Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hệ thống tương quan hình ảnh số đa góc cho thử nghiệm in vitro đối với động mạch từ chuột đến người
Tóm tắt
Các phương pháp tương quan hình ảnh số (DIC) ngày càng được sử dụng để đánh giá quang học không tiếp xúc về hình dạng và biến dạng trong cơ sinh học mô mềm, từ đó cung cấp ước lượng ứng suất toàn trường cần thiết cho việc phân tính vật liệu ngược chắc chắn. Mặc dù DIC nổi tiếng với tính linh hoạt và dễ sử dụng, các vấn đề liên quan đến độ phân giải không gian và độ sâu trường nhìn vẫn là thách thức trong các nghiên cứu trên các mẫu sinh học bán dạng hình trụ như động mạch. Sau khi chỉ ra rằng các hệ thống DIC đa góc xung quanh tiêu chuẩn không phù hợp cho việc sử dụng như vậy, chúng tôi khẳng định rằng cả thiết lập quang học và phân tích dữ liệu cần được thiết kế cụ thể dựa trên kích thước của mẫu động mạch nghiên cứu. Do đó, chúng tôi đề xuất những hệ thống DIC mới và được tối ưu hóa cho hai khoảng đường kính động mạch khác nhau: nhỏ hơn 2.5 mm (động mạch chuột) và lớn hơn 10 mm (động mạch người). Chúng tôi đã thiết kế, thiết lập và xác nhận một hệ thống DIC toàn cảnh với bốn camera cho việc thử nghiệm các động mạch chuột và một hệ thống DIC đa lăng kính cho việc thử nghiệm các động mạch người. Cả hai hệ thống đều cho phép đo lường động 360 độ với sửa chữa khúc xạ trên toàn bộ bề mặt của các mẫu bị ngâm trong hình dạng tự nhiên của chúng. Các kết quả minh họa cho hình dạng 3D và trường biến dạng toàn bề mặt đã được thu thập cho một động mạch chủ hạ thận chuột và một hình trụ latex có kích thước tương tự như động mạch chủ hạ thận người. Kết quả cho thấy tính khả thi và độ chính xác của cả hai phương pháp được đề xuất trong việc cung cấp thông tin định lượng về hành vi khu vực của các mẫu động mạch được thử nghiệm in vitro dưới tải trọng sinh lý có liên quan.
Từ khóa
#Tương quan hình ảnh số #DIC #mô mềm sinh học #kích thước động mạch #thử nghiệm in vitroTài liệu tham khảo
Humphrey JD (2002) Cardiovascular Solid Mechanics: Cells, Tissue, and Organs. Springer-Verlag, New York
Holzapfel GA, Ogden RW (2010) Constitutive modelling of arteries. Proc R Soc A: Math Phys Eng Sci 466:1551–1597. https://doi.org/10.1098/rspa.2010.0058
Macrae RA, Miller K, Doyle BJ (2016) Methods in Mechanical Testing of Arterial Tissue: A Review. Strain 52(5):380–399. https://doi.org/10.1111/str.12183
Duprey A, Khanafer K, Schlicht M, Avril S, Williams D, Berguer R (2010) In Vitro characterisation of physiological and maximum elastic modulus of ascending thoracic aortic aneurysms using uniaxial tensile testing. Eur J Vasc Endovasc Surg 39(6):700–707. https://doi.org/10.1016/j.ejvs.2010.02.015
Vorp DA, Schiro BJ, Ehrlich MP, Juvonen TS, Ergin MA, Griffith BP (2003) Effect of aneurysm on the tensile strength and biomechanical behavior of the ascending thoracic aorta. Ann Thorac Surg 75(4):1210–1214. https://doi.org/10.1016/s0003-4975(02)04711-2
Sommer G, Regitnig P, Költringer L, Holzapfel GA (2010) Biaxial mechanical properties of intact and layer-dissected human carotid arteries at physiological and supraphysiological loadings. Am J Physiol - Hear Circ Physiol 298(3):H898-912. https://doi.org/10.1152/ajpheart.00378.2009
Vande Geest JP, Sacks MS, Vorp DA (2006) The effects of aneurysm on the biaxial mechanical behavior of human abdominal aorta. J Biomech 39(7):1324–1334. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2005.03.003
Gleason RL, Wilson E, Humphrey JD (2007) Biaxial biomechanical adaptations of mouse carotid arteries cultured at altered axial extension. J Biomech 40(4):766–776. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2006.03.018
