Мезомасштабных частиц изображение Велосиметрия исследования нервно-сосудистого потоков в пробирке

* These authors contributed equally
Bioengineering

Your institution must subscribe to JoVE's Bioengineering section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

 

Summary

Здесь мы представляем упрощенные методы для изготовления фантомы прозрачный нервно-сосудистого и характеризующие потока в нем. Мы выделить несколько важных параметров и продемонстрировать их отношения к точности поля.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

Peck, R. A., Bahena, E., Jahan, R., Aguilar, G., Tsutsui, H., Princevac, M., Wilhelmus, M. M., Rao, M. P. Meso-Scale Particle Image Velocimetry Studies of Neurovascular Flows In Vitro. J. Vis. Exp. (142), e58902, doi:10.3791/58902 (2018).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Велосиметрия изображение частиц (PIV) используется в самых различных областях, из-за возможность, которую она предоставляет для точно визуализировать и количественной оценке потоков через множество пространственно-временных. Однако ее осуществление обычно требует использования дорогих и специализированных инструментария, который ограничивает его широкой полезности. Кроме того, в области биотехнологии, в vitro исследования визуализации потока также часто еще ограничено высокой стоимости фантомы коммерчески источников тканей, которые пилки желаемого анатомических структур, особенно для тех, охватывают мезомасштабные режима (то есть, субмиллиметровом миллиметра длины шкалы). Здесь, мы представляем упрощенной экспериментальный протокол, разработанный для устранения этих недостатков, основные элементы которого включают 1) относительно недорогой метод для изготовления мезомасштабные фантомы тканей с использованием 3-D печати и силиконовые литья и 2) открытым исходным кодом изображения анализа и обработки структуры, которая уменьшает спрос на приборы для измерения потоков мезомасштабные (то есть, скорости до десятков миллиметров в секунду). Коллективно это понижает барьер для вступления для неспециалистов, путем мобилизации ресурсов, уже имеющихся в распоряжении многих исследователей биоинженерии. Мы demonstratethe применимость этого протокола в контексте нервно-сосудистого потока характеристика; Однако как ожидается, отношение к более широкий спектр приложений мезомасштабные биоинженерии и за его пределами.

Introduction

PIV широко используется в экспериментальной механики жидкости для визуализации потока и количественные исследования движение жидкости, которые различаются по длине шкале от атмосферных микроциркуляторного потоков1,2,3. Хотя специфика ее осуществления могут различаться как его применения шире, одним из аспектов общей для почти всех PIV исследования является использование видео изображений трассирующими частиц посеян в пределах рабочей жидкости, затем попарного анализ последовательных фотошоп для извлечения желаемой характеристики потока. Как правило это достигается путем первое дробление каждого кадра на меньшие регионы, называется windows допроса. Вследствие случайных позиции дисперсных частиц каждый допрос окно содержит уникальный распределение интенсивности пикселей. Если стоимость приобретения окно размер и данных выбираются надлежащим образом, кросс корреляции интенсивности сигнала в каждом окне может использоваться для оценки среднее смещение в пределах этого региона. Наконец учитывая, что масштаб и частота кадров известны экспериментальные параметры, мгновенной скорости векторное поле может быть легко вычислена.

Основным преимуществом PIV над методы точечные измерения является его способность карта векторных полей в двух - и трехмерных домене. Гемодинамики приложений, в частности, выиграли от этой возможности, поскольку он позволяет провести тщательное расследование местными потоков, которые известны играть значительную роль в болезни сосудов или реконструкции (например, атеросклероз, ангиогенез) 4 , 5 , 6. Это также было верно для оценки потоков нервно-сосудистого и взаимодействия их с устройства Эндоваскулярная (например, поток диверторы, стенты, intrasaccular катушки), с соответствующей длины весы в таких приложениях можно часто охватывают один или более порядков величины (например, от микрометров до миллиметра) и устройство геометрии и размещения может существенно повлиять местные механики жидкости7.

Большинство групп, проведение на основе PIV гемодинамические исследования опирались на экспериментальных установок, которые тесно имитировать некоторые из ранних исследований влияния стента на кровоток7,8. Как правило, к ним относятся) импульсных лазеров и высокоскоростные камеры, чтобы захватить высокой скорости потоков; b) синхронизаторы, чтобы предотвратить сглаживание между частота импульсов лазерного и частота кадров приобретения камеры; c) цилиндрические Оптика, чтобы сформировать лист света и, таким образом, свести к минимуму флуоресценции фон от трассирующими частиц выше и ниже плоскости допроса; d) в случае использования коммерческих систем под ключ, пакеты несвободных программ, для выполнения анализа кросс корреляции. Однако, в то время как некоторые приложения требуют производительность и универсальность, коллективно, обеспечиваемой этими компонентами, многие другие этого не делают. Кроме того, высокая стоимость коммерчески источников ткани, призраки, которые пилки желаемого сосудистых структур также могут оказаться ограничения для многих в vitro исследования, особенно для фантомы с есть что мост режима мезомасштабные (> 500 USD / призрак). Здесь мы приводим в разработке упрощенного протокола для реализации PIV для визуализации в vitro нервно-сосудистого потоков, которые обычно лежат как пространственно и височно в рамках режима мезомасштабные (т.е., длина шкалы начиная от субмиллиметровом миллиметра, и скорости до десятков миллиметров в секунду). Протокол направлен на мобилизацию ресурсов, уже имеющихся в распоряжении многих исследователей биоинженерии, таким образом понижая барьер для вступления для неспециалистов.

