Method Article

Yüksek Hızlı Kamera ve Görüntü Analizi Kullanarak Hızlı Hareket Eden Mikrokabarcıkların Görüntülenmesi ve Ölçülmesi

DOI:

10.3791/61509

⸱

September 5th, 2020

 ,  ,  , 
1School of Dentistry, University of Birmingham, 2Department of Mathematics, University of Birmingham

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Kavitasyon mikrokabarcıkları, zum objektifine bağlı yüksek hızlı bir kamera kullanılarak görüntülenir. Deneysel kurulum açıklanır ve kavitasyon alanını hesaplamak için görüntü analizi kullanılır. Görüntü analizi ImageJ kullanılarak yapılır.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Kavitasyon baloncuklarının görüntülenmesi ve alanlarının hesaplanması için deneysel ve görüntü analizi tekniği sunulur. Burada sunulan yüksek hızlı görüntüleme deneysel tekniği ve görüntü analizi protokolü, diğer araştırma alanlarındaki mikroskobik kabarcıkların görüntülenmesi için de uygulanabilir; bu nedenle, geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Biz diş ultrasonik ölçekleyiciler etrafında görüntü kavitasyon için bu uygulayın. Bu karakterize ve nasıl çeşitli uygulamalar için istismar edilebilir anlamak için görüntü kavitasyon önemlidir. Diş ultrasonik ölçekleyiciler etrafında meydana gelen kavitasyon daha etkili olacak ve mevcut periodontal tedavi teknikleri daha az hasara neden olacak diş plağı kaldırma, yeni bir yöntem olarak kullanılabilir. Biz yüksek hızlı kamera ve zum lens kullanarak diş ultrasonik ölçekleyici ipuçları etrafında meydana gelen kavitasyon kabarcık bulutlar görüntüleme için bir yöntem salıyoruz. Ayrıca makine öğrenme görüntü analizi kullanarak kavitasyon alanını hesaplar. Açık kaynak yazılım görüntü analizi için kullanılır. Sunulan görüntü analizi çoğaltılması kolaydır, programlama deneyimi gerektirmez ve kullanıcının uygulamasına uyacak şekilde kolayca değiştirilebilir.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bir sistemin hidrodinamik kontrol çünkü kabarcıklar hareketi görüntüleme çeşitli uygulamalar için önemlidir. Bu yararlı olabilir birçok uygulama vardır: akışkan yatak reaktörleri1,2, veya kavitasyon kabarcıkları ile temizlik için3,4. Görüntüleme kabarcıkları amacı kabarcık dinamikleri veya kabarcıklar bir bulut yön ve hareket hakkında daha fazla anlamaktır. Bu, görüntülenmiş yapıları gözlemleyerek ve kabarcıkların boyutu gibi nicel bilgileri elde etmek için görüntü analizi kullanılarak da yapılabilir.

Kavitasyon kabarcıkları, basınç doymuş basınç değerinin altına düştüğünde sıvıda oluşan gaz veya buhar varlıklarıdır5. Ultrasonik frekanslarda bir sıvıya akustik alan uygulandığında oluşabilirler. Onlar art arda büyümek ve çöküşü, ve çöküşü üzerine yüksek hızlı mikro jetler ve şok dalgaları şeklinde enerji serbest bırakabilirsiniz6,7. Bu kesme kuvvetleri ile bir yüzeyüzerinde parçacıkları yerinden ve yüzey temizleme neden olabilir8. Kavitasyon kabarcıkları yarı iletkenler, gıda ve yaratemizleme9,10,11,12gibi farklı sektörlerde yüzey temizliği için araştırılmaktadır. Ayrıca diş ve diş implantları12,13gibi biyomalzemelerdiş plak temizlemek için kullanılabilir. Kavitasyon ultrasonik ölçekleyiciler ve endodontik dosyaları gibi şu anda kullanılan diş aletleri etrafında oluşur ve bu aletleri ile ek bir temizleme işlemi olarak potansiyel gösterir14.

Kavitasyon kabarcıklarının salınımı birkaç mikrosaniye içinde gerçekleşir ve bu nedenle yüksek hızlı bir kamera saniyede binlerce kare görüntüleme onların hareket yakalamak için gereklidir8. Biz diş ultrasonik ölçekleyiciler etrafında mikrokabarcık kavitasyon görüntüleme yöntemi göstermektedir. Amaç kavitasyon farklı ultrasonik ölçekleyiciler etrafında değişir nasıl anlamaktır, bu yüzden diş plak temizlemek için yeni bir yol olarak optimize edilebilir.

