Summary
이 프로토콜에서 대 퇴 골 표면 긴장 골절 디지털 이미지 상호 관계 기술을 사용 하 여 테스트 하는 동안에 견적 된다. 방법의 참신 대 퇴 골 표면, 신중 하 게 지정 된 조명, 고속 비디오 캡처 및 스트레인 계산에 대 한 디지털 이미지 상호 관계 분석에 높은 대비 확률적 얼룩 패턴의 응용 프로그램을 포함 한다.
Abstract
이 프로토콜 디지털 이미지 상관 관계를 사용 하 여 기계적 테스트에서 얻은 싱가포르로 퇴 표면의 고속 비디오 이미지에서 대뇌 피 질의 변형 추정 하는 방법을 설명 합니다. 이 광학 방법 로드는 견본에 적용 되어 단단한 흰색 배경에 많은 대조 신탁 표시의 질감을 표면 변형의 정확한 추적을 위해 필요 합니다. 테스트, 직전 카메라 보기의 표면 수성 백색 뇌관으로 그린 고 몇 분 동안 건조 수 있었습니다. 그런 다음 검은 페인트가 끝났습니다 얼룩 덜 룩 한 신중 하 게도 크기와 작은 물방울의 모양에 대 한 특별 한 고려 사항 가진 백색 배경. 조명은 신중 하 게 설계 하 고 필터를 사용 하 여 반사를 최소화 하면서 이러한 표시의 최적의 대비 되도록 설정 합니다. 이미지는 최대 12, 000 프레임/s 고속 비디오 캡처를 통해 얻은 했다. 이전 및 골절 이벤트를 포함 하 여 주요 이미지 추출 되 고 변형 관심의 지정된 된 영역을 통해 신중 하 게 크기의 심문 윈도에서 연속 프레임 사이 견적 된다. 이러한 변형 다음 골절 테스트 기간 동안 일시적으로 표면 긴장을 계산 하는 데 사용 됩니다. 스트레인 데이터 골절, 대 퇴 골 내 개시를 식별 하는 데와 근 위 대 퇴 골 골절 강도 모델 양적 단층 기반 유한 요소 분석 (QCT/FEA)에서 파생 된의 최종 유효성 검사에 대 한 매우 유용 합니다.
Introduction
디지털 이미지 상호 관계 (DIC) 후 현재 프로토콜에 기계 골절 테스트 기간 동안 얻은 시간 시퀀스 이미지에서 싱가포르로 퇴 테스트 견본의 전체 필드 표면 긴장을 추정 하는 데 사용 되는 메서드를 처리 하는 이미지입니다. 기술을 처음 개발 되었다 1980 년대에 실험적 스트레스 분석에 적용 하 고 최근 몇 년 동안1,2,3사용의 급속 한 증가 경험 했다. 그것은 몇 가지 주요 이점을 스트레인 필드의 증가 공간 배급을 포함 하 여 구조에 스트레인 게이지를 장착의 더 전통적인 방법, 세밀 하 게 통해 증가 카메라 해상도 및 스트레인 게이지와 함께 문제를 피할 길이 측정 접착제 접착 또는 준수입니다. 생물 조직, 뼈, 등에 대 한 DIC의 주요 이점은 이다 매우 이질적인 소재 속성4,5의 구성 된 불규칙 한 형상에 적용할 수 있습니다. 전통적인 스트레인 수집 방법의 주요 결점은 충분 한 공간 및 시간 샘플링을 정확 하 게 달성 하는 관심의 영역의 측정에 대 한 충분 한 해상도의 비싼 고속 비디오 카메라를 요구 한다 스트레인 필드 예상.
