Summary
इस प्रोटोकॉल सेटअप और इलेक्ट्रोमैप, हृदय ऑप्टिकल मानचित्रण डेटा के विश्लेषण के लिए एक MATLAB आधारित खुला स्रोत सॉफ्टवेयर मंच के उपयोग का वर्णन करता है. इलेक्ट्रोमैप हृदय प्रयोगात्मक मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला भर में ऑप्टिकल मानचित्रण वोल्टेज और कैल्शियम डेटासेट के विश्लेषण के लिए एक बहुमुखी उच्च-थ्रूपुट उपकरण प्रदान करता है।
Abstract
ऑप्टिकल मानचित्रण बहु-कोशिकीय तैयारी में कार्डियक इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी के उच्च स्पैटियो-टेम्पोरल संकल्प अध्ययन के लिए एक स्थापित तकनीक है। यहाँ हम प्रस्तुत, एक कदम दर कदम गाइड में, विश्लेषण के लिए ElectroMap का उपयोग, परिमाणीकरण, और उच्च संकल्प वोल्टेज और कैल्शियम डेटासेट ऑप्टिकल मानचित्रण द्वारा अधिग्रहीत की मानचित्रण. ElectroMap विश्लेषण विकल्प कुंजी electrophysiological मानकों की एक विस्तृत विविधता को कवर, और चित्रमय यूजर इंटरफेस पूर्व प्रसंस्करण और पैरामीटर परिभाषाओं का सीधा संशोधन की अनुमति देता है, ElectroMap की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए लागू कर रही है प्रयोगात्मक मॉडल. हम दिखाते हैं कि कैसे निर्मित पेसिंग आवृत्ति का पता लगाने और संकेत विभाजन पूरे प्रयोगात्मक रिकॉर्डिंग, तीव्र प्रतिक्रियाओं, और एकल हरा करने के लिए हरा परिवर्तनशीलता के उच्च throughput विश्लेषण की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, ElectroMap शोर डेटासेट के संकेत गुणवत्ता में सुधार करने के लिए स्वचालित बहु-बीट औसत को शामिल किया गया है, और यहाँ हम प्रदर्शित कैसे इस सुविधा इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल परिवर्तन है कि अन्यथा जब एकल का उपयोग कर पता नहीं चल सकता है स्पष्ट करने में मदद कर सकते हैं हरा विश्लेषण. कस्टम मॉड्यूल चालन की विस्तृत जांच के लिए सॉफ्टवेयर के भीतर शामिल हैं, एकल फ़ाइल विश्लेषण, और alternans, के रूप में यहाँ का प्रदर्शन किया. इस सॉफ्टवेयर मंच सक्षम और प्रसंस्करण में तेजी लाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता, विश्लेषण, और जटिल हृदय इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी की मानचित्रण.
Introduction
ऑप्टिकल मानचित्रण वोल्टेज और / या कैल्शियम एकाग्रता के फ्लोरोसेंट पत्रकारों का इस्तेमाल करने के लिए हृदय इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी पूछताछ (ईपी) और multicellular तैयारी में कैल्शियम हैंडलिंग, पारंपरिक के साथ प्राप्त की तुलना में अधिक से अधिक स्थानिक संकल्प के साथ तकनीक1,2,3. इसलिए, ऑप्टिकल मानचित्रण एक महत्वपूर्ण और कभी तेजी से उपयोग तकनीक के रूप में उभरा है, दिल में शारीरिक और pathophysiological विद्युत व्यवहार में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान3,4,5 ,6,7,8. ऑप्टिकल मानचित्रण प्रयोगों से प्राप्त डेटा के प्रभावी प्रसंस्करण और विश्लेषण कई कारकों से जटिल है। ऑप्टिकल मानचित्रण डेटासेट के उच्च spatiotemporal संकल्प प्रकृति छवि फ्रेम के हजारों से बना कच्चे वीडियो फ़ाइलों में परिणाम, प्रत्येक व्यक्तिगत पिक्सल के एक नंबर से बना है, बड़े डेटा फ़ाइलों को जन्म दे रही है कि उच्च throughput और स्वचालित की आवश्यकता प्रसंस्करण9| छोटे पिक्सेल आकार, गरीब और असमान डाई लोड हो रहा है और फ्लोरोसेंट में छोटे आंशिक परिवर्तन शोर अनुपात (SNR) के लिए कम संकेत के साथ ऑप्टिकल संकेतों में परिणाम, प्रभावी विश्लेषण से पहले पूर्व प्रसंस्करण की आवश्यकता10प्राप्त है . प्रसंस्करण और विश्लेषण optogenetic पेसिंग प्रोटोकॉल जो प्रकाश का उपयोग करने के लिए सक्रियण आरंभ करने के उपयोग से और अधिक जटिल हो सकता है, संभवतः फ्लोरोसेंट सेंसर से दर्ज संकेत विकृत11,12. इसके अलावा, एक बार डेटा संसाधित किया गया है, कई गैर-संगत तकनीकों और परिभाषाओं प्रयोगात्मक सेटअप, मॉडल और प्रश्न2के आधार पर बदलती सबसे लागू तकनीकों के साथ, ब्याज के मापदंडों को मापने के लिए लागू किया जा सकताहै, 10,13. इन सीमाओं प्रौद्योगिकी के आगे आगे बढ़ने को रोकने और सही मायने में उद्देश्य विश्लेषण में बाधा.
इन सीमाओं को पार करने के लिए अनेक अनुसंधान समूहों ने अपने प्रायोगिक मॉडल , प्रश्न और हार्डवेयर7,14,15,16के अनुरूप कस्टम संसाधन पाइपलाइन तैयार की है . दूसरों वाणिज्यिक स्वामित्व सॉफ्टवेयर का उपयोग जहां अंतर्निहित एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए मुश्किल हो सकता है4,17. परिणामस्वरूप, ऑप्टिकल मानचित्रण डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए एक स्वतंत्र रूप से उपलब्ध ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म की स्पष्ट आवश्यकता है। यह महत्वपूर्ण है कि इस सॉफ्टवेयर खुला स्रोत है, प्रयोग करने में आसान, पैरामीटर समायोजन के लिए लचीला, अलग EP गुणों के साथ प्रयोगात्मक मॉडल की एक श्रृंखला के लिए लागू है और महत्वपूर्ण हृदय की सीमा के सरल और tunable परिमाणीकरण की अनुमति देता है ऑप्टिकल मानचित्रण का उपयोग कर अध्ययन किया जा सकता है कि पैरामीटर.
हम हाल ही में प्रकाशित किया है और एक व्यापक सॉफ्टवेयर मंच जारी किया है, ElectroMap, उच्च भर के लिए, अर्द्ध स्वचालित प्रसंस्करण, विश्लेषण और हृदय ऑप्टिकल मानचित्रण डेटासेट13की मानचित्रण. यहाँ, हम ElectroMap के उपयोग के लिए एक वीडियो मैनुअल मौजूद है और यह प्रक्रिया, विश्लेषण और कई ऑप्टिकल मानचित्रण डेटासेट नक्शा करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि कैसे प्रदर्शित करता है। हम मानक EP और कैल्शियम हैंडलिंग चर मात्रा और स्टैंडअलोन चालन वेग, एकल फ़ाइल विश्लेषण और alternans मॉड्यूल के उपयोग का प्रदर्शन करने के लिए ElectroMap के उपयोग पर ध्यान केंद्रित.
