Name: high-throughput analysis of optical mapping data using electromap
Uploaded: 2019-06-04T15:00:00
Duration: 7 min 36 s
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Este trabalho foi financiado pelo EPSRC Studentship (SCI-PHY-4-centro de saúde para a formação de doutoramento L016346) para DP, K.R. e L.F., concessão de sementes de confiança Wellcome Grant (109604/Z/15/Z) para DP, British Heart Foundation subsídios (PG/17/55/33087, RG/17/15/33106) para DP , União Europeia (acordo de subvenção n. º 633196 [CATCH ME] a L.F.), Fundação britânica do coração (FS/13/43/30324 a p. p. e L.F.; PG/17/30/32961 a p. p. e A.H.), e Fundação Leducq para a paixao. JW é apoiado pela British Heart Foundation (FS/16/35/31952).

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A PK recebe apoio de pesquisa de diversas empresas de medicamentos e dispositivos ativas em fibrilação atrial e recebeu honorários de várias dessas empresas. L.F. recebeu pesquisa institucional concede UE, BHF, MRC, DFG e Gilead. A PK e a L.F. estão listadas como inventores em duas patentes detidas pela Universidade de Birmingham (terapia de fibrilação atrial WO 2015140571, marcadores para fibrilação atrial WO 2016012783).

Todos os outros autores não declaram nenhum conflito de interesses potencial.

Aqui, apresentamos um guia passo-a-passo para a utilização do software de código aberto ElectroMap para análise flexível e multivariável de conjuntos de dados de mapeamento óptico cardíaco. Para o uso bem sucedido de ElectroMap, os dados da imagem latente são exigidos para estar em. tif ou. Formatos MAT. O ElectroMap incorpora várias definições de utilizador modificáveis. Como demonstrado na Figura 2a, isso é necessário devido à ampla heterogeneidade que existe entre modelos experimentais e hardware de imagem. Isto significa, no entanto, que as configurações padrão dentro do software não será sempre ideal, então um passo crítico no uso do software é para o usuário para ajustar as configurações para a sua configuração experimental particular. Elas incluem configurações da câmera e escalas temporais, como mostrado na Figura 2b. Uma vez que as configurações ideais foram encontradas, elas podem ser salvas e recarregadas em momentos posteriores selecionando arquivo de configuração.
Incorporação de medição de CL automatizada e segmentação de sinal são as principais vantagens do software. Estas características permitem a análise de respostas agudas em gravações experimentais e amplia a análise do foco em únicas batidas isoladas. Uma vez que a segmentação desejada foi alcançada, o módulo de análise de arquivo único permite a análise automatizada de cada segmento individual (incluindo batidas individuais), percebendo a análise de alta taxa de transferência de várias variáveis em toda a gravação emitida em um arquivo. csv único. Em conjunto, a média de Ensemble dos picos agrupados é um método eficaz para melhorar a qualidade dos sinais ruidosos que são executados automaticamente no ElectroMap. Entretanto, a média do Ensemble não é onipresente benéfica, por exemplo nos estudos da variabilidade Beat-to-Beat. Portanto, o ElectroMap integra a segmentação de batida única para evitar a média de Ensemble, opções de processamento alternativas para melhorar o SNR (filtragem espacial e temporal) e inclui o módulo de análise alternans para investigar e mapear variabilidade batida-à-batida.
Os conjuntos de dados de mapeamento óptico geralmente exibem artefatos como deriva de linha de base e artefatos de movimento. Igualmente, os sinais gerados podem ser de baixa qualidade devido a pequenos tamanhos de pixel, tempos de exposição curtos e baixas alterações fluorescentes fracionárias2. Estes fatores impedem a análise eficaz e exata do comportamento subjacente do EP. Como descrito, o ElectroMap tem várias estratégias de processamento para superar estas questões. No entanto, a aplicação desses algoritmos a dados de qualidade/distorção fundamentalmente pobres ainda impedirá a análise efetiva. O SNR é conseqüentemente um dos parâmetros que é medido e indicado em ElectroMap. Igualmente, o usuário pode selecionar e comparar os sinais de regiões específicas da amostra usando o pixel info e comparar módulos, permitindo a identificação de fenômenos como artefatos de movimento mostrados na Figura 5, e apropriado exclusão de dados.
Atualmente, o ElectroMap não suporta a remoção de artefatos de movimento de dados brutos da mesma forma que a correção de linha de base. Conseqüentemente, um desenvolvimento futuro possível do software é inclusão da remoção do artefacto do movimento por métodos computacionais como foi relatado31,32. Além disso, o ElectroMap está actualmente limitado ao estudo de um sinal óptico. No entanto, para corantes ratiométricos e uso simultâneo de corantes de tensão e cálcio27, é necessário o processamento simultâneo de dois canais de comprimento de onda. A integração da análise de sinal duplo é, portanto, uma importante adição futura ao software. A extensão das opções de análise aplicáveis aos conjuntos de dados arrítmicos, como o rastreamento de singularidades de fase, ampliaria igualmente o escopo do software33,34. Finalmente, várias das opções de análise descritas também podem ser úteis na análise dos dados de mapeamento de eletrodos. De fato, o electromap tem sido usado para analisar os dados de mapeamento de eletrodos apesar da forma de onda contrastante do electrograma20,35, e mais otimização expandirá seu uso para esta modalidade.

