Overview
출처: 한나 엘 세불1,아르빈 에이치 소프리야트나1,존 J. 보일2, 크레이그 J. 괴르겐1
1 웰던 생물 의학 공학 대학, 퍼듀 대학, 웨스트 라파예트, 인디애나
2 기계 공학 및 재료 과학, 세인트 루이스워싱턴 대학, 세인트 루이스, 미주리
혈관, 피부, 힘줄 및 기타 장기와 같은 연조직의 기계적 행동은 탄성과 강도를 제공하는 엘라스틴과 콜라겐의 구성에 의해 강하게 영향을 받습니다. 이 단백질의 섬유 방향은 연조직의 유형에 따라 다르며 병들게 된 조직에서 변경될 수 있는 단일 바람직한 방향에서 복잡한 메쉬 네트워크에 이르기까지 다양합니다. 따라서 연조직은 세포 및 장기 수준에서 비상적으로 행동하여 3차원 특성화의 필요성을 만듭니다. 복잡한 생물학적 조직 또는 구조 내에서 변형 필드를 안정적으로 추정하는 방법을 개발하는 것은 질병을 기계적으로 특성화하고 이해하는 데 중요합니다. 스트레인은 연조직이 시간이 지남에 따라 상대적으로 변형되는 방법을 나타내며 다양한 추정을 통해 수학적으로 설명될 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 이미지 데이터를 수집하면 변형과 변형을 추정할 수 있습니다. 그러나, 모든 의료 영상 양식은 생체 내 변형에서 정확하게 추정하는 어려움을 증가 소음의 일부 양을 포함. 여기에 설명된 기술은 직접 변형 추정(DDE) 방법을 사용하여 볼륨 이미지 데이터에서 공간적으로 다양한 3D 스트레인 필드를 계산하여 이러한 문제를 성공적으로 극복합니다.
현재 변형 추정 방법에는 디지털 이미지 상관관계(DIC) 및 디지털 볼륨 상관관계가 포함됩니다. 안타깝게도 DIC는 2D 평면의 변형을 정확하게 추정할 수 있으며 이 방법의 적용을 심각하게 제한할 수 있습니다. 유용하지만 DIC와 같은 2D 메서드는 3D 변형을 겪는 영역에서 균주를 정량화하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 평면 외 이동으로 변형 오류가 발생하기 때문입니다. 디지털 볼륨 상관 관계는 초기 볼륨 데이터를 영역으로 나누고 변형된 볼륨의 가장 유사한 영역을 찾아 평면 내 오류를 줄이는 보다 적용 가능한 방법입니다. 그러나 이 방법은 노이즈에 민감하다는 것을 증명하며 재료의 기계적 특성에 대한 가정이 필요합니다.
여기에서 입증된 기술은 DDE 방법을 사용하여 이러한 문제를 제거하므로 의료 이미징 데이터의 분석에 매우 유용합니다. 또한, 높은 또는 국소화 된 변형에 강력합니다. 여기서는 게이트, 체적 4D 초음파 데이터의 수집, 분석 가능한 형식으로의 변환, 3D 변형 및 해당 Green-Lagrange 균주를 추정하기 위한 사용자 지정 Matlab 코드의 사용에 대해 설명합니다. 녹색-Lagrange 스트레인 텐서는 변위의 최소 제곱 핏(LSF)에서 F를 계산할 수 있기 때문에 많은 3D 스트레인 추정 방법으로 구현됩니다. 아래 방정식은 녹색-Lagrange 스트레인 텐서, E를나타내며, 여기서 F와 나는 변형 그라데이션과 두 번째 차순 아이덴티티 텐서를 각각 나타낸다.
(1)
Principles
4D 초음파는 초음파 트랜스듀서에 부착된 선형 번역 모터를 활용하여 획득한 동적 부피로, 관심 지역에 걸쳐 순차적인 심장 및 호흡기 게이트 비디오 루프를 획득할 수 있습니다. 이 방법은 비대치 또는 경색이 독특한 기하학, 또는 비대칭 선박 팽창 및 해부가 종종 불법 혈관에서 발생하는 대동맥류를 일으키는 심장과 같은 복잡한 구조를 시각화하는 데 유용합니다. 또한 4D 데이터는 고해상도 공간 및 측두정보를 제공할 수 있으며, 이는 심혈관 이미징에도 중요합니다.
