Summary

Meso-escala Particle Image Velocimetry estudos de Neurovascular flui em Vitro

Published: December 03, 2018
doi:

Summary

Aqui nós apresentamos métodos simplificados para fabricar fantasmas neurovascular transparente e caracterizando o fluxo nele. Destaca-se vários parâmetros importantes e demonstrar sua relação com a precisão do campo.

Abstract

Velocimetria por imagem (PIV) é usada em uma ampla variedade de campos, devido a oportunidade que prevê precisamente Visualizar e quantificar os fluxos através de uma grande gama de spatiotemporal. No entanto, sua implementação geralmente requer o uso de instrumentação caro e especializado, o que limita sua utilidade mais ampla. Além disso, dentro do campo da bioengenharia, em vitro estudos de visualização de fluxo também são frequentemente mais limitado pelo alto custo dos espectros de tecido comercialmente origem que recapitular desejadas estruturas anatômicas, particularmente para aqueles que abrangem o regime de mesoescala (ou seja, submillimeter para escalas de comprimento milímetro). Neste documento, apresentamos um protocolo experimental simplificado desenvolvido para lidar com essas limitações, os elementos-chave dos quais incluem 1) um método de custo relativamente baixo para a fabricação de mesoescala espectros de tecido usando impressão 3-d e carcaça do silicone e 2) uma quadro de análise e processamento de imagem de código-fonte aberto que reduz a demanda sobre a instrumentação para medir os fluxos de mesoescala (ou seja, velocidades de até dezenas de milímetros/segundo). Coletivamente, isso diminui a barreira de entrada para nonexperts, aproveitando recursos já à disposição de muitos pesquisadores de bioengenharia. Nós demonstratethe aplicabilidade do presente protocolo no âmbito da caracterização do fluxo neurovascular; no entanto, espera-se que seja relevante para uma ampla gama de aplicações de mesoescala em Bioengenharia e além.

Introduction

PIV é amplamente utilizado na mecânica de fluidos experimental para a visualização fluxo e investigações quantitativas de movimentos fluidos que variam em escala de comprimento de atmosférico a fluxos microcirculatory1,2,3. Enquanto os detalhes de sua implementação podem variar tão amplamente como suas aplicações, um aspecto comum a quase todos os estudos PIV é o uso da imagem de vídeo de partículas de traçador semeado dentro do fluido de trabalho, seguido por uma análise por pares de quadros de imagens consecutivas para extrair as características de fluxo desejada. Normalmente, isso é realizado pela primeira subdividindo cada quadro de imagem em regiões menores denominadas janelas de interrogatório. Como consequência as posições aleatórias das partículas dispersas, cada janela de interrogatório contém uma única distribuição de intensidades de pixel. Se a taxa de aquisição de dados e tamanho de janela é escolhida apropriadamente, correlação cruzada do sinal de intensidade em cada janela pode ser usada para estimar o deslocamento médio dentro dessa região. Finalmente, dado que a ampliação e a taxa de quadros são conhecidos parâmetros experimentais, um campo vetorial de velocidade instantânea pode ser facilmente calculado.

Uma grande vantagem do PIV sobre técnicas de medição de ponto único é a sua capacidade para mapear campos vetoriais em um domínio de duas ou três dimensões. Aplicações de hemodinâmicas, em particular, se beneficiaram com esse recurso, uma vez que permite uma investigação minuciosa dos fluxos locais, que são conhecidas por desempenhar um papel significativo na doença vascular ou remodelação (por exemplo, aterosclerose, angiogênese) 4 , 5 , 6. isto também foi verdade para a avaliação dos fluxos neurovascular, e suas interações com dispositivos endovasculares (por exemplo, desviadores de fluxo, stents, bobinas de intrasaccular), desde os comprimento-escalas relevantes em tais aplicações podem muitas vezes abrangem uma ou mais ordens de grandeza (por exemplo, do micrômetro em milímetro) e geometria do dispositivo e colocação pode significativamente impactar o local mecânica dos fluidos7.

