Summary
역설계 시스템은 척추 종단의 상세하고 포괄적인 지오메트리 데이터를 기록하고 얻기 위해 사용됩니다. 그런 다음 척추 종단 판의 파라메트릭 모델이 개발되어 맞춤형 척추 임플란트 를 설계하고 임상 진단을 내리고 정확한 유한 요소 모델을 개발하는 데 도움이됩니다.
Abstract
척추 종단의 상세하고 포괄적 인 기하학적 데이터는 척추의 유한 요소 모델의 충실도를 개선하고 척추 임플란트를 설계및 개량하고 퇴행성 변화와 생체 역학을 이해하는 데 중요하고 필요합니다. 이 프로토콜에서는 엔드플레이트 표면의 형태 데이터를 디지털 포인트 클라우드로 변환하기 위해 고속 의 고정밀 스캐너가 사용됩니다. 소프트웨어 시스템에서 포인트 클라우드는 추가로 처리되고 3차원으로 재구성됩니다. 그런 다음 각 점을 3D 좌표로 만들기 위해 정의된 3D 좌표계, 엔드플레이트 표면에 대칭적으로 장착된 3개의 시상 및 3개의 정면 표면 곡선, 11개의 등거리 점을 포함하는 측정 프로토콜이 수행됩니다. 각 곡선에서 선택됩니다. 최종 측점의 기하학적 데이터를 얻기 위해 측정 및 공간 분석이 마지막으로 수행됩니다. 곡선과 곡면의 형태를 나타내는 파라메트릭 방정식은 특성 점을 기반으로 장착됩니다. 모듈식 프로토콜은 척추 종단판의 기하학적 데이터를 얻기 위한 정확하고 재현 가능한 방법을 제공하며 향후 보다 정교한 형태학적 연구를 지원할 수 있습니다. 또한 맞춤형 척추 임플란트 설계, 수술 계획, 임상 진단 및 정확한 유한 요소 모델 개발에 기여할 것입니다.
Introduction
척추 단부판은 척추체의 우수하거나 열등한 쉘이며 디스크와 척추 몸체 사이의 응력 전달을 위한 기계적 인터페이스로서 작용한다1. 그것은 척추 몸의 바깥 쪽 테두리를 둘러싼 강하고 단단한 뼈 음순인 에피 씰 림과 얇고 다공성 인 중앙 단부판으로구성됩니다.
척추는 수술 적 개입을 보증 할 수있는 퇴행성, 외상 성 및 신 생물 성 질환의 광범위한 배열의 대상이됩니다. 최근에는 인공 디스크나 케이지 와 같은 척추 장치가 널리 사용되고 있습니다. 엔드 플레이트의 정확하고 상세한 형태 매개 변수는 효과적인 보철 척추 접촉 및 뼈 내성장잠재력3척추임플란트의 설계 및 개량에 필요합니다. 또한 척추 종단의 정확한 모양과 기하학에 대한 정보는 생체 역학을 이해하는 데 중요합니다. 유한 요소 모델링은 실제 척추의 시뮬레이션을 허용하고 다양한 하중 조건에 척추의 생리적 반응을 연구하는 데 널리 사용되어 왔지만4,이기술은 환자 별이며 모든 사람에게 일반화되지 않습니다. 척추. 유한 요소 모델5를개발할 때 일반 집단 중 척추 기하학의 본질적 변동성을 고려해야 한다고 제안되었습니다. 따라서 엔드플레이트의 기하학적 파라미터는 유한 요소 모델링에서 메시 생성 및 충실도 향상에 도움이 됩니다.
종단 형상과 임플란트 표면의 일치의 중요성은 이전 연구에서 논의되었지만6,7,8,척추 종단 판의 형태에 대한 데이터는 부족하다. 대부분의 이전 연구는 엔드 플레이트9,10,11의3D 특성을 밝히지 못했습니다. 공간 분석은 엔드 플레이트 형태12,13,14를더 잘 그리고 완전히 묘사하기 위해 필요합니다. 또한, 대부분의 연구는 낮은 정밀도 측정 기술을채택했다 10,15,16. 더욱이, 기하학적 파라미터가 방사선 촬영 또는 컴퓨터 단층 촬영(CT)17,18을사용하여 측정될 때 상당한 배율이 보고되었다. 자기 공명 영상(MRI)은 비침습적이라고 여겨지지만, 오스서오스구조물(11)의정확한 마진을 정의하는 데있어 정확도가 떨어지다. 표준화된 측정 프로토콜이 없기 때문에 기존 기하학적 데이터 간에큰 차이가 있습니다.
최근에는 기존의 물리적 부품을 전산화된 고체 모델로 디지털화할 수 있는 역공학이 의학 분야에 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 이 기술은 정교한 척추 표면의 해부학 적 특성을 정확하게 표현하는 것이 가능합니다. 리버스 엔지니어링 시스템에는 계측 시스템과 소프트웨어 시스템의 두 개의 하위 시스템이 포함됩니다. 이 프로토콜에 채택된 계측 시스템에는 고속 및 매우 정확한 비접촉 광학 3D 레인지 평판 스캐너(정밀도 0.02mm, 1,628 x 1,236픽셀)가 있습니다. 스캐너는 대상 물체의 표면 형태 정보를 효율적으로 캡처하고 디지털 포인트 클라우드로 변환할 수 있습니다. 소프트웨어 시스템(즉, 리버스 엔지니어링 소프트웨어)은 포인트 클라우드 데이터 처리(재료 표참조), 3D 표면 모델 재구성, 자유 곡선 및 표면 편집 및 데이터 처리를 위한 컴퓨터 응용 프로그램입니다(의 표 참조) 재료)를참조하십시오.
