de câmera de imagem estéreo a um laptop por meio de um cabo USB tipo C.
  4. Abra o software de imagem (consulte a Tabela de Materiais).
  5. Imagem do volume de controle 3D. A imagem de saída (Figura Suplementar S1) inclui as visualizações da câmera esquerda e direita (Figura 3B).
  6. Execute o código MATLAB personalizado (Supplemental File 1) para separar a imagem de saída em duas imagens, imagens esquerda e direita, respectivamente (Figura 3C, Figuras Suplementares S2 e Figuras Suplementares S3, respectivamente).
  7. Clique em Executar para inicializar a GUI 22 do DLTcal5.m (Arquivo Suplementar 2).
    1. Clique em inicializar na janela de controles DLTcal5 para selecionar o arquivo *.csv com as coordenadas digitalizadas (x, y, z) (em mm) (Figura 4A e Arquivo Suplementar 3).
    2. Selecione a imagem correspondente do volume de controle 3D na primeira visualização do sistema de câmera de imagem estéreo (Figura Suplementar S2). Para este sistema de câmera de imagem estéreo, a visão esquerda da câmera corresponde à primeira visão da câmera (Figura 4B).
    3. A primeira imagem de visualização da câmera (ou seja, a visualização da câmera esquerda) aparece.
    4. Selecione os pontos na ordem em que os pontos foram digitalizados na Seção 2 para obter as coordenadas de pixel 2D da visualização da câmera esquerda (Figura 4B).
    5. Defina o ponto atual na janela Controles DLTcal5 e clique no ponto atual correspondente na primeira imagem carregada da câmera view (ou seja, esquerda view da câmera).
    6. Depois de selecionar todos os pontos na primeira visualização da câmera carregada, clique em calcular coeficientes para gerar os 11 coeficientes DLT para a visualização da câmera esquerda (Figura 4B).
    7. Clique em adicionar uma câmera na janela de controles DLTcal5 e repita as etapas 3.7.2 a 3.7.6 para gerar os 11 coeficientes DLT para a visualização correta da câmera (ou seja, segunda visualização da câmera) (Figura 4B, C e Figura Suplementar S3).
    8. Clique em salvar dados na janela de controles DLTcal5 para selecionar a pasta onde os arquivos de saída serão salvos (Figura 4D).
    9. Os arquivos de saída incluem as coordenadas de pixel 2D (x, y) (Arquivo Suplementar 4) e os 11 coeficientes DLT correspondentes para as visualizações de câmera esquerda e direita do sistema de câmera de imagem estéreo (Figura 4D e Arquivo Suplementar 5).
    10. O sistema de câmera de imagem estéreo é calibrado.

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Figura 3: Esquema para adquirir uma imagem do volume de controle tridimensional usando um sistema de câmera de imagem estéreo para calibração de transformação linear direta. (A) Conecte o sistema de câmera de imagem estéreo a um suporte e, em seguida, conecte-o a um laptop por meio de um cabo USB tipo C. Coloque o volume do controle 3D 6 cm sob o sistema de câmera de imagem estéreo. (B) Usando o software de imagem, tire uma imagem do volume de controle 3D. A imagem de saída é uma imagem combinada das câmeras esquerda e direita. (C) Usando um código MATLAB personalizado, a imagem de saída combinada é separada em imagens individuais esquerda e direita do volume de controle 3D. Abreviatura: 3D = tridimensional. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

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Figura 4: Esquema para gerar coeficientes de transformação linear direta para visualizações de câmera esquerda e direita de um sistema de imagem de câmera estéreo. (A) Execute DLTcal5.m22, clique em inicializar na janela de controles e selecione o arquivo *.csv com as coordenadas digitalizadas (x, y, z) (em mm) do volume de controle 3D. (B) Selecione a imagem de calibração da câmera esquerda view. Em seguida, selecione os pontos na imagem na mesma ordem em que foram digitalizados. Em seguida, clique em calcular coeficientes para gerar os coeficientes DLT para a visualização da câmera à esquerda. Em seguida, clique em Adicionar câmera para repetir as etapas para a visualização correta da câmera. (C) Selecione a imagem de calibração da câmera direita view. Em seguida, selecione os pontos na imagem na mesma ordem em que foram digitalizados. Em seguida, clique em calcular coeficientes para gerar os coeficientes DLT para a visualização correta da câmera. (D) Clique em Salvar dados para selecionar o diretório para salvar os coeficientes DLT para as visualizações da câmera esquerda e direita. Insira o nome do arquivo de saída e clique em OK e os coeficientes DLT serão salvos como um arquivo *.csv. Abreviatura: 3D = tridimensional e DLT = transformação linear direta. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

