Name: Tendonlardaki Yerel Doku Suşlarının Açık Kaynak Dijital Görüntü Korelasyonu ile Ölçülmesi (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-01-27T14:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 50 s
Description: Keşfedin, açık kaynak dijital görüntü korelasyonu algoritması ile tendonlardaki yerel doku şeritlerini nasıl ölçebilirsiniz. Bu yöntem, biyomekanik ve doku mühendisliği araştırmalarında tendon davranışını anlamak için değerlidir.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Bu çalışma Ulusal Sağlık Enstitüleri (R21 AR079095) ve Ulusal Bilim Vakfı (2142627) tarafından finanse edilmiştir.

Bu çalışma Pennsylvania Eyalet Üniversitesi Kurumsal Hayvan Bakımı ve Kullanımı Komitesi tarafından onaylanmıştır.
1. Doku hazırlığı
<ol><li>Bu protokol için, Aşil tendonlarını 2-4 aylık erkek C57BL / 6 farelerinden toplayın. NOT: Farelerden veya diğer küçük hayvanlardan farklı tendonlar veya bağlar da kullanılabilir.<ol><li>Plantaris tendonunu ve çevresindeki bağ dokusunu açığa çıkarmak için Aşil tendonuna yüzeysel olarak cilde bir kesi yapın. Ardından, cerrahi bir bıçak kullanarak bunları çıkarın.</li>
		<li>Açıkta kalan soleus ve gastroknemius kaslarını arka bacaktan ayırın ve cerrahi bıçakla Aşil tendonundan dikkatlice kazıyın.</li>
		<li>Kalkaneusu ayağın geri kalanından döner bir alet üzerinde bir kesme tekerleği bağlantısı ile ayırın.</li>
	</ol></li>
	<li>Dokuyu, oda sıcaklığında dönen bir karıştırıcı üzerinde 20 dakika boyunca 5-(4,6-diklorotriazizinil) aminofloresein (DTAF) ve 0,1 M sodyum bikarbonat tamponundan oluşan 5 μg / mL'lik bir çözeltinin 1,5 mL'sinde sabitleyin. Bu çözelti dokudaki proteinleri (örneğin, hücre dışı matris) boyar. NOT: Bu 20 dakikalık süre zarfında, adım 1.3 tamamlanmalıdır.</li>
	<li>Çekirdekleri boyamak için fosfat tamponlu salin (PBS) içinde 1:1.000 DRAQ5 çözeltisi hazırlayın. Çözeltiyi homojenize etmek için bir vorteks karıştırıcı kullanın.</li>
	<li>Adım 1.2'deki 20 dakikalık inkübasyon süresinden sonra, dokuyu DTAF çözeltisinden DRAQ5 çözeltisine aktarın ve oda sıcaklığında 10 dakika boyunca karanlık bir alanda inkübe edin.</li>
</ol>2. Tendon yükleme ve görüntü alma
NOT: Bu protokol, konfokal mikroskop üzerine monte edilebilen bir çekme cihazı gerektirir. Bu çalışma için Peterson ve Szczesny13 tarafından tanımlanan mikrotensil cihaz kullanılmıştır.
<ol><li>Tendonu çekme yükleme cihazının çenelerine yerleştirin. Çeneleri yükleme cihazına monte etmeden önce, kalkaneus bağlantısı ile ters kavrama arasındaki mesafeyi ölçmek için dijital kaliperler kullanın. Bu mesafe tendon ölçer uzunluğudur.<ol><li>Alternatif olarak, tendonu yerleştirmeden önce çeneleri yükleme cihazına monte edin ve sıfır deplasmanlı motor konumunu tanımlamak için temas halinde itin. Tendonu yerleştirdikten sonra motorların yer değiştirmesi, potansiyel olarak daha doğru bir kavrama-kavrama göstergesi uzunluğu sağlayabilir.</li>
	</ol></li>
	<li>Çeneleri, doku hidrasyonunu korumak için PBS içeren yükleme cihazına monte edin. Tendonu, mikroskop görüntülerinin x ekseni veya y ekseni ile mümkün olan en iyi şekilde hizalayın, böylece algoritmanın x-gerinim ve y-gerinim çıkışları tendon eksenlerine karşılık gelir. NOT: Bu çalışmada tendonlar x ekseni ile hizalanmıştır. Tendonu görüntü eksenleriyle mükemmel bir şekilde hizalamak mümkün değilse, algoritmanın x-gerinim ve y-gerinim çıkışları, standart gerinim dönüşüm denklemleri14 kullanılarak tendonun uzunlamasına / dik eksenleriyle hizalanacak şekilde dönüştürülebilir.</li>
	<li>Tendonu 1 g gerginlikle önceden yükleyin ve istenirse, numuneyi ön koşullandırmak için döngüsel yükleme uygulayın. Bu protokolde, çalışmanın amacı, doku materyali özelliklerini ölçmek yerine ölçülen lokal doku suşlarını doğrulamak olduğu için ön koşullandırma kullanılmamıştır. Yükleme geçmişine bağlı olan makro ölçekli malzeme özelliklerinin ölçülmesine ilgi varsa, ön koşullandırma önerilir. Ön koşullandırma ve kurtarmanın ardından, 1 g'lık bir ön yükü yeniden uygulayın.</li>
	<li>İstenirse, dokunun orta bölgesinde 80 μm aralıklarla yerleştirilmiş dört çizgiden oluşan bir dizi fotobleach (daha fazla ayrıntı için Peterson ve Szczesny13'e bakınız). NOT: Fotobeyazlatılmış çizgiler, ALDIC algoritmasının ölçümlerini doğrulamak için kullanılmıştır ve ALDIC'nin kendisini gerçekleştirmek için gerekli değildir. Çizgilerin sayısı ve aralığı ayarlanabilir ve örneklemde çizginin netliğini azaltacak herhangi bir yapıttan kaçınmak için çizgilerin konumu seçilmelidir.</li>
	<li>Fotobeyazlatma prosedürünü, çenelerin yakınındaki dokunun sol ve sağ uçlarında tekrarlayın.</li>
	<li>Konfokal mikroskobu kullanarak, DTAF ve DRAQ5 floresansının hacimsel görüntülerini (x,y: 1,25 μm/piksel, z:2,5 μm/piksel) 1 g ön yükte elde edin.</li>
	<li>%0,5/sn ila %2 gerinimde bir gerinim rampası gerçekleştirin. Gerinim hızının ve artımlı gerinim büyüklüğünün ayarlanabileceğini unutmayın.</li>