Protocol
1. ऑप्टिकल मानचित्रण डेटा संग्रह
- बरकरार और अलग पूरे दिल6,18, अलग atria14,19, वेंट्रिकुलर wedges20, हृदय स्लाइस सहित प्रयोगात्मक मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग कर हृदय ऑप्टिकल मानचित्रण प्रदर्शन 21 , 22, और सेलुलर मोनोलेयर्स23. इन तैयारियों से कच्चे ऑप्टिकल मानचित्रण डेटा एकत्र करने के लिए प्रयोगात्मक डिजाइन के लिए जुड़े संदर्भ देखें। बशर्ते कि प्राप्त डेटा को टिफ स्टैक में परिवर्तित किया जा सकता है या किसी में सहेजा जा सकता है. मेट फ़ाइल, यह electroMap का उपयोग कर analyzable होना चाहिए. इसमें अलग-अलग आयामों (वर्ग/आयत) और रिज़ॉल्यूशन (अधिकतम परीक्षण वर्तमान में 2048 पिक्सेल x 2048 पिक्सेल) का डेटा शामिल है.
2. सॉफ्टवेयर स्थापना और स्टार्ट-अप
नोट: नीचे स्थापित करने और ElectroMap चलाने के लिए दो तरीकों विस्तृत कर रहे हैं - या तो MATLAB के भीतर स्रोत (.m) कोड से या एक स्वसंपूर्ण निष्पादन योग्य फ़ाइल के रूप में चलाने (.exe खिड़कियों के लिए). अंतिम सॉफ़्टवेयर और इसकी कार्यक्षमता दो सेटअप विकल्प (निर्देशिका नेविगेशन में कुछ अंतर के अलावा) के बीच निचर हैं। इसलिए, संस्करण को स्थापित करने के लिए चुनने के लिए मुख्य विचार MATLAB और आवश्यक उपकरण बॉक्स तक पहुँच रहे हैं और क्या स्रोत कोड के लिए पहुँच वांछित है। जहाँ संभव हो, यह तेजी से शुरू समय, कम प्रसंस्करण समय, और आसान त्रुटि रिपोर्टिंग के लिए MATLAB संस्करण का उपयोग करने के लिए अनुशंसित है।
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सेटअप 1: MATLAB में इलेक्ट्रोमैप चलाना
- MATLAB स्थापित करें। इलेक्ट्रोमैप MATLAB 2017a में डिजाइन किया गया था, हालांकि, सॉफ्टवेयर MATLAB के सभी बाद के रिलीज में उपयोग के लिए परीक्षण किया गया है (लेखन के समय में 2018b तक)। निम्न उपकरण बॉक्स की आवश्यकता है: छवि प्रसंस्करण, सिग्नल प्रोसेसिंग, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग, और वक्र फिटिंग.
- GitHub भंडार (https://github.com/CXO531/ElectroMap) से ElectroMap के नवीनतम 'स्रोत कोड' रिलीज से डाउनलोड / डाउनलोड की गई सामग्री को एक इच्छित स्थान पर खोल दें।
- MATLAB खोलें और ElectroMap स्रोत कोड की मेजबानी फ़ोल्डर स्थान पर नेविगेट. उसके बाद, फ़ाइल ElectroMap.m खोलें और संपादक में दबाएँ, या वैकल्पिक रूप से आदेश विंडो में ElectroMap टाइप करें और वापसदबाएँ. यह ElectroMap यूजर इंटरफेस, चित्र 1Aशुरू कर देंगे.
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सेटअप 2: स्टैंडअलोन .exe फ़ाइल
- इंस्टॉलर फ़ाइल डाउनलोड करें: https://drive.google.com/open?id=1nJyI07w9WIt5zWcit0aEyIbtg31tANxI.
- इंस्टॉलर में दिए गए निर्देशों का पालन करें, जो ElectroMap सॉफ़्टवेयर के साथ वेब से MATLAB रनटाइम डाउनलोड करेगा.
- इलेक्ट्रोमैप.exeचलाएँ |
नोट: स्टैंडअलोन संस्करण के लिए समय प्रारंभ करें कई मिनट हो सकते हैं।
3. छवि लोड हो रहा है और पूर्व प्रसंस्करण
- फ़ोल्डर का चयन करें दबाएँ और विश्लेषण किए जाने के लिए डेटा फ़ाइल (फ़ाइलों) के स्थान पर नेविगेट करें. यह सही फ़ाइल प्रकार (.tif या) के हैं जो उस निर्देशिका के भीतर सभी फ़ाइलों के साथ बाएँ हाथ listbox पॉप्युलेट करेगा। मेट)। . MAT फ़ाइलों में केवल छवि स्टैक चर होना आवश्यक है.
नोट: केवल फ़ोल्डर्स और नहीं अलग-अलग फ़ाइलें निर्देशिका चयनकर्ता के माध्यम से नेविगेट के रूप में दिखाई देगा। - इंटरफ़ेस के भीतर से लोड किया जा करने के लिए फ़ाइल का चयन करें और लोड छवियाँदबाएँ।
- एक बार लोड होने पर, पहला फ़्रेम दिखाई देगा, और लाल बाह्यरेखा छवि की स्वचालित सीमा का संकेत देगी. यदि आवश्यक हो, तो सहेजें/Load ROIका चयन करके पहले उपयोग किए गए ROIs को पुनः लोड करें. इस स्थिति में, चरण 3.3 छोड़ दें।
- डिफ़ॉल्ट के रूप में, थ्रेशोल्ड पहले फ़्रेम में पिक्सेल तीव्रता पर आधारित है. यदि वांछित हो, तो थ्रेशोल्ड ड्रॉपडाउन मेनू के लिए छवि में विकल्प परिवर्तित करके सिग्नल समय पाठ्यक्रम आयाम के आधार पर एक थ्रेशोल्ड करने के लिए इसे संशोधित करें। कृपया ध्यान दें कि एक बार दहलीज चयनित है, यह तो पूरी छवि ढेर के लिए लागू किया जाता है.
- यदि वांछित, मैन्युअल रूप से छवि थ्रेशोल्ड समायोजित करने के लिए स्लाइडर को सक्रिय करेगा जो मैन्युअलकरने के लिए थ्रेशोल्ड विकल्प परिवर्तित करें। इसके अतिरिक्त, फसल छवियों (फसलछवि) और/ ध्यान दें कि रुचि चयन के क्षेत्र के लिए उन्नत विकल्प जैसे कि क्षेत्रों की संख्या शीर्ष मेनू से ROI चयन से उपलब्ध हैं.
- एक बार एक उपयुक्त थ्रेशोल्ड लागू किया गया है, प्रक्रिया छवियाँ प्रसंस्करण लागू करने के लिए दबाएँ। प्रसंस्करण के लिए सेटिंग्स नीचे विस्तृत हैं (चरण 3.4.1-3.4.5). इस बिंदु पर, सुनिश्चित करें कि सही कैमरा सेटिंग्स दर्ज किया गया है. ये $m में पिक्सेल आकार (महत्वपूर्ण: यह छवि पिक्सेल आकार है, और नहीं पिक्सेल है कि चिप या इमेजिंग डिवाइस में समकक्ष हार्डवेयर बनाने के आकार) और kHz में Framerate हैं.
- सिग्नल व्युत्क्रम के लिए, सक्षम करने के लिए Invert डेटा चेकबॉक्स को सही का निशान लगाने के लिए। यदि रिपोर्ट फ्लोरोसेंट संकेत ब्याज के पैरामीटर के लिए व्युत्क्रम आनुपातिक है (के रूप में आमतौर पर इस्तेमाल किया potentiometric रंगों के साथ) संकेत उलटा किया जा सकता है.
