Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Medicine

ניתוח תפוקה גבוהה של נתוני מיפוי אופטי באמצעות מידע אלקטרומגנט

Published: June 4, 2019 doi: 10.3791/59663

Summary

פרוטוקול זה מתאר את ההתקנה והשימוש של מערכת החשמל, פלטפורמת תוכנה פתוחה מבוססת MATLAB לניתוח נתוני מיפוי אופטי לב. מכשיר אלקטרומגנט מספק כלי רב טווח של תפוקה גבוהה לניתוח של מתח מיפוי אופטי והנתונים הסידן מגדיר על פני מגוון רחב של מודלים ניסוי לב.

Abstract

מיפוי אופטי היא טכניקה מבוססת עבור מחקר ברזולוציה גבוהה מאוד-טמפורלית של אלקטרופיזיולוגיה לב בהכנות multi-סלולריים. כאן אנו מציגים, במדריך צעד אחר צעד, השימוש בזרם חשמלי לניתוח, כימות ומיפוי של מערכות נתונים ברזולוציה גבוהה של מתח וסידן שנרכשו באמצעות מיפוי אופטי. האפשרויות לניתוח אלקטרומגנט מכסות מגוון רחב של פרמטרים אלקטרולוגיים מרכזיים, וממשק המשתמש הגרפי מאפשר שינוי פשוט של הגדרות טרום-עיבוד ופרמטרים, מה שהופך את ה-אלקטרומגנט לישים על מגוון רחב של דגמים ניסיוניים. אנו מראים כיצד מובנית זיהוי תדירות התנועה ופילוח האות מאפשר ניתוח תפוקה גבוהה של הקלטות ניסיוני כולו, תגובות חריפה, והשתנות היכו-to-פעימה אחת. בנוסף, אלקטרומגנט משלבת אוטומטית multi-פעימה בממוצע כדי לשפר את איכות האות של מערכות נתונים רועשים, וכאן אנו מדגימים כיצד תכונה זו יכולה לעזור להבהיר שינויים אלקטרולוגיים שעלול אחרת ללכת מבלי שיבחינו בעת שימוש באחד לנצח את הניתוח. מודולים מותאמים אישית נכללים בתוכנה לחקירה מפורטת של הולכה, ניתוח קבצים בודדים, ו לסירוגין, כפי שמוצג כאן. פלטפורמת תוכנה זו יכולה לשמש כדי לאפשר ולהאיץ את העיבוד, ניתוח ומיפוי של מורכבות אלקטרופיזיולוגיה לב.

Introduction

מיפוי אופטי מנצל כתבים פלורסנט של מתח ו/או ריכוז סידן לחקור אלקטרופיזיולוגיה לב (EP) וטיפול בסידן בהכנות רב-תאיים, עם רזולוציה מרחבית גדולה יותר מאשר השגה עם המסורתי טכניקות1,2,3. לכן, מיפוי אופטי התפתחה בתור טכניקה חשובה ומנוצל יותר ויותר, מתן תובנות מפתח לתוך התנהגות חשמל פיזיולוגית פתופסולוגית בלב3,4,5 ,6,7,8. עיבוד אפקטיבי וניתוח של נתונים שהתקבלו מניסויים במיפוי אופטי הוא מסובך על ידי מספר גורמים. האיכות הגבוהה זמן רזולוציה הטבע של נתונים מיפוי אופטי מגדיר תוצאות קבצי וידאו raw מורכב אלפי מסגרות תמונה, כל אחד מורכב של מספר פיקסלים בודדים, מתן העלייה קבצי נתונים גדולים הדורשות תפוקה גבוהה אוטומטי . מעבד9 פיקסלים קטנים, לטעון צבע עני ואחיד ושינויים קטנים שברים בתוצאה של קרינה פלואורסצנטית אותות אופטיים עם האות נמוך ליחס רעש (SNR), המחייב טרום עיבוד לפני ניתוח אפקטיבי הוא השגה10. עיבוד וניתוח יכול להיות מסובך יותר על ידי שימוש בפרוטוקולים אלקטרואופטיקה התנועה אשר לנצל את האור כדי ליזום הפעלה, העלולה לעוות את האות מוקלט מחיישנים פלורסנט11,12. יתרה מזאת, לאחר עיבוד הנתונים, ניתן להחיל מספר טכניקות והגדרות שאינן עקביות כדי למדוד פרמטרים של עניין, עם הטכניקות הישימות ביותר שונות בהתאם להתקנה ניסויית, דגם ושאלה2, 10,13. מגבלות אלה מונעות ספיגה נוספת של הטכנולוגיה ומפריעים לניתוח אובייקטיבי באמת.

כדי להתגבר על מגבלות אלה, כמה קבוצות מחקר עיצבו מערכות עיבוד מותאמות אישית המותאמים לעבר המודל הנסיוני שלהם, שאלה וחומרה7,14,15,16. אחרים משתמשים בתוכנה קניינית מסחרית שבה האלגוריתמים הבסיסיים עשויים להיות קשים לגישה4,17. כתוצאה מכך, קיים צורך מובהק בפלטפורמת תוכנה פתוחה בעלת מקור פתוח לעיבוד וניתוח של נתוני מיפוי אופטי. חשוב כי תוכנה זו היא מקור פתוח, קל לשימוש, גמיש להתאמת הפרמטרים, החלים על מגוון של מודלים ניסיוניים עם מאפייני EP נפרדים ומאפשר כימות ברורה וישירה של מגוון הלב פרמטרים שניתן ללמוד באמצעות מיפוי אופטי.

פרסמנו לאחרונה ושיחררו פלטפורמת תוכנה מקיפה, מערכת החשמל, עבור למעלה, למחצה, עיבוד אוטומטי, ניתוח ומיפוי של נתונים מיפוי אופטי לב מגדיר13. כאן, אנו מציגים מדריך וידאו עבור ניצול של האלקטרומגנט ולהדגים כיצד ניתן להשתמש בו כדי לעבד, לנתח ולמפות מספר ערכות נתונים מיפוי אופטי. אנו מתמקדים בשימוש אלקטרומאפ כדי לכמת EP סטנדרטי משתנים הטיפול בסידן ולהדגים את השימוש במהירות ההולכה עצמאית, ניתוח קובץ יחיד ומודולים לסירוגין.

Protocol

1. איסוף נתוני מיפוי אופטי

  1. ביצוע מיפוי אופטי לב באמצעות אחד ממגוון רחב של מודלים ניסיוניים כולל לבבות שלמים ומבודדים שלמים6,18, מבודדים אטריה14,19, המוח פרוסות20, פרוסות לב מיכל בן 21 , 22, ו-monolayers הסלולר23. ראה הפניות משויכות לעיצובים ניסיוניים כדי לאסוף נתוני מיפוי אופטי גולמיים מהכנות אלה. בתנאי שניתן להמיר נתונים שהושגו למחסנית tiff או לשמירה ב-. MAT, זה צריך להיות analyzable באמצעות האלקטרומגנט. זה כולל נתונים של ממדים שונים (מרובע/מלבני) ורזולוציות (מקסימום נבדק כעת 2048 פיקסלים x 2048 פיקסלים).

