-1::1
Simple Hit Counter
Skip to content

Products

Solutions

×
×
Sign In

TR

EN - EnglishCN - 简体中文DE - DeutschES - EspañolKR - 한국어IT - ItalianoFR - FrançaisPT - Português do BrasilPL - PolskiHE - עִבְרִיתRU - РусскийJA - 日本語TR - TürkçeAR - العربية
Sign In Start Free Trial

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

Behavior
Biochemistry
Bioengineering
Biology
Cancer Research
Chemistry
Developmental Biology
View All
JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

Biological Techniques
Biology
Cancer Research
Immunology
Neuroscience
Microbiology
JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduate courses

Analytical Chemistry
Anatomy and Physiology
Biology
Cell Biology
Chemistry
Civil Engineering
Electrical Engineering
View All
JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

Advanced Biology
Basic Biology
Chemistry
View All
JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

Biology
Chemistry

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

Accounting
Finance
Macroeconomics
Marketing
Microeconomics

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Authors

Teaching Faculty

Librarians

K12 Schools

Products

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduates

JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Solutions

Authors
Teaching Faculty
Librarians
K12 Schools

Language

tr_TR

EN

English

CN

简体中文

DE

Deutsch

ES

Español

KR

한국어

IT

Italiano

FR

Français

PT

Português do Brasil

PL

Polski

HE

עִבְרִית

RU

Русский

JA

日本語

TR

Türkçe

AR

العربية

    Menu

    JoVE Journal

    Behavior

    Biochemistry

    Bioengineering

    Biology

    Cancer Research

    Chemistry

    Developmental Biology

    Engineering

    Environment

    Genetics

    Immunology and Infection

    Medicine

    Neuroscience

    Menu

    JoVE Encyclopedia of Experiments

    Biological Techniques

    Biology

    Cancer Research

    Immunology

    Neuroscience

    Microbiology

    Menu

    JoVE Core

    Analytical Chemistry

    Anatomy and Physiology

    Biology

    Cell Biology

    Chemistry

    Civil Engineering

    Electrical Engineering

    Introduction to Psychology

    Mechanical Engineering

    Medical-Surgical Nursing

    View All

    Menu

    JoVE Science Education

    Advanced Biology

    Basic Biology

    Chemistry

    Clinical Skills

    Engineering

    Environmental Sciences

    Physics

    Psychology

    View All

    Menu

    JoVE Lab Manual

    Biology

    Chemistry

    Menu

    JoVE Business

    Accounting

    Finance

    Macroeconomics

    Marketing

    Microeconomics

Start Free Trial
Loading...
Home
JoVE Science Education
Engineering
Abdominal Aort Anevrizmasının Kantitatif Gerinim Haritalaması
Abdominal Aort Anevrizmasının Kantitatif Gerinim Haritalaması
JoVE Science Education
Biomedical Engineering
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Science Education Biomedical Engineering
Quantitative Strain Mapping of an Abdominal Aortic Aneurysm

6: Abdominal Aort Anevrizmasının Kantitatif Gerinim Haritalaması

4,778 Views
10:24 min
January 16, 2018
AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

Kaynak: Hannah L. Cebull1, Arvin H. Soepriatna1, John J. Boyle2 ve Craig J. Goergen1

1Weldon Biyomedikal Mühendisliği Okulu, Purdue Üniversitesi, West Lafayette, Indiana

2, Washington Üniversitesi, St. Louis, Missouri

Kan damarları, deri, tendonlar ve diğer organlar gibi yumuşak dokuların mekanik davranışı, elastikiyet ve güç sağlayan elastin ve kollajen bileşimlerinden güçlü bir şekilde etkilenir. Bu proteinlerin lif oryantasyonu, yumuşak doku tipine bağlıdır ve tercih edilen tek bir yönden, hastalıklı dokuda değişebilen karmaşık örgülü ağlara kadar değişebilir. Bu nedenle, yumuşak dokular genellikle hücresel ve organ düzeyinde anizotropik olarak davranır ve üç boyutlu karakterizasyona ihtiyaç yaratır. Karmaşık biyolojik dokular veya yapılar içindeki gerinim alanlarını güvenilir bir şekilde tahmin etmek için bir yöntem geliştirmek, hastalığı mekanik olarak karakterize etmek ve anlamak için önemlidir. Zorlanma, yumuşak dokunun zamanla nispeten nasıl deforme olduğunu temsil eder ve çeşitli tahminlerle matematiksel olarak tanımlanabilir.