O mapeamento óptico utiliza repórteres fluorescentes de tensão e/ou concentração de cálcio para interrogar eletrofisiologia cardíaca (EP) e manuseio de cálcio em preparações multicelulares, com maior resolução espacial do que realizável com a tradicional técnicas1,2,3. Portanto, o mapeamento óptico surgiu como uma técnica importante e cada vez mais utilizada, proporcionando insights-chave sobre o comportamento elétrico fisiológico e fisiopatológico no coração3,4,5 ,6,7,8. O processamento e a análise eficazes dos dados obtidos dos experimentos de mapeamento óptico são complicados por vários fatores. A alta natureza de resolução espaciotemporal dos conjuntos de dados de mapeamento óptico resulta em arquivos de vídeos brutos compostos por milhares de quadros de imagens, cada um composto por um número de pixels individuais, dando origem a grandes arquivos de dados que necessitam de alta taxa de transferência e automatizado processamento de9. Os tamanhos pequenos do pixel, o carregamento pobre e desigual da tintura e as mudanças fracionárias pequenas na fluorescência resultam em sinais óticos com baixo sinal à relação de ruído (SNR), exigindo o Pre-Processing antes que a análise eficaz seja alcançável10. O processamento e a análise podem ser ainda mais complicados com o uso de protocolos de estimulação optogenética que utilizam a luz para iniciar a ativação, potencialmente distorando o sinal gravado dos sensores fluorescentes11,12. Além disso, uma vez que os dados foram processados, várias técnicas e definições não consistentes podem ser aplicadas para medir parâmetros de interesse, com as técnicas mais aplicáveis variando dependendo da configuração experimental, modelo e pergunta2, 10,13. Essas limitações impedem uma maior captação da tecnologia e dificultam a análise verdadeiramente objetiva.
Para superar essas limitações, vários grupos de pesquisa projetaram pipelines de processamento personalizado adaptados para seu modelo experimental, pergunta e hardware7,14,15,16. Outros utilizam software proprietário comercial onde os algoritmos subjacentes podem ser difíceis de acessar4,17. Como resultado, há uma clara necessidade de uma plataforma de software livre de código aberto disponível para processamento e análise de dados de mapeamento óptico. É importante que este software seja de código aberto, fácil de usar, flexível ao ajuste do parâmetro, aplicável a uma escala de modelos experimentais com propriedades distintas do EP e permita crucialmente a quantificação direta e sintonável da escala do cardíaco parâmetros que podem ser estudados usando o mapeamento óptico.
Temos recentemente publicou e lançou uma plataforma de software abrangente, ElectroMap, para alta-em todo, semi-automatizado de processamento, análise e mapeamento de cardiopatias mapeamento óptico de dados13. Aqui, apresentamos um manual de vídeo para a utilização do ElectroMap e demonstramos como ele pode ser usado para processar, analisar e mapear vários conjuntos de dados de mapeamento óptico. Nós nos concentramos no uso de electromap para quantificar as variáveis padrão de manuseio de cálcio e EP e demonstrar o uso de velocidade de condução autônoma, análise de arquivo único e módulos Brachinus.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>MATLAB and Simulink R2018a</td>
			<td>Mathworks, Inc, Natick, MA</td>
			<td></td>
			<td>MATLAB software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

