Name: Un método para estimar las cepas Cortical fémur cadavérico durante fractura correlación Digital de imágenes usando la prueba (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-09-14T12:30:00.000+00:00
Duration: 9 min 34 s
Description: Aprenda a estimar deformaciones corticales en fémur cadavérico mediante correlación digital de imágenes durante pruebas de fractura. Este método computacional ofrece alta resolución espacial para validar modelos biomecánicos en investigación de osteoporosis.

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Los autores desean agradecer a los materiales y la base estructural de la prueba en la Clínica Mayo por su apoyo técnico en la realización de la prueba de fractura. Además nos gustaría agradecer a Ramesh Raghupathy y Ian Gerstel por su ayuda en el desarrollo de los scripts DIC y detalles específicos del protocolo DIC durante su permanencia en la Clínica Mayo y el grupo de investigación de Victor Barocas, Universidad de Minnesota para la subyacente de software de código abierto que realiza el centro de la imagen digital correlación cepa cálculos11. Este estudio fue apoyado financieramente por el fondo de innovación de Grainger de la Fundación Grainger.

todos los experimentos se llevaron a cabo con la aprobación de la Junta de revisión institucional. Las muestras se obtuvieron de los laboratorios de investigación anatómica en colaboración.
 1. preparación de muestras para pruebas <ol><li>descongelar los fémures a TA por 24 h.</li>
	<li>Cuando el fémur está en cola para la prueba, retire cualquier envoltura que se aplicó antes de la congelación y el fémur con una toalla seca para eliminar cualquier humedad remanente, depósitos de grasa o tejidos blandos. Pote del trocánter mayor en una taza de aluminio prefabricada con cemento óseo.</li>
	<li>Utilizar una caja para contener las partículas lo más posibles, rociar el hueso con imprimación blanca plástico para lograr una capa fina y uniforme. Tenga cuidado de cubrir el hueso con una capa uniforme de pintura óptimo contraste y fuerte adherencia a la superficie del fémur de. 
	Nota: No se midió el espesor de.</li>
	<li>Dejar que la pintura seque durante al menos 5 minutos. Esto es importante para evitar la mezcla accidental con gotitas manchadas en la sección 2.</li>
	<li>Envolver el hueso con un paño húmedo para evitar la sequedad del tejido.</li>
</ol> 2. Moteado de proceso <ol><li>aproximadamente, añadir 1 parte de agua a 2 partes de pintura para mejor moteado del hueso. Añadir agua poco a poco (para una mejor mezcla) a la pintura acrílica para hacer un color negro.</li>
	<li>Mojar un cepillo de dientes limpio en una paleta de pintura negra para absorber el color y el pincel para hacer los puntos negros en la capa blanca de la película.</li>
	<li>Deje la pintura seca durante 5 minutos antes de proceder.</li>
</ol> 3. Adquisición de imágenes <ol><li>montar el fémur moteado dispuesto en la máquina de prueba mecánica insertando el extremo distal en maceta en el aparato y apriete los dos tornillos para fijar la muestra.</li>
	<li>Ajuste los dos reflectores de luz de descarga de alta intensidad tales que la superficie del fémur alcanza la máxima iluminación posible evitando reflejos en la imagen de la cámara. Proceder rápidamente con los pasos siguientes en la sección 3 para evitar el calentamiento no deseado de la muestra de radiación de la luz antes de la prueba</li>
	<li>Reducir la abertura de la parte delantera y trasera ver lentes de cámara de vídeo de alta velocidad tal que toda la región de interés del fémur en el campo de visión está en foco.</li>
	<li>Reajustar los reflectores de luz para mejorar aún más la iluminación reduciendo fulgor.</li>
	<li>Ajustar el software de adquisición de imagen para capturar a 6000 frames/s con una resolución de 1024 x 512 píxeles. Establecer el número total de fotogramas que se adquirirá después de recibe la señal de disparo a 12288. Software de vídeo de alta velocidad para la adquisición de la imagen del brazo cuando se recibe la señal de disparo del sistema de prueba. Cuando la prueba se completa, el vídeo reside en la cámara &#39; de memoria intermedia de s.</li>
	<li>El software de adquisición de imagen, guardar el video en el disco especificando un nombre de ruta de acceso y deseado y pulsando &#34; guardar &#34;. Estar preparado para esperar entre 5-40 min para que este proceso según el número de fotogramas que se ahorrarán.</li>
</ol> 4. Preparación de la imagen <ol><li>crear directorios de trabajo separadas para vistas frontales y posterior del fémur.</li>
	<li>Utilizar software de análisis de vídeo para abrir la grabación de vídeo de alta velocidad apropiado y tenga en cuenta los números de referencia de fotograma clave a 1) el Inicio de movimiento de actuador de marco de carga y 2) el marco inmediatamente después de que el evento fractura.</li>
	<li>Para reducir la resolución una secuencia de imágenes TIFF sin comprimir de vídeo de alta velocidad, abra y ejecute el &#34; mov_frames.m &#34; secuencia de comandos en el directorio de trabajo para el lado de fémur pertinente.