Zaman içinde görüntü verilerinin elde edilmesi, deformasyon ve gerinimin tahmin edilmesini sağlar. Bununla birlikte, tüm tıbbi görüntüleme modaliteleri bir miktar gürültü içerir ve bu da in vivo suşu doğru bir şekilde tahmin etmenin zorluğunu artırır. Burada açıklanan teknik, hacimsel görüntü verilerinden uzamsal olarak değişen 3B gerinim alanlarını hesaplamak için doğrudan deformasyon tahmini (DDE) yöntemini kullanarak bu sorunların üstesinden başarıyla gelir.

Mevcut gerinim tahmin yöntemleri, dijital görüntü korelasyonu (DIC) ve dijital hacim korelasyonunu içerir. Ne yazık ki, DIC yalnızca 2B bir düzlemden gelen gerilimi doğru bir şekilde tahmin edebilir ve bu yöntemin uygulanmasını ciddi şekilde sınırlar. Yararlı olsa da, DIC gibi 2D yöntemler, 3D deformasyona uğrayan bölgelerdeki gerilimi ölçmede zorluk çeker. Bunun nedeni, düzlem dışı hareketin deformasyon hataları yaratmasıdır. Dijital hacim korelasyonu, ilk hacim verilerini bölgelere ayıran ve deforme olmuş hacmin en benzer bölgesini bulan ve böylece düzlem dışı hatayı azaltan daha uygulanabilir bir yöntemdir. Bununla birlikte, bu yöntemin gürültüye karşı hassas olduğu kanıtlanmıştır ve malzemenin mekanik özellikleri hakkında varsayımlar gerektirir.

Burada gösterilen teknik, bir DDE yöntemi kullanarak bu sorunları ortadan kaldırır ve böylece tıbbi görüntüleme verilerinin analizinde çok yararlı hale getirir. Ayrıca, yüksek veya lokalize gerilmeye karşı dayanıklıdır. Burada, geçitli, hacimsel 4D ultrason verilerinin elde edilmesini, analiz edilebilir bir formata dönüştürülmesini ve 3D deformasyonu ve karşılık gelen Green-Lagrange suşlarını tahmin etmek için özel bir Matlab kodunun kullanılmasını, büyük deformasyonları daha iyi tanımlayan bir parametre olarak açıklıyoruz. Green-Lagrange gerinim tensörü, F'nin yer değiştirmelerin En Küçük Kareler Uyumundan (LSF) hesaplanmasına izin verdiği için birçok 3B gerinim tahmin yönteminde uygulanır. Aşağıdaki denklem Green-Lagrange gerinim tensörünü, E, burada F ve I , sırasıyla deformasyon gradyanını ve ikinci dereceden özdeşlik tensörünü temsil eder.

Equation 1 (1)

Procedure

1. 4D Ultrason Kurulumu

  1. Görüntüleme yazılımını kullanırken, 4D edinme sürecini otomatikleştirmek için matematiksel bilgi işlem yazılımını çalıştırabilen bir dizüstü bilgisayar kullanın. Dizüstü bilgisayarı bu özel kodla USB bağlantı noktası üzerinden ultrason sistemine bağlayın. Görüntüleme yazılımının, yazılıma entegre edilmiş bir 4D ultrason özelliğine sahip olduğunu unutmayın.
  2. Ultrason sistemini açtıktan sonra, kalp atış hızı ve sıcaklık düğmelerinin açık olduğundan emin olurken fizyolojik izleme ünitesini kurun. Dönüştürücü tutucuya bağlı 3D motor aşamasını başlatın.
  3. Görüntü elde etmek için uygun tablayı ve ultrason dönüştürücüsünü kullanın. Tüm uygun bağlantıların yapıldığından emin olun.
  4. Hayvanı uyuşturmaya ve görüntülemeye hazırlamaya devam edin. Kornea kurumasını önlemek için gözlere oftalmik merhem ekleyin, pençeleri sahne elektrotlarına sabitleyin ve yağlanmış bir rektal sıcaklık probu yerleştirin. Tüy dökücü bir krem kullanarak ilgilendiğiniz bölgedeki kürkü çıkarın.
  5. Tüy dökücü kremin çıkarıldığından emin olun. Daha sonra, hayvana bol miktarda ısıtılmış ultrasonik dönüştürücü jel uygulayın. Bu, özellikle 4D görüntüleme için tüm ilgi alanı üzerinde iyi bir bağlantı oluşturmak için önemlidir.