2. התקנת תוכנה וסטארט-up

הערה: להלן מפורטים שתי השיטות להתקנה ולהפעלה של האלקטרומגנט – או בתוך MATLAB הפעלה מקוד המקור (. m) או כקובץ הפעלה עצמאי (. exe עבור חלונות). התוכנה הסופית והפונקציונליות שלה הם קבוע בין שתי אפשרויות ההתקנה (מלבד כמה הבדלים בניווט בספרייה). לכן, השיקולים העיקריים לבחירת גירסה להתקנה הם גישה לתיבות MATLAB וכלים נדרשות והאם הגישה לקוד המקור רצויה. במידת האפשר, מומלץ להשתמש בגירסת MATLAB לצורך התחלה מהירה יותר, זמני עיבוד קצרים יותר ודיווח שגיאות קל יותר.

  1. התקנה 1: הפעלת האלקטרומגנט בתוך MATLAB
    1. התקן MATLAB. האלקטרומגנט תוכנן ב-MATLAB 2017a, עם זאת, התוכנה נבדקה לשימוש בכל המהדורות הבאות של MATLAB (עד 2018b בזמן הכתיבה). תיבות הכלים הבאות נדרשות: עיבוד תמונה, עיבוד אותות, סטטיסטיקה ולמידה של מחשב והתאמת עקומות.
    2. הורד/שיבוט כל הקבצים מתוך ' קוד המקור ' העדכנית ביותר של מאלקטרומגנט מתוך מאגר GitHub (https://github.com/CXO531/ElectroMap). ביטול הדחיסה של התוכן שהורדת למיקום הרצוי.
    3. פתח את MATLAB ונווט אל מיקום התיקייה המארח את קוד המקור של האלקטרומגנט. לאחר מכן, פתח את הקובץ אלקטרומap. m ולחץ על הפעל בעורך, או לחילופין הקלד אלקטרומאפ בחלון הפקודה והקש RETURN. פעולה זו תפעיל את ממשק המשתמש מסוג אלקטרומאפ, איור 1A.
  2. תוכנית התקנה 2: קובץ. exe עצמאי
    1. הורד את קובץ ההתקנה: https://drive.google.com/open?id=1nJyI07w9WIt5zWcit0aEyIbtg31tANxI.
    2. בצע את ההוראות שבמתקין, שיוריד את הצורך בזמן הריצה MATLAB מהאינטרנט לצד תוכנת ה-אלקטרומאפ.
    3. הפעל את הרכיב אלקטרומגנט. exe.
      הערה: זמן ההפעלה של הגירסה העצמאית יכול להיות מספר דקות.

3. טעינת תמונה ועיבוד מקדים

  1. לחץ על בחירת תיקיה ונווט אל המיקום של קבצי הנתונים שיש לנתח. פעולה זו תאכלס את תיבת הרשימה השמאלית עם כל הקבצים בספריה המתאימה לסוג הקובץ (. tif או. MAT). . קובצי MAT חייבים להכיל רק את המשתנה של ערימת התמונות.
    הערה: רק תיקיות ולא קבצים בודדים יופיעו כאשר תנווט דרך בורר הספריות.
  2. בחר קובץ שייטען מתוך הממשק ולחץ על טען תמונות.
    1. לאחר הטעינה, המסגרת הראשונה תופיע והחלוקה לרמות האדומה תציין סף אוטומטית של התמונה. במקרה הצורך, טען מחדש את השימוש בעבר ROIs על ידי בחירת שמירה/טעינת ROI. במקרה זה, דלג על שלב 3.3.
    2. כברירת מחדל, סף מבוססת על עוצמות הפיקסלים במסגרת הראשונה. אם רצונך בכך, שנה זאת לסף המבוסס על משרעת קורס השידור באמצעות שינוי האפשרות בתמונה עבור התפריט הנפתח של הסף . שים לב שברגע שסף נבחר, הוא יוחל לאחר מכן עבור מחסנית התמונה כולה.
  3. אם תרצה, שנה את אפשרות הסף לידני, שיפעיל את המחוון כדי לכוונן באופן ידני את סף התמונה. בנוסף, לחתוך תמונות (חיתוך תמונה) ו/או לצייר אזור מותאם אישית של עניין (ROI מותאם אישית) לניתוח על ידי בחירת תיבות השנתות המתאימות מתחת לאפשרויות הסף. שים לב לכך שאפשרויות מתקדמות עבור אזור של בחירת ריבית, כגון מספר האזורים זמינים מתוך ROI בחירה מהתפריט העליון.
  4. לאחר החלת הסף המתאים, לחץ על הדפסת תמונות כדי להחיל את העיבוד. הגדרות לעיבוד מפורטות להלן (step 3.4.1-3.4.5). בשלב זה, ודא שהגדרות המצלמה הנכונות הוזנו. אלה הם גודל פיקסל ב-יקרומטר (חשוב: זהו גודל התמונה פיקסל, ולא את גודל הפיקסלים העושים את השבב או חומרה שווה ערך במכשיר הדמיה) ו framerate ב kHz.
    1. להיפוך אות, סמן את תיבת הסימון ' היפוך נתונים ' כדי להפוך לזמינה. אם מדווחים על אות פלורסנט ביחס הפוך לפרמטר הריבית (כמו בצבעים בעלי פוטנציאל שימוש נפוץ) האות יכול להיות הפוך.
    2. לסינון מרחבי, בחרו ' גאוסיאני ' או ' ממוצע ' מתפריט הליבה. הגודל של אזור ממוצעים מרחב נשלט על ידי קלט גודל סמוך לתפריט הנפתח ליבה (כלומר 3 התוצאות 3 פיקסל x 3 פיקסלים ליבה מסנן). בעת החלת מסנן גאוס, ניתן להגדיר את סטיית התקן גם מקלט סיגמא .
    3. עבור תיקון בסיסי, בחר את האפשרות העליונה24 או פולינומיאלית ( מדרגה 4 או 11) תיקון25 מהתפריט הבסיסי. ניתן להחיל תיקון על כל פיקסל בנפרד (זמן עיבוד ארוך) או כממוצע של התמונה כולה (מהיר יותר אך מניח שינויים הומוגניים בסיסיים). תיקון מלמעלה-האט יכול גם להיות שונה על ידי הגדרת אורך העליון-hat באלפיות שניה, בסמוך לתפריט הנפתח בחירה בסיסית. אורכו של הקרנל העליון-Hat צריך להיות גדול יותר מציר הזמן של הפעולה האינדיבידואלית הפוטנציאלים/מעבר סידן.
    4. לסינון זמני, בחר בסינון Savitzky-Goaly או באמצעות מסנן דחף אינסופי ( iir) מתפריט הסינון.
      הערה: מלבד עבור האות בממוצע רקמות המופיע בתחתית שמאל, סינון זמני מוחל על כל פיקסל בנפרד בזמן של כימות הפרמטר מטווח תמונה בממוצע האנסמבל. פעולה זו יושמה כדי להפחית את זמן העיבוד על-ידי סינון מקטעים קטנים של נתונים כאשר נדרשים במקום קבצים שלמים.
    5. להסרת מסגרות, שים לב שאם נבחרה האפשרות ' הסר מסגרות ', ניתן להסיר פסגות גדולות עם משרעת גדולה יותר מאות הריבית הניתנת להסרה מערכת התמונה. הדבר עשוי להיות שימושי בערכות נתונים בקצב אופטי, כגון הצעדים האופטיים שבהם יוזם ההפעלה האופטית של האופינים כגון מתעל הפדופסין 211,12.
      הערה: כאשר הסרת מסגרת עשויה להציג שינויים בשלבים שאינם פיסיולוגיים לאותות התמונה, סינון זמני עשוי להציג ממצאים לנתונים ולכן אינו מומלץ כאן.
  5. שים לב כי האות יהיה מקוטע פעם אחת הדפסת תמונות נבחרה בהתאם לאפשרויות תחת אפשרויות פילוח, אולם ניתן לשנות במהירות מבלי לעבד מחדש את כל ערכת הנתונים (ראה סעיף 4).

