Analisi CT quadridimensionale mediante registrazione sequenziale 3D-3D
23 novembre 2019
Abbiamo analizzato la cinematica congiunta da dati di tomografia computerizzata quadridimensionali. Il metodo di registrazione 3D-3D sequenziale fornisce semiautomatica la cinematica dell'osso in movimento rispetto all'osso del soggetto dai dati di tomografia calcolata quadridimensionali.
Un metodo per ricostruire il movimento di un osso in movimento rispetto all'osso fisso dai dati 4D CT, facilitando la descrizione della cinematica articolare dettagliata. Una volta creato il morbido dell'osso intero e selezionati i punti di riferimento, la maggior parte dei processi di ricostruzione verrà completata automaticamente. Con il giunto di destinazione del soggetto all'interno del portale CT dell'immagine 4D CT, chiedi al soggetto di spostare il giunto durante il tempo di scansione di 10 secondi, ottenendo al contempo una serie di dati sul volume.
Per la segmentazione semiautomatica di superficie dei dati CT 3D, caricare i dati CT DICOM nel software appropriato e fare clic su Modifica nuovo campo etichetta per aprire il campo etichetta. Identificare il valore di attenuazione della TC soglia appropriato per estrarre l'osso corticale dall'osso di origine e selezionare materiali con valori di attenuazione TC superiori alla soglia. Controllare l'etichetta per la selezione della corteccia ossea e utilizzare uno strumento di modifica appropriato per modificare manualmente la demarcazione.
Per generare i dati di superficie dai dati di posizione della corteccia ossea etichettata, fate clic su Genera superficie (Generate Surface) e utilizzate il dispositivo di scorrimento per smussare l'estensione. Quindi fare clic su Applica. Per salvare i dati di superficie in formato STL, fate clic su File ed esporta dati con nome (Export Data As) e selezionate Little Endian binario STL.
Per eseguire una segmentazione automatica dei dati del volume 4D CT, utilizzare il modulo di lettura DICOM nel software di programmazione per estrarre i dati geometrici che mostrano i valori di attenuazione CT al di sopra della soglia da tutti i 51 fotogrammi dei dati 4D CT. Quindi utilizzare uno script di elaborazione batch per ricostruire tutti i dati di superficie della nuvola di punti con valori di attenuazione CT più elevati rispetto alla soglia per tutti i frame CT 4D nel software di elaborazione delle immagini. Per eseguire la registrazione della superficie dalla TC 3D statica al primo fotogramma della TC 4D, utilizzare la funzione di fase di selezione per tagliare le ossa in una TC 3D statica in dati di segmento parziale inclusi in tutti i fotogrammi dei dati del filmato 4D CT.
I dati di superficie CT 4D sono solo segmenti parziali che verranno inclusi in ogni immagine del volume, perché la registrazione della superficie richiede che un punto dati di superficie sia incluso in un'altra superficie. Utilizzate la funzione Pick Points per selezionare tre punti di riferimento nelle ossa fisse e mobili che possono essere facilmente identificate dalla superficie CT 3D rifilata e dai dati di superficie del primo fotogramma di 4D CT nel software di editing mesh 3D. Quindi abbinare le ossa parziali fisse e mobili all'incirca sul primo fotogramma dei dati di superficie 4D CT in base ai punti di riferimento selezionati e utilizzare l'algoritmo iterativo del punto più vicino per eseguire la registrazione della superficie nel software open source.
Per eseguire una registrazione sequenziale della superficie, utilizzare il modulo iterativo punto più vicino nel software open source per abbinare prima le superfici parziali dell'osso fisso nel primo fotogramma CT 4D sui dati di superficie del secondo fotogramma. Quindi, ricostruire il movimento osseo in movimento rispetto all'osso fisso. Una volta misurati i parametri di rotazione, definire i sistemi di coordinate delle ossa fisse e mobili.
I dati di esempio della cinematica del ginocchio mostrano che l'angolo di Varo della tibia diminuisce gradualmente man mano che la tibia viene estesa. La rotazione esterna tibiale aumenta alla fine dell'estensione, corrispondente al movimento interno del ginocchio nei rapporti precedenti. I grafici dell'errore di traslazione e rotazione mostrano che l'errore è tollerabile per lunghezze del femore superiori al 9% dell'intera lunghezza e lunghezze di tibia più lunghe del 7% dell'intera lunghezza, poiché lo spessore della fetta CT è di 0,5 milimetri e supera la dimensione dell'errore.