Первый элемент настоящего Протокола предполагает использование метода литья инвестиций для включения собственного изготовления прозрачной, полидиметилсилоксан (PDMS)-на основе ткани фантомы из печатных 3 объемным жертвенных формы. Используя все бóльшая доступность 3-D принтеры в последние годы, особенно в общих/multi пользователя услуги (например, организационные услуги или общественного makerspaces), эта методология значительно сокращает расходы (например, < 100 USD/phantom в дело, представленные здесь), обеспечивая быстрый поворот для изготовления различных конструкций и геометрии. В текущем протоколе плавленый осаждения системы моделирования используется с Акрилонитрил бутадиен стирола (ABS) в качестве строительного материала, и печатные часть служит жертвенных прессформы для последующего Фантом литья. Наш опыт показал, что ABS хорошо подходит для такого использования, так как он растворяется в общих растворителей (например, ацетон), и он имеет достаточную прочность и жесткость поддерживать целостность формы после удаления поддержки материала (например, к предотвращения деформаций или разрушения уменьшительная форма функции). В текущем протоколе плесень целостность далее обеспечивается с помощью твердотельных моделей печатных, хотя это происходит за счет увеличения распада время. В некоторых случаях, расширения растворителя доступа, и таким образом, сократить время распада, возможно также использование полых моделей. Однако серьезное внимание следует уделять о том, это может иметь на плесень целостности. Наконец в то время как фантомы, изготовленные здесь, основаны на идеализированные представления нервно-сосудистых структур, создается с помощью общего пакета программного обеспечения компьютерного проектирования (CAD), протокол ожидается поддаются производство более сложных , пациент конкретных геометрии также (например, через использование модели файлов, созданных преобразованием клинических визуализации данных. STL формат файла, используемый в большинстве 3-D принтеры). Более подробная информация о фантомных технологическому процессу приводятся в разделе 2 протокола.

Второй элемент протокола включает в себя использование открытым исходным кодом плагина для ImageJ провести анализ кросс корреляции9. Это в сочетании с осуществлением простой статистический порог схемы (т.е., интенсивности укупорки)10 для улучшения сигнала изображения до кросс корреляции, а также схему проверки postcorrelation вектор, нормированного медианный тест (NMT), чтобы устранить ложные векторов через сравнение каждого ее ближайших соседей11. Коллективно это позволяет imaging для быть выполнены с использованием обычно встречаются во многих лабораториях биоинженерии, таким образом устраняя необходимость приобретения многих дорогостоящих компонентов типичных PIV систем (например, импульсного лазерного оборудования синхронизатор, цилиндрические Оптика и патентованного программного обеспечения). Дополнительные сведения о коллекции видео, обработки изображений и анализа данных приведены в разделах 5 и 6 протокола.

Рисунок 1 иллюстрирует PIV настройки, используемые в настоящем Протоколе, который опирается на флуоресценции микроскоп оснащен высокоскоростной камеры для изображений, а также внешней, непрерывного источника белого света (т.е., металлогалогенные лампы) объемное освещение через цели. Насос шестеренный переменной скорости используется навязать рециркуляционный потока раствора прозрачной макет крови через фантомы нервно-сосудистых тканей. Решение состоит из смеси переработке деонизированной воды (DI) и глицерин, который является общим замену крови в гемодинамические исследования12,13,14, из-за) его же плотность и вязкость (т.е., 1,080 кг/м3 и 3.5 cP против 1050 кг/м3 и cP 3-5 для крови)1615,; b) его прозрачность в видимом диапазоне; c) его аналогичный показатель преломления как PDMS (1,38 против 1,42 для PDMS)17,18,19,20, который минимизирует оптических искажений; d легкость, с которой могут быть введены неньютоновских поведение, при необходимости, через Добавление ксантана21. Наконец флуоресцентный шарики полистироля используются как трассировщик частиц (10,3 мкм в диаметре; 480 Нм/501 Нм возбуждения/выбросов). Хотя нейтральн плавучесть бусины желательны, поставщиков трассировочных частиц с оптимальной жидкости механических свойств (например, плотность, размер, состав) и длина волны излучения может оказаться сложной задачей. К примеру бусы, используемые здесь немного менее плотной, чем глицерола раствор (1050 кг/м3 против 1080 кг/м3). Однако, гидродинамические эффекты, их, незначительным, учитывая, что продолжительность типичного эксперимента намного короче, чем шкала времени, связанные с эффектами плавучести (т.е., 5 минут и 20 минут, соответственно). Дополнительные сведения о макет крови решение разработки и в пробирке кровеносной системы настройки приведены в разделах 3 и 4 протокола.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. на основе ABS жертвенных плесень изготовление

  1. Дизайн обратной модели желаемого ткани phantom с помощью CAD программного обеспечения.
  2. Печать на модель с использованием 3-D принтер с ABS как строительного материала.

