Summary
Bu protokol için uyluk yüzey suşları kırık dijital görüntü korelasyon tekniği kullanarak test sırasında tahmin edilir. Yöntem yenilik uyluk yüzey, dikkatli bir şekilde belirtilen aydınlatma, yüksek hızlı video yakalama ve dijital görüntü korelasyon analizi zorlanma hesaplamalar için bir yüksek karşıtlık Stokastik benek desen uygulama içerir.
Abstract
Bu iletişim kuralı üzerinden yüksek hızda video görüntüleri mekanik test elde edilen kadavra femoral yüzey kortikal zorlanma tahmin etmek için dijital görüntü korelasyon kullanma yöntemini açıklar. Yükleme için numune uygulandığı gibi optik bu yöntem yüzey deformasyon doğru izleme için bir doku düz beyaz arka plan üzerinde birçok zıt Mütevelli işaretlerinin gerektirir. Hemen test önce yüzey fotoğraf makinesi görünümünü ilgi ile su bazlı beyaz astar boyalı ve birkaç dakika kuru izin. Sonra bir siyah boya dikkatle beyaz arka plan bile boyutu ve şekli damlacıkları için özel dikkat ile benekli biter. Aydınlatma dikkatle tasarlanmış ve orada bu izlerini en iyi kontrast filtreler kullanılarak yansımaları en aza indirerek ayarlayın. Görüntüleri yüksek hızda video esir alma ilâ 12.000 kare/s ile elde edilmiştir. Anahtar görüntüleri öncesinde ve kırık olay ayıklanır ve deformasyonlar ilgi belirli bir bölge üzerinde dikkatle ölçekli sorgulama Windows'da ardışık çerçeveler arasında tahmin edilmektedir. Bu deformasyonlar daha sonra yüzey zorlanma geçici sırasında kırık testi hesaplamak için kullanılır. Zorlanma veri içinde femur kırığı başlatma tanımlamak ve proksimal femur kırığı gücü modeller kantitatif bilgisayarlı tomografi tabanlı Sonlu elemanlar analizi (QCT/FEA) elde edilen nihai doğrulama için çok yararlıdır.
Introduction
Dijital görüntü korelasyon (DIC) geçerli protokol tam alan yüzey zorlanma mekanik kırık testler sırasında elde edilen zaman dizisi görüntülerden kadavra femur test örneklerin tahmin etmek için kullanılan yöntem Post-processing bir görüntüdür. Teknik ilk geliştirilmiştir ve deneysel stres analizinde 1980 's uygulanan ve son yıllarda1,2,3kullanımda hızlı bir artış yaşanmıştır. Gerilim ölçerler zorlanma alanın artan kayma dağıtım dahil olmak üzere bir yapı montaj daha geleneksel yaklaşımlar üzerinde birkaç önemli avantajları vardır, ince artan kamera çözünürlüğü ve ağırlık ölçme esneklik detektörler sorunları kaçınarak yoluyla uzunlukları ölçmek yapışma veya uyum yapıştırın. DIC önemli bir avantajı için biyolojik dokular, kemik gibi son derece heterojen malzeme özellikleri4,5/ düzensiz geometrileri oluşan için uygulanabilir olduğunu. Bu bölgenin ilgi yeterli kayma ve temporal için doğru bir şekilde örnekleme elde etmek için ölçüm için pahalı yüksek hızda video kameralar yeterli çözünürlüğü gerektirir onun birincil dezavantajı geleneksel zorlanma Alım yöntemler üzerinde olduğunu gerginlik alanları tahmin ediyoruz.