본 보고서의 목적은 (1) 역공학 기술에 기초한 척추 종단판의 정량적 파라미터를 얻기 위한 측정 프로토콜 및 알고리즘을 고안하고, (2) 현실적인 수학적 모델을 개발하는 것이다. 너무 많은 랜드 마크를 디지털화하지 않고 척추 끝의 표현. 이러한 방법은 외과 행위 계획 및 유한 요소 모델링에 도움이 될 것입니다.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
이 연구는 저자 연구소의 건강 연구 윤리 위원회에 의해 승인되었다. 자궁 경부 척추 뼈는 더 복잡한 모양(19)을가지고, 프로토콜은 관련 연구를 용이하게하기 위해 그림으로 자궁 경부 척추를 사용합니다.
1. 재료 준비, 스캔 및 이미지 처리
- 병리학적 변형이나 부러진 부분없이 건조한 자궁 경부 척추를 수집하십시오.
- 척추를 스캐너 의 플랫폼에 수직으로 놓습니다(그림1, 재료 표참조)와 끝판이 카메라 렌즈를 향하게 합니다. 스캐너의 활성 광원을 사용합니다. 그런 다음 스캔 프로세스를 시작하여 포인트 클라우드 데이터를 가져옵니다(. ASC 형식)을 참조하십시오.
참고: 사전 스캔 이미지에 따르면 스캐너와 척추 위치를 조정하여 가능한 한 많은 표면 형태 정보를 캡처합니다. - 포인트 클라우드 처리에 특별히 사용되는 소프트웨어를 엽니다(재료 표참조). 가져오기를 클릭하여 점 구름 데이터를 가져오고 척추의 디지털 그래픽을 생성합니다. 샘플 속도를 100%로 설정하고 샘플링시 전체 데이터 유지를선택하고 데이터 단위를 밀리미터로 선택한 다음 음영 점을 클릭합니다. 올가미 선택 도구를 사용하여 그래픽에서 중복 점을 선택한 다음 삭제를 클릭하여 제거합니다. 노이즈 줄이기를 클릭하고 부드러움 레벨을 최대로 설정하여 노이즈 및 스파이크를 줄입니다(그림2A,B).
참고: GUI 의 하단에는 기본 소프트웨어 작업 지침(그래픽 사용자 인터페이스)이 있습니다. 뚜렷한 날카로운 스퍼가 있는 노이즈 포인트는 측면 또는 수직으로 제거하여 오류를 줄여야 합니다. - [랩핑]을 클릭하여 이미징 데이터를 .stl 형식 파일로 패키징하여 점 구름을 메시로 변환하여 점 오브젝트를 다각형 오브젝트로 변환합니다.
참고: 리버스 엔지니어링 소프트웨어는 일반적으로 .stl 스타일 3D 형식을 허용합니다. - 3D 재구성 및 데이터 처리에 특별히 사용되는 소프트웨어를 엽니다(재료 표참조). 하위 메뉴에서 파일을 클릭한 다음 새 파일을 클릭합니다. 유형 목록에서 부품을 선택합니다. 시작을클릭한 다음 하위 메뉴에서 셰이프를 클릭한 다음 디지털화된 모양 편집기를 클릭합니다. GUI의 오른쪽에 있는 도구 모음에서 가져오기 아이콘을 클릭합니다. 가져오기 창에서 .stl 형식 파일을 선택한 다음 > 확인 을 클릭합니다. 아래쪽의 도구 모음의 아이콘에 모두 맞추기를 클릭하여 재구성된 이미지를 프레젠테이션 소프트웨어의 주 창에 로드합니다.
참고: 단계 1.5-2.3.3은 동일한 소프트웨어로 수행됩니다. - 오른쪽의 도구 모음에서 활성화를 클릭합니다. 활성화 창에서 트랩 모드 > 다각형 유형 > 내부 트랩을선택합니다. 그런 다음 3D 이미지에서 척추 단부판을 선택하여 후방 원소 및 골형성과 같은 불필요한 척추 구성 요소를 제거합니다(도2C).
2. 엔드 플레이트의 3D 형태정량화
- 엔드플레이트 3D 좌표계 정의
- 하위 메뉴에서 시작 > 셰이프를 클릭한 다음 생성 모양 디자인을클릭합니다. 오른쪽에 있는 도구 모음에서 점 아이콘을 클릭합니다. epiphyseal 테두리에 세 개의 해부학 적 랜드 마크를 표시 : 처음 두 는 각각 끝판 후행 가장자리의 왼쪽과 오른쪽 끝점입니다; 세 번째는 전방 중앙값입니다.
- 오른쪽 도구 모음에서 선 아이콘을 클릭하고 후행 가장자리 끝점을 두 개 선택하여 후방 정면선을 정의합니다. 평면 아이콘을 클릭하고 곡선에 수직으로 평면 유형을 선택한 다음 후방 정면선과 앞쪽 중앙값을 선택하여 시상 평면 을 정의합니다.
- 시작을 클릭합니다 > 모양 > 빠른 표면 재구성. 평면 단면 아이콘을 클릭하고 숫자 옵션에 1을 입력한 다음 끝판 이미지와 시상 면 중간을 선택하여 교차 곡선을 생성합니다. 스캔 아이콘에서 곡선을 클릭하고 교차하는 곡선과 후방 골피씰 림의 교차를 선택합니다. 교차를 후방 중앙분리대로 정의합니다.
- 시작 > 모양 > 생성 모양 디자인을클릭합니다. 선 아이콘을 클릭하고 전방 중앙분리대 점과 후방 중앙분리대를 선택하여 시상 시상 지름 을 정의합니다. 포인트 아이콘을 클릭한 다음 하위 메뉴에서 점 및 평면 반복을 클릭합니다. 그런 다음 중간 시상 지름을 선택하고 인스턴스(들) 옵션에 1을 입력하여 중간 시상 지름의 중간점을 정의합니다.
- 아래쪽의 도구 모음에서 축 시스템 아이콘을 클릭합니다. 그런 다음 중간 시상 직경의 중간점을 원점으로 선택하고, 후방 정면선에 평행한 선을 x축으로, y축으로 중간 시상 직경을 선택하고, x-y 평면을 x축으로 앞과 수직으로 가리키는 선을 z축(그림 3)으로 선택합니다. ).