대 퇴 골 강도5의 QCT/FEA 모델에 스트레인 의견 확인 하 뼈 골절 DIC는 분석에서에서 얻은 시간 변형 필드의 기본 응용 프로그램이입니다. 이러한 유효성 검사는 주로 힘과 변위 로드 셀 및 변위 변환기6,7,8에서 원격 측정을 활용 하는 많은 정형 외과 연구 그룹의 초점 이다. 또한, 골절 패턴의 후 골절 이미지 분석 모델 유효성 검사9의 추가 수단으로 이러한 원격 측정으로 결합 되었습니다. 더 최근에, DIC 메서드는 골절의 FEA 모델의 유효성을 검사 하 고 근 위 대 퇴 골10전파 균열에 적용 되었습니다. 모델과 실험 사이 긴장에 상관 관계를 이용 하 여 인접 femora의 계산 모델의 타당성에 더 많은 자신감 얻을 것 이다 그리고 더 QCT/FEA 진단 방법 임상 가까이 사용을 사전.
이 작품 골절 근 위 femora의 테스트에 DIC 분석에 대 한 필요한 단계를 통합 하는 자세한 프로토콜에 설명 합니다. 절차는 뼈 표면에 흰색 페인트를 분사 하 고 뼈의 말린된 흰색 표면에 검은 반점이 다음 speckling의 뼈 준비 단계를 포함, 높은 사용 하 여 충분 한 공간 및 시간 해상도 가진 이미지를 얻기의 방법을 속도 비디오 카메라, 프로세스 그리고 우리는 이러한 이미지에서 스트레인 필드에 사용 되는 도구. 우리는 또한 측정의 품질에 영향을 미칠 수 있습니다 몇 가지 주의 사항을 설명 했다.
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Protocol
모든 실험 기관 검토 위원회 승인을 실시 했다. 샘플 공동에서 해부학 연구소에서 입수 했다.
1. 테스트를 위해 준비 하 고 표본
- 때 대 퇴 골은 테스트를 위해 큐에 동결 전에 적용 된 모든 포장을 제거 하 고 남은 수 분, 지방 예금 또는 부드러운 조직 제거를 마른 수건으로 대 퇴 골을 닦아냅니다. 뼈 시멘트와 조립식된 알루미늄 컵으로 더 중대 한 trochanter 냄비.
- 흰색 플라스틱 뇌관 얇은, 균일 코팅을 달성 하기 위해 뼈 스프레이 가능한 만큼, 입자를 포함 하는 상자를 사용 하 여. 최적의 대비 및 대 퇴 골 표면에 강한 접착에 대 한 페인트의 한 균일 한 층으로 뼈를 돌.
참고: 두께 측정 되지 했다. - 하자 페인트 적어도 5 분 동안 건조. 이것은 제 2에 얼룩 덜 룩 한 방울과 의도 하지 않은 혼합을 피하기 위해 중요 하다.
- 뼈 조직의 건조를 피하기 위해 젖은 천으로 포장.
2. 프로세스 speckling
- 약, 뼈에 좋은 speckling를 위한 페인트의 2 부품 물 1 일부 추가. 검은 색을 만들기 위해 아크릴 페인트에 점차적으로 (에 대 한 더 나은 혼합) 물을 추가.
- 색깔을 흡수 하 고 흰색 코팅에 검은 speckles을 브러시 터치에 블랙 페인트의 팔레트에서 깨끗 한 칫 솔을 찍어.
- 하자 진행 하기 전에 5 분 동안 건조 페인트.
3. 이미지 수집
- 정착 물에 화분된 선단부를 삽입 하 여 기계적 테스트 컴퓨터에 준비 된 얼룩 덜 룩 한 대 퇴 골을 탑재 하 고 표본을 확보 하 여 두 개의 나사를 조입니다.
- 는 카메라 이미지에 반사를 피하 면 서 가능한 가장 높은 조명을 달성 하는 대 퇴 골 표면 같은 두 고 강도 출력 빛 반사 경을 조정 합니다. 다음 단계는 테스트 전에 가벼운 방사선에서 견본의 원치 않는 열을 피하기 위해 제 3에 신속 하 게 진행
- 앞의 조리개를 줄이고 다시 보기 고속 비디오 카메라 렌즈는 전체 보기의 필드에 대 퇴 골의 관심 영역에 초점.
