Summary
リバースエンジニアリングシステムを使用して、脊椎エンドプレートの詳細かつ包括的な形状データを記録し、取得します。脊椎エンドプレートのパラメトリックモデルが開発され、パーソナライズされた脊椎インプラントの設計、臨床診断の作成、正確な有限要素モデルの開発に有益です。
Abstract
脊椎エンドプレートの詳細かつ包括的な幾何学的データは、脊椎の有限要素モデルの忠実性を向上させ、脊椎インプラントを設計し、改善し、変性変化とバイオメカニクスを理解するために重要かつ必要です。このプロトコルでは、エンドプレート表面の形態データをデジタル点雲に変換するために、高速かつ高精度のスキャナを採用しています。ソフトウェアシステムでは、点群がさらに処理され、3次元に再構築されます。次に、各点を 3D 座標にするために定義された 3D 座標系、エンドプレートサーフェスに対称的に適合する 3 つの矢状サーフェスカーブ、および 11 の等距離ポイントを含む測定プロトコルが実行されます。各カーブで選択されます。最終的に測定と空間解析を行い、エンドプレートの幾何学的データを取得します。曲線とサーフェスの形態を表すパラメトリック方程式は、特性点に基づいて適合されます。モジュラー化された提案されたプロトコルは、脊椎エンドプレートの幾何学的データを得るための正確で再現性の高い方法を提供し、将来的により高度な形態学的研究に役立つ可能性がある。また、パーソナライズされた脊椎インプラントの設計、外科的行為の計画、臨床診断の作成、正確な有限要素モデルの開発にも貢献します。
Introduction
脊椎エンドプレートは、椎体の優れたまたは劣ったシェルであり、円盤と椎体1の間で応力を伝達する機械的インターフェースとして機能する。これは、椎体の外縁を取り囲む強くて固体骨の陰部であるエピフィシールリムと、薄くて多孔質である中央エンドプレートで構成されています。
脊椎は、外科的介入を保証する可能性のある変性、外傷性、および腫瘍性疾患の広い配列の対象となる。近年,人工椎間板やケージなどの脊髄装置が広く用いられてきた。エンドプレートの正確で詳細な形態パラメータは、効果的な人工椎椎接触と骨の成長電位3を持つ脊柱インプラントの設計および改善に必要です。さらに、脊椎エンドプレートの正確な形状と形状に関する情報は、バイオメカニクスを理解するために重要です。有限要素モデリングは、実際の椎骨のシミュレーションを可能にし、様々な負荷条件4に対する脊柱の生理学的応答を研究するために広く使用されているが、この技術は患者固有であり、すべての人に一般化できない脊椎。有限要素モデル5を開発する際には、一般集団における脊椎幾何学の本質的な変動を考慮すべきことが示唆されている。したがって、エンドプレートの幾何学的パラメータは、有限要素モデリングにおけるメッシュ生成と忠実度の向上に役立ちます。
エンドプレート幾何学とインプラント表面のマッチングの重要性は、以前の研究6、7、8で議論されているが、椎体エンドプレートの形態に関するデータは乏しい。ほとんどの以前の研究は、エンドプレート9、10、11の3D性質を明らかにすることができなかった。エンドプレートの形態12、13、14をより良く、完全に描写するには、空間解析が必要です。さらに、ほとんどの研究は、低精度測定技術10、15、16を採用しています。さらに、幾何学パラメータをレントゲン写真またはコンピュータ断層撮影(CT)17、18を用いて測定すると、有意な倍率が報告されている。磁気共鳴イメージング(MRI)は非侵襲的と考えられているが、経体構造11の正確なマージンを定義する際の精度は低い。標準化された測定プロトコルがないため、既存のジオメトリデータには大きな違いがあります。