2. 4D Ultrason Alımı

  1. Ultrason sisteminde yeni bir çalışmaya başlayın ve görüntüleme penceresini B-Modunda (parlaklık modu) açın. Dönüştürücüyü hayvanın üzerine indirin ve sadede kadar olan x ve y ekseni düğmelerini kullanarak ilgilenilen bölgeyi bulun.tage solunum hızının önemli ölçüde azalmadığından emin olun. Bunu ekranın alt kısmında izleyin.
  2. Dönüştürücüyü ilgilenilen bölgenin ortasına yerleştirin. Oradan, dönüştürücünün tüm ilgilenilen bölge dahil edilecek şekilde yukarı ve aşağı hareket etmesi için gereken mesafeyi yaklaşık olarak hesaplayın.
  3. Abdominal aort anevrizması görüntülemesi için tipik olarak ~ 0,08 mm olan bir adım boyutu da dahil olmak üzere yaklaşık boyutları bilgi işlem yazılımı koduna girin. Hayvanın kalp ve solunum hızlarının stabil olduğundan emin olduktan sonra kodu çalıştırmaya başlayın. Bu, görüntüleri yeniden oluştururken hataları azaltmak için önemlidir.
  4. Görüntü alımını tamamladıktan sonra, verileri ham XML dosyaları olarak dışa aktarın.

3. 4D Ultrason Veri Dönüştürme

  1. Ham XML dosyalarını, verileri 3B leke analizi için uygun formata dönüştürebilen bir yazılıma girin. Burada XML dosyalarını MAT dosyalarına dönüştürmek için Matlab kullanıyoruz. Matlab komut dosyasının tamamına buradan ulaşabilirsiniz.
  2. Doğru dönüştürme için kare sayısı, adım boyutu ve istenen çıktı çözünürlüğünün de girilmesi gerekecektir.
  3. Matrisi geçiş düzleminde yeniden örnekledikten sonra, yeni MAT dosyasını 3B gerinim analizi koduna aktarın.

4. 3D Gerinim Kodu Analizi

  1. İçe aktarılan MAT dosyasını düzgün bir şekilde ayarlayarak analize başlayın. Örneğin, hesaplama süresini azaltmak için görüntü hacminin yeniden ölçeklendirilmesi gerekebilir.
  2. Analiz edilecek bölgeyi girin ve görüntü verilerini basit kutular veya manuel olarak seçilen çokgenler olarak segmentlere ayırmak için uygun ağ şablonunu belirleyin. Bölgelerin kutu boyutunun ve merkez noktalar arasındaki boşluğun her veri kümesi için değiştirilmesi gerekebilir. Kutu boyutu için seçilen en uygun sayılar, izlenen özelliğin piksel sırası civarında olacaktır ve bu, bir dilimdeki iki boyuttaki piksel sayısına bakılarak yaklaşık olarak hesaplanabilir. Kutuların aralığı, gerinim alanlarının çözünürlüğünü belirleyecektir. Daha fazla kutu çözünürlüğü artıracaktır, ancak aynı zamanda hesaplama süresini de önemli ölçüde artırabilir.
  3. Bu bölgelerin her birinde Jacobian'ları ve gradyanları yinelemeli olarak hesaplamaya başlayın. Ön hesaplama tamamlandıktan sonra, çarpıtma işlevini uygulayın.
  4. Deformasyon gradyan tensörünü hesaplayın. Önce gerinim hesaplayın ve ardından doğrudan deformasyon tahmin yöntemini kullanarak özdeğerleri ve özvektörleri hesaplayın.
  5. İlgilendiğiniz bölge üzerindeki gerinim alanını temsil etmek için kesilmiş bir düzlemin renk eşlemesi gibi bir teknik kullanarak bu sonuçları istenen düzlemlerde çizin.

Üç boyutlu gerinim görüntüleme, yumuşak dokuların zaman içindeki deformasyonunu tahmin etmek ve hastalığı anlamak için kullanılır. Deri, kan damarları, tendonlar ve diğer organlar gibi yumuşak dokuların mekanik davranışı, yaşlanma ve hastalıktan dolayı değişebilen hücre dışı bileşimlerinden güçlü bir şekilde etkilenir. Karmaşık biyolojik dokular içinde, bir organın mekanik ve fonksiyonel özelliklerini önemli ölçüde etkileyebilen bu değişiklikleri karakterize etmek önemlidir.

Kantitatif gerinim haritalaması, uzamsal olarak değişen üç boyutlu gerinim alanlarını hesaplamak için hacimsel görüntü verilerini ve doğrudan deformasyon tahmin yöntemini kullanır. Bu video, gerinim haritalamanın ilkelerini gösterecek, karmaşık biyolojik dokulardaki gerinim alanlarını tahmin etmek için kantitatif gerinim haritalamanın nasıl kullanıldığını gösterecek ve diğer uygulamaları tartışacaktır.