Kemik kırığı DIC analiz elde edilen geçici gerginlik alanları birincil zorlanma tahminler femur gücü5QCT/FEA modellerinde doğrulamak için uygulamadır. Böyle doğrulama ağırlıklı olarak kuvvet ve yük hücreleri ve deplasman dönüştürücü6,7,8uzaklığı uzak ölçümler kullanan birçok ortopedik araştırma grupları odak noktasıdır. Buna ek olarak, sonrası kırık görüntü analizi kırık desen modeli doğrulama9daha fazla aracı olarak uzak bu ölçümler ile birleştirilmiştir. Daha yakın zamanlarda, DIC yöntemi kırık bir FEA modeli doğrulama ve proksimal femur10yayılmasında çatlamak uygulandı. Modeller ve deneyler arasında gerginlik korelasyon kullanmak, proksimal femora Hesaplamalı modelleri geçerliliğini daha fazla güven elde edilir ve QCT/FEA tanı yöntemi yakın klinik kullanım daha fazla ilerlemek.
Bu eser kırığı proksimal femora test DIC analiz için gerekli adımları dahil etmek için ayrıntılı bir protokolü açıklar. Kemik yüzeyine beyaz boya püskürtme ve siyah noktalar kurutulmuş beyaz yüzeyi kemik speckling kemik hazırlık adımları dahil, video görüntüleri yeterli kayma ve zamansal çözünürlük yüksek kullanarak elde etme yöntemleri hız kameralar ve süreci ve gerginlik alanları bu görüntülerden bilgi işlem için kullanılan araçlar. Biz de ölçüleri kalitesini etkileyebilir çeşitli uyarılar açıkladı.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
tüm deneylerin kurumsal inceleme kurulu onayı ile yapılmıştır. Örnekleri anatomik araştırma laboratuvarları işbirliği içinde elde.
1. test için numune hazırlama
- femora RT için 24 h, çözülme Uyluk kemiği sınama, sıra olduğunda
- donma önce uygulanan herhangi bir şal çıkarın ve uyluk herhangi bir kalıntı nem, yağ mevduat veya yumuşak doku kaldırmak için kuru bir havlu ile silin. Kemik çimentosu ile Prefabrik alüminyum fincan içine büyük trochanter pot.
- İnce, tek tip bir kaplama elde etmek için beyaz plastik astar ile sprey kemik mümkün olduğu kadar parçacıklar içerecek bir kutusunu kullanarak. Kemik bir üniforma tabaka için en iyi kontrast ve güçlü yapışma uyluk yüzeyine boya ile karşılamak için özen gösterin.
Not: Kalınlığı değil ölçüldü.
En az 5 min için - izin boya kuru. Bu bölüm 2'deki benekli damlacıkları ile istenmeyen karıştırma önlemek önemlidir.
- Kemik dokusu kuruluğu önlemek için ıslak bezle sarın.
2. İşlem speckling
- yaklaşık, 2 parça boya en iyi kemik üzerinde speckling için su, 1 kısım eklemek. Siyah renk yapmak için akrilik boya su yavaş yavaş (için daha iyi bir karışım) ekleyin.
- Temiz bir diş fırçası bir paletinde renk absorbe ve siyah speckles üzerinde beyaz kaplama yapmak için fırça fiske siyah boya daldırma.
- İzin devam etmeden önce 5 min için kuru boya.
3. Görüntü alma
- fikstür saksı distal sonuna ekleyerek mekanik test makinede hazırlanan benekli uyluk kemiği bağlayabilir ve numune sabitlemek için iki vidayı sıkın. Öyle ki uyluk yüzeyi yansımaları kamera görüntüdeki kaçınırken olası en yüksek aydınlatma elde
- iki yüksek yoğunluklu deşarj ışık reflektörler ayarlayın. Hızlı bir şekilde istenmeyen Isıtma örnek test önce hafif radyasyondan kaçınmak için Bölüm 3 aşağıdaki adımlarla devam
- Açık diyafram azaltmak ve geri görüntülemek yüksek hızda video kamera lensler odak tüm femur ilgi görüş alan bölgedir öyle ki.
- Aydınlatma parlama azaltırken daha da geliştirmek için ışık reflektörler yeniden ayarlayabilirsiniz.