近年、既存の物理部品をコンピュータ化された固体モデルにデジタル化できるリバースエンジニアリングが、医学分野にますます応用されています。この技術により、高度な椎骨表面の解剖学的特徴を正確に表現することが可能になります。リバースエンジニアリングシステムには、計測システムとソフトウェアシステムの2つのサブシステムが含まれています。このプロトコルで採用されたインストルメンテーションシステムは、高速かつ高精度(精度0.02mm、1,628 x 1,236ピクセル)である非接触光学3Dレンジフラットベッドスキャナを備えています。スキャナは、ターゲット オブジェクトのサーフェスモーフォロジー情報を効率的に (入力時間 3 s) にキャプチャし、デジタル ポイント クラウドに変換できます。ソフトウェアシステム(リバースエンジニアリングソフトウェア)は、点群データ処理(材料表参照)、3Dサーフェスモデルの再構築、フリーカーブとサーフェス編集、およびデータ処理のためのコンピュータアプリケーションです(の表を参照)材料)。
本報告書の目的は、(1)リバースエンジニアリング技術に基づく椎体エンドプレートの定量パラメータを取得するための測定プロトコルとアルゴリズムを考案すること、(2)現実的に可能な数学的モデルを開発することである。あまりにも多くのランドマークをデジタイズすることなく、脊椎エンドプレートの表現。これらの方法は、外科的行為計画および有限要素モデリングに有益である。
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Protocol
この研究は、著者の研究所の健康研究倫理委員会によって承認されました.頸椎骨はより複雑な形状19を持っているので、プロトコルは、関連する研究を容易にするために、イラストとして頸椎を使用しています。
1. 材料の準備、スキャン、画像処理
- 病理学的な変形や壊れた部分なしで乾燥した頸椎を集める。
- スキャナのプラットフォームに脊椎を垂直に配置します (図 1, 「材料の表」を参照)、 エンドプレートをカメラレンズに向けます。スキャナのアクティブな光源を使用します。次に、スキャンプロセスを開始して点群データ(.ASC 形式)。
注:事前スキャン画像に従って、可能な限り多くの表面形態情報をキャプチャするために、椎骨のスキャナと位置を調整します。 - 点群の処理に特別に使用するソフトウェアを開きます(「材料の表」を参照)。[インポート]をクリックして点群データを読み込み、脊椎のデジタル グラフィックを生成します。サンプルレートを 100% に設定し、[完全なデータをサンプリングに保持]を選択し、データの単位をミリメートルとして選択し、[シェード ポイント]をクリックします。なげなわ選択ツールを使用して、グラフィック上の冗長なポイントを選択し、[削除]をクリックして削除します。[ノイズを減らす]をクリックし、滑らかさレベルを最大に設定してノイズとスパイクを減らします (図2A,B)。
注: GUI (グラフィカル ユーザー インターフェイス) の下部には、基本的なソフトウェア操作手順があります。明らかな鋭い拍車を伴うノイズ ポイントは、エラーを減らすために、横方向または垂直方向に除去する必要があります。 - [ラップ]をクリックしてイメージング データを .stl 形式のファイルにパッケージ化し、ポイント クラウドをメッシュに変換し、ポイント オブジェクトをポリゴン オブジェクトに変換します。
注: リバース エンジニアリング ソフトウェアは、通常.stl スタイルの 3D 形式を受け入れます。 - 3D 再構成およびデータ処理に特別に使用されるソフトウェアを開きます(「材料の表」を参照)。サブメニューで[ファイル]をクリックし、[新規]をクリックします。タイプのリストでパーツを選択します。[開始]をクリックし、サブメニューで[シェイプ]をクリックし、[デジタル化されたシェイプ エディタ]をクリックします。GUI の右側にあるツールバーの[インポート]アイコンをクリックします。[インポート] ウィンドウで、.stl形式のファイルを選択し、[適用> OK] をクリックします。下部のツールバーのアイコンの [すべてに合わせる]をクリックして、再構成されたイメージをプレゼンテーション ソフトウェアのメイン ウィンドウに読み込みます。