	<ol><li>En el cuadro de diálogo resultante, escriba final el número identificado en el paso 4.2 con un tamaño de paso de 25-40. Haga clic en &#34; Extracto de Marcos &#34; y examine el directorio de trabajo para asegurar correctamente se extrajeron los archivos de *.tiff.</li>
	</ol></li></ol> 5. Creación de malla de elemento finito <ol><li>uso un externo mallado de elementos finitos del programa para crear la malla de elementos finitos. Calcular las tensiones 2D de los vectores de desplazamiento diferencial con el método de elementos finitos. Importar la imagen inicial *.tiff extraído en el preprocesador de software de elementos finitos como plantilla para la creación de spline.</li>
	<li>Encuentran dos fáciles de identificar puntos fiduciarios en la imagen que se encuentran en esquinas opuestas del cuadro y registrar sus coordenadas X e Y (éstos eventualmente se utilizará en el paso 6.1). Estas coordenadas son arbitrarias basados en la Convención el software FEA se utiliza para importar la imagen *.tiff. Las coordenadas de estos puntos se utilizarán para registrar los nodos de la malla de elementos finitos con los píxeles correspondientes de las imágenes de vídeo en el paso 6.2.</li>
	<li>En un software de edición de imágenes, abra la misma imagen que se importó en el preprocesador de software de elementos finitos y registrar los valores X e Y de la dirección de los píxeles asociados con los puntos identificados en el paso 5.2. Estos eventualmente se utilizará en el paso 6.1.</li>
	<li>En la &#34; dibujo &#34; módulo de elemento finito mallado programa, utilice la herramienta spline para delinear una sección cerrada que representa la región de interés. Verificar que la región no es muy grande tal que la superficie del hueso se movería fuera de la previa de la región a la fractura debido a la rotación.</li>
	<li>Preparar la sección cerrada creada en el paso 5.4 para endentar por siembra los bordes con una malla global de 1 mm bajo el menú de &#34; semilla de instancia &#34;.</li>
	<li>Bajo &#34; asignar controles de malla &#34;, establecer la forma del elemento a cuadrilátero.</li>
	<li>La sección cerrada de malla.</li>
	<li>La malla de la exportación a un archivo ASCII de la base de malla de coordenadas nodales y las definiciones de elemento.</li>
	<li>Con el resultante de elementos finitos archivo de entrada abierto en un editor de texto, copie el bloque del nodo que contiene números de nodo y coordenadas en un nuevo archivo de texto y guardar como &#34; nodes.txt &#34;. Repita para el bloque de elemento y guardar el nuevo archivo de texto como &#34; elements.txt &#34;.</li>
</ol> 6. Registro de la malla de FE con las imágenes de Video de alta velocidad y análisis de correlación de conducta Digital imagen <ol><li>dentro de una nueva sesión, crear vectores fila 2-elemento llamado ab1 y ab2 con los valores identificados en el paso 5.2. y px1 y px2 con los valores identificados en los pasos 5.3 escribiendo los nombres de vector sobre la línea de comandos. Guardar el espacio de trabajo como &#34; points.mat &#34;.</li>
	<li>Ejecutar el script &#34; convert_imagesize.m &#34; para registrar los puntos de la malla de elementos finitos con la imagen de vídeo de alta velocidad extraídos.</li>
	<li>Ejecutar el script &#34; rrImageTrackGui.m &#34;. La primera imagen de carga (&#34; p01.tif &#34;) y escriba el número del último archivo *.tiff que fue extraído como el número total de imágenes a procesar.</li>
	<li>La malla creada en paso 5.7 asegurándose de que la opción de acoplamiento de carga &#34; de archivo &#34; y haga clic en &#34; aceptar &#34;. La malla de elementos finitos debe aparecer encima de la imagen ósea.</li>
	<li>Especificar los valores de seguimiento basados en las siguientes pautas para el seguimiento de parámetros y haga clic en &#34; proceder &#34; (teniendo en cuenta que los valores de parámetro son tamaño de la imagen, la textura y la cantidad de deformación que tiene lugar y necesitan probarse cuidadosamente sobre una base caso por caso).
	Tamaño de núcleo <ol><li>uso una partida de 21. El tamaño del núcleo, n, es el tamaño of un n x ventana n (donde n es un número impar) de píxeles que se utiliza para la correlación cruzada y la determinación del vector de deformación para esa área que se utilizará para los cálculos de tensión de.</li>
		<li>Utilizar un tamaño de subpíxeles partido de 4. El tamaño de los subpíxeles, m, es el tamaño de la (2 m + 1) x (2 m + 1) ventana secundaria sobre qué subpixel deformación se calcula suponiendo que la tensión homogénea en que subventana.</li>
		<li>Utilizar un factor de suavidad a partir de 2. Factor de suavidad es la cantidad de suavizado aplicado al campo de desplazamiento en lugares seguidos antes de computación cepas.</li>
		<li>Utilizar un factor de maxMove a partir de 10. maxMove factor es el número máximo de píxeles que cualquier nodo puede estar fuera de su trayectoria en relación con su vecino &#39; trayectoria de s. Esto ayuda a evitar el mal seguimiento a la deformación.</li>
		<li>Utilizar un factor de smoothGrid a partir de 15. El factor smoothGrid es el tamaño de la cuadrícula (un poco más grueso que la malla de los nodos seguidos) que se utiliza para alisar.</li>
