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Quantitative Dehnungszuordnung eines abdominalen Aortenaneurysms
 

Quantitative Dehnungszuordnung eines abdominalen Aortenaneurysms

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Dreidimensionale Dehnungsbildgebung wird verwendet, um die Verformung von Weichteilen im Laufe der Zeit zu schätzen und Krankheiten zu verstehen. Das mechanische Verhalten von Weichteilen wie Haut, Blutgefäßen, Sehnen und anderen Organen wird stark durch ihre extrazelluläre Zusammensetzung beeinflusst, die sich durch Alterung und Krankheit verändern kann. Innerhalb komplexer biologischer Gewebe ist es wichtig, diese Veränderungen zu charakterisieren, die die mechanischen und funktionellen Eigenschaften eines Organs erheblich beeinflussen können.

Quantitative Dehnungszuordnung verwendet volumetrische Bilddaten und eine methode der direkten Verformung, um die räumlich variierenden dreidimensionalen Dehnungsfelder zu berechnen. In diesem Video werden die Prinzipien der Dehnungszuordnung veranschaulicht, gezeigt, wie quantitative Dehnungszuordnung zur Schätzung von Stammfeldern innerhalb komplexer biologischer Gewebe verwendet wird, und andere Anwendungen diskutieren.

Biologische Gewebe werden stark durch die Zusammensetzung und Ausrichtung von Elastin und Kollagen beeinflusst. Das Protein Elastin ist ein hochelastischer Bestandteil von Geweben, die sich ständig dehnen und zusammenziehen, wie Blutgefäße und die Lunge. Kollagen ist das am häufigsten vorkommende Protein im Körper und wird aus einzelnen dreifach-helischen Polymeren zusammengesetzt, die in größeren Fasern gebündelt werden, die Geweben von der Haut bis zu den Knochen strukturelle Integrität verleihen.

Die Ausrichtung dieser Proteine reicht von ausgerichteten Fasern bis hin zu faserigen Netznetzen, was sich auf die mechanischen Eigenschaften des Gewebes auswirkt. Dehnung ist ein Maß für die relative Verformung von Weichteilen im Laufe der Zeit und kann verwendet werden, um Verletzungen und Krankheiten zu visualisieren. Es wird beschrieben und anhand mathematischer Schätzungen abgebildet.

Um Dehnungen in komplexen Organen wie dem Herzen abzubilden, können vierdimensionale Ultraschalldaten verwendet werden, die hohe Auflösungs-, räumliche und zeitliche Informationen liefern. Anschließend wird die Methode zur Direkten Verformungsschätzung (DDE) auf die Daten angewendet. Ein Code wird verwendet, um die 3D-Verformung und die entsprechenden Green-Lagrange-Stämme mit der folgenden Gleichung zu schätzen.

Der Green-Lagrange-Dehnungssor hängt vom Verformungsgradiententensor und dem Identitätstensor zweiter Ordnung ab. Verformunggradiententensoren werden traditionell aus Verschiebungsfeldern geschätzt. Bei der DDE-Methode wird eine Verzugsfunktion so optimiert, dass sie direkt analog zum Verformungstensor ist. Die Verwarrfunktion hängt sowohl von der räumlichen Position als auch vom Warping-Parameter ab. Die Berechnung der Verformung wird direkt in die Verformungsfunktion integriert. Die ersten neun Elemente stellen den Verformungsgradiententensor dar.

Diese Methode wird verwendet, um sowohl große als auch lokalisierte Verformungen in Weichgeweben zu schätzen. Nun, da wir die Prinzipien der Dehnungszuordnung verstehen, sehen wir nun, wie die Dehnungszuordnung durchgeführt wird, um Aortenaneurysmen bei Mäusen zu erkennen.

Um mit der Einrichtung zu beginnen, öffnen Sie die Vivo 2100 Software und schließen Sie den Laptop an das Ultraschallsystem an. Stellen Sie sicher, dass die physiologische Überwachungseinheit eingeschaltet ist, um Herzfrequenz und Temperatur zu messen. Dann initialisieren Sie die 3D-Motorstufe.

Installieren Sie den Ultraschallwandler und stellen Sie sicher, dass alle richtigen Anschlüsse hergestellt werden. Als nächstes befeuchten Sie das Tier, das mit 3% Isofluran in einer Klopfkammer abgebildet wird. Sobald die Maus betäut ist, bewegen Sie sie auf die erhitzte Stufe und sichern Sie einen Nasenkegel, um 1-2% Isofluran zu liefern. Tragen Sie die ophthalmologische Salbe auf die Augen auf und sichern Sie die Pfoten an den Bühnenelektroden, um die Atmung und Herzfrequenz des Tieres zu überwachen. Setzen Sie dann eine rektale Temperatursonde ein. Tragen Sie Enthaarungscreme auf, um das Haar aus dem Interessenbereich zu entfernen, und wenden Sie dann eine großzügige Menge warmes Ultraschallgel auf den enthaarten Bereich an.

Um die Bildaufnahme zu starten, öffnen Sie zunächst das Bildgebungsfenster und wählen Sie den B-Modus aus. Senken Sie dann den Messumformer auf das Tier und verwenden Sie die x- und y-Achsenknöpfe auf der Bühne, um den Interessenbereich zu lokalisieren. Überwachen Sie die Atemfrequenz, um sicherzustellen, dass sie nicht wesentlich abnimmt. Positionieren Sie den Messumformer in der Mitte der Interessenregion. Dann nähern Sie sich der Entfernung erforderlich, um die gesamte Region von Interesse zu decken.