- 더 섬광을 줄이면서 조명 개선에 빛 반사를 조정.
- 6000 프레임/s 1024 x 512 픽셀의 해상도 캡처 이미지 수집 소프트웨어를 설정 합니다. 12288에 트리거 신호를 받은 후 취득 프레임의 총 수를 설정 합니다. 테스트 시스템에서 트리거 신호를 수신할 때 이미지 수집을 위한 고속 비디오 소프트웨어를 팔. 비디오 카메라에 있는 테스트 완료 되 면 ' s 버퍼 메모리.
- 원하는 경로 파일 이름을 지정 하 고 클릭 하 여 비디오를 디스크에 저장 이미지 수집 소프트웨어를 사용 하 여 " 저장 ". 저장 프레임 수에 따라 완료 하는 데이 과정에 대 한 5-40 분 사이 대기 준비.
4. 이미지 준비
- 대 퇴 골의 전면 및 후면 보기에 대 한 별도 작업 디렉터리를 만들기.
- 비디오 분석 소프트웨어를 사용 하 여 적절 한 고속 비디오 녹화를 열고 로드 프레임 액추에이터 움직임, 고 2)는 프레임의 시작 1) 키 프레임 참조 번호를 즉시 참고 후 골절 이벤트.
- 다운 샘플링 고속 비디오에서 압축 되지 않은 TIFF 이미지 시퀀스, 열고 실행 하는 " mov_frames.m " 관련 대 퇴 골 쪽에 대 한 작업 디렉터리에 스크립트.
- 결과 대화 상자에서 25-40의 스텝 크기와 단계 4.2에서 식별 끝 프레임 번호를 입력. 클릭 " 추출 프레임 " *.tiff 파일 올바르게 추출 된 보장 하기 위해 작업 디렉터리를 검사 하 고.
5. 유한 요소 메쉬 생성
유한 요소 메쉬를 만드는 프로그램- 사용 외부는 유한 요소 메쉬. 유한 요소 방법으로 차동 변위 벡터에서 2D 긴장을 계산 합니다. 스플라인 창조에 대 한 템플릿으로 유한 요소 소프트웨어 사전 프로세서로 초기 추출 된 *.tiff 이미지를 가져옵니다.
- 두 프레임의 반대 모서리에 있는 이미지의 수 탁자 포인트를 식별 하 고 기록 (이들은 결국 사용 단계 6.1에서) 그들의 X 및 Y 좌표를 쉽게 찾을. 이 좌표는 임의 FEA 소프트웨어 가져올 *.tiff 이미지를 사용 하 여 규칙에 따라. 이 점의 좌표 단계 6.2에서 비디오 이미지의 해당 픽셀의 유한 요소 메쉬 노드를 등록 하는 데 사용 됩니다.
- 이미지 편집 소프트웨어에서에서 유한 요소 소프트웨어 전처리기에 가져온 동일한 이미지 열고 단계 5.2에서에서 식별 포인트와 관련 된 픽셀의 X 및 Y 방향 값을 기록. 이들은 결국 단계 6.1에서 사용 합니다.
- 에는 " 스케치 " 유한 요소 프로그램을 meshing의 모듈 스플라인 도구를 사용 하 여 관심 영역을 나타내는 폐쇄 섹션 개요. 확인 지역 너무 큰 뼈의 표면 회전으로 인해 골절을 지역 사전에 밖으로 이동 되도록.
- 글로벌 메쉬 크기 메뉴에서 1 m m의 가장자리를 시드 여 meshing 단계 5.4에서 만든 닫힌된 단면을 준비 " 씨 부품 인스턴스 ".
- 아래 " 할당 메쉬 컨트롤 ", 사각형 요소 모양 설정.