	</ol></li> <li>Seleccione un punto de guía que tiene contraste significativo alrededor de él, evitando zonas con reflejos o visión borrosa. Compruebe este punto haciendo clic en &#34; guía de verificación &#34; y verificar la correlación es fuerte (por lo menos dos veces la amplitud) en comparación con sus vecinos. Haga clic en &#34; aceptar &#34; y &#34; realizar seguimiento &#34; cuando esté satisfecho. Esto puede ser un largo proceso computacional donde desplazamiento diferencial se calcula para la secuencia de imagen temporal.</li>
	<li>Después de paso 6.6 ha completado, haga clic en &#34; Animate &#34;. Cuando haya terminado de animar, haga clic en &#34; escribir cepas (post software de procesado) &#34;, escriba *.exe y luego seleccione writeStrainRR_simple.exe 11. Esto calculará las tensiones. Cierre la interfaz gráfica de usuario.</li>
</ol> 7. Post-procesamiento de datos de tensión y desplazamiento <ol><li>para obtener la tensión contra el número de fotograma, ejecutar &#34; analyzeFailurePrecursor.m &#34; de la línea de comandos con un argumento de entrada de tamaño de paso (elegir el 20-30). Los picos que significan daño óseo, y el pico más grande corresponderá al marco cerca de falta de hueso global.</li>
	<li>Para crear archivos de película de las cepas, ejecute &#34; makeMovies.m &#34; de la ventana de comandos con los argumentos (numVars, endstep, bandera). 
	Nota: El argumento numVars se define como 1-3 desplazamientos, 4-6 ser xx, yy y xy tensión componentes, 7 &#38; 8 son los dos principales y von Mises cepa, y 9 es la energía de tensión. El tope de argumento es el último fotograma que se incluirán en la película.
	<ol><li>Establecido el argumento opcional para 1 sólo crear películas para la entidad especificada por el argumento numVars y 0 para crear películas de todas las variables.</li>
	</ol></li></ol> 8. Fine Tuning y refinamiento de los resultados <ol><li>DIC si seguimiento dio pobres resultados como un campo de deformación discontinua que cae fuera supuestos mecánicos de continuo, determinar lo que está sucediendo y por qué está fallando el seguimiento. Repita 6 sección prestando especial atención al ajuste de parámetros de seguimiento. Puede ser una opción secundaria volver al software de elementos finitos y crear una malla más uniforme y posiblemente más.</li>
	Seguimiento de <li>DIC si dio resultados razonables, crear una serie más de imágenes de DIC. Con esos números de referencia de fotograma clave de paso 4.2 y la correspondiente velocidad de fotogramas del vídeo, identificar el espacio del marco para los tres regímenes diferentes de interés en la prueba de fractura con el requisito en mente que los puntos deben moverse no más de 6 píxeles entre marcos. 
	Nota: Para el segmento inicial de la prueba cuando las cepas están acumulando lentamente en el fémur, el espacio de marco será relativamente grande (por ejemplo, la velocidad de desplazamiento de 100 mm/s, el espacio de marco para esta porción es 3333 μs). Para la porción intermedia de la prueba más cerca a la estructura de la fractura, la tensión está aumentando más rápidamente y más pequeño espaciamiento de marco es necesaria (1667 μs para la tasa de desplazamiento 100 mm/s). Para la parte final justo antes de la fractura, la separación del marco está en sus menores (16,7 μs en la tasa de desplazamiento 100 mm/s).</li>
	<li>Opcional para documentación propósitos solamente: utilizando la información de paso 8.2, crear datos con formato tituladas las entradas en un archivo ASCII &#34; steps.txt &#34; que contiene una fila de datos para cada espacio del cuadro. El formato de cada fila será el marco a partir de ese régimen separado por el número de fotogramas para saltar (basado en paso 8.2) separados por un coma entonces el marco final de ese régimen (es decir, un formato de &#34; 1:20:200 &#34; instruir la extracción software para extraer del capítulo 1 al capítulo 200 en pasos de 20).
	<ol><li>Inmediatamente siguiente que designación, inserte una ficha y designar a la extracción de la imagen número rango (para el &#34; 1:20:200 &#34; ejemplo, la designación de la fila completa sería &#34; 1:20:200 &#60; presiona TAB &#62; 1:11 &#34; sin las comillas). Repita para los otros dos regímenes por lo que habrá tres filas de información en el &#34; steps.txt &#34; archivo. Este fichero sirve como un registro de cómo las imágenes fueron extraídas el vídeo original de alto velocidad.</li>
	</ol></li> <li>Ejecutar el código de mov_Frames.m esta vez especificando múltiples regímenes de separación de marco en el cuadro de diálogo. Entre los números de bastidor y tamaños identificados en paso 8.2 para determinar el inicio, final y marco skip parámetros en la herramienta de paso &#39; cuadro de diálogo de s. Asegúrese de hacerlo en un directorio nuevo de lo contrario las imágenes originales se sobrescribirán.</li>
	<li>Repetir secciones 6 y 7 y revisar los resultados de mejora. Cada fémur puede requerir diferentes iteraciones adicionales dependiendo de la naturaleza del evento de fractura, patrón moteado e iluminación. Cuando repitiendo paso 6.5, mantener la configuración de la misma salvo reducir maxMove a 6 (de 10).</li>
</ol>