참고: 두 후행 가장자리 끝점은 일관되고 골형성체10이있는 경우 최소 변동을 나타내기 때문에 참조점으로 선택됩니다.
- 엔드플레이트 표면에 특성 곡선 및 점맞추기(그림 4A-D)
- 포인트 아이콘을 클릭한 다음 하위 메뉴에서 점 및 평면 반복을 클릭합니다. 중간 시상 지름을 선택하고 인스턴스(들) 옵션에 3을 입력하여 중간 시상 직경을 4개의 부분으로 균등하게 분할합니다.
- 시작을 클릭합니다 > 모양 > 빠른 표면 재구성. 평면 단면 아이콘을 클릭하고 번호 옵션에 1을 입력한 다음 끝판 이미지와 x-z 평면을 선택하여 교차 곡선을 생성합니다. 스캔 아이콘에서 곡선을 클릭하고 x-z 평면과 에피필 림의 두 교차를 선택합니다.
- 두 교차점 사이의 선을 중간 정면 지름으로 정의합니다. 같은 방법으로, 중간 정면 직경을 네 부분으로 동등하게 나눕니다.
주: 단부판이 메드 시상 평면을 기준으로 대칭이 아닌 경우 z-y 평면에 대한 수직 거리가 짧은 중간 정면 곡선의 두 끝점 중 하나를 선택합니다. 그런 다음 중간 정면 지름을 짧은 길이의 2배로 정의하고 네 부분으로 균등하게 나눕니다. - 하단의 도구 모음에서 사이 측정 아이콘을 클릭하여 시상 중간 지름의 분기 길이를 측정합니다. 평면 단면 아이콘을 클릭하고 숫자 옵션에 2를 입력한 다음 단계 옵션에 측정값을 입력한 다음 끝판 이미지와 x-z 평면을 선택하여 정면 부분의 한쪽에 두 개의 피팅 곡선을 생성합니다. 스왑을 클릭하여 다른 쪽에 두 개의 피팅 커브를 생성합니다. 같은 방법으로 시상 평면에서 다른 세 개의 피팅 커브를 구합니다.
주: 두 개의 중간 정면 피팅 곡선이 두 개의 중간 시상 피팅 곡선과 겹칩니다. - 후속 측정을 위해 각 곡선에서 11개의 등거리 점을 선택합니다. 구체적인 방법은 다음과 같습니다.
- 예를 들어 중간 시상 곡선을 예로 들어, 중간 시상 직경을 10부분으로 균등하게 나누어 9개의 중간 점과 2개의 끝점을 포함하여 11개의 포인트의 합계를 생성합니다(단계 2.1.3 및 2.2.1 참조).
- 각 등거리 점을 통과하여 엔드플레이트 표면에 9개의 피팅 커브를 구합니다(2.2.2단계 참조). 스캔 아이콘에서 곡선을 클릭하고 피팅 커브와 시상 중간 곡선의 교차를 선택합니다. 마지막으로 각 엔드플레이트에서 총 66점을 얻습니다(커브당 11포인트+ 6개의 커브). 아래쪽의 도구 모음에서 항목 측정 아이콘을 클릭하여 각 점의 좌표를 측정합니다.
- 엔드플레이트 형태학적 파라미터 측정
- 선 매개변수:
- 사이 측정 아이콘을 클릭하여 두 측정점 사이의 거리인 선 매개변수의 길이를 측정합니다.
- 정복 매개 변수:
- x-y 평면에 평행한 평면만들기(그림 5A): 시작 > 모양 > 생성 셰이프 디자인을클릭합니다. 오른쪽 도구 모음에서 스케치 아이콘을 클릭한 다음 x-y 평면을 클릭합니다. 원 아이콘을 클릭하고 끝판 표면에서 원예를 클릭하고 마우스 커서를 적절한 거리로 드래그한 다음 클릭합니다. 작업대 종료 아이콘을 클릭한 다음 채우기 아이콘을 클릭한 다음 클릭합니다.
- 간격띄우기 아이콘을 클릭하고 채워진 평면을 선택하고 가장 오목한 부분에 접선이 될 때까지 간격띄우기 옵션에 적절한 값을 입력하고 확대합니다. 시작을 클릭합니다 > 모양 > 빠른 표면 재구성. 그런 다음 3D 곡선 아이콘을 클릭하여 가장 오목한 점을 찾아 만듭니다. 항목 측정 아이콘을 클릭하여 가장 오목한 점의 좌표를측정합니다(그림 5B).
- 사이 측정 아이콘을 클릭한 다음 가장 오목한 점과 x-y 평면을 선택하여 전체 엔드플레이트 콘화 깊이를 측정합니다. 마찬가지로 특정 평면에서 가장 오목한 깊이를 찾아 작성하고 좌표를 측정합니다.
- 오른쪽 도구 모음에서 투영 아이콘을 클릭한 다음 가장 오목한 점과 x-y 평면을 선택하여 투영점을 가져옵니다. 항목 측정 아이콘을 클릭하여 투영점의 좌표를 측정하고 좌표를 기반으로 분포를 결정합니다.
- 표면적 매개변수:
- 하단의 도구 모음에서 관성 측정 아이콘을 클릭하고 끝판 표면을 클릭하여 해당 영역을 측정합니다. 활성화 아이콘을 클릭하고 epiphyseal 링의 내부 여백을 따라 중앙 끝판을 선택한 다음(1.6단계를 참조) 측정 관성 아이콘을 클릭하여 해당 영역을측정합니다(그림 5C). 활성화 아이콘을 클릭한 다음 중앙 끝판을 클릭하고 활성화 창에서 스왑 아이콘을 클릭하여 에피필 림을 얻습니다. 그런 다음 면적을 측정합니다.
- 선 매개변수:
3. 엔드 플레이트 표면 수학적 모델의 개발
- 파라메트릭 방정식의 맞춤 순서 결정
- 데이터 분석 및 시각화 소프트웨어를 엽니다(재료 표참조). 명령 창에서 입력 x = [해당 데이터]. Enter 를 클릭합니다.
