腹部主动脉瘤的定量应变图谱

资料来源：汉娜·塞布尔¹， 阿尔文·苏普里阿特纳¹， 约翰·博伊尔²和克雷格·戈尔根¹

¹韦尔登生物医学工程学院，普渡大学，拉斐特，印第安纳州

²密苏里州圣路易斯华盛顿大学机械工程与材料科学

软组织（如血管、皮肤、肌腱和其他器官）的机械行为受到弹性蛋白和胶原蛋白组成的强烈影响，后者提供弹性和强度。这些蛋白质的纤维方向取决于软组织的类型，范围从单一的首选方向到复杂的网状网络，在病变组织中可能发生变化。因此，软组织在细胞和器官水平上经常具有同一性，因此需要三维表征。开发一种可靠地估计复杂生物组织或结构中的应变场的方法，对于机械地描述和理解疾病非常重要。应变表示软组织如何随时间相对变形，并且可以通过各种估计进行数学描述。

随着时间的推移获取图像数据，可以估计变形和应变。然而，所有医学成像方式都含有一定量的噪音，这增加了准确估计体内应变的难度。此处描述的技术通过使用直接变形估计 （DDE） 方法从体积图像数据中计算空间变化的 3D 应变场，从而成功地克服了这些问题。

目前的应变估计方法包括数字图像相关（DIC）和数字体积相关性。不幸的是，DIC只能准确地估计来自二维平面的应变，严重限制了该方法的应用。虽然有用，但 DIC 等 2D 方法很难在经历 3D 变形的区域量化应变。这是因为平面外运动会产生变形误差。数字体积相关性是一种更适用的方法，将初始体积数据划分为多个区域，并找到变形体积的最相似区域，从而减少平面外误差。然而，这种方法证明对噪声很敏感，需要对材料的机械性能进行假设。

此处演示的技术通过使用 DDE 方法消除了这些问题，从而在医学成像数据分析中非常有用。此外，它对于高应变或局部应变是健壮的。在这里，我们描述了门控、体积4D超声数据的采集、其转换为可分析格式，以及使用自定义 Matlab 代码来估计 3D 变形和相应的 Green-Lagrange 应变，该参数能够更好地描述大变形。绿拉格朗日应变张量在许多三维应变估计方法中实现，因为它允许从位移的最小平方拟合 （LSF） 计算F。下面的方程表示绿-拉格朗日应变张数，E，其中F和I分别表示变形梯度和二阶标识张子。

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