오픈 소스 디지털 이미지 상관관계를 통한 힘줄의 국소 조직 변형 측정
Summary
이 논문은 힘줄 외식편 내에서 국소 2D 조직 변형을 측정하기 위한 오픈 소스 디지털 이미지 상관 알고리즘에 대해 설명합니다. 이 기술의 정확성은 여러 기술을 사용하여 검증되었으며 공개적으로 사용할 수 있습니다.
Abstract
힘줄 세포가 현장에서 경험하는 균주와 이러한 균주가 조직 리모델링에 미치는 영향을 이해하는 데 상당한 과학적 관심이 있습니다. 이러한 관심을 바탕으로, 로딩 동안 힘줄 외식편 내의 국소 조직 변형을 측정하기 위한 몇 가지 분석 기술이 개발되었습니다. 그러나, 몇몇 경우에, 이들 기술들의 정확성 및 민감도는 보고되지 않았으며, 알고리즘들 중 어느 것도 공개적으로 이용가능하지 않다. 이로 인해 힘줄 외식편에서 국소 조직 변형을 보다 광범위하게 측정하는 것이 어려워졌습니다. 따라서 이 논문의 목적은 쉽게 사용할 수 있고 사용하기 쉬운 힘줄 외식편에서 국소 조직 변형을 측정하기 위한 검증된 분석 도구를 만드는 것이었습니다. 특히, 공개적으로 사용 가능한 ALDIC(Augmented-Lagrangian Digital Image Correlation) 알고리즘은 단축 장력 하에서 마우스 아킬레스건 내 세포핵의 변위를 추적하여 2D 변형을 측정하는 데 적용되었습니다. 또한, 계산된 균주의 정확도는 디지털로 변환된 이미지를 분석하고 변형을 독립적인 기술(즉, 광표백 선)에서 결정된 값과 비교하여 검증되었습니다. 마지막으로, 계산된 변위 필드를 사용하여 참조 이미지를 재구성하는 기술이 알고리즘에 통합되었으며, 이는 알려진 변형률 값 또는 2차 측정 기술이 없는 경우 알고리즘의 정확도를 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 이 알고리즘은 0.00015의 정확도로 최대 0.1의 변형률을 측정할 수 있습니다. 재구성된 참조 이미지를 실제 참조 이미지와 비교하는 기술은 잘못된 데이터가 있는 샘플을 성공적으로 식별했으며 데이터가 좋은 샘플에서 변위 필드의 약 85%가 정확함을 나타냅니다. 마지막으로, 마우스 아킬레스건에서 측정된 균주는 이전 문헌과 일치했습니다. 따라서 이 알고리즘은 힘줄의 국소 조직 변형을 정확하게 측정하는 데 매우 유용하고 적응력이 뛰어난 도구입니다.
Introduction
힘줄은 기계적 하중 1,2,3,4에 반응하여 적응하고 퇴화하는 기계에 민감한 조직입니다. 힘줄 세포 생물학에서 기계적 자극이 하는 역할로 인해 로딩 중에 힘줄 세포가 천연 조직 환경에서 경험하는 균주를 이해하는 데 큰 관심이 있습니다. 힘줄의 국소 조직 변형을 측정하기 위해 몇 가지 실험 및 분석 기술이 개발되었습니다. 여기에는 스페클 패턴 또는 광표백 선(PBL)을 사용한 표면 변형의 2D/3D 디지털 이미지 상관관계(DIC) 분석5,6,7,8, 조직 내 개별 핵의 중심 대 중심 거리 변화 측정(9,10), 면외 운동 및 3D 변형을 고려하는 최근의 전체 필드 3D DIC 방법이 포함됩니다 11 . 그러나 이러한 기술의 정확성과 민감도는 소수의 경우에만 보고되었으며 이러한 기술 중 어느 것도 공개적으로 사용할 수 없었기 때문에 이러한 기술의 광범위한 채택 및 활용이 어렵습니다.
이 작업의 목적은 쉽게 사용할 수 있고 사용하기 쉬운 힘줄 외식편에서 국소 조직 변형을 측정하기 위한 검증된 분석 도구를 만드는 것이었습니다. 선택된 방법은 Yang과 Bhattacharya12가 개발한 MATLAB으로 작성된 공개적으로 사용 가능한 ALDIC(Augmented-Lagrangian Digital Image Correlation) 알고리즘을 기반으로 합니다. 이 알고리즘은 힘줄 샘플 분석에 적용되었으며 디지털 변환된 이미지에 적용하고 실제 힘줄 샘플에서 측정된 변형을 광표백 라인에서 얻은 결과와 비교하여 검증했습니다. 또한, 알려진 변형률 값이나 2차 측정 기술이 없는 경우에도 계산된 변위 필드의 정확도를 확인하기 위해 알고리즘에 추가 기능이 구현되었습니다. 따라서 이 알고리즘은 힘줄의 국소 2D 조직 변형을 정확하게 측정하기 위한 매우 유용하고 적응 가능한 도구입니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
이 논문의 목적은 인장 하중 하에서 힘줄의 2D 변형률을 측정하기 위한 오픈 소스의 검증된 방법을 제공하는 것이었습니다. 소프트웨어의 기초는 공개적으로 이용 가능한 ALDIC 알고리즘12을 기반으로합니다. 이 알고리즘은 증분(누적) 변형률 분석의 기능이 추가된 더 큰 MATLAB 코드에 포함되었습니다. 이 적응 된 알고리즘은 힘줄의 인장 시험에 적용되었으며, 그 정확도는 두 가지 …
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 연구는 국립 보건원 (R21 AR079095)과 국립 과학 재단 (2142627)의 지원을 받았습니다.
