Summary
ב פרוטוקול זה, זנים פני השטח עצם הירך מוערך במהלך שבר הבדיקה באמצעות טכניקת מתאם תמונה דיגיטלית. החידוש של השיטה כוללת יישום של דפוס חודרני סטוכסטי חדות גבוהה על פני השטח של עצם הירך, תאורה בקפידה שצוין, במהירות גבוהה לכידת וידאו, תמונה דיגיטלי ניתוח המתאם לחישובי זן.
Abstract
פרוטוקול זה מתאר את השיטה באמצעות תמונה דיגיטלית המתאם כדי להעריך זן קורטיקלית במהירות גבוהה תמונות וידאו של המשטח הירך cadaveric המתקבל בדיקות מכניות. שיטה אופטית זו דורשת מרקם של רבים סימני נאמנות מנוגדים על רקע לבן אחיד עבור מעקב מדוייק של דפורמציה השטח כפי הטעינה חלה על הדגימה. מייד לפני בדיקות, פני השטח עניין בנקודת המבט של המצלמה הוא צבוע עם פריימר לבן על בסיס מים, להתייבש למשך מספר דקות. צבע שחור היא מנומר בקפידה על הרקע הלבן עם שיקולים מיוחדים אפילו הגודל והצורה של טיפות. תאורה היא בקפידה ועוצב להגדיר כך יש חדות אופטימלית של הסימנים האלו תוך מזעור השתקפויות באמצעות מסננים. תמונות התקבלו באמצעות לכידת וידאו במהירות גבוהה-עד 12,000 מסגרות/s. תמונות מפתח לפני כן, לרבות האירוע שבר מופקים, דפורמציות מוערך בין מסגרות רצופים ב- windows החקירה בקפידה בגודל מעל אזור מסוים של עניין. דפורמציות אלה משמשות לאחר מכן לחשב את השטח זן חנותם במהלך הבחינה שבר. הנתונים זן הוא מאוד שימושי לזיהוי חניכה שבר בתוך עצם הירך, ולשם אימות בסופו של דבר של עצם הירך proximal שבר כוח מודלים נגזר מבוסס-טומוגרפיה מחושב כמותית סופיים רכיב QCT/לפורומי אנליזות.
Introduction
המתאם תמונה דיגיטלית (DIC) היא תמונה עיבוד דפוס בה משתמשים בפרוטוקול הנוכחי כדי להעריך את המתח משטח שדה מלא של מבחן הירך cadaveric דגימות מתמונות רצף הזמן שהתקבל במהלך בדיקות שבר מכני. הטכניקה פותחה לראשונה שהוחל בניתוח מתח נסיוני בשנות השמונים, חוותה עלייה מהירה בשימוש בשנים האחרונות1,2,3. יש מספר יתרונות מרכזיים על גישות מסורתיות יותר של הרכבה מאבחנים המתח על מבנה כולל מוגברת התפוצה המרחבית של השדה זן, עדין למדוד אורכים דרך רזולוציית המצלמה מוגברת, והימנעות בעיות עם מד מתח דבק הדבקה או תאימות. היתרון העיקרי של DIC בשביל לרקמות ביולוגיות, כגון עצמות, היא כי ניתן להחיל אותה על גיאומטריות לא סדירה הכוללת של תכונות חומר הטרוגנית מאוד4,5. החיסרון העיקרי שלה על פני שיטות רכישה זן מסורתי הוא שזה דורש יקר במהירות גבוהה מצלמות וידאו של רזולוציה מספיק עבור המידה של האזור עניין כדי להשיג מספיק יכולות דגימה כדי במדויק מעריכים זן שדות.
היישום העיקרי של השדות זן טמפורלית המתקבל שבר DIC ניתוח הוא כדי לאמת את הערכות זן QCT/שמציעות דגמים של הירך כוח5. אימות כזה הוא המוקד של קבוצות מחקר אורטופדיות רבות אשר מנצלים בעיקר מדידות מרוחקת של כוח, התקה מ טען תאים ו-7,6,מתמרים תזוזה8. בנוסף, התמונה שבר שלאחר ניתוח של תבנית השבר יש כבר בשילוב עם מדידות מרוחקת אלה כאמצעי נוסף של אימות מודל9. לאחרונה, השיטה DIC הוחל אימות מודל שמציעות של שבר ולהיסדק הפצת עצם הירך proximal10. על ידי ניצול מתאם המתח בין דגמים וניסויים, בטחון רב יותר אפילו תוקפו של מודלים של femora הפרוקסימלית לזכייה, לקדם השימוש קרוב יותר קליני של שיטת האבחון QCT/שמציעות.