	<li>Dokunun strese girmesine izin verin 10 dakika boyunca gevşeyin. NOT: Gerilim gevşeme süresi, görüntü yakalama sırasında numune yaklaşık yarı statik bir yük altında olacak şekilde seçilmelidir. Stres gevşeme süresinin kabul edilebilir olup olmadığını belirlemek için, stres gevşemesinin son dakikasında kuvvet-zaman eğrisinin eğimini belirleyin (Ek Şekil 1) ve bu eğimi toplam görüntüleme süresi ile çarpın. Bu çalışmada, en büyük gerinim artışında uygulanan kuvvet hiçbir zaman% 5'ten fazla değişmedi.</li>
	<li>Deformasyondan sonra dokunun başka bir hacimsel görüntüsünü alın.</li>
	<li>İstenen son gerinime ulaşılana kadar 2.7-2.9 arasındaki adımları yineleyin. Bu yazıda nihai gerinim değeri seçilmiştir.</li>
</ol>3. Görüntü işleme
<ol><li>DRAQ5 (nükleer) kanalının her hacimsel görüntüsünün maksimum z projeksiyonlarını oluşturmak için ImageJ veya Fiji'yi kullanın. Bu, ALDIC için 2D benekli görüntüler olarak hizmet edecektir.</li>
	<li>Maksimum yoğunluktaki z projeksiyonlarını .tiff dosyaları olarak kaydedin ve bunları aşağıdaki adlandırma kuralına göre adlandırın.<ol><li>Görüntü adının ilk karakteri olarak bir sayı kullanın.</li>
		<li>Sayının, gerinim analizi sırasında görüntülerin dikkate alınacağı sıraya karşılık gelmesini sağlayın. Örneğin, ilk görüntü bir, ikinci görüntü iki ile başlamalıdır. Farklı sayılar seçilebilir, ancak sırayla artmaları gerekir. Örnek bir adlandırma kuralı aşağıdaki gibidir: "0_Experiment1_MaxZProjection".</li>
	</ol></li>
	<li>Yeniden adlandırılan tüm maksimum yoğunluklu z projeksiyonlarını bir klasöre kaydedin.</li>
</ol>4. Fotobeyazlatılmış hat analiz kodu kurulumu ve uygulaması
NOT: Bu adımlar yalnızca fotobeyazlatılmış çizgiler kullanarak ALDIC algoritmasının doğruluğunu onaylamak isteniyorsa gereklidir. Kod, yerel doku suşunu, fotobeyazlatılmış çizgi kümesi içindeki her fotobeyazlatılmış çizgi arasındaki mesafedeki ortalama normalleştirilmiş değişim olarak hesaplar. Bu çalışmada, ortalama lokal değerlerin ortalaması daha sonra her örnek için tek bir ortalama lokal doku suşu değeri belirlemek için tüm fotobeyazlatılmış çizgi setlerinde (yani merkez ve sol / sağ uçlarda) ortalamaya alınmıştır. Bu değer daha sonra ALDIC algoritmasının doğruluğunu tahmin etmek için kullanıldı.
<ol><li>GitHub'dan "PBL Kodu" klasörünü indirin (https://github.com/Szczesnytendon/TendonStrainCalc) ve tüm içeriği MATLAB'daki çalışma dizinine taşıyın.</li>
	<li>"Micro_Mech_Template" MATLAB komut dosyasını açın.<ol><li>Çalıştır'a basın ve hacimsel görüntüleri içeren görüntü dosyalarından birini seçin. Hacimsel görüntüler aşağıdaki dosya türlerinden herhangi biri olabilir: .lsm, .tiff, .nd2.</li>
		<li>Yazılım, klasördeki tüm görüntüleri otomatik olarak yükleyecek ve referans hacimsel görüntünün yansıtılan bir görüntüsünü görüntüleyecektir. İstendiğinde, örneğin sol ve sağ uçlarını izleyen çok noktalı çizgiler oluşturmak için sol tıklayın . Bir satırı sonlandırmak için sağ tıklayın . Giriş işlendikten sonra, kenarlar doğruysa, sonucu kabul etmek için Tamam düğmesine basın.</li>
		<li>İstendiğinde referans çizgisi olarak örnek boyunca rastgele bir çapraz çizgi çizin.</li>
		<li>Oluşturulan fotobeyazlatılmış çizgilerin sayısını girin ve fotobeyazlatılmış çizgileri çok noktalı çizgilerle izleyin.</li>
		<li>Sonuç kabul edilebilirse, kabul edin. Sonuç hatalıysa, ayarlayın ve yeniden işleyin.</li>
	</ol></li>
	<li>Tüm görüntüler için adım 4.2'yi yineleyin ve izlenen çizgilerin tüm görüntülerini tek bir klasöre taşıyın.</li>
	<li>"Micro_Mech_Strain" komut dosyasını açın.<ol><li>Kodu yürütmek için Çalıştır'a basın ve fotobeyazlatılmış çizgilerin izlendiği kaydedilmiş görüntülerden birini seçin.</li>
		<li>Görüntü seçildikten sonra Tamam tuşuna basarak seçilen eşlik eden görüntülerin doğru olduğunu onaylayın.</li>
	</ol></li>
</ol>5. Dijital olarak dönüştürülmüş görüntüler oluşturma
NOT: Bu adımlar yalnızca dijital olarak dönüştürülmüş görüntüler kullanarak ALDIC algoritmasının doğruluğunu onaylamak isteniyorsa gereklidir. Bu görüntüler, referans görüntüyü yapay olarak dönüştürerek bilinen büyüklükte homojen 2B gerinim alanlarını simüle eder.
<ol><li>GitHub'dan (Digital_strain) "https://github.com/Szczesnytendon/TendonStrainCalc.m" kodunu indirin.</li>
	<li>Kodu açın ve çalıştırın.</li>
	<li>İstendiğinde, uygulanan maksimum gerinim, uygulanan gerinim artışı ve Poisson oranı için istenen değerleri girin. Tamam'a basın. NOT: Bu deney için, uygulanan maksimum gerinim 0.1 (% 10), uygulanan gerinim artışı 0.02 (% 2) idi ve tendon çekme testi15,16'nın deneysel verileriyle tutarlı olan 1 Poisson oranı kullanıldı. Kod, dijital olarak dönüştürülmüş görüntüleri oluşturmak için gömülü MATLAB işlev çarpıtma işaretini ve giriş değerlerini (örneğin, gerinim artışları, Poisson oranı) kullanır.</li>
	<li>İstendiğinde, deforme olmamış referans görüntüsünü seçin.</li>
	<li>Her gerinim artışı için, referans görüntünün ve dönüştürülen görüntünün bir bindirmesi görüntülenir. Dönüştürülen görüntü, X'in gerinim artışı olduğu "DigitallyTransformedX%Strain" başlığı altındaki dizine kaydedilir.</li>