4D 초음파 데이터에 적용된 DDE 방법은 비강성 이미지 등록을 사용하기 때문에 다른 방법보다 우수하다. 변형 그라데이션 텐서는 전통적으로 디지털 볼륨 상관 관계에 따라 변위 필드에서 추정됩니다. 대조적으로, DDE 방법은 본질적으로 변형 텐서와 직접 유사하도록 선택되는 워핑 기능을 최적화하여 볼륨 등록 시 변형 그라데이션 텐서를 추정한다. 뒤틀기 기능은 공간 위치와 뒤틀기 매개 변수(p)에따라 달라집니다.
(2)
이 함수의 처음 세 요소는 변형 그라데이션 텐서 F를나타내므로 변형 계산이 뒤틀기 함수에 직접 통합될 수 있습니다. 이 워핑 방법은 연조직에서 흔하게 발견되는 크고 국소화된 변형을 허용하기 때문에 유사한 이전 기술과 비교할 때 변형 추정의 정확성과 정밀도를 높이는 것으로 입증되었습니다.
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Procedure
1. 4D 초음파 설정
- 이미징 소프트웨어를 사용할 때 수학 컴퓨팅 소프트웨어를 실행할 수 있는 랩톱을 사용하여 4D 수집 프로세스를 자동화합니다. USB 포트를 통해 초음파 시스템에이 사용자 정의 코드와 노트북을 연결합니다. 이미징 소프트웨어에는 소프트웨어에 통합된 4D 초음파 기능이 있습니다.
- 초음파 시스템을 켠 후 생리 모니터링 장치를 설정하는 동시에 심박수 및 온도 버튼이 켜져 있는지 확인합니다. 트랜스듀서 홀더에 부착된 3D 모터 스테이지를 초기화합니다.
- 이미지 수집을 위해 적절한 단계 및 초음파 트랜스듀서를 사용합니다. 모든 적절한 연결이 이루어지도록 합니다.
- 이미징을 위해 동물을 마취하고 준비합니다. 각막 건조를 방지하고, 단계 전극에 발을 고정하고, 윤활유 반두엽 온도 프로브를 삽입하기 위해 안과 연고를 눈에 추가합니다. 디필레토리 크림을 사용하여 관심 있는 부위에 털을 제거합니다.
- 디필리 크림이 제거되었는지 확인하십시오. 그런 다음, 동물에게 따뜻한 초음파 변환 젤의 넉넉한 양을 적용합니다. 이것은 4D 화상 진찰을 위한 관심의 전체 지구에 좋은 연결을 만드는 것이 특히 중요합니다.
2. 4D 초음파 취득
- 초음파 시스템에 대한 새로운 연구를 시작하고 B 모드 (밝기 모드)에서 이미징 창을 엽니 다. 트랜스듀서를 동물에 낮추고 스테이지의 x 축 노브를 사용하여 관심 영역을 찾아 호흡 속도가 크게 감소하지 않도록 합니다. 화면 하단에서 이를 모니터링합니다.
- 변환기를 관심 영역의 중간에 배치합니다. 거기에서, 이해 유도인이 위아래로 이동하는 데 필요한 거리를 대략화하여 전체 관심 영역이 포함됩니다.
- 일반적으로 복부 대동맥류 이미징의 경우 ~0.08mm인 스텝 크기를 포함하는 컴퓨팅 소프트웨어 코드에 대략적인 치수를 입력합니다. 동물의 심장과 호흡속도가 안정되어 있는지 확인한 후 코드를 실행하기 시작합니다. 이는 이미지를 재구성할 때 오류를 줄이는 데 중요합니다.
- 이미지 수집을 완료한 후 데이터를 원시 XML 파일로 내보냅니다.