עבודה זו מסביר פרוטוקול מפורט כדי לשלב את הצעדים הדרושים לניתוח DIC ב שבר בדיקה של femora הפרוקסימלית. ההליך כולל את השלבים הכנה העצם של ריסוס של צבע לבן על פני עצם, ואז כתמים כתמים שחורים על המשטח הלבן יבשים של העצם, שיטות של קבלת תמונות עם רזולוציה יכולות מספיק שימוש גבוהה מהירות וידאו מצלמות, תהליך ואת כלי שהשתמשנו עבור מחשוב זן שדות מתמונות אלה. הסברנו גם מספר אזהרות שעשויים להשפיע על האיכות של המדידות.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
כל הניסויים נערכו באישור הועד המוסדי. הדגימות, התקבלו מעבדות מחקר אנטומי בשיתוף.
1-הכנת דגימות עבור בדיקות
- להפשיר את femora ב RT עבור 24h.
- כאשר הירך הוא תור לבדיקה, להסיר כל גלישת שהוחל להקפאה ונגב עצם הירך עם מגבת יבשה כדי להסיר את כל שארית הלחות, הפקדות השומן או רקמות רכות. בסיר את הירך לתוך כוס טרומיים אלומיניום עם מלט עצם.
- באמצעות קופסה שתכיל את החלקיקים ככל האפשר, לרסס את העצם עם ציפוי פלסטיק לבנה כדי להשיג ציפוי דק, אחיד. . שמור על עצמך כדי לכסות את העצם עם שכבה אחידה אחת של צבע עבור חדות אופטימלית, הדבקה חזקה אל פני השטח של עצם הירך.
הערה: העובי לא נמדדה.
יבש - לי לפחות 5 דקות. זה חשוב למנוע ערבוב לא מכוונות עם טיפות מנומר בסעיף 2-
- לעטוף את העצם עם בד רטוב כדי למנוע יובש ברקמות.
2. כתמים תהליך
- . כ, להוסיף חלק 1 של מים 2 חלקי צבע עבור כתמים הטוב ביותר על העצם. להוסיף מים בהדרגה (עבור תערובת טובה יותר) צבע אקרילי לעשות צבע שחור.
- טובלים מברשת נקייה בגוונים של צבע שחור כדי לספוג צבע קפיצי המברשת, כדי להפוך ספאקלס שחור מעל הציפוי הלבן.
- לתת לצבע להתייבש במשך 5 דקות לפני שתמשיך.
3. תמונה רכישת
- הר עצם הירך מנומר מוכן במכונה הבדיקה מכני על-ידי הוספת בקצה הדיסטלי של פוטאד הנורה והדק את שני הברגים כדי לאבטח את הדגימה.
- להתאים את שני בעוצמה גבוהה פריקה מחזירי אור כזה כי פני השטח של עצם הירך משיגה את ההארה הגבוהה ביותר האפשרי תוך הימנעות השתקפויות בתמונת המצלמה. המשך במהירות עם השלבים הבאים בסעיף 3 כדי למנוע חימום בלתי רצויות של הדגימה של קרינה אור לפני ילדי
- להקטין את הצמצם של החזית ולהציג בחזרה במהירות גבוהה מצלמת וידאו עדשות כך האזור כולו עניין של עצם הירך בשדה הראייה נמצא בפוקוס.
- להתאים מחדש את מחזירי אור לשפר עוד יותר תאורה תוך הפחתת בוהק.
- להגדיר את התוכנה רכישת התמונה ללכוד ב 6000 מסגרות בשנייה ברזולוציה של 1024 x 512 פיקסלים. הגדר את המספר הכולל של מסגרות כדי לרכוש לאחר לחצן האות במוקש היא קיבלה את 12288. זרוע תוכנת וידאו במהירות גבוהה עבור רכישת התמונה כאשר לחצן האות במוקש הוא קיבל משיטת הבדיקה. בסיום הבדיקה, הוידאו שוכן בתוך המצלמה ' זיכרון מאגר s.
- באמצעות התוכנה רכישת התמונה, לשמור את הווידאו בדיסק על-ידי ציון שם הקובץ והנתיב הרצויה ולחיצה " להציל את ". היכונו להמתין בין 5-40 דקות עבור תהליך זה להשלים תלוי במספר מסגרות להינצל.
4. תמונה הכנה
- צור ספריות עבודה נפרד עבור מלפנים ומאחור של עצם הירך.
- להשתמש בתוכנת ניתוח וידאו כדי לפתוח את הקלטת וידאו במהירות גבוהה המתאים ורשום במספרי הסימוכין מסגרת מפתח ב 1) להפעיל עומס תנועה למפעיל מסגרת, מסגרת 2) מיד לאחר האירוע שבר.