4. מקטעי נתונים ואנסמבל בממוצע

הערה: ברגע שהקובץ מעובד, הפסגות באות הממוצע של הרקמה (הסימן הימני התחתון, איור 1A) יזוהו ומתויג על-ידי עיגולים אדומים. רק פסגות מעל לסף מוגדר (קו כחול במעקב המוגדר על-ידי שיא הסף) נספרות. בנוסף, הפסגות נספרות רק אם הן מתעכבות במידה מספקת בהשוואה לפסגות הקודמות, שנקבעו על-ידי הקלט ' מרחק שיא של מינימום '. האות מחולקת לאחר מכן על בסיס הפסגות שזוהו. ראשית, אורך המחזור האפקטיבי (CL) של כל שיא מחושב על ידי מדידת הזמן בינו לבין הפסגה הבאה. אם מספר פסגות (המוגדר על-ידי מספר מזערי של פסגות ) כוללים CLs (סף שנקבע על-ידי קלט גבול מינימלי ) ולאחר מכן הם מקובצים ואת ה-CL הממוצעת עבור פסגות אלה מחושבות.

  1. לפילוח נוסף של הנתונים, הקש על אות מקטע. אפשרויות חלוקת משנה הן: None – כל הפסגות עם אותו CL מקובצים יחד; כל – קטעים של nפסגות בתוך המועדים הקבועים של CL (nפסגות נקבע על ידי הקלט גודל הקטע ) מזוהים; אחרון – סופי nפסגות לפני שינוי CL מזוהים ומקובצים, וכל האחרים אינם מנותח; ו- ביט אחד – זה שווה ערך להחלת כל פילוח עם nפסגות = 1, ולכן אין קיבוץ או הרכב בממוצע (ראה 4.5) מוחלים. ניתן להחיל אפשרות זו על- ידי בחירת לחצן הפעימה היחידה.
    1. החלת פילוח מותאם אישית של האות על-ידי התקרבות לזמן עניינים ובחירה באפשרות ' אות מקטע'. פעולה זו תוסיף אפשרות נוספת שכותרתה מקטע מוגדלת לתיבת הרשימה מקטע, המתאימה לנקודות הזמן שנבחרו.
  2. התוצאות של הפילוח יופיעו בתיבת הרשימה הסמוכה לאות בממוצע הרקמה, ותציג את מספר המקטע ואת ה-CL המשוער. כל מקטעי הזמן מקוטע מסומנים בצבעים שונים. בחר מקטע מתוך תיבת הרשימה כדי להאיר את המקטע באדום. פעולה זו גם תפעיל באופן אוטומטי את הניתוח של סעיף זה , כאילו לחצן ' הפקת מפות ' נבחר (ראה סעיף 5).
  3. ניתוחים של פסגות מקובצות יבוצעו על הנתונים של ' ההרכב הממוצע '. זה כולל בממוצע את הפסגות בקטע יחד, עם זמני הייחוס להיות הפסגות שזוהו בשלב 4.2. עדכן את חלון הזמן לממוצע על-ידי שינוי הקלט לפני ואחרי הכניסות וההקשה על אות המקטע.

5. פעולה פוטנציאלית/סידן המשך חולף ניתוח מהירות ההולכה

  1. לאחר עיבוד תמונות, לחצן הפקת מפות יהפוך פעיל. הקש להפיק מפות כדי להחיל משך פוטנציאלי פעולה (apd), זמן ההפעלה, מהירות ההולכה וניתוח SNR. כברירת מחדל, הניתוח יוחל על מקטע האות הראשון. בחר מקטעים אחרים מתוך תיבת הרשימה יחיל ניתוח על המקטע שנבחר.
    הערה: תוצאות הניתוח מוצגות בטבלת התוצאות, כולל ממוצע, סטיית תקן, שגיאה סטנדרטית, סטיה וניתוח האחוזון החמישי ל95th. מפות משך מכונים ' APD ' מפות עם זאת, אותות סידן מעובד באמצעות אותן הגדרות יהיה למדוד זמן חולף סידן.
  2. בחרו ' קבל מידע פיקסל ' כדי לראות תצוגה מפורטת של האות מכל פיקסל בתמונה, והשוו פיקסלים לאותות בו של עד 6 מיקומים.
    1. השתמש בחלונית ' עיבוד אות ' כדי לכוונן הגדרות עבור ניתוח משך. אלה הם: משך – זמן של אחוזי התגובה/הדעיכה למדידה מהשיא; ' Apd ' בסיס -פרק זמן של אות המוגדר כבסיס להפניה למדידות משרעת; ו- ' Apd ' זמן התחלה -זמן התחלה עבור מדידות משך זמן. אלה הן אותן אפשרויות להחליט את זמן ההפעלה עבור מפות איזוכרום (דנו להלן) והם מכונים: להתחיל (d2F/dt2מקסימום), upstroke (dF/dt מקסימום), נקודת אמצע של הקיטוב (זמן של 50% משרעת), שיא (זמן משרעת מקסימלית). הגדרות אלה להחיל על העכבר וניסיונות הפעולה של חזיר מוצגים באיור 2A.
      הערה: שינוי כל אחת מאפשרויות אלה יעדכן באופן אוטומטי את מפת המשך וטבלת התוצאות. קנה מידה ואפשרויות הסרה חריג חשוד טעות זמינים גם.
  3. מהירות ההולכה מוערכת גם באופן אוטומטי בתוך ממשק התוכנה הראשי. זה מושגת באמצעות שיטה רב וקטורית של Bayly ואח '26 מן המפה האיזוכרום שהוגדרו על ידי מדד ההפעלה הנבחר (שנדונו בשלב 5.4). לחץ על נקודות הפעלה כדי לעבד ייצוג תלת-ממדי של מפת ההפעלה.
  4. Multi-וקטור מהירות ההולכה שיטת המדידה מרחב מחלקים את המפה איזוכרום לאזורים של n x n פיקסלים. הגדר את הערך n באמצעות הקלט גודל החלון המקומי והגדר את טווח זמני ההפעלה כדי להחיל ניתוח על שימוש בזמני ההפעלה המתאימים.
    הערה: עבור כל אזור מקומי, משטח פולינומיאלי, f, מותאם בצורה הטובה ביותר לתיאור הקשר בין זמן ההפעלה למיקום המרחבי, (x,y). וקטור מעבר הצבע, CVlocal, של משטח זה מחושב בתור:
    Equation 11
    כאשר Equation 9 מציינת את האופרטור הדיפרנציאלי הדו-מימדי הקרטשני26.
  5. עבור כל פיקסל במפה האיזוכרום, מחושב וקטור מקומי המייצג מהירות וכיוון הולכה. בחר באפשרות ' מפה איזוכרום ' עם וקטורים מהתפריט הנפתח תצוגה כדי להציג ניתוח זה.
  6. SNR מחושבת כיחס של משרעת המקסימום בהשוואה לסטיית התקן של האות בתוכנית הבסיסית. ניתוח זה מבוצע לפרסום כל שלבי העיבוד. הקש SNR חישוב בתפריט העליון כדי לערוך הגדרות עבור תקופת האות המוגדרת כתוכנית בסיסית.