Inoltre, il calcolo della cinematica patellare dimostra che l'inclinazione laterale della rotula corrisponde all'angolo di flessione del ginocchio. La ricostruzione superficiale della corteccia ossea deve essere controllata visivamente e può richiedere una segmentazione manuale. Recentemente, molti studi di segmentazioni automatiche hanno utilizzato Utilizzando queste tecniche, la ricostruzione può essere eseguita automaticamente.
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Panoramica
Questo studio presenta un metodo per ricostruire il movimento di un osso in movimento rispetto a un osso fisso utilizzando i dati della tomografia computerizzata quadridimensionale (4D CT). L'approccio facilita l'analisi dettagliata della cinematica articolare attraverso un processo semi-automatizzato.
Componenti chiave dello studio
Area della scienza
- Neuroscienza
- Biologia
- Immagini mediche
Sfondo
- La cinematica articolare è cruciale per comprendere il movimento osseo.
- 4D CT fornisce capacità di imaging dinamico.
- I metodi tradizionali di analisi del movimento articolare possono essere dispendiosi in termini di tempo.
- Un approccio semi-automatizzato può migliorare l'efficienza e l'accuratezza.
Obiettivo dello studio
- Sviluppare un metodo per ricostruire il movimento osseo dai dati 4D CT.
- Migliorare l'analisi della cinematica articolare.
- Automatizzare parti del processo di ricostruzione per l'efficienza.
Metodi utilizzati
- Imaging 4D CT dell'articolazione target durante una scansione di 10 secondi.
- Segmentazione semi-automatica della superficie dei dati 3D CT.
- Seleziona dei appropriati soglie di attenuazione CT per l'estrazione dell'osso corticale.
- Modifica manuale per il perfezionamento della demarcazione.
Principali risultati
- Il metodo ricostruisce con successo il movimento osseo rispetto a un osso fisso.
- I processi automatizzati riducono significativamente il carico di lavoro manuale.
- La cinematica articolare dettagliata può essere descritta efficacemente.
- L'approccio migliora la comprensione della dinamica ossea.
Conclusioni
- Questo metodo fornisce un framework affidabile per l'analisi della cinematica articolare.
- I dati 4D CT possono essere efficacemente utilizzati per la ricostruzione del movimento.
- Le future applicazioni possono estendersi a vari campi della biomeccanica.
Domande frequenti
Executive Industry Relevance
This method enables quantitative analysis of joint kinematics from 4D CT data, supporting mechanistic understanding of musculoskeletal function. By providing semi-automated bone motion reconstruction, it reduces manual workload in preclinical imaging studies. The approach offers predictive value for evaluating implant fit, device interaction, or biomechanical performance in translational research.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses related to joint mechanics and movement disorders.
- Operational Value: Supports functional target validation by clarifying bone motion patterns in disease models.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated biological systems for downstream workflows by delivering quantitative kinematic outputs.
- Operational Value: Enhances assay standardization and reproducibility through semi-automated surface registration and error tracking.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Connects discovery through preclinical validation by enabling disease-relevant system analysis of joint dynamics.
- Operational Value: Supports risk-adjusted advancement decisions via measurable translation and rotation parameters with defined error thresholds.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from hypothesis testing to lead identification, particularly in biomechanics-focused programs.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by quantifying bone motion relative to fixed anatomical references.
- Screening: Delivers assay readiness through standardized surface data generation and sequential 3D-3D registration across time points.
- Analytics: Provides quantitative dependent variable measurements (translation, rotation angles) that enable cross-condition comparison and error assessment.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by offering biomechanical biomarkers aligned with joint function and movement.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable imaging capability for evaluating joint mechanics across multiple disease models or device studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in joint mechanics, reduction of mechanistic ambiguity in movement-based phenotypes.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability via semi-automated workflows and batch processing of 4D CT frames.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions, capital efficiency, and reduced late-stage biological risk in musculoskeletal or device-related programs.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization and advancement decisions based on quantitative kinematic profiling.
Implementation Considerations
- Requires expertise in medical imaging, 3D surface processing, and kinematic analysis.
- Depends on 4D CT scanners, DICOM-compatible software, and open-source registration tools (e.g., iterative closest-point algorithms).
- Necessitates cross-team standardization between imaging, biology, and bioinformatics units for consistent surface labeling and landmark selection.
- Involves adaptation considerations across model systems due to variations in bone size, joint complexity, and motion range.
- Limited by motion artifacts in fast or large-scale movements, as noted in the source material.