3. 4D 초음파 데이터 변환
- 원시 XML 파일을 데이터를 3D 얼룩 분석을 위한 적절한 형식으로 변환할 수 있는 소프트웨어에 입력합니다. 여기서 우리는 Matlab을 사용하여 XML 파일을 MAT 파일로 변환합니다. 전체 Matlab 스크립트는 여기에서 확인할 수 있습니다.
- 적절한 변환을 위해서는 프레임 수, 단계 크기 및 원하는 출력 해상도도 입력해야 합니다.
- 행렬을 평면을 통해 샘플링한 후 새 MAT 파일을 3D 변형 분석 코드로 가져옵니다.
4.3D 변형 코드 분석
- 가져온 MAT 파일을 적절하게 조정하여 분석을 시작합니다. 예를 들어 계산 시간을 줄이기 위해 이미지 볼륨을 다시 조정해야 할 수 있습니다.
- 분석할 영역을 입력하고 이미지 데이터를 간단한 상자 또는 수동으로 선택한 다각형으로 분할하는 적절한 메시 템플릿을 결정합니다. 영역의 상자 크기와 중심 점 간의 간격은 각 데이터 집합에 대해 변경해야 할 수 있습니다. 상자 크기에 대해 선택한 최적의 숫자는 추적중인 피쳐의 픽셀 순서 주위에 있을 것이며, 이는 한 조각에서 두 차원의 픽셀 수를 보면 근사 할 수 있습니다. 상자 간격은 스트레인 필드의 해상도를 결정합니다. 더 많은 상자가 해상도를 증가시킬 뿐만 아니라 계산 시간이 크게 증가할 수도 있습니다.
- 이러한 각 영역 내에서 야코비안과 그라데이션을 반복적으로 계산하기 시작합니다. 사전 계산이 완료되면 뒤틀기 함수를 적용합니다.
- 변형 그라데이션 텐서를 계산합니다. 먼저 변형을 계산한 다음, 직접 변형 추정 방법을 사용하여 eigenvalue 및 eigenvectors를 계산합니다.
- 이러한 결과를 플롯하면 커팅 평면의 색상 매핑과 같은 기술을 사용하여 관심 지역에 대한 스트레인 필드를 나타냅니다.
3차원 균주 화상 진찰은 시간이 지남에 따라 연조직의 변형을 추정하고 질병을 이해하기 위하여 이용됩니다. 피부, 혈관, 힘줄 및 기타 장기와 같은 연조직의 기계적 행동은 노화와 질병에서 변경 될 수있는 세포 외 조성에 의해 강하게 영향을받습니다. 복잡한 생물학적 조직 내에서 이러한 변화를 특성화하는 것이 중요하며, 이는 장기의 기계적 및 기능적 특성에 크게 영향을 미칠 수 있습니다.
정량적 스트레인 매핑은 볼륨 이미지 데이터와 직접 변형 추정 방법을 사용하여 공간적으로 다양한 3차원 스트레인 필드를 계산합니다. 이 비디오는 변형 매핑의 원리를 설명하고, 양적 변형 매핑이 복잡한 생물학적 조직 내에서 변형 필드를 추정하는 데 어떻게 사용되는지 설명하고 다른 응용 프로그램에 대해 논의합니다.
생물학적 조직은 엘라스틴과 콜라겐의 조성 및 방향에 의해 강하게 영향을 받습니다. 단백질 엘라스틴은 혈관 및 폐와 같은 지속적으로 스트레칭하고 수축하는 조직의 고탄성 성분입니다. 콜라겐은 신체에서 가장 풍부한 단백질이며 피부에서 뼈에 이르는 조직에 구조적 무결성을 제공하는 더 큰 섬유로 번들로 제공되는 개별 삼중 헬리칼 폴리머에서 조립됩니다.
이 단백질의 방향은 정렬된 섬유질에서 조직의 기계적 특성에 영향을 미치는 섬유질 메쉬 네트워크에 이르기까지 다양합니다. 균주는 시간이 지남에 따라 연조직의 상대적 변형의 척도이며 부상과 질병을 시각화하는 데 사용할 수 있습니다. 수학 추정을 사용하여 설명되고 매핑됩니다.