- 닫힌된 단면을 메쉬.
- 꾸벅꾸벅 졸 기 좌표 및 요소 정의의 구성 된 메쉬 데이터베이스의 ASCII 파일로 메시를 익스포트합니다.
- 결과 유한 요소 입력 파일 텍스트 편집기에서 열려, 노드 번호 및 새 텍스트 파일에 좌표를 포함 하는 노드 블록을 복사 하 고 다른 이름으로 저장 " nodes.txt ". 요소 블록 반복 하 고 새 텍스트 파일을 저장 " elements.txt ".
6. 높은 속도 비디오 이미지와 디지털 이미지 상호 관계 분석 실시 FE 메쉬 등록
- 새 세션 2-요소 행 벡터 ab1, ab2 단계 5.2에서 확인 된 값을 라는 만듭니다., px1 그리고 px2와 함께 그 벡터 이름을 명령줄에 입력 하 여 단계 5.3에 식별 하는 값입니다. 작업 영역으로 저장 " points.mat ".
- 스크립트 실행 " convert_imagesize.m " 추출 된 고속 비디오 이미지에서 유한 요소 메쉬 포인트 등록.
- 스크립트 실행 " rrImageTrackGui.m ". 첫 번째 이미지 로드 (" p01.tif ") 이미지 처리의 총 수로 추출 된 마지막 *.tiff 파일의 번호를 입력 하십시오.
- 로드 메쉬 메쉬 옵션은 설정 하 여 단계 5.7에서 만든 " 파일에서 읽는 " 클릭 하 고 " 허용 ". 유한 요소 메쉬 뼈 이미지 위에 나타납니다.
- 매개 변수를 추적 하는 것에 대 한 다음 지침에 따라 추적 값을 지정 하 고 클릭 " 진행 " (유지 매개 변수 값은 이미지 크기, 텍스처 및 변형 일어나, 양의 마음 하 고 테스트 해야 신중 하 게 경우에-의해-사건을 기준으로)에.
21의
- 사용 시작 커널 크기입니다. 커널 크기, n, 이다 크기 of는 n x n (여기서 n은 홀수) 픽셀의 교차 상관 및 스트레인 계산에 사용 될 그 지역에 대 한 변형 벡터의 결정에 사용 되는.
- 4의 시작 하위 픽셀 크기를 사용합니다. 픽셀 크기, m, 그 하위 창에는 (2 m + 1) x (2 m + 1) 서브는 서브 픽셀 이상의 변형 균질 스트레인을 가정 하 여 계산의 크기는.
- 2 시작 부드럽게 배를 사용합니다. 부드럽게 요소 긴장을 계산 하기 전에 추적된 위치에서 변위 필드에 적용 하는 스무 딩의 금액입니다.
- 10의 시작 maxMove 요소를 사용 하 여. maxMove 요소 노드 이웃 기준 그것의 궤도에서 수 있는 픽셀의 최대 수는 ' s 궤도. 이 심하게 변형에 추적 하는 것을 방지할 수.
- 15의 시작 smoothGrid 요소를 사용합니다. SmoothGrid 요소는 다듬기에 사용 되는 (추적 노드 메쉬 보다 약간 낮은) 격자의 크기 이다.
- 섬광 또는 흐림의 영역을 피하는 동안 주위 중요 한 대조는 가이드 포인트를 선택. 클릭 하 여이 확인 " 체크 가이드 " 강한 상관 피크를 확인 하 고 (적어도 두 번 진폭) 그것의 이웃 사람에 비해. 클릭 " 허용 " 및 " 추적 수행 " 만족. 이 차동 변위 임시 이미지 시퀀스에 대 한 계산 됩니다 긴 계산 프로세스가 될 수 있습니다.
