복부대동맥류의 정량적 변형 매핑

출처: 한나 엘 세불^1,아르빈 에이치 소프리야트나^1,존 J. 보일^2, 크레이그 J. 괴르겐¹

¹ 웰던 생물 의학 공학 대학, 퍼듀 대학, 웨스트 라파예트, 인디애나

² 기계 공학 및 재료 과학, 세인트 루이스워싱턴 대학, 세인트 루이스, 미주리

혈관, 피부, 힘줄 및 기타 장기와 같은 연조직의 기계적 행동은 탄성과 강도를 제공하는 엘라스틴과 콜라겐의 구성에 의해 강하게 영향을 받습니다. 이 단백질의 섬유 방향은 연조직의 유형에 따라 다르며 병들게 된 조직에서 변경될 수 있는 단일 바람직한 방향에서 복잡한 메쉬 네트워크에 이르기까지 다양합니다. 따라서 연조직은 세포 및 장기 수준에서 비상적으로 행동하여 3차원 특성화의 필요성을 만듭니다. 복잡한 생물학적 조직 또는 구조 내에서 변형 필드를 안정적으로 추정하는 방법을 개발하는 것은 질병을 기계적으로 특성화하고 이해하는 데 중요합니다. 스트레인은 연조직이 시간이 지남에 따라 상대적으로 변형되는 방법을 나타내며 다양한 추정을 통해 수학적으로 설명될 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 이미지 데이터를 수집하면 변형과 변형을 추정할 수 있습니다. 그러나, 모든 의료 영상 양식은 생체 내 변형에서 정확하게 추정하는 어려움을 증가 소음의 일부 양을 포함. 여기에 설명된 기술은 직접 변형 추정(DDE) 방법을 사용하여 볼륨 이미지 데이터에서 공간적으로 다양한 3D 스트레인 필드를 계산하여 이러한 문제를 성공적으로 극복합니다.

현재 변형 추정 방법에는 디지털 이미지 상관관계(DIC) 및 디지털 볼륨 상관관계가 포함됩니다. 안타깝게도 DIC는 2D 평면의 변형을 정확하게 추정할 수 있으며 이 방법의 적용을 심각하게 제한할 수 있습니다. 유용하지만 DIC와 같은 2D 메서드는 3D 변형을 겪는 영역에서 균주를 정량화하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 평면 외 이동으로 변형 오류가 발생하기 때문입니다. 디지털 볼륨 상관 관계는 초기 볼륨 데이터를 영역으로 나누고 변형된 볼륨의 가장 유사한 영역을 찾아 평면 내 오류를 줄이는 보다 적용 가능한 방법입니다. 그러나 이 방법은 노이즈에 민감하다는 것을 증명하며 재료의 기계적 특성에 대한 가정이 필요합니다.

여기에서 입증된 기술은 DDE 방법을 사용하여 이러한 문제를 제거하므로 의료 이미징 데이터의 분석에 매우 유용합니다. 또한, 높은 또는 국소화 된 변형에 강력합니다. 여기서는 게이트, 체적 4D 초음파 데이터의 수집, 분석 가능한 형식으로의 변환, 3D 변형 및 해당 Green-Lagrange 균주를 추정하기 위한 사용자 지정 Matlab 코드의 사용에 대해 설명합니다. 녹색-Lagrange 스트레인 텐서는 변위의 최소 제곱 핏(LSF)에서 F를 계산할 수 있기 때문에 많은 3D 스트레인 추정 방법으로 구현됩니다. 아래 방정식은 녹색-Lagrange 스트레인 텐서, E를나타내며, 여기서 F와 나는 변형 그라데이션과 두 번째 차순 아이덴티티 텐서를 각각 나타낸다.

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