Spatiotemporal Characterizations of Spontaneously Beating Cardiomyocytes with Adaptive Reference Digital Image Correlation
Spatiotemporal Characterizations of Spontaneously Beating Cardiomyocytes with Adaptive Reference Digital Image Correlation
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利用自适应参考数字图像相关性对自发搏动心肌细胞的时空表征
DOI：
10.1038/s41598-019-54768-w
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发表时间：
2019
影响因子：
4.6
通讯作者：
Lim, Jung Yul
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shradhanjali, Akankshya;Riehl, Brandon D.;Duan, Bin;Yang, Ruiguo;Lim, Jung Yul
我们开发了一种自适应参考数字图像相关 (AR-DIC) 方法，可以对移动生物组织样本进行无偏且准确的力学测量。我们将 AR-DIC 分析应用于自发跳动的心肌细胞 (CM) 组织，并且可以利用生理相关的、基于肌节位移长度的收缩标准，为跳动的 CM 提供组织位移和应变的正确量化。这些数据被进一步合成为 CM 收缩的新时空参数，以解释 CM 搏动的均匀性、同步性和传播，作为功能性心肌组织发育的整体测量。因此，我们的 AR-DIC 分析可能提供先进的非侵入性表征工具，用于评估自发收缩 CM 的发展，表明其在心肌再生医学中的适用性。
We developed an Adaptive Reference-Digital Image Correlation (AR-DIC) method that enables unbiased and accurate mechanics measurements of moving biological tissue samples. We applied the AR-DIC analysis to a spontaneously beating cardiomyocyte (CM) tissue, and could provide correct quantifications of tissue displacement and strain for the beating CMs utilizing physiologically-relevant, sarcomere displacement length-based contraction criteria. The data were further synthesized into novel spatiotemporal parameters of CM contraction to account for the CM beating homogeneity, synchronicity, and propagation as holistic measures of functional myocardial tissue development. Our AR-DIC analyses may thus provide advanced non-invasive characterization tools for assessing the development of spontaneously contracting CMs, suggesting an applicability in myocardial regenerative medicine.
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