- : 6000 kare/s 1024 x 512 piksel çözünürlükte yakalamak için görüntü alma yazılımı ayarlayın. Çerçeveler 12288 için tetikleyici sinyal aldıktan sonra elde edilebilir için toplam sayısını ayarlayın. Tetik sinyali test sistemi alındığında resim alma için yüksek hızda video yazılımı kol. Sınama tamamlandığında, video kamerada bulunan ' s arabellek bellek.
- Görüntü alma yazılımı kullanarak video istediğiniz yolu ve dosya adını belirtme ve tıklayarak kadar diske kaydetmek " kurtarmak ". Bu işlemin kaydedilmesi için çerçeve sayısına bağlı olarak 5-40 dk arasında beklemek hazırlıklı olmak.
4. Görüntü hazırlık
- Oluştur ayrı çalışma dizinleri için ön ve arka sayısı femur.
- Uygun yüksek hızda video kaydı açın ve yük çerçevesi aktüatör hareket ve 2) çerçeve 1) başlatmak, anahtar çerçeve referans numaraları hemen Not video analiz yazılımı kullanın sonra kırık olay.
- İçin altörnekleme sıkıştırılmamış TIFF görüntü sırası yüksek hızlı video, açın ve çalıştırın " mov_frames.m " komut dosyasında ilgili uyluk yan çalışma dizinini.
- Ortaya çıkan iletişim kutusunda, adım 4.2 25-40 adım büyüklüğü ile tanımlanan bitiş çerçeve numarası girin. ' I tıklatın " ayıklamak çerçeveler " doğru hulâsa belgili tanımlık *.tiff eğe emin olmak için çalışma dizinini bulun.
5. Sonlu eleman oluşturma Mesh
- kullanımı harici bir mesh Sonlu elemanlar programı Sonlu elemanlar kafes oluşturmak için. Fark deplasman vektörel çizimler üzerinden 2D suşları Sonlu elemanlar yöntemi ile hesaplayın. Eğri oluşturmak için bir şablon olarak Sonlu elemanlar yazılım ön işlemci ilk ayıklanan *.tiff görüntü alma.
- İki çerçeve zıt köşelerde Mütevelli noktalar görüntü tanımlamak ve onların X ve Y koordinatları (Bunlar sonunda adım 6.1 kullanılacaktır) kaydetmek kolay. Bu koordinatlar rasgele FEA yazılım *.tiff görüntü almak için kullanır sözleşmesine dayalı. Bu noktaların koordinatlarını adım 6.2 video görüntüleri karşılık gelen piksel ile Sonlu elemanlar kafes düğümlerinin kaydetmek için kullanılan.
- Bir resim düzenleme yazılımı, Sonlu elemanlar yazılım önişlemci alınan aynı görüntüyü açın ve 5.2. adımda tanımlanan noktaları ile ilişkili piksel X ve Y yön değerlerini kaydedin. Bunlar sonunda-ecek var olmak kullanılmış içinde adım 6.1.
- İçinde " kroki " Sonlu elemanlar programı, mesh modülü bölgenin ilgi gösteren kapalı bir bölüm anahat için eğri aracını kullanın. Öyle ki kemik yüzeyine dışında bölge önceden döndürme nedeniyle kırık taşınır bölge çok büyük olmadığını doğrulayın.
- Adım 5,4 kenarlarına küresel Kafes boyutu menüsü altında 1 mm olan tohum tarafından mesh için oluşturulan kapalı bölüm hazırlamak " tohum bölümü örnek ".
- Altında " ata kafes denetimleri ", öğe şeklin dörtgen için ayarla.
- Kapalı bölümü mesh.
- Mesh nodal koordinatları ve öðe tanýmlarýný oluşan kafes veritabanı bir ASCII dosyasına aktar.