Biyolojik dokular, elastin ve kollajenin bileşimi ve oryantasyonundan güçlü bir şekilde etkilenir. Elastin proteini, kan damarları ve akciğerler gibi sürekli gerilen ve büzülen dokuların oldukça elastik bir bileşenidir. Kolajen vücutta en bol bulunan proteindir ve deriden kemiklere kadar değişen dokulara yapısal bütünlük sağlayan daha büyük lifler halinde bir araya getirilen bireysel üçlü sarmal polimerlerden toplanır.

Bu proteinlerin oryantasyonu, hizalanmış liflerden, dokunun mekanik özelliklerini etkileyen fibröz ağ ağlarına kadar değişir. Zorlanma, yumuşak dokuların zaman içindeki göreceli deformasyonunun bir ölçüsüdür ve yaralanma ve hastalığı görselleştirmek için kullanılabilir. Matematiksel tahminler kullanılarak tanımlanır ve haritalanır.

Kalp gibi karmaşık organlardaki zorlanmayı haritalamak için yüksek çözünürlüklü, mekansal ve zamansal bilgi sağlayan dört boyutlu ultrason verileri kullanılabilir. Daha sonra verilere doğrudan deformasyon tahmin yöntemi veya DDE uygulanır. Aşağıdaki denklemi kullanarak 3D deformasyonu ve karşılık gelen Green-Lagrange suşlarını tahmin etmek için bir kod kullanılır.

Green-Lagrange gerinim tensörü, deformasyon gradyan tensörüne ve ikinci dereceden özdeşlik tensörüne bağlıdır. Deformasyon gradyan tensörleri geleneksel olarak yer değiştirme alanlarından tahmin edilir. DDE yönteminde, bir çarpıtma fonksiyonu, deformasyon tensörüne doğrudan benzer olacak şekilde optimize edilir. Çarpıtma fonksiyonu hem uzamsal konuma hem de çarpıtma parametresine bağlıdır. Deformasyonun hesaplanması doğrudan çözgü fonksiyonuna dahil edilir. İlk dokuz element, deformasyon gradyan tensörünü temsil eder.

Bu yöntem, yumuşak dokulardaki hem büyük hem de lokalize deformasyonları tahmin etmek için kullanılır. Artık suş haritalamanın ilkelerini anladığımıza göre, şimdi farelerde aort anevrizmalarını tespit etmek için gerinim haritalamasının nasıl yapıldığını görelim.

Kuruluma başlamak için Vivo 2100 yazılımını açın ve dizüstü bilgisayarı ultrason sistemine bağlayın. Kalp atış hızını ve sıcaklığını ölçmek için fizyolojik izleme ünitesinin açık olduğundan emin olun. Ardından 3D motor aşamasını başlatın.

Ultrason dönüştürücüsünü takın ve tüm uygun bağlantıların yapıldığından emin olun. Daha sonra, bir knock-down odasında% 3 izofluran kullanarak görüntülenecek hayvanı uyuşturun. Fare uyuşturulduktan sonra, ısıtılmış aşamaya getirin ve% 1-2 izofluran sağlamak için bir burun konisini sabitleyin. Gözlere oftalmik merhem sürün ve hayvanın solunumunu ve kalp atış hızını izlemek için pençeleri sahne elektrotlarına sabitleyin. Ardından bir rektal sıcaklık probu yerleştirin. İlgilenilen alandaki tüyleri almak için tüy dökücü krem uygulayın ve ardından tüylerin alındığı bölgeye bol miktarda ılık ultrason jeli uygulayın.

Görüntü alımını başlatmak için önce görüntüleme penceresini açın ve B modunu seçin. Ardından dönüştürücüyü hayvanın üzerine indirin ve ilgilenilen alanı bulmak için sahnedeki x ve y ekseni düğmelerini kullanın. Önemli ölçüde azalmadığından emin olmak için solunum hızını izleyin. Dönüştürücüyü ilgilenilen bölgenin ortasına yerleştirin. Ardından, ilgilenilen tüm bölgeyi kapsamak için gereken mesafeyi yaklaşık olarak hesaplayın.

Bu boyutları MATLAB koduna girin ve 0,08 milimetrelik bir adım boyutu seçin. Hayvanın kalp ve solunum hızlarının sabit olduğundan emin olun, ardından MATLAB kodunu çalıştırın.

Görüntü alındıktan sonra, verileri ham XML dosyaları olarak dışa aktarın ve bunları MAT dosyalarına dönüştürün. Kare sayısını, adım boyutunu ve çıktı çözünürlüğünü girdiğinizden emin olun. Ardından matrisi geçiş düzleminde yeniden örnekleyin.