Kavitasyon araştırmak için kullanılan önceki yöntemler sonochemiluminesence, kavitasyon meydana geldiğini tespit etmek için luminol kullananiçerir 15,16. Ancak, bu dolaylı bir tekniktir ve gerçek zamanlı olarak kavitasyon kabarcıkları görselleştirmek mümkün değildir. Bu nedenle, doğru cihaz üzerinde olur tam olarak nerede belirlemek mümkün değildir, ve hiçbir bilgi kabarcık dinamikleri elde edilebilir, diğer görüntüleme teknikleri ile kombine sürece17. Yüksek hızlı görüntüleme sadece kavitasyon kabarcıkları büyüyen ve çöken değil, aynı zamanda meydana gelen kavitasyon türü görüntü olabilir: kavitasyon bulutları, microstreamers ve mikro-jetleri6,7,18. Bunlar, kavitasyonun yüzeyleri nasıl temizleyebildiği hakkında daha fazla bilgi verir.

Yüksek hızlı bir kamera kullanarak kavitasyon mikrokabarcıklarını görüntüleme ve oluşan ortalama kavitasyon alanını hesaplama yöntemisi savuruyoruz. Deneysel ve görüntü analizi adımları diğer makro ve mikrokabarcıklar görüntüleme gibi diğer uygulamalar için kullanılabilir rağmen bu yöntem, farklı diş ultrasonik ölçekleyici ipuçları etrafında meydana gelen kavitasyon bir örnek kullanılarak gösterilmiştir.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Enstrüman kurulumu

  1. Görüntülenecek aleti veya nesneyi seçin. Bu deneyde bir ultrasonik ölçekleyici görüntülendi. Kavitasyon kabarcıkları suda ultrasonik ölçekleyicilerin uçları etrafında oluşur.
  2. XYZ çevirisi ve dönüşü ile görüntülenecek enstrüman için bir mikro konumlandırma aşaması seçin. Bir laboratuvar jakı yerleştirin. Cihaz tutamacını mikro konumlandırma aşamasına takın
  3. Görüntüleme için optik olarak saydam bir su kabı seçin. Bu deneylerde kullanılan konteyner cam mikroskop slaytları ile oluşturulmuştur.
  4. Döndürme platformuna sahip bir XY aşaması seçin. Bir laboratuvar jakı yerleştirin. Su kabını sahneye yerleştirin ve filtrelenmiş suyla doldurun (ters ozmoz veya distile).

2. Yüksek hızlı kamera kurulumu

  1. İstenilen kare hızı ve çözünürlüğüne sahip yüksek hızlı bir kamera ve fiber ışık kılavuzuna sahip yüksek yoğunluklu Bir ışık kaynağı seçin.
  2. Yüksek hızlı kamera gövdesine mikrokonumlandırma lı bir kayar plaka takın ve bir tripod standına bağlayın.
  3. İstenilen çözünürlük te ve odak uzaklığı ile bir lens seçin ve bunu kameraya takın. Bu deney için 8,4 m/piksel çözünürlükte bir zum lens kullanılmıştır.
  4. Görüntüleme tankını suyla doldurun ve su tankında görüntülenecek aletin ucunu istenilen yönde yerleştirin.
  5. Kamera bağlandıktan ve yazılım da canlı görünümü yükledikten sonra, gerekirse ışık kaynağı yeniden konumlandırma, ultrasonik ölçekleyici ucu odaklanmak için düşük büyütme kullanın. Cihazı ve ışık kaynağını kameranın önüne yerleştirin ve netlenin. İstediğin kare hızına ve parlaklığa ayarlayın.
    NOT: Yüksek kare hızlarında, kısa deklanşör hızlarında ve/veya yüksek büyütmelerde görüntüleme için daha yüksek ışık yoğunluğu gereklidir. Aydınlatma yansıma modunda veya iletim modunda sağlanabilir. Bu protokolde aydınlatma iletim modunda (parlak alan) yüksek yoğunluklu soğuk aydınlatma cihazı kullanılarak sağlanır.
  6. Yüksek hızlı kamera için optimum kare hızı ve deklanşör hızı ayarlayın. Bu deneyde kare hızı 262 nanosaniye deklanşör hızı ile 6400 fps idi. Kavitasyon kabarcıkları gibi hızlı hareket eden kabarcıklar için odakta olduğundan emin olmak için kısa bir deklanşör hızı gereklidir.
  7. Zum merceğinin büyütülmesini ve ışık kaynağının yoğunluğunu aşırı pozlanmadan arka planın beyaz olması için ayarlayın.

