Name: measuring local tissue strains in tendons via open-source digital image correlation
Uploaded: 2023-01-27T14:30:00
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Ce travail a été financé par les National Institutes of Health (R21 AR079095) et la National Science Foundation (2142627).

Cette étude a été approuvée par le Pennsylvania State University Institutional Animal Care and Use Committee.
1. Préparation des tissus
<ol><li>Pour ce protocole, récoltez les tendons d’Achille de souris mâles C57BL/6 âgées de 2 à 4 mois. REMARQUE: Différents tendons ou ligaments de souris ou d’autres petits animaux peuvent également être utilisés.<ol><li>Faites une incision à la peau superficielle au tendon d’Achille pour exposer le tendon plantaire ...

<ol>
	<li>Devkota, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distributing+a+fixed+amount+of+cyclic+loading+to+tendon+explants+over+longer+periods+induces+greater+cellular+and+mechanical+responses.">Distributing a fixed amount of cyclic loading to tendon explants over longer periods induces greater cellular and mechanical responses.</a> Journal of Orthopaedic Research. 11 (4), 1609-1612 (2007).</li><li>Sun, H. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cycle-dependent+matrix+remodeling+gene+expression+response+in+fatigue-loaded+rat+patellar+tendons.">Cycle-dependent matrix remodeling gene expression response in fatigue-loaded rat patellar tendons.</a> Journal of Orthopaedic Research. 28 (10), 1380-1386 (2010).</li><li>Shepherd, J. H., Screen, H. R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fatigue+loading+of+tendon.">Fatigue loading of tendon.</a> International Journal of Experimental Pathology. 94 (4), 260-270 (2013).</li><li>Paschall, L., Pedaprolu, K., Carrozzi, S., Dhawan, A., Szczesny, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mechanical+stimulation+as+both+the+cause+and+the+cure+of+tendon+and+ligament+injuries.">Mechanical stimulation as both the cause and the cure of tendon and ligament injuries.</a> Regenerative Rehabilitation: From Basic Science to the Clinic. , 359-386 (2022).</li><li>Andarawis-Puri, N., Ricchetti, E. T., Soslowsky, L. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rotator+cuff+tendon+strain+correlates+with+tear+propagation.">Rotator cuff tendon strain correlates with tear propagation.</a> Journal of Biomechanics. 42 (2), 158-163 (2009).</li><li>Cheng, V. W. T., Screen, H. R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+micro-structural+strain+response+of+tendon.">The micro-structural strain response of tendon.</a> Journal of Materials Science. 42 (21), 8957-8965 (2007).</li><li>Luyckx, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Digital+image+correlation+as+a+tool+for+three-dimensional+strain+analysis+in+human+tendon+tissue.">Digital image correlation as a tool for three-dimensional strain analysis in human tendon tissue.</a> Journal of Experimental Orthopaedics. 1 (1), 7 (2014).</li><li>Duncan, N. A., Bruehlmann, S. B., Hunter, C. J., Shao, X., Kelly, E. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In+situ+cell-matrix+mechanics+in+tendon+fascicles+and+seeded+collagen+gels:+Implications+for+the+multiscale+design+of+biomaterials.">In situ cell-matrix mechanics in tendon fascicles and seeded collagen gels: Implications for the multiscale design of biomaterials.</a> Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 17 (1), 39-47 (2014).</li><li>Arnoczky, S. P., Lavagnino, M., Whallon, J. H., Hoonjan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In+situ+cell+nucleus+deformation+in+tendons+under+tensile+load;+A+morphological+analysis+using+confocal+laser+microscopy.">In situ cell nucleus deformation in tendons under tensile load; A morphological analysis using confocal laser microscopy.