</ol>6. Gerinim hesaplama ve doğrulama kodu yükleme ve uygulama
<ol><li>GitHub'dan "Gerinim Hesaplama ve Doğrulama Kodu" klasörünü indirin (https://github.com/Szczesnytendon/TendonStrainCalc) ve tüm içeriği MATLAB çalışma dizinine taşıyın</li>
	<li>Yang ve Bhattacharya12'ye göre bir mex C/C++ derleyicisi kurun. Adımlar aşağıda özetlenmiştir.<ol><li>MATLAB Komut Penceresi'ne "mex -setup" yazıp Enter tuşuna basarak bir mex C/C++ derleyicisinin yüklü olup olmadığını görmek için MATLAB'ı denetleyin.</li>
		<li>Derleyicinin desteklenmediğini veya mevcut olmadığını belirten bir hata görüntülenirse, adım 6.3 ve adım 6.4'e geçin.</li>
		<li>Hata yoksa, adım 6.5'e geçin</li>
	</ol></li>
	<li>Bir mex C/C++ derleyicisi indirmek için "https:/tdm-gcc.tdragon.net/" adresine gidin ve TDM-gcc derleyicisini seçin.</li>
	<li>İndirilen derleyiciyi bilinen bir konuma yükleyin.</li>
	<li>MATLAB komut penceresine dönün ve şunu yazın: " setenv("MW_MINGW64_LOC","[Yükleme yolunuzu buraya yazın]")". Örneğin, bu "setenv("MW_MINGW64_LOC","C:\TDM-GCC-64")" olabilir. Bu komut başarıyla yürütülürse, mex derleyicisi düzgün yüklenir.</li>
	<li>"main_aldic.m" işlev komut dosyasını girin ve adım 6.5'te yürütülen komutla eşleşmesi için satır 22'yi değiştirin.</li>
	<li>"Strain_calc_and_validate" komut dosyasını açın.</li>
	<li>Görüntü analizini başlatmak için Çalıştır'a basın.</li>
	<li>İstendiğinde, ALDIC parametrelerinin değerlerini istediğiniz gibi değiştirin. NOT: Pencere boyutu, alt küme boyutunun 0,25 ila 1 katı olmalıdır. Parametre seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için, çevrimiçi kullanım kılavuzuna bakın: (https://www.researchgate.net/publication/344796296_Augmented_Lagrangian_Digital _Image_Correlation_AL-DIC_Code_Manual).<ol><li>Bu çalışmada aşağıdaki değerler kullanılmıştır: Alt Küme Boyutu (piksel): 20 Pencere Boyutu (piksel): 10 ALDIC çözme yöntemi: Sonlu Fark (1) Paralel hesaplama kullanılmadı (1) İlk tahmini hesaplama yöntemi: Görüntü piramidine dayalı çoklu ızgara araması (0)</li>
	</ol></li>
	<li>İstendiğinde, algoritmanın istenen değişken koleksiyonu (ör. x-gerinimi, y-gerinimi, kesme gerinimi, bozuk bölgeler vb.) için ortalama değeri, standart sapmayı ve 2B haritaları otomatik olarak kaydetmesini sağlamak üzere "Evet" onay kutusunu seçin. Hangi değişkenlerin kaydedileceğini seçin ve Tamam'a basın.</li>
	<li>İstendiğinde, parametreleri istediğiniz gibi değiştirin.<ol><li>Bu deneyde aşağıdaki değerler kullanılmıştır: Gerinimi hesaplamak için çevre noktalar (numP): 12 Kötü bölge tanımlaması için korelasyon katsayısı (corr_threshold): 0.5 Hatalı bölge analizi için alt bölge boyutu (piksel) (Alt boyut): 32</li>
	</ol></li>
	<li>İstendiğinde, yeniden adlandırılan max-intensity z-projeksiyonlarını içeren klasörü seçin. Yazılımın, deforme olmuş görüntülerin gerinim alanlarını belirlemek için otomatik olarak artımlı ALDIC gerçekleştirdiğini unutmayın. Yani, her deforme olmuş görüntü, bir sonraki deforme olmuş görüntü için yeni "referans" görüntüsü olarak hizmet eder. Bu, sonuçların doğruluğunu artırır (Ek Şekil 2), her deforme olmuş görüntünün orijinal (% 0 gerinim) referans görüntüsüyle karşılaştırıldığı kümülatif ALDIC performansına kıyasla. Kümülatif bir analiz gerçekleştirmek için görüntüleri yükleyin, ancak yalnızca orijinal referans görüntüsünü ve ilgilendiğiniz deforme olmuş görüntüyü seçin. NOT: Normal suş λ - 1 olarak hesaplanır, burada λ doku gerilmesidir. Doku gerilmesi, sırasıyla x-yönü ve y-yönü için N = [1 0]T veya [0 1]T ve C = F T F'ye <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/64921/64921eq01.jpg" style="margin: auto;">göre hesaplanır; burada F, ALDIC algoritması tarafından her veri noktası çıktısını çevreleyen "numP" noktaları kullanılarak hesaplanan deformasyon gradyanıdır. Kesme gerinimi , burada <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/64921/64921eq03.jpg" style="margin: auto;">olarak hesaplanır<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/64921/64921eq02.jpg" style="margin: auto;">.</li>
	<li>İstendiğinde, suşların ölçülmesi için ilgilenilen bölgeyi tanımlamak üzere dört noktalı bir çokgen oluşturmak için sol tıklayın. Sol üst köşedeki noktayla başlayın ve sonraki noktaları saat yönünde atayın. NOT: MATLAB çalışma alanına kaydedilen "Depolama" değişkeni, ortalama x-gerinimi, x-gerinimi standart sapması, ortalama y-gerinimi, y-gerinimi standart sapması, ortalama kesme gerinimi, kesme gerinimi standart sapması ve kötü bölgelerin yüzdesi için tüm değerleri içerir. Kötü bölgeler, adım 6.13'te seçilen ilgi bölgesi içindeki korelasyon katsayısı analizine göre tanımlanır. "NuclearTrackingResults" klasörü (555 ve 556 satırları ayarlanarak yeniden adlandırılabilir) adım 6.10'da belirtilen tüm grafikleri depolar. Bu klasör ayrıca, adım 6.10'da belirtilen tüm araçları ve standart sapmaları depolayan "Sonuçlar" adlı bir elektronik tablo dosyası içerir.</li>
</ol>