注: 手順 1.5 ~ 2.3.3 は同じソフトウェアで実行されます。 - 右側のツールバーで[アクティブ化]をクリックします。[アクティブ化] ウィンドウで、[トラップ モード>ポリゴン タイプ>内側トラップ]を選択します。次に、3D 画像上の脊椎エンドプレートを選択して、後部要素や骨粗鬆症などの不要な椎体成分を除去します(図2C)。
2. エンドプレートの3D形態の定量化
- エンドプレート 3D 座標系の定義
- サブメニューの[開始>図形]をクリックし、[生成シェイプ デザイン]をクリックします。右側のツールバーのポイントアイコンをクリックします。エピフィシールリムに3つの解剖学的ランドマークをマークする:最初の2つは、それぞれエンドプレートトレーリングエッジの左右の端点です。3 つ目は、前の中央値です。
- 右側のツールバーの[ライン]アイコンをクリックし、後続の端線を定義する 2 つの末尾の端点を選択します。平面アイコンをクリックし、カーブに対して法線となる平面タイプを選択し、後部正面線と前中央点を選択して中間矢状面を定義します。
- [開始>シェイプ>クイック サーフェスの再構築] をクリックします。[平面断面]アイコンをクリックし、番号オプションに1を入力し、エンドプレート イメージと中間矢状面を選択して交差する曲線を生成します。スキャンアイコンから[カーブ]をクリックし、交差するカーブと後エピフィシールリムの交点を選択します。交差点を後続の中央値として定義します。
- [開始>シェイプ>ジェネレーティブ シェイプ デザイン]をクリックします。[ライン]アイコンをクリックし、前の中央値点と後中央値点を選択して、中間矢状の直径を定義します。[ポイント]アイコンをクリックし、サブメニューの[ポイントと平面の繰り返し]をクリックします。次に、中矢月径を選択し、[インスタンス]オプションに1を入力して、中矢状径の中点を定義します。
- 下部のツールバーで[軸システム]アイコンをクリックします。次に、中矢状径の中点を原点として選択し、後方の前頭線に平行な線をX軸として、中矢状径をY軸として、X-y面をZ軸として前方と垂直を指す線(図3)を選択します。).
注: 2 つの末尾エッジ エンドポイントは一貫性があり、骨フィート10の存在下で最小変動を示すため、参照点として選択されます。
- エンドプレートサーフェス上の特性曲線と点のフィッティング(図 4A-D)
- [ポイント]アイコンをクリックし、サブメニューの[ポイントと平面の繰り返し]をクリックします。中間矢状の直径を選択し、[インスタンス]オプションに3を入力すると、中矢状の直径を 4 つの部分に均等に分割します。
- [開始 > シェイプ > クイック サーフェスの再構築] をクリックします。[平面断面]アイコンをクリックし、[番号]オプションに1を入力し、エンドプレート イメージと x-z 平面を選択して交差するカーブを生成します。スキャンアイコンから[カーブ]をクリックし、X-Z平面とエピフィシールリムの2つの交点を選択します。
- 2 つの交点間の線分を中間前面直径として定義します。同様に、中間前面の直径を 4 つの部分に均等に分割します。
注: エンドプレートがメ矢状面に対して対称でない場合は、z-y 平面に対する垂直距離が短い中間前面カーブの 2 つの端点のいずれかを選択します。次に、中間前面の直径を短い長さの 2 倍と定義し、4 つの部分に均等に分割します。 - 下部のツールバーの[間の測定]アイコンをクリックして、中間矢状の直径の四分の一の長さを測定します。[平面断面]アイコンをクリックし、[番号]オプションに2を入力し、ステップ オプションで測定値を入力し、エンドプレート イメージと x-z 平面を選択して、前面パーツの片側に 2 つの継手カーブを生成します。[スワップ]をクリックして、反対側に 2 つの継手カーブを生成します。同じ方法で、矢状面内の他の 3 つの継手カーブを取得します。