</a> Journal of Orthopaedic Research. 20 (1), 29-35 (2002).</li><li>Screen, H. R. C., Bader, D. L., Lee, D. A., Shelton, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Local+strain+measurement+within+tendon.">Local strain measurement within tendon.</a> Strain. 40 (4), 157-163 (2004).</li><li>Fung, A. K., Paredes, J. J., Andarawis-Puri, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Novel+image+analysis+methods+for+quantification+of+in+situ+3-D+tendon+cell+and+matrix+strain.">Novel image analysis methods for quantification of in situ 3-D tendon cell and matrix strain.</a> Journal of Biomechanics. 67, 184-189 (2018).</li><li>Yang, J., Bhattacharya, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Augmented+Lagrangian+digital+image+correlation.">Augmented Lagrangian digital image correlation.</a> Experimental Mechanics. 59 (2), 187-205 (2019).</li><li>Peterson, B. E., Szczesny, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dependence+of+tendon+multiscale+mechanics+on+sample+gauge+length+is+consistent+with+discontinuous+collagen+fibrils.">Dependence of tendon multiscale mechanics on sample gauge length is consistent with discontinuous collagen fibrils.</a> Acta Biomaterialia. 117, 302-309 (2020).</li><li>Humphrey, J. D., O'Rourke, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> An Introduction to Biomechanics. , (2015).</li><li>Reese, S. P., Weiss, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tendon+fascicles+exhibit+a+linear+correlation+between+Poisson's+ratio+and+force+during+uniaxial+stress+relaxation.">Tendon fascicles exhibit a linear correlation between Poisson's ratio and force during uniaxial stress relaxation.</a> Journal of Biomechanical Engineering. 135 (3), 34501 (2013).</li><li>Ahmadzadeh, H., Freedman, B. R., Connizzo, B. K., Soslowsky, L. J., Shenoy, V. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Micromechanical+poroelastic+finite+element+and+shear-lag+models+of+tendon+predict+large+strain+dependent+Poisson's+ratios+and+fluid+expulsion+under+tensile+loading.">Micromechanical poroelastic finite element and shear-lag models of tendon predict large strain dependent Poisson's ratios and fluid expulsion under tensile loading.</a> Acta Biomaterialia. 22, 83-91 (2015).</li><li>Szczesny, S. E., Elliott, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interfibrillar+shear+stress+is+the+loading+mechanism+of+collagen+fibrils+in+tendon.">Interfibrillar shear stress is the loading mechanism of collagen fibrils in tendon.</a> Acta Biomaterialia. 10 (6), 2582-2590 (2014).</li><li>Han, W. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Macro-+to+microscale+strain+transfer+in+fibrous+tissues+is+heterogeneous+and+tissue-specific.">Macro- to microscale strain transfer in fibrous tissues is heterogeneous and tissue-specific.</a> Biophysical Journal. 105 (3), 807-817 (2013).</li><li>Pedaprolu, K., Szczesny, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel,+open-source,+low-cost+bioreactor+for+load-controlled+cyclic+loading+of+tendon+explants.">A novel, open-source, low-cost bioreactor for load-controlled cyclic loading of tendon explants.</a> Journal of Biomechanical Engineering. 144 (8), 084505 (2022).</li><li>Gatt, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Negative+Poisson's+ratios+in+tendons:+An+unexpected+mechanical+response.">Negative Poisson's ratios in tendons: An unexpected mechanical response.</a> Acta Biomaterialia. 24, 201-208 (2015).</li></ol>