3. Kalibrasyon

  1. Ucun konumunu kaydedin (x-y aşamasında döndürme, tekrarlanabilirlik için enstrümanın dönüş açısı).
  2. Görüş alanının her yineleme için tutarlı olduğundan emin olmak için bir başvuru noktası seçin ve koordinatları not edin. Bu durumda referans noktası ultrasonik ölçekleyici ucu oldu. Daha sonra görüş alanı içinde aynı yerde gelecekteki deneylerde yeniden konumlandırılabilir.
  3. Piksel boyutu bilinmiyorsa, set büyütmede 10 μm işaretleri olan bir graticule görüntüleyin ve çözünürlüğü hesaplamak için Fiji gibi görüntü analiz yazılımını kullanın.

4. Yüksek hızlı video kaydı

  1. Aleti kavitasyonsuz görüntüleyin. Bu, kavitasyon kabarcıklarının alanı hesaplanırken görüntü analizindeki kavitasyon görüntülerinden çıkarılır. Görüntülerinin kalitesinin kaybolmaması için videoları TIFF gibi bir biçimde kaydedin.
  2. Kavitasyon la çalışan aleti görüntüleyin. Doğru analiz için yeterli çerçeve olduğundan emin olun, örneğin her biri 500 kare ile 5 tekrar.

5. Görüntü işleme

  1. ImageJ web sitesinden Fiji19'u indirin (https://imagej.net/Fiji). Aşağıda açıklanan görüntü çözümleme adımlarını otomatik olarak yapan ve uygulamaya uyacak şekilde değiştirilebilen bir ImageJ makro kodu sağlanmıştır. Makronun tek tek adımları 5.3-5.5 adımlarında açıklanmıştır.
  2. Gerekirse, düzensiz aydınlatmadan kaynaklanan daha koyu alanları kaldırmak için görüntüyü kırPın. Tüm görüntülerin aynı boyutta ve görüntüdeki aynı noktada kırpılmış olduğundan emin olun.
  3. Otomatik eşiklerden birini kullanarak otomatik olarak eşiğe batarak görüntüleri ikiliye dönüştürün. Bu örnekte en az otomatik eşik kullanılır.
  4. Yanlış olarak parçalanmış kabarcıkların içinden herhangi bir siyah pikseli kaldırmak için dolgu delikleri komutunu çalıştırın.
  5. Her karede ölçekleyiciye karşılık gelen piksel sayısını ve kavitasyonu göstermek için yığının histogramını hesaplayın.
  6. Bu durumda kabarcıklara karşılık gelen pikseller beyazdır ve değeri 255'tir. Bu ölçümleri kaydedin.
  7. Kabarcıklar olmadan çalışan cihazın video için adımları 5.3-5.6 tekrarlayın.
  8. Ultrasonik ölçekleyici ucunun ortalama alanını yalnızca histogram sonuçlarından hesaplayın.
  9. Ölçekleyicinin etrafındaki kabarcıkların videolarından hesaplanan alanların her birinden enstrümanın ortalama alanını çıkarın. Kabarcıklar alanı ölçmek için bırakılır.
  10. Fiji'deki görüntü hesap layıcısını kullanarak ölçekleyicinin ikili görüntüsünü kabarcıklarla terazinin ikili görüntüsünden çıkararak görselleştirin.
  11. Kabarcıklar alanının ortalama ve standart sapma hesaplayın.
  12. Piksel sayısındaki değerleri karedeki piksel boyutuyla çarparak alana (bu durumda μm2)dönüştürün. Görüntüleme için kullanılan aynı büyütme de yüksek hızlı kamera ile bir graticule görüntüleyerek her pikselin boyutunu hesaplayın ve ölçeği ayarlamak için ImageJ kullanın.
  13. Verileri çizin. Farklı koşulları karşılaştırırken kabarcıklar alanında önemli bir fark göstermek için istatistiksel analiz yapmak da mümkündür.