注: 2 つの中間前立継手カーブは、2 つの中間矢状継手カーブと重なっています。 - 後続の測定では、各カーブで 11 個の等距離点を選択します。具体的な方法は次のとおりです。
- 中間矢状曲線を例にとると、中間矢状の直径を 10 個の部分に均等に分割し、9 つの中間点と 2 つの端点を含む 11 ポイントの合計になります(ステップ 2.1.3 および 2.2.1 を参照)。
- 各等距離点を通過し、エンドプレートサーフェス上の 9 つの継手カーブを取得します(ステップ 2.2.2 を参照)。スキャン アイコンから[カーブ]をクリックし、継手カーブと中間矢状曲線の交点を選択します。最後に、各エンドプレートで合計 66 ポイント(カーブごとに 6 つのカーブを掛けた 11 ポイント)を取得します。下部のツールバーの[項目の測定]アイコンをクリックして、各ポイントの座標を測定します。
- エンドプレート形態パラメータの測定
- ライン パラメータ:
- [間の測定]アイコンをクリックして、2 つの測定ポイント間の距離である線パラメータの長さを測定します。
- 凹度パラメータ:
- x-y 平面に平行な平面を作成する (図 5A):[開始]>シェイプ>ジェネレーティブ シェイプ デザインをクリックします。右側のツールバーのスケッチアイコンをクリックし、X-y平面をクリックします。[円]アイコンをクリックし、エンドプレート サーフェスの[原点]をクリックし、マウスのカーソルを適切な距離までドラッグしてからクリックします。ワークベンチの終了アイコンをクリックし、[塗りつぶし] アイコンをクリックし、クリックします。
- [オフセット]アイコンをクリックし、塗りつぶされた平面を選択し、最も凹面部分に接するまでオフセット オプションに適切な値を入力し、拡大します。[開始>シェイプ>クイック サーフェスの再構築] をクリックします。次に、3D カーブアイコンをクリックして、最も凹面の点を見つけて作成します。[項目の測定]アイコンをクリックして、最も凹面ポイントの座標を測定します (図 5B)。
- [間の測定]アイコンをクリックし、最も凹面ポイントと x-y 平面を選択して、エンドプレートの凹面全体の深さを測定します。同様に、特定の平面上で最も凹状の深さを見つけて作成し、その座標を測定します。
- 右側のツールバーの投影アイコンをクリックし、最も凹面の点と x-y 平面を選択して投影点を取得します。[項目の測定]アイコンをクリックして投影ポイントの座標を測定し、座標に基づいて分布を決定します。
- サーフェス積分パラメータ:
- 下部のツールバーの[慣性の測定]アイコンをクリックし、エンドプレートサーフェスをクリックして面積を測定します。[アクティブ化]アイコンをクリックし、エピフィシール リングの内側の余白に沿って中央のエンドプレートを選択します (ステップ 1.6 を参照)、[慣性の測定]アイコンをクリックして面積を測定します (図 5C)。[アクティブ化]アイコンをクリックし、中央のエンドプレートをクリックし、最後に[アクティブ化]ウィンドウの[スワップ]アイコンをクリックして、エピフィシールリムを取得します。次に、その面積を測定します。
- ライン パラメータ:
3. エンドプレート表面数学モデルの開発
- パラメトリック方程式の適合順序の決定
- データ分析および視覚化ソフトウェアを開きます(「材料の表」を参照)。コマンド ウィンドウに x = [対応するデータ]を入力します。[入力]をクリックします。
注:「対応するデータ」とは、前のステップで測定された1つの曲線における11の特性点のX座標データを指します。各コマンドを入力した後にEnterをクリックし、後続の操作に同じを適用します。手順 3.1 ~ 5.5 は、同じソフトウェアで一律に実行されます。 - 同じように、入力z = [対応するデータ].
- i=1:5 z2=polyfit(x,z,i)のコードを入力します。Z=ポリヴァル(z2,x);合計((Z-z)^2)<0.01 C=iブレークする場合。終了;終了.