<ol><li>Devkota, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distributing+a+fixed+amount+of+cyclic+loading+to+tendon+explants+over+longer+periods+induces+greater+cellular+and+mechanical+responses%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Orthopaedic+Research%22%5BJournal%5D)">Distributing a fixed amount of cyclic loading to tendon explants over longer periods induces greater cellular and mechanical responses.</a> Journal of Orthopaedic Research. 11 (4), 1609-1612 (2007).</li>
<li>Sun, H. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cycle-dependent+matrix+remodeling+gene+expression+response+in+fatigue-loaded+rat+patellar+tendons%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Orthopaedic+Research%22%5BJournal%5D)">Cycle-dependent matrix remodeling gene expression response in fatigue-loaded rat patellar tendons.</a> Journal of Orthopaedic Research. 28 (10), 1380-1386 (2010).</li>
<li>Shepherd, J. H., Screen, H. R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fatigue+loading+of+tendon%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Experimental+Pathology%22%5BJournal%5D)">Fatigue loading of tendon.</a> International Journal of Experimental Pathology. 94 (4), 260-270 (2013).</li>
<li>Paschall, L., Pedaprolu, K., Carrozzi, S., Dhawan, A., Szczesny, S. Mechanical stimulation as both the cause and the cure of tendon and ligament injuries. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aPaschall%2C+L+%22Regenerative+Rehabilitation%3A+From+Basic+Science+to+the+Clinic%22">Regenerative Rehabilitation: From Basic Science to the Clinic</a>. , Springer. Cham, Switzerland. 359-386 (2022).</li>
<li>Andarawis-Puri, N., Ricchetti, E. T., Soslowsky, L. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rotator+cuff+tendon+strain+correlates+with+tear+propagation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biomechanics%22%5BJournal%5D)">Rotator cuff tendon strain correlates with tear propagation.</a> Journal of Biomechanics. 42 (2), 158-163 (2009).</li>
<li>Cheng, V. W. T., Screen, H. R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+micro-structural+strain+response+of+tendon%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Materials+Science%22%5BJournal%5D)">The micro-structural strain response of tendon.</a> Journal of Materials Science. 42 (21), 8957-8965 (2007).</li>
<li>Luyckx, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digital+image+correlation+as+a+tool+for+three-dimensional+strain+analysis+in+human+tendon+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Experimental+Orthopaedics%22%5BJournal%5D)">Digital image correlation as a tool for three-dimensional strain analysis in human tendon tissue.</a> Journal of Experimental Orthopaedics. 1 (1), 7(2014).</li>
<li>Duncan, N. A., Bruehlmann, S. B., Hunter, C. J., Shao, X., Kelly, E. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+situ+cell-matrix+mechanics+in+tendon+fascicles+and+seeded+collagen+gels%3A+Implications+for+the+multiscale+design+of+biomaterials%5BTitle%5D)+AND+%22Computer+Methods+in+Biomechanics+and+Biomedical+Engineering%22%5BJournal%5D)">In situ cell-matrix mechanics in tendon fascicles and seeded collagen gels: Implications for the multiscale design of biomaterials.</a> Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 17 (1), 39-47 (2014).</li>
<li>Arnoczky, S. P., Lavagnino, M., Whallon, J. H., Hoonjan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+situ+cell+nucleus+deformation+in+tendons+under+tensile+load%3B+A+morphological+analysis+using+confocal+laser+microscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Orthopaedic+Research%22%5BJournal%5D)">In situ cell nucleus deformation in tendons under tensile load; A morphological analysis using confocal laser microscopy.</a> Journal of Orthopaedic Research. 20 (1), 29-35 (2002).</li>
<li>Screen, H. R. C., Bader, D. L., Lee, D. A., Shelton, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Local+strain+measurement+within+tendon%5BTitle%5D)+AND+%22Strain%22%5BJournal%5D)">Local strain measurement within tendon.</a> Strain. 40 (4), 157-163 (2004).</li>
<li>Fung, A. K., Paredes, J. J., Andarawis-Puri, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Novel+image+analysis+methods+for+quantification+of+in+situ+3-D+tendon+cell+and+matrix+strain%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biomechanics%22%5BJournal%5D)">Novel image analysis methods for quantification of in situ 3-D tendon cell and matrix strain.</a> Journal of Biomechanics. 67, 184-189 (2018).</li>
<li>Yang, J., Bhattacharya, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Augmented+Lagrangian+digital+image+correlation%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Mechanics%22%5BJournal%5D)">Augmented Lagrangian digital image correlation.</a> Experimental Mechanics. 59 (2), 187-205 (2019).</li>
<li>Peterson, B. E., Szczesny, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dependence+of+tendon+multiscale+mechanics+on+sample+gauge+length+is+consistent+with+discontinuous+collagen+fibrils%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Biomaterialia%22%5BJournal%5D)">Dependence of tendon multiscale mechanics on sample gauge length is consistent with discontinuous collagen fibrils.</a> Acta Biomaterialia. 117, 302-309 (2020).</li>
<li>Humphrey, J. D., O'Rourke, S. L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHumphrey%2C+JD+%22An+Introduction+to+Biomechanics%22">An Introduction to Biomechanics</a>. , Springer. New York, NY. (2015).</li>
<li>Reese, S. P., Weiss, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tendon+fascicles+exhibit+a+linear+correlation+between+Poisson%27s+ratio+and+force+during+uniaxial+stress+relaxation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biomechanical+Engineering%22%5BJournal%5D)">Tendon fascicles exhibit a linear correlation between Poisson's ratio and force during uniaxial stress relaxation.</a> Journal of Biomechanical Engineering. 135 (3), 34501(2013).</li>
<li>Ahmadzadeh, H., Freedman, B. R., Connizzo, B. K., Soslowsky, L. J., Shenoy, V. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Micromechanical+poroelastic+finite+element+and+shear-lag+models+of+tendon+predict+large+strain+dependent+Poisson%27s+ratios+and+fluid+expulsion+under+tensile+loading%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Biomaterialia%22%5BJournal%5D)">Micromechanical poroelastic finite element and shear-lag models of tendon predict large strain dependent Poisson's ratios and fluid expulsion under tensile loading.</a> Acta Biomaterialia. 22, 83-91 (2015).</li>
<li>Szczesny, S. E., Elliott, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Interfibrillar+shear+stress+is+the+loading+mechanism+of+collagen+fibrils+in+tendon%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Biomaterialia%22%5BJournal%5D)">Interfibrillar shear stress is the loading mechanism of collagen fibrils in tendon.</a> Acta Biomaterialia. 10 (6), 2582-2590 (2014).</li>
<li>Han, W. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Macro-+to+microscale+strain+transfer+in+fibrous+tissues+is+heterogeneous+and+tissue-specific%5BTitle%5D)+AND+%22Biophysical+Journal%22%5BJournal%5D)">Macro- to microscale strain transfer in fibrous tissues is heterogeneous and tissue-specific.</a> Biophysical Journal. 105 (3), 807-817 (2013).</li>
<li>Pedaprolu, K., Szczesny, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel%2C+open-source%2C+low-cost+bioreactor+for+load-controlled+cyclic+loading+of+tendon+explants%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biomechanical+Engineering%22%5BJournal%5D)">A novel, open-source, low-cost bioreactor for load-controlled cyclic loading of tendon explants.</a> Journal of Biomechanical Engineering. 144 (8), 084505(2022).</li>
<li>Gatt, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Negative+Poisson%27s+ratios+in+tendons%3A+An+unexpected+mechanical+response%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Biomaterialia%22%5BJournal%5D)">Negative Poisson's ratios in tendons: An unexpected mechanical response.</a> Acta Biomaterialia. 24, 201-208 (2015).</li>
</ol>

