ITMO
en/ en

ISSN: 1023-5086

en/

ISSN: 1023-5086

Научно-технический

Оптический журнал

Полнотекстовый перевод журнала на английский язык издаётся Optica Publishing Group (ранее OSA) под названием “Journal of Optical Technology“

Подача статьи Подать статью
Больше информации Назад

DOI: 10.17586/1023-5086-2023-90-12-61-72

УДК: 004.932.2, 53.082.534

Вычисление параметров кровотока личинки zebrafish с применением метода фазовой корреляции

Ссылка для цитирования:

Волков М.В., Маргарянц Н.Б., Мялицин Д.И., Потёмкин А.В., Гурылева А.В. Вычисление параметров кровотока личинки zebrafish с применением метода фазовой корреляции // Оптический журнал. 2023. Т. 90. № 12. С. 61–72. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2023-90-12-61-72

 

Volkov M.V., Margaryants N.B., Myalitsin D.I., Potemkin A.V., Guryleva A.V. Calculation of blood flow parameters in zebrafish larvae using the phase correlation method [In Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2023. V. 90. № 12. P. 61-72. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2023-90-12-61-72

Ссылка на англоязычную версию:
-
Аннотация:

Предмет исследования. Исследовались параметры системы кровообращения модельных организмов — zebrafish (danio rerio) в личиночной стадии и алгоритмы обработки данных цифровой микроскопии, обеспечивающие вычисление данных параметров. Цель работы. Оценка скорости кровотока в сосудах модельных организмов на примере образцов zebrafish с применением алгоритмов на основе фазовой корреляции при анализе серий изображений цифровой микроскопии. Методы. В задачах исследования zebrafish применяются неинвазивные методы цифровой микроскопии (видеокапилляроскопии), позволяющие выполнить высокоскоростную регистрацию серии изображений кровотока длительностью несколько десятков секунд. В работе рассмотрены новые алгоритмы обработки зарегистрированных изображений, обеспечивающие вычисление параметров кровотока на основе процедуры фазовой корреляции: локального совмещения изображений с несколькими опорными кадрами, построения синтезированной карты сосудов, определения траектории элементов кровотока в выбранном сосуде и оценивания скорости кровотока. Основные результаты. Предложен модифицированный алгоритм оценивания и компенсации локальных смещений изображений zebrafish с несколькими опорными кадрами. Разработаны алгоритмы с применением метода фазовой корреляции для вычисления синтезированной карты сосудов личинки zebrafish, траектории и скорости кровотока в кровеносном сосуде. Проведена верификация разработанных алгоритмов при обработке данных цифровой микроскопии для образца zebrafish, получены карты сосудов, траектории кровотока и вычислены значения локальной скорости кровотока для артериального и венозного сосудов. Практическая значимость. В работе предложены новые алгоритмы обработки данных цифровой микроскопии для вычисления параметров системы кровообращения модельных организмов, таких как zebrafish. Разработанные подходы могут применяться для исследования кровотока в задачах тестирования лекарственных средств или при генетических исследованиях.

Ключевые слова:

zebrafish, danio rerio, цифровая микроскопия, видеокапилляроскопия, скорость кровотока, совмещение изображений, преобразование Фурье, фазовая корреляция

Благодарность:

работа выполнена при финансовой поддержке гранта РНФ 22-49-08012.