- स्थानिक फ़िल्टरिंग के लिए, कर्नेल मेनू से गाऊसी या औसत का चयन करें। स्थानिक औसत क्षेत्र का आकार कर्नेल ड्रॉपडाउन मेनू के बगल में आकार इनपुट द्वारा नियंत्रित किया जाता है (यानी 3 परिणाम 3 पिक्सेल x 3 पिक्सेल फिल्टर कर्नेल में)। जब एक गाऊसी फिल्टर लागू करने, मानक विचलन भी सिग्मा इनपुट से सेट किया जा सकता है.
- आधार रेखा सुधार के लिए, आधार रेखा मेनू से शीर्ष-हाट24 या बहुपद (4वें या 11वें डिग्री) सुधार25 का चयन करें। सुधार प्रत्येक पिक्सेल के लिए व्यक्तिगत रूप से लागू किया जा सकता है (लंबे संसाधन समय) या पूरी छवि के एक औसत के रूप में (क्विकर लेकिन समरूप आधार रेखा परिवर्तन मानता है). टॉप-हैट सुधार भी मिलीसेकंड में शीर्ष-Hat लंबाई की स्थापना करके संशोधित किया जा सकता है, आधारभूत चयन ड्रॉपडाउन मेनू के बगल में. टॉप-हैट कर्नेल की लंबाई व्यक्तिगत कार्रवाई क्षमता/कैल्शियम यात्रियों के टाइमस्केल से अधिक होनी चाहिए।
- अस्थायी फ़िल्टरिंग के लिए, फ़िल्टरिंग मेनू से Savitzky-Goaly या अनंत आवेग (IIR) फ़िल्टरिंग का चयन करें.
नोट: ऊतक औसत संकेत है कि नीचे छोड़ दिया में प्रकट होता है के लिए के अलावा, अस्थायी फ़िल्टरिंग पहनावा औसत छवि पर्वतमाला से पैरामीटर परिमाणीकरण के समय व्यक्तिगत रूप से प्रत्येक पिक्सेल के लिए लागू किया जाता है. यह संसाधन समय पूरी फ़ाइलों के बजाय आवश्यक होने पर डेटा के छोटे अनुभागों को फ़िल्टर करके कम करने के लिए लागू किया गया है। - फ्रेम हटाने के लिए, निकालें फ्रेम्स विकल्प चुना जाता है, ब्याज के संकेत से अधिक आयाम के साथ बड़ी चोटियों छवि सेट से हटाया जा सकता है कि ध्यान दें. यह ऑप्टिकली पुस्तक वाले डेटासेट में उपयोगी हो सकता है जैसे ऑप्टोजेनेटिक पेसिंग जहां डीपोलीकरण ऑप्सिन के ऑप्टिकल सक्रियण जैसे चैनलहोडोप्सिन 211 11,12द्वारा शुरू किया जाता है .
नोट: के रूप में फ्रेम हटाने संभवतः छवि संकेतों में unphysiological कदम परिवर्तन लागू होगा, अस्थायी छानने डेटा के लिए कलाकृतियों परिचय हो सकता है और इसलिए यहाँ की सिफारिश नहीं है.
- ध्यान दें कि एक बार प्रक्रिया छवियाँ सेगमेंटेशनविकल्पों के तहत विकल्पों के अनुसार चयनित किया गया है एक बार संकेत विभाजित किया जाएगा, हालांकि यह जल्दी से पूरे डेटासेट reprocessing के बिना बदला जा सकता है (अनुभाग 4 देखें).
4. डेटा विभाजन और पहनावा औसत
नोट: एक बार फ़ाइल संसाधित किया गया है, ऊतक औसत संकेत में चोटियों (नीचे सही ट्रेस, चित्र 1A)का पता लगाया गया है और लाल हलकों द्वारा लेबल किया गया होगा. केवल एक सेट थ्रेशोल्ड (पीक थ्रेशहोल्डद्वारा सेट किया गया है कि ट्रेस पर नीली रेखा) के ऊपर चोटियों गिना जाता है। इसके अतिरिक्त, चोटियों केवल अगर वे पर्याप्त रूप से पिछले चोटियों, मिन पीक दूरी इनपुट द्वारा निर्धारित की तुलना में देरी कर रहे हैं गिना जाता है. सिग्नल तो पता चला चोटियों के आधार पर विभाजित है. सबसे पहले, प्रभावी चक्र लंबाई (सीएल) प्रत्येक चोटी के यह और अगले चोटी के बीच समय को मापने के द्वारा गणना की है. चोटियों की एक संख्या (पीक इनपुट की न्यूनतम संख्या द्वारा सेट) समान CLs (सीमा जिसके लिए न्यूनतम सीमा इनपुट द्वारा निर्धारित किया जाता है) है तो वे समूहीकृत कर रहे हैं और उन चोटियों की गणना के लिए औसत सीएल.
- डेटा के आगे विभाजन के लिए, खंड सिग्नलदबाएँ| उप-विभाजन विकल्प हैं: कोई नहीं - एक ही सीएल के साथ सभी चोटियों को एक साथ समूहीकृत किया गया; सभी - स्थिर सीएल समय के भीतर nचोटियों के खंडों (एनचोटियों खंड आकार इनपुट द्वारा निर्धारित किया जाता है) की पहचान कर रहे हैं; अंतिम - अंतिम nचोटियों से पहले एक सीएल परिवर्तन की पहचान की और समूहीकृत कर रहे हैं, और अन्य सभी का विश्लेषण नहीं कर रहे हैं; और एकल मारो - यह nचोटियों के साथ सभी विभाजन लागू करने के बराबर है $ 1, और इसलिए कोई समूह या पहनावा औसत (देखें 4.5) लागू कर रहे हैं. यह एकल मारो बटन का चयन करके लागू किया जा सकता है.
- ब्याज के एक समय पर ज़ूम इन और खंड सिग्नलका चयन करके संकेत के कस्टम विभाजन लागू करें। यह अनुभाग सूची बॉक्स में ज़ूम किया गया अनुभाग शीर्षक देने वाले एक अतिरिक्त विकल्प को जोड़ देगा, जो चयनित समय बिंदुओं के अनुरूप होगा.
- विभाजन के परिणाम ऊतक औसत संकेत के निकट सूची बॉक्स में दिखाई देगा, और अनुभाग संख्या और अनुमानित सीएल दिखाएगा. सभी खंडित समय अनुभागों को अलग-अलग रंगों से निरूपित किया जाता है। उस अनुभाग को लाल रंग में हाइलाइट करने के लिए सूची-बॉक्स से किसी सेगमेंट का चयन करें. यह भी स्वचालित रूप से इस अनुभाग के विश्लेषण ट्रिगर, के रूप में यदि मानचित्र उत्पादन बटन चुना गया था (अनुभाग 5 देखें).
- समूहीकृत चोटियों के विश्लेषण 'एनसेंबल औसत' डेटा पर प्रदर्शन किया जाएगा। यह एक साथ एक खंड में चोटियों औसत शामिल है, संदर्भ समय चरण 4.2 में पहचान की चोटियों जा रहा है के साथ. पहले और आदानों के बाद संशोधित करने और खंड सिग्नलदबाने से औसत करने के लिए समय खिड़की अद्यतन करें।
5. कार्रवाई क्षमता / कैल्शियम क्षणिक अवधि और चालन वेग विश्लेषण
- एक बार छवियों को संसाधित किया गया है, मैप्स का उत्पादन बटन सक्रिय हो जाएगा. कार्रवाई संभावित अवधि (APD), सक्रियण समय, चालन वेग और SNR विश्लेषण लागू करने के लिए मैप्स का उत्पादन प्रेस. डिफ़ॉल्ट रूप से, विश्लेषण पहले संकेत खंड पर लागू किया जाएगा. सूची-बॉक्स से अन्य सेगमेंट चुनें, चयनित सेगमेंट पर विश्लेषण लागू होगा.