Rachev A, Shazly T (2013) A preliminary analysis of the data from an in vitro inflation-extension test can validate the assumption of arterial tissue elasticity. J Biomech Eng 135(8). https://doi.org/10.1115/1.4024665
Avril S, Badel P, Duprey A (2010) Anisotropic and hyperelastic identification of in vitro human arteries from full-field optical measurements. J Biomech 43(15):2978–2985. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2010.07.004
Kim J, Baek S (2011) Circumferential variations of mechanical behavior of the porcine thoracic aorta during the inflation test. J Biomech 44(10):1941–1947. https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2011.04.022
Kim JH, Avril S, Duprey A, Favre J-P (2012) Experimental characterization of rupture in human aortic aneurysms using a full-field measurement technique. Biomech Model Mechanobiol 11(6):841–853. https://doi.org/10.1007/s10237-011-0356-5
Sutton MA, Ke X, Lessner SM et al (2008) Strain field measurements on mouse carotid arteries using microscopic three-dimensional digital image correlation. J Biomed Mater Res - Part A 84(1):178–190. https://doi.org/10.1002/jbm.a.31268
Schreier H, Orteu JJ, Sutton MA (2009) Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements: Basic Concepts, Theory and Applications. Springer Verlag-US
Pan B (2018) Digital image correlation for surface deformation measurement: historical developments, recent advances and future goals. Meas Sci Technol 29(8):82001. http://stacks.iop.org/0957-0233/29/i=8/a=082001
Zhang Z (1999) Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision 1:666–673. https://doi.org/10.1109/iccv.1999.791289
Abdel-Aziz YI, Karara HM (2015) Direct linear transformation from comparator coordinates into object space coordinates in close-range photogrammetry. Photogramm Eng Remote Sensing 81(2):103–107. https://doi.org/10.14358/PERS.81.2.103
Shao X, Dai X, Chen Z, Dai Y, Dong S, He X (2016) Calibration of stereo-digital image correlation for deformation measurement of large engineering components. Meas Sci Technol 27(12). https://doi.org/10.1088/0957-0233/27/12/125010
Orteu JJ, Bugarin F, Harvent J, Robert L, Velay V (2011) Multiple-Camera Instrumentation of a Single Point Incremental Forming Process Pilot for Shape and 3D Displacement Measurements: Methodology and Results. Exp Mech 51(4):625–639. https://doi.org/10.1007/s11340-010-9436-1
Solav D, Moerman KM, Jaeger AM, Genovese K, Herr HM (2018) MultiDIC: An open-source toolbox for multi-view 3D digital image correlation. IEEE Access 6:30520–30535. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2843725
Genovese K (2019) An omnidirectional DIC system for dynamic strain measurement on soft biological tissues and organs. Opt Lasers Eng 116:6–18. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2018.12.006
Reu P (2013) Stereo-rig design: Lens selection - Part 3. Exp Tech 37(1):1–3. https://doi.org/10.1111/ext.12000
Solav D, Moerman KM, Jaeger AM, Herr H (2019) A framework for measuring the time-varying shape and full-field deformation of residual limbs using 3D digital image correlation. IEEE Trans Biomed Eng. https://doi.org/10.1109/tbme.2019.2895283
Reu P (2012) Introduction to digital image correlation: Best practices and applications. Exp Tech 36(1):3–4. https://doi.org/10.1111/j.1747-1567.2011.00798.x
Lu H, Cary PD (2000) Deformation measurements by digital image correlation: Implementation of a second-order displacement gradient. Exp Mech 40(4):393–400. https://doi.org/10.1007/BF02326485
Reu P (2012) Hidden components of DIC: Calibration and shape function - Part 1. Exp Tech 36(2):3–5. https://doi.org/10.1111/j.1747-1567.2012.00821.x
Schreier HW, Sutton MA (2002) Systematic errors in digital image correlation due to undermatched subset shape functions. Exp Mech 42(3):303–310. https://doi.org/10.1177/001448502321548391