6. מודול ניתוח הולכה

  1. לחץ על הולכה כדי לגשת לניתוח מפורט יותר של מהירות ההולכה. זה פותח מודול נפרד שבו ההולכה ניתן לכמת באמצעות שיטת Bayly רב וקטורית כמו בממשק הראשי, שיטות וקטוריות יחיד, כמו עקומת הפעלה.
  2. לחץ על וקטור יחיד כדי לנתח הולכה באמצעות שיטה וקטורית יחידה, שבו CV מחושב מפני עיכוב זמן ההפעלה בין שתי נקודות. ניתן לעשות זאת באמצעות שיטות אוטומטיות או ידניות , הניתנות לבחירה מתחת ללחצן הווקטור היחיד.
    1. לשיטת וקטור בודדת אוטומטית, בחרו מרחק ונקודת התחלה שממנה יש למדוד הולכה. לאחר מכן, התוכנה תבצע סריקה של 360 מעלות מהנקודה שנבחרה, מדידת ההשהיה בזמן וחישוב מהירות ההולכה המשויכת לאורך כל הכיוונים בהפרשים של 1 מעלות. התוצאות של ניתוח זה מוצגות בגרף הסמוך למפה, וכיוון ההולכה האיטית ביותר מוצגת באדום.
    2. לשיטת וקטורית בודדת ידנית, בחרו בנקודת ההתחלה והסיום מהמפה האיזוכרום לחישוב מהירות ההולכה. כדי לבחור נקודת התחלה חדשה, לחץ על נקה נקודת התחלה.
  3. הקש על וקטור מקומי כדי להחיל את השיטה הווקטורית המרובה, עם ההגדרות המתאימות לאלה מהממשק הראשי. בתוך מודול ההולכה, הפצת מהירויות ההולכה, כמו גם התפלגות זוויתית של וקטורים מחושבים ותלות זוויתית של מהירות ההולכה ניתן להציג.
  4. לחץ על עקומת ההפעלה כדי להתוות את אחוז הרקמה המופעלת כפונקציה של זמן. זמן להפעלה של 100% מוצג באופן אוטומטי, בעוד שניתן לבחור בערכים מותאמים אישית עבור אחוזי הפעלה מינימליים (כחול) ומקסימום (אדום).

7. ניתוחים ומודולים נוספים

  1. מלבד המשך ביצוע אוטומטי ניתוח מהירות ההולכה, מספר פרמטרים אחרים ניתן לכמת באמצעות האלקטרומגנט. ניתוחים אלה ניתנים לבחירה מהתפריט הנפתח מעל מפת התצוגה. בחר אחת מהאפשרויות הבאות כדי לבצע את הניתוח, והתוצאות יופיעו בשורהה -4 של טבלת התוצאות: 1 ) מרווח זמן של הזמן מ-90% רה-פולריזציה ועד ההפעלה של הפוטנציאל הפעולה הבא; 2) התדר הדומיננטי – ספקטרום תדירות של כל פיקסל מחושב באמצעות התמרת פורייה מהירה, והתדר עם רוב הכוח מוגדר כתדר דומיננטי. הגדרות טווח וחלון מתקדמות עבור ניתוח תדרים דומיננטי זמינות על-ידי בחירה במיפוי תדירות; 3) זמן לשיא – זמן העלייה בין שני משתמשים באחוזים שנבחרו (ברירת מחדל של 10 עד 90%) של השלב הדפולריזציה של הפוטנציאל הפעולה או שחרור הסידן. ניתן לשנות את ערכי האחוזים על-ידי בחירה בהגדרות טרומבוציטופניה. ו-4) קבוע הרפיה (τ) – קבוע הרפיה מחושב על ידי התאמת מונו-מעריכי הדעיכה של צורת הטופס:
    Equation 22
    כאשר רמת הקרינה הפלואורסצנטית בזמן t תלויה בשיא הזריחה, F0, והדעיכה הבאה (C היא קבועה)27. הערך שביניהם ניתן להתאים את המשוואה 2 ניתן לבחירה בתוך ממשקי המשתמש הראשי של המחשב החשמלי, כמו גם הטוב ביותר של קריטריונים של אי הכללה להתאמה בהתבסס על ערך r2 .
  2. לחץ על ניתוח קבצים בודדים כדי לפתוח מודול ייעודי עבור משך התפוקה הגבוהה וניתוח ההולכה של כל קטע מזוהה בקובץ. ניתן לבצע ניתוח בתמונה כולה (משך זמן, הולכה והפעלה) או באזורים נבחרים או נקודות עניין (כרגע בלבד). התוצאות מפושוב לקובץ csv.
    הערה: עבור ערכי APD מהתמונה כולה, העמודה הראשונה בקובץ ה-csv היא הממוצע, בעוד שהעמודה השניה היא סטיית התקן.
  3. לחץ על הסירוגין כדי ליזום מודול עצמאי לניתוח ייעודי ומיפוי של השתנות מפעימה לפעימה. ראו או'שיי ואח ' 201913 לפרטים על אפשרויות העיבוד והניתוח של הסירוגין. באופן ספציפי, מודול זה נועד לזהות שני תנודות בתקופה, המכונה לסירוגין. שני המשך ומשרעת הסירוגין מחושבים ומפויינים.
    הערה: משכי זמן לסירוגין נמדדים על-ידי השוואת מידת המשך מפסגה אחת לבאה; כלומר אם השיא אחד ושתיים ו-apd1 ו-apd2 בהתאמה, אז המשך אלבנן (ΔAPD) מחושב כ
    Equation 33
    מידת המשך מבוצעת באמצעות ההגדרות בממשק הראשי. בינתיים, משרעת לסירוגין ניתן לכמת וממופה על פני ההכנות multi-סלולריים כשינוי מוחלט (מוגדר כאחוז שבו 0% = משרעת זהה בין פעימה אחת והבאה). יתר על כן, את ההשפעות של תופעות כמו לטעון סידן ניתן לחקור עוד על ידי מדידת והשוואת עומס ושחרור לסירוגין, כפי שדווחו בעבר28. אם L מוגדר משרעת שיא של פעימות גדולות (כלומר איפה משרעת גדול יותר מאשר היכו הקודם), S משרעת של פעימות קטנותEquation 4, וD העומס דיאסטולי של פעימות קטנות, לסירוגין משחררים ans ( Equation 5 ) מוגדרים כ:
    Equation 64
    לעומת זאת, מוגדרותEquation 7המטען לסירוגין () בתור:
    Equation 8(5)
    מדידות לסירוגין ניתן לעשות על פני הרקמה כולה, ואת תוצאות הניתוח מוצגים בחלק הימני התחתון של המודול. בעת השימוש הראשון במודול, הניתוח מבוצע על-פני הקובץ הניסיוני כולו, והתוצאות המוצגות הן הבדל ממוצע של קצב פעימה על-פני כל הקובץ. עם זאת, ניתן להגביל את הניתוח למועדים מסוימים בקובץ על-ידי בחירה באפשרות ' החזק זום ', התקרבות בפרק זמן מסוים ובחירה באפשרות ' נתח תצוגהמוגדלת '. פעולה זו תעדכן את לוח התוצאות כדי להציג ניתוח מתקופת הזמן שנבחרה.
    1. בחר לשחק כדי להציג וידאו מביט לקצב של ניתוח הסירוגין. בנוסף, בחר באפשרות ' צור מפת ממוצע ' כדי לייצא מפה של התנהגות הסירוגין הממוצע מנקודות הזמן הנבחרות, שהוגדרו בתפריט הנפתח בעת שימוש בתכונה זו.
  4. הקש שלב מפה כדי ליזום את מודול מיפוי שלב. המרה של הילברט מבוצעת כדי לחשב את שלב מיידי (בין-π ו-+ π) של האותות בכל נקודת זמן. לחץ על הפעל או גרור את המחוון כדי להמחיש את התנהגות הפאזה לאורך זמן ולחץ על פיקסל לעיבוד דיאגרמת פאזה.