심장과 같은 복잡한 장기의 변형을 매핑하기 위해 고해상도, 공간 및 시간 정보를 제공하는 4차원 초음파 데이터를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 직접 변형 추정 방법 또는 DDE가 데이터에 적용됩니다. 코드는 다음 방정식을 사용하여 3D 변형 및 해당 녹색-Lagrange 균주를 추정하는 데 사용됩니다.
그린-라그레인지 스트레인 텐서는 변형 그라데이션 텐서와 제2차 아이덴티티 텐서에 의존한다. 변형 그라데이션 텐서는 전통적으로 변위 필드에서 추정됩니다. DDE 방법에서, 워핑 함수는 변형 텐서와 직접 유사하도록 최적화된다. 뒤틀기 함수는 공간 위치와 뒤틀기 매개 변수모두에 따라 다릅니다. 변형 계산은 뒤틀기 함수에 직접 통합됩니다. 처음 9개의 요소는 변형 그라데이션 텐서를 나타냅니다.
이 방법은 연조직에서 크고 지역화된 변형을 모두 추정하는 데 사용됩니다. 이제 변형 매핑의 원리를 이해하게 되었으므로 이제 쥐의 대동맥류를 감지하기 위해 변형 매핑이 어떻게 수행되는지 살펴보겠습니다.
설치를 시작하려면 Vivo 2100 소프트웨어를 열고 노트북을 초음파 시스템에 연결합니다. 생리적 모니터링 장치가 심박수와 온도를 측정하기 위해 켜졌는지 확인하십시오. 그런 다음 3D 모터 스테이지를 초기화합니다.
초음파 트랜스듀서를 설치하고 모든 적절한 연결이 이루어지도록 하십시오. 다음으로, 녹다운 챔버에서 3%의 이소플루란을 사용하여 이미지화될 동물을 마취시합니다. 마우스가 마취되면 가열 된 단계로 이동하고 코 콘을 고정하여 1-2 % 이소플루란을 전달하십시오. 안과 연고를 눈에 바르고 단계 전극에 발을 고정하여 동물의 호흡과 심박수를 모니터링합니다. 그런 다음 직장 온도 프로브를 삽입합니다. 증조 크림을 바르면 관심 있는 부위에서 머리카락을 제거한 다음, 다온 부위에 넉넉한 양의 따뜻한 초음파 젤을 발라주세요.
먼저 이미지 수집을 시작하려면 이미징 창을 열고 B 모드를 선택합니다. 그런 다음 트랜스듀서를 동물에 내리고 스테이지의 x 및 y축 노브를 사용하여 관심 영역을 찾습니다. 호흡기 속도를 모니터링하여 실질적으로 감소하지 않도록 하십시오. 인가의 중간에 트랜스듀서를 배치합니다. 그런 다음 관심 영역 전체를 커버하는 데 필요한 거리를 대략합니다.
MATLAB 코드에서 이러한 치수를 입력하고 0.08밀리미터의 단계 크기를 선택합니다. 동물의 심장과 호흡률이 안정되어 있는지 확인한 다음 MATLAB 코드를 실행하십시오.
이미지 수집 후 데이터를 원시 XML 파일로 내보내고 MAT 파일로 변환합니다. 프레임 수, 단계 크기 및 출력 해상도를 입력해야 합니다. 그런 다음 행렬을 통해 평면으로 다시 샘플링합니다.
새 MAT 파일을 3D 변형 분석 코드로 가져옵니다. 계산 시간을 줄이기 위해 파일을 다시 조정해야 할 수 있습니다. 그런 다음 분석할 영역을 입력합니다. 추적된 피쳐의 2차원 슬라이스에 있는 픽셀 수를 대략적으로 설명하고 메시 템플릿을 간단한 상자 또는 수동으로 선택한 다각형으로 선택합니다. 메시 크기에 대한 최적의 픽셀 번호를 선택합니다. 야코비안과 그라데이션을 계산합니다. 각 영역에 대해 반복합니다. 그런 다음 뒤틀기 기능을 적용합니다.
다음으로, DDE에서 계산된 카르테시안 변형을 사용하여 변형의 아이젠밸류와 에이겐벡터를 결정한다. 그런 다음 긴 축, 정렬 축 및 관상 축 뷰를 스크롤하여 변형 값을 플롯하려는 슬라이스를 선택합니다.
