Измерение локальных деформаций тканей в сухожилиях с помощью корреляции цифровых изображений с открытым исходным кодом
Summary
В этой статье описывается алгоритм корреляции цифровых изображений с открытым исходным кодом для измерения локальных 2D-деформаций тканей в эксплантатах сухожилий. Точность метода была подтверждена с использованием нескольких методов, и она доступна для публичного использования.
Abstract
Существует значительный научный интерес к пониманию штаммов, которые испытывают сухожильные клетки in situ , и того, как эти штаммы влияют на ремоделирование тканей. Основываясь на этом интересе, было разработано несколько аналитических методов для измерения локальных деформаций тканей в сухожильных эксплантатах во время нагрузки. Однако в нескольких случаях о точности и чувствительности этих методов не сообщалось, и ни один из алгоритмов не является общедоступным. Это затруднило более широкое измерение локальных деформаций тканей в эксплантатах сухожилий. Таким образом, цель этой статьи состояла в том, чтобы создать валидированный инструмент анализа для измерения локальных тканевых деформаций в сухожильных эксплантатах, который был бы легко доступен и прост в использовании. В частности, общедоступный алгоритм дополненной лагранжевой корреляции цифровых изображений (ALDIC) был адаптирован для измерения 2D-деформаций путем отслеживания смещений ядер клеток в ахилловых сухожилиях мыши при одноосном напряжении. Кроме того, точность рассчитанных деформаций была подтверждена путем анализа изображений с цифровым преобразованием, а также путем сравнения деформаций со значениями, определенными независимым методом (т.е. фотообесцвеченными линиями). Наконец, в алгоритм был включен метод реконструкции эталонного изображения с использованием рассчитанного поля смещения, который может быть использован для оценки точности алгоритма в отсутствие известных значений деформации или вторичного метода измерения. Алгоритм способен измерять деформации до 0,1 с точностью до 0,00015. Метод сравнения реконструированного эталонного изображения с фактическим эталонным изображением успешно идентифицировал образцы, которые имели ошибочные данные, и показал, что в образцах с хорошими данными примерно 85% поля смещения было точным. Наконец, штаммы, измеренные в ахилловых сухожилиях мыши, соответствовали предыдущей литературе. Таким образом, этот алгоритм является очень полезным и адаптируемым инструментом для точного измерения локальных деформаций тканей в сухожилиях.
Introduction
Сухожилия представляют собой механочувствительные ткани, которые адаптируются и дегенерируют в ответ на механическую нагрузку 1,2,3,4. Из-за роли, которую механические стимулы играют в биологии сухожильных клеток, существует большой интерес к пониманию деформаций, которые сухожильные клетки испытывают в нативной тканевой среде во время нагрузки. Было разработано несколько экспериментальных и аналитических методов для измерения локальных деформаций тканей в сухожилиях. К ним относятся 2D/3D цифровой корреляционный анализ изображений (DIC) поверхностных деформаций с использованием либо спекл-узоров, либо фотообесцвеченных линий (PBL)5,6,7,8, измерение изменений расстояния между центроидами и центроидами отдельных ядер в ткани9,10 и недавний полнопольный метод 3D DIC, который учитывает движение вне плоскости и 3D-деформации 11 . Однако о точности и чувствительности этих методов сообщалось лишь в нескольких случаях, и ни один из этих методов не был обнародован, что затрудняет широкое внедрение и использование этих методов.
Цель этой работы состояла в том, чтобы создать валидированный инструмент анализа для измерения локальных деформаций тканей в эксплантатах сухожилий, который был бы легко доступен и прост в использовании. Выбранный метод основан на общедоступном алгоритме дополненной лагранжевой корреляции цифровых изображений (ALDIC), написанном в MATLAB, который был разработан Янгом и Бхаттачарьей12. Этот алгоритм был адаптирован для анализа образцов сухожилий и проверен путем применения его к изображениям с цифровым преобразованием и сравнения штаммов, измеренных в реальных образцах сухожилий, с результатами, полученными из фотообесцвеченных линий. Кроме того, в алгоритме был реализован дополнительный функционал для подтверждения точности рассчитанного поля смещения даже при отсутствии известных значений деформации или вторичной методики измерения. Таким образом, этот алгоритм является очень полезным и адаптируемым инструментом для точного измерения локальных 2D-деформаций тканей в сухожилиях.
Protocol
Representative Results
Discussion
Цель этой статьи состояла в том, чтобы предоставить проверенный метод с открытым исходным кодом для измерения 2D-полей деформации в сухожилиях при растягивающей нагрузке. Основа программного обеспечения была основана на общедоступном алгоритме ALDIC12. Этот алгоритм был встр…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Эта работа финансировалась Национальными институтами здравоохранения (R21 AR079095) и Национальным научным фондом (2142627).
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 |
References
- 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).