- İle elde edilen Sonlu elemanlar giriş dosyasını bir metin düzenleyicide açık, düğüm numaralarını ve yeni bir metin dosyası içine koordinatlarını içeren düğüm blok kopyalama ve farklı kaydet " nodes.txt ". Öğe bloğu için yineleyin ve yeni metin dosyası olarak kaydetmek " elements.txt ".
6. FE Mesh yüksek hız Video görüntüleri ve dijital görüntü korelasyon analizi yapmak ile kayıt
- yeni bir oturum içinde adım 5,2 tanımlanan değerlerle ab1 ve ab2 adlı 2 öğeli satır vektörel çizimler oluşturma. ve px1 ve px2 ile Komut satırında bu vektör adlarını yazarak adımları 5,3 tanımlanan değerleri. Çalışma alanı olarak kaydet " points.mat ".
- Komut dosyasını çalıştırmak " convert_imagesize.m " Sonlu elemanlar kafes Puan ayıklanan yüksek hızda video görüntüsü ile kayıt için.
- Komut çalıştırmak " rrImageTrackGui.m ". İlk resim yüklemek (" p01.tif ") ve görüntüleri işlemek için toplam sayısı ayıklandı son *.tiff dosya sayısını girin.
- Yük üzerinde adım 5.7 kafes seçeneği ayarlanmış olduğundan emin yaparak oluşturulan kafes " okumak--dan eğe " ve'ı tıklatın " kabul ". Sonlu elemanlar gözenekli kemik görüntünün üzerinde görünmelidir.
- Parametreleri izlemek için aşağıdaki yönergelere göre izleme değerlerini belirtin ve tıklatın " devam et " (tutmak için parametre değerlerini görüntü boyutu, doku ve yer alan deformasyon miktarını olduğunu sorun ve test edilmesi gerekiyor dikkatle üzerinde ayrı ayrı bir davada-).
21
- bir başlangıç kullanımı çekirdek boyutu. Çekirdek boyutu, n, "boyutu o".çapraz korelasyon ve deformasyon vektör zorlanma hesaplamaları için kullanılan bu alan için belirlenmesi için kullanılan k n x n pencere (n nerede bir tek sayı) piksel.
- 4 başlangıç Subpixel boyutunu kullanın. Subpixel boyutu, m, o alt pencerede (2 m + 1) x (2 m + 1) alt pencere hangi altpiksel üzerinde deformasyon hesaplanan homojen zorlanma varsayarak tarafından boyutudur.
- Bir başlangıç pürüzsüzlük faktör 2 kullanın. Pürüzsüzlük faktördür suşları bilgisayar önce değişim alanı izlenen yerlerde uygulanan düzgünleştirme miktarını.
- Bir başlangıç maxMove faktör 10 kullanın. maxMove faktördür herhangi bir düğümde yörüngesini komşusu göre uzak olabilir piksel sayısının ' s yörünge. Bu kötü deformasyon için izleme önlemek yardımcı olur.
- Bir başlangıç smoothGrid faktör 15 kullanın. (Biraz kaba izlenen düğümleri kafes) düzeltme için kullanılan ızgara boyutunu smoothGrid faktördür.
- Herhangi bir parlama veya bulanıklığı alanlarda kaçınırken önemli kontrast etrafında olan bir rehber noktasını seçin. Bu noktaya tıklayarak kontrol " onay Kılavuzu " ve korelasyon en yüksek güçlü olduğunu doğrulayın (en az iki kez genlik) için komşuları ile karşılaştırıldığında. ' I tıklatın " kabul " ve " gerçekleştirmek izleme " memnun. Bu uzun bir hesaplama süreç nereye fark deplasman geçici görüntü sırası için hesaplanan olabilir.
- Sonra adım 6,6 tamamlamış,'ı tıklatın " Animate ". Animasyon tamamlandığında burayı tıklatın " yazmak suşları (posta işleme yazılımı) ", *.exe girin ve writeStrainRR_simple.exe 11 seçin. Bu suşların hesaplar. GUI kapatın.