Коды OCIS: 100.0100, 170.0180, 180.0180

Список источников:
  1. Antinucci P., Hindges R. A crystal-clear zebrafish for in vivo imaging // Scientific Reports. 2016. V. 6. № 1. P. 29490. https://doi.org/10.1038/srep29490
  2. Bowley G., Kugler E., Wilkinson R. et al. Zebrafish as a tractable model of human cardiovascular disease // Br J Pharmacol. 2022. V. 179. № 5. P. 900–917. https://doi.org/10.1111/bph.15473
  3. Benslimane F.M., Zakaria Z.Z., Shurbaji S., Abdelrasool M.K.A., Al-Badr M.A.H.I., Absi E.S.K.Al., Yalcin H.C. Cardiac function and blood flow hemodynamics assess-ment of zebrafish (Danio rerio) using high-speed video microscopy // Micron. 2020. V. 136. P. 102876. https://doi.org/10.1016/j.micron.2020.102876
  4. Bakkers J. Zebrafish as a model to study cardiac development and human cardiac disease // Cardiovascular Research. 2011. V. 91. № 2. P. 279–288. https://doi.org/10.1093/cvr/cvr098
  5. Poon K.L., Brand T. The zebrafish model system in cardiovascular research: A tiny fish with mighty prospects // Global Cardiology Science and Practice. 2013. V. 2013. № 1. P. 4. https://doi.org/10.5339/gcsp.2013.4
  6. Jahr W., Schmid B., Schmied C., Fahrbach F.O., Huisken J. Hyperspectral light sheet microscopy // Nature Communications. 2015. V. 6. P. 1–9. https://doi.org/10.1038/ncomms8990
  7. Andrews N., Ramel M.C., Kumar S., Alexandrov Y., Kelly D.J., Warren S.C., Kerry L., Lockwood N., Frolov A., Frankel P., Bugeon L., Mcginty J., Dallman M.J., French P.M.W. Visualising apoptosis in live zebrafish using fluorescence lifetime imaging with optical projection tomography to map FRET biosensor activity in space and time // Journal of Biophotonics. 2016. V. 9. № 4. P. 414–424. https://doi.org/10.1002/jbio.201500258
  8. Høgset H., Horgan C.C., Armstrong J.P.K., Bergholt M.S., Torraca V., Chen Q., Keane T.J., Bugeon L., Dallman M.J., Mostowy S., Stevens M.M. In vivo biomolecular imaging of zebrafish embryos using confocal Raman spectroscopy // Nature Communications. 2020. V. 11. № 1. P. 1–12. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19827-1
  9. LeBert D.C., Squirrell J.M., Huttenlocher A., Eliceiri K.W. Second harmonic generation microscopy in zebrafish // Methods in Cell Biology. 2016. V. 133. P. 55–68. https://doi.org/10.1016/bs.mcb.2016.01.005
  10. Santoso F., Sampurna B.P., Lai Y.H., Liang S.T., Hao E., Chen J.R., Hsiao C.Der. Development of a simple image j-based method for dynamic blood flow tracking in Zebrafish embryos and its application in drug toxicity evaluation // Inventions. 2019. V. 4. № 65. P. 1–14. https://doi.org/10.3390/inventions4040065
  11. Коцлова А.А., Давыденко В.В., Власов Т.Д. Локальные изменения в оценке состояния микроциркуляции при нейроишемической и нейропатической формах синдрома диабетической стопы // Лазерная медицина. 2016. T. 20(2). С. 5–12.
  12. Dremin V., Kozlov I., Volkov M., Margaryants N., Potemkin A., Zherebtsov E., Dunaev A., Gurov I. Dynamic evaluation of blood flow microcirculation by combined use of the laser Doppler flowmetry and high-speed videocapillaroscopy methods // Journal of Biophotonics. 2019. V. 12(6). P. e201800317. https://doi.org/10.1002/jbio.201800317
  13. Соколова И.Б., Горшкова О.П. Оценка влияния артериальной гипертензии на микроциркуляцию в коре головного мозга крыс методом лазерной допплеровской флоуметрии // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2018. Т. 104. № 1. С. 103–113.
  14. Сдобнов А.Ю., Кальченко В.В., Быков А.В., Попов А.П., Молодый Г., Меглинский И.В. Визуализация кровотока методом лазерных спекл-контрастных измерений в условиях неэргодичности // Оптика и спектроскопия. 2020. Т. 128. № 6. С. 773–782. https://doi.org/10.21883/OS.2020.06.49410.35-20
  15. Potapova E.V., Seryogina E.S., Dremin V.V., Stavtsev D.D., Kozlov I.O., Zherebtsov E.A., Mamoshin A.V., Ivanov Yu.V., Dunaev A.V. Laser speckle contrast imaging of blood microcirculation in pancreatic tissues during laparoscopic interventions // Quantum Electronics. 2020. V. 50(1). P. 33–40. https://doi.org/10.1070/qel17207
  16. Гуров И.П., Волков М.В., Маргарянц Н.Б., Потемкин А.В. Метод совмещения локально изменяющихся изображений в видеокапилляроскопии // Оптический журнал. 2019. Т. 86. № 12. С. 35–42. https://doi.org/10.17586/1023-5086-2019-86-12-35-42
  17. Volkov M.V., Margaryants N.B., Potemkin A.V., Machikhin A.S., Khokhlov D.D., Batshev V.I., Danilycheva I.V., Danilychev M.V. Blood vessel visualization method in human skin based on video recording of blood flow using a laparoscope // Journal of Communications Technology and Electronics. 2020. V. 65. № 7. P. 806–814. https://doi.org/10.1134/S1064226920070141
  18. Volkov M., Machikhin A., Bukova V., Khokhlov D., Burlakov A., Krylov V. Optical transparency and label-free vessel imaging of zebrafish larvae in shortwave infrared range as a tool for prolonged studying of cardiovascular system development // Scientific Reports. 2022. V. 12. № 1–10. P. 20884. https://doi.org/10.1038/s41598-022-25386-w
  19. Srinivasa Reddy B., Chatterji B.N. An FFT-based technique for translation, rotation, and scale-invariant image registration // IEEE Transactions on Image Processing. 1996. V. 5. № 8. P. 1266–1271. https://doi.org/10.1109/83.506761
  20. Karimov K.A., Volkov M.V. The phase correlation algorithm for stabilization of capillary blood flow video frames // SPIE. 2015. V. 9528. P. 952810. https://doi.org/10.1117/12.2184617
  21. Pavelyeva E.A. Image processing and analysis based on the use of phase information // Computer Optics. 2018. V. 42. № 6. P. 1022–1034. https://doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-6-1022-1034