Bioelectric Analysen eines osseointegrierte Intelligent Implant Design System für Amputierte

Bis zum Jahr 2050 wird prognostiziert, dass die Zahl der Amputierten in den Vereinigten Staaten 3,6 Millionen erreichen wird. Komplikationen mit herkömmlichen Prothesen führen häufig zu asymmetrischen Gangmustern und Beschwerden bei Amputierten, die nach einer Verletzung wieder aktive Lebensweisen aufnehmen möchten. Die derzeit verfügbaren Prothesenoptionen sind im Allgemeinen unzureichend.

Das liegt hauptsächlich an der hohen Inzidenz von Druckgeschwüren aufgrund nicht gleichmäßiger Belastungsmuster. Eine Möglichkeit, die funktionellen Einschränkungen herkömmlicher Prothesen zu überwinden, besteht darin, eine direkte knöcherne Verbindung zwischen einem Implantat und dem Knochengewebe des Amputierten herzustellen. Diese Technologie, bekannt als Osteointegration, beruht auf einer direkten knöchernen Fixierung und einer engen epidermalen sowie dermalen Abdichtung, um Infektionen vorzubeugen. Bei Erfolg verbessert die Osteointegration die Aktivitätsniveaus von Amputierten mit hohen proximalen Amputationen erheblich.

Dies wird in den Videos des Teams von Dr. Ash off gezeigt. In Zusammenarbeit mit der Esca-Organisation. Es gibt zwei wesentliche Komplikationen, die einer breiten Anwendung der Osteointegration entgegenstehen.

Erstens besteht das Risiko einer bakteriellen Adhäsion und Biofilmbildung auf orthopädischen Implantaten. Zweitens besteht das Risiko einer unzureichenden skelettalen Fixierung in vivo, wie hier anhand von radiolucenten Stellen gezeigt. Um diese Komplikationen zu überwinden, kann die Exoprothese als Kathode zur Abgabe elektrischer Stimulation verwendet werden.

Dies kann zu einer positiven Knochenremodellierung führen, die bakterielle Anheftung verhindern und die Rehabilitationszeit bis zur vollständigen Belastbarkeit verkürzen. In diesem Video wird gezeigt, wie Implantate mithilfe eines neuartigen OSSEOINTEGRATED Intelligent Implant Design-Systems, oder OIID, konstruiert werden. Hallo, ich bin Brad Isaacson vom Bone and Joint Research Laboratory der University of Utah im Fachbereich Bioengineering.

Heute zeigen wir Ihnen, wie die Gestaltung osteointegrierter Implantate mithilfe hypothetischer Modellierung mit computergestützten Programmen getestet und bewertet werden kann. Unser Ziel ist es, den Nachweis des Konzepts eines neuen Rehabilitationswerkzeugs für die Osteointegration zu erbringen, das elektrische Stimulation verwendet. Bei korrekter Anwendung wird das Werkzeug in der Lage sein, periprothetische Infektionen zu verringern und die knöcherne Anheftung zu verbessern.

Unter Berücksichtigung dessen möchte ich Ihnen zeigen, wie wir ein integriertes, intelligentes Implantat-Design-System entwickeln können. CT-Aufnahmen werden für die Modellrekonstruktion verwendet, da sie eine klare Unterscheidung verschiedener Gewebetypen ermöglichen. Die dafür verwendeten Aufnahmen wurden nach Genehmigung durch die IRB und HIPAA vom University of Utah Hospital und der Department of Veteran Affairs gesammelt.

Diese CT-Aufnahmen wurden zunächst visuell überprüft und anhand des Fehlens von Metallimplantaten für die Studie ausgewählt, da diese Bildartefakte verursachen können. Hier zeigen wir einen Fall eines Amputierten, der aufgrund eines orthopädischen Implantats für ein Computermodell nicht geeignet wäre. Der Amputierte weist ein orthopädisches Implantat innerhalb des Markkanals auf, und beim Durchblättern der CT-Schnitte sehen wir eine Bildverzerrung.

Jedoch würden wir für einen solchen Patienten plädieren. Der Amputierte weist eine klare Unterscheidung zwischen Gewebetypen auf, die für anatomisch genaue Modelle entscheidend ist. Ausgezeichnet, um zu beginnen.

CT-Scandateien zur Modellerstellung werden als DICOM-Bilder heruntergeladen und als neues Volumen in das SEG-3D-Programm geladen. Anschließend wird ein Medianfilter verwendet, um die importierten Volumina zu glätten, bevor geometrisch definierte Gewebestrukturen bestimmt werden. Nach Abschluss der Filterung werden die Gewebegrenzen von Knochen, Knochenmark, Organen und Fettgewebe durch Schwellenwertbildung generiert.