<ol><li>Peters, W., Ranson, W. <a target="_blank" href="http://opticalengineering.spiedigitallibrary.org/article.aspx?articleid=1222314">Digital imaging techniques in experimental stress analysis.</a> Opt Eng. 21 (3), 213427-213427 (1982).</li>
<li>Kwon, O., Hanna, R. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1475-1305.2008.00455.x/abstract">The Enhanced Digital Image Correlation Technique for Feature Tracking During Drying of Wood.</a> Strain. 46 (6), 566-580 (2010).</li>
<li>Sutton, M. A., Orteu, J. J., Schreier, H. W. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-0-387-78747-3">Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements.</a> Adv of Opt Methods in Exp Mech. 3, (2009).</li>
<li>Grassi, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+accurately+can+subject-specific+finite+element+models+predict+strains+and+strength+of+human+femora%3F+Investigation+using+full-field+measurements%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech%22%5BJournal%5D)">How accurately can subject-specific finite element models predict strains and strength of human femora? Investigation using full-field measurements.</a> J Biomech. 49 (5), 802-806 (2016).</li>
<li>Den Buijs, J. O., Dragomir-Daescu, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validated+finite+element+models+of+the+proximal+femur+using+two-dimensional+projected+geometry+and+bone+density%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Methods+Programs+Biomed%22%5BJournal%5D)">Validated finite element models of the proximal femur using two-dimensional projected geometry and bone density.</a> Comput Methods Programs Biomed. 104 (2), 168-174 (2011).</li>
<li>Keyak, J. H., Rossi, S. A., Jones, K. A., Skinner, H. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prediction+of+femoral+fracture+load+using+automated+finite+element+modeling%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech%22%5BJournal%5D)">Prediction of femoral fracture load using automated finite element modeling.</a> J Biomech. 31 (2), 125-133 (1998).</li>
<li>Lotz, J. C., Cheal, E. J., Hayes, W. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fracture+Prediction+for+the+Proximal+Femur+Using+Finite-Element+Models+.+1Linear-Analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech+Eng-T+Asme%22%5BJournal%5D)">Fracture Prediction for the Proximal Femur Using Finite-Element Models . 1Linear-Analysis.</a> J Biomech Eng-T Asme. 113 (4), 353-360 (1991).</li>
<li>Cody, D. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Femoral+strength+is+better+predicted+by+finite+element+models+than+QCT+and+DXA%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech%22%5BJournal%5D)">Femoral strength is better predicted by finite element models than QCT and DXA.</a> J Biomech. 32 (10), 1013-1020 (1999).</li>
<li>Dragomir-Daescu, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Robust+QCT%2FFEA+models+of+proximal+femur+stiffness+and+fracture+load+during+a+sideways+fall+on+the+hip%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Robust QCT/FEA models of proximal femur stiffness and fracture load during a sideways fall on the hip.</a> Ann Biomed Eng. 39 (2), 742-755 (2011).</li>
<li>Bettamer, A., Hambli, R., Allaoui, S., Almhdie-Imjabber, A. <a target="_blank" href="http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/21681163.2015.1079505">Using visual image measurements to validate a novel finite element model of crack propagation and fracture patterns of proximal femur.</a> Comput Methods Biomech Biomed Eng Imaging Vis. , 1-12 (2015).</li>
<li>Raghupathy, R., Barocas, V. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRaghupathy%2C+R+%22Robust+Image+Correlation+Based+Strain+Calculator+for+Tissue+Systems%22">Robust Image Correlation Based Strain Calculator for Tissue Systems</a>. , 
 <a target="_blank" href="http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems">http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems</a> (2016).</li>
<li>Taddei, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Subject-specific+finite+element+models+of+long+bones%3A+An+in+vitro+evaluation+of+the+overall+accuracy%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech%22%5BJournal%5D)">Subject-specific finite element models of long bones: An in vitro evaluation of the overall accuracy.</a> J Biomech. 39 (13), 2457-2467 (2006).</li>
<li>Grassi, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+of+finite+element+predictions+in+sideways+load+configurations+for+the+proximal+human+femur%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech%22%5BJournal%5D)">Accuracy of finite element predictions in sideways load configurations for the proximal human femur.</a> J Biomech. 45 (2), 394-399 (2012).</li>
<li>Gerstel, I., Raghupathy, R., Dragomir-Daescu, D. <a target="_blank" href="http://www.ors.org/Transactions/58/0138.pdf">Digital Image Correlation Identifies Quantitative Characteristics in Proximal Femur Fracture Crack.</a> ORS Annual Mtg. , (2012).</li>
</ol>

