Abdominal Aort Anevrizmasının Kantitatif Gerinim Haritalaması
Kaynak: Hannah L. Cebull1, Arvin H. Soepriatna1, John J. Boyle2 ve Craig J. Goergen1
1Weldon Biyomedikal Mühendisliği Okulu, Purdue Üniversitesi, West…
1. 4D Ultrason Kurulumu
- 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.
- 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.
- Görüntü elde etmek için uygun tablayı ve ultrason dönüştürücüsünü kullanın. Tüm uygun bağlantıların yapıldığından emin olun.
- 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.
- 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
- 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.
- Dönüştürücüyü ilgilenilen bölgenin ortasına yerleştirin. Oradan, dönüştürücünün tüm ilgilenilen bölge dahil edilecek şekilde yukarı ve aşağı hareket etmesi için gereken mesafeyi yaklaşık olarak hesaplayın.
- 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.
- Görüntü alımını tamamladıktan sonra, verileri ham XML dosyaları olarak dışa aktarın.
3. 4D Ultrason Veri Dönüştürme
- 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.
- Doğru dönüştürme için kare sayısı, adım boyutu ve istenen çıktı çözünürlüğünün de girilmesi gerekecektir.
- Matrisi geçiş düzleminde yeniden örnekledikten sonra, yeni MAT dosyasını 3B gerinim analizi koduna aktarın.
4. 3D Gerinim Kodu Analizi
- İçe aktarılan MAT dosyasını düzgün bir şekilde ayarlayarak analize başlayın. Örneğin, hesaplama süresini azaltmak için görüntü hacminin yeniden ölçeklendirilmesi gerekebilir.
- 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.
- Bu bölgelerin her birinde Jacobian'ları ve gradyanları yinelemeli olarak hesaplamaya başlayın. Ön hesaplama tamamlandıktan sonra, çarpıtma işlevini uygulayın.
- Deformasyon gradyan tensörünü hesaplayın. Önce gerinim hesaplayın ve ardından doğrudan deformasyon tahmin yöntemini kullanarak özdeğerleri ve özvektörleri hesaplayın.
- 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!
View the full transcript and gain access to JoVE Science Education videos
Q1: What is three-dimensional strain imaging and why is it important for studying disease?
Three-dimensional strain imaging estimates deformation of soft tissues over time to understand disease progression. Strain measures relative tissue deformation and can visualize injury and disease states. This technique is critical because mechanical behavior of soft tissues like blood vessels and organs is strongly influenced by their extracellular composition, which changes with aging and disease, significantly affecting organ function.
Q2: How do elastin and collagen affect the mechanical properties of soft tissues?
Elastin is a highly elastic protein that continually stretches and contracts in tissues like blood vessels and lungs. Collagen, the body's most abundant protein, provides structural integrity through bundled triple-helical polymers. The orientation of these proteins ranges from aligned fibers to fibrous mesh networks, directly affecting tissue mechanical properties and how tissues respond to deformation and stress.
Q3: What is the direct deformation estimation method and how does it improve strain calculation?
Direct deformation estimation (DDE) calculates spatially varying three-dimensional strain fields from volumetric image data by optimizing a warping function directly analogous to the deformation tensor. Unlike two-dimensional methods that struggle with out-of-plane motion, DDE is robust to high or localized strain and less sensitive to imaging noise, making it superior for analyzing complex biological tissues in medical imaging.
Q4: What is the Green-Lagrange strain tensor and why is it used in 3D strain estimation?
The Green-Lagrange strain tensor mathematically describes large deformations in soft tissues by incorporating the deformation gradient tensor and identity tensor. This parameter is implemented in many three-dimensional strain estimation methods because it allows the deformation gradient to be calculated from a least squares fit of displacement data, enabling accurate characterization of complex tissue deformation.
Q5: How is quantitative strain mapping used to detect abdominal aortic aneurysms in animal models?
Four-dimensional ultrasound data provides high-resolution spatial and temporal information of the aorta. The direct deformation estimation method is applied to calculate three-dimensional strain fields, revealing heterogeneous aortic wall strain patterns. Color mapping visualizes strain variations, showing decreased strain in aneurysmal regions compared to healthy tissue, enabling early detection and disease characterization.
Q6: What are the clinical applications of quantitative strain mapping beyond aortic aneurysm detection?
Quantitative strain mapping quantifies cardiac strain during the myocardial cycle to track disease progression in animal models. It characterizes intestinal fibrosis for early detection of problematic areas requiring surgical intervention. At the cellular level, confocal microscopy combined with DDE characterizes extracellular matrix to understand how cells communicate under mechanical changes, expanding applications across multiple tissue types.
Q7: What are the key steps in acquiring and processing volumetric ultrasound data for strain analysis?
Volumetric four-dimensional ultrasound data is acquired using ECG-gated kilohertz visualization loops at specified step sizes along the tissue region. Raw data is exported as XML files and converted to MAT format, then resampled through-plane. The three-dimensional strain analysis code imports the processed data, applies mesh templates, computes Jacobians and gradients, applies the warping function, and finally uses color mapping to visualize strain fields.