- כדי לבצע דגימת הפחתה של רצף תמונות TIFF לא דחוסה מהוידאו במהירות גבוהה, לפתוח ולהפעיל " mov_frames.m " קובץ ה-script ספריית העבודה עבור הצד הרלוונטי הירך.
- בתיבת הדו-שיח המתקבלת, הזן את מספר מסגרת הסיום מזוהה ב- 4.2 שלב עם גודל צעד של 25-40. לחץ על " מסגרות לחלץ " ולבדוק ספריית העבודה כדי להבטיח שהקבצים *.tiff חולצו כראוי.
5. יצירת רשת שינוי אלמנט סופי
- שימוש חיצוני סופיים מתחברים תוכנית ליצירת רשת השינוי סופיים. לחשב זני 2D הווקטורים הזחה דיפרנציאלית עם אלמנטים סופיים. ייבאו את התמונה הראשונית *.tiff חילוץ לתוך המעבד מראש של התוכנה סופיים כתבנית ליצירת בליטת חיבור.
- למצוא שניים קל לזהות נקודות נאמנות בתמונה זה נמצאים פינות נגדיות של המסגרת ולהקליט את קואורדינטות X ו- Y (אלה שבסופו של דבר ישמש ב- 6.1 שלב). הקואורדינטות הן שרירותיות מבוסס על אמנת שמציעות התוכנה משתמשת כדי לייבא את התמונה *.tiff. הקואורדינטות של נקודות אלה ישמש כדי לרשום את הצמתים של הרשת סופיים עם הפיקסלים המקבילים של תמונות וידאו ב- 6.2 צעד.
- תוכנת עריכת תמונות, לפתוח את התמונה שיובא לתוך האלמנטים הסופיים תוכנת מעבד מקדים של ולהקליט את הערכים כיוון X ו- Y של הפיקסלים המשויכים לנקודות שזוהו בשלב 5.2. אלה שבסופו של דבר ישמש ב- 6.1 שלב.
- , " סקיצה " מודול של הרכיב סופיים מתחברים תוכנית, השתמש בכלי בליטת חיבור המתאר קטע סגור המייצג את האזור של ריבית. ודא באזור אינה גדולה מדי כזה כי פני השטח של העצם לגור בחוץ המנזר אזור להישבר בשל סיבוב.
- להכין המקטע סגור שנוצרו ב- 5.4 שלב עבור מתחברים על ידי זריעה הקצוות עם גודל רשת גלובלית של 1 מ מ תחת התפריט " זרע חלק מופע ".
- תחת " הקצאת רשת פקדים ", להגדיר את הצורה רכיב מרובע-
- Mesh המקטע סגור.
- לייצא את רשת השינוי לקובץ ASCII של מסד הנתונים עם רשת שינוי בהיקף של קואורדינטות קטרי והגדרות יסוד.
- וכתוצאה מכך סופיים קלט בקובץ פתוח בעורך טקסט, העתק את הבלוק הצומת המכיל מספרים צומת לתוך קובץ טקסט חדש ושמור על כמו " nodes.txt ". חוזר עבור רכיב בלוק ולשמור את הקובץ טקסט חדש בשם " elements.txt ".
6. לרשום את FE Mesh עם תמונות וידאו ' מהירות גבוהה ', לערוך ניתוח המתאם תמונות דיגיטליות
- בתוך מפגש חדש, ליצור וקטורי השורה 2-אלמנט הנקרא ab1 ו- ab2 עם הערכים המזוהים ב- 5.2 שלב., px1, px2 עם הערכים המזוהים ב- 5.3 צעדים על-ידי הקלדת שמות וקטור בשורת הפקודה. להציל את סביבת העבודה כמו " points.mat ".
- להריץ את הסקריפט " convert_imagesize.m " כדי לרשום את הנקודות של רשת השינוי סופיים עם תמונת הוידיאו במהירות גבוהה שחולצו.
- להריץ את הסקריפט " rrImageTrackGui.m ". טען את התמונה הראשונה (" p01.tif "), הזן את מספר הקובץ *.tiff האחרון שהופק המספר הכולל של תמונות כדי לעבד.
- לטעון את רשת השינוי שיצר ב 5.7 שלב מוודא האפשרות רשת מוגדר " לקרוא מקובץ " ולחץ על " קבל ". רשת השינוי סופיים אמור להופיע מעל לתמונה עצם.
- לציין את הערכים מעקב בהתבסס על הקווים המנחים הבאים עבור מעקב אחר פרמטרים, לחץ על " להמשיך " (שמירה על אכפת לך כי ערכי הפרמטרים הם גודל התמונה, מרקם, כמות דפורמציה המתרחשים ולאחר צריך להיבדק בקפידה על בסיס מקרה לגופו).