Los autores no tienen ninguna información relevante.

Hemos introducido un protocolo para preparar constantemente muestras femorales para la proyección de imagen de alto contraste en pruebas que fueron utilizados para estimar las distribuciones de tensión de campo completo con DIC fractura. Este protocolo garantiza la textura adecuado contraste de negro seguimiento puntos contra un fondo blanco sólido sobre la superficie del hueso. Siguiendo este protocolo, replica con éxito la estimación de las cepas utilizando el análisis de Cid de fémures de ochenta y nueve.
<p class...

Correlación de imagen digital (CID) es una imagen post-procesamiento de método que se utiliza en el protocolo actual para estimar la tensión superficial de campo completo de probetas cadavérico femoral de secuencia de tiempo de las imágenes obtenidas durante las pruebas de mecánica de la fractura. La técnica primero fue desarrollada y aplicada en análisis experimental en los años 80 y ha experimentado un rápido incremento en uso en estos últimos años1,2,3. Tiene varias ventajas sobre los enfoques más tradicionales de montaje de galgas extensométricas en una estructura de mayor distribución espacial del campo de tensión, de calibre más fino longitudes a través de la cámara de mayor resolución y evitar problemas con la galga de tensión Pegue la adherencia o cumplimiento. Una ventaja importante de DIC para tejidos biológicos, como los huesos, es que puede ser aplicado a geometrías irregulares que consta de4,de propiedades altamente heterogénea del material5. Su principal inconveniente sobre métodos de adquisición de la tradicional cepa es que requiere costosos alta velocidad cámaras de vídeo de resolución suficiente para la medición de la región de interés para lograr suficiente espacial y temporal de muestreo a exactamente calcular campos de tensión.
La principal aplicación de los campos de tensión temporal de fractura ósea análisis DIC es validar las estimaciones de variedad en modelos QCT/FEA de fuerza femoral5. Dicha validación es el foco de muchos grupos de investigación ortopédica que predominantemente utilizan mediciones remotas de fuerza y desplazamiento de celdas de carga y transductores de desplazamiento6,7,8. Además, análisis de imagen de fractura después del patrón de fractura se ha combinado con estas mediciones remotas como otros medios de validación de modelo9. Más recientemente, se aplicó el método DIC para validar un modelo FEA de fractura y crack propagación en el fémur proximal10. Utilizando la correlación de la tensión entre los modelos y experimentos, incluso más confianza en la validez de los modelos computacionales de los fémures proximales se obtendrá y avanzar el uso más cercano de la clínica del método de diagnóstico de QCT/FEA.
Este trabajo explica un protocolo detallado para incorporar las medidas necesarias para el análisis DIC en la prueba de fractura de fémur proximal. El procedimiento incluye los pasos de preparación de hueso de rociar una pintura blanca sobre la superficie del hueso y luego moteado de manchas negras sobre la blanca superficie seca del hueso, métodos de obtención de imágenes con suficiente resolución espacial y temporal mediante alta velocidad video cámaras y el proceso y herramientas que hemos utilizado para calcular los campos de tensión de estas imágenes. También explicamos varias salvedades que puedan afectar la calidad de las mediciones.