4. Aquisição de dados

  1. Coloque o leitão Yorkshire neonatal anestesiado (3-5 dias de idade) em decúbito dorsal com os membros superiores em abdução para expor a região axilar. Faça uma incisão na linha média através da pele e da fáscia que cobre a traqueia até o terço superior do esterno.
  2. Use dissecção romba para expor os nervos do plexo braquial.
  3. Esguiche solução salina no nervo do plexo braquial exposto para mantê-los hidratados antes, durante e após o teste.
  4. Corte a extremidade distal de um plexo braquial NP e prenda ao aparelho de teste mecânico.
  5. Conecte o sistema de câmera de imagem estéreo ao suporte de utilitários, coloque-o até 6 cm acima do PN a ser esticado e, em seguida, conecte o sistema de câmera de imagem estéreo a um laptop por meio de um cabo USB tipo C (Figura 5A).
  6. Use um marcador de pele à base de tinta para colocar marcadores nos locais de inserção e pinça e dois a quatro marcadores adicionais ao longo do comprimento do NP, dependendo do comprimento do nervo, para rastreamento de deslocamento (Figura 5B).
  7. Coloque uma grade de calibração (ou seja, grade laminada com quadrados de 0,5 cm x 0,5 cm) e uma régua de 1 cm, plana abaixo do PN para análise de dados (Figura 5B).
  8. Registre o comprimento inicial do NP após o clampeamento e imediatamente antes do alongamento.
  9. Estique o NP a uma taxa de deslocamento de 500 mm/min até a falha ou um alongamento predeterminado.

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Figura 5: Esquema representativo para aquisição de dados de alongamento de nervos periféricos. (A) Conecte o sistema de câmera de imagem estéreo a um suporte e, em seguida, conecte-o a um laptop por meio de um cabo USB tipo C. Coloque o sistema de câmera de imagem estéreo até 6 cm acima do nervo periférico. (B) O nervo periférico é preso à configuração mecânica na extremidade distal. Usando um marcador de pele à base de tinta, coloque um marcador nos locais de inserção e pinça e dois a quatro marcadores adicionais ao longo do comprimento do nervo. A solução salina é esguichada no nervo periférico para mantê-lo hidratado antes, durante e após o teste. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