注:プロトコルは、より高い精度を得るために0.01未満の誤差平方和を設定し、その値は、様々な要求を満たすために再調整することができます。 - [Enter]をクリックして、目的の適合順序である C 値を取得します。
- データ分析および視覚化ソフトウェアを開きます(「材料の表」を参照)。コマンド ウィンドウに x = [対応するデータ]を入力します。[入力]をクリックします。
- パラメータ方程式継手
- cftool を入力し、[Enter]をクリックしてカーブフィッティングツールを表示します。
- コマンド ウィンドウでカーブの座標を入力します(手順 3.1.1 および 3.1.2 を参照)。カーブ フィッティング ツールで、x データ オプションで矢状平面カーブをフィッティングする際に、正面平面カーブと Y 座標データをフィッティングするときに X 座標データを選択し、Y データ オプションで Z 座標データを選択し、多項式を選択し、適合順序を入力します。取得。その後、ソフトウェアは、自動的にフィットのパラメトリック方程式と良好性を出力します。
注: カーブは 2D イメージであるため、既定の作業オプションは、カーブをフィッティングするときにカーブ フィッティング ツールの x オプションと y オプションです。 - 同様に、66 点の 3D 座標を入力し、座標データを対応する軸オプションに一致させます。多項式を選択し、フィット順序を入力して、エンドプレートサーフェスのパラメトリック方程式を取得します(図6B)。
4. パラメトリック方程式に基づく幾何学的データの取得
- コマンド ウィンドウのエンドプレート上の任意のポイントの X 座標値と Y 座標値を入力します。
- 入力 PX1, PX2, PX3....
注: Px は、上記のステップで多項式を使用して適合されたパラメトリック方程式のパラメータです。 - 方程式を入力し、入力をクリックして結果を得る (つまり、入力形式: z = P00 + P10*x + P01*y + P20*x^2 + P11*x*y + P02*y^2 + P30*x^3 + P21*x^+ 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. パラメトリック方程式に基づくエンドプレートの表現
- 入力 PX1, PX2, PX3....コマンド ウィンドウに表示されます。
- コードX=N1:0.01:N2を入力します。
注:N1-N2はX軸データの範囲です(すなわち、中間コロナ曲線の2つの端点の値)。 - "Y=N3:0.01:N4;"というコードを入力します。
- 方程式を入力する (すなわち、z=@(x,y)P00 + P10.*x + P01.*x.2 + P 11 .*x.^2 + P11.*x.y+ P02.*y.^2 + P21.*x^2+ P 21.*x^+P 12.y03.*y.^3 + P40.*x.^4 + P31.*x.^3.*y + P22.*x.^2.*y.^2+ P13.*x.y.^3 + P04.*y.^4;
- コードezmesh(z,[N1,N2,N3,N4])を入力して、3Dシミュレーショングラフィックス(図6C)を取得します。
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Representative Results
高精度の光学3Dレンジフラットベッドスキャナを使用して、エンドプレートを45,000以上のデジタルポイントに変換し、形態を適切に特徴付けました(図2A,B)。
測定プロトコルでは、エンドプレート表面の空間解析を行った。代表的な曲線を表面に取り付け、定量化して形態を特徴付けた(図4B)。線形パラメータは、2 つの端点間の距離を計算することによって測定されました。得られた測定値は、エンドプレート全体の凹面および任意の特定のセクション(図5B)に加えて、中間矢状平面における凹面の深さと凹面頂点位置を含む。エンドプレート、エピフィシールリム、および中央エンドプレートの構成要素を分離し(図5C)、その長さと領域を便利に得た。
合計138個の頸椎エンドプレートをデジタル化・解析し、エンドプレートの数学モデルを確立した。このプロトコルは、平方誤差の合計を0.01以下に設定し、4次多項式関数を使用すると満足を達成できると結論付けました。
各曲線のパラメトリック方程式は、11点の座標に基づいて推論されました: f(x) = P1*x^4 + P2*x^3 + P3*x^2 + P4*x + P5.P1、P2、P3、P4およびP5はパラメータであり、その正確な値は表1に示されている。
エンドプレート表面の形態特性を表すパラメトリック方程式は次のとおりです。
