Name: 방법 골절 디지털 이미지 상관 관계를 사용 하 여 테스트 하는 동안 싱가포르로 대 퇴 골 피 질 긴장을 예상 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-09-14T12:30:00.000+00:00
Duration: 9 min 34 s
Description: 배우세요 디지털 이미지 상관 관계를 사용하여 대퇴골 골절 테스트 중 피질 표면 변형률을 정량적으로 예측하는 방법. 고속 영상 촬영과 스펙클 패턴을 활용한 이 기술은 골다공증 연구에서 뼈 강도 예측을 위한 진단 도구 개발에 활용됩니다.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

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.

모든 실험 기관 검토 위원회 승인을 실시 했다. 샘플 공동에서 해부학 연구소에서 입수 했다.
 1. 테스트를 위해 준비 하 고 표본 <li>24 h. 위해 RT에서 femora 해 동</li> <ol>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>하자 페인트 적어도 5 분 동안 건조. 이것은 제 2에 얼룩 덜 룩 한 방울과 의도 하지 않은 혼합을 피하기 위해 중요 하다.</li>
	<li>뼈 조직의 건조를 피하기 위해 젖은 천으로 포장.</li>
</ol> 2. 프로세스 speckling <ol><li>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.</li>
	<li>색깔을 흡수 하 고 흰색 코팅에 검은 speckles을 브러시 터치에 블랙 페인트의 팔레트에서 깨끗 한 칫 솔을 찍어.</li>
	<li>하자 진행 하기 전에 5 분 동안 건조 페인트.</li>
</ol> 3. 이미지 수집 <ol><li>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.</li>
	<li>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</li>
	<li>앞의 조리개를 줄이고 다시 보기 고속 비디오 카메라 렌즈는 전체 보기의 필드에 대 퇴 골의 관심 영역에 초점.</li>
	<li>더 섬광을 줄이면서 조명 개선에 빛 반사를 조정.</li>
	<li>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 &#39; s 버퍼 메모리.</li>
	<li>원하는 경로 파일 이름을 지정 하 고 클릭 하 여 비디오를 디스크에 저장 이미지 수집 소프트웨어를 사용 하 여 &#34; 저장 &#34;. 저장 프레임 수에 따라 완료 하는 데이 과정에 대 한 5-40 분 사이 대기 준비.</li>
</ol> 4. 이미지 준비 <ol><li>대 퇴 골의 전면 및 후면 보기에 대 한 별도 작업 디렉터리를 만들기.</li>
	<li>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.</li>
	<li>다운 샘플링 고속 비디오에서 압축 되지 않은 TIFF 이미지 시퀀스, 열고 실행 하는 &#34; mov_frames.m &#34; 관련 대 퇴 골 쪽에 대 한 작업 디렉터리에 스크립트.
	<ol><li>결과 대화 상자에서 25-40의 스텝 크기와 단계 4.2에서 식별 끝 프레임 번호를 입력. 클릭 &#34; 추출 프레임 &#34; *.tiff 파일 올바르게 추출 된 보장 하기 위해 작업 디렉터리를 검사 하 고.</li>
	</ol></li></ol> 5. 유한 요소 메쉬 생성 유한 요소 메쉬를 만드는 프로그램 <ol><li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>에는 &#34; 스케치 &#34; 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.</li>
	<li>글로벌 메쉬 크기 메뉴에서 1 m m의 가장자리를 시드 여 meshing 단계 5.4에서 만든 닫힌된 단면을 준비 &#34; 씨 부품 인스턴스 &#34;.</li>
	<li>아래 &#34; 할당 메쉬 컨트롤 &#34;, 사각형 요소 모양 설정.</li>
	<li>닫힌된 단면을 메쉬.</li>
	<li>꾸벅꾸벅 졸 기 좌표 및 요소 정의의 구성 된 메쉬 데이터베이스의 ASCII 파일로 메시를 익스포트합니다.</li>
	<li>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 &#34; nodes.txt &#34;. 요소 블록 반복 하 고 새 텍스트 파일을 저장 &#34; elements.txt &#34;.</li>
</ol> 6. 높은 속도 비디오 이미지와 디지털 이미지 상호 관계 분석 실시 FE 메쉬 등록 <ol><li>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 &#34; points.mat &#34;.</li>
	<li>스크립트 실행 &#34; convert_imagesize.m &#34; 추출 된 고속 비디오 이미지에서 유한 요소 메쉬 포인트 등록.</li>