Die CT-Bilder werden interaktiv und erneut gefiltert. Die Muskulatur wird erhalten, indem manuelle Startpunkte innerhalb der Schwelle für Muskelgewebe gesetzt werden und ein zuverlässiger verbundener Filter verwendet wird, um das gesamte mit den Startpunkten verbundene Gewebe zu finden. Dieser Schritt eliminiert fehlerhafte Gewebe, die aufgrund ähnlicher Absorptionsfähigkeit in den CTs fälschlicherweise mit dem Muskelgewebe zusammengefasst wurden.

Die Haut, die anhand der CT-Bilder nicht zuverlässig erkennbar ist, wird durch Dilatation des äußersten Gewebes um zwei Millimeter basierend auf der durchschnittlichen Hautdicke generiert. Dadurch entsteht eine Schicht einheitlicher Dicke, die das gesamte Modell umgibt. Die Segmentierungen werden manuell überprüft, zur Sicherstellung der Genauigkeit korrigiert und in einer Hierarchie zu einer einzigen Label-Karte kombiniert.

Für die Finite-Elemente-Analyse erforderlich. Die Modelle werden mithilfe eines nahezu rohen Rasterdatenformats oder einer NRD-Datei („near raw raster data“) an die Skipiste exportiert, die von Gordon Delman am Ski Institute entwickelt wurde. Dies ist mittlerweile der grundlegende Dateityp vieler quelloffener Bildverarbeitungssoftwareplattformen.

Diese Datei wird exportiert und als Netz für die Finite-Elemente-Analyse verwendet. Bisher haben wir RCTs manuell überprüft und sie zu einem hierarchischen O-Modell kombiniert. Im SEG-3D-Programm dort können wir die Gewebestruktur und den Raum definieren.

Danach laden wir diese Modelle in Ski ein und führen unser Finite-Elemente-Paket aus, um die Positionierung und Art der Elektroden festzulegen. Der Grund für die Verwendung der Finite-Elemente-Analyse liegt darin, dass sie eine numerische Näherung für komplexe Geometrien wie die verbliebenen Gliedmaßen von Amputierten bietet. Zur Vorbereitung der Finite-Elemente-Analyse wird das 16 cm lange Implantat mithilfe einer in MatLab geschriebenen benutzerdefinierten Software konstruiert und anschließend in SkiRun importiert, wo es als orthopädisches Implantat und als Kathode für die elektrische Stimulation dient.

Das elektrische Feld muss unter einem bis zehn Volt pro Zentimeter gehalten werden, und die Stromdichte muss unter zwei Milliampere pro Quadratzentimeter liegen. Dies führt zur Migration von Osteoblasten, verhindert eine lokal begrenzte Erwärmung des Gewebes und gewährleistet die Sicherheit des Patienten. Dies ist mit der roten gestrichelten Linie gekennzeichnet.

Kleine Elektroden sind darauf ausgelegt, den Patientenkomfort zu gewährleisten. Da das OIID-Gerät während der Rehabilitation keine Bewegung oder tägliche Aktivitäten einschränken sollte. Das Ski Run-Softwarepaket wird zur Konstruktion der Elektrode verwendet, da es die interaktive Platzierung und Simulation von Elektroden unterstützt.

Es wird ein Netzwerk erstellt und Module mit spezifischen mathematischen Funktionen organisiert, um Randbedingungen, Gewebeleitfähigkeiten und Netzverfeinerungen festzulegen sowie Histogramme elektrischer Größenverteilungen zu erzeugen und aufgefüllte Daten zu erfassen. Die Konfigurationen für die Elektroden bestehen aus einer Patch-Elektrode, zwei Patch-Elektroden, einem durchgehenden Band und zwei durchgehenden Bändern. Externe Elektrodenbänder, die 1,6 Zentimeter dick sind, werden am Restglied der aus Patienten-CT-Scans generierten Modelle angebracht.

Elektrodenpflaster, die drei Zentimeter dick sind, werden in einem Streifen angebracht, der ungefähr die Hälfte des Durchmessers des Restgliedes bedeckt. Der innere kortikale Implantat, dargestellt in Rot, repräsentiert das Osteo-Implantat. Dieses ist auf den Durchmesser eingestellt, um eine perfekte Passform und Füllung des Implantats zu ermöglichen.

Nachdem die Elektroden platziert wurden, führen wir die Finite-Elemente-Analyse durch. Ziel ist es, ein elektrisches Feld zwischen einem und zehn Volt pro Zentimeter aufrechtzuerhalten, um ein wirksames Werkzeug zu sein, und gleichzeitig eine Stromdichte von weniger als zwei Milliampere pro Quadratzentimeter sicherzustellen, um eine Gewebenekrose zu verhindern. Zur Durchführung der Finite-Elemente-Analyse werden Simulationen erzeugt, wobei angenommen wird, dass die elektrischen Größen mit einem quasistatischen Ansatz ohne zeitliche Abhängigkeit berechnet werden können. Zur Ermittlung des elektrischen Potentials durch den Reststumpf des Probanden wird eine numerische Näherung verwendet.