Yeni MAT dosyasını 3D gerinim analizi koduna aktarın. Hesaplama süresini azaltmak için dosyayı yeniden ölçeklendirmek gerekebilir. Ardından, analiz edilecek bölgeyi girin. İzlenen unsurun iki boyutlu bir dilimindeki piksel sayısını yaklaşık olarak belirleyin ve kafes şablonunu basit bir kutu veya el ile seçilen çokgenler olarak seçin. Kafes boyutu için en uygun piksel numarasını seçin. Jacobian'ları ve gradyanları hesaplayın. Her bölge için tekrarlayın. Ardından çarpıtma işlevini uygulayın.

Daha sonra, DDE'den hesaplanan Kartezyen deformasyonları kullanarak, deformasyonun özdeğerlerini ve özvektörlerini belirleyin. Ardından, uzun eksen, sıralama ekseni ve koronal eksen görünümlerinde gezinerek gerinim değerlerini çizmek istediğiniz dilimleri seçin.

Analiz için Manifold Seç'e basın. Ardından, trombüs, anevrizma ve aortun sağlıklı kısımları dahil olmak üzere aort duvarı boyunca işaretçiler yerleştirmek için imleci kullanın. Tüm görünümler için bu işlemi tekrarlayın. Son olarak, gerinim alanının sonuçlarını ilgilenilen bölge üzerinde çizmek için renk eşlemeyi kullanın.

Bir fareden elde edilen anjiyotensin II ile indüklenen suprarenal diseksiyon yapan abdominal aort anevrizması örneğine yakından bakalım. İlk olarak, aort boyunca belirli bir adım boyutunda çoklu kısa eksenli EKG kapılı kilohertz görselleştirme döngüleri elde edilir ve 4D veriler oluşturmak için birleştirilir.

Optimize edilmiş bir çarpıtma fonksiyonu kullanılarak 3D gerinim hesaplaması yapıldıktan sonra, infrarenal aortun 3D dilim görselleştirme grafiği elde edilir. Ana yeşil suşun renk haritası, heterojen aort duvar suşunun bölgelerini vurgulamak için üst üste bindirilmiştir. Ek olarak, uzun eksen ve kısa eksen görünümleri, özellikle bir trombüs mevcut olduğunda, gerilmedeki heterojen uzamsal varyasyonları ortaya çıkarır.

Karşılık gelen gerinim grafikleri, uzun eksende aortun sağlıklı bölgelerinde daha yüksek gerinim değerleri gösterirken, anevrizmal bölge kısa eksende azalmış gerinim gösterir.

Doğrudan deformasyon tahminini kullanarak doğru kantitatif gerinim görselleştirmesi, çeşitli biyomedikal uygulamalarda kullanılan yararlı bir araçtır.

Örneğin, kardiyak zorlanma ölçülebilir. Kardiyak döngü sırasında, miyokard 3D deformasyona uğrar. Gerilmenin üç boyutta ölçülmesi, bu dokunun zaman içindeki dinamiklerini güvenilir bir şekilde karakterize etmenin ayrılmaz bir parçasıdır. Bu, hayvan modellerinde hastalığın ilerlemesinin izlenmesinde yararlıdır.

Diğer bir uygulama ise bağırsak dokusunun karakterizasyonundadır. Bağırsakların in vivo görüntülenmesi, çevredeki yapıların etkileri nedeniyle zordur. Bununla birlikte, bağırsak fibrozu görüntülerinden zorlanmanın hesaplanması, cerrahi müdahale gerektiren sorunlu alanların erken tespitini sağlamak için özellikle yararlı olabilir.

Çok daha küçük bir ölçekte, bu DDE yöntemi, konfokal mikroskopi gibi daha yüksek çözünürlüklü görüntüleme teknikleri kullanılarak hücresel düzeye de uygulanır. Örneğin, hücrelerin mekanik değişiklikler altında nasıl iletişim kurduğunu anlamak için hücre dışı matrisin karakterizasyonuna hizmet eder.

JoVE'nin kantitatif gerinim görselleştirmeye girişini az önce izlediniz. Artık biyolojik dokulardaki üç boyutlu zorlanmanın nasıl ölçüleceğini ve bunun erken hastalık tespitinde nasıl kullanıldığını anlamalısınız. İzlediğiniz için teşekkürler!

Transcript

Üç boyutlu gerinim görüntüleme, yumuşak dokuların zaman içindeki deformasyonunu tahmin etmek ve hastalığı anlamak için kullanılır. Deri, kan damarları, tendonlar ve diğer organlar gibi yumuşak dokuların mekanik davranışı, yaşlanma ve hastalıktan dolayı değişebilen hücre dışı bileşimlerinden güçlü bir şekilde etkilenir. Karmaşık biyolojik dokular içinde, bir organın mekanik ve fonksiyonel özelliklerini önemli ölçüde etkileyebilen bu değişiklikleri karakterize etmek önemlidir.