	<li>스크립트 실행 &#34; rrImageTrackGui.m &#34;. 첫 번째 이미지 로드 (&#34; p01.tif &#34;) 이미지 처리의 총 수로 추출 된 마지막 *.tiff 파일의 번호를 입력 하십시오.</li>
	<li>로드 메쉬 메쉬 옵션은 설정 하 여 단계 5.7에서 만든 &#34; 파일에서 읽는 &#34; 클릭 하 고 &#34; 허용 &#34;. 유한 요소 메쉬 뼈 이미지 위에 나타납니다.</li>
	<li>매개 변수를 추적 하는 것에 대 한 다음 지침에 따라 추적 값을 지정 하 고 클릭 &#34; 진행 &#34; (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 <ol><li>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.</li>
		<li>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.</li>
		<li>2 시작 부드럽게 배를 사용합니다. 부드럽게 요소 긴장을 계산 하기 전에 추적된 위치에서 변위 필드에 적용 하는 스무 딩의 금액입니다.</li>
		<li>10의 시작 maxMove 요소를 사용 하 여. maxMove 요소 노드 이웃 기준 그것의 궤도에서 수 있는 픽셀의 최대 수는 &#39; s 궤도. 이 심하게 변형에 추적 하는 것을 방지할 수.</li>
		<li>15의 시작 smoothGrid 요소를 사용합니다. SmoothGrid 요소는 다듬기에 사용 되는 (추적 노드 메쉬 보다 약간 낮은) 격자의 크기 이다.</li>
	</ol></li> <li>섬광 또는 흐림의 영역을 피하는 동안 주위 중요 한 대조는 가이드 포인트를 선택. 클릭 하 여이 확인 &#34; 체크 가이드 &#34; 강한 상관 피크를 확인 하 고 (적어도 두 번 진폭) 그것의 이웃 사람에 비해. 클릭 &#34; 허용 &#34; 및 &#34; 추적 수행 &#34; 만족. 이 차동 변위 임시 이미지 시퀀스에 대 한 계산 됩니다 긴 계산 프로세스가 될 수 있습니다.</li>
	<li>단계 6.6 후 완료를 클릭 &#34; 애니메이션 &#34;. 애니메이션 완료 되 면, 클릭 &#34; 긴장 (포스트 프로세싱 소프트웨어) 쓰기 &#34;, *.exe를 입력 한 다음 writeStrainRR_simple.exe 11을 선택. 이 긴장을 계산 합니다. GUI를 닫습니다.</li>
</ol> 7. 변위 및 변형 데이터의 후 처리 <li>실행 변형 프레임 번호 대를 <ol>&#34; analyzeFailurePrecursor.m &#34; 스텝 크기의 입력 인수로 명령줄에서 (20-30을 선택). 봉우리 뼈 손상을 의미 합니다 그리고 가장 큰 피크 글로벌 뼈 실패에 가까운 프레임에 해당 합니다.</li>
	<li>긴장의 동영상 파일을 만들려면 실행 &#34; makeMovies.m &#34; (numVars, endstep, 플래그) 인수 명령 창에서. 
	참고: 인수 numVars는 1-3으로 정의 되어 변위, 4-6 되 고 xx, yy 및 xy 스트레인 구성 요소, 7 &#38; 8 두 원금과 폰 Mises 긴장, 그리고 9 스트레인 에너지. 인수 endstop은 영화에 포함 시킬 마지막 프레임.
	<ol><li>1만 numVars 인수에 지정 된 엔터티에 대 한 영화를 만들 모든 변수의 영화를 만들려고 0에 선택적 인수 플래그 설정.</li>
	</ol></li></ol> 8. 조정 및 결과의 구체화 <ol><li>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.</li>
	<li>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.</li>
	<li>설명서에 대 한 선택만 목적: 서식이 지정 된 데이터를 ASCII 파일에서 항목 제목 만들기 단계 8.2에서 정보를 사용 하 여 &#34; steps.txt &#34; 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 &#34; 1:20:200 &#34; 추출 하도록 지시할 것입니다 추출 하는 소프트웨어 프레임 20의 단계에서 프레임 200 1).
	<ol><li>즉시 다음 지정, 탭을 삽입 하 고 이미지 추출 지정 번호 범위 (대 한는 &#34; 1:20:200 &#34; 예를 들어, 전체 행 지정 될 &#34; 1:20:200 &#60; 보도 탭 &#62; 1시 11분 &#34; 인용 없이). 세 행의 정보에 있을 것입니다 그래서 다른 두 정권 테스트 반복은 &#34; steps.txt &#34; 파일. 어떻게 이미지 원래 고속 비디오에서 추출 된에 대 한 기록으로이 파일은.</li>
	</ol></li> <li>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 &#39; s 대화 상자. 이렇게 하려면 새 디렉터리에 그렇지 않으면 원본 이미지 확인을 덮어쓰게 됩니다.</li>
	<li>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.</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>

저자 아무 관련이 공개 있다.