참고: "해당 데이터"는 이전 단계에서 측정된 한 곡선의 11개 특성 점의 x 좌표 데이터를 나타냅니다. 각 명령을 입력한 후 입력을 클릭하고 후속 작업에 동일하게 적용됩니다. 단계 3.1-5.5는 동일한 소프트웨어로 균일하게 수행됩니다. - 같은 방법으로 입력 z = [해당 데이터].
- i=1:5 z2=폴리핏(x, z, i)에 대한 코드를 입력합니다. Z=폴리발(z2,x); 합계 (Z-z).^2)<0.01 C=i break; 끝; 끝.
참고: 프로토콜은 높은 정밀도를 얻기 위해 0.01 미만의 제곱의 오차 합을 설정하며, 그 값은 다양한 요구를 충족하도록 재조정될 수 있습니다. - 입력을 클릭하여 원하는 맞춤 순서인 C 값을 구합니다.
- 데이터 분석 및 시각화 소프트웨어를 엽니다(재료 표참조). 명령 창에서 입력 x = [해당 데이터]. Enter 를 클릭합니다.
- 매개변수 방정식 피팅
- 입력 cftool을 클릭하고 입력을 클릭하여 곡선 피팅 도구를 불러올 수 있습니다.
- 명령 창에서 곡선의 좌표를 입력합니다(3.1.1 및 3.1.2 단계 참조). 곡선 피팅 도구에서 x 데이터 옵션에서 시상 평면 곡선을 피팅할 때 정면 평면 곡선과 y 좌표 데이터를 피팅할 때 x 좌표 데이터를 선택하고 y 데이터 옵션에서 z 좌표 데이터를 선택하고 다항식을선택하고 맞춤 순서를 입력합니다. 얻은. 그런 다음 소프트웨어가 파라메트릭 방정식과 적합성의 장점을 자동으로 출력합니다.
주: 곡선이 2D 이미지이기 때문에 곡선피팅 도구에서 곡선 피팅 도구의 x 및 y 옵션은 곡선을 피팅할 때 기본 작업 옵션입니다. - 마찬가지로 66개 점의 3D 좌표를 입력하고 좌표 데이터를 해당 축 옵션과 일치시다. 다항식을 선택하고 맞춤 순서를 입력하여 엔드플레이트 표면의 파라메트릭 방정식을 얻습니다(그림6B).
4. 파라메트릭 방정식을 기반으로 한 기하학적 데이터 수집
- 명령 창의 끝판에 있는 모든 점의 입력 x- 및 y 좌표 값입니다.
- 입력 PX1, PX2, PX3....
참고: Px는 위의 단계에서 다항식을 사용하여 장착된 파라메트릭 방정식의 매개변수입니다. - 방정식을 입력하고 입력을 클릭하여 결과를 얻습니다(예: z = P00 + P10*x + P01*y + P 20 *x *Y + P20* X *y + P02* Y + P30+ X^3 + P 3 + P21*x^2 * Y + P12 * x * y ^2 + P03* y ^3 + P40* x ^ 4 + P31* x ^3 * Y + P22* x ^2 * Y ^2 + P13* x * y ^3 + P04* y ^4).
5. 파라메트릭 방정식을 기반으로 한 엔드플레이트 표현
- 입력 PX1, PX2, PX3.... 명령 창에서.
- 입력 코드 X = N1:0.01 : N2;.
주: N1– N2는 X축 데이터의 범위입니다(즉, 중간-코로나 곡선의 두 끝점의 값). - "Y=N3:0.01:N4;"를입력합니다.
- 방정식을 입력 (즉, z=@(x,y)P00 + P10.*x + P01.*y + P20.*^2 + P11.*x.**y + Y + P02.**y.^2+ P 30.*x^3 + P21** x 2.* x. 03.*y.^3 + P40.*x.^4 + P31.*3.*y + P22.*x.^2.*y.^2+ P 13.**y.^3 + P04.*y.^4;
- 코드 ezmesh (z, [N1,N2,N3,N4]를 입력하여 3D 시뮬레이션 그래픽을 얻습니다(그림 6C).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
고정밀 광학 3D 레인지 평판 스캐너를 사용하여 엔드플레이트를 45,000개 이상의 디지털 포인트로 변환하여 형태학을 적절히 특성화했습니다(그림2A, B).
측정 프로토콜에서, 엔드플레이트 표면의 공간 분석이 수행되었다. 대표적인 곡선을 표면상에 장착하고 정량화하여 형태를 특성화하였다(도4B). 선형 파라미터는 두 끝점 사이의 거리를 계산하여 측정되었다. 얻어진 측정은 전체 종단 판 의 concavity 및 임의의 특정 섹션의 그 외에 중간 시상 평면에서 의 오목 깊이 및 concavity 정점 위치를 포함한다(그림 5B). 종단판, 에피씰 림 및 중앙 단부판의 성분을 분리하였다(도5C),길이 및 부위를 편리하게 수득하였다.
총 138개의 자궁 경추 척추 종말판을 디지털화및 분석하여 종단판의 수학적 모델을 확립했습니다. 이 프로토콜은 제곱 오차의 합계를 0.01 이하로 설정하고 4차 다항식 함수를 사용하면 만족감을 얻을 수 있다는 결론을 내렸습니다.
각 곡선의 파라메트릭 방정식은 11점의 좌표를 기준으로 추론되었습니다: f(x) = P1*x^4 + P2*X^3 + P3*x^2 + P4* X + P5. P1,P2,P3,P4 및P5는 파라미터였으며, 그 중 정확한 값은 표 1에도시되어 있다.
엔드플레이트 표면의 형태학적 특성을 나타내는 파라메트릭 방정식은 다음과 같은 것입니다.
