Image Echo частиц велосиметрии (EPIV) система, способная приобретения двумерного поля скорости в оптически непрозрачных жидкостей или через оптически непрозрачных геометрии описаны и проверки измерений в трубе не сообщается.

Цель данного эксперимента — получение мгновенных двумерных полей скорости в потоке Хагена-Пуазейля, также известном как ламинарный поток в трубе. С помощью метода эхо-particle image velocimetry (E-PIV) продемонстрированы измерения в рециркуляционном потоке в трубе, содержащей смесь воды и глицерина в соотношении 50:50. В используемой системе трубного потока для создания потока применяется постоянный напор, поддерживаемый аквариумным насосом.

Фазированный ультразвуковой датчик закрепляется на стенке трубы системы потока, после чего осуществляется потоковая передача ультразвуковых изображений в B-режиме. Жидкость насыщается полыми стеклянными сферами или трассирующими частицами, которые точно повторяют движения потока. Затем ультразвуковые изображения регистрируются, передаются на ПК и конвертируются в формат изображений, совместимый с коммерческим программным обеспечением для PIV-велосиметрии.

Алгоритмы кросс-корреляции применяются к последовательным изображениям ультразвукового B-режима для вычисления двумерных полей скорости. В конечном итоге векторные поля анализируются для расчета интересующих показателей потока, таких как среднегрупповое касательное напряжение и завихренность. Хотя этот метод позволяет получить представление об основах гидродинамики, он может использоваться и часто применяется в практических системах потоков, включая биомедицинские приложения, например, при изучении артериальных или межжелудочковых потоков.

Нас заинтересовала данная методика в связи с проводимыми нами экспериментами с использованием сжиженной биомассы и жидкостей. Для настройки системы EP IV сначала включите насосы. Это запустит рециркуляцию потока в трубках с постоянной скоростью.

Затем нанесите на ультразвуковой датчик топический гель на водной основе. Гель минимизирует потери при передаче ультразвукового луча между поверхностью датчика и трубой. После этого, используя специально сконструированный держатель датчика со сквозными трубными фитингами, закрепите ультразвуковой датчик на внешней стенке трубы и включите ультразвуковой аппарат.

После загрузки всех систем на экране ультразвукового сканера появится видеопоток изображений. Для проведения измерений EPIV с помощью линейного датчика по умолчанию используется 2D-режим. Сначала отвесьте соответствующий сухой вес полых стеклянных сфер номинальным диаметром 10 мкм, чтобы их конечная концентрация при добавлении в систему потока составила около 17 частей на миллион по весу.

Затем отберите определенный объем жидкости из резервуара и добавьте в нее частицы для приготовления концентрированного раствора частиц. При введении в систему потока эти частицы будут служить ультразвуковыми контрастными веществами или трассерными частицами. Добавьте концентрированный раствор частиц в систему рециркуляционного трубного потока, перемешав его в резервуарах с водой.

Затем стеклянные сферы можно наблюдать на мониторе ультразвукового аппарата. Через несколько минут стеклянные сферы равномерно распределятся по всей системе. Одной из наиболее сложных частей данной процедуры является получение четких ультразвуковых изображений с высоким разрешением. Чтобы максимально повысить качество этих изображений, мы настраиваем усиление, фокальные точки и динамический диапазон, основываясь на априорных оценках скорости потока.

Далее мы оптимизируем эти параметры в режиме реального времени, анализируя ультразвуковые изображения. Используйте ручку регулировки глубины на панели управления ультразвукового аппарата, чтобы установить глубину изображения на уровне трех сантиметров. Затем с помощью ручки усиления 2D отрегулируйте общее усиление изображения, чтобы увеличить его яркость так, чтобы частицы-затравки были четко видны на панели прибора.

Отрегулируйте ползунки временной компенсации усиления, чтобы ослабить рассеяние от стенок трубки и компенсировать затухание ультразвукового сигнала, связанное с глубиной. Это позволит устранить избыточные помехи в верхней и нижней частях стенок трубки в 2D-режиме. Ручки управления в верхней части панели управления (слева направо) отвечают за ширину, частоту фокусировки и частоту кадров.