2. на основе PDMS сосудистой Фантом изготовление

  1. Смешивание
    1. Смешать PDMS предполимер базы и отвердителя в соотношении 10:1 (по весу); смесь 66 g обеспечивает достаточное количество материала для изготовления фантомы с объемами до 50 см3.
    2. Поместите смесь в вакуумного эксикатора 60 мин Дега и свести к минимуму пузырь изобличения. Использование циклического наддув/разгерметизации для облегчения разрыва пузыря.
  2. Литье
    1. Смонтируйте печатной формы АБС на слайде стекла с помощью литья замазку для уплотнения интерфейс.
    2. Осторожно вылейте смесь PDMS в плесень пытаясь свести к минимуму пузырь изобличения. Затяжной пузыри можно вручную разрыва с помощью иглы.
    3. Вылечить литой фантом при комнатной температуре (25 ° C) для по крайней мере 24 часа.
      Примечание: При более высоких температурах, этот процесс может быть ускоренной22.
  3. Распалубки
    1. Распустить ABS, погружаемой Фантом в ацетоне и sonicating по крайней мере 15 минут, используя полномочия до 70 Вт.
      Предупреждение: Ацетон имеет высокое давление паров при комнатной температуре и низкой вспышки. Следовательно всегда работают под вытяжной шкаф и от потенциальных источников воспламенения. Носите надлежащего личного защитного оборудования (например, очки или лица щит, лаборатории пальто, ацетон стойкие перчатки).
    2. Тщательно промойте Фантом изопропиловый спирт и, затем, ди водой для удаления остатков растворителя.
      Примечание: PDMS набухает под воздействием ацетон; Однако опухоль спадает, когда призрак промывают и сушат достаточно23.
  4. Подтверждение о фантомных верности, с использованием оптической микроскопии
    1. С помощью оптического микроскопа с подключенной камеры и программное обеспечение захвата изображения, захватить изображение критического компонента в Фантом под увеличением, который максимизирует функцию в поле зрения.
    2. Захватить изображение соответствующей калибровки сетки в том же масштабе.
    3. Загрузите оба изображения в ImageJ, перетащив их на панели инструментов.
    4. Нажмите на изображение прицельной калибровка, чтобы сделать его активным и, затем, выберите инструмент линия . С помощью мыши нарисуйте линию вдоль особенностью известным расстоянием и выберите Анализ > задать масштаб ImageJ меню.
      Примечание: В окне Задать масштаб , поле расстояние в пикселях следует предварительно с длиной нарисованные линии в пикселях.
    5. Введите длину функцию в поле Известно расстояниеи его подразделения в поле Подразделение длина. Установите флажок глобальный применять этот коэффициент калибровки для всех открытых изображений.
    6. Сделать изображение Фантом важнейшей особенностью активных и использовать инструмент линия нарисовать линию вдоль особенность интерес. ImageJ меню, выберите Анализ > мера (или нажмите Ctrl + M) для измерения длины линии.
    7. Сравните ожидаемое значение со значением в столбце отмечен Длина в окне результатов для подтверждения Фантом верности.

3. МОК формулировка решения крови

  1. Смесь ди воды и глицерина в соотношении 60: 40 (по объему).
    Примечание: Объем 100 мл достаточно для в vitro кровеносной системы описанные здесь.
  2. Добавьте в макет крови решение 1 мл 2,5% w/v флуоресцентные полистирола шарик раствора (то есть, трассирующими частиц).
  3. Гомогенизации смеси на Плиты магнитные переполох на 400 об/мин за 10 мин.

4. в Vitro настройки системы кровообращения

  1. Насосные установки
    1. Используйте инструмент зачистки провода отрезать DC-конец вилку от источника питания AC-DC адаптер.
    2. Полоса покрытия от электросети и наземное провода и подключите их к разъему входного регулятора напряжения модуляции (PWM) ширина импульса.
    3. Подключите провода питания и земли от насоса двигатель постоянного тока к разъему выход ШИМ регулятор напряжения.
      Примечание: PWM 7 сегментный дисплей выводит Скважность (0% - 100%), используемые для достижения переменное напряжение на электродвигатель постоянного тока.
  2. Насос калибровки
    1. Подготовка 200 мл раствора макет крови (см. раздел 3).
    2. Место труб от входе насоса в стакан, держа макет крови решения.
    3. Место труб от выходе насоса пустой стакан.
    4. Выберите желаемый обязанность цикла набора (0% - 100%). Нажмите на кнопку и запустить таймер.
    5. Остановка таймера после того, как насос передал весь объем раствора макет крови. Используйте это время для расчета объемного расхода.
    6. Повторите шаги 4.2.1 - 4.2.5 для по крайней мере пять различных местах цикла набор точек для создания кривой регрессии методом наименьших квадратов.
      Примечание: Рекомендуется минимум трех реплицировать очков за долг цикла уставки. Эта связь может использоваться для корреляции желаемого расхода для требуемых Скважность импульсов ШИМ.