F(x, y) = P 00 + P10* x + P21*y + P20*y + P02*y^2 + P21*x^2 + P21*x^2 * P12*x*y^2 + P03*y^+ P40*x 4^P *x^2*y^2 + P13*x*y^3 + P04*y^4
どこ:PXYsは、66点の事前測定された座標から推定されたパラメータです(表2)。
図1:非接触光学3Dレンジフラットベッドスキャナ。ヘテロダイン多周波位相シフト3D光学測定技術に基づくスキャナには、光学測定(2台のカメラとプロジェクターを中心とした統合)と制御装置が含まれます。この器械の精密は0.02のmmであり、ピクセルは1628 x 1236である。スキャナは、ターゲット オブジェクトのサーフェス ジオメトリを効率的に(入力時間 3 s) でデジタイズできます。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図2:椎体表面の点雲とエンドプレートの3D再構成。(A)及び(B)は、点群の処理に特化したソフトウェアによって生成された頸椎の劣った、優れた表面である。(C)および(D)は、それぞれ3D再構成とデータ処理に特に使用されるソフトウェアによって生成された劣った優れたエンドプレートの3D再構成である。後部要素および骨状体は椎骨から取り除かれ、エンドプレートだけを残す。最適な平面は、両側の非断線プロセスの最前の点と後端点を通して定義され、最適適合平面とエンドプレートによって形成される2つの曲線は、明らかに関節とコードルエンドプレートの境界です。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 3: エンドプレート 3D 座標系の定義。エピフィシールリム上の3つの解剖学的ランドマークのマーキング:最初の2つは、それぞれエンドプレートトレーリングエッジの左右の端点です。3 つ目は、前の中央値です。後部正面線は、前中央点を持つ中間矢状平面を定義する 2 つの後縁端点によって形成されます。後部中央点は、中間矢状面と後のエピフィシールリムによって決定され、これは前角の中央点を持つ中間矢状直径を形成する。原点は、中矢状の直径の中点です。Y 軸は、矢状の直径と前方を指すことによって決定されます。X 軸は、後部前頭線に平行な線です。Z 軸は x-y 平面に対して法線です。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 4: 端点サーフェス上の特性曲線と点を適合するステップ。(A)中間矢状径と中間前径を4つの部分に均等に分割します。(B)すべての等距離点を通過し、6 つのサーフェス カーブを対称的に選択し、そのうちの 3 つは正面平面とエンドプレート サーフェスの交差カーブ、および矢状面の他の 3 つのサーフェス カーブを対称に選択します。(C)中矢状の直径を10個に均等に分けます。(D)各等距離点を通過すると、正面平面と中間矢状曲線が 9 つの交点を形成し、2 つの端点と共に合計 11 ポイントになります。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図5:エンドプレートの凹面深さと表面積の測定。(A) x-y 平面に平行な平面を作成します。(B)最も凹面ポイントに接するまで平面をオフセットし、エンドプレートの凹面深さは、最も凹面ポイントと x-y 平面の間の垂直距離です。(C)エピフィシールリングの内側の余白に沿って線を引き、エンドプレートを中央エンドプレートとエピフィシールリムに仕切ります。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 6: 下位エンドプレートの 3D 再構成と表現。(A) 3D 再構成およびデータ処理に特別に使用されるソフトウェアによって生成された劣ったエンドプレート表面の 3D 再構築。(B)及び(C)は、データ解析および可視化ソフトウェアによって生成された劣ったエンドプレートの表現である。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
| エンドプレート レベル | 曲線 | パラメーター | ||||
| P1 | P2 | P3 | P4 | P5 | ||
| C6 スーペリア | 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 劣っている | 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 | |
表1:エンドプレート表面の曲線を表す方程式のパラメータ。第6頸椎エンドプレートのデータのみがリストされている。Px = 方程式のパラメータ。各エンドプレートでは、6つの表面曲線が対称的に選択されました。そのうちの3つは正面面にあり、前方曲線(FAC)、中間曲線(FMC)、および後カーブ(FPC)と呼ばれ、前面カーブと呼ばれ、次の曲線と呼ばれ、前面カーブと呼ばれ、これら3つ。矢状面の他の3つは、左曲線(SLC)、中曲線(SMC)、および右カーブ(SRC)と呼ばれた。絶対値が 0.0001 未満のパラメーターは、ここで 0 として表されます。