Tüm yazarların açıklayacağı bir çıkar çatışması yoktur.

Bu makalenin amacı, çekme yükü altındaki tendonlardaki 2D gerinim alanlarını ölçmek için açık kaynaklı, doğrulanmış bir yöntem sunmaktı. Yazılımın temeli, halka açık bir ALDIC algoritması12'ye dayanıyordu. Bu algoritma, artımlı (kümülatife karşı) gerinim analizinin ek işlevselliği ile daha büyük bir MATLAB koduna gömülmüştür. Bu uyarlanmış algoritma daha sonra tendonların çekme testine uygulandı ve doğruluğu iki farklı teknikle değerlendirildi (yani, dijital olarak dönüştürülmüş görüntüler ve foto...

Tendonlar, mekanik yüklemeye yanıt olarak adapte olan ve dejenere olan mekanosensitif dokulardır 1,2,3,4. Mekanik uyaranların tendon hücresi biyolojisinde oynadığı rol nedeniyle, tendon hücrelerinin yükleme sırasında doğal doku ortamında yaşadığı suşları anlamaya büyük ilgi vardır. Tendonlardaki lokal doku suşlarını ölçmek için çeşitli deneysel ve analitik teknikler geliştirilmiştir. Bunlar arasında benek desenleri veya fotobeyazlatılmış çizgiler (PBL'ler) kullanılarak yüzey suşlarının 2D/3D dijital görüntü korelasyonu (DIC) analizleri 5,6,7,8, doku içindeki bireysel çekirdeklerin merkezcil-sentroid uzaklığındaki değişikliklerin ölçülmesi 9,10 ve düzlem dışı hareketi ve 3D deformasyonları dikkate alan yeni bir tam alan 3D DIC yöntemi 11 . Bununla birlikte, bu tekniklerin doğruluğu ve duyarlılığı sadece birkaç vakada bildirilmiştir ve bu tekniklerin hiçbiri kamuya açık hale getirilmemiştir, bu da bu tekniklerin yaygın olarak benimsenmesini ve kullanılmasını zorlaştırmaktadır.
Bu çalışmanın amacı, tendon eksplantlarındaki lokal doku suşlarını ölçmek için kolayca bulunabilen ve kullanımı kolay olan doğrulanmış bir analiz aracı oluşturmaktı. Seçilen yöntem, Yang ve Bhattacharya12 tarafından geliştirilen MATLAB'da yazılmış, halka açık bir artırılmış Lagrangian dijital görüntü korelasyonu (ALDIC) algoritmasına dayanmaktadır. Bu algoritma, tendon örneklerini analiz etmek için uyarlanmış ve dijital olarak dönüştürülmüş görüntülere uygulanarak ve gerçek tendon örneklerinde ölçülen suşları fotobeyazlatılmış çizgilerden elde edilen sonuçlarla karşılaştırarak doğrulanmıştır. Ayrıca, algoritmada, bilinen gerinim değerleri veya ikincil bir ölçüm tekniği olmasa bile, hesaplanan yer değiştirme alanının doğruluğunu doğrulamak için ek işlevler uygulanmıştır. Bu nedenle, bu algoritma tendonlardaki yerel 2D doku suşlarını doğru bir şekilde ölçmek için oldukça kullanışlı ve uyarlanabilir bir araçtır.