नोट: विश्लेषण के परिणाम परिणाम तालिका में प्रदर्शित किए जाते हैं, जिसमें माध्य, मानक विचलन, मानक त्रुटि, प्रसरण और 5 से 95वाँ शतमक विश्लेषण शामिल हैं. अवधि नक्शे 'APD' नक्शे हालांकि कहा जाता है, एक ही सेटिंग्स का उपयोग कर संसाधित कैल्शियम संकेतों कैल्शियम क्षणिक अवधि को मापने जाएगा. - चित्र में किसी भी पिक्सेल से सिग्नल का विस्तृत प्रदर्शन देखने के लिए पिक्सेल जानकारी प्राप्त करें का चयन करें और पिक्सेल की तुलना अप करने के लिए 6 स्थानों तक संकेतों को एक साथ प्लॉट करने के लिए करें.
- अवधि विश्लेषण के लिए सेटिंग्स को समायोजित करने के लिए सिग्नल प्रसंस्करण पैनल का उपयोग करें। ये हैं: अवधि - प्रतिशत का समय पुनर्ध्रुवण / 'APD' आधार रेखा - आयाम माप के लिए संदर्भ आधार रेखा के रूप में परिभाषित किया गया है जो संकेत की समय अवधि; और 'APD' प्रारंभ समय - अवधि माप के लिए प्रारंभ समय. ये इसोक्रोनल मानचित्रों के लिए सक्रियण समय तय करने के लिए समान विकल्प हैं(नीचे चर्चा की गई) औरइसे कहा जाता है: प्रारंभ ( घ2एफ/ ( 50% आयाम का समय), पीक (अधिकतम आयाम का समय).। माउस और गिनी पिग क्रिया संभाव्यता पर लागू की गई ये परिभाषाएँ चित्र 2कमें दर्शाए गए हैं।
नोट: इन विकल्पों में से कोई भी स्वचालित रूप से अवधि मैप और परिणाम तालिका अद्यतन करेगा परिवर्तित करना। मानचित्र पैमाने और बाहरी हटाने के विकल्प भी उपलब्ध हैं.
- अवधि विश्लेषण के लिए सेटिंग्स को समायोजित करने के लिए सिग्नल प्रसंस्करण पैनल का उपयोग करें। ये हैं: अवधि - प्रतिशत का समय पुनर्ध्रुवण / 'APD' आधार रेखा - आयाम माप के लिए संदर्भ आधार रेखा के रूप में परिभाषित किया गया है जो संकेत की समय अवधि; और 'APD' प्रारंभ समय - अवधि माप के लिए प्रारंभ समय. ये इसोक्रोनल मानचित्रों के लिए सक्रियण समय तय करने के लिए समान विकल्प हैं(नीचे चर्चा की गई) औरइसे कहा जाता है: प्रारंभ ( घ2एफ/ ( 50% आयाम का समय), पीक (अधिकतम आयाम का समय).। माउस और गिनी पिग क्रिया संभाव्यता पर लागू की गई ये परिभाषाएँ चित्र 2कमें दर्शाए गए हैं।
- चालन वेग भी मुख्य सॉफ्टवेयर इंटरफेस के भीतर स्वचालित रूप से मापा जाता है. यह चुना सक्रियण उपाय द्वारा परिभाषित isochronal नक्शे से Bayly एट अल26 के बहु-वेक्टर विधि का उपयोग कर हासिल की है (चरण 5.4 में चर्चा की). सक्रियण मानचित्र का 3D प्रतिनिधित्व रेंडर करने के लिए सक्रियण बिंदु दबाएँ.
- बहु-वेक्टर चालन वेग मापन विधि स्थानिक रूप से इसोक्रोनल मानचित्र को द ग द पिक्सेल के क्षेत्रों में विभाजित करती है। स्थानीय विंडो आकार इनपुट का उपयोग कर n का मान सेट करें, और सक्रियण समय इनपुट फिट करने के लिए विश्लेषण लागू करने के लिए सक्रियण समय की श्रेणी सेट करें।
नोट: प्रत्येक स्थानीय क्षेत्र के लिए, एक बहुपद सतह, च, फिट है कि सबसे अच्छा सक्रियण समय और स्थानिक स्थिति के बीच संबंध का वर्णन है, (ग ,y). इस सतह के ग्रेडिएंट वेक्टर, सीवीस्थानीय,तो के रूप में गणना की है:
①
जहां
द्वि-आयामी कार्तीय स्थानिक विभेदक प्रचालक26को दर्शाता है। - आइसोक्रोनल मानचित्र में प्रत्येक पिक्सेल के लिए, गति और चालन की दिशा का प्रतिनिधित्व करने वाले एक स्थानीय सदिश की गणना की जाती है। इस विश्लेषण को देखने के लिए प्रदर्शन ड्रॉपडाउन मेनू से सदिशों के साथ Isochronal मानचित्र का चयन करें.
- SNR की गणना आधार रेखा पर संकेत के मानक विचलन की तुलना में अधिकतम आयाम के अनुपात के रूप में की जाती है। यह विश्लेषण सभी संसाधन चरणों के बाद किया जाता है। आधार रेखा के रूप में परिभाषित संकेत की अवधि के लिए सेटिंग्स संपादित करने के लिए शीर्ष मेनू में SNR गणना दबाएँ.
①
द्वि-आयामी कार्तीय स्थानिक विभेदक प्रचालक26को दर्शाता है।6. संचालन विश्लेषण मॉड्यूल
- चालन वेग के अधिक विस्तृत विश्लेषण का उपयोग करने के लिए प्रेस चालन। यह एक अलग मॉड्यूल खोलता है जहां चालन मुख्य अंतराफलक, एकल वेक्टर विधियों, और एक सक्रियण वक्र के रूप में Bayly बहु-वेक्टर विधि का उपयोग कर के रूप में मात्रा निर्धारित किया जा सकता है.
- एकल वेक्टर विधि, जहां CV दो बिंदुओं के बीच सक्रियण समय में देरी से गणना की है का उपयोग कर चालन का विश्लेषण करने के लिए एकल वेक्टर दबाएँ. यह स्वचालित या मैनुअल तरीकों, एकल वेक्टर बटन के नीचे चयन का उपयोग किया जा सकता है.
- स्वत: एकल सदिश विधि के लिए, चालन को मापने के लिए एक दूरी और प्रारंभ बिंदु का चयन करें। सॉफ्टवेयर तो चयनित बिंदु से एक 360 डिग्री स्वीप प्रदर्शन करेंगे, समय देरी को मापने और 1-डिग्री वेतन वृद्धि में सभी दिशाओं के साथ संबद्ध चालन वेग की गणना. इस विश्लेषण के परिणाम मानचित्र के निकट ग्राफ ़ों में प्रदर्शित किए जाते हैं, और धीमी गति से चालन की दिशा लाल रंग में दिखाई देती है।
- मैनुअल एकल वेक्टर विधि के लिए, चालन वेग की गणना करने के लिए आइसोक्रोनल मानचित्र से एक शुरुआत और अंत बिंदु दोनों का चयन करें। किसी नए प्रारंभ बिंदु का चयन करने के लिए, प्रारंभ बिंदु साफ़ करेंदबाएँ.