5. Análise de dados - rastreamento de trajetória do marcador

  1. Execute o código MATLAB personalizado (Arquivo Suplementar 6) para separar o arquivo de vídeo de saída (Arquivo Suplementar 7) em dois arquivos de vídeo, arquivos de vídeo da câmera esquerda e direita (Arquivo Suplementar 8 e Arquivo Suplementar 9, respectivamente).
  2. Clique Correr para inicializar o DLTdv7.m22 GUI (Arquivo suplementar 10).
    1. A janela de controles DLTdv7 é exibida e os botões novo projeto, carregar projeto e sair são ativados (Figura 6A).
    2. Clique em novo projeto na janela de controles DLTdv7 para iniciar um novo projeto.
    3. Quando uma caixa de diálogo aparecer, selecione 2 para indicar dois arquivos de vídeo (ou seja, esquerda e direita da câmera views) para rastrear as trajetórias do marcador de deslocamento em um nervo periférico esticado (Figura 6B).
    4. Selecione o primeiro arquivo de vídeo (ou seja, Vídeo 1), que é o arquivo de vídeo da câmera esquerda view (Supplemental File 8) e clique em abrir (Figura 6C). Em seguida, selecione o segundo arquivo de vídeo (ou seja, Vídeo 2), que é o arquivo de vídeo da câmera direita view (Supplemental File 9) e clique em abrir (Figura 6C).
    5. Depois que os dois arquivos de vídeo forem selecionados, clique em sim para indicar que os arquivos de vídeo foram adquiridos a partir de visualizações da câmera calibradas via DLT.
    6. Selecione os coeficientes DLT correspondentes *.csv file (Supplemental File 5) para o sistema de câmera de imagem estéreo e clique em abrir (Figura 6D).
    7. Os quadros de vídeo iniciais são exibidos a partir de ambos os arquivos de vídeo e o restante da janela de controles DLTdv7 é ativado. O botão novo projeto é substituído pelo botão recalcular pontos 3D e o botão carregar projeto é substituído pelo botão salvar (Figura 6E).
    8. Na janela de controles DLTdv7 , certifique-se de que o número do quadro esteja em 1, o ponto atual esteja definido como 1, o modo de rastreamento automático esteja desativado e atualize todos os vídeos, o feedback visual DLT e mostre que as trilhas 2D estão marcadas (Figura 6E).
    9. Certifique-se de que os pontos de rastreamento sejam colocados nos marcadores de deslocamento do PN de modo que o marcador de inserção corresponda ao ponto 1, o marcador 1 corresponda ao ponto 2 e assim por diante, com o marcador de grampo sendo o ponto final.
    10. Coloque o ponto 1 no marcador de inserção no Vídeo 1 (ou seja, câmera esquerda view arquivo de vídeo) garantindo que o ponto colocado esteja no centro do marcador de inserção. Use atalhos de teclado (Tabela 1) para mover o ponto colocado para o centro do marcador de inserção (Figura 7A).
    11. Como o feedback visual DLT é verificado, quando um ponto é colocado no Vídeo 1, uma linha epipolar azul aparece no Vídeo 2 (ou seja, o arquivo de vídeo de visualização da câmera direita) (Figura 7). Coloque o ponto 1 no marcador de inserção no Vídeo 2 usando a linha epipolar azul como referência. Use os atalhos de teclado (Tabela 1), conforme necessário, para mover o ponto colocado para o centro do marcador de inserção (Figura 7A).
    12. Clique em adicionar um ponto na janela de controles DLTdv7 para adicionar pontos nos outros marcadores de tecido para rastrear suas trajetórias. Consulte o ponto atual na janela de controles DLTdv7 para saber qual ponto está ativo.
    13. Clique em adicionar um ponto. Coloque o ponto 2 no marcador 1 no Vídeo 1. Use a linha epipolar azul e os atalhos de teclado para colocar o ponto 2 no marcador 1 no Vídeo 2. Continue adicionando e colocando pontos, primeiro no Vídeo 1 e depois no Vídeo 2, para todos os marcadores de deslocamento ao longo do comprimento do nervo entre a inserção e a pinça (ou seja, ponto final) (Figura 7B-F).
    14. Depois que todos os pontos iniciais forem colocados no Vídeo 1 e no Vídeo 2 (ou seja, os arquivos de vídeo da câmera esquerda e direita, respectivamente), verifique se o número do quadro está em 1 e se o ponto atual está definido como 1 na janela de controles DLTdv7 .
    15. Na janela de controles DLTdv7 , altere o modo de rastreamento automático para avanço automático no menu suspenso e o preditor de rastreamento automático para Kalman estendido no menu suspenso (Figura 8A).
    16. Conclua o rastreamento de todos os pontos colocados no Vídeo 1 primeiro e, em seguida, conclua o rastreamento no Vídeo 2. Acompanhe a trajetória do marcador clicando com o botão esquerdo do mouse no centro do marcador quadro a quadro até que a falha (ou seja, quadro antes da ruptura grosseira do nervo periférico) ou a totalidade do vídeo para o alongamento predeterminado seja alcançada.
    17. Comece o ponto de rastreamento 1 no Vídeo 1. Aumente e diminua o zoom (Tabela 1) conforme desejado para garantir que o rastreamento esteja no centro do marcador; clique quadro a quadro até a falha ou o final do vídeo (Figura 8B). Depois de concluir o rastreamento do ponto 1 no Vídeo 1, retorne ao quadro 1 e altere o ponto atual para o ponto 2 no menu suspenso na janela de controles DLTdv7 . O ponto rastreado anterior ficará azul claro e sua trajetória ficará amarela. O ponto atual terá um losango verde e um centro rosa.
    18. Conclua o rastreamento de todos os pontos no Vídeo 1 clicando com o botão esquerdo quadro a quadro para cada ponto até a falha ou o final do vídeo (Figura 8C-G).
    19. No Vídeo 2, use a linha epipolar azul para rastrear pontos em referência ao Vídeo 1 (Figura 9). Na janela de controles DLTdv7 , retorne o número do quadro para 1 e defina o ponto atual como 1 e comece a rastrear a trajetória do ponto 1 no Vídeo 2.
    20. Siga as mesmas etapas (5.2.16-5.2.18) para rastrear os pontos restantes no Vídeo 2.
    21. Após a conclusão do rastreamento no Vídeo 1 e no Vídeo 2, clique em exportar pontos na janela de controles DLTdv7 para exportar as coordenadas (x, y, z) (em mm) dos pontos rastreados.
    22. Uma caixa de diálogo aparece para selecionar o diretório onde salvar os arquivos de saída. Clique no local do diretório.
    23. Outra caixa de diálogo aparece para definir o nome dos arquivos de saída. Defina o nome dos arquivos de saída (ou seja, nerve1_101-Jan-2001videoanalyzed_cal09.30_trial1_).
    24. Outra caixa de diálogo aparece. Selecione o formato de salvamento como simples.
    25. Outra caixa de diálogo é exibida. Selecione não para calcular o intervalo de confiança de 95%.
    26. Uma caixa de diálogo final é exibida mostrando que os dados são exportados e salvos, e os quatro arquivos de saída são exportados para o local de diretório selecionado (Arquivo Suplementar 11, Arquivo Suplementar 12, Arquivo Suplementar 13 e Arquivo Complementar 14).
    27. Clique em salvar projeto na janela de controles DLTdv7 para salvar o projeto atual (Arquivo Suplementar 15) no mesmo diretório que os arquivos de saída.