5. видео коллекция

  1. Калибровка изображения
    1. Определите коэффициент калибровки для видео изображения (см. раздел 2).
  2. Установка аппарата
    1. Место PDMS phantom на сцене флуоресцентным микроскопом.
    2. Подключите Фантом к насос шестерни и представить решение макет крови.
      Примечание: При необходимости заполнять модель с этанолом для облегчения полного смачивания; затем промойте и заполнить его с раствором макет крови. Это может быть особенно полезно для моделей с небольших судов и/или слепых.
    3. Установите контроллер двигателя насоса для желаемого расхода на основании насоса калибровочной кривой.
    4. Запустите насос для 1-5 мин до эксперимента для обеспечения стабильных условий.
    5. Включите внешний светильник для освещения поля зрения. Выберите соответствующий фильтр, основанный на длине волны возбуждения флуоресцентных бусины.
    6. Настройка визуализации фокальной плоскости для промежуточной судна.
      Примечание: Это может быть достигнуто с помощью фокусное, который максимизирует сечение фотосъемка судна (например, при использовании фантомы с круговой судна сечений); и/или индексации офф Фантом возможность, разработанная для облегчения идентификации судна средней плоскости.
  3. Запись видео
    1. Выберите параметры записи видео для оптимизации соотношения сигнал шум (SNR). Основные параметры включают время экспозиции, частота кадров и получить.
      Примечание: В настоящем Протоколе, мы используем частота кадров 2000 fps и прирост 1.0. Однако, эти параметры могут различаться в зависимости от приложения (см. раздел обсуждения для получения более подробной информации).
    2. Собирать видео и сохраните его в формате AVI.
  4. Фантом-очистки
    1. Если шарик вставлять наблюдается после эксперимента, sonicate призрак в водном растворе моющего средства с использованием полномочий до 70 Вт.

6. обработка изображений и анализ данных

  1. Обработка изображений
    1. Перетащите сохраненный файл AVI ImageJ окно импортировать его. Установите флажок преобразовать в градации серого.
    2. ImageJ меню, выберите Анализ > создания гистограммы (или нажмите Ctrl + H) для создания гистограмму интенсивности пикселей изображения. Принять к сведению среднее и стандартное отклонение для необработанных изображений.
      Примечание: С высокой частотой кадров, это не является необычным для распределения сильно перекос в сторону нуля (то есть, нет сигнала).
    3. ImageJ меню, выберите изображение > Настройка > яркость и контрастность (или нажмите Shift + Ctrl + H) чтобы применить фильтр Яркость/контраст.
    4. В меню яркость и контрастность нажмите кнопку установить для определения границ изображения. Минимальное значение, среднее значение плюс одно стандартное отклонение, и максимальное значение Максимальная интенсивность изображения (оба на основе статистических данных, полученных на шаге 6.1.2).
      Примечание: Обычно это устраняет все, но Топ 10% интенсивности пикселей. Количество стандартных отклонений может изменяться в зависимости от желаемого распределение интенсивности пикселей. Пользовательский макрос сценария для выполнения интенсивности, укупорочные операции предоставляется в Дополнительных материалов.
    5. Выберите из меню ImageJ , процесс > шум > Despeckle уменьшить количество насыщенных пикселей.
      Примечание: Эта операция обусловлено увеличение потенциала для насыщения пикселей, которые возникают в процессе оптимизации яркости и контрастности, который может произвести ложное векторов во время последующих кросс корреляции.
    6. Выберите из меню ImageJ , процесс > Фильтры > Gaussian Blur с радиусом 1,5 уменьшить артефакты, возникающие от случайного удаления освещенной пикселов в окрестности 3 x 3 путем предварительного удаляться операции.
    7. Нажмите на инструмент « многоугольник » и, затем, нажмите на изображение, чтобы наметить области интереса (ROI).
    8. ImageJ меню, выберите Редактировать > ясно вне удалить датчик шума в местах, где нет сигнала ожидалось (например, районы за пределами границы стены судна), который может уменьшить общую SNR.
  2. PIV расчет
    Примечание: Эта часть протокола использует сторонние PIV плагин для ImageJ, который опирается на Гаусса пик штуцера для включения оценки перемещения с субпиксельной точностью.
    1. ImageJ меню, выберите плагины > макросы > запустить... и перейдите к сохраненный макрос ijjm 2. дополнительный код для кросс сопоставлять пары последовательных изображений.
      Примечание: Макрос продолжается следующим образом. 1) кросс корреляции интенсивности поля внутри подряд изображения выполняется сначала определить местные перемещения ведется трассирующими частиц (то есть, первое изображение, пара состоит из первого и второго изображения, вторая пара изображений состоит из второго и третьего изображения и т.д.). 2) двухэтапный многопроходность оценки затем выполняется с начальной и конечной допроса окна размером 256 x 256 пикселей и 128 x 128 пикселей, соответственно. Наконец, 3) макрос выполняет височной среднем далее уменьшить появление ложных векторов.
  3. Нормализованное медианный тест (NMT)
    1. ImageJ меню, выберите плагины > Макрос > запустить... и перейдите к сохраненный макрос ijjm 3. дополнительный код для проверки скорости поля через нормализованные медианный тест.
      Примечание: Макрос продолжается следующим образом. 1) каждый вектор в мгновенной векторное поле сначала по сравнению с его восьми ближайших соседей, чтобы вычислить среднее значение. 2) массив остаточных ошибок затем рассчитывается как разница между соседними векторных изображений и расчетный средний. 3) затем разница между вектор под следствием и соседних вектор медиану нормируется средний остатков. 4) затем это сравнивается с пороговое значение (как правило, 0,2 пикселей), которое может быть изменено в основе априори знаний шума во время захвата изображений. Наконец, 5) временной среднее всех проверенных мгновенной векторных полей производится производить составные поля, как это было показано увеличение векторное поле качества24.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Рисунок 2 иллюстрирует процесс Фантом изготовления ткани PDMS. Фантомы, разработан здесь предназначены для изучения потока в идеализированной широкий шеей, саккулярной, внутричерепных аневризм, а также проксимальной ветвления перфоратор артерий. Важные дополнительные дизайн особенности включают 1) общей водохранилище, что все суда слейте в, для обеспечения неизрасходованный жидкости выход из призрак - иначе, формирования капли могут возникнуть в мелких торговых точках судна; 2) пузырь ловушки, чтобы облегчить удаление пузырь; 3) наружной стены полости, обеспечить параллелизм судна с горизонтальной плоскости, а также точное определение окончательного фантомных сляба высоты, длины и ширины; 4) использование хвостовика подкожных игла 21 G (820 мкм в номинальный наружный диаметр) для формования перфоратор артерии, из-за неспособности наших принтера определяют такие функции с достаточной точностью. Точное воспроизведение всех особенностей дизайна наблюдается во всем.