high-throughput analysis of optical mapping data using electromap

O mapeamento óptico é uma técnica estabelecida para o estudo de alta resolução espaço-temporal da eletrofisiologia cardíaca em preparações multicelulares. Aqui apresentamos, em um guia passo a passo, o uso do ElectroMap para análise, quantificação e mapeamento de conjuntos de dados de tensão e cálcio de alta resolução adquiridos por mapeamento óptico. As opções da análise de ElectroMap cobrem uma grande variedade de parâmetros electrofisiológicos chaves, e a interface gráfica do usuário permite a modificação direta do Pre-Processing e das definições do parâmetro, fazendo o ElectroMap aplicável a uma escala larga de modelos experimentais. Mostramos como a detecção de frequência de estimulação e a segmentação de sinal integradas permitem a análise de alta taxa de transferência de gravações experimentais inteiras, respostas agudas e uma única variabilidade de batida para batida. Adicionalmente, o electromap incorpora a média multibatida automatizada para melhorar a qualidade do sinal de conjuntos de dados barulhentos, e aqui nós demonstramos como esta característica pode ajudar a elucidar mudanças electrofisiológicas que poderiam de outra maneira ir sem ser detectado ao usar o único análise de batida. Módulos personalizados são incluídos dentro do software para investigação detalhada de condução, análise de arquivo único, e alternans, como demonstrado aqui. Esta plataforma de software pode ser usada para permitir e acelerar o processamento, análise e mapeamento de eletrofisiologia cardíaca complexa.