<table><tbody><tr><td>5-DTAF (5-(4,6-Diklorotriazinil) Aminofloresein), tek izomer</td><td>ThermoFisher</td><td>D16</td><td></td></tr><tr><td>Kaliperler</td><td>Mitutoyo</td><td>500-196-30</td><td></td></tr><tr><td>Konfokal Mikroskop</td><td>Nikon</td><td>A1R HD</td><td></td></tr><tr><td>Corning LSE Vorteks Karıştırıcı</td><td>Koni</td><td>6775</td><td></td></tr><tr><td>DRAQ5 Floresan Prob Çözeltisi (5 mM)</td><td>ThermoFisher</td><td>62554</td><td></td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks</td><td>R2022b</td><td></td></tr><tr><td>Çekme Yükleme Cihazı</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>Peterson ve diğerleri, 2020'de açıklanan çekme yükleme cihazı. (ref 13)&nbsp;</td></tr><tr><td>Tüp Tabanca Döndürücü</td><td>ThermoFisher</td><td>88881001</td><td></td></tr></tbody></table>

tendonlardaki yerel doku suşlarının açık kaynak dijital görüntü korelasyonu ile Ölçülmesi

Measuring Local Tissue Strains in Tendons via Open-Source Digital Image Correlation

Tendon hücrelerinin in situ olarak deneyimlediği suşları ve bu suşların doku yeniden şekillenmesini nasıl etkilediğini anlamaya yönelik önemli bilimsel ilgi vardır. Bu ilgiye dayanarak, yükleme sırasında tendon eksplantları içindeki yerel doku suşlarını ölçmek için çeşitli analitik teknikler geliştirilmiştir. Bununla birlikte, bazı durumlarda, bu tekniklerin doğruluğu ve duyarlılığı bildirilmemiştir ve algoritmaların hiçbiri kamuya açık değildir. Bu, tendon eksplantlarında lokal doku suşlarının daha yaygın ölçümünü zorlaştırmıştır. Bu nedenle, bu makalenin amacı, tendon eksplantlarındaki lokal doku suşlarını ölçmek için kolayca bulunabilen ve kullanımı kolay olan doğrulanmış bir analiz aracı oluşturmaktır. Spesifik olarak, halka açık bir artırılmış Lagrangian dijital görüntü korelasyonu (ALDIC) algoritması, tek eksenli gerilim altında fare Aşil tendonları içindeki hücre çekirdeklerinin yer değiştirmelerini izleyerek 2D suşları ölçmek için uyarlanmıştır. Ek olarak, hesaplanan suşların doğruluğu, dijital olarak dönüştürülmüş görüntüleri analiz ederek ve suşları bağımsız bir teknikten (yani, fotobeyazlatılmış çizgiler) belirlenen değerlerle karşılaştırarak doğrulandı. Son olarak, hesaplanan yer değiştirme alanını kullanarak referans görüntüsünü yeniden yapılandırmak için algoritmaya bir teknik dahil edilmiştir; bu, bilinen gerinim değerlerinin veya ikincil bir ölçüm tekniğinin yokluğunda algoritmanın doğruluğunu değerlendirmek için kullanılabilir. Algoritma, 0,00015 hassasiyetle 0,1'e kadar olan gerinimleri ölçebilir. Yeniden yapılandırılmış bir referans görüntüsünü gerçek referans görüntüyle karşılaştırma tekniği, hatalı verilere sahip örnekleri başarıyla tanımladı ve iyi verilere sahip örneklerde, yer değiştirme alanının yaklaşık% 85'inin doğru olduğunu gösterdi. Son olarak, fare Aşil tendonlarında ölçülen suşlar önceki literatürle tutarlıydı. Bu nedenle, bu algoritma tendonlardaki lokal doku suşlarını doğru bir şekilde ölçmek için oldukça kullanışlı ve uyarlanabilir bir araçtır.

Gerçek doku örneklerinde gerinim alanlarını analiz etmeden önce, ALDIC protokolü ilk olarak fare Aşil tendonları içindeki çekirdeklerin dijital olarak gerilmiş / dönüştürülmüş görüntüleri kullanılarak doğrulandı. Spesifik olarak, görüntüler dijital olarak %2, %4, %6, %8 ve gerinim x yönünde homojen gerinimler üretmek üzere dönüştürüldü ve simüle edilmiş Poisson oranı 115,16 idi. ALDIC algoritmasının doğruluğu daha sonra ortalama hesaplanan gerinim değerleri bili...

Bu yazıda, tendon eksplantları içindeki yerel 2D doku suşlarını ölçmek için açık kaynaklı bir dijital görüntü korelasyon algoritması açıklanmaktadır. Tekniğin doğruluğu birden fazla teknik kullanılarak doğrulanmıştır ve halkın kullanımına açıktır.

Tendonlardaki Yerel Doku Suşlarının Açık Kaynak Dijital Görüntü Korelasyonu ile Ölçülmesi

There is considerable scientific interest in understanding the strains that tendon cells experience in situ and how these strains influence tissue ...