גודל הגרעין
- שימוש ההתחלה 21. גודל הגרעין, n, הוא o גודלf n x חלון n (כאשר n הוא מספר אי-זוגי) של פיקסלים המשמש הצלב-המתאם והנחישות של וקטור דפורמציה עבור אזור זה שישמש לחישובים זן.
- להשתמש בגודל Subpixel ההתחלתי של 4. גודל Subpixel, מ', הוא בגודל של (2 m + 1) x (2 m + 1) תת חלון מעל איזה subpixel דפורמציה מחושב על ידי בהנחה זן הומוגנית משנה דרך החלון.
- השתמש מקדם החלקות ההתחלתי של 2. החלקות גורם הוא בכמות ההחלקה שהוחל על השדה הזחה במקומות מסומנים לפני מחשוב זנים.
- השתמש מקדם maxMove ההתחלתי של 10. גורם maxMove הוא המספר המרבי של פיקסלים שניתן כל צומת מן המסלול שלו ביחס השכן שלה ' s מסלול. פעולה זו מסייעת למנוע מעקב קשות כדי דפורמציה.
- השתמש מקדם smoothGrid ההתחלתי של 15. הגורם smoothGrid הוא הגודל של הרשת (מעט גסה בהרבה רשת השינוי הצמתים מסומנים) המשמשת עבור החלקה.
- בחר נקודת מדריך בעל ניגודיות משמעותי סביבו תוך הימנעות אזורים עם בוהק או blurriness. לבדוק נקודה זו על-ידי לחיצה על " הסימון מדריך " לאשר את הפסגה קורלציה חזקה (לפחות פעמיים משרעת) לעומת שכנותיה. לחץ על " קבל " ו " לבצע מעקב " כאשר מרוצים. זה יכול להיות תהליך ממושך חישובית איפה הזחה דיפרנציאלית מחושב עבור רצף תמונות טמפורלית.
- לאחר שלב 6.6 הושלמה, לחץ על " Animate ". כאשר הנפש סיום, לחץ על " לכתוב זנים (post בתוכנת עיבוד) ", הזן *.exe, ולאחר מכן בחר writeStrainRR_simple.exe 11. זה יחשב הזנים. סגור GUI.
7. עיבוד שלאחר העקירה והנתונים זן
- כדי להשיג זן לעומת מספר מסגרת, להפעיל " analyzeFailurePrecursor.m " משורת הפקודה עם ארגומנט קלט בגודל שלב (לבחור 20-30). הפסגות מסמלים נזק לעצם, הפסגה הגדול יתאים את המסגרת קרוב הכישלון הגלובלית עצם.
- כדי ליצור קבצי סרט של הזנים, הפעל " makeMovies.m " מן חלון הפקודה עם הארגומנטים (numVars, endstep, הדגל).
הערה: הארגומנט numVars מוגדר כ- 1-3 להיות displacements, 4-6 להיות xx yy, xy זן רכיבים, 7 & 8 הן פון מיזס ובעוד שני הזנים, 9 היא האנרגיה זן. Endstop הטיעון הוא המסגרת האחרונה כדי להיכלל בסרט.- להגדיר את הדגל ארגומנט אופציונלי 1 רק ליצור סרטים עבור הישות שצוין עבור הארגומנט numVars, 0 ליצירת סרטים של כל המשתנים.
8. בסדר כוונון, עידון של תוצאות
- אם DIC מעקב נתן תוצאות עניים כגון שדה מקוטע המתח שנופל השערות מכניקת הרצף מבחוץ, לקבוע מה קורה למה המעקב היא כושלת. חזור על סעיף 6 לב במיוחד ההתאמה של מעקב אחר פרמטרים. אופציה משני יכול להיות כדי להחזיר התוכנה סופיים וליצור רשת שינוי אחיד, יכול להיות עדינה יותר. מעקב
- DIC אם נתן תוצאות סבירות, ליצור סדרה עדינה יותר של תמונות עבור DIC. באמצעות המספרים הפניה מסגרת מפתח 4.2 שלב, את קצב המסגרות המתאימות של הווידאו, לזהות את המרווח מסגרת עבור שלושה משטרים שונים עניין במבחן שבר עם הדרישה בראש כי הנקודות צריך להמשיך לא יותר מ 6 פיקסלים בין מסגרות.