A maioria dos grupos de estudos baseados em PIV hemodinâmica têm invocado experimentais set-ups que intimamente imitam algumas das primeiras investigações de stent influência no fluxo vascular7,8. Normalmente, estes incluem um) pulsado lasers e câmeras de alta velocidade, para capturar os fluxos de alta velocidade; b) sincronizadores, para evitar serrilhado entre a frequência de pulso do laser e a taxa de quadros de aquisição de câmera; c) óptica cilíndrica, para formar uma folha de luz e, assim, minimizar a fluorescência de fundo de partículas marcador acima e abaixo do plano do interrogatório; d) no caso de sistemas comerciais de turn-key, pacotes de software proprietário, para realizar as análises de correlação cruzada. No entanto, embora alguns aplicativos exigem o desempenho e/ou versatilidade oferecidas coletivamente por estes componentes, muitos outros não o faz. Além disso, o alto custo do tecido comercialmente origem fantasmas que recapitular desejadas estruturas vasculares também podem provar limitantes para muitos estudos em vitro , particularmente para fantasmas com apresenta essa ponte o regime de mesoescala (> 500 USD / fantasma). Neste documento, nós relatamos o desenvolvimento de um protocolo simplificado pela execução PIV para a visualização em vitro de fluxos neurovascular, que normalmente estão ambos espacialmente e temporalmente dentro do regime de mesoescala (i.e., escalas de comprimento variando de submillimeter milímetros, e velocidades de até dezenas de milímetros/segundo). O protocolo visa alavancar recursos já à disposição de muitos pesquisadores de bioengenharia, diminuindo assim a barreira de entrada para nonexperts.

O primeiro elemento do presente protocolo envolve o uso de uma técnica de fundição de investimento para permitir a fabricação in-house de transparente, polidimetilsiloxano (PDMS)-com base em espectros de tecido de 3-D-impresso moldes sacrificiais. Aproveitando a crescente disponibilidade de impressoras 3-d nos últimos anos, particularmente aqueles em compartilhado/multi-usuário instalações (por exemplo, instalações institucionais ou makerspaces pública), esta metodologia corta custos significativamente (p. ex., < 100 USD/fantasma no caso apresentado aqui), permitindo uma rápida reviravolta para a fabricação de uma ampla variedade de projetos e geometrias. No protocolo atual, um depoimento fundido, sistema de modelagem é usado com acrilonitrila-butadieno-estireno (ABS) como o material de construção, e a parte impressa serve como um sacrifício molde para a fundição de fantasma subsequente. Nossa experiência tem mostrado que ABS é well-suited para tal uso, já que é solúvel em solventes comuns (por exemplo, acetona), e tem suficiente força e rigidez para manter a integridade do molde após a remoção do suporte material (por exemplo, para Evite a deformação ou fratura das características do molde diminutivo). No actual protocolo, integridade de molde é mais assegurada usando sólidos modelos impressos, embora isso vem à custa do tempo de dissolução de aumento. O uso de modelos ocos pode também ser possível em alguns casos, para melhorar o acesso de solvente e assim, reduzir o tempo de dissolução. No entanto, cuidadosa consideração deve ser dada ao efeito isto pode ter na integridade do molde. Finalmente, enquanto os phantoms fabricados neste documento são baseados em representações idealizadas de estruturas neurovasculares geradas usando um pacote de software de desenho assistido por computador (CAD) comum, o protocolo deverá ser favorável para a fabricação de mais complexo , geometrias específicas do paciente também (por exemplo, através do uso de arquivos de modelo gerado pela conversão de dados clínicos de imagem para o. Formato de arquivo STL usado pela maioria das impressoras 3-d). Para mais informações sobre o processo de fabricação fantasma são fornecidas na secção 2 do protocolo.

O segundo elemento do protocolo envolve o uso de um plug-in para ImageJ realizar as análises de correlação cruzada9abr-fonte. Este é acoplado com a implementação de um regime de limiarização estatística simples (ou seja, intensidade tampando)10 para melhorar o sinal de imagem antes da correlação cruzada, bem como um esquema de validação postcorrelation vector, o normalizado teste de mediana (NMT), para eliminar vetores espúrios, através de uma comparação de cada um de seus mais próximos vizinhos11. Coletivamente, isso permite que a imagem para ser realizado usando equipamentos comumente encontrado em muitos laboratórios de bioengenharia, eliminando assim a necessidade de aquisição de muitos dos componentes dos sistemas típicos de PIV (por exemplo, laser pulsado, caros sincronizador, óptica cilíndrica e software proprietário). Para mais informações sobre a coleção de vídeos, processamento de imagem e análise de dados são fornecidas nas seções 5 e 6 do protocolo.