8. ייצוא נתונים

  1. נתונים מיוצאים מ-אלקטרומאפ במגוון טפסים. הקש על ' ערכי ייצוא ' כדי לשמור את הערכים של המפה המוצגת כעת בממשק הראשי שבשימוש. ניתן לשמור ערכים מדודים כמפה (שמירה על מיקומי פיקסלים) או לדחוס לתוך רשימה אחת, וניתן לשמור אותם כ-csv,. txt או. קבצי MAT.
  2. לחצו על ' ייצוא מפה ' כדי להעלות מוקפץ המכיל את המפה המוצגת כעת, אשר ניתן לשמור במגוון תבניות תמונה. אפשרויות התצוגה עבור המפה נשלטות על-ידי בחירה באפשרות ' מפה הגדרות ' אך ניתן גם לערוך אותם לאחר שנבחרה מפת הייצוא . לדוגמה, ניתן להוסיף סרגל צבעים על-ידי בחירת סמל זה מהתפריט העליון, וניתן להגדיר את קנה המידה על-ידי בחירה באפשרות ' עריכת מפת צבע> '.
  3. לחץ על הפעלת וידאו כדי לעבד הנפשה של רצף ההפעלה, שניתן לשמור כקובץ gif מונפש.
  4. הקש על פלח וידאו כדי לשמור קובץ וידאו. avi של הפרמטר המוצג כעת של כל מקטע שזוהה.

Representative Results

כל העבודה שבוצעה כחלק ממחקר זה נעשה בהתאם הנחיות אתיות שנקבעו על ידי בריטניה בעלי חיים (הליכים מדעיים) חוק 1986 ו הוראה 2010/63/האיחוד האירופי של הפרלמנט האירופי על הגנה על בעלי חיים המשמשים למטרות מדעיות. ניסויים אושרו על ידי המשרד הביתי (העכבר: PPL 30/2967 ו PFDAAF77F, חזיר גינאה: PPL PF75E5F7F) ואת לוחות סקירה מוסדיים באוניברסיטת ברמינגהאם (העכבר) ואת הקולג ' של המלך לונדון (חזיר גינאה). שיטות מפורטות לאיסוף הנתונים הגולמיים שנותחו כאן ניתן למצוא בפרסומים הקודמים5,6,14,19.

הממשק הראשי שממנו מבוקרת האלקטרומגנט מוצג באיור 1A. השלבים הנחוצים לניתוח ערכת נתונים נשלטים בעיקר על-ידי טעינת תמונות, עיבוד תמונותוהפקת לחצני מפות , ומוצגים מודגשים בירוק, כחול ואדום, בהתאמה באיור 1a. איור 1B-D מציג את הפעולות המתרחשות בבחירה של כל אחד מלחצנים אלה. טעינת תמונות מחילה את אפשרויות סף התמונה כפי שנבחרו על-ידי המשתמש (איור 1b), בזמן עיבוד תמונות (איור 1b) מחיל סינון ותיקון בסיסי. לבסוף , להפיק מפות יהיה ממוצע הנתונים הראשון בהתאם לחלון הזמן והגדרות פילוח (אלא אם כן פילוח הביט יחיד נבחר) ולאחר מכן לבצע ניתוחים שתוארו לעיל.

היבט מרכזי של האלקטרומגנט הוא הגמישות שלה ביחס לסוג מצלמה ומודל ניסיוני. זה חיוני עבור כלי השירות של תוכנת מיפוי אופטי בשל המאפיינים לב ומאפיינים אנטומיים ברורים הקיימים בין דגמים בשימוש נרחב. איור 2a למשל מציג את הפעולה הפוטנציאלית מורפולוגיה של מוריין אטריה בהשוואה לחדר השפן גינאה, הוקלט באמצעות צבעים רגישים מתח כפי שדווחו בעבר6,14. למרות הצורה הנבדלת של הפוטנציאל הפעולה, והשימוש בשתי מצלמות מיפוי אופטיות נפרדות עם מסגרות שונות וגדלי פיקסלים שונים, ניתן להשתמש ב-אלקטרומגנט כדי לנתח בהצלחה את שתי ערכות הנתונים. עם זאת, פעולה זו דורשת שינוי בפרמטרים מסוימים בממשק המשתמש (איור 2B). שימו לב לכך שפוטנציאל הפעולה הממושך של חזיר הניסיונות מחייבת חלון זמן גדול יותר. בנוסף, כדי למנוע תיקון בסיסי מלמעלה באופן לא מבחינה פיזיולוגית את האותות המוקלטות האופיטיים, יש להגדיל את אורך הזמן שלו כך שהוא יהיה גדול ממהלך הזמן של הפעולה הפוטנציאלית.