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...

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.

<table><tbody><tr><td>Krylon 플라스틱 프라이머 화이트</td><td>Krylon, Peoria, AZ, USA</td><td>N/A</td><td>뼈 표면에 부드러운 흰색 마감을 위한 베이스 코트로 사용됨</td></tr><tr><td>수성 아크릴 흰색과 검은색 페인트&nbsp;</td><td>Plaid Enterprises (Ceramcoat), Norcross, GA, USA</td><td>N/A</td><td>흰색과 검은색용 페인트 소스</td></tr><tr><td>믹싱 볼</td><td>특정되지 않음(일반)</td><td>N/A</td><td>페인트를 혼합하고 준비하는 데 사용</td></tr><tr><td>폼 브러시</td><td>Linzer Products, Wyandanch, NY, USA</td><td>N/A</td><td>뼈 표면에 페인트를 칠하는 데 사용</td></tr><tr><td>칫솔</td><td>Colgate-Palmolive, New York, NY, USA</td><td>확고한 강모</td><td>얼룩 패턴의 적절한 크기와 분포를 적용하는 데 사용됩니다</td></tr><tr><td>Hygenic Orthodontic Resin (PMMA)</td> <td>Patterson Dental, St Paul, MN, USA</td><td>H02252</td><td>규제 물질 및 적절한 승인으로 구입할 수 있습니다</td></tr><tr><td>Kenmore Freezer</td><td>Sears Holdings, Hoffman Estates, IL, USA</td><td>N / A</td><td>뼈 표본의 -20oC 보관 환경을 유지하는 데 사용</td></tr><tr><td>생리적 식염수 (0.9 % 염화나트륨)</td><td>Baxter Healthcare, Deerfield, IL, USA</td><td>NDC 0338-0048-04</td><td>표본을 수화하게 유지하는 데 사용됩니다</td></tr><tr><td>. 메스와 스크래퍼</td><td>Aspen Surgical(Bard-Parker), Caledonia, MI, USA&nbsp;</td><td>N/A</td><td>뼈 표본에서 연조직을 제거하는 데 사용됩니다.</td></tr><tr><td>Fume Hood</td><td>Hamilton Laboratory Solutions, Manitowoc, WI, USA</td><td>70532</td><td>표본의 포팅을 위한 PMMA를 준비할 때 환기를 위해 사용됩니다.</td></tr><tr><td>조명 유닛</td><td>ARRI, 뮌헨, 독일</td><td>N/A</td><td>이미지 캡처를 위한 대상의 조명에 필요한</td></tr><tr><td>고속 비디오 카메라</td><td>Photron Inc., San Diego, CA, USA Photron</td><td>Fastcam APX-RS&nbsp;</td><td>파괴 이벤트의 고속 비디오 녹화를 캡처하는 데 사용됩니다</td></tr>.<tr><td>Photron FASTCAM 이미저 및 뷰어</td><td>Photron Inc., San Diego, CA, USA</td><td>Ver.3392(x64)</td><td>고속 비디오 녹화를 기록하고 보는 데 사용</td></tr><tr><td>카메라 렌즈</td><td>Zeiss, Oberkochen, Germany</td><td>Zeiss Planar L4/50 ZF 렌즈</td><td>적절한 이미지 해상도</td></tr><tr><td>필요 ABAQUS CAE</td><td>Dassault System&egrave; s, Waltham, MA, USA</td><td>버전 6.13-4</td><td>관심 영역을 정의하고 유한 요소 메시를 생성하는 데 사용됩니다</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks, Natick, MA, USA</td><td>버전 2015b</td><td>이미지 처리 및 DIC 분석에 사용</td></tr><tr><td></td><td>TecPlot TecPlot Inc., Bellevue, WA</td><td></td><td>변형 필드의 후 처리에 사용</td></tr><tr><td>스트레인 계산기 소프트웨어</td><td>Victor Barocas Research Group, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA</td><td>http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems</td><td>변형장 mov_frames 계산에 사용됨</td></tr><tr><td></td><td>Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>고속 비디오 파일에서 압축되지 않은 이미지를 다운샘플링하는 데 사용됨</td></tr><tr><td>convert_imagesize.m</td><td>Matlab script, Mayo Clinic, 미네소타주 로체스터, 미네소타주, 미국</td><td>해당 없음</td><td>메시 좌표로 이미지 픽셀 좌표를 등록하는 데 사용됨</td></tr><tr><td>rrImageTrackGui.m</td><td>Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>해당 없음</td> 해당 사항 없음 <td>변형을 구하고 스트레인 계산기를 실행하기 위한 이미지 교차 상관을 수행하는 데 사용됨</td></tr><tr><td>analyzeFailurePrecursor.m</td><td>Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, Mn,USA</td><td>해당 사항 없음</td><td>최대 변형률 성분을 시간적으로</td></tr> <tr><td>추적하는 데 사용됨makeMovies.m</td><td>Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA</td><td>해당 없음</td><td>변형 성분, 변형 성분, 주 변형률, 폰 미제스 변형률 및 변형 에너지의 휴대용 *.avi 동영상을 만드는 데 사용됩니다</td></tr></tbody></table>.