Используйте эти регуляторы для дальнейшей настройки изображения, чтобы достичь максимально возможного физического разрешения, частоты и частоты кадров для проведения анализа. Затем установите рабочую частоту датчика на 10 мегагерц и частоту кадров на 49,5 кадра в секунду. Обратите внимание, что эти четыре параметра взаимозависимы.

Следовательно, при сканировании ультразвуковым изображением существует компромисс между пространственным и временным разрешением. Из-за ограниченного латерального разрешения стеклянные сферы будут размыты в латеральном направлении и будут выглядеть на изображении как эллипсоиды. После оптимизации параметров наступает время сбора данных на панели управления ультразвуковым прибором.

Нажмите кнопку «Новое исследование», чтобы начать новый эксперимент. В поле «Пациент» введите pipe flow в качестве фамилии и дату в качестве имени.

Введите номер теста в поле идентификатора пациента (patient ID). Ультразвуковое сканирование начнется автоматически после достижения предустановленного максимума от 1000 до 1 500 изображений. По мере продолжения сканирования начинается новый цикл сканирования.

Отрегулируйте параметры визуализации до тех пор, пока частица-трассер не окажется в четком фокусе, при этом в каждой области исследования должно находиться около 10 частиц. Чтобы перезапустить цикл записи сканирования, нажмите кнопку freeze на панели управления ультразвуковым сканером. После получения достаточного количества подходящих изображений нажмите кнопку freeze.

Затем нажмите кнопку C-петли на панели управления ультразвуковым аппаратом. Выберите все изображения, чтобы включить все ультразвуковые снимки в набор для анализа. После выбора необходимых изображений нажмите кнопку сохранения изображений, чтобы сохранить выбранный набор ультразвуковых снимков.

После сохранения изображений нажмите кнопку архивации на панели управления ультразвуковым сканером. Когда появится запрос, в маленьком окне выберите интересующий вас syn-цикл для сохранения на локальный жесткий диск. Затем с помощью курсора мыши выберите команду «завершить исследование».

Нажмите кнопку архивации и с помощью курсора мыши сначала выберите пункт «more», а затем «disc management». Это перенесет сохраненный цикл или циклы cyl на ПК с установленным программным обеспечением для измерения скорости частиц по изображениям (particle image velocity symmetry или PIV). После захвата и сохранения изображений ультразвуковой снимок необходимо преобразовать из файла стандарта DICOM (digital imaging communications in medicine) в файл изображения формата JPEG (joint photographic experts group) для последующего анализа.

Используйте скрипт MATLAB, запускающий файл DICOM to jpeg.m, для конвертации файлов DICOM в формат JPEG. Данный скрипт был разработан внутри организации; его можно получить в образовательных целях по указанному здесь веб-адресу. После конвертации файла откройте программное обеспечение Davi от Law Vision.

Дважды щелкните по иконке davi, выберите «new project» (новый проект), затем выберите PIV. На панели инструментов выберите «import images» (импорт изображений) и вариант «import via numbered files» (импорт через нумерованные файлы). Затем в выпадающем меню найдите папку, в которой хранятся ультразвуковые изображения в формате JPEG, и дважды щелкните по первому изображению из набора.

Это позволит импортировать все ультразвуковые изображения из данного пронумерованного набора для определения области интереса (ROI) для анализа, включающей только жидкость. Чтобы создать маску, примените инструмент маскирования, введя координаты прямоугольной области с помощью двух точек координат x и y на основе информации из DICOM-файла и данных о размере пикселей. Затем на главной панели управления в dvu перейдите на вкладку под текущим проектом, содержащую импортированные изображения.

Выберите таблицу с надписью batch processing. Это откроет окно обработки векторов в программе Davi для пакетной обработки из списка операций; используя дерево PIV plus PIV time series, выберите расчет параметров векторов и установите режим multipass с уменьшением размера области допроса с 64 pixels by 64 pixels до 12 pixels by 12 pixels с перекрытием 50%. Установите ограничение относительного диапазона векторов (relative vector range restriction) на all, а ограничение абсолютного диапазона векторов (absolute vector range restriction) — на пять pixels. Затем примените медианный фильтр для подавления шума и сглаживания векторных полей.