Характеристика потока на базе PIV, с использованием протокола представитель результаты в рисунке 3 и 4. Эти исследования были проведены с использованием Фантом входе расхода 100 мл/мин, скорость приобретения данных 2000 FPS, и временного усреднения охватывает 0,05 s. Рисунок 3 показывает представитель фотоэффекты в perforator артерии, до и после Укупорка интенсивности, а также соответствующие поверхности участков значения интенсивности пикселов 8-битный. Оба свидетельствуют, что интенсивность укупорки значительно увеличивает определение пик выше шум слово (т.е., увеличивает SNR), которая имеет решающее значение для обеспечения точности при выполнении последующих кросс корреляции. Рисунок 4 показывает влияние интенсивности укупорки и NMT операций на поле вектора скорости. Наблюдается заметное улучшение в области унификации, таким образом далее подчеркивая важное значение максимального увеличения ОСШ для сведения к минимуму отсева данных.

Figure 1
Рисунок 1 : Частица изображения Велосиметрия set-up. Полагаться на открытым исходным кодом изображения анализ и предварительные/постобработка framework уменьшает спрос на приборы для измерения мезомасштабные потоков, таким образом устраняя необходимость для многих дорогостоящих компонентов типичных PIV систем (например, пульсирующий лазер, синхронизатор, цилиндрические оптики или проприетарное программное обеспечение). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 2
Рисунок 2 : Процесс Фантом изготовления ткани на основе PDMS. Изображения иллюстрируют () модель CAD нервно-сосудистого Фантом плесени, (b) печатных ABS плесень после удаления поддержки материалов, (c) литья и отверждения PDMS внутри ABS плесень, частичное растворение ABS (d) форма, материал и (e) завершенные PDMS Фантом, с вставкой, показаны конечные размеры критических функций, а также региона интерес (ROI) в perforator артерии где PIV измерения были сделаны. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 3
Рисунок 3 : Влияние интенсивности, укупорочные операции на изображении SNR. Эти панели показывают представитель фотошоп и соответствующего пикселя интенсивности поверхности участков в perforator артерии, ( и b) до (c и d) после применения интенсивности, укупорочные операции. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 4
Рисунок 4 : Эффекты NMT операций на скорости и интенсивности укупорки векторные поля. Эти панели иллюстрируют представитель мгновенной скорости векторное поле в perforator артерии, производный от () необработанные данные изображения, максимум интенсивности данных (b) и (c) максимум интенсивности данных + NMT постобработка . Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 5
Рисунок 5 : Эффект допроса окно калибровки на корреляции качества. Оптимальное окно калибровки возникает, когда значение коэффициента корреляции нулю нормированный развернуто, и стандартное отклонение сводится к минимуму. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Протокол описаного контуры, упрощенный метод для выполнения исследования PIV визуализировать нервно-сосудистого протекает в физиологически соответствующие размеры и условия потока в пробирке. Поступая таким образом, он служит, чтобы дополнить сообщили другие протоколы, которые были сосредоточены также на упрощение количественная оценка векторных полей, но в весьма разных контекстах, которые требуют рассмотрения гораздо больше длины шкалы25 или меньший поток цены27 26,(например, атмосферные или микроциркуляторного потоки) и таким образом, с опорой на схемы, которые несовместимы с текущим приложением.