האפשרות ' אלקטרומגנט ' מציעה מגוון אפשרויות עיבוד כדי לסייע בשיפור SNR של אותות מוקלטים מבחינה אופטית שעשויים להידרש לשחזר ביעילות את פרמטרי EP. דוגמה לכך היא הרכב אוטומטי ממוצע של פסגות בעקבות פילוח נתונים. איור 3A-C מדגים כיצד היישום של ההרכב בממוצע, במקום שיטות אחרות, יכול לשפר SNR מ מבודדים שמאל השמאלית (n = 13). הדבר מפחית את טרוגניות המדידה והסבירות לכשל בניתוח (איור 3D). לדוגמה, שינוי של תדירות התנועה מ-3 Hz ל-10 Hz לא שינה את APD50, כאשר לא נעשה חישוב בממוצע של האנסמבל, ובכל זאת צפויה29 הפחתה ב-apd50 ב-10 hz הצעדים נצפתה כאשר נמדד מנתוני ההרכב בממוצע ( איור 3E).

איור 4 מדגים את היעילות ואת כלי השירות של זיהוי תדר אוטומטי הצעדים ופילוח המוצעים על ידי אלקטרומגנט. כאן, העכבר השמאלי אטריה (n = 5) היו בקצב של 120 ms אורך מחזור ואורך המחזור היה מקוצר הצטבר על ידי 10 ms עד שהגיע 50 ms. אלקטרומגנט זיהה באופן אוטומטי את אורך מחזור התנועה ואת הרקמה מקובצים הממוצע פסגות בהתאם (איור 4a ). הדבר הושג בדיוק גבוה בכל ערכות הנתונים (איור 4B). פילוח אוטומטי של הנתונים מותר ניתוח תפוקה ברורה וגבוהה של האטה של מהירות ההולכה עם קצב התנועה מוגבר/אורך מחזור מקוצר (איור 4C, D). במקביל, APD50 (איור 4e) ו מרווח דיאסטולי (איור 4e) מקוצר. משרעת הפסגות המודטית ירדה, בעוד הזמן לשיא עלה (איור 4G, ח). אלו שוב התגובות הצפויות לפיצוי ברקמת לב29,30 ושימוש באלקטרומאפ יכול לעזור לפיכך להבהיר שינויים בתגובה לתדר התנועה בנוכחות סוכני תרופתי, שינוי גנטי, או במצבי מחלה.

שיקול חשוב בשימוש בתוכנה כגון אלקטרומגנט הוא נוכחות של פריטים בנתונים המשמשים כבסיס. איור 5, למשל ממחיש כי הממצאים התנועה (העיוות של האות המוקלט האופטית על ידי תנועת רקמות) יכול למנוע מדידות מדויקות של הפעלה ובמיוחד רה-פולריזציה בתוך החשמל. ראה דיון לשיקולים נוספים.

Figure 1
איור 1: מכשיר חשמלי שלבי העיבוד הראשי. (A) ממשק משתמש גרפי של מאלקטרומגנט, עם טעינת תמונות (ירוק), הדפסת תמונות (כחול) והפקת מפות (אדום) לחצנים מודגשים. (ב) תמונה סף אפשרויות שניתן להחיל על בחירת טעינת תמונות. (ג) אפשרויות עיבוד האות הזמינות למשתמש כוללות סינון מרחבי וזמני ותיקון בסיסי וניתן להחילם על ערימת התמונות על-ידי הקשה על תמונות פרוצס. (ד) אנסמבל ממוצע וכימות פרמטרים (המוצג מדידה apd) המופעל על ידי בחירת מפות תוצרת. הדמות הותאמה מאושיי ואח ', 201913. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

Figure 2
איור 2: ניתוח נתונים של העכבר והשפן באמצעות האלקטרומגנט. (A) הפוטנציאל המוקלט בפעולה מוקלטת של העכבר אטריה והחדרים השפן גינאה, יחד עם הראשון (df/dt) ושנית (d2f/dt2) ה, מבין האותות האלה. הגדרות שונות עבור הפעלה ו-רה-פולריזציה פעמים התעסוקה בתוך האלקטרומאפ מודגשים. (ב) צילומי מסך של תמונה הגדרות עיבוד האות מנוצל ממשק גישה מאלקטרומגנט. תיבות אדומות לסמן את הגדרות כי נדרש שינוי בין ניתוח של העכבר לבין נתונים שפן גינאה. הדמות הותאמה מאושיי ואח ', 201913. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

Figure 3
איור 3: אנסמבל בממוצע כדי לפתור שינויים APD. (א) apd50 מפה ולדוגמה אות פיקסל בודד מתוך פוטנציאל פעולה אופטי בודד. (ב) apd50 מפה ולדוגמה אות פיקסל יחיד מתוך פוטנציאל פעולה אופטי שנוצר על ידי אנסמבל בממוצע של 10 פעימות רצופות (שיטת שיא). (ג) SNR של הביט יחיד לעומת 10 היכו אותות בממוצע. (ד) apd50 טרוגניות (i) ומספר כשלי מדידה (ii) כפונקציה של SNR עבור פעימה אחת ו-10 להכות הממוצע apd50 מפות. (ה) apd50 בתדר 3 ו-10 Hz, כפי שנמדד מפעימה בודדת ו-10 היכו מפות. (נתונים המוצגים כממוצע ± error, n = 13 שמאלה, * * * *p < 0.001 על-ידי הסטודנט לזווג t-test). אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

Figure 4
איור 4: שימוש בנקודת האלקטרומגנט כדי ללמוד תגובות לתדר ברקמת הלב. (A) לדוגמה צילום מסך של אלקטרומגנט של זיהוי תדר ופילוח. (ב) השוואה בין מרכיבי החשמל הידועים והאלקטרומגנט נמדד אורכי מחזור. (ג) הפעלה מפות ב 120 ms ו 60 ms אורכי אורכים מחזור. (ד-ח) נתונים מקובצים של מהירות ההולכה (D), apd50 (E), מרווח דיאסטולי (F), משרעת (גר'), וזמן לשיא (H) כפונקציה של אורך מחזור התנועה פוחתת מ 120 ms ל 60 ms ב 10 אלפיות הדרגות. (נתונים המוצגים כממוצע ± error, n = 5 שמאלה בריאה) אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

Figure 5
איור 5: ההשפעה של חפצים בתנועה. (א) apd50 מפה. (ב) הפעלת מפת. (ג) אותות לדוגמה ממיקומים המסומנים (צלבים) במפות apd והפעלה. באזור הרקמה המסומנת בצלב האדום, הכיווץ לא בוצע בהצלחה, מעוות את האות האופטי הנמדד. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