Bu protokol, yükleme sırasında bir tendon içindeki lokal doku suşlarının ölçülmesini sağlar. Tendonların mekanik olarak nasıl davrandıklarını ve yükleme ortamlarına nasıl uyum sağladıklarını anlamak yararlıdır. Bu tekniğin temel avantajı, kullanılan yazılımın çevrimiçi olarak halka açık olması ve gerçek doku suşları bilinmediğinde bile ölçüm doğruluğu hakkında geri bildirim sağlamasıdır.Bir tendondaki lokal doku suşlarının ölçülmesi, hücrelerin tendon dejenerasyonu ve onarımı sırasında dokuyu nasıl yeniden şekillendirdiğini anlamak için değerlidir. Bu prosedürü gösteren, bir lisans öğrencisi olan Stanton Godshall ve laboratuvarımda doktora öğrencisi olan Krishna Pedaprolu olacak. Hasat edilen Aşil tendonlarını DTAF'ta boyadıktan sonra, dokuyu DTAF çözeltisinden DRAQ5 çözeltisine aktarın ve dokuları oda sıcaklığında 10 dakika boyunca karanlık bir alanda inkübe edin.Tendonu çekme yükleme cihazının çenelerine yerleştirin. Çeneleri yükleme cihazına monte etmeden önce, kalkaneus bağlantısı ile ters kavrama arasındaki mesafeyi ölçmek için dijital kaliperler kullanın. Doku hidrasyonunu korumak için çeneleri PBS içeren yükleme cihazına monte edin.Tendonu mikroskop görüntülerinin x ekseni veya y ekseni ile mümkün olduğunca iyi hizalayın, böylece algoritmanın X gerinim ve Y gerinim çıktıları tendon eksenine karşılık gelir. Tendonu bir gram gerginlikle önceden yükleyin. İstenirse, dokunun orta bölgesinde 80 mikron aralıklı dört çizgiden oluşan bir dizi fotobleach yapın ve işlemi çenelerin yakınındaki sol ve sağ uçlarda tekrarlayın.Her doku bölgesindeki çizgiler arasındaki mesafe değişikliği, verileri doğrulamak için kullanılabilecek yerel doku suşlarının ikincil bir ölçümüdür. Daha sonra, konfokal mikroskobu kullanarak, DTAF ve DRAQ5 floresansının hacimsel görüntülerini bir gram ön yükte elde edin. Saniyede% 0,5'te% 2 gerinime bir gerinim rampası gerçekleştirin.Gerinim hızının ve artımlı gerinim büyüklüğünün ayarlanabileceğini unutmayın. Dokunun strese girmesine izin verdikten sonra 10 dakika boyunca rahatlayın, deformasyondan sonra dokunun başka bir hacimsel görüntüsünü alın. İşlemi istediğiniz kadar gerinim artışı için tekrarlayın.Dijital olarak dönüştürülmüş görüntüleri oluşturmak için digital_strain kodunu indirin. GitHub'dan m. İndirdikten sonra kodu açın ve çalıştırın.İstendiğinde, Tamam düğmesine basmadan önce uygulanan maksimum gerinim, uygulanan gerinim artışı ve Poisson oranı için istenen değerleri girin. Ardından yeniden istendiğinde, deforme olmamış referans görüntüsünü seçin. Her gerinim artışı için, referans görüntünün ve dönüştürülen görüntünün bir bindirmesi görüntülenir. Dijital olarak dönüştürülen görüntüler, X'in gerinim artışı olduğu dijital olarak dönüştürülmüş yüzde X gerinimi adlı dizine kaydedilir.Görüntülenen adla komut dosyasını açın ve görüntü analizine başlamak için Çalıştır'ı tıklatın. İstendiğinde, artırılmış Lagrangian dijital görüntü korelasyonu veya ALDIC parametrelerinin değerlerini istediğiniz gibi değiştirin. İstendikten sonra, istenen değişken koleksiyonu için ortalama değeri, standart sapmayı ve 2B haritayı otomatik olarak kaydetmek üzere evet onay kutusunu seçin.İstendiğinde, X gerinimi, Y gerinimi, kesme gerinimi, kötü bölgeler vb. gibi istediğiniz değişkenleri seçin ve Tamam'a basın. Bir sonraki istemi takiben, yeniden adlandırılan maksimum yoğunluklu Z projeksiyonlarını içeren klasörü seçin. Yazılım, deforme olmuş görüntülerin gerinim alanlarını belirlemek için otomatik olarak artımlı ALDIC gerçekleştirir. İstendiğinde, suşları ölçmek için ilgi alanını tanımlamak üzere dört noktalı bir çokgen oluşturmak için sol tıklayın.555 ve 556 satırları ayarlanarak yeniden adlandırılabilen nükleer izleme sonuçları klasörü, daha önce belirtilen tüm grafikleri saklar. Bu klasör ayrıca, daha önce belirtilen tüm araçları ve standart sapmaları depolayan sonuçlar adlı bir elektronik tablo da içerir. Dijital olarak gerilmiş görüntüler kullanılarak doğrulandığında, ALDIC algoritması sürekli olarak ortalama X gerinimini hafife aldı ve uygulanan gerinimin artmasıyla hata büyüklüğü arttı.Y suşu da çoğunlukla hafife alındı. Bununla birlikte, her durumda, gerinim hatasının büyüklüğü çok küçüktü. Hesaplanan X gerinimi ve Y suşunun standart sapması, büyüklüğü düşük olmasına rağmen, uygulanan gerinimin artmasıyla artmıştır.Kötü bölge analizi, kümülatif yöntem kullanılarak analiz edilen dijital olarak dönüştürülmüş görüntülerde geçersiz gerinim hesaplamalarına sahip kötü bölgelerin sayısının% 6 uygulanan gerinimden sonra tutarlı bir şekilde arttığını, artımlı miktarın ise% 1'de kaldığını ortaya koymuştur. aykırı değer olarak kabul edilen dört örneklemden birinde, görüntünün neredeyse yarısı maksimum gerinim artışında kötü olarak tanımlanmıştır. ALDIC tarafından hesaplanan X suşları, PBL'lerden belirlenenlerden daha büyüktü, fark, tüm örneklerde PBL verilerinin ortalaması için standart sapmaya benzeyen 0.005 arasındaydı. Çekme yükü altındaki tendonlardaki yerel suşların büyüklüklerinin ve uzamsal dağılımlarının belirlenmesi, tüm örneklerde, X suşunun sürekli olarak uygulanan suşların altında kaldığını göstermiştir.Y yönündeki ortalama gerinim, tüm artışlar için yaklaşık sıfırdı, ancak standart sapma yüksekti. Ortalama kesme gerinimi, gerinim artışları boyunca istikrarlı bir şekilde artmıştır. Hatırlanması gereken en önemli nokta, daha büyük bir gerilme uygulamadan önce görüntüleri kaydetmektir.Görüntüler, kaydedilmezse, kaybolur ve kurtarılamaz. Bu teknik, tendonlardaki doku suşlarını ölçmek için özel olarak doğrulanmış olsa da, mekanik biyoloji ve diğer birçok hayvan ve insan dokusunun mekaniği hakkında fikir verebilir.

measuring-local-tissue-strains-tendons-via-open-source-digital-image

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Tek eksenli çekme testine tabi tutulan vasküler doku numuneleri üzerinde lokal yüzey gerinim alanını karakterize etmek için dijital görüntü korelasyonunun kullanımını açıklıyoruz. Bu ölçümler, numunenin mekanik tepkisinin hassas bir şekilde ölçülmesini ve yapısal gerilim-gerinim ilişkilerinin oluşturulmasını kolaylaştırır.