<table><tbody><tr><td>Imprimación plástica Krylon blanco</td><td>Krylon, Peoria, AZ, EE. UU</td>. <td>N/A</td><td>Se utiliza como capa base para un acabado blanco suave en la superficie del hueso</td></tr><tr><td>Pintura acrílica blanca y negra a base de agua&nbsp;</td><td>Plaid Enterprises (Ceramcoat), Norcross, GA, EE. UU.</td> N<td>/A</td><td>Fuente de pintura para los colores blanco y negro</td></tr><tr><td>Tazón para mezclar</td><td>No específico (genérico)</td><td>N/A</td><td>Se utiliza para mezclar y preparar pintura</td></tr><tr><td>Pincel de espuma</td><td>Linzer Products, Wyandanch, NY, EE. UU.</td><td>N/A</td><td>Se utiliza para aplicar pintura sobre la superficie ósea</td></tr><tr><td>Cepillo de dientes</td><td>Colgate-Palmolive, Nueva York, NY, EE. UU</td><td>.</td> <td>Cerda firmeSe utiliza para aplicar el tamaño y la distribución adecuados del patrón de moteado Resina</td></tr><tr><td>ortodóntica higiénica (PMMA)</td><td>Patterson Dental, St Paul, MN, EE. UU</td>. <td>H02252</td><td>Sustancia controlada y se puede comprar con la aprobación adecuada</td></tr><tr><td>Kenmore Freezer</td><td>Sears Holdings, Hoffman Estates, IL, EE. UU</td>. <td>N/A</td><td>Se utiliza para mantener un entorno de almacenamiento de -20oC para muestras óseas</td></tr><tr><td>Solución salina fisiológica (cloruro de sodio al 0,9%)</td><td>Baxter Healthcare, Deerfield, IL, EE. UU</td>. <td>NDC 0338-0048-04</td><td>Se utiliza para mantener las muestras hidratadas</td></tr><tr><td>Bisturíes y raspadores</td><td>Aspen Surgical (Bard-Parker), Caledonia, MI, EE. UU. &nbsp;</td><td>N/A</td><td>Se utiliza para extraer tejido blando de muestras óseas</td></tr><tr><td>Campana extractora</td><td>Hamilton Laboratory Solutions, Manitowoc, WI, EE. UU</td><td>. 70532</td><td>Se utiliza para la ventilación cuando se prepara PMMA para el encapsulado de muestras</td></tr><tr><td>Unidades de iluminación</td><td>ARRI, Múnich, Alemania</td><td>N/A</td><td>Necesario para la iluminación del objetivo para la captura de imágenes</td></tr><tr><td>Cámara de vídeo de alta velocidad</td><td>Photron Inc., San Diego, CA, EE. UU</td>. <td>Photron Fastcam APX-RS&nbsp;</td><td>Se utiliza para capturar las grabaciones de video de alta velocidad de los eventos de fractura</td></tr><tr><td>Photron FASTCAM Imager and Viewer</td><td>Photron Inc., San Diego, CA, EE. UU.</td><td>Ver.3392(x64)</td><td>Se utiliza para grabar y ver las grabaciones de video de alta velocidad</td></tr><tr><td>Lente</td> de la cámara <td>Zeiss, Oberkochen, Alemania</td><td>Zeiss Planar L4/50 ZF Lente necesaria</td><td>para una resolución de imagen adecuada</td></tr><tr><td>ABAQUS CAE</td><td>Dassault System&egrave; s, Waltham, MA, EE. UU</td>. <td>Versiones 6.13-4</td><td>Se utiliza para definir la región de interés y crear mallas de elementos finitos</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks, Natick, MA, EE. UU.</td><td>Versión 2015b</td><td>Se utiliza para el procesamiento de imágenes y el análisis DIC</td></tr><tr><td>TecPlot</td><td>TecPlot Inc., Bellevue, WA</td><td></td><td>Se utiliza para el procesamiento posterior de campos de deformación</td></tr><tr><td>Software de calculadora</td> <td>de deformaciónGrupo de Investigación Victor Barocas, Universidad de Minnesota, Minneapolis, MN, EE. UU</td><td>. http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems</td><td>Se utiliza para calcular el campo de deformación</td></tr><tr><td>mov_frames.m</td><td>Script de Matlab, Mayo Clinic, Rochester, MN,EE. UU.</td><td>N/A</td><td>Se utiliza para reducir la resolución de imágenes sin comprimir de archivos de vídeo de alta velocidad</td></tr><tr><td>convert_imagesize.m</td><td>Script de Matlab, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>Se utiliza para registrar coordenadas de píxeles de imagen con coordenadas de malla</td></tr><tr><td>rrImageTrackGui.m</td><td>Script de Matlab, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>Se utiliza para realizar la correlación cruzada de imágenes para obtener deformaciones y ejecutar Strain Calculator</td></tr><tr><td>analyzeFailurePrecursor.m</td><td>Script de Matlab, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>Se utiliza para realizar un seguimiento temporal</td></tr> <tr><td>de los componentes de la deformación máximamakeMovies.m</td><td>Script de Matlab, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>Se utiliza para crear películas *.avi portátiles de los componentes de deformación, componentes de deformación, deformaciones principales, deformación de von Mises y energía de deformación</td></tr></tbody></table>