| パラメーター | C3 インフ | C4サップ | C4 インフ | C5サップ | C5 インフ | C6 サップ | C6 インフ | C7サップ |
| 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 |
表2:エンドプレート表面の形態を表すパラメトリック方程式のパラメータ。Px = 方程式のパラメータ。inf = 下位エンドプレート;sup = 優れたエンドプレート。絶対値が 0.0001 未満のパラメーターは、ここで 0 として表されます。このテーブルは、以前のパブリケーション3から変更されています。
| 測定 | テスト内信頼性 | 測定 | RE 対キャリパー | ||
| Apd | 最初の再測定 | 15.76±1.3 | Apd | 再 | 16.47±1.31 |
| 再測定 | 15.86±1.61 | キャリパー | 16.26±1.27 | ||
| Icc | 0.85 | クロンバッハアルファ | 0.99 | ||
| Cmd | 最初の再測定 | 19.71±2.47 | Cmd | 再 | 20.7±3.05 |
| 再測定 | 19.41±2.43 | キャリパー | 20.45±3.21 | ||
| Icc | 0.96 | クロンバッハアルファ | 0.99 | ||
表3:測定の信頼性データは平均±標準偏差(mm)であった。ICC = クラス内相関係数;APD = アンテロ後部直径;CMD = 中心平行な直径;RE = リバースエンジニアリングシステム。このテーブルは、以前のパブリケーションから変更されています。3
| 測定値値 | N | Z 座標値 | T | P | R |
| 元のポイント | 15 | 1.75±0.87 | 0.26 | 0.8 | 0.98 |
| 比較ポイント | 15 | 1.74±0.91 |
表 4: エンドプレートの形態を表すジオメトリ モデルの有効性。データは平均±標準偏差(mm)として表されます。元のポイントは、元の 3D 再構成イメージ上の 15 のランダムに選択されたポイントです。比較ポイント = パラメトリック方程式から自動生成された対応するポイント。R = 相関係数。
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Discussion
リバースエンジニアリングは、頭蓋形成術20、経口21、上顎顔面インプラント21などの医学分野にますます応用され、成功を収めています。リバースエンジニアリング測定、すなわち製品表面デジタル化とは、特定の測定装置と方法を用いた点群データへの表面情報の変換を指します。このようなデータに基づいて、複雑な表面モデリング、評価、改善、製造を行うことができます。デジタル計測とデータ処理は、リバースエンジニアリングで使用される基本的かつ重要な技術です。
このプロトコルでは、脊椎エンドプレートの正確で詳細な形態情報は、ヘテロダイン多重周波数、位相シフト、3D光学測定技術に基づく非接触光学3D範囲スキャンシステムを使用して記録されます。スキャナは、主に制御装置と2台のカメラとプロジェクターを統合した光学測定で作られています。他の測定器と比較して、スキャナは非常に正確で、有効であり、ポイントバイポイントのスキャンを避ける。ポイント クラウド データをキャプチャする場合、スキャン ヘッドは通常、オブジェクトと接触せず、変形効果はありません。表面形態を記録するためのスキャナの信頼性、妥当性、および精度は、2、3、22を確立しています。これらの測定値の再現性が検証されました。
リバースエンジニアリングシステムで測定した測定の精度を検証するために、20枚のエンドプレートをデジタルキャリパーで測定し、クロンバッハαを用いて評価した。テスト内信頼性のために、138個の椎体エンドプレートから16個のエンドプレートをランダムに選択し、2週間間隔で2回測定し、次にクラス内相関係数を用いて評価した。結果は大きな合意と信頼性を示した(表3)。リバースエンジニアリングソフトウェアには、強力な測定、データ処理、エラー検出、フリーカーブおよびサーフェス編集機能が含まれます。また、カーブやサーフェスをインテリジェントかつ効率的に構築および調整することができ、3Dサーフェスモデルの再構築は正確な測定23に貢献します。