Discussion

כאן, אנו מציגים מדריך צעד אחר צעד לניצול של תוכנת קוד פתוח מכשיר הגישה לניתוח משתנה גמיש ורב של מיפוי נתונים אופטיים לב. לשימוש מוצלח ב-אלקטרומגנט, נתוני הדמיה נדרשים להיות בתוך. tif או. פורמטים של MAT. הרכיב החשמלי משלב מספר הגדרות מסוימות של המשתמש. כפי שמתואר באיור 2A, זה הכרחי בשל טרוגניות רחב הקיים בין מודלים ניסיוניים חומרה הדמיה. פירוש הדבר הוא שהגדרות ברירת המחדל בתוך התוכנה לא יהיו תמיד אופטימליות, כך ששלב קריטי בשימוש בתוכנה הוא שהמשתמש יכוונן הגדרות עבור ההתקנה הניסיונית הספציפית שלהם. אלה כוללים הגדרות מצלמה וצירי זמן, כמוצג באיור 2B. לאחר שנמצאו הגדרות אופטימליות, ניתן לשמור אותם ולטעון אותם מחדש במועדים מאוחרים יותר על-ידי בחירת קובץ התצורה.

התאגדות של מדידת CL אוטומטית ופילוח אותות הם יתרונות מרכזיים של התוכנה. תכונות אלה מאפשרות ניתוח של תגובות חריפה בהקלטות ניסיוני ולהרחיב את הניתוח מהתמקדות על פעימות יחיד מבודדים. לאחר פילוח הרצוי הושגה, מודול ניתוח קובץ יחיד מאפשר ניתוח אוטומטי של כל קטע בודד (כולל פעימות יחיד), מימוש ניתוח תפוקה גבוהה של משתנים ברחבי ההקלטה החוצה ב קובץ. csv בודד. במקביל, אנסמבל בממוצע של פסגות מקובצות היא שיטה יעילה כדי לשפר את איכות של אותות רועשים כי הוא באופן אוטומטי מבוצע ב-אלקטרומאפ. עם זאת, ההרכב בממוצע אינו מועיל באופן אוביקווילי, למשל במחקרים של השתנות מכות לקצב. לכן, מכשיר חשמלי משלב מקטעי פעימה בודדת כדי להימנע מההרכב בממוצע, אפשרויות עיבוד חלופיות כדי לשפר את SNR (סינון מרחבי וזמני) וכולל את מודול ניתוח לסירוגין לחקור ולמפות עוד שינויים מכים ומכים.

מיפוי אופטי נתונים קובע לעתים קרובות מוצגים פריטים כגון בסיס הסחף וחפצי תנועה. באופן שווה, האותות שנוצרו יכולים להיות באיכות נמוכה עקב גודל פיקסלים קטנים, זמני חשיפה קצרים ושינויי פלורסנט בשבר נמוך2. גורמים אלה מונעים ניתוח אפקטיבי ומדויק של התנהגות EP המשמשת כבסיס. כמתואר, לאלקטרומגנט יש מספר אסטרטגיות עיבוד להתגבר על בעיות אלה. עם זאת, יישום של אלגוריתמים אלה לנתונים באיכות ירודה/מעוותת ביסודה עדיין ימנעו ניתוח אפקטיבי. SNR הוא ולכן אחד הפרמטרים נמדד ומוצג ב-אלקטרומאפ. באופן שווה, המשתמש יכול לבחור ולהשוות את האותות מאזורים מסוימים מתוך המדגם באמצעות מידע פיקסל והשוואת מודולים, המאפשר זיהוי של תופעות כגון ממצאים התנועה המוצגת באיור 5, ומתאים חרגה מהנתונים.

כיום, מכשיר האלקטרומגנט אינו תומך בהסרה של חפצי תנועה מנתונים גולמיים באותו אופן כמו תיקון בסיסי. לכן, התפתחות עתידית אפשרית של התוכנה היא הכללה של הסרת פריט תנועה על ידי שיטות חישוביות כפי שדווח31,32. יתרה מזאת, האלקטרומגנט מוגבל כעת למחקר של אות אופטי אחד. עם זאת, עבור צבעים מטימטרי ושימוש בו זמנית בצבעי מתח וסידן27, נדרש עיבוד בו של שני ערוצי אורכי גל. השילוב של ניתוח אותות כפולים הוא לפיכך תוספת עתידית חשובה לתוכנה. הרחבה של אפשרויות ניתוח החלות על מערכות נתונים של קצב הזמן, כגון מעקב אחר סינגולריות פאזה, מרחיבות במידה שווה את היקף התוכנה33,34. לבסוף, חלק מאפשרויות הניתוח המתוארות יכולות גם להיות שימושיות בניתוח נתוני מיפוי האלקטרודה. אכן, אלקטרומגנט השתמשו כדי לנתח נתונים מיפוי אלקטרודה למרות האלקטרוגרם מנוגדים בצורת גל20,35, ואופטימיזציה נוספת תרחיב את השימוש שלה עבור מודאליות זו.

Disclosures

P.K. מקבל תמיכה מחקר ממספר חברות תרופות והתקנים פעיל פרפור פרוזדורים וקיבל כבוד מכמה חברות כאלה. L.F. קיבל מחקר מוסדיים מענקים האיחוד האירופי, BHF, MRC, DFG וגלעד. P.K. ו L.F. מפורטים כמו ממציאים על שני פטנטים שנערך על ידי אוניברסיטת ברמינגהאם (פרפור פרוזדורים תרפיה WO 2015140571, סמנים עבור פרפור פרוזדורים WO 2016012783).

כל הסופרים האחרים לא מצהירים. על ניגוד אינטרסים פוטנציאלי

Acknowledgments

עבודה זו ממומנת על ידי EPSRC studentship (Sci-Phy-4-בריאות המרכז להכשרת דוקטורט L016346) כדי D.P., K.R. ו L.F., מענק ברוך הבא זרעים הפרס (109604/Z/15/Z) ל D.P., מענקים בקרן הלב הבריטי (PG/17/55/33087, RG/17/15/33106) כדי D.P. , האיחוד האירופי (הסכם גרנט No 633196 [לתפוס אותי] ל P.K. ו L.F.), קרן הלב הבריטית (FS/13/43/30324 ל P.K. ו L.F.; PG/17/30/32961 to P.K. ו A.H.), ו-Leducq הקרן לP.K.. וו נתמכת על ידי קרן הלב הבריטית (FS/16/35/31952).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
MATLAB and Simulink R2018a Mathworks, Inc, Natick, MA MATLAB software