분석을 위해 매니폴드 선택을 누릅니다. 그런 다음 커서를 사용하여 혈전, 동맥류 및 대동맥류의 건강한 부분을 포함한 대동맥 벽을 따라 마커를 배치합니다. 모든 뷰에 대해 반복합니다. 마지막으로 색상 매핑을 사용하여 관심 영역을 통해 스트레인 필드의 결과를 플롯합니다.
마우스에서 획득한 혈관텐신 II 유도 수근 해부 복부 대동맥류의 예를 자세히 살펴보자. 첫째, 여러 짧은 축 ECG-게이트 킬로헤르츠 시각화 루프는 대문을 따라 지정된 단계 크기로 얻어지고 결합하여 4D 데이터를 생성한다.
최적화된 워핑 기능을 사용하여 3D 스트레인 계산을 수행한 후, 관음 대자의 3D 슬라이스 시각화 플롯이 얻어진다. 주요 녹색 변형의 색상 맵은 이질적인 대동맥 벽 변형 영역을 강조하기 위해 오버레이됩니다. 또한, 긴 축 및 짧은 축 뷰는 특히 혈전이 존재하는 경우 변형의 이질적인 공간 변화를 보여줍니다.
해당 균주 플롯은 긴 축에서 대동맥의 건강한 영역에서 더 높은 변형 값을 나타내고 동맥류 영역은 짧은 축에서 변형이 감소하는 것을 보여줍니다.
직접 변형 추정을 이용한 정확한 정량적 변형 시각화는 다양한 생체 의학 응용 분야에 사용되는 유용한 도구입니다.
예를 들어, 심장 균주는 정량화 될 수있다. 심장 주기 동안 심근은 3D 변형을 겪습니다. 3 차원의 변형을 정량화하는 것은 시간이 지남에 따라이 조직의 역학을 안정적으로 특성화하는 데 필수적입니다. 이것은 동물 모형에 있는 질병 진행을 추적하는 데 유용합니다.
또 다른 응용 프로그램은 장 조직의 특성화에 있습니다. 장의 생체 내 이미징은 주변 구조물의 효과 때문에 도전적입니다. 그러나 장 섬유증의 이미지에서 변형을 계산하는 것은 외과 적 개입을 필요로하는 문제가있는 부위의 조기 발견을 제공하는 데 특히 유용 할 수 있습니다.
훨씬 작은 규모에서, 이 DDE 방법은 또한 공초점 현미경 검사법과 같은 고해상도 화상 진찰 기술을 사용하여 세포 수준에 적용됩니다. 예를 들어 세포 외 매트릭스의 특성화에서 세포가 기계적 변화에 따라 어떻게 통신하는지 이해하는 역할을 합니다.
당신은 방금 양적 변형 시각화에 대한 JoVE의 소개를 지켜보았습니다. 이제 생물학적 조직에서 3차원 균주를 측정하는 방법과 초기 질병 검출에서 어떻게 사용되는지 이해해야 합니다. 시청해 주셔서 감사합니다!
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Results
상술한 절차를 이용하여, 마우스의 혈관텐신 II 유도 수근 해부복부 대동맥류(AAA)의 4D 초음파를 획득하였다. 여러 개의 짧은 축 EKV 비디오 루프는 대어타를 따라 획득하고 결합하여 그림 1에나와 같이 4D 데이터를 생성합니다. 그런 다음 이 데이터는 사용자 지정 코드를 사용하여 MAT 파일로 변환된 다음 뒤틀림 함수를 사용하여 3D 스트레인 계산 코드로 분석되었습니다. 특정 데이터 세트에 대한 코드의 매개 변수를 최적화한 후, 해당 스트레인 값을 가진 대표, 긴축 뷰뿐만 아니라 오버레이 스트레인 컬러맵(그림 2)을사용하여 3D 슬라이스 시각화 플롯이 생성되었다. 이 DDE 기술 및 변형 데이터는 특히 혈전이 존재하는 경우 변형의 이기종 공간 변화를 강조합니다. 이러한 결과는 혈관 구조와 상관관계가 있어 생체 내 변형과 동맥류 조성물의 관계를 결정할 수 있다.