Kantitatif gerinim haritalaması, uzamsal olarak değişen üç boyutlu gerinim alanlarını hesaplamak için hacimsel görüntü verilerini ve doğrudan deformasyon tahmin yöntemini kullanır. Bu video, gerinim haritalamanın ilkelerini gösterecek, karmaşık biyolojik dokulardaki gerinim alanlarını tahmin etmek için kantitatif gerinim haritalamanın nasıl kullanıldığını gösterecek ve diğer uygulamaları tartışacaktır.

Biyolojik dokular, elastin ve kollajenin bileşimi ve oryantasyonundan güçlü bir şekilde etkilenir. Elastin proteini, kan damarları ve akciğerler gibi sürekli gerilen ve büzülen dokuların oldukça elastik bir bileşenidir. Kolajen vücutta en bol bulunan proteindir ve deriden kemiklere kadar değişen dokulara yapısal bütünlük sağlayan daha büyük lifler halinde bir araya getirilen bireysel üçlü sarmal polimerlerden toplanır.

Bu proteinlerin oryantasyonu, hizalanmış liflerden, dokunun mekanik özelliklerini etkileyen fibröz ağ ağlarına kadar değişir. Zorlanma, yumuşak dokuların zaman içindeki göreceli deformasyonunun bir ölçüsüdür ve yaralanma ve hastalığı görselleştirmek için kullanılabilir. Matematiksel tahminler kullanılarak tanımlanır ve haritalanır.

Kalp gibi karmaşık organlardaki zorlanmayı haritalamak için yüksek çözünürlüklü, mekansal ve zamansal bilgi sağlayan dört boyutlu ultrason verileri kullanılabilir. Daha sonra verilere doğrudan deformasyon tahmin yöntemi veya DDE uygulanır. Aşağıdaki denklemi kullanarak 3D deformasyonu ve karşılık gelen Green-Lagrange suşlarını tahmin etmek için bir kod kullanılır.

Green-Lagrange gerinim tensörü, deformasyon gradyan tensörüne ve ikinci dereceden özdeşlik tensörüne bağlıdır. Deformasyon gradyan tensörleri geleneksel olarak yer değiştirme alanlarından tahmin edilir. DDE yönteminde, bir çarpıtma fonksiyonu, deformasyon tensörüne doğrudan benzer olacak şekilde optimize edilir. Çarpıtma fonksiyonu hem uzamsal konuma hem de çarpıtma parametresine bağlıdır. Deformasyonun hesaplanması doğrudan çözgü fonksiyonuna dahil edilir. İlk dokuz element, deformasyon gradyan tensörünü temsil eder.

Bu yöntem, yumuşak dokulardaki hem büyük hem de lokalize deformasyonları tahmin etmek için kullanılır. Artık suş haritalamanın ilkelerini anladığımıza göre, şimdi farelerde aort anevrizmalarını tespit etmek için gerinim haritalamasının nasıl yapıldığını görelim.

Kuruluma başlamak için Vivo 2100 yazılımını açın ve dizüstü bilgisayarı ultrason sistemine bağlayın. Kalp atış hızını ve sıcaklığını ölçmek için fizyolojik izleme ünitesinin açık olduğundan emin olun. Ardından 3D motor aşamasını başlatın.

Ultrason dönüştürücüsünü takın ve tüm uygun bağlantıların yapıldığından emin olun. Daha sonra, bir knock-down odasında% 3 izofluran kullanarak görüntülenecek hayvanı uyuşturun. Fare uyuşturulduktan sonra, ısıtılmış aşamaya getirin ve% 1-2 izofluran sağlamak için bir burun konisini sabitleyin. Gözlere oftalmik merhem sürün ve hayvanın solunumunu ve kalp atış hızını izlemek için pençeleri sahne elektrotlarına sabitleyin. Ardından bir rektal sıcaklık probu yerleştirin. İlgilenilen alandaki tüyleri almak için tüy dökücü krem uygulayın ve ardından tüylerin alındığı bölgeye bol miktarda ılık ultrason jeli uygulayın.

Görüntü alımını başlatmak için önce görüntüleme penceresini açın ve B modunu seçin. Ardından dönüştürücüyü hayvanın üzerine indirin ve ilgilenilen alanı bulmak için sahnedeki x ve y ekseni düğmelerini kullanın. Önemli ölçüde azalmadığından emin olmak için solunum hızını izleyin. Dönüştürücüyü ilgilenilen bölgenin ortasına yerleştirin. Ardından, ilgilenilen tüm bölgeyi kapsamak için gereken mesafeyi yaklaşık olarak hesaplayın.