L’objectif de cet article était de fournir une méthode open source validée pour mesurer les champs de déformation 2D dans les tendons sous charge de traction. La base du logiciel était basée sur un algorithme ALDIC accessible au public12. Cet algorithme a été intégré dans un code MATLAB plus volumineux avec la fonctionnalité supplémentaire d’analyse de contrainte incrémentielle (par opposition à cumulative). Cet algorithme adapté a ensuite été appliqué à l’essai de tractio...

Les tendons sont des tissus mécanosensibles qui s’adaptent et dégénèrent en réponse à la charge mécanique 1,2,3,4. En raison du rôle que jouent les stimuli mécaniques dans la biologie des cellules tendineuses, il existe un grand intérêt pour la compréhension des souches que les cellules tendineuses subissent dans l’environnement tissulaire natif pendant le chargement. Plusieurs techniques expérimentales et analytiques ont été développées pour mesurer les souches tissulaires locales dans les tendons. Il s’agit notamment d’analyses de corrélation d’images numériques (DIC) 2D/3D de déformations de surface utilisant des motifs de mouchetures ou des lignes photoblanchies (PBL)5,6,7,8, la mesure des changements dans la distance centroïde-centroïde des noyaux individuels dans le tissu 9,10, et une méthode DIC 3D en champ complet récente qui tient compte du mouvement hors plan et des déformations 3D 11 . Cependant, l’exactitude et la sensibilité de ces techniques n’ont été signalées que dans quelques cas, et aucune de ces techniques n’a été rendue publique, ce qui rend difficile l’adoption et l’utilisation généralisées de ces techniques.
L’objectif de ce travail était de créer un outil d’analyse validé pour mesurer les souches tissulaires locales dans les explants de tendons, facilement disponible et facile à utiliser. La méthode choisie est basée sur un algorithme de corrélation d’images numériques en lagrangienne augmentée (ALDIC) accessible au public écrit en MATLAB et développé par Yang et Bhattacharya12. Cet algorithme a été adapté pour analyser des échantillons de tendons et validé en l’appliquant à des images transformées numériquement et en comparant les déformations mesurées dans des échantillons de tendons réels aux résultats obtenus à partir de lignes photoblanchies. En outre, des fonctionnalités supplémentaires ont été implémentées dans l’algorithme pour confirmer la précision du champ de déplacement calculé même en l’absence de valeurs de déformation connues ou d’une technique de mesure secondaire. Par conséquent, cet algorithme est un outil très utile et adaptable pour mesurer avec précision les souches tissulaires 2D locales dans les tendons.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>5-DTAF (5-(4,6-Dichlorotriazinyl) Aminofluorescein), single isomer</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>D16</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Calipers</td>
			<td>Mitutoyo</td>
			<td>500-196-30</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Confocal Microscope</td>
			<td>Nikon</td>
			<td>A1R HD</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Corning LSE Vortex Mixer</td>
			<td>Coning</td>
			<td>6775</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DRAQ5 Fluorescent Probe Solution (5 mM)</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>62554</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MATLAB</td>
			<td>MathWorks</td>
			<td>R2022b</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tensile Loading Device</td>
			<td>N/A</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Tensile loading device described in Peterson et al, 2020. (ref 13)&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tube Revolver Rotator</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>88881001</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

measuring local tissue strains in tendons via open-source digital image correlation

Il existe un intérêt scientifique considérable pour comprendre les souches que les cellules tendineuses subissent in situ et comment ces souches influencent le remodelage tissulaire. Sur la base de cet intérêt, plusieurs techniques analytiques ont été développées pour mesurer les déformations tissulaires locales dans les explants de tendons pendant la charge. Cependant, dans plusieurs cas, l’exactitude et la sensibilité de ces techniques n’ont pas été rapportées, et aucun des algorithmes n’est accessible au public. Cela a rendu difficile la mesure plus généralisée des souches tissulaires locales dans les explants de tendons. Par conséquent, l’objectif de cet article était de créer un outil d’analyse validé pour mesurer les souches tissulaires locales dans les explants de tendons, facilement disponible et facile à utiliser. Plus précisément, un algorithme de corrélation d’images numériques de Lagrangien augmentée (ALDIC) accessible au public a été adapté pour mesurer les souches 2D en suivant les déplacements des noyaux cellulaires dans les tendons d’Achille de souris sous tension uniaxiale. De plus, la précision des souches calculées a été validée en analysant des images transformées numériquement, ainsi qu’en comparant les souches avec des valeurs déterminées à partir d’une technique indépendante (c.-à-d. des lignes photoblanchies). Enfin, une technique a été incorporée dans l’algorithme pour reconstruire l’image de référence à l’aide du champ de déplacement calculé, qui peut être utilisé pour évaluer la précision de l’algorithme en l’absence de valeurs de déformation connues ou d’une technique de mesure secondaire. L’algorithme est capable de mesurer des déformations jusqu’à 0,1 avec une précision de 0,00015. La technique de comparaison d’une image de référence reconstruite avec l’image de référence réelle a permis d’identifier les échantillons qui avaient des données erronées et a indiqué que, dans les échantillons avec de bonnes données, environ 85% du champ de déplacement était précis. Enfin, les souches mesurées dans les tendons d’Achille de souris étaient cohérentes avec la littérature antérieure. Par conséquent, cet algorithme est un outil très utile et adaptable pour mesurer avec précision les souches tissulaires locales dans les tendons.