Наиболее важных соображений для успешного осуществления PIV лежат в минимизации поток поля артефактов и максимизации качества изображения. Несколько шагов в процессе Фантом изготовление ткани имеют решающее значение для обоих из этих критериев. Например тщательно дегазация имеет решающее значение, поскольку увлекаемого в пределах PDMS во время смешивания воздуха может привести к образованию пузырь в рамках окончательного призрак, который может отрицательно повлиять на функцию верности и оптической прозрачностью. Кроме того, желательно минимизации шероховатости поверхности ABS плесени, так как процесс литья PDMS точно воспроизводит даже самые мелкие дефекты (например, строить линии, поверхности поры, царапины), что приводит к шероховатости поверхности в Окончательный призрак, который может уменьшить Оптическая прозрачность и увеличить потенциал для накопления шарик. Хотя протокол, описанные здесь оказалось достаточно для текущего приложения, есть многочисленные сообщения в литературе средства сокращения такие неровности, не должно быть никакой необходимости (например, ацетон пара сглаживания28 или оптимизации толщины и часть ориентации слоя по оси здания)29.

Выбор параметра лога для захвата видео также имеет решающее значение для обеспечения высокой точности векторное поле. Оптимальное SNR обычно достигается при высоких достижимых частоту, которая по-прежнему позволяет достаточно шарик экспозиции (максимальная частота кадров ограничена минимальная выдержка). Прибыль может использоваться для усиления сигнала, но это также увеличивает датчик шума. Если максимальная скорость может быть оценена из других параметров потока (например, входе объемного расхода), затем нижняя граница на частоту необходимых кадров может быть оценена с помощью следующие отношения30.

Equation 1(1)

Здесь, fвыборки является стоимость приобретения камеры (Гц), vmax -максимальный ожидаемый скорость (мм/сек), cкалибровка калибровка константа (точек/мм) и hдопроса окно размер окна допроса (пикселей). Однако более оптимальные значения могут определяться с помощью методов оценки качества так называемые корреляции, например нормированный нулевой коэффициент корреляции11. В этой технике средние дополнительных сигналов от каждой пары кадров сначала вычитается и, затем, нормированный стандартное отклонение их интенсивности11. Если смещение оригинального сигнала существует, таким образом, чтобы соответствовать все пики и долины, сдвигом во времени значение этот сигнал будет равен единице. И наоборот если есть без перемещений, которые можно выровнять эти сигналы, значение будет ноль. Эта информация включена в ImageJ PIV вывода для каждого вектора, и он может отображаться как собственное поле для проверки, есть ли пространственные эффекты способствуют бедных корреляции (например, неравномерного освещения). Коэффициент корреляции может также быть среднем над полем как общую оценку его качества. Наконец это количество также может быть заговор против различной частоты кадров или допроса размеров окна для определения оптимальной. Рисунок 5 показывает результаты от такого анализа с помощью поля Монте-Карло синтезированных частиц с перемещением, в соответствии с нашей экспериментально измеренная потоков (типичный метод характеризующих соотношение качества11 ). Результаты показывают, что допрос окно размер и частота кадров должна выбираться таким образом, что поле частицы смещается ≤ 20% размера окна допроса на пару кадров для максимального коэффициента корреляции при сведении к минимуму его изменчивость.

Хотя протокол, описанные здесь оказалось достаточно для удовлетворения потребностей текущего приложения, важно признать свои ограничения. Например в то время как повышение контрастности через укупорки интенсивности предлагает простоту осуществления, преобразования всей распределения интенсивности пикселей может улучшить SNR еще31. Аналогичным образом хотя отслеживание корреляции на основе хорошо известна и обеспечивает достаточное разрешение для надежной оценки характеристик потока первого порядка, отношение к гемодинамики (например, внутри аневризмы скорости), другие методы могут предлагаем более высоким пространственным разрешением (например, гибридных PIV/PTV, соответствия наименьших квадратов)33 32,и, следовательно, большей точности при рассмотрении характеристики, которые более чувствительны к резолюции поля скорости (например , настенные касательное напряжение, в самолет завихренность). Аналогичным образом в то время как NMT предоставляет средства для улучшения скорости векторное поле после кросс корреляции, важно подчеркнуть, что это лишь один из многих методов проверки вектора, которые могут быть используется24,34, каждый с их собственные уникальные преимущества и недостатки, которые могут сделать их использование больше подходит для приложений, помимо тех, которые описаны здесь. И наконец хотя экспериментальные установки, описанные здесь пытается имитировать физиологически отношение дебитов и длина шкалы neurovasculature, он не позволяет в настоящее время анализ пульсирующего потоков. Это не было ограничение для текущего приложения, так как диапазон Уормсли числа в большую часть neurovasculature, как правило, ≤ 1 (то есть, есть минимальный аддитивный эффект несколько сердечных циклов)35, который предполагает, что стабильных условий являются достаточными для пилки дискретного времени точек вдоль сердца сигнала, в котором скорость потока сопоставимы. Однако для приложений, где число Уормсли больше (например, сосудистую ближе к сердцу), мы видим потенциал для внедрения пульсации с помощью Arduino, который может использоваться для отправки насоса нестационарных напряжения PWM сигнала, который позволяет, подражая сердца потока профиль36,37,38.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторы не имеют ничего объявить.