Todo o trabalho realizado como parte deste estudo foi realizado de acordo com as diretrizes éticas estabelecidas pela lei de animais (procedimentos científicos) do Reino Unido 1986 e a diretiva 2010/63/UE do Parlamento Europeu sobre a proteção dos animais utilizados para fins científicos. Os experimentos foram aprovados pelo escritório doméstico (mouse: PPL 30/2967 e PFDAAF77F, cobaia: PPL PF75E5F7F) e os conselhos de revisão institucional da Universidade de Birmingham (mouse) e do King ' s College London (cobaia). Métodos detalhados para a coleta dos dados brutos que foram analisados aqui podem ser encontrados em nossas publicações anteriores5,6,14,19.
A interface principal a partir da qual o ElectroMap é controlado é mostrada na Figura 1a. As etapas necessárias para analisar um conjunto de dados são controladas principalmente pelas imagens de carregamento, processar imagense produzir botões de mapas , e são mostradas destacadas em verde, azul e vermelho, respectivamente na Figura 1a. Figura 1b-D mostra as operações que ocorrem na seleção de cada um desses botões. Carregar imagens aplica as opções de limiarização de imagem como selecionado pelo usuário (Figura 1b), enquanto imagens de processo (Figura 1C) aplica filtragem e correção de linha de base. Por fim, os mapas de produção serão os primeiros dados médios de acordo com a janela de tempo e as configurações de segmentação (a menos que a segmentação de batida única seja escolhida) e execute as análises descritas acima.
Um aspecto chave do ElectroMap é a sua flexibilidade em relação ao tipo de câmara e modelo experimental. Isso é crucial para a utilidade de um software de mapeamento óptico devido ao EP cardíaco distinto e às características anatômicas que existem entre os modelos amplamente utilizados. A Figura 2a , por exemplo, mostra a morfologia potencial da ação dos átrios murinos quando comparada ao ventrículo da cobaia, registrada com corantes sensíveis à tensão, conforme relatado anteriormente6,14. Apesar da forma distinta do potencial de ação, e o uso de duas câmeras de mapeamento óptico separadas com diferentes framerates e tamanhos de pixel, o ElectroMap pode ser utilizado para analisar com sucesso ambos os conjuntos de dados. No entanto, isso requer a modificação de alguns parâmetros dentro da interface do usuário (Figura 2b). Observe que o potencial de ação prolongado da cobaia necessita de uma janela de tempo maior. Adicionalmente, para impedir a correção da linha de base do Top-Hat que modifica unphysiologically os sinais opticamente gravados, seu comprimento de tempo deve ser aumentado de modo que seja maior do que o curso do tempo do potencial da ação.
O ElectroMap oferece uma infinidade de opções de processamento para ajudar a melhorar o SNR de sinais opticamente gravados que podem ser necessários para recuperar eficazmente os parâmetros do EP. Um exemplo é a média de Ensemble automatizada dos picos após a segmentação de dados. A Figura 3a-C demonstra como a aplicação da média do Ensemble, no lugar de outros métodos, pode melhorar o SNR dos átrios esquerdos murino isolados (n = 13). Isso reduz a heterogeneidade de medição e a probabilidade de falha na análise (Figura 3D). Por exemplo, uma alteração da frequência de estimulação de 3 Hz a 10 Hz não alterou a APD50, quando não se realizou uma média de Ensemble, mas uma diminuição esperada de29 no APD50 a 10 Hz de estimulação foi observada quando medida a partir de dados médios de Ensemble ( Figura 3E).
A Figura 4 demonstra a eficácia e a utilidade da detecção e segmentação automáticas de frequência de estimulação oferecidas pela electromap. Aqui, os átrios esquerdos do rato (n = 5) foram passeados em um comprimento do ciclo de 120 ms e o comprimento do ciclo foi encurtado incrementalmente por 10 ms até que alcangou 50 ms. o ElectroMap identificou automaticamente o comprimento do ciclo de estimulação e os picos da média do tecido agrupados em conformidade (figura 4a ). Isso foi conseguido com alta precisão em todos os conjuntos de dados (Figura 4B). A segmentação automatizada dos dados permitiu uma análise direta e de alto débito do abrandamento da velocidade de condução com aumento da frequência de estimulação/comprimento do ciclo encurtado (Figura 4C, D). Concomitantemente, a APD50 (Figura 4e) e o intervalo diastólico (Figura 4F) encurtaram. A amplitude dos picos medidos opticamente diminuiu, enquanto o tempo de pico aumentou (figura 4G, H). Estas são outra vez as respostas esperadas da restituição no tecido cardíaco29,30 e o uso do electromap pode ajudar conseqüentemente a elucidar mudanças em resposta à frequência de estimulação na presença de agentes farmacológicos, modificação genética, ou Estados de doença.