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Figura 6: Esquema para configurar um novo projeto para iniciar o rastreamento de trajetória tridimensional. (A) Execute DLTdv7.m22 e clique em Novo projeto para iniciar um novo projeto. (B) Selecione 2 como o número de arquivos de vídeo. (C) Selecione Vídeo 1 file (ou seja, câmera esquerda view) e, em seguida, selecione Vídeo 2 file (ou seja, câmera direita view). (D) Selecione sim , pois os arquivos de vídeo vêm de um sistema de câmera de imagem estéreo calibrado DLT. Em seguida, selecione o arquivo *.csv contendo os coeficientes DLT. (E) Os arquivos de vídeo selecionados agora estão prontos para rastreamento. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Chave/CliqueDescrição
Clique com o botão esquerdoRastreia a trajetória de um ponto no quadro clicado
(+) ChaveAmplia o quadro de vídeo atual no ponteiro de movimento
(-) ChaveAmplia o quadro de vídeo atual para fora do ponteiro mosue
(i) ChaveMover o ponto para cima
(j) ChaveMover ponto para a esquerda
(k) ChaveMover o ponto para a direita
(m) ChaveMover o ponto para baixo

Tabela 1: Atalhos de teclado e mouse para rastrear a trajetória do ponto.

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Figura 7: Esquema para colocar pontos iniciais em marcadores de tecido para Vídeo 1 e Vídeo 2 usando DLTdv7.m22. (A) Defina o ponto atual como 1. Coloque o ponto 1 no marcador de inserção no Vídeo 1. Usando a linha epipolar azul no Vídeo 2, coloque o ponto 1 no marcador de inserção. (B) Defina o ponto atual como 2. Coloque o ponto 2 no marcador 1 no Vídeo 1. Usando a linha epipolar azul no Vídeo 2, coloque o ponto 2 no marcador 1. (C) Defina o ponto atual para 3. Coloque o ponto 3 no marcador 2 no Vídeo 1. Usando a linha epipolar azul no Vídeo 2, coloque o ponto 3 no marcador 2. (D) Defina o ponto atual para 4. Coloque o ponto 4 no marcador 3 no Vídeo 1. Usando a linha epipolar azul no Vídeo 2, coloque o ponto 4 no marcador 3. (E) Defina o ponto atual para 5. Coloque o ponto 5 no marcador 4 no Vídeo 1. Usando a linha epipolar azul no Vídeo 2, coloque o ponto 5 no marcador 4. (F) Defina o ponto atual para 6. Coloque o ponto 6 no clamp marcador no Vídeo 1. Usando a linha epipolar azul no Vídeo 2, coloque o ponto 6 no clamp marcador. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

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Figura 8: Esquema para rastrear trajetórias de pontos de marcação do Vídeo 1 usando DLTdv7.m22. (A) Defina o número do quadro como 1, o ponto atual como 1, o modo de rastreamento automático como avanço automático e o preditor de rastreamento automático como Kalman estendido. (B) Defina o ponto atual como 1. No arquivo Vídeo 1 , comece a rastrear o deslocamento do marcador de inserção (ou seja, ponto 1) clicando com o botão esquerdo quadro a quadro até o último quadro. (C) Defina o número do quadro como 1 e o ponto atual como 2. No arquivo Vídeo 1 , comece a rastrear o deslocamento do marcador 1 (ou seja, ponto 2) clicando com o botão esquerdo do mouse quadro a quadro até o último quadro. (D) Defina o número do quadro como 1 e o ponto atual como 3. No arquivo Vídeo 1 , comece a rastrear o deslocamento do marcador 2 (ou seja, ponto 3) clicando com o botão esquerdo do mouse quadro a quadro até o último quadro. (E) Defina o número do quadro como 1 e o ponto atual como 4. No arquivo Vídeo 1 , comece a rastrear o deslocamento do marcador 3 (ou seja, ponto 4) clicando com o botão esquerdo quadro a quadro até o último quadro. (F) Defina o número do quadro como 1 e o ponto atual como 5. No arquivo Vídeo 1 , comece a rastrear o deslocamento do marcador 4 (ou seja, ponto 5) clicando com o botão esquerdo do mouse quadro a quadro até o último quadro. (G) Defina o número do quadro como 1 e o ponto atual como 6. No arquivo Vídeo 1 , comece a rastrear o deslocamento do marcador de grampo (ou seja, ponto 6) clicando com o botão esquerdo quadro a quadro até o último quadro. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