6. ImageJ makro

  1. ImageJ/Fiji menüsünde Eklentiler > Yeni > Makro'yagidin. IJ1 Macro'nun dil menüsü altında kontrol edildiğinden emin olun ve aşağıdaki kodu kopyalayıp yapıştırın. Makroyu çalıştırmak için çalıştır'ı tıklatın (Tamamlayıcı Dosya).

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Görüntü analizi adımları ultrasonik ölçekleyici ipuçları test için Şekil 1 görülebilir. Bir FSI 1000 ucu ve 10P ucu soğutma suyu kapalı bir su tankı içinde görüntülenmiştir (Şekil 2). Kavitasyon maksimum güçte fsi 1000 ucu büküm yakınında meydana geldi ve ucu 10P serbest sonuna yakın(Şekil 3 ve Şekil 4). Ortalama kavitasyon alanı FSI 1000 ucu için 0,1 ± 0,07 mm2 ve 10P ucu için 0,50 ± 0,25 mm2 idi (Şekil 5).

figure-results-1
Şekil 1: Çalışmada kullanılan yüksek hızlı görüntüleme kurulumu şeması (a) Yüksek hızlı görüntüleme kurulumu şeması. (b) Çalışmada kullanılan görüntü analizi adımlarının şeması, sadece ölçeklendirici ucunun solundaki ham görüntüleri gösteren ve kavitasyon bulutlarının alanını hesaplamak için birbirinden çıkarılan kavitasyon lu. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-2
Şekil 2: Farklı ipuçları arasında karşılaştırma Test edilen iki ultrasonik ölçekleyici ipuçları etrafında oluşan kavitasyon gösteren yüksek hızlı görüntü halatları (a) FSI 1000 (b) 10P. Bu şeklin daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-3
Şekil 3: İpucu 10P yüksek hızlı görüntüler: Saniyede 6400 kare kare de çekilen bir videodan 10P ucu yüksek hızlı görüntü halatları. Kavitasyon ucun serbest ucunda görülebilir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-4
Şekil 4: İpucu FSI1000 yüksek hızlı görüntüler: Saniyede 6400 kare kare de çekilen bir videodan fsi 1000 ucunun yüksek hızlı görüntü görüntüleri. Boşluğun ortasında kavitasyon görülebilir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-results-5
Şekil 5: Kavitasyon alanı görüntü analizi sonuçları. FSI 1000 ve 10P ultrasonik ölçekleyici uçları etrafında oluşan ortalama kavitasyon alanı açıklanan görüntü analizi tekniği kullanılarak hesaplanır. Hata çubukları standart sapmayı temsil ediyor. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayınız.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu yazıda açıklanan teknik, yüksek uzamsal ve zamansal çözünürlüğe sahip hızlı hareket eden mikrokabarcıkların görüntülenmesine olanak sağlar. Kimyasal mühendislik, diş hekimliği ve tıp gibi çok çeşitli bilimsel disiplinlere potansiyel olarak fayda sağlayabilir. Mühendislik uygulamaları, yüzeyleri temizlemek için görüntüleme kavitasyon baloncuklarını veya akışkan yatak reaktörlerinde görüntüleme kabarcıklarını içerir. Biyomedikal uygulamalar arasında tıbbi ve dental aletler in etrafında görüntüleme kavitasyonu ve kavitasyon kabarcıkları kullanılarak sert ve yumuşak dokudan biyofilm debridmanı yer almaktadır. Bu çalışmada iki farklı diş ultrasonik ölçekleyici ipuçları etrafında kavitasyon görüntüleme ile tekniği gösterdi. Kavitasyon miktarı bu çalışmada test edilen iki ipucu arasında değişir, daha fazla kavitasyon bulutları ucu 10P serbest sonunda gözlenen ile. Bu daha önce titreşim genliği20ile bağlantılı olmuştur. Yüksek hızlı videolar FSI 1000 ucu daha az titreşim olduğunu göstermektedir, bu ucu etrafında daha az kavitasyon neden olması muhtemeldir.