הערה: עבור המקטע הראשונית של הבדיקה כאשר הזנים הם נבנים לאט בעצם הירך, המרווח מסגרת תהיה גדולה יחסית (לדוגמה, עבור שיעור התקה מ מ 100/s, המרווח מסגרת עבור חלק זה הוא 3333 μs). עבור חלק ביניים הבחינה קרוב למסגרת שבר, זן זה גדל במהירות רבה יותר, קטן יותר מרווח בין מסגרות הדרושים (1667 μs עבור שיעור התקה מ מ/s 100). עבור החלק הסופי לפני שבר, המרווח מסגרת הוא שלה הקטן ביותר (16.7 μs בקצב התקה מ מ 100/s). - אופציונלי לתיעוד למטרות בלבד: להשתמש במידע שלב 8.2, יצירת נתונים מעוצבים ערכים בקובץ ASCII זכאי " steps.txt " המכיל שורת נתונים עבור כל מרווח בין מסגרות. הפורמט של כל שורה יהיה במסגרת הראשונה את משטר המופרדות על-ידי מספר המסגרות לדילוג (בהתבסס על שלב 8.2) מופרדים באמצעות נקודתיים אז המסגרת הסופית של המשטר הזה (דהיינו תבנית של " 1:20:200 " להורות את החילוץ תוכנה לשליפת מסגרת 1 למסגרת 200 צעדים של 20).
- מיד בעקבות ייעוד, להוסיף טאב ולייעד את החילוץ תמונה מספר טווח (עבור " 1:20:200 " לדוגמה, הכינוי שורה שלמה יהיה " 1:20:200 < הקש TAB > 1:11 " בלי הציטוטים). חזור עבור שני האחרים לבדוק המשטרים כך יהיו שלוש שורות של מידע " steps.txt " קובץ. קובץ זה משמש רשומה עבור מה התמונות חולצו מהוידאו המקורי במהירות גבוהה-
- להפעיל את הקוד mov_Frames.m שוב הפעם ציון משטרים מרווח בין מסגרות מרובים בתיבת הדו-שיח. הזן את המספרים מסגרת וצעד גדלים מזוהה ב- 8.2 צעד כדי לקבוע את התחלה, סיום, ופרמטרים מסגרת דלג צפוי בכלי ' תיבת דו-שיח זו. הקפד לעשות זאת בספריה חדשה אחרת את התמונות המקוריות יוחלפו.
- חזור על סעיפים 6 ו-7, סקור את התוצאות לשיפור. כל עצם הירך עשויים לדרוש חזרות נוספות שונות בהתאם לסוג של אירוע שבר, דפוס חודרני, תאורה. כאשר חוזרות שלב 6.5, לשמור ההגדרות זהה אלא להפחית את maxMove ל- 6 (מתוך 10).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
לפני תהליך speckling, עצם הירך היא לנקות רקמות שומן ורך עודף, הירך הוא בעציצים בכוס אלומיניום. במהלך התמצקות של polymethylmethacrylate (PMMA), העצם זה עטוף מטלית רטובה מלוחים כדי למנוע יובש ברקמות. ברגע זה פני השטח, PMMA למוצק העצם מנוקה שוב ממש לפני הריסוס (איור 1). לאחר מכן, פני עצם הוא ריסס או מוברש בצבע על בסיס מים פלסטיק לבן. ברגע מיובש, המשטח הלבן הוא מנומר עם צבע שחור יש דפוס סטוכסטי של כתמים שחורים על רקע לבן (איור 2). ברגע העצם מושם על מתקן הבדיקה, האורות והמצלמות וידאו במהירות גבוהה מוגדרים, הניגוד אופטימלית של התבנית, המוקד של המצלמות נבדקים לפני בדיקות (איור 3). השיטה DIC דורש ניגודיות גבוהה כתמים דפוס, תאורה מספקת. אחרת, התוצאות עשויה להיות מושפעת על ידי מספר בעיות כגון oversaturation של פני השטח, ניגודיות המסכן, תמונות משעממות (איור 4). לא דחוס תמונות מהסרטים במהירות גבוהה מסוגלים לחלץ תחת משטרים זמני דגימה מרובות, האלגוריתם מעקב DIC יכול להיות מופעל באמצעות ממשקי משתמש גרפיים (איור 5). קווי המתאר של המדגם הירך משמש לזיהוי האזור של ריבית עבור זן שדה הערכה (איור 6A) , הקמת רשת סופיים לחישוב המתח (איור 6B). תחילתה של שבר מזוהה על-ידי ניטור מידת סטיית המתח במהלך הבדיקה, עם פסגות המייצגים נזק לעצם מסגרת הזמן של שבר (איור 6C). לבסוף, זן 2D שדות הם נקודות המגע המוצגים חזרה אל התמונה עצם שלא נבדקו להמחשת משופרת (6D איור).
