Análisis de TC de cuatro dimensiones mediante el registro secuencial 3D-3D

Summary

Analizamos la cinemática articular a partir de datos de tomografía computarizada en cuatro dimensiones. El método de registro 3D-3D secuencial proporciona semiautomáticamente la cinemática del hueso en movimiento con respecto al hueso sujeto a partir de datos de tomografía computarizada en cuatro dimensiones.

Abstract

La tomografía computarizada en cuatro dimensiones (4DCT) proporciona una serie de datos de volumen y visualiza movimientos articulares. Sin embargo, el análisis numérico de los datos 4DCT sigue siendo difícil porque la segmentación en todos los fotogramas volumétricos requiere mucho tiempo. Nuestro objetivo era analizar la cinemática articular utilizando una técnica secuencial de registro 3D-3D para proporcionar la cinemática del hueso móvil con respecto al hueso fijo de forma semiautomática utilizando datos DICOM 4DCT y software existente. Los datos de superficie de los huesos de origen se reconstruyen a partir de 3DCT. Los datos de superficie recortada se comparan respectivamente con los datos de superficie del primer fotograma de 4DCT. Estas superficies recortadas se emparejan secuencialmente hasta el último fotograma. Estos procesos proporcionan información posicional para los huesos de destino en todos los fotogramas del 4DCT. Una vez que se deciden los sistemas de coordenadas de los huesos de destino, se pueden calcular los ángulos de traslación y rotación entre dos huesos cualquiera. Este análisis 4DCT ofrece ventajas en análisis cinemáticos de estructuras complejas como huesos carpianos o tarsal. Sin embargo, los movimientos rápidos o a gran escala no se pueden rastrear debido a artefactos de movimiento.

Introduction

La cinemática conjunta se ha descrito utilizando una serie de metodologías, como sensores de captura de movimiento, registro 2D-3D y estudios cadavéricos. Cada método tiene ventajas y desventajas específicas. Por ejemplo, los sensores de captura de movimiento pueden medir movimientos rápidos a gran escala utilizando cámaras infrarrojas con o sin sensores en el sujeto^1,2. Sin embargo, estos métodos miden el movimiento de la piel para inferir la cinemática articular y, por lo tanto, contienen errores de movimiento de la piel³.

Se han utilizado estudios cadavéri....

Protocol

Todos los métodos descritos aquí han sido aprobados por la Junta de Revisión Institucional de la Escuela de Medicina de la Universidad de Keio.

NOTA: La cinemática articular se mide reconstruyendo el movimiento de un hueso en movimiento alrededor de un hueso fijo. Para la cinemática de la articulación de la rodilla, el fémur se define como el hueso fijo y la tibia se define como el hueso en movimiento.

1. Protocolo de imágenes por TC

1. Configure la máquina de tomografía computarizada. Adquiera exámenes de TC con un sistema de TC de 320 hileras de detectores para permitir múltiples fases de datos de volume....

Results

Describimos el movimiento de la tibia durante la extensión de la rodilla. La articulación de la rodilla se colocó en el pórtico de TC. Se utilizó una almohada triangular para apoyar el fémur en la posición inicial. La rodilla se extendió a una posición recta en el transcurso de 10 s. Se midió la exposición a la radiación. Además del 4DCT, se realizó el 3DCT estático de todo el fémur, la tibia y la rótula. Los datos superficiales de todo el fémur y la tibia fueron reconstruidos. El umbral .......

Discussion

Nuestro método permite la visualización y cuantificación de los movimientos de huesos enteros y proporciona datos posicionales numéricos del hueso en movimiento con respecto al hueso fijo a partir de datos 4DCT. Se han sugerido muchas herramientas para medir la cinemática articular. Los marcadores de piel de movimiento pueden analizar los movimientos totales del cuerpo durante mucho tiempo. Sin embargo, este método contiene errores de movimiento de la piel³. La cinemática articular debe estimarse .......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Escáner 4DCT	Canon medical systems (Tochigi, Japón)	N/A Escaneo	4DCT, Escaneo 3DCT estático
AVIZO(9.3.0)*	Thermo Fisher Scientific (OR, EE. UU.)		Software de procesamiento de imágenes. Reconstrucción de superficies a partir de datos CT DICOM y datos de nubes de puntos. * Ryan, T. M. & Walker, A. Estructura ósea trabecular en las cabezas humeral y femoral de primates antropoides. Anat Rec (Hoboken). 293 (4), 719-729, doi:10.1002/ar.21139, (2010).
Meshlab**	ISTI (Pisa, Italia)	N/A	Recorte de superficies y selección de puntos de referencia ** MeshLab: una herramienta de procesamiento de malla de código abierto. Sexta Conferencia del Capítulo Italiano de Eurographics, páginas 129-136, 2008. P. Cignoni, M. Callieri, M. Corsini, M. Dellepiane, F. Ganovelli, G. Ranzuglia
VTK(6.3.0)***	Kitware (Nueva York, EE.UU.)	N/A	Algoritmo iterativo de puntos más cercanos. Utilizado en la programación del lenguaje python. *** https://vtk.org
Python(3.6.1)	Python Software Foundation	N/A	Procesamiento de archivos DICOM para extraer la nube de puntos de la corteza ósea (módulo 'dicom.py'). Cálculo de las matrices de rotación. (Módulo Numpy) Reglamentación secuencial de imágenes mediante el algoritmo ICP