Uma consideração importante no uso de um software como o ElectroMap é a presença de artefatos nos dados subjacentes. A Figura 5, por exemplo, demonstra que artefatos de movimento (a distorção do sinal opticamente gravado pelo movimento tecidual) podem impedir medições exatas de ativação e, especialmente, a repolarização dentro do electromap. Consulte discussão para mais considerações.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig1.jpg"> Figura 1: etapas de processamento principais do ElectroMap. (A) interface gráfica do usuário do electromap, com as imagens de carga (verde), imagens de processo (azul), e produzir mapas (vermelho) botões destacados. (B) opções de limiarização de imagem que podem ser aplicadas na seleção de carregar imagens. (C) as opções de processamento de sinal disponíveis para o usuário incluem filtragem espacial e temporal e correção de linha de base e podem ser aplicadas à pilha de imagens pressionando Process images. (D) a média do Ensemble e a quantificação do parâmetro (mostrada a medida APD) que é ativada selecionando produzir mapas. Figura adaptada de o ' Shea et al., 201913. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig1large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig2.jpg"> Figura 2: análise de dados do rato e da cobaia utilizando o ElectroMap. (A) potencial de ação gravado opticamente de átrios de camundongo e ventrículos de cobaia, juntamente com o primeiro derivados (DF/DT) e o segundo (d2f/DT2) desses sinais. As várias definições para a ativação e os tempos do repolarização empregáveis dentro de electromap são destacadas. (B) screenshots das configurações de processamento de imagem e de sinal utilizadas na interface electromaps. As caixas vermelhas destacam as configurações que exigiam a modificação entre análises de dados do mouse e da cobaia. Figura adaptada de o ' Shea et al., 201913. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig2large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig3.jpg"> Figura 3: Ensemble média para resolver alterações APD. (A) APD50 mapa e exemplo único sinal do pixel dos potenciais óticos da ação da batida única. (B) APD50 mapa e exemplo de sinal de pixel único de potenciais de ação óptica gerados pela média de Ensemble de 10 batidas sucessivas (método Peak). (C) SNR de batida única em comparação com 10 sinais de batida média. (D) APD50 heterogeneidade (i) e número de falhas de medição (II) em função de SNR para batida única e 10 batimentos de APD em média50 mapas. (E) APD50 at 3 e 10 Hz frequência de estimulação, como medido a partir de batida única e 10 mapas de batida. (Dados mostrados como média ± erro padrão, n = 13 átrios esquerdos, * * * *p < 0, 1 pelo teste tpareado do aluno). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig3large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig4.jpg"> Figura 4: uso do ElectroMap para estudar as respostas de frequência de estimulação no tecido cardíaco. (A) exemplo de screenshot do electromap do reconhecimento e da segmentação da frequência de estimulação. B) comparação dos comprimentos de ciclo de estimulação medidos conhecidos e electromap. (C) mapas de ativação em 120 ms e 60 MS distâncias ciclo de estimulação. (D-H) Dados agrupados de velocidade de condução (D),APD 50 (e), intervalo diastólico (F), amplitude (G) e tempo até o pico (H) em função do comprimento do ciclo de estimulação diminuindo de 120 ms para 60 ms em incrementos de 10 ms. (Dados mostrados como média ± erro padrão, n = 5 átrios esquerdos) <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig4large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59663/59663fig5.jpg"> Figura 5: efeito de artefatos de movimento. (A) APD50 Map. (B) mapa de ativação. (C) sinais de exemplo de locais marcados (Cruzes) em APD e mapas de ativação. Na área do tecido marcado com a Cruz Vermelha, a contração não foi desacoplada com sucesso, distorce o sinal óptico medido. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59663/59663fig5large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>