Avant d’analyser les champs de déformation dans des échantillons de tissus réels, le protocole ALDIC a d’abord été validé à l’aide d’images déformées / transformées numériquement de noyaux dans les tendons d’Achille de souris. Plus précisément, les images ont été transformées pour produire numériquement des déformations uniformes dans la direction x de 2%, 4%, 6%, 8% et 10% de déformation avec un rapport de Poisson simulé de 115,16. ...

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Measuring Local Tissue Strains in Tendons via Open-Source Digital Image Correlation

Cet article décrit un algorithme de corrélation d’images numériques open source pour mesurer les souches tissulaires 2D locales dans les explants de tendons. La précision de la technique a été validée à l’aide de plusieurs techniques, et elle est disponible pour un usage public.

Mesure des souches tissulaires locales dans les tendons via une corrélation d’images numériques open source

There is considerable scientific interest in understanding the strains that tendon cells experience in situ and how these strains influence tissue ...

Ce protocole permet de mesurer les souches tissulaires locales dans un tendon pendant la charge. Il est utile de comprendre comment les tendons se comportent mécaniquement et s’adaptent à leur environnement de charge. Le principal avantage de cette technique est que le logiciel utilisé est accessible au public en ligne et fournit un retour d’information sur la précision de la mesure, même lorsque les vraies souches tissulaires sont inconnues.La mesure des tensions tissulaires locales dans un tendon est utile pour comprendre comment les cellules remodèlent les tissus pendant la dégénérescence et la réparation des tendons. Stanton Godshall, un étudiant de premier cycle, et Krishna Pedaprolu, un étudiant au doctorat dans mon laboratoire, feront la démonstration de cette procédure. Après coloration des tendons d’Achille récoltés dans le DTAF, transférer le tissu de la solution DTAF à la solution DRAQ5 et incuber les tissus dans un espace sombre pendant 10 minutes à température ambiante.Placer le tendon dans les poignées du dispositif de charge de traction. Avant de monter les poignées dans le dispositif de chargement, utilisez des étriers numériques pour mesurer la distance entre l’accessoire de calcanéum et la poignée opposée. Montez les poignées dans le dispositif de chargement contenant du PBS pour maintenir l’hydratation des tissus.Alignez le tendon le mieux possible avec l’axe x ou l’axe y des images du microscope afin que les sorties de déformation X et de déformation Y de l’algorithme correspondent à l’axe tendineux. Préchargez le tendon avec un gramme de tension. Si vous le souhaitez, photoblanchissez un ensemble de quatre lignes espacées de 80 microns dans la région centrale du tissu et répétez le processus aux extrêmes gauche et droit près des poignées.Le changement de distance entre les lignes dans chaque région tissulaire est une mesure secondaire des souches tissulaires locales qui peut être utilisée pour valider les données. Ensuite, à l’aide du microscope confocal, acquérir des images volumétriques de la fluorescence DTAF et DRAQ5 à un gramme de précharge. Effectuez une rampe de déformation à 2 % de déformation à 0,5 % par seconde.Notez que la vitesse de déformation et l’amplitude de déformation incrémentielle peuvent être ajustées. Après avoir laissé le tissu se détendre pendant 10 minutes, prenez une autre image volumétrique du tissu après la déformation. Répétez le processus pour autant d’incréments de déformation que vous le souhaitez.Pour créer les images transformées numériquement, téléchargez le code digital_strain. m de GitHub. Après le téléchargement, ouvrez et exécutez le code.Lorsque vous y êtes invité, insérez les valeurs souhaitées pour la déformation maximale appliquée, l’incrément de déformation appliquée et le rapport de Poisson avant d’appuyer sur OK. Ensuite, lorsque vous y