Acknowledgements

Авторы признают частичную поддержку для этого проекта, предоставляемые совместных семян грант от управления исследований и экономического развития в UC Riverside.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Solidworks 2015 Dassault Systems N/A CAD Software 
Dow Corning Sylgard 184 Kit Ellsworth Adhesive 184 SIL ELAST KIT 3.9KG PDMS Kit
Stratasys Dimension Elite Stratasys 9180-00105 3D printer
P430 Model Material Cartridge Stratasys 340-21202 ABS build material 
P400 SR Soluble Support Material Cartridge Stratasys 340-30200 Support material
CleanStation DT3 PM3 Technologies 00-00300R Base bath
Lindberg Blue M LGO Box Furnace  Thermo Scientific LB305745M Oven
21G BD PrecisionGlide Needle Betcon Dickenson BD 305167 Branching perforator mold segment
Desiccator (Vacuum) Polylab 55205 Desiccator
Branson 1800 Utrasonic Cleaning Branson CPX-952-116R Sonicator
Acetone Fisher Chemical A9494 Acetone
Isopropol Alcohol Fisher Chemical A4514 Isopropol Alcohol
Glycerol Fisher Chemical GW33500 Glycerol
10um Polystyrene Yellow-Green Fluorescent Particles Magsphere PSF-010UM Fluorescent beads
Phantom Miro  Vision Research Miro M310 High speed camera
Micropump Cole-Parmer 81101 Recirculating pump
Leica DM2000 Leica Microsystems DM2000 Fluorescent Microscope
Leica 10X Objective Leica Microsystems 506259 Objective for perforator
Leica 2.5X Objective Leica Microsystems 11506083 Objective aneurysm sac
Leica Blue Filter Cube L5 Leica Microsystems 513840 Blue filter cube
Leica EL6000 Leica Microsystems 11504115 Light source
Alconox Alconox Inc 1104-1 Detergent
ImageJ NIH N/A Open source image analysis software
https://imagej.nih.gov/ij/
Particle Image Velocimetry PIV Plugin Qingson Tseng N/A https://sites.google.com/site/qingzongtseng/piv