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High-Throughput Analysis of Optical Mapping Data Using ElectroMap

Este protocolo descreve a configuração e o uso do ElectroMap, uma plataforma de software de código aberto baseada em MATLAB para análise de dados de mapeamento óptico cardíaco. O ElectroMap fornece uma ferramenta versátil de alta produtividade para análise de conjuntos de dados de tensão e cálcio de mapeamento óptico através de uma vasta gama de modelos experimentais cardíacos.

Análise de alto throughput de dados de mapeamento óptico usando o ElectroMap

Optical mapping is an established technique for high spatio-temporal resolution study of cardiac electrophysiology in multi-cellular preparations. Here we ...

O uso de tecnologias multi array e mapeamento óptico em pesquisas cardíacas está se expandindo. No entanto, o que falta atualmente é um software robusto de alta produtividade para análise de dados de eletrofisiologia. É por isso que desenvolvemos um novo software chamado ElectroMap para ajudar os pesquisadores com suas análises.O ElectroMap incorpora métodos novos e estabelecidos para analisar dados de mapeamento cardíaco que podem ser adquiridos de qualquer espécie usando múltiplas câmeras diferentes, vários corantes fluorescentes diferentes e diferentes modalidades de aquisição, incluindo mapeamento óptico e sistemas de matriz multi-eletrodos. Além de medir parâmetros padrão de AP, como duração potencial de ação, ensaio condutivo e morfologia, o ElectroMap permite a análise e quantificação da atividade. Comece baixando todos os arquivos da versão de código-fonte mais recente do ElectroMap do repositório do GitHub.Descompactar o conteúdo baixado para um local desejado. Abra o MATLAB e navegue até o local da pasta hospedando o código-fonte Do ElectroMap. Em seguida, abra o eletromape de arquivo.m e pressione executar no editor para iniciar a interface de usuário ElectroMap. Em seguida, para carregar a imagem, pressione selecionar pasta e navegar até a localização do arquivo de dados ou arquivos a serem analisados. Selecione o arquivo a ser carregado a partir da interface e pressione as imagens de carga.Uma vez carregado, o primeiro quadro aparecerá e um contorno vermelho indicará o limiar automático da imagem. Se desejar, modifique-o para um limiar com base na amplitude do curso de tempo de sinal alterando a opção na imagem para menu suspenso de limiar. Observe que uma vez que o limiar é selecionado, ele é então aplicado para toda a pilha de imagens.Se desejar, altere a opção de limiar para manual que ativará o controle deslizante para ajustar manualmente o limiar da imagem. Além disso, selecione a região de interesse personalizada para análise selecionando as caixas de marca apropriadas abaixo das opções de limiar. Observe que opções avançadas para seleção de região de interesse, como número de áreas, estão disponíveis na seleção do ROI no menu superior.Uma vez aplicado um limiar apropriado, pressione as imagens do processo para aplicar o processamento. Neste ponto, certifique-se de que as configurações corretas da câmera tenham sido inseridas para taxa de quadros e tamanho de kilohertz e pixel em micrometros e opções de processamento de sinal, como tempo de janela, filtragem espacial e temporal. Depois que o arquivo foi processado, inspecione os picos no sinal médio do tecido rotulado por círculos vermelhos.Segmente o sinal com base em picos detectados. Sinal do segmento de imprensa. Se desejar, aplique segmentação personalizada do sinal ampliando o tempo de interesse e selecionando o sinal do segmento.Depois que as imagens tiverem sido processadas, o botão de mapas de produção ficará ativo. Pressione produzir mapas para aplicar duração potencial de ação, tempo de ativação, velocidade de condução e análise de relação sinal/ruído. Selecione os segmentos desejados na caixa de lista para aplicar a análise a cada um.Em seguida, selecione obter informações de pixel para ver uma exibição detalhada do sinal de qualquer pixel dentro da imagem e comparar pixels com sinais de gráficos simultaneamente de até seis locais. Para acessar uma análise mais detalhada da velocidade de condução, pressione a condução. Em seguida, pressione o vetor único para analisar a condução usando o método vetorial único onde o vetor gradiente é calculado a partir do tempo de inativação de atraso entre dois pontos.Por fim, pressione o vetor local para aplicar o método multi-vetor com as configurações que correspondem às da interface principal. Pressione a curva de ativação para traçar a porcentagem de tecido ativado em função do tempo. Para quantificar outros parâmetros usando o ElectroMap, selecione uma das outras análises desejadas no menu suspenso acima do mapa de exibição.Pressione a análise de arquivo único para abrir um módulo dedicado para análise de alta duração de rendimento e condução de cada segmento identificado em um arquivo. Realize a análise em toda a imagem ou em regiões ou pontos de interesse selecionados. Para exportar dados do ElectroMap, pressione os valores de exportação para salvar os valores do mapa exibido atualmente na interface principal do usuário.Em seguida, pressione o mapa de exportação para trazer um popup contendo o mapa exibido atualmente que pode ser salvo em uma variedade de formatos de imagem. Se desejar, adicione uma barra de cores selecionando o ícone da barra de cores. Defina a escala selecionando editar e, em seguida, mapa de cores.Finalmente, pressione o vídeo de ativação para renderizar uma animação da sequência de ativação que pode ser salva como um arquivo GIF animado. Isso mostra a potencial de ação da morfologia da murina atria quando comparada com o ventrículo de cobaia registrado usando corantes sensíveis à tensão como relatado anteriormente. Apesar da forma distinta do potencial de ação e do uso de duas câmeras de mapeamento óptico separadas com diferentes taxas de quadros e tamanhos de pixels, o ElectroMap pode ser utilizado para analisar com sucesso ambos os conjuntos de dados selecionando os parâmetros apropriados.A aplicação de conjunto em média em vez de outros métodos pode melhorar o SNR de atria murina isolada esquerda. Uma mudança na frequência de ritmo de três hertz para 10 hertz não alterou a APD quando nenhuma média de conjunto é realizada, mas uma redução esperada no APD em 10 hertz pacing foi observada quando medido a partir de dados médios do conjunto. Além disso, a ária esquerda do rato foi acelerada a um comprimento de ciclo de 120 milissegundos e o comprimento do ciclo foi gradualmente encurtado em 10 milissegundos até atingir 50 milissegundos.O ElectroMap identifica automaticamente o comprimento do ciclo de ritmo e os picos médios do tecido do grupo em conformidade. ApD e intervalo diastólico encurtado. A amplitude dos picos medidos opticamente diminuiu enquanto o tempo para o pico aumentou.Este protocolo mostra como você pode instalar e configurar as configurações no ElectroMap, a fim de analisar rapidamente a duração potencial de ação, velocidade de condução, variabilidade de pico para pico, e também como você pode configurar a média a fim de melhorar a relação sinal/ruído. Esperamos que a liberação deste software livremente disponível ajude os pesquisadores com suas necessidades de análise e leve a algumas descobertas importantes em pesquisas cardíacas. Continuaremos a construir todos os algoritmos que desenvolvemos e encorajamos outros a nos ajudar a expandir ainda mais as capacidades do ElectroMap.

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