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Figura 9: Esquema para rastrear trajetórias de pontos de marcação do Vídeo 2 usando DLTdv7.m22. (A) Defina o número do quadro como 1, o ponto atual como 1, o modo de rastreamento automático para avançar automaticamente e o preditor de rastreamento automático para Kalman estendido. (B) Defina o ponto atual como 1. Usando a linha epipolar azul no arquivo Vídeo 2 , comece a rastrear o deslocamento do marcador de inserção (ou seja, ponto 1) clicando com o botão esquerdo quadro a quadro até o último quadro. (C) Defina o número do quadro como 1 e o ponto atual como 2. Usando a linha epipolar azul no arquivo Vídeo 2 , comece a rastrear o deslocamento do marcador 1 (ou seja, ponto 2) clicando com o botão esquerdo quadro a quadro até o último quadro. (D) Defina o número do quadro como 1 e o ponto atual como 3. Usando a linha epipolar azul no arquivo Vídeo 2 , comece a rastrear o deslocamento do marcador 2 (ou seja, ponto 3) clicando com o botão esquerdo quadro a quadro até o último quadro. (E) Defina o número do quadro como 1 e o ponto atual como 4. Usando a linha epipolar azul no arquivo Vídeo 2 , comece a rastrear o deslocamento do marcador 3 (ou seja, ponto 4) clicando com o botão esquerdo quadro a quadro até o último quadro. (F) Defina o número do quadro como 1 e o ponto atual como 5. Usando a linha epipolar azul no arquivo Vídeo 2 , comece a rastrear o deslocamento do marcador 4 (ou seja, ponto 5) clicando com o botão esquerdo quadro a quadro até o último quadro. (G) Defina o número do quadro como 1 e o ponto atual como 6. Usando a linha epipolar azul no arquivo Vídeo 2 , comece a rastrear o deslocamento do marcador de grampo (ou seja, ponto 6) clicando com o botão esquerdo quadro a quadro até o último quadro. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

6. Análise de deformação de dados

  1. Execute um código MATLAB personalizado (Arquivo Suplementar 16) para importar as trajetórias do marcador 3D (x, y, z) rastreadas (em mm).
  2. Na janela de comando do MATLAB, digite:
    percentTensão, deltaLi, comprimentoNi, nome do arquivo] = PercentStrain_3D
  3. Insira o tempo de ruptura, por exemplo, se os arquivos de vídeo tiverem 59 quadros, o tempo será de 0,59 s; insira o número de pontos rastreados e selecione o arquivo *_xyzpts.csv, com as trajetórias 3D (x, y, z) rastreadas (em mm).
  4. Selecione o diretório para salvar os gráficos de comprimento versus tempo de saída (Figura Suplementar S4), alteração no comprimento versus tempo (Figura Suplementar S5) e deformação versus tempo (Figura Suplementar S6) e arquivo *.xls com tempo, comprimento, alteração no comprimento e deformação (Arquivo Suplementar 17).
  5. Calcule o comprimento (l), a mudança no comprimento (Δl) e a deformação percentual usando as equações 1-3:
    figure-protocol-10Características (1)
    Onde lié a distância entre quaisquer dois marcadores em qualquer ponto de tempo; x1i, y1i, z1i são as coordenadas 3D de um dos dois marcadores; e x2i, y2i, z2i são as coordenadas 3D dos segundos marcadores.
    figure-protocol-11(2)
    Onde lié a distância entre quaisquer dois marcadores em qualquer ponto de tempo, e lo é a distância entre quaisquer dois marcadores no ponto de tempo original/zero.
    figure-protocol-12Eletrônicos (3)
    Onde Δlié a mudança no comprimento entre dois marcadores em qualquer ponto de tempo, e loé a distância entre quaisquer dois marcadores no ponto de tempo original/zero.