방법 골절 디지털 이미지 상관 관계를 사용 하 여 테스트 하는 동안 싱가포르로 대 퇴 골 피 질 긴장을 예상

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

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.

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</str...

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.

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

이 실험적 변형률 측정 기법의 전반적인 목표는 생체 역학적 파괴 테스트의 고속 비디오에서 대퇴골 표면 변형률을 정량적으로 추정하는 것입니다. 이 방법은 뼈 강도를 예측하기 위한 고급 진단 도구 개발과 같은 골다공증 연구의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 대퇴골 표면 변형률을 계산 모델 검증에 적합한 높은 공간 해상도로 계산할 수 있다는 것입니다.표본 준비 및 분석 단계는 입자로 표본을 얼룩지게 하는 고유한 방법과 분석에 사용되는 맞춤형 스크립팅 도구로 인해 말로만 설명하기 어렵기 때문에 이 방법을 시각적으로 시연하는 것이 중요합니다. 대퇴골을 실온에서 24시간 동안 해동하는 것으로 시작합니다. 대퇴골을 테스트할 준비가 되면 얼기 전에 바른 랩을 모두 제거하고 마른 수건으로 대퇴골을 닦아 잔여 수분, 지방 침전물 또는 연조직을 제거합니다.그런 다음 뼈 시멘트가 있는 미리 제작된 알루미늄 컵에 더 큰 트로챈터를 넣습니다. 페인트 과다 스프레이 입자를 가능한 한 많이 포함하는 상자를 사용하여 뼈에 흰색 플라스틱 프라이머를 분사하여 얇고 균일한 코팅을 얻습니다. 최적의 대비와 대퇴골 표면에 대한 강한 접착력을 위해 뼈를 하나의 균일한 페인트 층으로 덮도록 주의하십시오.페인트를 최소 5분 동안 건조시킨 다음 젖은 천으로 뼈를 싸서 조직이 건조되지 않도록 합니다. 다음으로, 뼈 얼룩을 위해 적절한 페인트 점도를 얻기 위해 검은색 아크릴 페인트를 두 부분으로 물에 점차적으로 첨가합니다. 깨끗한 칫솔에 검은색 페인트 팔레트를 적셔 색을 흡수하고 브러시를 튕겨 뼈의 흰색 코팅 위에 검은색 반점을 만듭니다.마지막으로 이미지 획득을 진행하기 전에 페인트를 5분 동안 건조시킵니다. 먼저 화분에 심은 말단 끝을 고정 장치에 삽입하고 두 개의 나사를 조여 시편을 고정하여 준비된 반점이 있는 대퇴골을 기계적 테스트 기계에 장착합니다. 다음으로, 대퇴골 표면의 그림자와 반사를 최소화하도록 광원을 조정하는 동시에 카메라 이미지에서 가능한 가장 높은 조명을 얻기 위해 노력합니다.고속 비디오 카메라 렌즈의 전면 및 후면 시야를 줄여 시야에서 대퇴골의 전체 관심 영역에 초점이 맞춰지도록 합니다. 그런 다음 광원을 다시 조정하여 눈부심을 최소화하면서 조명을 더욱 개선합니다. 1, 024 x 512 픽셀의 해상도에서 초당 6, 000 프레임을 캡처하고 12, 288 총 프레임을 획득하도록 이미지 획득 소프트웨어

a-method-to-estimate-cadaveric-femur-cortical-strains-during-fracture

Research

연구

JoVE Journal

Bioengineering

생명공학

동물 모델은 생물 의학 연구에서 심각한 뼈 손상을 모방하기 위해 자주 사용됩니다. 크기가 작기 때문에 생쥐에서 안정화된 뼈 병변을 확립하는 것은 대부분의 연구 그룹의 능력을 넘어섭니다. 여기에서는 마우스의 실험적 대퇴골 결함을 확인하고 분석하는 간단한 방법을 설명합니다.

마우스의 간단한 임계 크기의 대퇴 결함 모델

우리는 단축 인장 시험을 거친 혈관 조직 샘플의 국소 표면 변형장을 특성화하기 위해 디지털 이미지 상관관계를 사용하는 방법을 설명합니다. 이러한 측정은 샘플의 기계적 반응의 정확한 정량화와 구성적 응력-변형률 관계의 생성을 용이하게 합니다.

디지털 이미지의 상관 관계를 사용하면 혈관 조직 표본의 로컬 균주의 특성을

우리는 신중하게 보존 및 파괴 시험 및 정량적 전산화 단층 촬영 영상에 대한 사체 대퇴골을 준비하는 방법에 대한 강력한 프로토콜을 제시한다. 상기 방법은 골밀도, 파괴 강도 사이의 관계를 판정하고, 유한 요소 모델의 형상 및 속성을 정의하기위한 목적의 입력 조건을 정밀 제어를 제공한다.

파괴 강도 시험 및 정량 CT 기반의 유한 요소 분석을위한 근위 대퇴골 사체 준비

이 원고는 프로토콜 표준 서보 유압 프레임에 장착 된 계측된 설비를 사용 하 여 hip 구성에 옆으로을에 시험 시체 인접 femora 골절을 선물이. 9 디지털된 신호 세력, 순간, 및 2 개의 고속 비디오 스트림 함께 변위 테스트 중 획득 됩니다.

방법 및 대 퇴 골절 옆으로을-에서--엉덩이 위치에서 테스트를 위해 계측된 설비

Microstructurally 작은 피로 균열 성장 동작 하위 곡물 수준에서 누적 변형 필드 공개 균열 성장 속도 측정 및 스트레인 필드 분석을 결합 하 여 비 발한 방법론 접근을 사용 하 여 조사입니다.

전체 필드 스트레인 측정 Microstructurally 작은 피로 균열 전파 디지털 이미지 상관 관계 메서드를 사용 하 여

디지털 이미지 상관 관계는 공진 테스트 기계의 피로 테스트에 사용되어 거시적 균열을 감지하고 용접 된 표본의 균열 전파를 모니터링합니다. 시편 표면의 균열은 증가 된 균주로 볼 수 있게됩니다.

디지털 이미지 상관 관계를 사용하여 용접된 시편의 공진 피로 테스트에서 균열 모니터링

미세 컴퓨터 단층 촬영(μCT)은 전임상 연구에서 뼈 구조를 평가하는 데 중요한 비파괴 이미징 도구이지만 뼈 치유 캘러스를 분석하기 위한 μCT 절차에 대한 합의가 부족합니다. 이 연구는 골절 치유를 모니터링할 수 있는 단계별 μCT 프로토콜을 제공합니다.

미세 컴퓨터 단층 촬영을 이용한 골절 치유 평가

이 논문은 힘줄 외식편 내에서 국소 2D 조직 변형을 측정하기 위한 오픈 소스 디지털 이미지 상관 알고리즘에 대해 설명합니다. 이 기술의 정확성은 여러 기술을 사용하여 검증되었으며 공개적으로 사용할 수 있습니다.

오픈 소스 디지털 이미지 상관관계를 통한 힘줄의 국소 조직 변형 측정

이 프로토콜은 대용량 마이크로 CT 스캔, 맞춤형 압축 단계 및 고급 이미지 처리 도구를 결합하여 전체 근위 인간 대퇴골의 뼈 미세 구조 변형과 인성을 측정할 수 있습니다.

인간 고관절의 미세구조 실패 메커니즘 이미징

의 광 주파수 도메인 영상<em&gt; 예 생체</em&gt; 폐 절제술의 표본 : 조직 병리학 간 상관 관계에 하나에 하나의 이미지를 얻기

배우세요 디지털 이미지 상관 관계를 사용하여 대퇴골 골절 테스트 중 피질 표면 변형률을 정량적으로 예측하는 방법. 고속 영상 촬영과 스펙클 패턴을 활용한 이 기술은 골다공증 연구에서 뼈 강도 예측을 위한 진단 도구 개발에 활용됩니다.

방법 골절 디지털 이미지 상관 관계를 사용 하 여 테스트 하는 동안 싱가포르로 대 퇴 골 피 질 긴장을 예상

더 많은 동영상 탐색