- 단계 6.6 후 완료를 클릭 " 애니메이션 ". 애니메이션 완료 되 면, 클릭 " 긴장 (포스트 프로세싱 소프트웨어) 쓰기 ", *.exe를 입력 한 다음 writeStrainRR_simple.exe 11을 선택. 이 긴장을 계산 합니다. GUI를 닫습니다.
7. 변위 및 변형 데이터의 후 처리
- " analyzeFailurePrecursor.m " 스텝 크기의 입력 인수로 명령줄에서 (20-30을 선택). 봉우리 뼈 손상을 의미 합니다 그리고 가장 큰 피크 글로벌 뼈 실패에 가까운 프레임에 해당 합니다.
참고: 인수 numVars는 1-3으로 정의 되어 변위, 4-6 되 고 xx, yy 및 xy 스트레인 구성 요소, 7 & 8 두 원금과 폰 Mises 긴장, 그리고 9 스트레인 에너지. 인수 endstop은 영화에 포함 시킬 마지막 프레임.
- 1만 numVars 인수에 지정 된 엔터티에 대 한 영화를 만들 모든 변수의 영화를 만들려고 0에 선택적 인수 플래그 설정.
8. 조정 및 결과의 구체화
- 경우 DIC 추적 외부 연속체 역학 가정에 있는 불연속 변형 필드 같은 가난한 결과 했다, 무슨 일이 일어나 고 추적 실패 하는 이유를 확인. 추적 매개 변수 조정에 특히 주의 지불 하는 섹션 6을 반복 합니다. 보조 옵션 유한 요소 소프트웨어에 돌아와서 더 균일 하 고 미세한 가능성이 메쉬를 작성 하는 것.
- 경우 DIC 추적 했다 합리적인 결과, DIC에 대 한 미세한 일련의 이미지를 만듭니다. 포인트 6 더 이상 이동 해야 하는 마음에 요구와 골절 테스트에 관심의 3 개의 다른 정권에 대 한 프레임 간격을 식별 단계 4.2 및 비디오의 해당 프레임 속도에서 그 키 프레임 참조 번호를 사용 하 여 프레임 사이의 픽셀.
참고: 테스트의 초기 세그먼트에 대 한 긴장은 건물 천천히 대 퇴 골 때 프레임 간격 것입니다 비교적 큰 (예, 100 m m/s의 변위 속도 대 한이 부분에 대 한 프레임 간격은 3333 µs). 테스트 가까이 골절 프레임의 중간 부분에 대 한 긴장은 더 급속 하 게 증가 이며 작은 프레임 간격 필요한 (1667 μ s 100 m m/s의 변위 속도 대 한). 골절 직전 마지막 부분에 대 한 프레임 간격의 작은 (16.7 μ s 100 m m/s 변위 속도)에. - 설명서에 대 한 선택만 목적: 서식이 지정 된 데이터를 ASCII 파일에서 항목 제목 만들기 단계 8.2에서 정보를 사용 하 여 " steps.txt " 각 프레임 간격에 대 한 데이터 행을 포함 하. 각 행의 형식 (단계 8.2에 따라) 건너뛸 프레임 수를 구분 하는 그 정권의 시작 프레임 콜론으로 구분 그 정권의 마지막 프레임 다음 될 것입니다 (즉, 형식 a " 1:20:200 " 추출 하도록 지시할 것입니다 추출 하는 소프트웨어 프레임 20의 단계에서 프레임 200 1).
- 즉시 다음 지정, 탭을 삽입 하 고 이미지 추출 지정 번호 범위 (대 한는 " 1:20:200 " 예를 들어, 전체 행 지정 될 " 1:20:200 < 보도 탭 > 1시 11분 " 인용 없이). 세 행의 정보에 있을 것입니다 그래서 다른 두 정권 테스트 반복은 " steps.txt " 파일. 어떻게 이미지 원래 고속 비디오에서 추출 된에 대 한 기록으로이 파일은.