Bu boyutları MATLAB koduna girin ve 0,08 milimetrelik bir adım boyutu seçin. Hayvanın kalp ve solunum hızlarının sabit olduğundan emin olun, ardından MATLAB kodunu çalıştırın.

Görüntü alındıktan sonra, verileri ham XML dosyaları olarak dışa aktarın ve bunları MAT dosyalarına dönüştürün. Kare sayısını, adım boyutunu ve çıktı çözünürlüğünü girdiğinizden emin olun. Ardından matrisi geçiş düzleminde yeniden örnekleyin.

Yeni MAT dosyasını 3D gerinim analizi koduna aktarın. Hesaplama süresini azaltmak için dosyayı yeniden ölçeklendirmek gerekebilir. Ardından, analiz edilecek bölgeyi girin. İzlenen unsurun iki boyutlu bir dilimindeki piksel sayısını yaklaşık olarak belirleyin ve kafes şablonunu basit bir kutu veya el ile seçilen çokgenler olarak seçin. Kafes boyutu için en uygun piksel numarasını seçin. Jacobian'ları ve gradyanları hesaplayın. Her bölge için tekrarlayın. Ardından çarpıtma işlevini uygulayın.

Daha sonra, DDE'den hesaplanan Kartezyen deformasyonları kullanarak, deformasyonun özdeğerlerini ve özvektörlerini belirleyin. Ardından, uzun eksen, sıralama ekseni ve koronal eksen görünümlerinde gezinerek gerinim değerlerini çizmek istediğiniz dilimleri seçin.

Analiz için Manifold Seç'e basın. Ardından, trombüs, anevrizma ve aortun sağlıklı kısımları dahil olmak üzere aort duvarı boyunca işaretçiler yerleştirmek için imleci kullanın. Tüm görünümler için bu işlemi tekrarlayın. Son olarak, gerinim alanının sonuçlarını ilgilenilen bölge üzerinde çizmek için renk eşlemeyi kullanın.

Bir fareden elde edilen anjiyotensin II ile indüklenen suprarenal diseksiyon yapan abdominal aort anevrizması örneğine yakından bakalım. İlk olarak, aort boyunca belirli bir adım boyutunda çoklu kısa eksenli EKG kapılı kilohertz görselleştirme döngüleri elde edilir ve 4D veriler oluşturmak için birleştirilir.

Optimize edilmiş bir çarpıtma fonksiyonu kullanılarak 3D gerinim hesaplaması yapıldıktan sonra, infrarenal aortun 3D dilim görselleştirme grafiği elde edilir. Ana yeşil suşun renk haritası, heterojen aort duvar suşunun bölgelerini vurgulamak için üst üste bindirilmiştir. Ek olarak, uzun eksen ve kısa eksen görünümleri, özellikle bir trombüs mevcut olduğunda, gerilmedeki heterojen uzamsal varyasyonları ortaya çıkarır.

Karşılık gelen gerinim grafikleri, uzun eksende aortun sağlıklı bölgelerinde daha yüksek gerinim değerleri gösterirken, anevrizmal bölge kısa eksende azalmış gerinim gösterir.

Doğrudan deformasyon tahminini kullanarak doğru kantitatif gerinim görselleştirmesi, çeşitli biyomedikal uygulamalarda kullanılan yararlı bir araçtır.

Örneğin, kardiyak zorlanma ölçülebilir. Kardiyak döngü sırasında, miyokard 3D deformasyona uğrar. Gerilmenin üç boyutta ölçülmesi, bu dokunun zaman içindeki dinamiklerini güvenilir bir şekilde karakterize etmenin ayrılmaz bir parçasıdır. Bu, hayvan modellerinde hastalığın ilerlemesinin izlenmesinde yararlıdır.

Diğer bir uygulama ise bağırsak dokusunun karakterizasyonundadır. Bağırsakların in vivo görüntülenmesi, çevredeki yapıların etkileri nedeniyle zordur. Bununla birlikte, bağırsak fibrozu görüntülerinden zorlanmanın hesaplanması, cerrahi müdahale gerektiren sorunlu alanların erken tespitini sağlamak için özellikle yararlı olabilir.

Çok daha küçük bir ölçekte, bu DDE yöntemi, konfokal mikroskopi gibi daha yüksek çözünürlüklü görüntüleme teknikleri kullanılarak hücresel düzeye de uygulanır. Örneğin, hücrelerin mekanik değişiklikler altında nasıl iletişim kurduğunu anlamak için hücre dışı matrisin karakterizasyonuna hizmet eder.

JoVE'nin kantitatif gerinim görselleştirmeye girişini az önce izlediniz. Artık biyolojik dokulardaki üç boyutlu zorlanmanın nasıl ölçüleceğini ve bunun erken hastalık tespitinde nasıl kullanıldığını anlamalısınız. İzlediğiniz için teşekkürler!