F(x, y) = P00 + P10*x + P01*y + P 20 *x ^2 * P11*x * y + P02* y ^3+ P21* x^2 ^ 2 * X ^2 * P * P 12 * P+P12* Y ^ Y ^3 + P40* 4 + P 3* 31* P 30 * P + P 30 + P 30 * P 30 + P 30 * P + P 30 * P + P 30 * P + P 30 * P + P 30 * P + P 30 * P + P 20 * P * 30 * P * 30 * P + P + P20* P + P 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + P 3 * P + 30 * P + P 30 * P + 30 * P + P 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + 30 * P + *x^2*y^2 + P13*x*y^3 + P04*y^4
위치: PXYs는 66점의 미리 측정된 좌표에서 추론된 매개변수입니다(표2).
그림 1: 비접촉 광학 3D 범위 평판 스캐너입니다. 헤테로다인 다주파 위상 시프트 3D 광학 측정 기술을 기반으로 하는 이 스캐너에는 광학 측정(두 대의 카메라와 프로젝터 를 통합) 및 제어 장치가 포함됩니다. 이 계측기의 정밀도는 0.02mm이고 픽셀은 1628 x 1236입니다. 스캐너는 대상 물체의 표면 형상을 효율적으로(입력 시간 3s) 디지털화할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 척추 표면의 점 구름과 엔드플레이트의 3D 재구성. (A) 및(B)는 각각 점 구름을 처리하는 데 특별히 사용되는 소프트웨어에 의해 생성된 자궁경부척추의 열등하고 우수한 표면이다. (C) 및(D)는 각각 3D 재구성 및 데이터 처리를 위해 특별히 사용되는 소프트웨어에 의해 생성된 열등하고 우수한 엔드플레이트의 3D 재구성이다. 후방 원소와 골형성은 척추에서 제거되어 끝판만 남깁니다. 가장 적합한 평면은 양측 비동 공정의 전방 최음부 및 후방 최부점을 통해 정의되며, 가장 적합한 평면과 엔드플레이트에 의해 형성된 두 개의 곡선은 폭로된 관절과 꼬리 끝판의 경계입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3: 엔드플레이트 3D 좌표계의 정의. epiphyseal 테두리에 세 개의 해부학 적 랜드 마크의 표시 : 처음 두 는 각각 끝판 후행 가장자리의 왼쪽 및 오른쪽 끝점입니다; 세 번째는 전방 중앙값입니다. 후방 정면선은 앞쪽 중앙점으로 중간 시상 평면을 정의하는 두 후행 모서리 끝점에 의해 형성됩니다. 후방 중앙값은 중간 시상평면과 후방 골문 림에 의해 결정되며, 이는 전방 중앙분리대와 중간 시상 직경을 형성한다. 원점은 시상 중지 직경의 중간점입니다. y축은 시상 직경 중간과 앞으로 가리키는 기준으로 결정됩니다. x축은 후방 정면선과 평행한 선입니다. z축은 x-y 평면에 수직입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4: 끝판 표면에 특성 곡선과 점을 피팅하는 단계입니다. (A)시상 직경과 중간 정면 직경을 4개의 부분으로 균등하게 나눕니다. (B) 모든 등거리 점을 통과하고 6개의 서피스 커브를 대칭으로 선택하며, 그 중 3개는 정면 평면과 끝판 표면의 교차 곡선이고 다른 세 곡은 시상평면에 있습니다. (C) 중간 시상 직경을 10 부분으로 균등하게 나눕니다. (D) 각 등거리 점을 통과하면 정면 평면과 중간 시상 곡선이 9개의 교차점을 형성하여 두 끝점과 함께 11포인트의 합을 생성합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5: 엔드플레이트 의 구성 깊이 및 표면적 측정. (A) x-y 평면에 평행한 평면을 작성합니다. (B) 가장 오목한 점으로 접선이 될 때까지 평면을 오프셋하고, 엔드플레이트 콘볼 수심은 가장 오목한 점과 x-y 평면 사이의 수직 거리입니다. (C) 에피피씰 링의 내부 여백을 따라 선을 그려 엔드플레이트를 중앙 단부판과 에피씰 림으로 분할합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 6: 열등한 엔드플레이트의 3D 재구성 및 표현입니다. (A) 3D 재구성 및 데이터 처리에 특별히 사용되는 소프트웨어에 의해 생성 된 열등한 엔드 플레이트 표면의 3D 재구성. (B) 및(C)는 데이터 분석 및 시각화 소프트웨어에 의해 생성된 열등한 엔드플레이트의 표현이다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 엔드플레이트 레벨 | 곡선 | 매개 변수 | ||||
| P1 | P2 | P3 | P4 | P5 | ||
| C6 수페리어 | Fac | 0 | 0 | -0.0128 | -0.0028 | 0.02523 |
| Fmc | 0 | 0 | -0.0199 | 0.00074 | 0.3693 | |
| Fpc | 0 | 0 | -0.0329 | 0.00739 | 0.5323 | |
| Slc | 0 | 0.00176 | -0.0113 | -0.0419 | -0.0419 | |
| Smc | 0.00011 | 0.00232 | -0.016 | -0.0986 | 0.4712 | |
| Src | 0 | 0.00179 | -0.0096 | 0.04451 | -0.0394 | |
| C6 열등 | Fac | 0 | -0.0001 | -0.0225 | 0.00594 | 1.223 |
| Fmc | 0 | 0 | -0.016 | -0.0082 | 1.729 | |
| Fpc | 0 | 0 | -0.0033 | -0.0033 | 1.404 | |
| Slc | 0.00012 | 0.00087 | -0.0347 | -0.0962 | 1.448 | |
| Smc | 0.00025 | 0.00064 | -0.0495 | -0.0331 | 1.846 | |
| Src | 0 | 0.00079 | -0.0295 | -0.0828 | 1.362 | |
표 1: 끝판 표면의 곡선을 나타내는 방정식의 매개변수입니다. 여섯 번째 자궁 경부 척추 종단판의 데이터만 나열됩니다. Px = 방정식의 매개변수입니다. 각 엔드 플레이트에서 6개의 표면 커브가 대칭으로 선택되었습니다. 이들 중 3개는 정면평면에 있었고 전방 곡선(FAC), 중간 곡선(FMC) 및 후방 곡선(FPC)이라고 불립니다. 시상평면의 나머지 3개는 좌측 커브(SLC), 중간 커브(SMC) 및 우측 커브(SRC)라고 하였다. 절대값이 0.0001 미만인 매개변수는 여기서 0으로 표시됩니다.