A Figura 1 ilustra a afinação PIV, usada no presente protocolo, que depende de um microscópio de fluorescência, equipado com uma câmera de alta velocidade de imagem, bem como externo, fonte de luz branca contínua (ou seja, lâmpada de iodetos metálicos) para iluminação volumétrica através da objectiva. Uma bomba de engrenagem de velocidade variável é usada para impor o fluxo de recirculação de solução transparente sangue simulado através dos phantoms de tecido neurovascular. A solução é composta de uma mistura de 60: 40 de deionizada (DI) água e glicerol, que é um substituto comum para o sangue na hemodinâmica estuda12,13,14, devido a um) sua densidade e viscosidade (ou seja, semelhantes 1.080 kg/m3 e 3,5 cP vs 1.050 kg/m3 e 3-5 cP para o sangue)15,,16; b) sua transparência na faixa visível; c) o seu índice de refração similar como PDMS (1.38 vs 1,42 para PDMS)17,18,19,20, que minimiza a distorção óptica; d) a facilidade com que comportamento não-newtonianos pode ser introduzido, se necessário, através da adição de xanthane21. Finalmente, esferas de poliestireno fluorescentes são usadas como partículas traçador (10,3 µm de diâmetro; 480 nm/501 nm excitação/emissão). Enquanto neutra flutuantes grânulos são desejados, sourcing partículas traçador com óptimas propriedades mecânicas fluidas (por exemplo, densidade, tamanho, composição) e o comprimento de onda de emissão pode constituir um desafio. Por exemplo, os grânulos usados aqui são ligeiramente menos densos que a solução de glicerol (1.050 kg/m3 vs 1.080 kg/m3). No entanto, os efeitos hidrodinâmicos, dos mesmos, são negligenciáveis, dado que a duração de um experimento típico é muito menor do que a escala de tempo associada com efeitos de flutuabilidade (i.e., 5 min e 20 min, respectivamente). Mais detalhes sobre o sangue simulado solução formulação e in vitro sistema circulatório set-up são fornecidos nas seções 3 e 4 do protocolo.

Protocol

1. fabricação do molde Sacrificial ABS-baseado Desenha um modelo inverso do fantasma tecido desejado utilizando software CAD. Imprima o modelo usando uma impressora 3-d com ABS como o material de construção. 2. com base em PDMS Vascular fabricação de fantasma Mistura Misture a base prepolymer PDMS e agente de cura em uma proporção de 10:1 (por peso); uma mistura de 66G fornece material suficiente para a fabricação de fan…

Representative Results

A Figura 2 ilustra o processo de fabricação de fantasma de tecido PDMS. Os phantoms projetados neste documento destinam-se para o estudo do fluxo em aneurismas idealizados de pescoço largo, sacular, intracranianas, bem como artérias de perforator ramificação proximal. Design adicional importantes características incluem 1) um reservatório comum que todos os navios que desaguam, para garantir o egresso fluido livre do phantom – caso contrário, formaç…

Discussion

O protocolo descrito aqui contornos de um método simplificado para a realização de estudos PIV para visualizar neurovascular flui em dimensões fisiologicamente relevantes e de condições de fluxo em vitro. Ao fazê-lo, serve para complementar protocolos relatados por outras pessoas que também têm focado simplificando a quantificação de campos vetoriais, mas dentro de contextos muito diferentes que exigem que a consideração de muito maior comprimento escalas de25 ou menor fluxo …

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Os autores reconhecem suporte parcial para este projeto fornecido por uma concessão de semente colaborativo do escritório de pesquisa e desenvolvimento económico em UC Riverside.

Materials

Solidworks 2015 Dassault Systems N/A CAD Software 
Dow Corning Sylgard 184 Kit Ellsworth Adhesive 184 SIL ELAST KIT 3.9KG PDMS Kit
Stratasys Dimension Elite Stratasys 9180-00105 3D printer
P430 Model Material Cartridge Stratasys 340-21202 ABS build material 
P400 SR Soluble Support Material Cartridge Stratasys 340-30200 Support material
CleanStation DT3 PM3 Technologies 00-00300R Base bath
Lindberg Blue M LGO Box Furnace  Thermo Scientific LB305745M Oven
21G BD PrecisionGlide Needle Betcon Dickenson BD 305167 Branching perforator mold segment
Desiccator (Vacuum) Polylab 55205 Desiccator
Branson 1800 Utrasonic Cleaning Branson CPX-952-116R Sonicator
Acetone Fisher Chemical A9494 Acetone
Isopropol Alcohol Fisher Chemical A4514 Isopropol Alcohol
Glycerol Fisher Chemical GW33500 Glycerol
10um Polystyrene Yellow-Green Fluorescent Particles Magsphere PSF-010UM Fluorescent beads
Phantom Miro  Vision Research Miro M310 High speed camera
Micropump Cole-Parmer 81101 Recirculating pump
Leica DM2000 Leica Microsystems DM2000 Fluorescent Microscope
Leica 10X Objective Leica Microsystems 506259 Objective for perforator
Leica 2.5X Objective Leica Microsystems 11506083 Objective aneurysm sac
Leica Blue Filter Cube L5 Leica Microsystems 513840 Blue filter cube
Leica EL6000 Leica Microsystems 11504115 Light source
Alconox Alconox Inc 1104-1 Detergent
ImageJ NIH N/A Open source image analysis software
https://imagej.nih.gov/ij/
Particle Image Velocimetry PIV Plugin Qingson Tseng N/A https://sites.google.com/site/qingzongtseng/piv