Görüntü analizi yönteminin bir sınırlama ölçekleyici alanı kaldırmak için görüntü çıkarma tekniği tamamen doğru değildir, çünkü ölçekleyici salınım ve bu nedenle çıkarma yanlışlıkla kabarcıklar olarak segmente ölçekleyici bazı alanlarda bırakabilir. Ancak, bu kare (n = 2000) çok sayıda alan ortalama tarafından hesaplanmıştır. Bu, çıkarılacak nesnenin sabit olduğu uygulamalar için sorun olmaz. Çıkarılacak hareketli nesnenin çok daha yüksek bir varyansa sahip olduğu çalışmalar için, doğru sonuçlar elde etmeden önce her iki videodaki hareketleri eşitlemenizi öneririz. Mevcut çalışmada, salınımları senkronize etmedik ama titreşim düşük olduğu için, bu iki ölçümde salınımların birbirine iyi karşılık geldiğini varsayabiliriz.

Parlak alan aydınlatması iyi kontrasta sahip tek tip bir arka plan sağladığından görüntü eşiği doğrudur. Arka planın düzgün olduğundan ve yanlış olarak segmente edilebilen başka nesneler içermediğinden emin olmak önemlidir. Eşik yöntemi, uygulamaya uyacak şekilde diğer otomatik eşikler kullanılarak değiştirilebilir. Farklı kullanıcılar farklı eşik değerlerini seçeceği için, kullanıcının eşik değerini belirlediği el ile eşik leme de mümkündür, ancak sonuçların tekrarlanabilirliğini azalttığı için önerilmez.

Görüntü analizi diğer birçok kabarcık görüntüleme çalışmaları için kullanılmıştır. Bu da kabarcıklar ve arka plan arasında optimum kontrast elde etmek için backlighting benzer bir yöntem kullanın ve kabarcıklarsegment21,,22,23,24için eşik. Mevcut çalışmada gösterilen yöntem de sadece yüksek hızlı görüntüleme ile sınırlı değildir birçok farklı kabarcık görüntüleme uygulamaları için kullanılmak üzere genelleştirilmiş olabilir. Yüksek hızlı görüntüleme suda üretilen kavitasyon kabarcıkları için ve aynı zamanda endodontik dosyaları ve ultrasonik ölçekleyiciler12,25,26,27,28gibi araçlar etrafında kullanılmıştır. Örneğin Rivas ve ark. ve Macedo ve ark. bir mikroskop bağlı bir yüksek hızlı kamera kullanılan, aydınlatma ile soğuk bir ışık kaynağı tarafından sağlanan kavitasyon ile görüntü temizleme, ve bir endodontik dosya etrafında görüntü kavitasyonu17,29. Parlak alan aydınlatması arka plan ve kabarcıklar arasında daha fazla kontrast sağlar, mümkün eşik gibi basit segmentasyon teknikleri kullanmak için yapım, rivas ve ark tarafından görüntüleme ve kavitasyon erozyon uyruğu ve zaman içinde temizlik için gösterildiği gibi29. Koyu alan aydınlatması, gri pullarda daha yüksek varyasyonnedeniyleeşik daha zor hale getirir 4,30. Görüntü analizi kabarcıklar hakkında daha fazla bilgi toplamak için diğer çalışmalarda kullanılmıştır1,2. Vyas ve ark. bir ultrasonik ölçekleyici etrafında segment kavitasyon kabarcıkları için bir makine öğrenme yaklaşımı kullanılır20. Geçerli kağıtta açıklanan yöntem basit eşik kullanımından daha hızlıdır, bu nedenle hesaplama açısından daha az yoğundur ve ölçekleyicinin üstünde ve altında oluşan kabarcıklar analiz edilebilir. Ancak, geçerli kağıtta kullanılan eşik yöntemi yalnızca arka plan düzgünse doğrudur. Görüntüleme sırasında tek tip bir arka plan elde etmek mümkün değilse, diğer görüntü işleme teknikleri gibi düzensiz aydınlatma için düzeltmek için bir haddeleme topu yarıçapı kullanarak arka plan çıkarma kullanımı gibi kullanılabilir, gürültü kaldırmak için medyan veya Gaussian filtreleri kullanarak filtreleme, ya da aynı zamanda makine öğrenimi tabanlı teknikleri kullanarak20,31.