un método para estimar las cepas cortical fémur cadavérico durante fractura correlación digital de imágenes usando la prueba

A Method to Estimate Cadaveric Femur Cortical Strains During Fracture Testing Using Digital Image Correlation

Este protocolo describe el método mediante correlación digital de imágenes para estimar la deformación cortical de imágenes de vídeo de alta velocidad de la superficie femoral cadavérica obtenidos de ensayos mecánicos. Este método óptico requiere una textura de muchas marcas fiduciarias contraste sobre un fondo blanco sólido para el seguimiento preciso de la deformación superficial carga es aplicada a la muestra. Inmediatamente antes de la prueba, la superficie de interés en la vista de cámara es había pintada con una imprimación blanca a base de agua y deja secar durante varios minutos. Es pues, una pintura negra moteada cuidadosamente sobre el fondo blanco con la consideración especial para el tamaño y la forma de las gotas hasta. Iluminación es cuidadosamente diseñada y que es el contraste óptimo de estas marcas y reducir al mínimo reflexiones mediante el uso de filtros. Imágenes fueron obtenidas a través de la captura de vídeo de alta velocidad a hasta 12.000 fotogramas/s. Se extraen imágenes de claves del antes y el evento de fractura y deformaciones se estiman entre fotogramas sucesivos en ventanas de tamaño cuidadosamente interrogatorio sobre una región determinada de interés. Estas deformaciones se utilizan entonces para calcular la tensión superficial temporal durante la prueba de fractura. Los datos de tensión están muy útiles para determinar la iniciación de la fractura en el fémur y eventual validación de modelos de fuerza de fractura de fémur proximal derivados basados en la tomografía computada cuantitativa análisis por elementos finitos (QCT/FEA).

Antes del proceso speckling, el fémur se limpia del exceso de tejidos blando y grasa, y el trocánter mayor es potted en una taza de aluminio. Durante la solidificación de polimetilmetacrilato (PMMA), el hueso está envuelto en un paño impregnado de solución salino para evitar la sequedad del tejido. Una vez que se solidifica el PMMA, el hueso se limpia otra vez a la derecha antes de pulverizar (figura 1). Entonces, la superficie del hueso es r...

En el presente Protocolo, las tensiones superficiales de fémur se estiman durante la prueba de fractura mediante la técnica de correlación digital de imágenes. La novedad del método consiste en la aplicación de un patrón de punto estocástico de alto contraste en la superficie del fémur, iluminación cuidadosamente especificada, captura de vídeo de alta velocidad y análisis de correlación digital de imágenes para los cálculos de tensión.

Un método para estimar las cepas Cortical fémur cadavérico durante fractura correlación Digital de imágenes usando la prueba

This protocol describes the method using digital image correlation to estimate cortical strain from high speed video images of the cadaveric femoral ...

El objetivo general de esta técnica experimental de medición de la deformación es estimar cuantitativamente la deformación de la superficie femoral a partir de vídeo de alta velocidad de pruebas de fractura biomecánica. Este método puede ayudar a responder preguntas clave en la investigación de la osteoporosis, como el desarrollo de herramientas de diagnóstico avanzadas para la predicción de la resistencia ósea. La principal ventaja de esta técnica es que la deformación de la superficie femoral se puede calcular con una alta resolución espacial adecuada para la validación del modelo de computación.La demostración visual de este método es fundamental, ya que los pasos de preparación y análisis de la muestra son difíciles de explicar únicamente con palabras debido a los métodos únicos de motear la muestra con partículas y las herramientas de secuencias de comandos personalizadas utilizadas en el análisis. Comience descongelando el fémur a temperatura ambiente durante 24 horas. Cuando el fémur esté listo para la prueba, retire cualquier envoltura que se haya aplicado antes de la congelación y limpie el fémur con una toalla seca para eliminar cualquier resto de humedad, depósitos de gr

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Research

Investigación

JoVE Journal

Bioengineering

Bioingeniería

Los modelos animales se emplean con frecuencia para imitar lesiones óseas graves en la investigación biomédica. Debido a su pequeño tamaño, el establecimiento de lesiones óseas estabilizadas en ratones está más allá de las capacidades de la mayoría de los grupos de investigación. En este trabajo, describimos un método simple para establecer y analizar defectos femorales experimentales en ratones.