Geben Sie diese Dimensionen in den MATLAB-Code ein und wählen Sie eine Schrittgröße von 0,08 Millimetern aus. Stellen Sie sicher, dass herz- und atemsicher das Herz und die Atemfrequenz des Tieres stabil sind, und führen Sie dann den MATLAB-Code aus.

Exportieren Sie die Daten nach der Bildaufnahme als XML-Rohdateien und konvertieren Sie sie in MAT-Dateien. Stellen Sie sicher, dass Sie die Anzahl der Frames, die Schrittgröße und die Ausgabeauflösung eingeben. Anschließend wird die Matrix in durchgangsebene erneut abgetastet.

Importieren Sie die neue MAT-Datei in den 3D-Stammanalysecode. Es kann erforderlich sein, die Datei neu zu skalieren, um die Berechnungszeit zu reduzieren. Geben Sie dann den zu analysierenden Bereich ein. Approximate die Anzahl der Pixel in einem zweidimensionalen Segment des verfolgten Features, und wählen Sie die Netzvorlage entweder als einfaches Feld oder manuell ausgewählte Polygone aus. Wählen Sie die optimale Pixelzahl für die Netzgröße aus. Berechnen Sie die Jakobianer und die Gradienten. Wiederholen Sie diesen Vorgang für jede Region. Wenden Sie dann die Verwarrfunktion an.

Als Nächstes bestimmen Sie mithilfe von kartesischen Verformungen, die aus DDE berechnet werden, die Eigenwerte und Eigenvektoren der Verformung. Wählen Sie dann die Slices aus, für die Sie Dehnungswerte darstellen möchten, indem Sie durch die Ansichten der langen Achse, der Sortierachse und der koronalen Achsen blättern.

Drücken Sie Verteiler für die Analyse auswählen. Verwenden Sie dann den Cursor, um Markierungen entlang der Aortenwand zu platzieren, einschließlich des Thrombus, Aneurysmus und gesunder Teile der Aorta. Wiederholen Sie dies für alle Ansichten. Verwenden Sie schließlich die Farbzuordnung, um die Ergebnisse des Stammfelds über den Interessenbereich zu zeichnen.

Werfen wir einen genauen Blick auf das Beispiel eines angiotensin II-induzierten suprarenal enzierenden Abdominalaortenaneurysms, das von einer Maus erworben wurde. Zunächst werden mehrere Kurzachs-EKG-Gated-Kilohertz-Visualisierungsschleifen in einer bestimmten Schrittgröße entlang der Aorta erhalten und zu 4D-Daten kombiniert.

Nach der 3D-Dehnungsberechnung mit einer optimierten Verzugsfunktion wird das 3D-Slice-Visualisierungsdiagramm der Infrarot-Aorta erhalten. Die Farbkarte der wichtigsten grünen Dehnung wird überlagert, um Regionen heterogener Aortenwanddehnung enmittiert zu markieren. Darüber hinaus zeigen lange Achsen- und Kurzachsenansichten heterogene räumliche Dehnungsunterschiede, insbesondere wenn ein Thrombus vorhanden ist.

Entsprechende Dehnungsdiagramme zeigen höhere Dehnungswerte in gesunden Regionen der Aorta in der langen Achse, während die aneurysmale Region eine verringerte Belastung in der kurzen Achse zeigt.

Die genaue quantitative Dehnungsvisualisierung mittels direkter Verformungsschätzung ist ein nützliches Werkzeug, das in verschiedenen biomedizinischen Anwendungen eingesetzt wird.

Zum Beispiel kann der Herzstamm quantifiziert werden. Während des Herzzyklus erfährt das Myokard eine 3D-Deformation. Die Quantifizierung der Dehnung in drei Dimensionen ist integraler Bestandteil der zuverlässigen Charakterisierung der Dynamik dieses Gewebes im Laufe der Zeit. Dies ist nützlich bei der Verfolgung der Krankheitsprogression in Tiermodellen.

Eine weitere Anwendung ist in der Charakterisierung von Darmgewebe. In vivo Bildgebung des Darms ist aufgrund der Auswirkungen von umgebenden Strukturen eine Herausforderung. Die Berechnung der Belastung aus Bildern der Darmfibrose könnte jedoch besonders nützlich sein, um problematische Bereiche, die einen chirurgischen Eingriff erfordern, frühzeitig zu erkennen.

In einem viel kleineren Maßstab wird diese DDE-Methode auch auf zelluläre Ebene angewendet, indem bildgebende Techniken mit höherer Auflösung wie konfokale Mikroskopie verwendet werden. Es dient zum Beispiel bei der Charakterisierung der extrazellulären Matrix, um zu verstehen, wie Zellen unter mechanischen Veränderungen kommunizieren.

Sie haben gerade JoVeTs Einführung in die quantitative Dehnungsvisualisierung beobachtet. Sie sollten nun verstehen, wie sie dreidimensionale Stämme in biologischen Geweben messen und wie diese bei der Früherkennung von Krankheiten eingesetzt werden. Danke fürs Zuschauen!

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