그림 1: ECG 게이트 킬로헤르츠 시각화(EKV) 루프는 0.2mm의 단계 크기에 따라 수동으로 입력된 시작 및 종료 위치에서 획득됩니다.
도 2: 주 변형 필드추정 및 중첩 (B)와 systole (A)에 표현 된 복부 대동맥류의 4D 고주파 초음파 데이터 (Scalebar = 5mm). 동맥류 및 건강한 영역을 모두 나타내는 길고 짧은 축 뷰는 하나의 심장 주기(systole: t= 0.4) (C, D)에 비해 주요 변형에 해당합니다. 이러한 데이터는 건강한 지역에서 상대적으로 높은 변형 수준을 보여주고 해부 동맥류 내에서 변형 값을 감소.
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Applications and Summary
생체 내 기계적 특성화는 생물학적 조직의 성장과 리모델링을 이해하는 데 중요한 부분입니다. 본명 설명된 균주 정량화 절차는 상호 상관관계 전에 변형되지 않은 이미지를 최적으로 변형하여 3D 스트레인을 정확하게 계산하는 향상된 방법을 사용합니다. 이 방법은 조직 볼륨 내에서 균주를 결정하는 데 물질적 가정을 사용하지 않습니다. 불행히도, 스트레인 추정은 초음파 데이터를 사용할 때 15x15x15 복셀의 커널 크기까지만 신뢰할 수 있으며, 이는 이 DDE 접근법이 스트레인 필드 내의 미묘한 특징을 감지하지 못할 수 있음을 시사합니다. 이 제한에도 불구하고 기계적 반응을 조사하고 병리학을 진단하고 질병 모델을 개선하는 중요한 도구로 남아 있습니다.
대동맥류 를 넘어 연구의 많은 이 변형 측정 도구에서 혜택을 누릴 수 있습니다. 심장 균주는 또한 이 방법을 사용하여 쉽게 정량화될 수 있습니다. 심근은 심장 주기 도중 3D 변형을 겪기 때문에, 3 차원에서 긴장을 정량화하는 것은 안정적으로 이 조직의 역학을 특성화하는 데 필수적입니다. 신뢰할 수 있는 변형 데이터는 동물 모델에서 질병 진행을 추적할 때 특히 중요합니다.
3D 균주 분석은 또한 장 초음파 화상 진찰에 적용될 수 있습니다. 장 조직의 기계적 특성은 시험관에서가장 일반적으로 수행됩니다. 그러나, 이것은 항상 주변 구조에서 효과 때문에 생체 내에서 창자의 실제 행동의 진정한 표현. 이 접근을 임상적으로 번역의 예로, 이상한 발광 압력 때문에 장 섬유증의 심상에서 긴장을 계산하는 것은 외과 적 내정간섭을 요구하는 문제있는 지역의 조기 발견을 제공할 수 있었습니다.
더 큰 규모의 응용 프로그램을 넘어, 이 방법은 또한 공초점 현미경 검사법과 같은 고해상도 화상 진찰 기술을 사용하여 세포 수준에 적용될 수 있습니다. 세포 외 매트릭스를 특성화하는 것은 세포가 어떻게 통신하는지 이해하는 데 중요합니다. 생화학적 특성에 대한 많은 연구가 수행되었지만 기계적 반응을 통해 통신을 수행하는 방법을 이해하려면 변형과 변형에 대한 이해가 필요합니다. 대량 균주는 변형 변화의 기원을 확인할 방법이 없기 때문에 유익하지 않습니다. 고해상도 DDE 접근 방식을 적용하면 세포외 매트릭스가 기계적 변화에 어떻게 반응하는지 직접 알 수 있습니다.
승인
우리는 직접 Lagrange- 녹색 변형을 추정 할 수있는 DDE 사용자 정의 Matlab 코드의 기여에 대한 존 보일, 가이 제닌, 스타브로스 토모풀로스를 인정하고 싶습니다.
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