7. Son işlem deplasman ve zorlanma veri
çalıştırmak gerginlik vs çerçeve numarası edinmek için- " analyzeFailurePrecursor.m " adım boyu giriş bir bağımsız değişken ile komut satırından (20-30 seçin). Tepeler kemik hasar anlamına olacaktır ve en büyük zirve kareye yakın küresel kemik hatası karşılık gelir.
- Suşlarının film dosyaları oluşturmak için çalıştırın " makeMovies.m " (numVars, endstep, bayrak) bağımsız değişkenleri ile komut penceresinden.
Not: Bağımsız değişken numVars 1-3 olarak tanımlanır talebiyle, 4-6 varlık xx, yy ve xy zorlanma bileşenleri, 7 & 8 iki anapara ve von Mises zorlanma ve 9 zorlanma enerjidir. Bağımsız değişken endstop filmde dahil edilecek son çerçevesidir.- Sadece numVars bağımsız değişken için belirtilen varlık için filmler oluşturmak için 1 ve 0 tüm değişkenlerin filmler oluşturmak için isteğe bağlı bağımsız değişken bayrağını ayarlayın.
8. Tuning ve arıtma sonuçları gayet iyi
- Eğer DIC izleme gibi bir kesintili zorlanma alan dış continuum mekaniği varsayımlar düşen kötü sonuç verdi, ne oluyor ve neden izleme başarısız olduğunu belirlemek. Bölüm 6 parametreleri izleme ayarı için özel önem tekrarlayın. Sonlu elemanlar yazılımı iade ve daha düzgün ve büyük olasılıkla daha ince bir kafes oluşturmak için ikincil bir seçenek olabilir. Makul sonuçlar elde etmek
- Eğer DIC izleme verdi, DIC için daha hassas bir dizi resmi oluşturun. Bu anahtar çerçeve referans numaraları adım 4.2 ve karşılık gelen kare hızı video, üç farklı rejimler akılda gereksinimiyle puan en fazla 6 hareket kırık testi ilgi için çerçeve aralığı tanımlayın Çerçeveler arasındaki piksel.
Not: suşları yavaş yavaş uyluk kemiği, oluştururken test ilk segment için çerçeve aralığı nispeten büyük olacaktır (örneğin, 100 mm/s öteleme için bu bölümü için çerçeve aralığı 3333 μs oranıdır). Daha yakın testine kırık çerçeve orta kısmı için daha küçük çerçeve aralığı gerekli (1667 μs 100 mm/s yer değiştirme oranı için) olduğunu ve zorlanma daha hızlı artmaktadır. Kırık önce son bölümü için onun en küçük (16,7 μs 100 mm/s deplasman hızda) çerçeve aralığı altındadır. - İsteğe bağlı belgeleri için sadece amaçlar: Adım 8.2, alanlarındaki bilgileri kullanarak biçimlendirilmiş veriler ASCII dosyası girdilerinde başlıklı oluşturmak " steps.txt " her çerçeve aralığı için veri satırı içeren. Format her satırın başlangıç Çerçeve çerçeve (Adım 8.2 üzerinde tabanlı) atlamak için ayrılmış bu rejimin ayrılmış iki nokta sonra bu rejiminin son karesine olacak (Yani bir biçimini " 1:20:200 " çıkarma talimat istiyorsunuz yazılım ayıklamak için çerçeve çerçeve 200 20 adımda 1).
Tayin, sekme ekleme ve görüntü çıkarma belirtmek
- hemen aşağıdaki numara aralığı (için " 1:20:200 " örnek, tam satır atama olur " 1:20:200 < basın sekme > 1:11 " ezelî belgili tanımlık alıntı). Böylece üç satır bilgi diğer iki rejimler sınamak için tekrar " steps.txt " dosya. Bu dosyayı nasıl görüntüleri orijinal yüksek hızda video elde için bir kayıt olarak hizmet vermektedir.
- Mov_Frames.m kodu tekrar bu sefer iletişim kutusunda birden çok çerçeve aralığı rejimler belirtme çalıştırın. Çerçeve numaraları girin ve adım adım 8.2 başlangıç, bitiş ve araçta beklenen çerçeve atla parametreleri belirlemek için tanımlanan boyutları ' s iletişim kutusu. Bu yeni bir dizinde başka türlü orijinal görüntüler yapmak emin olun üzerine.
- Bölüm 6 ve 7 yineleyin ve iyileştirme için sonuçları gözden geçirin. Her femur kırığı olay, benek desen ve aydınlatma yapısına bağlı olarak farklı ek yinelemeler gerektirebilir. Adım 6.5 yinelenen, ayarları aynı maxMove 6 (10) azaltmak dışında tutmak.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Speckling işlemden önce uyluk kemiği aşırı şişman ve yumuşak dokulardan temizlenir ve büyük trochanter bir alüminyum Kupası saksı. Polimetilmetaakrilat (PMMA) katılaşma sırasında kemik doku kuruluğu önlemek için bir serum fizyolojik batırılmış bez içinde paketlenir. Bir kez PMMA katılaşmış, kemik temizlenir (şekil 1)püskürtme önce doğru tekrar. Daha sonra kemik yüzeyine püskürtülür veya su bazlı plastik beyaz renkle fırçaladı. Kurutulmuş beyaz yüzey beyaz arka plan (Şekil 2)bir Stokastik model siyah noktalar için siyah renk ile benekli geliyor. Bir kez kemik test fikstür yerleştirilir, ışıkları ve yüksek hızlı video kameralar ayarlanır ve desenin en iyi kontrast ve belgili tanımlık fotoğraf makinesi odak (şekil 3)test önce kontrol edilir. DIC yöntemi desen ve yeterli aydınlatma speckling bir yüksek karşıtlık gerektirir. Aksi takdirde, sonuçları oversaturation yüzey, zavallı kontrast ve sıkıcı resimleri (şekil 4)gibi çeşitli konular tarafından etkilenebilir. Yüksek hızlı video sıkıştırılmamış görüntüleri birden çok geçici örnekleme rejimleri içinde elde edilebilir edebiliyoruz ve DIC izleme algoritması grafik kullanıcı arabirimleri (şekil 5)aracılığıyla çalıştırılabilir. Uyluk kemiği örnek çerçevesinde faiz zorlanma alan tahmini (şekil 6A) için ve zorlanma hesaplama (şekil 6B)için bir Sonlu elemanlar ağ oluşturulması için bölge tanımlamak için kullanılır. Kırık başlangıcı, kemik hasarı ve zaman dilimi kırık (şekil 6C)temsil eden tepeler ile test sırasında gerilme sapma derecesi izleyerek tespit edilmiştir. Son olarak, 2D gerginlik alanları geri gelişmiş görüntüleme (şekil 6D)için test edilmemiş kemik resim üzerine bindirilen.
Resim 1 : Kemik kemikler boyama önce hazırlık. (A)yağ ve nem kemiğinden temizlik sonra çözdürülen; (B) Çömlekçilik büyük trochanter; (C) işlemi püskürtme önce temizlik Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Resim 2 : Boyama işlemi. (A)DIC çalışma alanı ve gerekli araçlar; (B) beyaz astar ile spreyleme kemiği; (C) renk kemik yüzeyindeki beyaz fırçalama; (D) speckling siyah noktalar beyaz kemik yüzeyindeki; (E) son benekli yüzey test etmek için hazırsınız kemiğin Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 3 : Işık ve kamera ayarlarını. (A)lambaları ve kalkanlar ayarlama; (B) yüksek hızlı kameralar kurma; (C) bir kemik örnek ışıklar ve kameralar için ve onay hazır test makineye yüklü; (D) belgili tanımlık imge için belgili tanımlık fotoğraf makinesi; işlevselliğini kontrol (E) odaklama için femur boynu, ilgi alanı inceleyerek bölgeleri, derinlik-in tarla, eksikliği bulanıklık ve genel görüntü kalitesini DIC için Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 4 : Kemik DIC uyarılar. Baş bölgesinde(a)oversaturation; (B) karıştırma ve beyaz yüzey kuru olduğunda siyah beyaz akan; (C) zavallı kontrast, yerel oversaturation, zavallı görüntü netliğini Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 5 : Özel komut dosyası DIC işlenirken kullanılan Dialogs. (A)mov_frames.m, (B) rrImageTrackGui.m, (C) oluşturulan 2D kafes Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 6 : Örnek ara DIC sonuçları. (A)eğri kemik görüntüde, yüksek hızlı video karesi, (D) hesaplanan yük dağılımı arsa 2 ile ilişkili bir fonksiyonu olarak (C) zorlanma sapmalarının overlaid oluşturulan bölge ilgi (B) mesh vurgulamak için çizilmiş görüntüleri kemik kırığı önce test Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Biz sürekli olarak yüksek karşıtlık görüntüleme kırık sonra DIC tam alan gerilme dağılımları tahmin etmek için kullanılan test sırasında femur örnekleri hazırlamak için bir protokol tanıttı. Bu iletişim kuralı speckles düz beyaz arka plan karşı kemik yüzeyine izleme siyah dokusuna uygun kontrast sağlamıştır. Bu iletişim kuralı başarıyla suşları seksen dokuz femora için DIC analizi kullanılarak tahmin çoğaltıldı.
DIC bir dizi yüksek hızda video kameralar tarafından yakalanan ve bir çapraz korelasyon algoritma kullanarak Çerçeveler arasında piksel yoğunluğu değişiklikleri izleme görüntü üzerinde bir kafes yerleştirilmesini sağlar optik bir yöntemdir. Deneyler sırasında doğruluk ve sağlamlık yöntemi için dikkate alınması gereken bazı noktaları bulduk ve bu detaylar ayrıntılı olarak sunulan Protokolü yansıtılır. İlk olarak, duyarlılık bulduk ve kamera çözünürlüğü olan ilgi kayma zorlanma ölçümler için çok önemli. İkinci olarak, kameralar için görünür olmayabilir gibi zıt siyah işaretleri beyaz yüzey üzerinde çok ince bir doku kaçınılmalıdır. Üçüncü olarak, kamera ve ışık uygun mesafelerde derinliği alan ve kalite ve görüntülerin kontrast için en uygun diyafram boyutu sağlamak için ayarlanmalıdır. Aşırı aydınlatma doygunluk zavallı kontrast kaynaklanan görüntülerin neden olabilir. Son olarak, görüntüleri arasındaki zamansal aralığı böylece izleme doğru çapraz korelasyon sırasında yakalanır yüzey speckles 6'dan fazla piksel kare arasında hareket etmiyor öyle ki ayarlanmış olması gerekir.
Bu çalışmada gösterildiği, DIC tam alan zaman dizisi zorlanma bir şey değil kolayca ağırlık ölçme esneklik detektörler deneysel teknikleri ile elde edilen femur kırığı testler için tahminleri sağlamak için yeteneğine sahiptir. Her ne kadar ağırlık ölçme esneklik detektörler ölçümler bir dizi araştırmacılar tarafından istihdam edilmiştir, böyle ölçüleri yetersiz montaj yapışma kemik yüzeyine tarafından engel, Klima ve sınırlı kayma dağıtım12,13ölçmek. Buna ek olarak, tam-alan zorlanma veri modeli ve test arasındaki gerginlik alanları karşılaştırarak kemik gücü QCT/FEA modelleri doğrulamak için son derece yararlı olduğunu, ve aynı zamanda yük deseni ile femur kırığı türlerini ilişkilendirmek için klinik uygulama Bu fizyolojik sonbahar için femur yüzeyi geliştirme yük olgu5,9. Fikstür uyum çok sert femora sınarken bir sorun olabilir iken, DIC bu sorunu doğrudan doğruya--dan kemik yerel deformasyon hesaplamak korteks suşları tarafından böylece, fikstür Uyumluluk hataları kaynağı olarak femur sertlik tahmin ederken ortadan kaldırarak kaçınmanızı sağlar . Bu görüntü korelasyonlar sonuçlarından daha iyi QCT/FEA modeller malzeme hatası ve hasar ve kırık ölçümler geliştirirken yardımcı olabilir. Bunlar sonunda Kılavuzu terapi kararlar özellikle Osteoporotik Hastaların için yardımcı olabilir.