Das Modell wird durch die Lösung der Poisson-Gleichung und der Elektrostatik für jeden aus den SEG-3D-Segmentierungen generierten Gewebetyp berechnet. Im Modell werden Randbedingungen zugewiesen, bei denen Knoten zwischen Gewebetypen kontinuierlich sind und den Verlauf des Stromflusses steuern. Da die Elektroden und das Implantat eine wesentlich höhere Leitfähigkeit als die umgebenden Gewebe aufweisen, wird angenommen, dass sich das Implantat oder die Kathode auf einem konstanten Potential befindet.

Ebenso werden die Oberflächenelektroden mit einer konstanten Potentialdifferenz gegenüber dem perkutanen Implantat modelliert. Mithilfe einer numerischen Simulation wird das elektrische Potential durch das verbliebene Gliedmaßenstumpf des Probanden berechnet, um die Wirksamkeit der Elektrodenanordnung und -größe zu bewerten. Es werden patientenspezifische Modelle erstellt, und das elektrische Potential im Bereich der Implantatschnittstelle wird verwendet, um lokal begrenzte Feldstärken zu bestimmen.

Das Modell wird mithilfe eines hexagonalen Hügel-Netzes erzeugt, das aus etwa 1,8 Millionen Elementen besteht. Die optimale Elementgröße für dieses Experiment wird anhand einer Netzempfindlichkeitsstudie ausgewählt, die zu einem relativen Unterschied in den Spannungsgradienten von weniger als 5 % führt. Dies gewährleistet die Genauigkeit des Modells.

Die Elemente werden als stückweise homogene, omische und isotrope Elemente behandelt. Elektroden werden in die Finite-Elemente-Netzgenerierung integriert und eine konstante Potentialdifferenz zwischen der Hautelektrode und dem osseointegrierten Implantat zugewiesen. Diese Auswahl basiert auf der erwarteten Gewebewiderstandsfähigkeit.

Das Potential wird zwischen ein und 4,5 Volt basierend auf der Amputationsgeometrie, der Gewebewiderstandsfähigkeit und der Elektrodenkonfiguration mithilfe eines iterativen Lösers eingestellt. Die Potentiale in den Finite-Elemente-Modellen werden für vier Elektrodenkonfigurationen berechnet. Dies geschieht, um die optimale Konstruktion für Amputierte zu bestimmen.

Die Validierung der Finite-Elemente-Analyse erfolgt an einem iacuc-genehmigten In-vivo-Modell an Kleintieren. Ein Implantat wird in den Markkanal eines Kaninchens eingebracht und eine zweite Elektrode im Muskelgewebe platziert. Dadurch entsteht ein subkutanes elektrisches Feld an der Grenzfläche zwischen Knochen und Implantat.

Alle Ski-Run-Finite-Elemente-Analysen werden durch Nadelelektroden validiert, die zwischen den beiden Elektroden platziert sind und die Spannungsgradienten des Kaninchens in vivo erfassen. Die Studie am Kaninchenmodell verwendet dasselbe Protokoll wie das OIID, das für die humanmedizinische Forschung vorgesehen ist. Dies erfolgt, indem Computertomographie-Scans angefertigt, 3D-hierarchische Modelle in SEG 3D entwickelt und die rechnergestützte Modellierung mit Ski Run durchgeführt wird.

Das Ziel besteht darin, die elektrischen Messgrößen zu entwickeln, die erforderlich sind, um die Wirksamkeit einer gezielten elektrischen Stimulation nachzuweisen. Dies soll periprothetische Infektionen verringern und die Fixationsfestigkeit von Implantaten erhöhen, sodass die Technologie von der FDA zugelassen und zur Rehabilitation von Amputierten eingesetzt werden kann.

Die erfolgreiche Durchführung des detaillierten Protokolls führt zu anatomisch genauen Amputationsstümpfen, die aus Computertomographie-Scans erstellt wurden. Dies liefert die ersten Richtlinien für das OIID-System. Die Anwender werden eine interaktive Schnittstelle entwickeln, um die Elektrodegröße und -position für patientenspezifische Modelle anzupassen.

Veränderte elektrische Felder und Stromdichten werden sich aus der Gewebegeometrie und der Elektrodenposition ergeben. Daher erfordern Modelle individuelle Anpassungen, um Personen mit Gliedmaßenverlust, die eine Osteointegrationstechnologie anstreben, zu unterstützen. Das osseointegrierte intelligente Implantat-Design-System, das wir Ihnen heute vorgestellt haben, wird dazu beitragen, das klassische Problem der elektrischen Stimulation zu verringern, nämlich die Unfähigkeit, den Stromweg im menschlichen Körper zu definieren.

Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass das elektrische Feld an der Grenzfläche zwischen Knochen und Implantat die Fähigkeit besitzen könnte, periprothetische Infektionen zu reduzieren, die knöcherne Anbindung zu verbessern und als wirksames Instrument für unsere Kliniker in der Rehabilitation eingesetzt zu werden. Das war's. Vielen Dank fürs Zuschauen und viel Erfolg bei Ihrer Osseointegrationsforschung.