Затем для обработки векторов в меню параметров расчета векторов установите флажок, указывающий, что диапазон данных соответствует маскированной области (data range equals use masked area). Обратите внимание, что оптимальный подбор параметров расчета векторов зависит от геометрии потока, свойств потока, разрешения изображения, плотности частиц-трассеров и требуемого количественного анализа потока. После установки всех необходимых параметров в левой части экрана пакетной обработки выберите общее количество изображений для обработки.

Нажмите «начать обработку» (start processing). Это позволит вычислить поле смещения между последовательными ультразвуковыми изображениями с помощью алгоритмов кросс-корреляции. Для анализа обработанных данных экспортируйте векторные поля UCV из DAVO в виде txt-файлов.

Для этого на экране проекта в ветке JPEG-изображений выберите ветку векторного смещения. На панели инструментов перейдите на вкладку экспорта. Выберите тип файла.

Запросите текстовый файл. Выберите создание папки для экспорта и нажмите «экспорт». Затем откройте файл в MATLAB, запустив соответствующий скрипт MATLAB.

Экспортированные векторные поля именуются B-X-X-X-X-X.txt, где X представляет собой число, увеличивающееся от 1 до 99 999. Каждый файл содержит четыре столбца данных, которые можно просмотреть с помощью текстового редактора: один — координата X вектора на изображении, два — координата Y вектора на изображении, три — X-компонента смещения (потоковое смещение) и четыре — Y-компонента смещения, описывающая смещение по нормали к стенке. Для вычисления векторного поля скоростей U как функции от X и Y, где X и Y соответствуют пространственным координатам на ультразвуковом изображении, сначала преобразуют поле смещений D от X и Y, измеренное в пикселях, в поле смещений, измеренное в метрах, используя параметр масштабирования изображения M, указанный в единицах m/pixel.

Затем поле смещения делится на скорректированный с учетом развертки временной интервал между изображениями delta T, где delta T равен величине, обратной частоте кадров (указанной в кадрах в секунду), плюс поле смещения, деленное на время, за которое ультразвуковое изображение проходит всю ширину кадра. Таким образом, U от X и Y равно M умножить на D от X и Y, деленное на delta T. В формате DICOM изначально хранится структура файла, содержащая информацию, необходимую для вычисления параметра масштабирования изображения M и скорректированного с учетом развертки временного интервала Delta T. В настоящем исследовании M составляет 77 microns per pixel, FPS равен 49.5, а B равен 25, 047 pixels per second.

Наконец, вычислите усредненные по ансамблю векторные поля скорости, а также нормальные профили средней скорости и любые другие интересующие характеристики потока. Чтобы продемонстрировать эффективность EPIV и оценить неопределенность измерений, были получены двумерные мгновенные поля скорости ламинарного потока в трубе, как описано в данном видео; на этом мгновенном векторном графике векторы скорости показаны для каждой четвертой колонки, а фоновая цветовая контурная карта соответствует модулю скорости. Двумерное пространственное положение вектора скорости обозначено как D/D и X/D, где D — радиальное положение, измеренное от верхней стенки.

D — диаметр трубы, а X — положение по направлению потока, измеренное от входа в трубу. Видимая параболическая форма векторов скорости вдоль столбцов указывает на то, что измерения соответствуют ожидаемому профилю скорости для трубного потока. График усредненных по ансамблю векторов, рассчитанный путем усреднения 1000 мгновенных векторных графиков, представляет собой изображение среднего поля скоростей.

Это также позволит нивелировать случайные шумовые погрешности в мгновенных векторных полях. Векторы скорости направлены преимущественно вдоль потока. Максимальные значения скорости наблюдаются на осевой линии трубы.

