Количественное картирование деформации аневризмы брюшной аорты

Трехмерная визуализация деформации используется для оценки деформации мягких тканей с течением времени и понимания заболевания. Механическое поведение мягких тканей, таких как кожа, кровеносные сосуды, сухожилия и другие органы, сильно зависит от их внеклеточного состава, который может измениться из-за старения и болезней. В сложных биологических тканях важно охарактеризовать эти изменения, которые могут существенно повлиять на механические и функциональные свойства органа.

Количественное картирование деформации использует данные объемного изображения и метод прямой оценки деформации для расчета пространственно изменяющихся трехмерных полей деформации. В этом видео будут проиллюстрированы принципы картирования деформаций, продемонстрировано, как количественное картирование деформаций используется для оценки полей деформаций в сложных биологических тканях, а также обсуждены другие приложения.

Биологические ткани находятся под сильным влиянием состава и ориентации эластина и коллагена. Белок эластин является высокоэластичным компонентом тканей, которые постоянно растягиваются и сокращаются, таких как кровеносные сосуды и легкие. Коллаген является самым распространенным белком в организме и собирается из отдельных тройных спиральных полимеров, которые объединены в более крупные волокна, обеспечивающие структурную целостность тканей, начиная от кожи и заканчивая костями.

Ориентация этих белков колеблется от выровненных волокон до волокнистых сетчатых сеток, что влияет на механические свойства ткани. Деформация является мерой относительной деформации мягких тканей с течением времени и может быть использована для визуализации травм и заболеваний. Он описан и нанесен на карту с помощью математических оценок.

Для картирования напряжения в сложных органах, таких как сердце, можно использовать четырехмерные ультразвуковые данные, которые предоставляют пространственную и временную информацию с высоким разрешением. Затем к данным применяется метод прямой оценки деформации, или DDE. Для оценки 3D-деформации и соответствующих деформаций Грина-Лагранжа используется код с помощью следующего уравнения.

Тензор деформации Грина-Лагранжа зависит от тензора градиента деформации и тензора идентичности второго порядка. Тензоры градиента деформации традиционно оцениваются по полям смещения. В методе DDE функция депланации оптимизируется таким образом, чтобы она была прямо аналогична тензору деформации. Функция депланации зависит как от пространственного положения, так и от параметра деэкранизации. Расчет деформации непосредственно включается в функцию депланации. Первые девять элементов представляют собой тензор градиента деформации.

Этот метод используется для оценки как больших, так и локализованных деформаций в мягких тканях. Теперь, когда мы понимаем принципы картирования деформации, давайте посмотрим, как выполняется картирование деформации для обнаружения аневризм аорты у мышей.

Чтобы начать настройку, откройте программное обеспечение Vivo 2100 и подключите ноутбук к ультразвуковой системе. Убедитесь, что установлен блок физиологического мониторинга для измерения частоты сердечных сокращений и температуры. Затем инициализируем 3D-ступень двигателя.

Установите ультразвуковой датчик и убедитесь, что все соединения выполнены правильно. Затем обезболите животное, которое будет визуализировано, с использованием 3% изофлурана в нокдаун-камере. После того, как мышь будет обезболиваена, переместите ее в нагревательную среду и закрепите носовой конус, чтобы доставить 1-2% изофлуран. Нанесите офтальмологическую мазь на глаза и закрепите лапы на сценических электродах, чтобы следить за дыханием животного и частотой сердечных сокращений. Затем введите ректальный температурный зонд. Нанесите крем для депиляции, чтобы удалить волосы из интересующей зоны, а затем нанесите щедрое количество теплого геля для ультразвука на депилируемую зону.

Чтобы начать получение изображения, сначала откройте окно изображения и выберите режим B. Затем опустите датчик на животное и используйте ручки осей X и Y на сцене, чтобы определить интересующую область. Следите за частотой дыхания, чтобы убедиться, что она существенно не снижается. Расположите преобразователь в центре интересующей области. Затем приблизительно определите расстояние, необходимое для охвата всей интересующей области.

Введите эти размеры в код MATLAB и выберите размер шага 0,08 миллиметра. Убедитесь, что частота сердечных сокращений и дыхания животного стабильна, затем выполните код MATLAB.

После получения изображения экспортируйте данные в необработанные XML-файлы и преобразуйте их в файлы MAT. Убедитесь, что вы ввели количество кадров, размер шага и разрешение вывода. Затем повторите дискретизацию матрицы в сквозной плоскости.

Импортируйте новый файл MAT в код 3D-анализа деформаций. Возможно, потребуется изменить масштаб файла, чтобы сократить время вычислений. Затем введите область для анализа. Приблизительно определите количество пикселей в двумерном срезе отслеживаемого объекта и выберите шаблон сетки в виде простого прямоугольника или вручную выбранных полигонов. Выберите оптимальное количество пикселей для размера сетки. Вычислите якобианцы и градиенты. Повторите для каждого региона. Затем примените функцию деформации.

Затем, используя декартовы деформации, вычисленные из DDE, определите собственные значения и собственные векторы деформации. Затем выберите срезы, для которых требуется построить график значений деформации, прокрутив виды длинной оси, оси сортировки и корональной оси.

Нажмите кнопку Select Manifold (Выбрать коллектор) для анализа. Затем с помощью курсора разместите маркеры вдоль стенки аорты, включая тромб, аневризму и здоровые части аорты. Повторите для всех видов. Наконец, используйте цветовое сопоставление для построения графика результатов работы поля деформации в интересующей области.

Рассмотрим подробнее пример индуцированной ангиотензином II надпочечниковой расслаивающей аневризмы брюшной аорты, полученной от мыши. Во-первых, несколько петлей визуализации ЭКГ с короткой осью при заданном размере шага вдоль аорты получают и объединяют для создания 4D-данных.

После выполнения 3D расчета деформации с использованием оптимизированной функции депланации получается 3D график визуализации среза инфраренальной аорты. Цветовая карта основной зеленой деформации накладывается на выделенные области неоднородной деформации стенки аорты. Кроме того, виды с длинной и короткой осями выявляют неоднородные пространственные изменения деформации, особенно при наличии тромба.

Соответствующие графики деформации показывают более высокие значения деформации в здоровых областях аорты по длинной оси, в то время как аневризматическая область показывает меньшую деформацию по короткой оси.

Точная количественная визуализация деформации с использованием прямой оценки деформации является полезным инструментом, используемым в различных биомедицинских приложениях.

Например, можно количественно оценить сердечную нагрузку. Во время сердечного цикла миокард подвергается 3D-деформации. Количественная оценка деформации в трех измерениях является неотъемлемой частью надежной характеристики динамики этой ткани с течением времени. Это полезно для отслеживания прогрессирования заболевания на животных моделях.

Еще одно применение заключается в характеристике кишечной ткани. Визуализация кишечника in vivo затруднена из-за воздействия окружающих структур. Тем не менее, расчет деформации по изображениям кишечного фиброза может быть особенно полезен для раннего выявления проблемных областей, требующих хирургического вмешательства.

В гораздо меньшем масштабе этот метод DDE также применяется на клеточном уровне с использованием методов визуализации с более высоким разрешением, таких как конфокальная микроскопия. Он служит, например, для характеристики внеклеточного матрикса, чтобы понять, как клетки взаимодействуют при механических изменениях.

Вы только что посмотрели введение JoVE в количественную визуализацию деформаций. Теперь вы должны понять, как измерить трехмерную деформацию в биологических тканях и как она используется для раннего выявления заболеваний. Спасибо за просмотр!