Resultados

Usando a metodologia descrita, vários arquivos de saída são obtidos. O DLTdv7.m *_xyzpts.csv (Arquivo Suplementar 12) contém as coordenadas (x, y, z) em milímetros de cada ponto rastreado em cada período de tempo que é usado posteriormente para calcular o comprimento, a mudança no comprimento e a deformação do PN esticado. Gráficos representativos de comprimento-tempo, mudança de comprimento-tempo e deformação-tempo de um NP esticado são mostrados na Figura 10. O NP alongado possuía um marcador de inserção, quatro marcadores ao longo de seu comprimento e um marcador de pinça composto por seis segmentos. Ao quantificar as deformações gerais e segmentares do PN alongado, obtém-se uma melhor compreensão da não homogeneidade dessas estruturas, bem como da contribuição segmentar para o trecho geral. Os gráficos de comprimento-tempo (Figura 10A) e mudança nos gráficos de comprimento-tempo (Figura 10B) são usados para calcular os gráficos de tempo de deformação (Figura 10C). Além das parcelas, uma planilha (Arquivo Suplementar 17) com os dados da parcela (ou seja, tempo, comprimento, mudança no comprimento e deformação) é exportada.

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Figura 10: Gráficos representativos de tempo de deformação, mudança no tempo-tempo e comprimento-tempo de um nervo periférico estirado. (A) Gráficos de comprimento-tempo de todo o nervo (ou seja, segmento 1) e para todos os segmentos entre marcadores adjacentes (ou seja, segmentos 2-6). (B) Mudança nos gráficos de comprimento-tempo de todo o nervo (ou seja, segmento 1) e para todos os segmentos entre marcadores adjacentes (ou seja, segmentos 2-6). (C) Gráficos de tempo de tensão de todo o nervo (ou seja, segmento 1) e para todos os segmentos entre marcadores adjacentes (ou seja, segmentos 2-6). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Os outros três arquivos de saída DLTdv7.m (Arquivo Suplementar 11, Arquivo Suplementar 13 e Arquivo Suplementar 14) e projeto de saída (Arquivo Suplementar 15) são usados para recarregar o projeto caso as trajetórias dos pontos de marcador precisem ser rastreadas novamente.

Figura suplementar S1: Imagem de saída do volume de controle tridimensional (3D). Imagem de saída do volume de controle 3D tirada usando o sistema de câmera de imagem estéreo paralela e o sistema de software de imagem para calibração de transformação linear direta. Clique aqui para baixar este arquivo.

Figura suplementar S2: Imagem à esquerda do volume de controle tridimensional (3D). Imagem à esquerda do volume de controle 3D usado para calibração de transformação linear direta. Clique aqui para baixar este arquivo.

Figura Suplementar S3: Imagem à direita do volume de controle tridimensional (3D). Imagem à direita do volume de controle 3D usado para calibração de transformação linear direta. Clique aqui para baixar este arquivo.

Figura suplementar S4: Gráficos de saída de tempo de duração. (A-F) Gráficos de saída de tempo de cada segmento em cada período de tempo. Clique aqui para baixar este arquivo.

Figura S5 suplementar: Mudança nos gráficos de saída de tempo de duração. (A-F) Mudança nos gráficos de saída de tempo de cada segmento em cada período de tempo. Clique aqui para baixar este arquivo.