| 매개 변수 | C3 인프 | C4 섭 | C4 인프 | C5 섭 | C5 inf | C6 섭 | C6 inf | C7 섭 |
| p00 | 1.989 | 0.4187 | 2.004 | 0.3383 | 1.913 | 0.4276 | 1.779 | 0.5674 |
| p10 | -0.0022 | -0.0043 | 0.00542 | -0.0208 | -0.0111 | 0.0012 | -0.0043 | -0.0052 |
| p01 | -0.0356 | -0.0868 | -0.0537 | -0.0826 | -0.0257 | -0.098 | -0.0407 | -0.0642 |
| p20 | 0.01286 | -0.0252 | -0.0146 | -0.0299 | -0.0253 | -0.0264 | -0.0175 | -0.0088 |
| p11 | 0.00092 | 0.00071 | -0.0009 | 0.00018 | -0.0002 | -0.0012 | 0.00117 | 0.00021 |
| p02 | -0.0529 | -0.0151 | -0.0525 | -0.012 | -0.0418 | -0.0142 | -0.0396 | -0.0134 |
| p30 | 0 | -0.0001 | 0.00013 | 0.00024 | 0.00017 | 0 | 0 | 0 |
| p21 | -0.0011 | 0.00299 | -0.0012 | 0.00363 | -0.0021 | 0.00306 | -0.0019 | 0.00194 |
| p12 | 0 | 0.00048 | -0.0004 | 0.00033 | 0.00014 | 0 | -0.0001 | 0 |
| p03 | 0.00062 | 0.00204 | 0.00089 | 0.00206 | 0.00046 | 0.00208 | 0.00077 | 0.00115 |
| p40 | 0.0002 | 0 | 0.0002 | 0 | 0.00024 | 0 | 0 | 0 |
| p31 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| p22 | 0.00017 | 0.00013 | 0 | 0.00015 | 0.00015 | 0.00017 | 0.00032 | 0 |
| p13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| p04 | 0.00023 | 0.00013 | 0.00024 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
표 2: 끝판 표면의 형태를 나타내는 파라메트릭 방정식의 매개변수입니다. Px = 방정식의 매개변수; inf = 열등한 엔드플레이트; sup = 우수한 엔드 플레이트. 절대값이 0.0001 미만인 매개변수는 여기서 0으로 표시됩니다. 이 테이블은 이전 발행물3에서수정되었습니다.
| 측정 | 테스트 내 신뢰성 | 측정 | RE vs 캘리퍼 | ||
| Apd | 첫 번째 재측정 | 15.76±1.3 | Apd | 다시 | 16.47±1.31 |
| 재측정 | 15.86±1.61 | 캘리퍼스 | 16.26±1.27 | ||
| Icc | 0.85 | 크론바흐 알파 | 0.99 | ||
| Cmd | 첫 번째 재측정 | 19.71±2.47 | Cmd | 다시 | 20.7±3.05 |
| 재측정 | 19.41±2.43 | 캘리퍼스 | 20.45±3.21 | ||
| Icc | 0.96 | 크론바흐 알파 | 0.99 | ||
표 3: 측정의 신뢰성. 데이터는 평균 ± 표준 편차(mm)였다. ICC = 클래스 내 상관 계수; APD = 전방 후방 직경; CMD = 중심 단경; RE = 리버스 엔지니어링 시스템. 이 테이블은 이전 발행물에서 수정되었습니다. 3개
| 측정 값 | N | Z 좌표 값 | T | P | R |
| 원래 포인트 | 15 | 1.75±0.87 | 0.26 | 0.8 | 0.98 |
| 비교 포인트 | 15 | 1.74±0.91 |
표 4: 엔드플레이트 형태를 나타내는 기하학적 모델의 유효성입니다. 데이터는 평균 ± 표준 편차(mm)로 표시됩니다. 원래 포인트는 원래 3D 재구성 이미지에서 임의로 선택한 15개 포인트입니다. 비교 점 = 파라메트릭 방정식에서 자동으로 생성된 해당 점; R = 상관 계수입니다.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
역공학은 두개골 성형술20,구강21,악안면 임플란트21과 같은 의학 분야에 점점 더 성공적으로 적용되고 있다. 리버스 엔지니어링 측정, 즉 제품 표면 디지털화는 특정 측정 장비 및 방법을 사용하는 점 구름 데이터로 표면 정보를 변환하는 것을 말합니다. 이러한 데이터를 기반으로 복잡한 표면 모델링, 평가, 개선 및 제조를 수행할 수 있습니다. 디지털 측정 및 데이터 처리는 리버스 엔지니어링에 사용되는 기본 및 핵심 기술입니다.
이 프로토콜에서는 헤테로다인 다주파수, 위상 시프트, 3D 광학 측정 기술을 기반으로 하는 비접촉식 광학 3D 범위 스캐닝 시스템을 사용하여 척추 종단판의 정확하고 상세한 형태학적 정보를 기록합니다. 이 스캐너는 주로 제어 장치와 두 대의 카메라와 프로젝터를 통합하는 광학 측정장치로 구성됩니다. 다른 측정 기기와 비교하여 스캐너는 매우 정확하고 효율적이며 점별 스캔을 방지합니다. 포인트 클라우드 데이터를 캡처할 때 스캐닝 헤드는 일반적으로 오브젝트와 접촉하지 않아 변형 효과가 없습니다. 표면 형태를 기록하기위한 스캐너의 신뢰성, 유효성 및 정밀도는2,3,22가잘 확립되었습니다. 이러한 측정의 복제성이 확인되었습니다.