- 런타임에 mov_Frames.m 코드 다시이 대화 상자에서 여러 프레임 간격 정권 지정 하. 프레임 번호를 입력 하 고 단계 시작, 끝, 및 프레임 건너뛰기 매개 변수 도구에서 예상을 확인 하려면 단계 8.2에서 확인 된 크기 ' s 대화 상자. 이렇게 하려면 새 디렉터리에 그렇지 않으면 원본 이미지 확인을 덮어쓰게 됩니다.
- 섹션 6과 7을 반복 하 고 개선에 대 한 결과 검토. 각 대 퇴 골 골절 이벤트, 얼룩 무늬, 및 점화의 성격에 따라 다른 추가 반복 해야 합니다. 반복 단계 6.5 때 동일 하 게 유지 설정을 제외 하 고 6에 maxMove (10)를 줄일.
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Representative Results
Speckling 과정을 하기 전에 퇴 과잉 지방과 부드러운 조직에서 청소 하 고 더 중대 한 trochanter 알루미늄 컵에 화분. Polymethylmethacrylate (PMMA)의 응고, 동안 뼈 조직의 건조를 피하기 위해 염 분 젖은 헝겊에 싸여 있다. 뼈 청소 PMMA 경화 되 면 (그림 1)를분사 하기 전에 다시 마우스 오른쪽. 다음, 뼈 표면 살포 또는 물을 기반 플라스틱 화이트 색상으로 닦 았 어 요. 건조 되 면, 백색 표면이 이다 (그림 2)흰색 바탕에 검은 반점의 확률 패턴을 검은 색 얼룩 덜 룩 한. 뼈 테스트 고정 물에 배치 되 면 조명과 고속 비디오 카메라 설정, 그리고 패턴의 최적의 대비와 카메라의 초점 (그림 3)를테스트 하기 전에 확인 됩니다. DIC 메서드 패턴 및 충분 한 조명 speckling 고대비를 필요 합니다. 그렇지 않으면, 결과 표면, 불 쌍 한 대비 및 둔 한 이미지 (그림 4)의 oversaturation 등 여러 문제에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 고속 동영상에서 압축 되지 않은 이미지 여러 시간 샘플링 정권에서 추출 될 수 있으며 DIC 추적 알고리즘은 그래픽 사용자 인터페이스 (그림 5)를통해 작동 될 수 있다. 대 퇴 골 샘플의 개요는 스트레인 필드 추정 (그림 6A) 과 변형 계산 (그림 6B)에 대 한 유한 요소 메쉬 생성에 대 한 관심의 영역을 식별 하는 데 사용 됩니다. 골절의 발병 봉우리 뼈 손상 및 골절 (그림 6 c)의 기간을 나타내는 테스트 하는 동안 긴장 편차 정도 모니터링 하 여 감지 됩니다. 마지막으로, 2D 변형 필드 다시 향상 된 시각화 (그림 6D)안 된 뼈 이미지 위에 겹쳐 있다.