- मुख्य इंटरफ़ेस से उन मिलान सेटिंग्स के साथ, बहु वेक्टर विधि लागू करने के लिए स्थानीय वेक्टर दबाएँ. चालन मॉड्यूल के भीतर चालन गति का वितरण, साथ ही परिकलित सदिशों का कोणीय वितरण तथा चालन गति की कोणीय निर्भरता प्रदर्शित की जा सकती है।
- समय के एक समारोह के रूप में सक्रिय ऊतक के प्रतिशत साजिश करने के लिए सक्रियण वक्र प्रेस. 100% सक्रियण के लिए समय स्वचालित रूप से प्रदर्शित किया जाता है, जबकि न्यूनतम (नीले) और अधिकतम (लाल) सक्रियण प्रतिशत के लिए कस्टम मान जिनके बीच मापने के लिए भी चुना जा सकता है.
7. अतिरिक्त विश्लेषण और मॉड्यूल
- एक तरफ स्वचालित रूप से प्रदर्शन की अवधि और चालन वेग विश्लेषण से, कई अन्य मानकों ElectroMap का उपयोग कर मात्रा निर्धारित किया जा सकता है. ये विश्लेषण प्रदर्शन मानचित्र के ऊपर ड्रॉपडाउन मेनू से चयन कर रहे हैं. विश्लेषण करने के लिए इन विकल्पों में से किसी एक का चयन करें, और परिणाम परिणाम तालिका की 4वीं पंक्ति में दिखाई देंगे: 1) डायस्टोलिक अंतराल - 90% repolarization से अगली कार्रवाई क्षमता के सक्रियण समय के लिए समय; 2) प्रमुख आवृत्ति - प्रत्येक पिक्सेल की आवृत्ति स्पेक्ट्रम तेजी से फूरियर रूपांतरण का उपयोग कर गणना की है, और सबसे अधिक शक्ति के साथ आवृत्ति प्रमुख आवृत्ति के रूप में परिभाषित किया गया है. प्रमुख आवृत्ति विश्लेषण के लिए उन्नत श्रेणी और विंडो सेटिंग्स आवृत्ति मैपिंगका चयन करके उपलब्ध हैं; 3) पीक करने के लिए समय - दो उपयोगकर्ता चयनित प्रतिशत के बीच वृद्धि समय (डिफ़ॉल्ट 10 से 90%) कार्रवाई की क्षमता या कैल्शियम की रिहाई के depolarization चरण की. TTP सेटिंग्सका चयन करके प्रतिशत मूल्यों को बदला जा सकता है; और 4) विश्राम स्थिरांक (र् )- विश्राम स्थिरांक की गणना प्रपत्र के रूप के एक मोनो-एक्सपोजांक्ति क्षय को फिट करके की जाती है:
②
जहाँ समय पर फ्लोरोसेंट स्तर शिखर फ्लोरोसेंट, एफ0तथा बाद में क्षय (ब् एक स्थिरांक है)27पर निर्भर करता है। समीकरण 2 फिट करने के लिए जो के बीच मान मुख्य ElectroMap उपयोगकर्ता इंटरफेस के भीतर चयन कर रहे हैं, साथ ही r2 मान के आधार पर फिट बहिष्करण मापदंड की एक अच्छाई. - एक फ़ाइल में प्रत्येक पहचान खंड के उच्च थ्रूपुट अवधि और चालन विश्लेषण के लिए एक समर्पित मॉड्यूल खोलने के लिए एकल फ़ाइल विश्लेषण दबाएँ. विश्लेषण या तो पूरी छवि (अवधि, चालन और सक्रियण समय) या चयनित क्षेत्रों या ब्याज के अंक (वर्तमान में केवल अवधि) पर किया जा सकता है. परिणाम .csv फ़ाइल में आउटपुट किए जाते हैं.
नोट: पूरी छवि से APD मानों के लिए, .csv फ़ाइल में पहला स्तंभ माध्य है, जबकि दूसरा स्तंभ मानक विचलन है। - समर्पित विश्लेषण और हरा करने के लिए हरा परिवर्तनशीलता की मानचित्रण के लिए एक स्वसंपूर्ण मॉड्यूल आरंभ करने के लिए Alternans प्रेस. alternans प्रसंस्करण और विश्लेषण विकल्पों पर विवरण के लिए O'Shea एट अल 201913 देखें। विशेष रूप से, इस मॉड्यूल alternans के रूप में जाना जाता है, दो अवधि दोलनों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। दोनों अवधि और आयाम alternans गणना और outputed हैं.
नोट: अवधि alternans अगले करने के लिए एक चोटी से अवधि माप की तुलना द्वारा मापा जाता है; अर्थात यदि शिखर एक और दो और APD1 और APD2 क्रमशः, तो अवधि alternan ([APD) के रूप में गणना की है
③
मुख्य इंटरफ़ेस में सेटिंग्स का उपयोग करके अवधि माप की जाती है. इस बीच, आयाम alternans मात्रा निर्धारित किया जा सकता है और पूर्ण परिवर्तन के रूप में बहु-कोशिकीय तैयारी भर में मैप (एक प्रतिशत के रूप में परिभाषित जहां 0% - एक हरा और अगले के बीच एक ही आयाम). इसके अलावा, कैल्शियम लोड जैसी घटनाओं के प्रभावों की आगे लोड और रिलीज alternans को मापने और तुलना करके जांच की जा सकती है, जैसा कि पहले 28 सूचित किया गया है। यदि L को बड़ी धड़कनों के शिखर आयाम के रूप में परिभाषित किया जाता है (यानी जहां आयाम पिछले धड़कन से अधिक है), तो छोटी धड़कनों का आयाम, और
छोटी धड़कनों के डायस्टोलिक लोड, रिलीज alternans ( 
) के रूप में परिभाषित कर रहे हैं:
(4)
इसके विपरीत, लोड alternans (
) के रूप में परिभाषित कर रहे हैं:
(5)
Alternans माप पूरे ऊतक भर में किया जा सकता है, और विश्लेषण के परिणाम मॉड्यूल के नीचे सही में प्रदर्शित कर रहे हैं. जब पहली बार मॉड्यूल का उपयोग कर, विश्लेषण पूरे प्रयोगात्मक फ़ाइल भर में किया जाता है, और प्रदर्शित परिणाम पूरी फ़ाइल भर में एक औसत हरा हरा अंतर कर रहे हैं. हालांकि, विश्लेषण को होल्ड ज़ूमका चयन रद्द करके, किसी विशिष्ट समयावधि पर ज़ूम इन करके, और ज़ूम किए गए अनुभाग का विश्लेषण करनेका चयन करके फ़ाइल में विशिष्ट समय तक सीमित किया जा सकता है। यह चयनित समय अवधि से विश्लेषण दिखाने के लिए परिणाम पैनल को अद्यतन करेगा।- alternans विश्लेषण की एक हरा करने के लिए हरा वीडियो दिखाने के लिए खेलने का चयन करें। इसके अतिरिक्त, इस सुविधा का उपयोग करते समय पॉप-अप मेनू में सेट किए गए विकल्प समय बिंदुओं से औसत वाले alternans व्यवहार का मैप निर्यात करने के लिए माध्य मैप बनाएँ का चयन करें.
- चरण मानचित्र मॉड्यूल आरंभ करने के लिए दाब- चरण मानचित्र प्रत्येक समय बिंदु पर संकेतों के तात्कालिक प्रावस्था (के बीच -$और +) की गणना करने के लिए हिल्बर्ट रूपांतर किया जाता है। समय के साथ चरण व्यवहार को विज़ुअलाइज़ करने के लिए चलाएँ या स्लाइडर खींचें और चरण आरेख रेंडर करने के लिए पिक्सेल पर क्लिक करें.