리버스 엔지니어링 시스템에서 측정한 측정의 정확성을 확인하기 위해 디지털 캘리퍼스를 사용하여 20개의 엔드플레이트를 측정하고 Cronbach 알파를 사용하여 평가했습니다. 테스트 내 신뢰성을 위해 138개의 척추 끝판에서 16개의 엔드플레이트를 무작위로 선택하고 2주 간격으로 두 번 측정한 다음 클래스 내 상관계를 사용하여 평가했습니다. 결과는 큰 동의와 신뢰성을 보였다(표 3). 리버스 엔지니어링 소프트웨어에는 강력한 측정, 데이터 처리, 오류 감지, 자유 곡선 및 표면 편집 기능이 포함됩니다. 또한 곡선과 표면을 지능적이고 효율적으로 구성하고 조정할 수 있으며 3D 표면 모델 재구성은 정확한 측정23에기여합니다.
척추 임플란트 설계, 척추의 유한 요소 모델의 충실도 향상 및 수학적 모델 개발과 같은 척추의 상세하고 포괄적인 해부학 데이터에 대한 중요하고 도적인 응용 분야가 있습니다. 척추 종단 판은 추간판 디스크의 무결성과 기능을 유지하는 데 필수적이며 스트레스를 전달하는 기계적 인터페이스역할을합니다. 따라서 엔드플레이트 형상의 정량화가 중요합니다. 리버스 엔지니어링의 도움으로 엔드플레이트 형태를 지능적이고 포괄적으로 정량화할 수 있습니다. 이 프로토콜에서는 각 엔드플레이트의 표면에 6개의 특징적인 곡선이 장착되고 공간 형태를 정량화하기 위해 3D 좌표계가 설정됩니다.
또한, 엔드플레이트의 파라메트릭 모델은 정확하고 재현 가능한 정량적 평가를 제정하고 개인화된 생체 기계적 유한 요소 모델을 개발하기 위해 개발되었습니다. 엔드플레이트 표면의 파라메트릭 모델은 연구원이 시각화하고 편리하게 분석할 수 있는 빠르고 사실적이며 정확한 표현을 생성할 수 있습니다.
더 많은 랜드 마크를 포함하면 정밀도가 향상되지만 시간과 비용이 많이 듭니다. 이 프로토콜에서는 6개의 표면 곡선에서 66개의 점이 형태학적 특징을 설명하기에 적절하다고 제안합니다. 신뢰성 테스트는 또한 15개의 무작위로 선택된 점의 좌표값과 파라메트릭 방정식에서 자동으로 생성되는 해당 값을 비교하여 수행됩니다. 결과는 파라메트릭 모델이 양호한 신뢰성과 재현성을 갖는다는 것을 드러내며, 엔드플레이트 표면의 현실적인 표현으로 작용할 수있다(표 4). 파라메트릭 모델은 CT 및 MRI와 같은 다른 이미징 양식에 기초하여 파생될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
비접촉식 스캐너는 주변 광원에 취약하기 때문에 주변 광원을 안정적으로 유지하는 것이 중요하며 활성 광원을 권장합니다. 엔드플레이트 표면에 잔류 그리스가 있는 경우, 개체 표면의 공간 반사 특성에 의해 영향을 받을 위험을 피하기 위해 유아 활석 분말을 부드럽게 발라야 합니다. 수축 자궁 경부 척추에는 특별한 구성 요소가 있습니다 : 발견 된 관절. 엔드플레이트와 구별하기 위해 가장 적합한 평면은 최소 제곱 방법을 사용하여 정의됩니다. 이어서, 최적 평면에 의해 형성된 교차 곡선, 및 단부판 표면은 폭로된 관절과 우수한 단부판 사이의 경계이다(도2D).
특정 작업은 다음과 같습니다: 시작 > 모양 > 생성 셰이프 디자인을클릭합니다. 오른쪽 도구 모음에서 점 아이콘을 클릭한 다음 3D 이미지에서 양측 비감간 프로세스의 앞쪽 및 후방 최다 지점을 선택합니다. 평면 아이콘을 클릭하고 평면 유형에서 끝까지 의의미를 선택하여 가장 적합한 평면을 정의합니다. 시작을 클릭합니다 > 모양 > 빠른 표면 재구성. 평면 단면 아이콘을 클릭한 다음 3D 이미지와 가장 적합한 평면을 선택합니다.
3D 좌표계를 설정할 때 엔드플레이트 표면에 있는 세 개의 해부학적 점을 정확하게 표시하는 것이 중요합니다. 리버스 엔지니어링 소프트웨어는 재구성 이미지의 유연한 이동을 허용하고 랜드 마크를 식별하는 데 도움이 대비를 향상시킵니다. 대안적으로, 정의된 중간 시상 및 관상 평면의 교차선이 엔드플레이트 섹션에 수직인지 여부에 따라 좌표계의 적합성을 평가한 다음 그에 따라 시스템을 조정하는 것이 중요하다. 관찰자 내 테스트도 평가되었고, 그 결과는 양호한 신뢰성을나타냈다(표 3).
이 프로토콜에는 포인트 클라우드 데이터 수집 및 처리, 이미지 재구성 및 분석, 파라메트릭 모델 개발을 비롯한 다양한 기술과 기술이 필요합니다. 초보자를 위해, 그것은 전체 과정을 완료 하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 그러나 이 프로토콜의 소프트웨어 모듈이 몇 개만 사용되고 절차가 모듈식이므로 경험이 풍부해지려면 짧은 학습 곡선이 필요합니다.
결론적으로, 설명된 프로토콜은 척추 종단판의 상세하고 포괄적인 지오메트리 데이터를 얻기 위한 정확하고 재현 가능한 방법을 제공합니다. 파라메트릭 모델은 또한 너무 많은 랜드마크를 디지털화하지 않고 개발되어 개인화된 척추 임플란트 설계, 수술 행위 계획, 임상 진단 및 정확한 유한 요소 모델 개발에 유용합니다.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
저자는 경쟁적인 재정적 이익을 선언하지 않습니다.