Dijital Görüntü Korelasyon kullanma Vasküler Doku Örneklerinin Yerel düzensizliğin karakterize etmek

Bu protokol için uyluk yüzey suşları kırık dijital görüntü korelasyon tekniği kullanarak test sırasında tahmin edilir. Yöntem yenilik uyluk yüzey, dikkatli bir şekilde belirtilen aydınlatma, yüksek hızlı video yakalama ve dijital görüntü korelasyon analizi zorlanma hesaplamalar için bir yüksek karşıtlık Stokastik benek desen uygulama içerir.

Kadavra Femur kortikal suşları kullanarak dijital görüntü korelasyon test kırık sırasında tahmin etmek için bir yöntem

Microstructurally küçük yorgunluk çatlamak büyüme davranış toplu deformasyon alanı alt tahıl düzeyinde ortaya çıkarmak için çatlamak büyüme hızı ölçüm ve soy-alan analizi birleştirerek yeni bir metodolojik yaklaşım kullanarak araştırıldı.

Microstructurally küçük yorgunluk ölçülerini tam alanlı zorlanma dijital görüntü korelasyon yöntemi kullanarak yayma çatlamak

Heterojen yapısal ve mekanik aterosklerotik plak özelliklerini incelemek için bir mekano-görüntüleme boru hattı geliştirdik. Bu boru hattı, lokal baskın açının korelasyonunu ve kollajen lifi oryantasyonunun dağılımını, kopma davranışını ve fibröz plak dokusunun gerinim parmak izlerini sağlar.

Aterosklerotik Plak Fibröz Dokusunun Lokal Kollajen Yapısı ve Mekanik Özellikleri Arasındaki Korelasyonu İncelemek İçin Bir Yöntem

Tendon sıkışmasının mekanobiyolojisini keşfetmek için uygun bir model sağlayarak, sürekli hücre canlılığı ile murin arka ekstremite eksplantlarında Aşil tendonu insokulasyonunun sıkışmasının neden olduğu fibrokartilajinöz değişikliği yeniden yaratan özel bir deneysel platform ve doku kültürü protokolü sunuyoruz.

Aşil Tendonu Sıkışmasının Mekanobiyolojisini İncelemek için Murin Hind Limb Eksplant Modeli

Bu protokol, gerilmiş periferik sinirlerin üç boyutlu yerinde yer değiştirmelerini yakalamak için doğrudan doğrusal dönüşüm kullanılarak kalibre edilmiş bir stereo görüntüleme kamera sistemi uygular. Bu yer değiştirmeleri yakalayarak, değişen derecelerde gerilmenin neden olduğu gerilme belirlenebilir ve gerilmeye bağlı sinir onarımı bilimini ilerletebilecek gerilme yaralanma eşikleri hakkında bilgi verilebilir.

Germe Sırasında In-Situ Periferik Sinir Gerinişinin Ölçümü için Doğrudan Doğrusal Dönüşüm

Bu protokol, elit sporcularda birden fazla bilek eklemi açısı boyunca Aşil tendonunun fonksiyonel sertlik spektrumunu niceleyen standartlaştırılmış, taşınabilir ultrason tabanlı bir yöntemi tanımlar; böylece farklı yük koşullarında tendon mekanik davranışının güvenilir ve tekrarlanabilir değerlendirilmesini sağlar.

Elit Sporcularda Birden Fazla Eklem Açısında Aşil Tendonu Sertliğini Değerlendirmek İçin Titreşim Tabanlı Elastografi Protokolünün Güvenilirliği

Optik opak sıvılar veya optik opak geometrileri vasıtasıyla hızının iki boyutlu alanları edinme yeteneğine sahip bir yankı parçacık görüntülemeli hız (EPIV) sistemi tanımlanmakta olup, boru akışı validasyon ölçümleri bildirilmiştir.

Parçacık Hızı Echo

Yüksek çözünürlüklü, yüksek hızlı parçacık görüntü velosimetri (PIV) kullanarak sınırları yakınında geçici akımları incelemek için bir prosedür burada açıklanmıştır. PIV gibi görüntü ve kayıt özellikleri, lazer sac özellikleri ve analiz algoritmaları gibi birçok parametre kısıtlamaları optimize ederek herhangi bir optik erişilebilir akışı için geçerli olmayan bir müdahaleci ölçüm tekniğidir.

Yüzeyler Yakın yüksek hızlı Partikül imaj velosimetri

Doğal, düşük sıkma film sönümleme koşulları ve uzun yerleşme zamanlarda saçak alan elektrostatik MEMS aktüatörler sonuçlarının cihaz sağlam tasarımı, geleneksel adım toplamanın kullanarak geçiş işlemleri yaparken. Arasında geçiş yaparken DC-dinamik dalga ile zaman iyileşme anahtarlama Gerçek-zamanlı saçak-alan yerleşme zamanını azaltır aktüatörler MEMS için aşağı-yukarı ve aşağı-yukarı devletler.

Real-Time DC-dinamik Öngerilimlenmesi Yöntem Ciddi Underdamped saçak-alanında Elektrostatik MEMS Eyleyiciler Zaman İyileştirme Anahtarlama

Keşfedin, açık kaynak dijital görüntü korelasyonu algoritması ile tendonlardaki yerel doku şeritlerini nasıl ölçebilirsiniz. Bu yöntem, biyomekanik ve doku mühendisliği araştırmalarında tendon davranışını anlamak için değerlidir.

Tendonlardaki Yerel Doku Suşlarının Açık Kaynak Dijital Görüntü Korelasyonu ile Ölçülmesi

Daha fazla video keşfet