②
③
छोटी धड़कनों के डायस्टोलिक लोड, रिलीज alternans ( 
) के रूप में परिभाषित कर रहे हैं:
(4)
) के रूप में परिभाषित कर रहे हैं:
(5)8. डेटा निर्यात करना
- डेटा रूपों की एक किस्म में ElectroMap से निर्यात किया जाता है. मुख्य उपयोग किए गए इंटरफ़ेस में वर्तमान में प्रदर्शित मानचित्र के मानों को सहेजने के लिए मान निर्यात करें दबाएँ. मापित मानों को या तो मानचित्र (पिक्सेल स्थानों को सुरक्षित रखने) के रूप में सहेजा जा सकता है या किसी एकल सूची में संघनित किया जा सकता है और इसे .csv,.txt या के रूप में सहेजा जा सकता है. मेट फ़ाइलें.
- प्रेस निर्यात मानचित्र वर्तमान में प्रदर्शित नक्शा है, जो तो छवि प्रारूपों की एक किस्म में बचाया जा सकता है युक्त एक पॉप-अप लाने के लिए। मानचित्र के लिए प्रदर्शन विकल्प मानचित्र सेटिंग्स का चयन करके नियंत्रित कर रहे हैं, लेकिन यह भी संपादित किया जा सकता है एक बार निर्यात मानचित्र का चयन किया गया है. उदाहरण के लिए, एक रंग पट्टी शीर्ष मेनू से इस आइकन का चयन करके जोड़ा जा सकता है, और पैमाने संपादित करें का चयन करके सेट किया जा सकता है ।
- सक्रियण अनुक्रम का ऐनिमेशन रेंडर करने के लिए सक्रियण वीडियो दबाएँ, जिसे ऐनिऐनिस्ट .gif फ़ाइल के रूप में सहेजा जा सकता है.
- प्रत्येक पहचान किए गए सेगमेंट के वर्तमान में प्रदर्शित पैरामीटर की .avi वीडियो फ़ाइल सहेजने के लिए सेगमेंट वीडियो दबाएँ.
Representative Results
इस अध्ययन के भाग के रूप में निष्पादित सभी कार्य यूके पशु (वैज्ञानिक प्रक्रियाएं) अधिनियम 1986 द्वारा निर्धारित नैतिक दिशानिर्देशों के अनुसार किए गए थे और वैज्ञानिक उद्देश्यों के लिए उपयोग किए जाने वाले पशुओं की सुरक्षा पर यूरोपीय संसद के निदेशक 2010/63/ईयू थे। प्रयोगों को गृह कार्यालय द्वारा अनुमोदित किया गया (माउस: पीपीएल 30/2967 और PFDAAF77F, गिनी पिग: पीपीएल PF75E5F7F) और बर्मिंघम विश्वविद्यालय में संस्थागत समीक्षा बोर्डों (माउस) और राजा कॉलेज लंदन (गुनिया सुअर). यहां जिन कच्चे आंकड़ों का विश्लेषण किया गया है , उनके संग्रह के लिए विस्तृत विधियां हमारे पिछले प्रकाशनों5,6,14,19में पाई जा सकती हैं .
जिस मुख्य अंतरफलक से इलेक्ट्रोमैप को नियंत्रित किया जाता है, वह चित्र 1कमें दिखाया गया है। डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए आवश्यक कदम मुख्य रूप से लोड छवियाँ, प्रक्रिया छवियाँ,और मानचित्र बटन ों का उत्पादन करके नियंत्रित किए जाते हैं, और चित्र 1कमें क्रमशः हरे, नीले और लाल रंग में हाइलाइट किए जाते हैं। चित्र 1B-D इन बटनों में से प्रत्येक के चयन पर होने वाली कार्रवाई दिखाता है। लोड छवियाँ उपयोगकर्ता द्वारा चयनित के रूप में छवि थ्रेशोल्ड विकल्प लागू होता है (चित्र 1B),जबकि प्रक्रिया छवियाँ (चित्र 1C) फ़िल्टरिंग और आधार रेखा सुधार लागू होता है। अंत में, मानचित्र का उत्पादन पहले समय विंडो और विभाजन सेटिंग्स के अनुसार औसत डेटा होगा (जब तक एकल हरा विभाजन चुना जाता है) और फिर ऊपर वर्णित विश्लेषण करें।
ElectroMap का एक महत्वपूर्ण पहलू कैमरा प्रकार और प्रयोगात्मक मॉडल के संबंध में अपने लचीलेपन है. यह अलग हृदय EP और शारीरिक विशेषताओं है कि व्यापक रूप से इस्तेमाल किया मॉडल के बीच मौजूद के कारण एक ऑप्टिकल मानचित्रण सॉफ्टवेयर की उपयोगिता के लिए महत्वपूर्ण है. उदाहरण के लिए चित्र 2क में गिनी पिग वेंट्रिकल की तुलना में मॉरीन एट्रिया कीक्रिया क्षमता आकृति विज्ञान को दर्शाता है, जो वोल्टेज संवेदनशील रंगों का उपयोग करके दर्ज किया गया है जैसा कि पहले 6,14बताया गया था। कार्रवाई क्षमता के अलग आकार के बावजूद, और अलग framerates और पिक्सेल आकार के साथ दो अलग ऑप्टिकल मानचित्रण कैमरों के उपयोग के बावजूद, ElectroMap सफलतापूर्वक दोनों डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया जा सकता है. हालांकि, यह उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के भीतर कुछ पैरामीटर के संशोधन की आवश्यकता है (चित्र 2B). ध्यान दें कि लंबे समय तक गिनी पिग कार्रवाई क्षमता एक बड़ा समय खिड़की की जरूरत है. इसके अतिरिक्त, शीर्ष टोपी आधारभूत सुधार unphysiologically ऑप्टिकली दर्ज संकेतों को संशोधित करने को रोकने के लिए, अपने समय की लंबाई इतनी है कि यह कार्रवाई की क्षमता के समय पाठ्यक्रम से अधिक है वृद्धि की जानी चाहिए.
ElectroMap प्रभावी ढंग से EP मापदंडों को ठीक करने के लिए आवश्यक हो सकता है जो ऑप्टिकली दर्ज संकेतों के SNR में सुधार करने में मदद करने के लिए प्रसंस्करण विकल्प की एक भीड़ प्रदान करता है. एक उदाहरण डेटा विभाजन के बाद चोटियों के औसत स्वचालित पहनावा है. चित्रा 3A-C दर्शाता है कि कैसे पहनावा औसत के आवेदन, अन्य तरीकों के बदले में, अलग murine छोड़ दिया atria से SNR में सुधार कर सकते हैं (n $ 13). यह माप विषमता और विश्लेषण विफलता की संभावना को कम कर देता है (चित्र 3 डी)। उदाहरण के लिए, 3 हर्ट्ज से 10 हर्ट्ज के लिए पेसिंग आवृत्ति का एक परिवर्तन APD50में परिवर्तन नहीं किया, जब कोई पहनावा औसत किया जाता है, अभी तक एक उम्मीद29 APD में कमी50 पर 10 हर्ट्ज पेसिंग जब पहनावा औसत डेटा से मापा देखा गया था ( चित्र 3E) .
चित्रा 4 विद्युत मैप द्वारा की पेशकश की स्वचालित पेसिंग आवृत्ति का पता लगाने और विभाजन की प्रभावकारिता और उपयोगिता को दर्शाता है. यहाँ, माउस छोड़ दिया atria (एन $ 5) एक 120 एमएस चक्र लंबाई और चक्र लंबाई वृद्धिशील द्वारा छोटा किया गया था 10 एमएस जब तक यह 50 ms. ElectroMap स्वचालित रूप से पेसिंग चक्र लंबाई की पहचान की और समूहित ऊतक तदनुसार चोटियों औसत की पहचान की थी (चित्र 4A ). यह सभी डेटासेट में उच्च सटीकता के साथ प्राप्त किया गया था (चित्र 4B) . आंकड़ों के स्वचालित विभाजन ने बढ़ी हुई पेसिंग आवृत्ति/लघु चक्र लंबाई के साथ चालन वेग की धीमी गति के सरल और उच्च थ्रूपुट विश्लेषण की अनुमति दी (चित्र 4C,D)। समवर्ती, APD50 (चित्र 4E) और डायस्टोलिक अंतराल (चित्र 4F) छोटा। ऑप्टिकली मापा चोटियों के आयाम में कमी आई है, जबकि चोटी के लिए समय में वृद्धि हुई (चित्र 4G,एच). ये फिर से हृदय ऊतक29,30 और इलेक्ट्रोमैप के उपयोग में अपेक्षित वापसी प्रतिक्रियाओं कर रहे हैं इसलिए औषधीय एजेंटों की उपस्थिति में पेसिंग आवृत्ति के जवाब में परिवर्तन स्पष्ट करने में मदद कर सकते हैं, आनुवंशिक संशोधन, या रोग राज्यों.
इस तरह के ElectroMap के रूप में एक सॉफ्टवेयर के उपयोग में एक महत्वपूर्ण विचार अंतर्निहित डेटा में कलाकृतियों की उपस्थिति है. चित्रा 5, उदाहरण के लिए दर्शाता है कि गति कलाकृतियों (ऊतक आंदोलन द्वारा ऑप्टिकली दर्ज संकेत के विरूपण) विद्युत मानचित्र के भीतर सक्रियण और विशेष रूप से repolarization की सटीक माप रोक सकते हैं. आगे विचार के लिए चर्चा देखें.
चित्र ााा्व1: इलेक्ट्रोमैप मुख्य संसाधन चरण. (एक) ElectroMap के ग्राफिकल यूजर इंटरफेस, लोड छवियाँ (हरा), प्रक्रिया छवियाँ (नीले) के साथ, और मानचित्र (लाल) बटन का उत्पादन पर प्रकाश डाला. (बी) छवि देहली विकल्प है कि लोड छवियाँके चयन पर लागू किया जा सकता है . (सी) उपयोगकर्ता के लिए उपलब्ध सिग्नल प्रोसेसिंग विकल्पों में स्थानिक और लौकिक फ़िल्टरिंग और आधारभूत सुधार शामिल हैं और इसे प्रक्रिया छवियोंको दबाकर छवि स्टैक पर लागू किया जा सकता है . (घ) मानचित्र का उत्पादनकरके सक्रिय किया गया है कि एनसेंबल औसत और पैरामीटर परिमाणीकरण (शो एपीडी माप) . चित्रा O'Shea एट अल से अनुकूलित,201913| कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 2: ElectroMap का उपयोग कर माउस और गिनी पिग डेटा का विश्लेषण. (ए) माउस एट्रिया और गिनी पिग वेंट्रिकल्स से ऑप्टिकली रिकॉर्ड की गई कार्रवाई क्षमता, साथही दोनों पहले (डीएफ/डीटी) और दूसरी (डी2च/ विद्युत मैप के भीतर रोजगार ी होने वाले सक्रियण और पुनर्करण के लिए विभिन्न परिभाषाओं पर प्रकाश डाला गया है। (बी) इलेक्ट्रोमैप्स इंटरफ़ेस में उपयोग की गई छवि और सिग्नल प्रोसेसिंग सेटिंग्स के स्क्रीनशॉट। लाल बक्से माउस और गिनी पिग डेटा के विश्लेषण के बीच संशोधन की आवश्यकता है कि सेटिंग्स पर प्रकाश डाला। चित्रा O'Shea एट अल से अनुकूलित,201913| कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 3: एनसेंबल APD परिवर्तनों को हल करने के लिए औसत| (ए) APD50 नक्शा और एकल हरा ऑप्टिकल कार्रवाई क्षमता से उदाहरण एकल पिक्सेल संकेत. (बी) एपीडी50 मानचित्र और उदाहरण ऑप्टिकल कार्रवाई क्षमता से एकल पिक्सेल संकेत 10 लगातार धड़कता (पीक विधि) के कलाकारों की टुकड़ी औसत द्वारा उत्पन्न। (सी) एकल हरा के SNR 10 हरा औसत संकेतों की तुलना में. (घ) एपीडी50 विषमता (i) और माप विफलताओं की संख्या (ii) एकल हरा के लिए एसआरएन के एक समारोह के रूप में और 10 हरा औसत एपीडी50 नक्शे। (ई) 3 और 10 हर्ट्ज पेसिंग आवृत्ति पर एपीडी50, के रूप में एकल हरा और 10 हरा नक्शे से मापा. (डेटा मतलब के रूप में दिखाया गया है - मानक त्रुटि, n ] 13 छोड़ दिया atria, * * * *p और lt; 0.001 छात्र युग्मित t-परीक्षण द्वारा). कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्रा 4: हृदय ऊतक में पेसिंग आवृत्ति प्रतिक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए इलेक्ट्रोमैप का उपयोग करें। (A) उदाहरण ElectroMap पेसिंग आवृत्ति मान्यता और विभाजन के स्क्रीनशॉट. (ब) ज्ञात और इलेक्ट्रोमैप की तुलना पेसिंग चक्र लंबाई को मापा जाता है। (ग) सक्रियण मानचित्र 120 एमएस और 60 एमएस पेसिंग चक्र लंबाई पर। (डी-एच) चालन वेग (डी), एपीडी50 (ई), डायस्टोलिक अंतराल (एफ), आयाम (जी) और पेसिंग चक्र लंबाई के एक समारोह के रूप में शिखर पर (एच) का समूहीकृत डेटा 10 एमएस वेतन वृद्धि में 120 एमएस से 60 एमएस तक कम हो जाता है । (डेटा मतलब के रूप में दिखाया गया है - मानक त्रुटि, n ] 5 छोड़ दिया atria) कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 5: गति कलाकृतियों का प्रभाव। (ए) एपीडी50 नक्शा। (बी) सक्रियण मानचित्र. (सी) APD और सक्रियण मानचित्रों पर चिह्नित स्थानों (क्रॉस) से उदाहरण संकेत. लाल क्रॉस के साथ चिह्नित ऊतक के क्षेत्र में, संकुचन सफलतापूर्वक uncoupled नहीं किया गया है, मापा ऑप्टिकल संकेत विकृत. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
Discussion