Acknowledgments
이 작품은 상하이 푸동 보건국 (PWZxk2017-08)과 중국 국립 자연 과학 재단 (81672199)의 주요 분야 건설 프로젝트에 의해 지원되었습니다. 저자는 파라메트릭 모델을 개발하는 데 도움을 준 이전 버전과 리 자오양을 교정하는 데 도움을 준 왕 레이에게 감사를 표하고 싶습니다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Catia | Dassault Systemes, Paris, France | https://www.3ds.com/products-services/catia/ | 3D surface model reconstruction, free curve and surface editing and data processing |
| Geomagic Studio | Geomagic Inc., Morrisville, NC | https://cn.3dsystems.com/software?utm_source=geomagic.com&utm_medium=301 | point cloud data processing |
| MATLAB | The MathWorks Inc., Natick,USA | https://www.mathworks.com/ | analyze data, develop algorithms, and create models |
| Optical 3D range flatbed scanner | Xi’an XinTuo 3D Optical Measurement Technology Co.Ltd., Xi’an, Shaanxi, China | http://www.xtop3d.com/ | acquire surface geometric parameters and convert into digital points |
References
- Wang, Y., Battie, M. C., Boyd, S. K., Videman, T. The osseous endplates in lumbar vertebrae: Thickness, bone mineral density and their associations with age and disk degeneration. Bone. 48, 804-809 (2011).
- Wang, Y., Battie, M. C., Videman, T. A morphological study of lumbar vertebral endplates: radiographic, visual and digital measurements. European Spine Journal. 21, 2316-2323 (2012).
- Feng, H., et al. Morphometry evaluations of cervical osseous endplates based on three dimensional reconstructions. International Orthopaedics. , (2018).
- Liebschner, M. A., Kopperdahl, D. L., Rosenberg, W. S., Keaveny, T. M. Finite element modeling of the human thoracolumbar spine. Spine (Phila Pa 1976). 28, 559-565 (2003).
- Niemeyer, F., Wilke, H. J., Schmidt, H. Geometry strongly influences the response of numerical models of the lumbar spine--a probabilistic finite element analysis. Journal of Biomechanics. 45, 1414-1423 (2012).
- Lin, C. Y., Kang, H., Rouleau, J. P., Hollister, S. J., Marca, F. L. Stress analysis of the interface between cervical vertebrae end plates and the Bryan, Prestige LP, and ProDisc-C cervical disc prostheses: an in vivo image-based finite element study. Spine (Phila Pa 1976). 34, 1554-1560 (2009).
- Cao, J. M., et al. Clinical and radiological outcomes of modified techniques in Bryan cervical disc arthroplasty. Journal of Clinical Neuroscience. 18, 1308-1312 (2011).
- de Beer, N., Scheffer, C. Reducing subsidence risk by using rapid manufactured patient-specific intervertebral disc implants. The Spine Journal. 12, 1060-1066 (2012).
- Chen, H., Zhong, J., Tan, J., Wu, D., Jiang, D. Sagittal geometry of the middle and lower cervical endplates. European Spine Journal. 22, 1570-1575 (2013).
- Tan, S. H., Teo, E. C., Chua, H. C. Quantitative three-dimensional anatomy of cervical, thoracic and lumbar vertebrae of Chinese Singaporeans. European Spine Journal. 13, 137-146 (2004).
- Zhou, S. H., McCarthy, I. D., McGregor, A. H., Coombs, R. R., Hughes, S. P. Geometrical dimensions of the lower lumbar vertebrae--analysis of data from digitised CT images. European Spine Journal. 9, 242-248 (2000).
- Cukovic, S., Devedzic, G., Ivanovic, L., Lukovic, T. Z., Subburaj, K. Development of 3D Kinematic Model of the Spine for Idiopathic Scoliosis Simulation. Computer-Aided Design and Applications. 7, 153-161 (2010).
- Cukovic, S., Devedzic, G. 3D modeling and simulation of scoliosis: An integrated knowledgeware approach. , 411-415 (2015).
- Ćuković, S., et al. Non-Ionizing Three-Dimensional Estimation of Axial Vertebral Rotations in Adolescents Suffering from Idiopathic Scoliosis. , (2018).
- Panjabi, M. M., Duranceau, J., Goel, V., Oxland, T., Takata, K. Cervical human vertebrae. Quantitative three-dimensional anatomy of the middle and lower regions. Spine (Phila Pa 1976). 16, 861-869 (1991).
- Panjabi, M. M., et al. Thoracic human vertebrae. Quantitative three-dimensional anatomy. Spine (Phila Pa 1976). 16, 888-901 (1991).
- Ravi, B., Rampersaud, R. Clinical magnification error in lateral spinal digital radiographs. Spine (Phila Pa 1976). 33, E311-E316 (2008).
- Silva, M. J., Wang, C., Keaveny, T. M., Hayes, W. C. Direct and computed tomography thickness measurements of the human, lumbar vertebral shell and endplate. Bone. 15, 409-414 (1994).
- Langrana, N. A., Kale, S. P., Edwards, W. T., Lee, C. K., Kopacz, K. J. Measurement and analyses of the effects of adjacent end plate curvatures on vertebral stresses. The Spine Journal. 6, 267-278 (2006).
- Chrzan, R., et al. Cranioplasty prosthesis manufacturing based on reverse engineering technology. Medical Science Monitor. 18, (2012).
- De Santis, R., et al. Reverse engineering of mandible and prosthetic framework: Effect of titanium implants in conjunction with titanium milled full arch bridge prostheses on the biomechanics of the mandible. Journal of Biomechanics. 47, 3825-3829 (2014).
- Keating, A. P., Knox, J., Bibb, R., Zhurov, A. I. A comparison of plaster, digital and reconstructed study model accuracy. Journal of Orthodontics. 35, 191-201 (2008).
- Numajiri, T., et al. Designing CAD/CAM Surgical Guides for Maxillary Reconstruction Using an In-house Approach. Journal of Visualized Experiments. , (2018).