Sonuç olarak, mikroskobik hareket eden bir cismin alanını görüntülemek ve hesaplamak için yüksek hızlı bir görüntüleme ve analiz protokolü salıyoruz. Biz bir ultrasonik ölçekleyici etrafında kavitasyon kabarcıkları görüntüleme ile bu yöntemi göstermiştir. Endodontik dosyalar gibi diğer diş aletleri etrafında kavitasyon görüntüleme için kullanılabilir ve kolayca diğer diş dışı kabarcık görüntüleme uygulamaları için adapte edilebilir.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar Mühendislik ve Fizik Bilimleri Araştırma Konseyi EP/P015743/1 fon için müteşekkir.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
0,25x bağlantıNavitar1-50011
12x 12 mm ince odaklı
Uzun mesafe mikroskop zoom lensi		Navitar1-50486
f montajlı 2x adaptörNavitar1-62922
Cavitron Plus Ultrasonik ÖlçekleyiciDentsply Sirona8184003
Cavitron Ultrasonik Uç FSI 1000FSI 1000Dentsply SironaUCAFTHD
Fiber ışık kılavuzu. 8 mm fiber demeti 1500 mm uzunluk. Hayashi ışığı için odaklama lensi düzeneği, montaj için 1/4"-20 tripod
diş.		HayashiLGC1-
8L1500
Dişli kafaManfrottoMN4057.5kg yük kapasitesi
HDF7010 Yüksek Güçlü LED Endoskop ışık
kaynağı. 150W LED, 250W
Xenon'a eşdeğer soğuk çıkış sağlar.		HayashiLA-HDF710
Ağır TripodManfrottoMN475BDişli orta kolon, 12kg yük kapasitesi
Yüksek Hızlı KameraPhotron103526FASTCAM Mini AX200 900K M3 (16GB bellek)
Yüksek Hassasiyetli Döndürme  AşamaThorlabsPR01/M
Laboratuvar krikolarıCamlab1194083
Mikro konumlandırma kayar plakasıManfrottoSKU 454
Mikro konumlandırma aşaması 3DThorlabsPT3/M Mikro
konumlandırma kademe rotasyonuThorlabsOCT-XYR1/MOCT-XYR1/M - Katı Üst Plakalı XY Tablası
NEWTRON P5 XS Ultrasonik Ölçekleyici ActeonF62118
Ultrasonik Uç 10PActeonF00253