Скорости снижались до нуля у стенок трубы, и поток был примерно симметричным; здесь представлен средний профиль продольной скорости вдоль радиуса трубы, полученный путем усреднения ансамблевого векторного графика по строкам в горизонтальном направлении. Также показан ожидаемый средний профиль скорости для ламинарного потока в трубе с учетом экспериментальных условий.

Согласованность между измерениями EPIV и ожидаемым профилем Хиггина-Позо наилучшая вблизи осевой линии трубы и наихудшая — у стенок трубы. Значительные расхождения у стенки, вероятно, обусловлены сильным отражением и преломлением ультразвуковых волн на изогнутой поверхности стенки трубы, что создает высокую интенсивность изображения в этих областях; высокая интенсивность у стенки маскирует интенсивность частиц, что приводит к ошибке измерения. Благодаря разработке этого метода исследователи, изучающие гидродинамику в технических или биологических потоковых системах, теперь могут получать пространственно-временные вариации поля скоростей в оптически непрозрачных жидкостях или через оптически непрозрачные геометрии.

После просмотра этого видео вы должны получить четкое представление о принципах работы EPIV, его ограничениях, а также о том, как собрать и эксплуатировать систему EPIV с использованием коммерческого аппарата ультразвукового исследования.

Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео

Войти

Обзор

В данной статье описывается система эхо-Particle Image Velocimetry (EPIV), предназначенная для регистрации двумерных полей скоростей в оптически непрозрачных жидкостях. Представлены результаты валидационных измерений в ламинарном потоке в трубе, демонстрирующие возможности данной системы.

Основные компоненты исследования

Область науки

Гидродинамика
Ультразвуковая визуализация
Метод цифровой трассерометрии (PIV)

Теоретическая часть

Системы EPIV используются для измерения скорости жидкости в сложных условиях.
Ламинарный поток в трубе является распространенным сценарием для валидации методов измерения параметров жидкости.
Трассирующие частицы необходимы для точного отслеживания скорости в гидродинамике.
Ультразвуковая визуализация обеспечивает неинвазивный метод визуализации динамики потока.

Цель исследования

Разработать систему EPIV для использования в оптически непрозрачных жидкостях.
Подтвердить эффективность работы системы в контролируемых условиях трубного потока.
Продемонстрировать эффективность использования ультразвука для измерения скорости жидкости.

Используемые методы

Использование ультразвукового датчика с фазированной решеткой, установленного на стенке трубы.
Потоковая передача ультразвуковых изображений в B-режиме для анализа.
Использование полых стеклянных сфер в качестве трассирующих частиц в жидкости.
Преобразование ультразвуковых изображений в формат, совместимый с программным обеспечением для цифровой трассерной визуализации потоков (PIV).

Основные результаты

Успешное получение двумерных полей скоростей при ламинарном течении.
Валидация системы EPIV с помощью экспериментальных измерений.
Демонстрация способности системы работать в условиях оптической непрозрачности.
Эффективное отслеживание динамики потока с использованием трассирующих частиц и ультразвуковой визуализации.

Выводы

Система EPIV является ценным инструментом для изучения гидродинамики в сложных условиях.
Ультразвуковая визуализация расширяет возможности измерения скорости потока в непрозрачных жидкостях.
В будущем область применения метода может быть расширена на различные сферы, требующие анализа скорости жидкости.

Часто задаваемые вопросы

Что такое эхо-метод цифровой трассерной визуализации потоков (echo particle image velocimetry)?

Эхо-Particle Image Velocimetry (EPIV) — это метод, используемый для измерения полей скоростей жидкости с помощью ультразвуковой визуализации и трассирующих частиц.

Как работает система EPIV?

Система EPIV регистрирует ультразвуковые изображения трассирующих частиц в жидкости, которые затем анализируются для определения полей скоростей.

Где применяется эта технология?

EPIV может применяться в различных областях, включая биомедицинские исследования, инженерное дело и экологический мониторинг, где критически важную роль играет гидрогазодинамика.

Какие типы жидкостей можно исследовать с помощью EPIV?

EPIV особенно полезен для изучения оптически непрозрачных жидкостей, таких как смеси воды и глицерина.

Каковы преимущества использования ультразвука при измерении потока жидкости?

Ультразвук обеспечивает неинвазивный метод визуализации динамики потока, позволяя проводить анализ в режиме реального времени без нарушения структуры жидкости.

Значимость для промышленности

Эхо-Particle Image Velocimetry (EPIV) позволяет проводить неинвазивные измерения полей скоростей жидкости с высоким разрешением в оптически непрозрачных системах, что способствует механистическому пониманию явлений переноса в сложных биологических и инженерных потоках. Эта возможность помогает снизить риски, связанные с допущениями в гидродинамике на ранних этапах валидации мишеней и разработки доклинических моделей, предоставляя количественные пространственно-разрешенные данные о переносе массы, импульса и энергии. Поля скоростей, полученные методом EPIV, повышают прогностическую достоверность в доклинических системах с ограниченным прямым оптическим доступом, таких как вязкие биоматериалы или фантомы, имитирующие ткани.

Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках

Ранние этапы поиска и валидация мишени

Научная ценность: позволяет исследовать механизмы транспорта, опосредованные жидкостью, в системах доставки лекарств, что способствует проверке гипотез о влиянии свойств рецептуры на дисперсию частиц и биодоступность.
Практическая ценность: обеспечивает получение воспроизводимых количественных данных о поле скоростей для функциональной валидации флюидных компонентов в доклинических устройствах или каркасах из биоматериалов.

Скрининг и разработка анализа

Научная ценность: Позволяет создавать стандартизированные двумерные карты скоростей, которые служат функциональными показателями для оценки поведения жидкости в сложных матрицах, что обеспечивает готовность анализа для работы с дисперсными или вязкими составами.
Практическая ценность: Обеспечивает высокоточное масштабируемое получение изображений динамики трассирующих частиц в контролируемых условиях потока, что повышает воспроизводимость результатов в ходе скрининговых кампаний.

Трансляционные и доклинические исследования

Научная ценность: Обеспечивает переход от этапа открытия к доклинической валидации путем количественной оценки индуцированного потоком сдвига и завихренности в биомиметических системах, что позволяет принимать обоснованные с учетом рисков решения относительно эффективности и биосовместимости устройств.
Практическая ценность: Обеспечивает преемственность между лабораторным определением характеристик жидкости и доклиническими испытаниями с помощью стандартизированной велоциметрии на основе ультразвука, совместимой с непрозрачными биологическими симуляторами.

Интеграция конвейера и рабочего процесса

EPIV интегрируется в рабочий процесс поиска новых препаратов в качестве инструмента для оценки гидродинамики на основе выдвинутых гипотез и располагается между этапами раннего скрининга формуляций и доклинической функциональной валидации, особенно в тех случаях, когда оптическая непрозрачность ограничивает возможности традиционных методов визуализации.

Биология открытий: способствует снижению рисков при изучении механизмов за счет визуализации и количественной оценки транспорта жидкости в системах, где потоки с частицами влияют на взаимодействие с мишенью или кинетику высвобождения лекарственного средства.
Скрининг: предоставляет готовые для анализа поля смещения и скорости, полученные методом кросс-корреляции с количественной оценкой неопределенности, что позволяет проводить сравнение различных итераций рецептур или устройств.
Аналитика: обеспечивает получение масштабируемых, скорректированных с учетом увеличения полей скорости (u(x,y)) на основе данных о смещении, что позволяет рассчитывать производные величины, такие как напряжение сдвига и завихренность, для сравнительного анализа.
Трансляционные исследования: связывают поведение жидкости in vitro с доклинической значимостью путем измерения профилей потока в симуляторах, репрезентативных с геометрической и реологической точек зрения, поддерживая преемственность при оценке устройств или биоматериалов.
Корпоративное повторное использование: устанавливает многократно используемый, платформенно-зависимый метод характеристики гидродинамики для множества проектов, используя инфраструктуру коммерческого ультразвукового оборудования и программного обеспечения PIV.

Операционное и корпоративное воздействие

Научная ценность: Повышает достоверность прогнозирования биологических взаимодействий, опосредованных жидкостью, за счет снижения неопределенности при оценке поля скоростей в непрозрачных средах.
Операционная ценность: Повышает уровень стандартизации и воспроизводимости благодаря синхронизированному сбору изображений, кросс-корреляционному анализу и временному масштабированию с поправкой на смещение.
Стратегическая ценность: Оптимизирует процесс принятия решений о целесообразности продолжения разработки в программах, зависящих от характеристик жидкости, путем предоставления объективных количественных показателей эффективности потока.
Влияние на портфель: Обеспечивает приоритизацию составов или устройств с учетом рисков на основе эмпирически подтвержденного гидродинамического поведения в реалистичных симуляторах.

Особенности реализации

Требуются экспертные знания принципов ультразвуковой визуализации, метода PIV (Particle Image Velocimetry) и гидродинамики для оптимизации усиления, фокусировки, частоты кадров и концентрации частиц.
Необходим доступ к ультразвуковому датчику с фазированной решеткой, медицинской ультразвуковой системе и программному обеспечению PIV для ПК, способному обрабатывать последовательности изображений в B-режиме.
Требуется межкомандная стандартизация параметров визуализации (например, частоты кадров, увеличения, размера окна интеррогации) для обеспечения сопоставимости полей скоростей в различных исследованиях.
Требуется учет особенностей адаптации к различным свойствам трассирующих частиц, вязкости жидкости и геометрии потока для сохранения точности воспроизведения изображений и достоверности измерений.
Существуют практические ограничения, включая снижение латерального разрешения, вызывающее размытие частиц, и артефакты отражения ультразвука на изогнутых границах, что может затруднить измерение скорости в пристеночной области.

Часто задаваемые вопросы по биофармацевтике

Почему проверка нулевой гипотезы важна для подтверждения допущений о транспорте жидкости в EPIV?

Проверка нулевой гипотезы позволяет провести строгую оценку того, значительно ли наблюдаемые поля скоростей отклоняются от ожидаемых профилей (например, Гагена-Пуазейля), что способствует объективной валидации поведения жидкости в доклинических симуляторах и снижает риск неоправданной уверенности в механистических предположениях.

Как изоляция независимых переменных, таких как частота кадров и увеличение, повышает надежность EPIV в рабочих процессах по поиску новых мишеней?

Изоляция таких переменных, как частота кадров (fps) и увеличение изображения (M), позволяет точно контролировать пространственное и временное разрешение, гарантируя, что расчеты скорости (u = MD/ΔT) будут воспроизводимыми и сопоставимыми для различных экспериментальных условий при разработке анализа.

Какие количественные выходные данные анализа кросс-корреляции EPIV позволяют проводить сравнительный скрининг гидродинамики?

EPIV генерирует двумерные поля смещения (D[x,y]) на основе последовательных B-режимов изображений, которые затем преобразуются в поля скоростей (u[x,y]) с использованием известного коэффициента увеличения и временного шага, что обеспечивает количественные, пространственно-разрешенные показатели для оценки эффективности составов или устройств в условиях потока.

Почему требования к повторности экспериментов имеют решающее значение для того, чтобы данные EPIV служили основой для принятия кросс-функциональных решений на этапе доклинических разработок?

Репликация по нескольким ансамблям изображений (например, 100–1000 пар в B-режиме) снижает уровень случайного шума в мгновенных векторных полях, что позволяет проводить усреднение по ансамблю для получения статистически достоверных профилей средней скорости, необходимых для принятия надежных решений о пригодности при оценке устройств или биоматериалов.

Какие статистические и аналитические возможности необходимы перед внедрением EPIV для анализа поля скоростей в непрозрачных системах?

Реализация требует владения алгоритмами кросс-корреляции, методами преобразования смещения в скорость с использованием увеличения (M) и скорректированного времени развертки (ΔT), а также инструментами постобработки (например, медианной фильтрацией, маскированием) для подавления шумов и извлечения физиологически значимых параметров потока, таких как напряжение сдвига и завихренность.