Exploring the dynamics of red blood cell aggregation in microcirculation : a physics and artificial intelligence approach

Abstract

Examining the characteristics and behavior of red blood cells (RBCs) enables insights into fundamental aspects of blood circulation and specific disorders such the identification of inflammation or sepsis via the RBC sedimentation rate, a measure closely associated with aggregation rate. Building upon this fundamental and clinical significance, this doctoral work takes a multiphysics to study the RBCs in flow in capillaries at a microscopic scale. We first focus on the distribution of RBCs at an in vitro micro-bifurcation considering the influence of aggregation rates tuned by Dextran. Experimental investigations demonstrate that the presence of aggregation amplifies the non-homogeneous distribution of RBCs, highlighting the significant impact of aggregation forces on the observed Zweifach-Fung effect. We then address the development of an automatic shape recognition system for RBCs, using optical modulation and artificial intelligence to capture RBCs in flow without complex setups. By utilizing simple cell fingerprints derived from intensity-modulated signals generated through a 2D binary slit mask, image reconstruction of RBCs in microfluidic flow is achieved.

Die Untersuchung der Eigenschaften und des Verhaltens roter Blutkörperchen (Erythrozyten) ermöglicht Einblicke in grundlegende Aspekte des Blutkreislaufs und in spezifische Erkrankungen wie die Erkennung von Entzündungen oder Sepsis anhand der Erythrozytensedimentationsrate, die eng mit der Aggregationsrate verbunden ist. Aufbauend auf dieser grundlegenden und klinischen Bedeutung untersucht diese Doktorarbeit die Erythrozyten in der Strömung in Kapillaren auf mikroskopischer Ebene. Wir konzentrieren uns zunächst auf die Verteilung der Erythrozyten an einer in vitro-Mikroverzweigung unter Berücksichtigung des Einflusses der durch Dextran eingestellten Aggregationsraten. Experimentelle Untersuchungen zeigen, dass das Vorhandensein von Aggregation die inhomogene Verteilung von Erythrozyten verstärkt und den signifikanten Einfluss von Aggregationskräften auf den beobachteten Zweifach-Fung-Effekt hervorhebt. Anschließend befassen wir uns mit der Entwicklung eines automatischen Formerkennungssystems für Erythrozyten, das optische Modulation und künstliche Intelligenz einsetzt, um Erythrozyten in der Strömung ohne komplexe Aufbauten zu erfassen. Durch die Verwendung einfacher Zell-Fingerabdrücke, die aus intensitätsmodulierten Signalen abgeleitet werden, die durch eine binäre 2D-Schlitzmaske erzeugt werden, wird eine Bildrekonstruktion von Erythrozyten im mikrofluidischen Fluss erreicht.

L’étude des caractéristiques et du comportement des globules rouges (GR) permet de comprendre des aspects fondamentaux de la circulation sanguine ainsi que des troubles spécifiques tels que la drépanocytose, observée par l’examen de la forme des cellules, ou l’identification de l’inflammation ou de la septicémie par le biais de la vitesse de sédimentation des érythrocytes, une mesure étroitement associée au taux d’agrégation. S’appuyant sur cette importance fondamentale et clinique, ce travail de doctorat adopte une approche multi-physique impliquant la biologie, la mécanique des fluides et des solides et l’informatique, pour étudier l’écoulement des GR dans les capillaires à l’échelle microscopique. Une première partie se concentre sur la distribution des GR à une microbifurcation in vitro en tenant compte de l’influence des taux d’agrégation réglés par le Dextran. Les études expérimentales démontrent que la présence d’agrégats amplifie la distribution non homogène des GR, soulignant l’impact significatif des forces d’agrégation sur l’effet Zweifach-Fung observé. Ces résultats améliorent notre compréhension de l’interaction complexe entre l’agrégation et la dynamique du flux microvasculaire. La deuxième partie de cette recherche doctorale porte sur le développement d’un système de reconnaissance automatique de la forme des GR à haut débit. Une nouvelle approche de génération et de traitement de signaux numériques combinant la modulation d’amplitude spatiale optique et l’intelligence artificielle est proposée, présentant un concept pour un outil d’imagerie capable d’imager des GR en mouvement sans avoir recours à des caméras complexes ou à des configurations optiques sophistiquées. En utilisant des empreintes cellulaires simples dérivées de signaux modulés en intensité générés par un masque 2D binaire à fentes, la reconstruction d’images de GR dans un flux microfluidique est réalisée. Dans l’ensemble, la combinaison, dans cette thèse, d’études expérimentales et de techniques d’imagerie innovantes permet de mieux comprendre le comportement des GR à l’échelle microscopique. Ces résultats contribuent aux domaines de la rhéologie sanguine, de la microfluidique et de la recherche biomédicale, avec des implications pour le développement d’outils de diagnostic et d’interventions thérapeutiques améliorés.