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Investigation of bubble behavior in fluidized beds with and without immersed horizontal tubes using a digital image analysis technique. Journal of Power Technologies. 210 (3), 248-260 (2011).">Asegehegn, T. W., Schreiber, M., Krautz, H. J. Investigation of bubble behavior in fluidized beds with and without immersed horizontal tubes using a digital image analysis technique. Journal of Power Technologies. 210 (3), 248-260 (2011).
  2. Analysis of the bubbling behaviour of 2D gas solid fluidized beds: Part I. Digital image analysis technique. Chemical Engineering Journal. 140 (1), 398-413 (2008).">Busciglio, A., Vella, G., Micale, G., Rizzuti, L. Analysis of the bubbling behaviour of 2D gas solid fluidized beds: Part I. Digital image analysis technique. Chemical Engineering Journal. 140 (1), 398-413 (2008).
  3. High-speed imaging in fluids. Experiments in Fluids. 54 (2), 1-35 (2013).">Versluis, M. High-speed imaging in fluids. Experiments in Fluids. 54 (2), 1-35 (2013).
  4. Visualization of irrigant flow and cavitation induced by Er: YAG laser within a root canal model. Journal of Endodontics. 37 (6), 839-843 (2011).">Matsumoto, H., Yoshimine, Y., Akamine, A. Visualization of irrigant flow and cavitation induced by Er: YAG laser within a root canal model. Journal of Endodontics. 37 (6), 839-843 (2011).
  5. Cavitation. , World Scientific. (1999).">Young, F. R. Cavitation. , World Scientific. (1999).
  6. Cavitation and Bubble Dynamics. , Cambridge University Press. (2013).">Brennen, C. E. Cavitation and Bubble Dynamics. , Cambridge University Press. (2013).
  7. The acoustic bubble. , Academic Press. (2012).">Leighton, T. The acoustic bubble. , Academic Press. (2012).
  8. Measuring cavitation and its cleaning effect. Ultrasonics Sonochemistry. 29, 619-628 (2016).">Verhaagen, B., Rivas, D. F. Measuring cavitation and its cleaning effect. Ultrasonics Sonochemistry. 29, 619-628 (2016).
  9. The development of an ultrasonic apparatus for the non-invasive and repeatable removal of fouling in food processing equipment. Letters in Applied Microbiology. 30 (1), 47-52 (2000).">Oulahal-Lagsir, N., Martial-Gros, A., Boistier, E., Blum, L., Bonneau, M. The development of an ultrasonic apparatus for the non-invasive and repeatable removal of fouling in food processing equipment. Letters in Applied Microbiology. 30 (1), 47-52 (2000).
  10. Roles of cavitation and acoustic streaming in megasonic cleaning. Particulate Science and Technology. 17 (3), 229-238 (1999).">Gale, G. W., Busnaina, A. A. Roles of cavitation and acoustic streaming in megasonic cleaning. Particulate Science and Technology. 17 (3), 229-238 (1999).
  11. Microbial biofilm modulation by ultrasound: Current concepts and controversies. Ultrasonics Sonochemistry. 21, 15-22 (2014).">Erriu, M., et al. Microbial biofilm modulation by ultrasound: Current concepts and controversies. Ultrasonics Sonochemistry. 21, 15-22 (2014).
  12. Passive ultrasonic irrigation of the root canal: a review of the literature. International Endodontic Journal. 40 (6), 415-426 (2007).">Van der Sluis, L., Versluis, M., Wu, M., Wesselink, P. Passive ultrasonic irrigation of the root canal: a review of the literature. International Endodontic Journal. 40 (6), 415-426 (2007).
  13. A quantitative method to measure biofilm removal efficiency from complex biomaterial surfaces using SEM and image analysis. Scientific Reports. 6, 32694(2016).">Vyas, N., Sammons, R. L., Addison, O., Dehghani, H., Walmsley, A. D. A quantitative method to measure biofilm removal efficiency from complex biomaterial surfaces using SEM and image analysis. Scientific Reports. 6, 32694(2016).
  14. Mapping cavitation activity around dental ultrasonic tips. Clinical Oral Investigations. 17 (4), 1227-1234 (2013).">Walmsley, A. D., Lea, S. C., Felver, B., King, D. C., Price, G. J. Mapping cavitation activity around dental ultrasonic tips. Clinical Oral Investigations. 17 (4), 1227-1234 (2013).
  15. Sonochemical characterisation of ultrasonic dental descalers. Ultrasonics Sonochemistry. 21, 2052-2060 (2014).">Price, G. J., Tiong, T. J., King, D. C. Sonochemical characterisation of ultrasonic dental descalers. Ultrasonics Sonochemistry. 21, 2052-2060 (2014).
  16. Cavitation occurrence around ultrasonic dental scalers. Ultrasonics Sonochemistry. 16, 692-697 (2009).">Felver, B., King, D. C., Lea, S. C., Price, G. J., Damien Walmsley, A. Cavitation occurrence around ultrasonic dental scalers. Ultrasonics Sonochemistry. 16, 692-697 (2009).
  17. Sonochemical and high-speed optical characterization of cavitation generated by an ultrasonically oscillating dental file in root canal models. Ultrasonics Sonochemistry. 21, 324-335 (2014).">Macedo, R. G., et al. Sonochemical and high-speed optical characterization of cavitation generated by an ultrasonically oscillating dental file in root canal models. Ultrasonics Sonochemistry. 21, 324-335 (2014).