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Efimov, I. R., Nikolski, V. P., Salama, G. Optical Imaging of the Heart. Circulation Research. 94, 21-33 (2004).
  2. Herron, T. J., Lee, P., Jalife, J. Optical imaging of voltage and calcium in cardiac cells & tissues. Circulation Research. 110, 609-623 (2012).
  3. Boukens, B. J., Efimov, I. R. A century of optocardiography. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 7, 115-125 (2014).
  4. Myles, R. C., Wang, L., Kang, C., Bers, D. M., Ripplinger, C. M. Local β-adrenergic stimulation overcomes source-sink mismatch to generate focal arrhythmia. Circulation Research. 110, 1454-1464 (2012).
  5. Syeda, F., et al. PITX2 Modulates Atrial Membrane Potential and the Antiarrhythmic Effects of Sodium-Channel Blockers. Journal of the American College of Cardiology. 68, 1881-1894 (2016).
  6. Winter, J., et al. Sympathetic nervous regulation of cardiac alternans in the intact heart. Frontiers in Physiology. 9, 1-12 (2018).
  7. Faggioni, M., et al. Suppression of spontaneous ca elevations prevents atrial fibrillation in calsequestrin 2-null hearts. Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 7, 313-320 (2014).
  8. Sato, P. Y., et al. Loss of Plakophilin-2 Expression Leads to Decreased Sodium Current and Slower Conduction Velocity in Cultured Cardiac Myocytes. Circulation Research. 105, 523-526 (2009).
  9. Yu, T. Y., et al. Optical mapping design for murine atrial electrophysiology. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 5, 368-378 (2017).
  10. Laughner, J. I., Ng, F. S., Sulkin, M. S., Arthur, R. M., Efimov, I. R. Processing and analysis of cardiac optical mapping data obtained with potentiometric dyes. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 303, H753-H765 (2012).
  11. Crocini, C., Ferrantini, C., Pavone, F. S., Sacconi, L. Optogenetics gets to the heart: A guiding light beyond defibrillation. Progress in Biophysics and Molecular Biology. 130, 132-139 (2017).
  12. Entcheva, E., Bub, G. All-optical control of cardiac excitation: Combined high-resolution optogenetic actuation and optical mapping. The Journal of Physiology. 9, 2503-2510 (2016).
  13. O’Shea, C., et al. ElectroMap: High-throughput open-source software for analysis and mapping of cardiac electrophysiology. Scientific Reports. 9, 1-13 (2019).
  14. Yu, T. Y., et al. An automated system using spatial oversampling for optical mapping in murine atria. Development and validation with monophasic and transmembrane action potentials. Progress in Biophysics and Molecular Biology. 115, 340-348 (2014).
  15. Jaimes, R., et al. Functional response of the isolated, perfused normoxic heart to pyruvate dehydrogenase activation by dichloroacetate and pyruvate. Pflugers Archiv. 468, 131-142 (2016).
  16. Wang, K., et al. Cardiac tissue slices: preparation, handling, and successful optical mapping. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 308, H1112-H1125 (2015).
  17. Parrish, D. C., et al. Transient denervation of viable myocardium after myocardial infarction does not alter arrhythmia susceptibility. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory. , (2017).
  18. Ihara, K., et al. Electrophysiological Assessment of Murine Atria with High-Resolution Optical Mapping. Journal of Visualized Experiments. (132), e56478 (2018).
  19. Holmes, A. P., et al. A Regional Reduction in Ito and IKACh in the Murine Posterior Left Atrial Myocardium Is Associated with Action Potential Prolongation and Increased Ectopic Activity. Plos One. 11, e0154077 (2016).
  20. Lang, D., et al. Arrhythmogenic remodeling of β2 versus β1 adrenergic signaling in the human failing heart. Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 8, 409-419 (2015).
  21. Kang, C., et al. Human Organotypic Cultured Cardiac Slices: New Platform For High Throughput Preclinical Human Trials. Scientific Reports. 6, 1-13 (2016).
  22. Wen, Q., et al. Transverse cardiac slicing and optical imaging for analysis of transmural gradients in membrane potential and Ca2+ transients in murine heart. The Journal of Physiology. 596, 3951-3965 (2018).
  23. Houston, C., et al. Characterisation of re-entrant circuit (or rotational activity) in vitro using the HL1-6 myocyte cell line. Journal of Molecular and Cellular Cardiology. 119, 155-164 (2018).
  24. Yu, T. Y., et al. Optical mapping design for murine atrial electrophysiology. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization. 5, 368-376 (2017).
  25. Laughner, J. I., Ng, F. S., Sulkin, M. S., Arthur, R. M., Efimov, I. R. Processing and analysis of cardiac optical mapping data obtained with potentiometric dyes. AJP: Heart and Circulatory Physiology. 303, H753-H765 (2012).
  26. Bayly, P. V., et al. Estimation of Conduction Velocity Vector Fields from Epicardial Mapping Data. IEEE Transactions on Bio-Medical Engineering. 45, 563-571 (1998).
  27. Jaimes, R., et al. A technical review of optical mapping of intracellular calcium within myocardial tissue. American Journal of Physiology. Heart and Circulatory Physiology. 310, H1388-H1401 (2016).
  28. Wang, L., et al. Optical mapping of sarcoplasmic reticulum Ca2+ in the intact heart: Ryanodine receptor refractoriness during alternans and fibrillation. Circulation Research. 114, 1410-1421 (2014).
  29. Winter, J., Shattock, M. J. Geometrical considerations in cardiac electrophysiology and arrhythmogenesis. Europace. , (2016).
  30. Mironov, S., Jalife, J., Tolkacheva, E. G. Role of conduction velocity restitution and short-term memory in the development of action potential duration alternans in isolated rabbit hearts. Circulation. 118, 17-25 (2008).
  31. Khwaounjoo, P., et al. Image-Based Motion Correction for Optical Mapping of Cardiac Electrical Activity. Annals of Biomedical Engineering. 43, 1235-1246 (2014).
  32. Christoph, J., Luther, S. Marker-Free Tracking for Motion Artifact Compensation and Deformation Measurements in Optical Mapping Videos of Contracting Hearts. Frontiers in Physiology. 9, (2018).
  33. Umapathy, K., et al. Phase Mapping of Cardiac Fibrillation. Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology. 3, 105-114 (2010).
  34. Tomii, N., et al. Detection Algorithm of Phase Singularity Using Phase Variance Analysis for Epicardial Optical Mapping Data. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 63, 1795-1803 (2016).
  35. Cantwell, C. D., et al. Techniques for automated local activation time annotation and conduction velocity estimation in cardiac mapping. Computers in Biology and Medicine. 65, (2015).

Tags

רפואה סוגיה 148 מיפוי אופטי לב תוכנה אלקטרופיזיולוגיה arrythmia חיישני פלורסנט פוטנציאל פעולה סידן
ניתוח תפוקה גבוהה של נתוני מיפוי אופטי באמצעות מידע אלקטרומגנט
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

O’Shea, C., Holmes, A. P., Yu, More

O’Shea, C., Holmes, A. P., Yu, T. Y., Winter, J., Wells, S. P., Parker, B. A., Fobian, D., Johnson, D. M., Correia, J., Kirchhof, P., Fabritz, L., Rajpoot, K., Pavlovic, D. High-Throughput Analysis of Optical Mapping Data Using ElectroMap. J. Vis. Exp. (148), e59663, doi:10.3791/59663 (2019).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter