RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
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
Solutions
Language
tr_TR
Menu
Menu
Menu
Menu
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
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.
(1)
1. 4D Ultrason Kurulumu
2. 4D Ultrason Alımı
3. 4D Ultrason Veri Dönüştürme
4. 3D Gerinim Kodu Analizi
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!
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!
Related Videos
Biomedical Engineering
37.1K Görüntüleme
Biomedical Engineering
25.2K Görüntüleme
Biomedical Engineering
9.8K Görüntüleme
Biomedical Engineering
15.1K Görüntüleme
Biomedical Engineering
4.8K Görüntüleme
Biomedical Engineering
6.0K Görüntüleme
Biomedical Engineering
15.4K Görüntüleme
Biomedical Engineering
12.3K Görüntüleme
Biomedical Engineering
8.6K Görüntüleme
Biomedical Engineering
12.6K Görüntüleme
Biomedical Engineering
110.6K Görüntüleme
Biomedical Engineering
8.0K Görüntüleme
Biomedical Engineering
8.5K Görüntüleme
Biomedical Engineering
8.6K Görüntüleme
Biomedical Engineering
11.5K Görüntüleme