  18. Membrane cleaning with ultrasonically driven bubbles. Ultrasonics Sonochemistry. 37, 542-560 (2017).">Reuter, F., Lauterborn, S., Mettin, R., Lauterborn, W. Membrane cleaning with ultrasonically driven bubbles. Ultrasonics Sonochemistry. 37, 542-560 (2017).
  19. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).">Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
  20. High-speed Imaging of Cavitation around Dental Ultrasonic Scaler Tips. PLoS One. 11 (3), 0149804(2016).">Vyas, N., et al. High-speed Imaging of Cavitation around Dental Ultrasonic Scaler Tips. PLoS One. 11 (3), 0149804(2016).
  21. Bubble dynamics in 2D bubble column: comparison between high-speed camera imaging analysis and 4-point optical probe. Chemical Engineering Communications. 202 (1), 85-95 (2015).">Ahmed, F. S., Sensenich, B. A., Gheni, S. A., Znerdstrovic, D., Al Dahhan, M. H. Bubble dynamics in 2D bubble column: comparison between high-speed camera imaging analysis and 4-point optical probe. Chemical Engineering Communications. 202 (1), 85-95 (2015).
  22. Reconstruction of three-dimensional bubble surface from high-speed orthogonal imaging of dilute bubbly flow. Proceedings of Computational Methods in Multiphase Flow V, New Forest, UK. , 469-480 (2009).">Honkanen, M. Reconstruction of three-dimensional bubble surface from high-speed orthogonal imaging of dilute bubbly flow. Proceedings of Computational Methods in Multiphase Flow V, New Forest, UK. , 469-480 (2009).
  23. Image processing techniques for high-speed videometry in horizontal two-phase slug flows. Flow Measurement and Instrumentation. 33, 257-264 (2013).">do Amaral, C. E., et al. Image processing techniques for high-speed videometry in horizontal two-phase slug flows. Flow Measurement and Instrumentation. 33, 257-264 (2013).
  24. Development of an image measurement technique for size distribution in dense bubbly flows. Chemical Engineering Science. 94, 20-29 (2013).">Lau, Y., Deen, N., Kuipers, J. Development of an image measurement technique for size distribution in dense bubbly flows. Chemical Engineering Science. 94, 20-29 (2013).
  25. Behaviour of a bubble cluster in an ultrasound field. International Journal for Numerical Methods in Fluids. 47 (6-7), 591-601 (2005).">Matsumoto, Y., Yoshizawa, S. Behaviour of a bubble cluster in an ultrasound field. International Journal for Numerical Methods in Fluids. 47 (6-7), 591-601 (2005).
  26. Visualization of removal of trapped air from the apical region of the straight root canal models generating 2-phase intermittent counter flow during ultrasonically activated irrigation. Journal of Endodontics. 40 (6), 857-861 (2014).">Peeters, H. H., Iskandar, B., Suardita, K., Suharto, D. Visualization of removal of trapped air from the apical region of the straight root canal models generating 2-phase intermittent counter flow during ultrasonically activated irrigation. Journal of Endodontics. 40 (6), 857-861 (2014).
  27. Synergistic effect of microbubble emulsion and sonic or ultrasonic agitation on endodontic biofilm in vitro. Journal of Endodontics. 38 (11), 1530-1534 (2012).">Halford, A., et al. Synergistic effect of microbubble emulsion and sonic or ultrasonic agitation on endodontic biofilm in vitro. Journal of Endodontics. 38 (11), 1530-1534 (2012).
  28. High-speed imaging of ultrasound driven cavitation bubbles in blind and through holes. Ultrasonics Sonochemistry. 48, 39-50 (2018).">Kauer, M., Belova-Magri, V., Cairós, C., Linka, G., Mettin, R. High-speed imaging of ultrasound driven cavitation bubbles in blind and through holes. Ultrasonics Sonochemistry. 48, 39-50 (2018).
  29. Localized removal of layers of metal, polymer, or biomaterial by ultrasound cavitation bubbles. Biomicrofluidics. 6 (3), 034114(2012).">Rivas, D. F., et al. Localized removal of layers of metal, polymer, or biomaterial by ultrasound cavitation bubbles. Biomicrofluidics. 6 (3), 034114(2012).
  30. Cavitation Bubble Cluster Activity in the Breakage of Kidney Stones by Lithotripter Shockwaves. Journal of Endourology. 17 (7), 435-446 (2003).">Pishchalnikov, Y. A., et al. Cavitation Bubble Cluster Activity in the Breakage of Kidney Stones by Lithotripter Shockwaves. Journal of Endourology. 17 (7), 435-446 (2003).
  31. Biomedical image processing. Computer. (1), 22-34 (1983).">Sternberg, S. R. Biomedical image processing. Computer. (1), 22-34 (1983).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

High Speed CameraImage AnalysisCavitation BubblesDental Ultrasonic ScalerMicrobubble AreaOpen Source SoftwareZoom LensMicropositioning StageHigh Intensity LightBubble Dynamics

Related Articles