脊椎インプラントの設計、脊椎の有限要素モデルの忠実度の向上、数学モデルの開発など、脊椎の詳細で包括的な解剖学データには重要かつ重要なアプリケーションがあります。椎体エンドプレートは、椎間板の完全性と機能を維持するために不可欠であり、ストレスを伝達する機械的インターフェースとしても機能します。したがって、エンドプレートジオメトリの定量化が重要です。リバースエンジニアリングの助けを借りて、エンドプレートの形態はインテリジェントかつ包括的に定量化することができます。このプロトコルでは、各エンドプレートの表面に6つの特徴的な曲線が取り付けられ、空間形態を定量化するために3D座標系が確立される。
さらに、エンドプレートのパラメトリックモデルは、正確で再現可能な定量的評価を実施し、パーソナライズされた生体力学的有限要素モデルを開発するために開発されています。エンドプレートサーフェスのパラメトリックモデルは、研究者が視覚化し、便利に分析することができる迅速で現実的かつ正確な表現を生成することができます。
より多くのランドマークを含めることは精度を向上させますが、時間とコストがかかります。このプロトコルでは、6つの表面曲線から66点が形態学的特徴を記述するのに十分であると提案される。信頼性テストは、ランダムに選択された15のポイントの座標値と、パラメトリック方程式から自動生成される対応する値を比較することによっても行われます。その結果、パラメトリックモデルの信頼性が高く、再現性が高く、エンドプレート表面のリアルな表現として役立つ可能性があることが明らかになりました(表4)。パラメトリックモデルは、CTやMRIなどの他の画像化モダリティに基づいて導出することができることに留意されたい。
非接触スキャナは周囲光の影響を受けやすいため、周囲光を安定的に保つことが重要であり、アクティブな光源を推奨します。エンドプレート表面に残留グリースがある場合は、対象表面の空間反射特性の影響を受けるリスクを避けるために、乳児用タルカム粉末を穏やかに塗布する必要があります。軸頸椎下には、隠れた関節という特別な成分があります。エンドプレートと区別するために、最も適合度の低い方法を使用して最適な平面が定義されます。そして、最良適合面によって形成された交点曲線と、エンドプレート表面は、カバーブラルジョイントと優れたエンドプレートとの境界である(図2D)。
具体的な操作は次のとおりです: [スタート>シェイプ>ジェネレーティブ シェイプ デザイン]をクリックします。右側のツールバーのポイントアイコンをクリックし、3D 画像上の両側の非シナプロセスの最前のポイントと後端のポイントを選択します。平面アイコンをクリックし、平面タイプの[ポイントを平均]を選択して、最適な平面を定義します。[開始>シェイプ>クイック サーフェスの再構築] をクリックします。[平面断面]アイコンをクリックし、3D 画像と最適な平面を選択します。
3D 座標系を確立する際に、エンドプレートサーフェス上の 3 つの解剖学的ポイントの正確なマーキングが重要です。リバースエンジニアリングソフトウェアは、再構成画像の柔軟なシフトを可能にし、ランドマークを識別するのに役立つコントラストを向上させます。あるいは、定義された中間矢状面と冠状平面の交差線がエンドプレート断面に垂直であるかどうかに基づいて座標系の適切性を評価し、それに応じてシステムを調整することが重要です。観察者内試験も評価され、その結果は良好な信頼性を示した(表3)。
このプロトコルには、点群データの取得と処理、画像の再構成と解析、パラメトリック モデルの開発など、複数のスキルと技術が必要です。初心者の場合は、プロセス全体を完了するのに時間がかかる場合があります。ただし、このプロトコルのソフトウェアのモジュールはほんのわずかで、手順はモジュール式なので、経験豊富になるためには短い学習曲線が必要です。
結論として、記載されたプロトコルは、脊椎エンドプレートの詳細かつ包括的な形状データを取得するための正確で再現可能な方法を提供する。パラメトリックモデルはまた、パーソナライズされた脊椎インプラントの設計、外科的行為の計画、臨床診断の作成、正確な有限要素モデルの開発に有益である、あまりにも多くのランドマークをデジタル化することなく開発されています。
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Disclosures
著者は、競合する金銭的利益を宣言しません。
Acknowledgments
この研究は、上海浦東保健局(PWZxk2017-08)と中国国家自然科学財団(81672199)の主要規律建設プロジェクトによって資金提供されました。著者たちは、以前のバージョンの校正における彼の助けに対する王レイの助けに感謝し、Li Zhaoyangはパラメトリックモデルの開発に彼の助けを与えた。
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 |
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