איור 1 : עצם ההכנה לפני ציור העצמות. (א) ניקוי העצם מלחות ושומן לאחר להיות הקרת; (B) השתילה הירך; (ג) ניקוי לפני הריסוס תהליך אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 2 : תהליך הציור. DIC (א) עובד שטח וכלי הכרחי; עצם הריסוס (B) עם שכבת ציפוי לבנה; (ג) צחצוח לבן צבע בפני השטח של העצם; (ד) כתמים כתמים שחורים על פני עצם לבן; (E) משטח מנומר הסופי של העצם מוכן לבדיקה אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 3 : תאורה, הגדרות המצלמה. (א) בהגדרת מנורות ומגנים; (B) הגדרת מהירות גבוהה מצלמות וידאו; (ג) דגימת העצם טעון המכונה בדיקה עם האורות והמצלמות מוכן הסימון ובדיקה; (ד) בודק את התמונות עבור הפונקציונליות של המצלמות; (E) בחינת האזור של עניין, בצוואר הירך, למיקוד אזורי, עומק שדה, חוסר טשטוש ואיכות כללית של תמונות עבור DIC אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 4 : עצם אזהרות DIC. Oversaturation (א) על אזור הראש; (B) ערבוב והזרמה של שחור ולבן כאשר משטח לבן אינו יבש; לעומת זאת המסכן (C), oversaturation מקומיים, ענייה הבהירות של התמונה אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 5 : מותאם אישית סקריפטים תיבות דו-שיח ששימשו עיבוד DIC. (א) mov_frames.m, rrImageTrackGui.m (B), (ג) שנוצר 2D רשת אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
איור 6 : דוגמה של תוצאות ביניים DIC. (א) בליטת חיבור נמשך כדי להדגיש את רשת אזור של עניין, (B) שנוצר על עצם התמונה, הסטיות זן (C) כפונקציה של מסגרת וידאו במהירות גבוהה, מגרש זן מחושב (D) מתאר המשויך 2 בדיקת תמונות לפני שבר אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
הצגנו פרוטוקול להכין בעקביות דגימות הירך לדימות חדות גבוהה במהלך שבר בדיקות אשר שימשו ואז להעריך שדה מלא הפצות זן עם DIC. פרוטוקול זה הבטיחו ניגודיות המתאים מרקם של שחור מעקב ספאקלס רקע לבן אחיד על פני השטח של העצם. בעקבות פרוטוקול זה, אנחנו לשכפל בהצלחה ההערכה של זנים באמצעות ניתוח DIC במשך שמונים ותשע femora.
DIC היא שיטה אופטית הכוללת הצבת רשת על סדרה של תמונות שנתפסו על ידי מצלמות וידאו במהירות גבוהה וניהול מעקב אחר השינויים עוצמת פיקסל בין מסגרות באמצעות אלגוריתם קרוס-המתאם. במהלך הניסויים, מצאנו מספר שיקולים שצריכים להילקח בחשבון עבור הדיוק ואת החוסן של השיטה, פרטים אלה באות לידי ביטוי בפרוטוקול הציג בפירוט. ראשית, מצאנו את הרגישות, הרזולוציה של מצלמות רב חשיבות המדידות זן המרחבי של עניין. שנית, יש להימנע מרקם דק מאוד סימנים שחורים מנוגדים על משטח לבן כמו יכול להיות שהם לא גלויים לעין המצלמות. שלישית, מצלמות ותאורה להגדיר במרחקים המתאימים כדי להבטיח גודל צמצם אופטימלי עבור עומק השדה ואת האיכות והחדות של התמונות. תאורה מופרז עלול להוביל הרוויה של תמונות וכתוצאה מכך ניגודיות המסכן. לבסוף, המרווח טמפורלית בין תמונות צריך להגדיר כך ספאקלס משטח לא להזיז פיקסלים יותר מ-6 בין מסגרות כך מעקב מדויק נתפס במהלך צלב-המתאם.
כפי שמתואר בעבודה זו, DIC יש את היכולת לספק שדה מלא זמן-רצף זן הערכות לבדיקות שבר בעצם הירך, משהו שלא קל להשיג עם טכניקות ניסיוני מד המתח. למרות המידות מד מתח יש כבר מועסקים על ידי מספר חוקרים, מדידות כאלה יכול להיות מוגבל בשל הרכבה לקויה הדבקה על פני השטח של עצם, מד מיזוג ולאחר12,התפוצה המרחבית מוגבל13. לעומת זאת, זן מלא-שדה נתונים הוא מאוד שימושי עבור אימות של QCT/שמציעות דגמי חוזק העצם על-ידי השוואת שדות המתח בין המודל לבין הבדיקה, ויש כאן גם יישום קליני כדי לתאם בשביליאתה לא רואה שיש סוגים עם התבנית של זן פיתוח על פני השטח של עצם הירך בסתיו פיזיולוגיים לטעון במקרה5,9. בזמן עמידה קבועה יכולה להיות בעיה בעת בדיקת femora מאוד נוקשה, DIC עוקף בעיה זו על ידי חישוב זנים קליפת ישירות מן העצם דפורמציה המקומי ובכך, ביטול מקבע תאימות כמקור של שגיאות בעת הערכת נוקשות הירך . התוצאות של מתאמים תמונה אלה עשויים לסייע בפיתוח מודלים QCT/שמציעות יותר כולל מדדים של נזק ותשבור וכישלון גשמי. בסופו של דבר אלה יכולים לסייע מדריך החלטות טיפול בעיקר למטופלים osteoporotic.