Genovese K, Cortese L, Rossi M, Amodio D (2016) A 360-deg Digital Image Correlation system for materials testing. Opt Lasers Eng 82. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2016.02.015
Lane BA, Lessner SM, Vyavahare NR, Sutton MA, Eberth JF (2020) Null strain analysis of submerged aneurysm analogues using a novel 3D stereomicroscopy device. Comput Methods Biomech Biomed Engin 23(8):332–344. https://doi.org/10.1080/10255842.2020.1724974
Chen B, Zhao J, Pan B (2019) Mirror-assisted Multi-view Digital Image Correlation with Improved Spatial Resolution. Exp Mech. https://doi.org/10.1007/s11340-019-00563-7
Reu PL, Sweatt W, Miller T, Fleming D (2015) Camera System Resolution and its Influence on Digital Image Correlation. Exp Mech 55(1):9–25. https://doi.org/10.1007/s11340-014-9886-y
Menna F, Nocerino E, Fassi F, Remondino F (2016) Geometric and optic characterization of a hemispherical dome port for underwater photogrammetry. Sensors (Switzerland) 16(1). https://doi.org/10.3390/s16010048
Pedersen M, Bengtson SH, Gade R, Madsen N, Moeslund TB (2018) Camera calibration for underwater 3D reconstruction based on ray tracing using snell’s law. In: IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 1491–1498. https://doi.org/10.1109/CVPRW.2018.00190
Ke X, Sutton MA, Lessner SM, Yost M (2008) Robust stereo vision and calibration methodology for accurate three-dimensional digital image correlation measurements on submerged objects. J Strain Anal Eng Des 43(8):689–704. https://doi.org/10.1243/03093247JSA425
Genovese K, Lee YU, Humphrey JD (2011) Novel optical system for in vitro quantification of full surface strain fields in small arteries: II. Correction for refraction and illustrative results. Comput Methods Biomech Biomed Engin 14(3). https://doi.org/10.1080/10255842.2010.545824
Genovese K, Casaletto L, Rayas JA, Flores V, Martinez A (2013) Stereo-Digital Image Correlation (DIC) measurements with a single camera using a biprism. Opt Lasers Eng 51(3). https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2012.10.001
Genovese K, Casaletto L, Lee Y-U, Humphrey JD (2011) Panoramic stereo DIC-based strain measurement on submerged objects. In: Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series. Vol 5
Schreier HW, Garcia D, Sutton MA (2004) Advances in light microscope stereo vision. Exp Mech 44(3):278–288. https://doi.org/10.1177/0014485104041546
Genovese K, Lee YU, Humphrey JD (2011) Novel optical system for in vitro quantification of full surface strain fields in small arteries: I. Theory and design. Comput Methods Biomech Biomed Engin 14(3). https://doi.org/10.1080/10255842.2010.545823
Genovese K, Lee Y-U, Lee AY, Humphrey JD (2013) An improved panoramic digital image correlation method for vascular strain analysis and material characterization. J Mech Behav Biomed Mater 27. https://doi.org/10.1016/j.jmbbm.2012.11.015
Lowe DG (2004) Distinctive image features from scale-invariant keypoints. Int J Comput Vis 60(2):91–110. https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94
Vedaldi A, Fulkerson B (2010) VLFeat - An open and portable library of computer vision algorithms, in Proceedings of the international conference on Multimedia - MM ’10 1469–1472. https://doi.org/10.1145/1873951.1874249
Kemao Q, Pan B, Dafang W, Yong X (2012) Incremental calculation for large deformation measurement using reliability-guided digital image correlation. Opt Lasers Eng 50(4):586–592. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2011.05.005
Bersi MR, Acosta Santamaría VA, Marback K et al (2020) Multimodality imaging-based characterization of regional material properties in a murine model of aortic dissection. Sci Rep 10(1). https://doi.org/10.1038/s41598-020-65624-7