Referências

  1. Grant, I. Particle image velocimetry: A review. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science. 211 (1), 55-76 (1997).
  2. Lindken, R., Rossi, M., Große, S., Westerweel, J. Micro-Particle Image Velocimetry (µPIV): Recent developments, applications, and guidelines. Lab on a Chip. 9 (17), 2551 (2009).
  3. Hove, J. R., et al. Intracardiac fluid forces are an essential epigenetic factor for embryonic cardiogenesis. Nature. 421, 172 (2003).
  4. Ando, J., Yamamoto, K. Vascular Mechanobiology. Circulation Journal. 73 (11), 1983-1992 (2009).
  5. Conway, D. E., et al. Fluid Shear Stress on Endothelial Cells Modulates Mechanical Tension across VE-Cadherin and PECAM-1. Current Biology. 23 (11), (2013).
  6. Kuhlencordt, P. J., et al. Accelerated Atherosclerosis, Aortic Aneurysm Formation, and Ischemic Heart Disease in Apolipoprotein E/Endothelial Nitric Oxide Synthase Double-Knockout Mice. Circulation. 104 (4), 448-454 (2001).
  7. Lieber, B. B., Stancampiano, A. P., Wakhloo, A. K. Alteration of hemodynamics in aneurysm models by stenting: Influence of stent porosity. Annals of Biomedical Engineering. 25 (3), 460-469 (1997).
  8. Bulusu, K. V., Plesniak, M. W. Experimental Investigation of Secondary Flow Structures Downstream of a Model Type IV Stent Failure in a 180° Curved Artery Test Section. Journal of Visualized Experiments. (113), e51288 (2016).
  9. Tseng, Q., et al. Spatial organization of the extracellular matrix regulates cell-cell junction positioning. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 109 (5), 1506-1511 (2012).
  10. Shavit, U., Lowe, R. J., Steinbuck, J. V. Intensity Capping: a simple method to improve cross-correlation PIV results. Experiments in Fluids. 42 (2), 225-240 (2007).
  11. Raffel, M., Willert, C. E., Werely, S., Kompenhans, J. . Particle Image Velocimetry: a Practical Guide. , (2007).
  12. Kerl, H. U., et al. Implantation of Pipeline Flow-Diverting Stents Reduces Aneurysm Inflow Without Relevantly Affecting Static Intra-aneurysmal Pressure. Neurosurgery. 74 (3), 321-334 (2014).
  13. Lieber, B. B., Livescu, V., Hopkins, L. N., Wakhloo, A. K. Particle Image Velocimetry Assessment of Stent Design Influence on Intra-Aneurysmal Flow. Annals of Biomedical Engineering. 30 (6), 768-777 (2002).
  14. Charonko, J., Karri, S., Schmieg, J., Prabhu, S., Vlachos, P. In vitro, time-resolved PIV comparison of the effect of stent design on wall shear stress. Annals of Biomedical Engineering. 37 (7), 1310-1321 (2009).
  15. Rand, P. W., Lacombe, E., Hunt, H. E., Austin, W. H. Viscosity of normal human blood under normothermic and hypothermic conditions. Journal of Applied Physiology. 19 (1), 117-122 (1964).
  16. Kenner, T., Leopold, H., Hinghofer-Szalkay, H. The continuous high-precision measurement of the density of flowing blood. Pflügers Archiv European Journal of Physiology. 370 (1), 25-29 (1977).
  17. Hoyt, L. F. New Table of the Refractive Index of Pure Glycerol at 20°C. Industrial & Engineering Chemistry. 26 (3), 329-332 (1934).
  18. Cai, Z., Qiu, W., Shao, G., Wang, W. A new fabrication method for all-PDMS waveguides. Sensors and Actuators A: Physical. 204, 44-47 (2013).
  19. Bouillot, P., et al. Particle imaging velocimetry evaluation of intracranial stents in sidewall aneurysm: hemodynamic transition related to the stent design. PloS ONE. 9 (12), 113762 (2014).
  20. Trager, A. L., Sadasivan, C., Lieber, B. B. Comparison of the in vitro hemodynamic performance of new flow diverters for bypass of brain aneurysms. Journal of Biomechanical Engineering. 134 (8), 084505 (2012).