השיטה יש מספר חסרונות, אולם. השטח הדגימה עצם יש לכסות בצורה אחידה עם דפוס חודרני סטוכסטי בעלת חדות גבוהה עם הרקע. מדי פעם הרהורים מן העיוותים תאורה או גדולים יכולים לשנות את היכולת של האלגוריתם לעקוב אחר התבנית בדיוק ממסגרת למסגרת (איור 4). מגבלה נוספת היא כאשר המצלמה יחיד (2D) DIC הוא מועסק, זן חישובים יכולים להיות מושפעים איפה המטוס משטח העצם סוטה היותו מקבילים עם המטוס14חיישן התמונה מצלמה. הדבר יכול להתרחש כאשר הירך משטחים לסובב לקראת או הרחק את המצלמה במהלך הבדיקה שבר. . אנו מגלים בעבודתה העתידית בתחום זה להוסיף המצלמה השנייה ולנצל שיטות DIC תלת-ממד עבור דיוק משופרת. עד לאחרונה, שיטות כאלה היה מחוץ להישג באווירה מחקר אך כעת נעשים זמינים יותר. מגבלה נוספת של השיטה ספציפיים לרקמות ביולוגיות הוא הוודאות של הדבקה צבע על פני השטח של עצם הירך. על ידי התצפיות שלנו, זה לא היה בעיה בבדיקות שלנו, אבל כל החלקה של רקמת עצם הירך ואת הצבע ישפיע על התוצאות. בנוסף, כל רקמות העצם שאינו נשאר מאחור במהלך הכנת עצם יכול להפריע קליפת זן מדידות. בסופו של דבר, תמונת המעקב הגדרות ואת צפיפות רשת גורמים עשוי להשפיע על טיב התוצאות של הניתוח DIC, צריך לשקול בזהירות.
בפרוטוקול הנוכחי מציג שיטה להכין ביעילות ובאופן עקבי דגימות הירך עבור ניתוח המתאם תמונות דיגיטליות, שערוך של שדות תואמים זן של הדמיה מצלמת מהירות גבוהה במהלך הבדיקה שבר. זה הוכח במעבדה שלנו להניב עקביות על מסגרת זמן בדיקות מרובות, עם אנשי מחקר משתנים ואופרטורים מעל שנה 6 פרק זמן. ההליך עבור DIC המובאת כאן הכנה הירך ולבדיקה ניתן להרחיב בקלות על סוגי עצם אחרים.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
המחברים יש אין גילויים הרלוונטיים.
Acknowledgments
המחברים רוצה להודות את החומרים ואת מבניים הליבה בדיקה במרפאת מאיו לתמיכה טכנית שלהם בעת ביצוע הבדיקות שבר. בנוסף ברצוננו להודות ראמש Raghupathy, איאן Gerstel לסיוע שלהם בפיתוח סקריפטים DIC ופרטים ספציפיים של פרוטוקול DIC במהלך כהונתו שלהם במרפאת מאיו, קבוצת המחקר Barocas ויקטור, אוניברסיטת מינסוטה עבור תוכנה המשמשת כבסיס קוד פתוח שמבצע הליבה של חישובים11זן המתאם תמונה דיגיטלית. מחקר זה נתמכה כלכלית על ידי הקרן חדשנות גריינג'ר מטעם קרן גריינג'ר.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Krylon plastic primer white | Krylon, Peoria, AZ, USA | N/A | Used as a base coat for a smooth white finish on bone surface |
| Water-based acrylic white and black paint | Plaid Enterprises (Ceramcoat), Norcross, GA, USA | N/A | Paint source for white and black colors |
| Mixing bowl | Not specific (generic) | N/A | Used to mix and prepare paint |
| Foam brush | Linzer Products, Wyandanch, NY, USA | N/A | Used to apply paint on bone surface |
| Toothbrush | Colgate-Palmolive, New York, NY, USA | Firm bristle | Used to apply appropriate size and distribution of speckling pattern |
| Hygenic Orthodontic Resin (PMMA) | Patterson Dental, St Paul, MN, USA | H02252 | Controlled substance and can be purchased with proper approval |
| Kenmore Freezer | Sears Holdings, Hoffman Estates, IL, USA | N/A | Used to maintain a -20oC storage enviroment for bone specimens |
| Physiologic Saline (0.9% Sodium Chloride) | Baxter Healthcare, Deerfield, IL, USA | NDC 0338-0048-04 | Used for keeping specimens hydrated |
| Scalpels and scrapers | Aspen Surgical (Bard-Parker), Caledonia, MI, USA | N/A | Used to remove soft tissue from bone specimens |
| Fume Hood | Hamilton Laboratory Solutions, Manitowoc, WI, USA | 70532 | Used for ventilation when preparing PMMA for potting of specimens |
| Lighting units | ARRI, Munich, Germany | N/A | Needed for illumination of target for image capture |
| High-speed video camera | Photron Inc., San Diego, CA, USA | Photron Fastcam APX-RS | Used to capture the high speed video recordings of the fracture events |
| Photron FASTCAM Imager and Viewer | Photron Inc., San Diego, CA, USA | Ver.3392(x64) | Used to record and view the high speed video recordings |
| Camera lens | Zeiss, Oberkochen, Germany | Zeiss Planar L4/50 ZF Lens | Needed for appropriate image resolution |