यहाँ, हम हृदय ऑप्टिकल मानचित्रण डेटासेट के लचीला और बहु चर विश्लेषण के लिए खुला स्रोत सॉफ्टवेयर इलेक्ट्रोमैप के उपयोग के लिए एक कदम दर कदम गाइड पेश करते हैं। ElectroMap के सफल उपयोग के लिए, इमेजिंग डेटा .tif या में होना आवश्यक है। मेट प्रारूपों. इलेक्ट्रोमैप कई संशोधित उपयोगकर्ता सेटिंग्स को शामिल किया गया। जैसा कि चित्र 2कमें प्रदर्शित किया गया है, यह प्रयोगात्मक मॉडलों और इमेजिंग हार्डवेयर के बीच मौजूद व्यापक विषमता के कारण आवश्यक है। इसका मतलब यह है कि सॉफ्टवेयर के भीतर डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स हमेशा इष्टतम नहीं होगा, तो सॉफ्टवेयर का उपयोग करने में एक महत्वपूर्ण कदम उपयोगकर्ता के लिए अपने विशेष प्रयोगात्मक सेटअप के लिए धुन सेटिंग्स के लिए है. इनमें कैमरा सेटिंग्स और टाइमस्केल शामिल हैं, जैसा कि चित्र 2Bमें दिखाया गया है। इष्टतम सेटिंग्स पाया गया है एक बार, इन बचाया और विन्यास फ़ाइलका चयन करके बाद के समय में पुनः लोड किया जा सकता है।
स्वचालित सीएल माप और संकेत विभाजन का समावेश सॉफ्टवेयर के प्रमुख लाभ हैं. इन सुविधाओं प्रयोगात्मक रिकॉर्डिंग में तीव्र प्रतिक्रियाओं के विश्लेषण की अनुमति और अलग एकल धड़कता पर ध्यान केंद्रित करने से विश्लेषण को चौड़ा. एक बार वांछित विभाजन हासिल किया गया है, एकल फ़ाइल विश्लेषण मॉड्यूल (एकल धड़कता सहित) प्रत्येक व्यक्ति खंड के स्वचालित विश्लेषण की अनुमति देता है, एक में outputed रिकॉर्डिंग भर में कई चर के उच्च throughput विश्लेषण को साकार एकल .csv फ़ाइल. संयोजन के रूप में, समूहीकृत चोटियों के कलाकारों की टुकड़ी औसत शोर संकेतों है कि स्वचालित रूप से ElectroMap में किया जाता है की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए एक प्रभावी तरीका है. हालांकि, पहनावा औसत सर्वव्यापी फायदेमंद नहीं है, हरा करने के लिए हरा परिवर्तनशीलता के अध्ययन में उदाहरण के लिए. इसलिए, ElectroMap कलाकारों की टुकड़ी औसत से बचने के लिए एकल हरा विभाजन एकीकृत करता है, एसएनआर (स्थानिक और लौकिक फ़िल्टरिंग) में सुधार करने के लिए वैकल्पिक प्रसंस्करण विकल्प और आगे की जांच और नक्शे के लिए Alternans विश्लेषण मॉड्यूल भी शामिल है हरा-टू-बीट परिवर्तनशीलता।
ऑप्टिकल मानचित्रण डेटासेट अक्सर इस तरह के आधार रेखा बहाव और गति कलाकृतियों के रूप में कलाकृतियों का प्रदर्शन। समान रूप से, उत्पन्न संकेतों छोटे पिक्सेल आकार, कम जोखिम समय और कम आंशिक फ्लोरोसेंट परिवर्तन2के कारण कम गुणवत्ता हो सकता है. इन कारकों अंतर्निहित EP व्यवहार के प्रभावी और सटीक विश्लेषण को रोकने के। के रूप में उल्लिखित, ElectroMap इन मुद्दों को दूर करने के लिए कई प्रसंस्करण रणनीतियों है. हालांकि, मूल रूप से खराब गुणवत्ता के लिए इन एल्गोरिदम के आवेदन / विकृत डेटा अभी भी प्रभावी विश्लेषण को रोकने जाएगा। SNR इसलिए मापा और ElectroMap में प्रदर्शित किया जाता है कि पैरामीटर में से एक है. समान रूप से, उपयोगकर्ता का चयन करें और पिक्सेल जानकारी और तुलना मॉड्यूल का उपयोग कर नमूने से विशिष्ट क्षेत्रों से संकेतों की तुलना कर सकते हैं, इस तरह के चित्र 5में दिखाया गति कलाकृतियों के रूप में घटना की पहचान की अनुमति, और उपयुक्त डेटा का अपवर्जन.
वर्तमान में, ElectroMap आधारभूत सुधार के रूप में एक ही तरीके से कच्चे डेटा से गति कलाकृतियों को हटाने का समर्थन नहीं करता. इसलिए, सॉफ्टवेयर के संभावित भविष्य के विकास की गणना विधियों द्वारा गति कलाकृति हटाने के शामिल किया गया है के रूप में31,32की सूचना दी गई है . इसके अलावा, ElectroMap वर्तमान में एक ऑप्टिकल संकेत के अध्ययन के लिए सीमित है. तथापि, अनुपातमितीय रंगों और वोल्टेज और कैल्शियम रंगों के एक साथ उपयोग के लिए27,दो तरंगदैर्ध्य चैनलों के समवर्ती प्रसंस्करण की आवश्यकता है। दोहरी संकेत विश्लेषण के एकीकरण इसलिए सॉफ्टवेयर के लिए एक महत्वपूर्ण भविष्य के अलावा है. एरिथमिक डेटासेट पर लागू विश्लेषण विकल्पों का विस्तार, जैसे चरण विचित्रता ट्रैकिंग, सॉफ्टवेयर33,34के दायरे को समान रूप से व्यापक करेगा। अंत में, वर्णित विश्लेषण विकल्पों में से कई भी इलेक्ट्रोड मानचित्रण डेटा के विश्लेषण में उपयोगी हो सकता है. वास्तव में, ElectroMap विषम इलेक्ट्रोग्राम तरंग20,35केबावजूद इलेक्ट्रोड मानचित्रण डेटा का विश्लेषण करने के लिए इस्तेमाल किया गया है, और आगे अनुकूलन इस आधुनिकता के लिए इसके उपयोग का विस्तार होगा.
Disclosures
पी.के. एट्रियल फाइब्रिलेशन में सक्रिय कई दवा और उपकरण कंपनियों से अनुसंधान सहायता प्राप्त करता है और ऐसी कई कंपनियों से honoraria प्राप्त किया है। एल.एफ. संस्थागत अनुसंधान अनुदान यूरोपीय संघ, BHF, एमआरसी, DFG और गिलियड प्राप्त हुआ है. पी.के. और एल.एफ. बर्मिंघम विश्वविद्यालय द्वारा आयोजित दो पेटेंट पर आविष्कारक के रूप में सूचीबद्ध हैं (एट्रियल फिब्रिलेशन थेरेपी WO 2015140571, Atrial Fibrillation WO 2016012783 के लिए मार्करों).
अन्य सभी लेखकों के हित ों की कोई संभावित संघर्ष की घोषणा.
Acknowledgments
यह काम ईपीएसआरसी छात्रवृत्ति (Sci-Phy-4-स्वास्थ्य केंद्र के लिए डॉक्टरेट प्रशिक्षण L016346) द्वारा डी.पी., के.आर. और एल.एफ., वेलकम ट्रस्ट बीज पुरस्कार अनुदान (109604/$/15/$)) को डी.पी., ब्रिटिश हार्ट फाउंडेशन अनुदान (पीजी/ , यूरोपीय संघ (अनुदान समझौते नहीं 633196 [कैटच ME] P.K. और L.F.), ब्रिटिश हार्ट फाउंडेशन (FS/13/43/30324 से P.K. और L.F.; PG/17/30/32961 से पी.के. और ए.एच.), और LedukQ फाउंडेशन पी.के. J.W. ब्रिटिश हार्ट फाउंडेशन द्वारा समर्थित है (FS/
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| MATLAB and Simulink R2018a | Mathworks, Inc, Natick, MA | MATLAB software |
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