  21. Clauser, J., et al. A Novel Plasma-Based Fluid for Particle Image Velocimetry (PIV): In-Vitro Feasibility Study of Flow Diverter Effects in Aneurysm Model. Annals of Biomedical Engineering. 46 (6), 841-848 (2018).
  22. Johnston, I. D., McCluskey, D. K., Tan, C. K. L., Tracey, M. C. Mechanical characterization of bulk Sylgard 184 for microfluidics and microengineering. Journal of Micromechanics and Microengineering. 24 (3), 035017 (2014).
  23. Lee, J. N., Park, C., Whitesides, G. M. Solvent Compatibility of Poly(dimethylsiloxane)-Based Microfluidic Devices. Analytical Chemistry. 75 (23), 6544-6554 (2003).
  24. Meinhart, C. D., Wereley, S. T., Santiago, J. G. A PIV Algorithm for Estimating Time-Averaged Velocity Fields. Journal of Fluids Engineering. 122 (2), 285 (2000).
  25. Bosbach, J., Kühn, M., Wagner, C., Raffel, M., Resagk, C. Large-Scale Particle Image Velocimetry of Natural and Mixed Convection. 13th Int Symp on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics. , (2006).
  26. Meinhart, C. D., Wereley, S. T., Santiago, J. G. PIV measurements of a microchannel flow. Experiments in Fluids. 27 (5), 414-419 (1999).
  27. Lima, R., et al. In vitro blood flow in a rectangular PDMS microchannel: experimental observations using a confocal micro-PIV system. Biomedical Microdevices. 10 (2), 153-167 (2008).
  28. Kuo, C. -. C., Mao, R. -. C. Development of a Precision Surface Polishing System for Parts Fabricated by Fused Deposition Modeling. Materials and Manufacturing Processes. 31 (8), 1113-1118 (2016).
  29. Kang, K., Oh, S., Yi, H., Han, S., Hwang, Y. Fabrication of truly 3D microfluidic channel using 3D-printed soluble mold. Biomicrofluidics. 12 (1), 014105 (2018).
  30. Prasad, A. K. Particle Image Velocimetry. Current Science. 79 (1), 51-60 (2000).
  31. Dellenback, P. A., Macharivilakathu, J., Pierce, S. R. Contrast-enhancement techniques for particle-image velocimetry. Applied Optics. 39 (32), 5978-5990 (2000).
  32. Cowen, E. A., Monismith, S. G. A hybrid digital particle tracking velocimetry technique. Experiments in Fluids. 22 (3), 199-211 (1997).
  33. Gruen, A. W. Adaptive least squares correlation: a powerful image matching technique. South African Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Cartography. 14 (3), 175-187 (1985).
  34. Nogueira, J., Lecuona, A., Rodríguez, P. A. Data validation, false vectors correction and derived magnitudes calculation on PIV data. Measurement Science and Technology. 8 (12), 1493-1501 (1997).
  35. Loudon, C., Tordesillas, A. The Use of the Dimensionless Womersley Number to Characterize the Unsteady Nature of Internal Flow. Journal of Theoretical Biology. 191 (1), 63-78 (1998).
  36. Drost, S., De Kruif, B. J., Newport, D. Arduino control of a pulsatile flow rig. Medical Engineering and Physics. 51, 67-71 (2017).
  37. Tsai, W., Savaş, &. #. 2. 1. 4. ;. Flow pumping system for physiological waveforms. Medical & Biological Engineering & Computing. 48 (2), 197-201 (2010).
  38. Kato, T., et al. Contrast-enhanced 2D cine phase MR angiography for measurement of basilar artery blood flow in posterior circulation ischemia. American Journal of Neuroradiology. 23 (8), 1346-1351 (2002).
check_url/pt/58902?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Peck, R. A., Bahena, E., Jahan, R., Aguilar, G., Tsutsui, H., Princevac, M., Wilhelmus, M. M., Rao, M. P. Meso-Scale Particle Image Velocimetry Studies of Neurovascular Flows In Vitro. J. Vis. Exp. (142), e58902, doi:10.3791/58902 (2018).

View Video