Figura suplementar S6: Gráficos de saída em tempo de deformação. (A-F) Gráficos de saída de tempo de cada segmento em cada período de tempo. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 1: Código MATLAB personalizado crop_left_right_stereoimage.m. Código MATLAB personalizado usado para separar a imagem de saída em duas imagens, imagens esquerda e direita, respectivamente. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo suplementar 2: DLTcal5.m22. Código MATLAB de código aberto usado para obter os coeficientes de transformação linear direta do sistema de câmera de imagem estéreo paralela. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 3: Pontos digitalizados de volume de controle tridimensional (3D). Arquivo de planilha (Volume_Digitized Pts.csv de controle 3D) contendo os pontos digitalizados (x, y, z) em milímetros dos pontos no volume de controle 3D. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 4: Arquivo de planilha de saída DLTcal5.m contendo as coordenadas de pixel (x, y) dos pontos de volume de controle tridimensionais (3D). Arquivo de planilha de saída (cal01_JOVE_test_xypts.csv) contendo as coordenadas de pixel (x, y) dos pontos de volume de controle 3D usando DLTcal5.m22. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 5: Arquivo de planilha de saída DLTcal5.m contendo os 11 coeficientes de transformação linear direta (DLT). Ficheiro de folha de cálculo de saída (cal01_JOVE_test_DLTcoefs.csv) contendo os 11 coeficientes DLT para as vistas da câmara esquerda e direita do sistema de câmara de imagem estéreo utilizando DLTcal5.m22. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 6: Código MATLAB personalizado crop_left_right_stereovideo.m. Código MATLAB personalizado usado para separar o arquivo de vídeo de saída em dois arquivos de vídeo, arquivos de vídeo da câmera esquerda e direita. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 7: Arquivo de vídeo de saída de um nervo periférico esticado. Arquivo de vídeo de saída (nerve3_105-Nov-2021video.avi) de um nervo periférico esticado contendo os arquivos de vídeo combinados das visualizações da câmera esquerda e direita. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 8: Arquivo de vídeo de visualização da câmera esquerda (ou seja, Vídeo 1) de um nervo periférico esticado. Câmera esquerda view arquivo de vídeo (nerve3_105-Nov-2021video_left.avi) de um nervo periférico esticado usado para rastrear trajetórias de pontos de marcação usando DLTdv7.m22. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 9: Câmera direita view arquivo de vídeo (ou seja, Vídeo 2) de um nervo periférico esticado. Câmera direita view arquivo de vídeo (nerve3_105-Nov-2021video_right.avi) de um nervo periférico esticado usado para rastrear trajetórias de pontos de criação usando DLTdv.7.m22. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo suplementar 10: DLTdv7.m22. Código MATLAB de código aberto usado para rastrear trajetórias de pontos de marcação de arquivos de vídeo obtidos de um sistema de câmera de imagem estéreo calibrado usando transformação linear direta. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo suplementar 11: Arquivo de saída DLTdv7.m *_xypts.csv. O primeiro arquivo de saída DLTdv7.m é *_xypts.csv (nerve3_105-Nov-2021videoanalyzed_cal09.30_trial1_xypts.csv) contém as coordenadas de pixel (x1, y1), (x2, y2), etc... para cada ponto rastreado em cada período de tempo. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 12: Arquivo de saída DLTdv7.m *_xyzpts.csv. O segundo arquivo de saída DLTdv7.m é *_xyzpts.csv (nerve3_105-Nov-2021videoanalyzed_cal09.30_trial1_xyzpts.csv) contém as coordenadas do mundo real em milímetros (x1, y1, z1), (x2, y2, z2), etc... para cada ponto rastreado em cada período de tempo. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 13: Arquivo de saída DLTdv7.m *_xyzres.csv. O terceiro arquivo de saída DLTdv7.m é *_xyzres.csv (nerve3_105-Nov-2021videoanalyzed_cal09.30_trial1_xyzres.csv) contém o resíduo DLT para cada ponto rastreado em cada período de tempo. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 14: Arquivo de saída DLTdv7.m *_offset.csv. O primeiro arquivo de saída DLTdv7.m é *_offset.csv (nerve3_105-Nov-2021videoanalyzed_cal09.30_trial1_offsets.csv) contém deslocamento de vídeo 1 e vídeo 2 para cada ponto rastreado em cada período de tempo. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo suplementar 15: Arquivo de saída do projeto DLTdv7.m *_dvProject.mat. O arquivo de saída do projeto DLTdv7.m (nerve3_105-Nov-2021videoanalyzed_cal09.30_trial1_dvProject.mat) contém os caminhos dos arquivos de vídeo, todas as configurações da interface, todas as trajetórias do ponto de marcador clicado e informações de calibração, permitindo o fácil recarregamento do projeto para fazer alterações, se necessário. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 16: Código MATLAB personalizado PercentStrain_3D.m. Código MATLAB personalizado usado para calcular o comprimento, a mudança no comprimento e a porcentagem de tensão de um nervo esticado entre marcadores adjacentes em cada ponto de tempo. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo de suplemento 17: arquivo de saída PrecentStrain_3D.m *_3Dstrain.xls. Arquivo de saída *_3Dstrain.xls (nerve3_105-Nov-2021_3Dstrain.xls) que contém tempo, comprimento, alteração no comprimento e deformação de cada ponto rastreado em cada período de tempo. Clique aqui para baixar este arquivo.

Discussão

Estudos que relatam propriedades biomecânicas de nervos periféricos (NPs) devido à lesão por estiramento variam, e essa variação pode ser atribuída a metodologias de teste, como equipamento de teste e análise de alongamento 5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,16,24 . Este protocolo oferece uma descrição detalhada para capturar deslocamentos tridimensionais (3D) de tecido de NPs durante o alongamento usando um sistema de câmera de imagem estéreo calibrado por transformação linear direta (DLT). As etapas críticas a seguir devem ser seguidas para uma metodologia robusta de análise de deformação. Primeiro, o volume de controle 3D deve ter um mínimo de 30 pontos. Em segundo lugar, os pontos de volume de controle 3D devem ser digitalizados na mesma direção usando o digitalizador com o pedal e o programa DLTcal5.m22. Em terceiro lugar, ao tirar uma imagem do volume de controle 3D, o sistema de câmera de imagem estéreo deve ser colocado na altura máxima do objeto de interesse que está sendo gravado (ou seja, 6 cm para o estudo atual). Quarto, os usuários devem saber quais são as visualizações da câmera esquerda e direita. Finalmente, o rastreamento da trajetória do marcador deve ser concluído no Vídeo 1 (ou seja, visão da câmera esquerda) e depois no Vídeo 2 (ou seja, visão da câmera direita).