Materials
| 5-DTAF (5-(4,6-Dichlorotriazinyl) Aminofluorescein), single isomer | ThermoFisher | D16 | |
| Calipers | Mitutoyo | 500-196-30 | |
| Confocal Microscope | Nikon | A1R HD | |
| Corning LSE Vortex Mixer | Coning | 6775 | |
| DRAQ5 Fluorescent Probe Solution (5 mM) | ThermoFisher | 62554 | |
| MATLAB | MathWorks | R2022b | |
| Tensile Loading Device | N/A | N/A | Tensile loading device described in Peterson et al, 2020. (ref 13) |
| Tube Revolver Rotator | ThermoFisher | 88881001 |
Referencias
- Devkota, A. C. Distributing a fixed amount of cyclic loading to tendon explants over longer periods induces greater cellular and mechanical responses. Journal of Orthopaedic Research. 11 (4), 1609-1612 (2007).
- Sun, H. B., et al. Cycle-dependent matrix remodeling gene expression response in fatigue-loaded rat patellar tendons. Journal of Orthopaedic Research. 28 (10), 1380-1386 (2010).
- Shepherd, J. H., Screen, H. R. C. Fatigue loading of tendon. International Journal of Experimental Pathology. 94 (4), 260-270 (2013).
- Paschall, L., Pedaprolu, K., Carrozzi, S., Dhawan, A., Szczesny, S. Mechanical stimulation as both the cause and the cure of tendon and ligament injuries. Regenerative Rehabilitation: From Basic Science to the Clinic. , 359-386 (2022).
- Andarawis-Puri, N., Ricchetti, E. T., Soslowsky, L. J. Rotator cuff tendon strain correlates with tear propagation. Journal of Biomechanics. 42 (2), 158-163 (2009).
- Cheng, V. W. T., Screen, H. R. C. The micro-structural strain response of tendon. Journal of Materials Science. 42 (21), 8957-8965 (2007).
- Luyckx, T., et al. Digital image correlation as a tool for three-dimensional strain analysis in human tendon tissue. Journal of Experimental Orthopaedics. 1 (1), 7 (2014).
- Duncan, N. A., Bruehlmann, S. B., Hunter, C. J., Shao, X., Kelly, E. J. In situ cell-matrix mechanics in tendon fascicles and seeded collagen gels: Implications for the multiscale design of biomaterials. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 17 (1), 39-47 (2014).
- Arnoczky, S. P., Lavagnino, M., Whallon, J. H., Hoonjan, A. In situ cell nucleus deformation in tendons under tensile load; A morphological analysis using confocal laser microscopy. Journal of Orthopaedic Research. 20 (1), 29-35 (2002).
- Screen, H. R. C., Bader, D. L., Lee, D. A., Shelton, J. C. Local strain measurement within tendon. Strain. 40 (4), 157-163 (2004).
- Fung, A. K., Paredes, J. J., Andarawis-Puri, N. Novel image analysis methods for quantification of in situ 3-D tendon cell and matrix strain. Journal of Biomechanics. 67, 184-189 (2018).
- Yang, J., Bhattacharya, K. Augmented Lagrangian digital image correlation. Experimental Mechanics. 59 (2), 187-205 (2019).
- Peterson, B. E., Szczesny, S. E. Dependence of tendon multiscale mechanics on sample gauge length is consistent with discontinuous collagen fibrils. Acta Biomaterialia. 117, 302-309 (2020).
- Humphrey, J. D., O’Rourke, S. L. . An Introduction to Biomechanics. , (2015).
- Reese, S. P., Weiss, J. A. Tendon fascicles exhibit a linear correlation between Poisson’s ratio and force during uniaxial stress relaxation. Journal of Biomechanical Engineering. 135 (3), 34501 (2013).
- Ahmadzadeh, H., Freedman, B. R., Connizzo, B. K., Soslowsky, L. J., Shenoy, V. B. Micromechanical poroelastic finite element and shear-lag models of tendon predict large strain dependent Poisson’s ratios and fluid expulsion under tensile loading. Acta Biomaterialia. 22, 83-91 (2015).
- Szczesny, S. E., Elliott, D. M. Interfibrillar shear stress is the loading mechanism of collagen fibrils in tendon. Acta Biomaterialia. 10 (6), 2582-2590 (2014).
- Han, W. M., et al. Macro- to microscale strain transfer in fibrous tissues is heterogeneous and tissue-specific. Biophysical Journal. 105 (3), 807-817 (2013).
- Pedaprolu, K., Szczesny, S. E. A novel, open-source, low-cost bioreactor for load-controlled cyclic loading of tendon explants. Journal of Biomechanical Engineering. 144 (8), 084505 (2022).
- Gatt, R., et al. Negative Poisson’s ratios in tendons: An unexpected mechanical response. Acta Biomaterialia. 24, 201-208 (2015).