êtes invité à nouveau, sélectionnez l’image de référence non déformée. Pour chaque incrément de déformation, une superposition de l’image de référence et de l’image transformée est affichée. Les images transformées numériquement seront enregistrées dans le répertoire nommé Pourcentage de déformation X transformé numériquement où X est l’incrément de contrainte.Ouvrez le script avec le nom affiché et cliquez sur Exécuter pour commencer l’analyse de l’image. Lorsque vous y êtes invité, modifiez les valeurs de la corrélation d’image numérique lagrangienne augmentée ou des paramètres ALDIC selon vos besoins. Après y avoir été invité, cochez la case oui pour enregistrer automatiquement la valeur moyenne, l’écart type et la carte 2D pour la collection de variables souhaitée.Lorsque vous y êtes invité, sélectionnez les variables souhaitées telles que la déformation X, la déformation Y, la déformation de cisaillement, les régions défectueuses, etc., puis appuyez sur OK. À l’invite suivante, sélectionnez le dossier qui contient les projections d’intensité maximale Z renommées. Le logiciel effectue automatiquement un ALDIC incrémental pour déterminer les champs de déformation des images déformées. Lorsque vous y êtes invité, cliquez avec le bouton gauche de la souris pour créer un polygone à quatre points afin de définir la région d’intérêt pour mesurer les déformations.Le dossier résultats du suivi nucléaire, qui peut être renommé en ajustant les lignes 555 et 556, stocke tous les graphiques spécifiés précédemment. Ce dossier contient également une feuille de calcul nommée résultats, qui stocke toutes les moyennes et les écarts-types spécifiés précédemment. Lorsqu’il a été validé à l’aide d’images filtrées numériquement, l’algorithme ALDIC sous-estimait systématiquement la déformation moyenne X et l’amplitude de l’erreur augmentait avec l’augmentation de la déformation appliquée.La souche Y a également été largement sous-estimée. Cependant, dans tous les cas, l’ampleur de l’erreur de déformation était très faible. L’écart type de la déformation X et de la déformation Y calculées, bien que faible en ampleur, augmentait avec l’augmentation de la déformation appliquée.L’analyse des régions défectueuses a révélé que le nombre de régions défectueuses ayant des calculs de déformation invalides dans les images transformées numériquement analysées à l’aide de la méthode cumulative augmentait régulièrement après l’application de 6 %, tandis que la quantité incrémentielle restait à 1 %Dans l’un des quatre échantillons, qui a été traité comme une valeur aberrante, près de la moitié de l’image a été identifiée comme mauvaise à l’incrément de déformation maximal. Les souches X calculées par ALDIC étaient plus grandes que celles déterminées à partir des PBL, la différence se situant à moins de 0,005, ce qui est similaire à l’écart-type pour les données PBL moyennées dans tous les échantillons. La détermination de l’amplitude et de la distribution spatiale des déformations locales dans les tendons sous charge de traction a montré que dans tous les échantillons, la déformation X restait systématiquement inférieure aux souches appliquées.La déformation moyenne dans la direction Y était approximativement nulle pour tous les incréments, mais l’écart type était élevé. La déformation moyenne par cisaillement a augmenté régulièrement tout au long des incréments de déformation. Le point le plus important à retenir est de sauvegarder les images avant d’appliquer une plus grande contrainte.Les images, si elles ne sont pas enregistrées, sont perdues et ne peuvent pas être récupérées. Bien que cette technique soit spécifiquement validée pour mesurer les souches tissulaires dans les tendons, elle peut donner un aperçu de la biologie mécanique et de la mécanique de nombreux autres tissus animaux et humains.

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JoVE Journal

Engineering

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