| ABAQUS CAE | Dassault Systemès, Waltham, MA, USA | Versions 6.13-4 | Used for defining region of interest and creating finite element mesh |
| MATLAB | Mathworks, Natick, MA, USA | Version 2015b | Used for image processing and DIC analysis |
| TecPlot | TecPlot Inc., Bellevue, WA | Used for post processing of strain fields | |
| Strain Calculator Software | Victor Barocas Research Group, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA | http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems | Used to calculate strain field |
| mov_frames.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to downsample uncompressed images from high speed video files |
| convert_imagesize.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to register image pixel coordinates with mesh coordinates |
| rrImageTrackGui.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to perform the image cross-correlation to obtain deformations and run Strain Calculator |
| analyzeFailurePrecursor.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to track the peak strain components temporally |
| makeMovies.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to create portable *.avi movies of the deformation components, strain components, principal strains, von Mises strain, and strain energy |
References
- Peters, W., Ranson, W. Digital imaging techniques in experimental stress analysis. Opt Eng. 21 (3), 213427-213427 (1982).
- Kwon, O., Hanna, R. The Enhanced Digital Image Correlation Technique for Feature Tracking During Drying of Wood. Strain. 46 (6), 566-580 (2010).
- Sutton, M. A., Orteu, J. J., Schreier, H. W. Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements. Adv of Opt Methods in Exp Mech. 3, (2009).
- Grassi, L., et al. How accurately can subject-specific finite element models predict strains and strength of human femora? Investigation using full-field measurements. J Biomech. 49 (5), 802-806 (2016).
- Den Buijs, J. O., Dragomir-Daescu, D. Validated finite element models of the proximal femur using two-dimensional projected geometry and bone density. Comput Methods Programs Biomed. 104 (2), 168-174 (2011).
- Keyak, J. H., Rossi, S. A., Jones, K. A., Skinner, H. B. Prediction of femoral fracture load using automated finite element modeling. J Biomech. 31 (2), 125-133 (1998).
- Lotz, J. C., Cheal, E. J., Hayes, W. C. Fracture Prediction for the Proximal Femur Using Finite-Element Models . 1Linear-Analysis. J Biomech Eng-T Asme. 113 (4), 353-360 (1991).
- Cody, D. D., et al. Femoral strength is better predicted by finite element models than QCT and DXA. J Biomech. 32 (10), 1013-1020 (1999).
- Dragomir-Daescu, D., et al. Robust QCT/FEA models of proximal femur stiffness and fracture load during a sideways fall on the hip. Ann Biomed Eng. 39 (2), 742-755 (2011).
- Bettamer, A., Hambli, R., Allaoui, S., Almhdie-Imjabber, A. Using visual image measurements to validate a novel finite element model of crack propagation and fracture patterns of proximal femur. Comput Methods Biomech Biomed Eng Imaging Vis. , 1-12 (2015).
- Raghupathy, R., Barocas, V. Robust Image Correlation Based Strain Calculator for Tissue Systems. , http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems (2016).
- Taddei, F., et al. Subject-specific finite element models of long bones: An in vitro evaluation of the overall accuracy. J Biomech. 39 (13), 2457-2467 (2006).
- Grassi, L., et al. Accuracy of finite element predictions in sideways load configurations for the proximal human femur. J Biomech. 45 (2), 394-399 (2012).
- Gerstel, I., Raghupathy, R., Dragomir-Daescu, D. Digital Image Correlation Identifies Quantitative Characteristics in Proximal Femur Fracture Crack. ORS Annual Mtg. , (2012).