Explore More Videos

Kantitatif Gerinim Haritalama Abdominal Aort Anevrizması Üç Boyutlu Strain Görüntüleme Yumuşak Dokular Hücre Dışı Kompozisyon Mekanik Davranış Yaşlanma Hastalık Karmaşık Biyolojik Dokular Deformasyon Tahmin Yöntemi Mekansal Olarak Değişen Üç Boyutlu Gerinim Alanları Elastin Kollajen Protein Oryantasyonu

Related Videos

Biyolojik Örneklerin Optik ve Konfokal Mikroskopi ile Görüntülenmesi

Biyolojik Örneklerin Optik ve Konfokal Mikroskopi ile Görüntülenmesi

Biomedical Engineering

37.1K Görüntüleme

Biyolojik Örneklerin SEM Görüntülemesi

Biyolojik Örneklerin SEM Görüntülemesi

Biomedical Engineering

25.2K Görüntüleme

Nano İlaç Taşıyıcılarının Biyodağılımı: SEM Uygulamaları

Nano İlaç Taşıyıcılarının Biyodağılımı: SEM Uygulamaları

Biomedical Engineering

9.8K Görüntüleme

Abdominal Aortun Yüksek Frekanslı Ultrason Görüntülemesi

Abdominal Aortun Yüksek Frekanslı Ultrason Görüntülemesi

Biomedical Engineering

15.1K Görüntüleme

Abdominal Aort Anevrizmasının Kantitatif Gerinim Haritalaması

Abdominal Aort Anevrizmasının Kantitatif Gerinim Haritalaması

Biomedical Engineering

4.8K Görüntüleme

Frarenal Aorttaki Kan ve Lipitleri Görüntülemek için Fotoakustik Tomografi

Frarenal Aorttaki Kan ve Lipitleri Görüntülemek için Fotoakustik Tomografi

Biomedical Engineering

6.0K Görüntüleme

Kardiyak Manyetik Rezonans Görüntüleme

Kardiyak Manyetik Rezonans Görüntüleme

Biomedical Engineering

15.4K Görüntüleme

Serebral Anevrizmada Kan Akışının Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği Simülasyonları

Serebral Anevrizmada Kan Akışının Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği Simülasyonları

Biomedical Engineering

12.3K Görüntüleme

Abdominal Aort Anevrizmalarının Yakın Kızılötesi Floresan Görüntülemesi

Abdominal Aort Anevrizmalarının Yakın Kızılötesi Floresan Görüntülemesi

Biomedical Engineering

8.6K Görüntüleme

Noninvaziv Kan Basıncı Ölçüm Teknikleri

Noninvaziv Kan Basıncı Ölçüm Teknikleri

Biomedical Engineering

12.6K Görüntüleme

EKG (elektrokardiyografi) sinyalinin alınması ve analizi

EKG (elektrokardiyografi) sinyalinin alınması ve analizi

Biomedical Engineering

110.6K Görüntüleme

Emilebilir Biyomalzemelerin Çekme Dayanımı

Emilebilir Biyomalzemelerin Çekme Dayanımı

Biomedical Engineering

8.0K Görüntüleme

Bir fare omuriliğinin mikro-BT görüntülemesi

Bir fare omuriliğinin mikro-BT görüntülemesi

Biomedical Engineering

8.5K Görüntüleme

Sıçanlarda Non-invaziv ÖÇB Yaralanması Sonrası Diz Eklemi Dejenerasyonunun Görselleştirilmesi

Sıçanlarda Non-invaziv ÖÇB Yaralanması Sonrası Diz Eklemi Dejenerasyonunun Görselleştirilmesi

Biomedical Engineering

8.6K Görüntüleme

Kardiyak işlevselliği görselleştirmek için kombine SPECT ve BT görüntüleme

Kardiyak işlevselliği görselleştirmek için kombine SPECT ve BT görüntüleme

Biomedical Engineering

11.5K Görüntüleme

JoVE logo
Contact Us Recommend to Library
Research
  • JoVE Journal
  • JoVE Encyclopedia of Experiments
  • JoVE Visualize
Business
  • JoVE Business
Education
  • JoVE Core
  • JoVE Science Education
  • JoVE Lab Manual
  • JoVE Quizzes
Solutions
  • Authors
  • Teaching Faculty
  • Librarians
  • K12 Schools
About JoVE
  • Overview
  • Leadership
Others
  • JoVE Newsletters
  • JoVE Help Center
  • Blogs
  • Site Maps
Contact Us Recommend to Library
JoVE logo

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved

Privacy Terms of Use Policies
WeChat QR code