그림 1 : 뼈는 뼈를 그리기 전에 준비. (A) 해 동 되 고; 후 지방과 수 분에서 뼈를 청소 (B) potting trochanter 큰 집; (C) 청소 프로세스를 분사 하기 전에 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 2 : 그림 과정. (A) DIC 작업 영역 및 필요한 도구; (B) 살포 뼈 백색 뇌관; (C) 흰 솔 질 색 뼈 표면; (D) speckling 검은 반점에 백색 뼈 표면; (E) 테스트를 위한 준비의 최종 얼룩 덜 룩 한 표면 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 3 : 조명 및 카메라 설정. (A) 설정 램프와 방패; (B) 설정 고속 비디오 카메라; (C) 뼈 샘플 조명과 카메라 확인 및 테스트;에 대 한 준비와 테스트 컴퓨터에 로드 (D); 카메라의 기능에 대 한 이미지를 확인 (E) 초점에 대 한 대 퇴 골 경부에 관심 영역을 조사 지역, 분야의 깊이, 흐림 효과, 그리고 이미지의 일반적인 품질의 부족 DIC에 대 한 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 4 : DIC 주의 뼈. (A) oversaturation 머리 지역; (B) 혼합 및 백색 표면 건조; 하는 때 흑인과 백인의 흐르는 (C) 가난한 대조, 로컬 oversaturation, 이미지의 선명도 불 쌍 한 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 5 : 사용자 정의 DIC 처리에 사용 된 대화 상자의 스크립팅. (A) mov_frames.m, (B) rrImageTrackGui.m, (C) 2D 메쉬 생성 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 6 : DIC는 중간 결과의 예. (A) 스플라인 생성 된 관심, (B) 영역 메쉬 뼈 이미지, (C) 스트레인 편차 기능으로 고속 비디오 프레임, 2와 관련 된 (D) 계산 된 스트레인 컨투어 플롯의 중첩을 강조 하기 위해 그려 뼈 골절 전에 이미지 테스트 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
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Discussion
우리는 지속적으로 테스트는 다음 DIC 전체 필드 스트레인 분포를 추정 하는 데 사용 했다 골절 중 고대비 이미징 대 퇴 샘플을 준비 하는 프로토콜을 도입. 이 프로토콜 뼈 표면에 단단한 흰색 배경에 대해 speckles을 추적 하는 블랙의 적절 한 명암 질감을 보장 합니다. 이 프로토콜에 따라 우리는 성공적으로 일 femora DIC 분석을 사용 하 여 긴장의 추정을 복제.
DIC는 고속 비디오 카메라에 잡혀 간 상관 관계 알고리즘을 사용 하 여 프레임 사이의 픽셀 강도 변화를 추적 하는 이미지의 시리즈를 통해 메시를 배치 하는 광학 방법입니다. 실험을 하는 동안 우리 정확성과 방법의 견고성에 대 한 고려 되어야 하는 몇 가지 고려 사항 찾아내고 그 내용을 자세히 제시 프로토콜에 반영 됩니다. 첫째, 우리는 감도 발견 하 고 카메라의 해상도 관심의 공간 스트레인 측정에 대 한 매우 중요. 둘째, 그들은 카메라에 표시 되지 않을 수도 있습니다 흰색 표면에 검은 자국을 대조의 아주 정밀한 짜임새를 피해 야 한다. 셋째, 카메라 및 조명 설정 해야 적절 한 거리에서의 깊이 필드와 품질 및 이미지의 대비 최적의 조리개 크기를 보장 하기 위해. 과도 한 조명 가난한 대조 결과 이미지의 채도 이어질 수 있습니다. 마지막으로, 이미지 사이의 시간적 간격 표면 얼룩 움직이지 않는 이상 6 픽셀 프레임 사이의 추적 간 상관 관계 동안 정확 하 게 캡처 되도록 되도록 설정 해야 합니다.
이 작품 에서처럼 DIC를 전체 필드 시간 시퀀스 스트레인 뭔가 쉽게 스트레인 게이지 실험 기술로 얻은 대 퇴 골 골절 테스트에 대 한 견적을 제공할 수가 있다. 스트레인 게이지 측정 연구자의 숫자에 의해 고용 되어, 같은 측정 뼈 표면에 부적절 한 장착 접착에 의해 방해 될 수, 계기, 및 제한 된 공간 배급12,13. 반면, 전체 필드 스트레인 데이터 뼈 강도의 QCT/FEA 모델의 유효성 검사에 대 한 매우 유용한 모델 사이의 테스트, 스트레인 필드를 비교 하 여 있으며 그것은 또한 긴장의 패턴에 연관 대 퇴 골절 종류 임상 응용 이 생리 적가 대 한 대 퇴 골의 표면에 개발 로드 케이스5,9. 매우 뻣 뻣 한 femora 테스트 기구 준수 문제가 될 수 있는, DIC circumvents이 문제 뼈 로컬 변형에서 직접 계산 피 종자로 따라서, 대 퇴 강성을 추정할 때 오류 소스로 기구 준수를 제거 . 이러한 이미지 상관 관계에서 결과 소재 오류 및 손상 및 골절의 통계를 포함 하 여 더 나은 QCT/FEA 모델 개발에 도움이 있습니다. 이들은 결국 특히 골다공증 환자에 대 한 가이드 치료 결정을 도울 수 있다.