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Grant, I. Particle image velocimetry: A review. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science. 211, (1), 55-76 (1997).
  2. Lindken, R., Rossi, M., Große, S., Westerweel, J. Micro-Particle Image Velocimetry (µPIV): Recent developments, applications, and guidelines. Lab on a Chip. 9, (17), 2551 (2009).
  3. Hove, J. R., et al. Intracardiac fluid forces are an essential epigenetic factor for embryonic cardiogenesis. Nature. 421, 172 (2003).
  4. Ando, J., Yamamoto, K. Vascular Mechanobiology. Circulation Journal. 73, (11), 1983-1992 (2009).
  5. Conway, D. E., et al. Fluid Shear Stress on Endothelial Cells Modulates Mechanical Tension across VE-Cadherin and PECAM-1. Current Biology. 23, (11), (2013).
  6. Kuhlencordt, P. J., et al. Accelerated Atherosclerosis, Aortic Aneurysm Formation, and Ischemic Heart Disease in Apolipoprotein E/Endothelial Nitric Oxide Synthase Double-Knockout Mice. Circulation. 104, (4), 448-454 (2001).
  7. Lieber, B. B., Stancampiano, A. P., Wakhloo, A. K. Alteration of hemodynamics in aneurysm models by stenting: Influence of stent porosity. Annals of Biomedical Engineering. 25, (3), 460-469 (1997).
  8. Bulusu, K. V., Plesniak, M. W. Experimental Investigation of Secondary Flow Structures Downstream of a Model Type IV Stent Failure in a 180° Curved Artery Test Section. Journal of Visualized Experiments. (113), e51288 (2016).
  9. Tseng, Q., et al. Spatial organization of the extracellular matrix regulates cell-cell junction positioning. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 109, (5), 1506-1511 (2012).
  10. Shavit, U., Lowe, R. J., Steinbuck, J. V. Intensity Capping: a simple method to improve cross-correlation PIV results. Experiments in Fluids. 42, (2), 225-240 (2007).
  11. Raffel, M., Willert, C. E., Werely, S., Kompenhans, J. Particle Image Velocimetry: a Practical Guide. Springer. New York, NY. (2007).
  12. Kerl, H. U., et al. Implantation of Pipeline Flow-Diverting Stents Reduces Aneurysm Inflow Without Relevantly Affecting Static Intra-aneurysmal Pressure. Neurosurgery. 74, (3), 321-334 (2014).
  13. Lieber, B. B., Livescu, V., Hopkins, L. N., Wakhloo, A. K. Particle Image Velocimetry Assessment of Stent Design Influence on Intra-Aneurysmal Flow. Annals of Biomedical Engineering. 30, (6), 768-777 (2002).
  14. Charonko, J., Karri, S., Schmieg, J., Prabhu, S., Vlachos, P. In vitro, time-resolved PIV comparison of the effect of stent design on wall shear stress. Annals of Biomedical Engineering. 37, (7), 1310-1321 (2009).
  15. Rand, P. W., Lacombe, E., Hunt, H. E., Austin, W. H. Viscosity of normal human blood under normothermic and hypothermic conditions. Journal of Applied Physiology. 19, (1), 117-122 (1964).
  16. Kenner, T., Leopold, H., Hinghofer-Szalkay, H. The continuous high-precision measurement of the density of flowing blood. Pflügers Archiv European Journal of Physiology. 370, (1), 25-29 (1977).
  17. Hoyt, L. F. New Table of the Refractive Index of Pure Glycerol at 20°C. Industrial & Engineering Chemistry. 26, (3), 329-332 (1934).
  18. Cai, Z., Qiu, W., Shao, G., Wang, W. A new fabrication method for all-PDMS waveguides. Sensors and Actuators A: Physical. 204, 44-47 (2013).
  19. Bouillot, P., et al. Particle imaging velocimetry evaluation of intracranial stents in sidewall aneurysm: hemodynamic transition related to the stent design. PloS ONE. 9, (12), 113762 (2014).
  20. Trager, A. L., Sadasivan, C., Lieber, B. B. Comparison of the in vitro hemodynamic performance of new flow diverters for bypass of brain aneurysms. Journal of Biomechanical Engineering. 134, (8), 084505 (2012).
  21. Clauser, J., et al. A Novel Plasma-Based Fluid for Particle Image Velocimetry (PIV): In-Vitro Feasibility Study of Flow Diverter Effects in Aneurysm Model. Annals of Biomedical Engineering. 46, (6), 841-848 (2018).
  22. Johnston, I. D., McCluskey, D. K., Tan, C. K. L., Tracey, M. C. Mechanical characterization of bulk Sylgard 184 for microfluidics and microengineering. Journal of Micromechanics and Microengineering. 24, (3), 035017 (2014).
  23. Lee, J. N., Park, C., Whitesides, G. M. Solvent Compatibility of Poly(dimethylsiloxane)-Based Microfluidic Devices. Analytical Chemistry. 75, (23), 6544-6554 (2003).
  24. Meinhart, C. D., Wereley, S. T., Santiago, J. G. A PIV Algorithm for Estimating Time-Averaged Velocity Fields. Journal of Fluids Engineering. 122, (2), 285 (2000).
  25. Bosbach, J., Kühn, M., Wagner, C., Raffel, M., Resagk, C. Large-Scale Particle Image Velocimetry of Natural and Mixed Convection. 13th Int Symp on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics. (2006).
  26. Meinhart, C. D., Wereley, S. T., Santiago, J. G. PIV measurements of a microchannel flow. Experiments in Fluids. 27, (5), 414-419 (1999).
  27. Lima, R., et al. In vitro blood flow in a rectangular PDMS microchannel: experimental observations using a confocal micro-PIV system. Biomedical Microdevices. 10, (2), 153-167 (2008).
  28. Kuo, C. -C., Mao, R. -C. Development of a Precision Surface Polishing System for Parts Fabricated by Fused Deposition Modeling. Materials and Manufacturing Processes. 31, (8), 1113-1118 (2016).
  29. Kang, K., Oh, S., Yi, H., Han, S., Hwang, Y. Fabrication of truly 3D microfluidic channel using 3D-printed soluble mold. Biomicrofluidics. 12, (1), 014105 (2018).
  30. Prasad, A. K. Particle Image Velocimetry. Current Science. 79, (1), 51-60 (2000).
  31. Dellenback, P. A., Macharivilakathu, J., Pierce, S. R. Contrast-enhancement techniques for particle-image velocimetry. Applied Optics. 39, (32), 5978-5990 (2000).
  32. Cowen, E. A., Monismith, S. G. A hybrid digital particle tracking velocimetry technique. Experiments in Fluids. 22, (3), 199-211 (1997).
  33. Gruen, A. W. Adaptive least squares correlation: a powerful image matching technique. South African Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Cartography. 14, (3), 175-187 (1985).
  34. Nogueira, J., Lecuona, A., Rodríguez, P. A. Data validation, false vectors correction and derived magnitudes calculation on PIV data. Measurement Science and Technology. 8, (12), 1493-1501 (1997).
  35. Loudon, C., Tordesillas, A. The Use of the Dimensionless Womersley Number to Characterize the Unsteady Nature of Internal Flow. Journal of Theoretical Biology. 191, (1), 63-78 (1998).
  36. Drost, S., De Kruif, B. J., Newport, D. Arduino control of a pulsatile flow rig. Medical Engineering and Physics. 51, 67-71 (2017).
  37. Tsai, W., Savaş, Ö Flow pumping system for physiological waveforms. Medical & Biological Engineering & Computing. 48, (2), 197-201 (2010).
  38. Kato, T., et al. Contrast-enhanced 2D cine phase MR angiography for measurement of basilar artery blood flow in posterior circulation ischemia. American Journal of Neuroradiology. 23, (8), 1346-1351 (2002).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics