En metode for å beregne Cadaveric Femur kortikale stammer under brudd Testing ved hjelp av digitalt bilde korrelasjon
Summary
I denne protokollen, er femur overflaten stammene beregnet under brudd testing ved hjelp av digitalt bilde korrelasjon teknikk. Nyheten av metoden innebærer anvendelse av en høy kontrast Stokastisk speckle mønster på femur overflaten, nøye belysning, høyhastighets videoopptak og digitalt bilde korrelasjon analyse for press beregninger.
Abstract
Denne protokollen beskriver metoden ved hjelp av digitalt bilde sammenheng for å anslå kortikale belastningen fra høy fart bilder av cadaveric femur overflaten fra mekanisk testing. Denne optiske metoden krever en tekstur av mange kontrasterende tillitsforhold merker på en heldekkende hvit bakgrunn for nøyaktig sporing av overflaten deformasjon som lasting brukes på prøven. Umiddelbart før testing, er overflaten av interesse i kameraet vise malt med en vannbasert hvit grunning og lov til å tørke i flere minutter. Så er en svart maling flekkete nøye over den hvite bakgrunnen med spesielle hensyn for selv størrelsen og formen på dråpene. Belysning er nøye utformet og satt slik at det er optimal kontrast disse merkene samtidig minimere refleksjoner gjennom bruk av filtre. Bildene ble oppnådd gjennom høyhastighets videoopptak på opptil 12 000 bilder/s. De viktige bildene før og inkludert hendelsen brudd trekkes og deformasjoner er anslått mellom påfølgende rammer i nøye størrelse avhør windows over et angitt område av interesse. Disse deformasjoner brukes deretter til å beregne overflaten belastning timelig under brudd testen. Belastning dataene er svært nyttig for å identifisere brudd innvielse i femur og eventuell validering av proksimale femur fraktur styrke modeller Hentet fra kvantitative beregnet tomografi-baserte endelig Element Analysis (QCT/FEA).
Introduction
Digital Image sammenheng (DIC) er et bilde etterbehandling metoden som brukes i gjeldende protokollen for å anslå nullfelt overflaten belastningen av cadaveric femur prøven fra tidssekvens profilen oppnådd under mekanisk brudd tester. Teknikken ble først utviklet og brukt i eksperimentell stress analyse på 1980-tallet og har hatt en rask økning i bruk i de senere år1,2,3. Det har flere viktige fordeler fremfor mer tradisjonelle tilnærminger av montering Måløy på en struktur inkludert økt romlige fordelingen av feltet belastning, måle finere lengder gjennom økt camera oppløsning og unngå problemer med belastninger måle Fest heft eller overholdelse. En stor fordel med DIC for biologisk vev, som bein, er at det kan brukes å uregelmessig geometrier bestående av svært heterogen materialegenskaper4,5. Dens ulempen over tradisjonelle belastning anskaffelsesmetoder er at det krever kostbar høyhastighets videokameraer av høy nok oppløsning for måling av regionen rundt å oppnå tilstrekkelig romlige og tidsmessige prøvetaking til nøyaktig anslå belastning felt.
Primær bruk av feltene timelige belastning fra beinbrudd DIC analyse er å validere belastning overslag i QCT/FEA modeller av femur styrke5. Slike validering er fokus for mange Ortopedisk forskningsgrupper som hovedsakelig benytter ekstern målinger og forskyvning fra veieceller og forskyvning transdusere6,7,8. I tillegg blitt etter brudd bildeanalyser brudd oppskriften kombinert med disse eksterne målingene som ytterligere modell validering9. Flere nylig, DIC metoden ble brukt til å validere en FEA modell av brudd og sprekk forplantning i den proksimale femur10. Ved å benytte belastning sammenheng mellom modeller og eksperimenter, enda mer tillit til gyldigheten av beregningsorientert modeller av proksimale femora oppnås og videre før QCT/FEA diagnostisk metode nærmere klinisk bruk.
Dette arbeidet forklarer en detaljert protokoll for å innlemme fremgangsmåten for DIC analyse i brudd testing av proksimale femora. Prosedyren inkludert bein forberedelsene av sprøyting en hvit maling på bein overflaten og deretter prikker svarte flekker på tørket hvite overflaten av benet, metoder for å få bilder med tilstrekkelig romlige og tidsmessige oppløsning bruker høy fart video kameraer, og prosessen og verktøy vi brukte for databehandling belastning felt fra disse bildene. Vi forklarte også flere ting som kan påvirke kvaliteten på målingene.
Protocol
Representative Results
Discussion
Vi innført en protokoll for å forberede konsekvent femur prøver Høykontrast imaging under brudd testing som ble så brukt til å beregne hele feltet belastning distribusjoner med DIC. Denne protokollen sikrer riktig kontrast tekstur av svart sporing flekker mot en heldekkende hvit bakgrunn på bein overflaten. Etter denne protokollen replikert vi er estimering av stammer bruker DIC analyse for åttini femora.
DIC er en optisk metode som innebærer å plassere en maske over en rekke bilder …
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Forfatterne vil gjerne takke materialer og strukturelle Testing kjernen på Mayo Clinic deres teknisk støtte i utfører brudd testing. I tillegg vil vi gjerne takke Ramesh Raghupathy og Ian Gerstel for deres hjelp til å utvikle DIC prosedyrer og spesifikke detaljer om DIC protokollen under sin periode på Mayo Clinic, og Victor Barocas Research Group, University of Minnesota for den underliggende åpen kildekode som utfører kjernen av digital image korrelasjon belastning beregninger11. Denne studien ble økonomisk støttet av Grainger Innovation fondet fra Grainger Foundation.
Materials
| 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. , (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).