그러나 방법 몇 가지 단점에는. 뼈 견본 표면은 백그라운드와 높은 명암 확률적 얼룩 패턴에 균일 하 게 덮여 있어야 합니다. 때때로 반사 조명 또는 큰 개 악에서 프레임 (그림 4)에 정확 하 게 프레임에서에서 패턴을 추적 하는 알고리즘에 대 한 능력을 변경할 수 있습니다. 두 번째 한계는 단일 카메라 (2D) DIC는 채택 하는 때, 스트레인 계산 뼈 표면 비행기 카메라 이미지 센서 비행기14과 평행 되 고에서 벗어나는 저하 될 수 있습니다. 이 때 대 퇴 표면 회전으로 또는 카메라에서 골절 테스트 하는 동안 발생할 수 있습니다. 우리는 두 번째 카메라를 추가 하 여 향상 된 정확도 위한 3D DIC 방법을 활용이 분야에서 미래의 일을 탐험 하 고. 최근까지 이러한 방법 연구에 도달 하지만 지금 더 쉽게 사용할 수 되 고 있다. 생물 조직에 특정 방법의 또 다른 한계는 대 퇴 골 표면에 페인트 접착의 불확실성 이다. 우리의 관찰에 의해이 테스트에 문제가 아니었지만 어떤 미끄럼 대 퇴 골 조직 및 페인트의 결과 영향을. 또한, 뼈 준비 하는 동안 남겨진 모든 비 뼈 조직은 피 질 스트레인 측정을 방해할 수 있습니다. 마지막으로, 이미지 추적 설정 및 메쉬 밀도 요인이 DIC 분석에서 결과의 품질에 영향을 미칠 수 있으며 신중 하 게 고려 될 필요가 있습니다.
현재 프로토콜 효율적이 고 일관 되 게 준비 하 퇴 표본 디지털 이미지 상호 관계 분석에 대 한 해당 스트레인 필드 골절 테스트 하는 동안 고속 카메라 영상에서의 추정에 대 한 메서드를 제공 합니다. 그것은 6 년 기간 동안 여러 테스트 시간대 및 다양 한 연구 인력과 연산자와 일관성을 얻을 우리의 실험실에서 증명 되었습니다. DIC 퇴 준비 및 테스트에 대 한 여기에 제시 된 절차는 다른 뼈 종류를 쉽게 확장할 수 있습니다.
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Disclosures
저자 아무 관련이 공개 있다.
Acknowledgments
저자는 골절 테스트 수행에 그들의 기술 지원에 대 한 자료와 메이 요 클리닉에서 구조 테스트 코어를 감사 하 고 싶습니다. 또한 우리 Ramesh Raghupathy과 Ian Gerstel DIC 스크립트와 DIC 프로토콜의 구체적인 내용을 메이 요 클리닉에 그들의 임기 동안 빅터 Barocas 연구 그룹, 미네소타의 대학에 대 한 개발에 그들의 도움에 감사 하 고 싶습니다는 디지털 이미지 상호 관계 긴장 계산11의 핵심을 수행 하는 기본 오픈 소스 소프트웨어. 이 연구는 Grainger 재단에서 Grainger 혁신 기금에 의해 재정적으로 지원 되었다.
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
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- Kwon, O., Hanna, R. The Enhanced Digital Image Correlation Technique for Feature Tracking During Drying of Wood. Strain. 46 (6), 566-580 (2010).
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- 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).
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