A-crítico tamaño femoral Defecto sencillo modelo en ratones

Describimos el uso de la correlación de imágenes digitales para caracterizar el campo de deformación superficial local en muestras de tejido vascular sometidas a ensayos de tracción uniaxial. Estas mediciones facilitan la cuantificación precisa de la respuesta mecánica de la muestra y la generación de relaciones constitutivas tensión-deformación.

El uso de Correlación Digital de Imágenes para caracterizar cepas locales en muestras de tejido vascular

Se presenta un robusto protocolo sobre la manera de preservar cuidadosamente y preparar los fémures de cadáver para las pruebas de la fractura y la tomografía computarizada cuantitativa. El método proporciona un control preciso sobre las condiciones de entrada para el propósito de determinar las relaciones entre la densidad mineral ósea, resistencia a la fractura, y la definición de la geometría finita modelo de elementos y propiedades.

Proximal del fémur de cadáver preparación para el análisis de elementos finitos basado en CT Fracture Fuerza Pruebas y cuantitativa

En este manuscrito, presentamos un protocolo de examen cadavérico fémures proximales de la fractura en una caída hacia un lado sobre la cadera configuración utilizando accesorios instrumentados montados sobre un bastidor hidráulico de servo estándar. Nueve señales digitalizadas que comprende las fuerzas, momentos y desplazamientos junto con dos secuencias de vídeo de alta velocidad se adquieren durante la prueba.

Método y accesorio equipado para pruebas de fractura Femoral en una posición de caída sobre la cadera hacia los lados

Comportamiento del crecimiento de grieta microestructuralmente pequeña fatiga se investiga utilizando un enfoque metodológico novedoso combinando análisis de medición y campo de tensión la velocidad crecimiento crack para revelar el campo de deformación acumulativa a nivel sub-grano.

Medidas de tensión de campo completo para la fatiga microestructuralmente pequeño Crack propagación utilizando el método de correlación Digital de imágenes

La correlación de imágenes digitales se utiliza en pruebas de fatiga en una máquina de prueba de resonancia para detectar grietas macroscópicas y monitorear la propagación de grietas en muestras soldadas. Las grietas en la superficie de la muestra se hacen visibles a medida que aumenta la tensión.

Monitoreo de grietas en las pruebas de fatiga por resonancia de especímenes soldados utilizando la correlación de imágenes digitales

La microtomografía computarizada (μCT) es una herramienta de imagen no destructiva que es fundamental para evaluar la estructura ósea en estudios preclínicos, sin embargo, existe una falta de consenso sobre los procedimientos de μCT para analizar el callo de cicatrización ósea. Este estudio proporciona un protocolo de μCT paso a paso que permite el seguimiento de la cicatrización de fracturas.

Evaluación de la cicatrización de fracturas óseas mediante microtomografía computarizada

Este documento describe un algoritmo de correlación de imágenes digitales de código abierto para medir las tensiones locales de tejido 2D dentro de los explantes de tendones. La precisión de la técnica ha sido validada utilizando múltiples técnicas, y está disponible para uso público.

Medición de tensiones tisulares locales en tendones a través de la correlación de imágenes digitales de código abierto

El protocolo permite medir la deformación de la microestructura ósea en todo el fémur humano proximal y su dureza mediante la combinación de microtomografías computarizadas de gran volumen, una etapa compresiva hecha a medida y herramientas avanzadas de procesamiento de imágenes.

Imágenes del mecanismo de falla microestructural en la cadera humana

Frecuencia de imagen óptica de dominio de<em&gt; Ex vivo</em&gt; Piezas de resección pulmonar: Obtención de One to One de imagen para estudio histopatológico de correlación

Aprenda a estimar deformaciones corticales en fémur cadavérico mediante correlación digital de imágenes durante pruebas de fractura. Este método computacional ofrece alta resolución espacial para validar modelos biomecánicos en investigación de osteoporosis.

Un método para estimar las cepas Cortical fémur cadavérico durante fractura correlación Digital de imágenes usando la prueba

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