O MATLAB 2019A ou uma versão mais recente deve ser baixado e os complementos Image Acquisition Toolbox, Computer Vision Toolbox, Image Processing Toolbox, Curve Fitting Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox e Financial Analysis Toolbox também devem ser instalados.

O DLT é um método versátil que pode ser aplicado para calibração de câmeras, reconstrução 3D, rastreamento de objetos e análise de movimento 20,22,23,25,26. Além disso, o DLT fornece uma metodologia robusta e precisa para calibração de câmeras, pois permite uma estimativa precisa dos parâmetros da câmera, incluindo parâmetros intrínsecos (ou seja, distância focal) e parâmetros extrínsecos (ou seja, rotação, translação)20,22. Estudos anteriores usaram sistemas de câmeras de imagem estéreo calibrados por DLT para estudar a locomoção e a análise da marcha de humanos23 ou modelos animais22. A metodologia apresentada pode ser facilmente implementada em qualquer estudo que investigue as respostas biomecânicas dos NPs à lesão por estiramento. Este protocolo fornece códigos MATLAB de código aberto e personalizados usados e criados, respectivamente, para calibrar um sistema de câmera de imagem estéreo e rastrear deslocamentos de tecido 3D de NPs durante o alongamento.

Em resumo, um sistema de câmera de imagem estéreo calibrado por DLT pode fornecer uma metodologia mais abrangente para determinar a tensão dos NPs em resposta ao alongamento. O presente estudo tem como objetivo desenvolver uma metodologia utilizando uma câmera de imagem estéreo e DLT para medir a deformação in-situ em NPs alongados. O desenvolvimento de tal método ajudará na quantificação da deformação 3D em NPs durante o alongamento. Estudos que investigaram a falha de NPs alongados mostraram que ela resulta em deformação máxima, deformação persistente, variação regional de deformação e localização da falha, destacando a importância de entender a resposta biomecânica dos NPs ao alongamento 9,27,28. Além disso, estudos demonstraram que os NPs sofrem alterações estruturais quando submetidos a lesões por estiramento28,29. Compreender os limiares dos NPs que suportam essas mudanças é essencial, pois pode fornecer informações sobre a resiliência e integridade dos NPs esticados28,29. Portanto, quantificar de forma abrangente a extensão da lesão por estiramento em NPs pode ajudar estudos futuros a correlacionar mudanças estruturais e déficits funcionais, fornecendo uma compreensão mais profunda do mecanismo de lesão associado ao alongamento de NP. Portanto, este estudo atual é um primeiro passo crítico para melhorar a compreensão da biomecânica da lesão de NPs para ajudar a facilitar os médicos a otimizar o tratamento e a reabilitação para melhorar a qualidade de vida dos pacientes e aliviar o sofrimento de lesões de NP. Além disso, o protocolo detalhado e os arquivos suplementares fornecidos no estudo podem ser incorporados aos módulos de ensino de biomecânica existentes e aprimorar o aprendizado do aluno sobre a técnica DLT30.

Divulgações

Os autores não têm conflitos de interesse a divulgar.

Agradecimentos

Esta pesquisa foi apoiada por financiamento do Instituto Nacional de Saúde Infantil e Desenvolvimento Humano Eunice Kennedy Shriver dos Institutos Nacionais de Saúde sob o Prêmio Número R15HD093024 e R01HD104910A e Prêmio NSF CAREER Número 1752513.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
Folha quadrada de acrílico transparenteW W Grainger IncBULKPSACR9Construir volume de controle tridimensional
Sistema de câmera de imagem estéreo - ZED Mini Câmera EstéreoStereoLabs Inc.Software de imagem N/AN/A
- ZED SDKStereoLabs Inc.N/AN/A
Software de Manutenção - CUDA 12StereoLabs Inc.N/ADownload para executar o ZED SDK 
Suporte para câmera - Suporte Triangular de Ferro Fundido com HasteTelrose VWR Choice76293-346N/A
MicroSribe G2 Digitizer com Pedal de ImersãoSUMMIT Technology GroupN/AN/A
Software de Programação - MATLAB MathworksN/Aversão 2019A ou mais recente
DLTcal5.mHedrick labN/AOpen Source
DLTdv7.mHedrick labN/AOpen Source

Referências

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