Yöntem birkaç dezavantajları, ancak sahip. Kemik numune yüzeyi düzgün yüksek karşıtlık arka plana sahip olan bir Stokastik benek deseni ile kaplı olmalıdır. Zaman zaman aydınlatma veya büyük deformasyonlar yansımaları desen tam çerçeveden çerçeveye (şekil 4) izlemek için kullanılan algoritma için yeteneği değiştirebilirsiniz. Zaman tek kamera (2D) DIC istihdam ikinci bir kısıtlamadır, zorlanma hesaplamalar nerede sapma kemik yüzey uçak ile kamera görüntü sensörü uçak14paralel olmaktan etkilenebilir. Kırık testi sırasında kameranın uzak ya da doğru femur yüzeyler döndürdüğünüz zaman bu durum oluşabilir. İkinci bir model eklemek ve 3D DIC yöntemleri Geliştirilmiş doğruluk için kullanmak için bu alanda gelecekteki iş keşfediyoruz. Yakın zamana kadar bu tür yöntemleri dışarı-in uzanmak bir araştırma ortamda olmuştur ama şimdi kullanıma hazır hale geliyor. Başka bir yöntem için biyolojik doku belirli uyluk yüzeyine boya yapıştırılması belirsizlik kısıtlamasıdır. Gözlemlerimiz, bu içinde bizim sınav bir sorun değildi, ama herhangi bir kayma uyluk kemiğinde doku ve boya sonuçları etkileyecek. Ayrıca, kemik hazırlık sırasında geride herhangi bir sigara kemik dokusu korteks zorlanma ölçümleri ile etkileyebilir. Son olarak, resim izleme ayarları ve kafes yoğunluğu DIC analiz sonuçları kalitesini etkiler ve dikkatli dikkat edilmesi gereken faktörler vardır.
Geçerli protokol verimli ve sürekli olarak femur numuneler için dijital görüntü korelasyon analizi ve yüksek hızlı kamera görüntüleme kırık sınamaları sırasında karşılık gelen zorlanma alanlardan tahmini için hazırlamak için bir yöntem sunuyor. Birden çok test zaman dilimleri ve değişen araştırma personeli ve operatörleri ile 6 yıldan fazla süre tutarlılık vermeye bizim laboratuvar kanıtlanmıştır. Yordamı femur hazırlık ve sınamak için burada sunulan DIC için diğer kemik türleri kolayca genişletilebilir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarlar hiçbir ilgili açıklamalar var.
Acknowledgments
Yazarlar malzeme ve Mayo Clinic yapısal test özünde kırık testinin yapılması ve teknik destek için teşekkür etmek istiyorum. Ayrıca Ramesh Raghupathy ve Ian Gerstel DIC komut dosyaları ve belirli DIC Protokolü ayrıntılarının kendi görev süresi boyunca, Mayo Clinic ve Victor Barocas araştırma grubu, Minnesota Üniversitesi için gelişmekte olan onların yardım için teşekkür etmek istiyorum dijital görüntü korelasyon zorlanma hesaplamalar11özünü gerçekleştiren temel açık kaynak yazılım. Bu çalışmada mali Grainger Yenilik fonundan Grainger Vakfı tarafından desteklenmiştir.
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).
