Name: Metoda szacowania naprężeń kory kości udowej zwłok podczas badania złamań z wykorzystaniem cyfrowej korelacji obrazu (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-09-14T12:30:00.000+00:00
Duration: 9 min 34 s
Description: Poznaj metodę cyfrowej korelacji obrazu do szacowania naprężeń kory kości udowej podczas testowania złamań. Technika zapewnia wysoką rozdzielczość przestrzenną pomiarów dla badań osteoporozy.

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

Autorzy chcieliby podziękować Materiałom i Rdzeniowi Badań Strukturalnych w Mayo Clinic za wsparcie techniczne w przeprowadzaniu testów pękania. Ponadto chcielibyśmy podziękować Rameshowi Raghupathy'emu i Ianowi Gerstelowi za ich pomoc w opracowaniu skryptów DIC i konkretnych szczegółów protokołu DIC podczas ich kadencji w Mayo Clinic, a także Victor Barocas Research Group, University of Minnesota za podstawowe oprogramowanie open source, które wykonuje rdzeń obliczeń odkształceń korelacji obrazu cyfrowego11. Badanie to było wspierane finansowo przez Grainger Innovation Fund z Grainger Foundation.

Wszystkie eksperymenty zostały przeprowadzone za zgodą Institutional Review Board. Próbki uzyskano we współpracy z laboratoriami badań anatomicznych.
1. Przygotowanie próbek do testów
<ol>
	<li>Rozmrażać kość udową w temperaturze pokojowej przez 24 godziny.</li>
	<li>Gdy kość udowa czeka w kolejce do testów, usuń okład, który został nałożony przed zamrożeniem i wytrzyj kość udową suchym ręcznikiem, aby usunąć resztki wilgoci, złogi tłuszczu lub tkanki miękkie. Wbij krętarz większy do prefabrykowanego aluminiowego kubka z cementem kostnym.</li>
	<li>Używając pudełka, aby zatrzymać cząstki w jak największym stopniu, spryskaj kość białym plastikowym podkładem, aby uzyskać cienką, jednolitą powłokę. Należy pamiętać, aby pokryć kość jedną jednolitą warstwą farby, aby uzyskać optymalny kontrast i silne przyleganie do powierzchni kości udowej. 
	UWAGA: Grubość nie została zmierzona.</li>
	<li>Pozostaw farbę do wyschnięcia na co najmniej 5 minut. Jest to ważne, aby uniknąć niezamierzonego zmieszania z nakrapianymi kropelkami w sekcji 2.</li>
	<li>Owiń kość wilgotną szmatką, aby uniknąć wysuszenia tkanki.</li>
</ol>
2. Proces nakrapiania
<ol>
	<li>W przybliżeniu dodaj 1 część wody do 2 części farby, aby uzyskać najlepsze plamki na kości. Stopniowo dodawaj wodę (dla lepszej mieszanki) do farby akrylowej, aby uzyskać kolor.</li>
	<li>Zanurz czystą szczoteczkę do zębów w palecie czarnej farby, aby wchłonąć kolor i przesuń szczoteczką, aby uzyskać czarne plamki na białej powłoce.</li>
	<li>Pozostaw farbę do wyschnięcia na 5 minut przed kontynuowaniem.</li>
</ol>
3. Akwizycja obrazu
<ol>
	<li>Zamontuj przygotowaną nakrapianą kość udową w mechanicznej maszynie testowej, wkładając zatkany dystalny koniec do uchwytu i dokręć dwie, aby zabezpieczyć próbkę.</li>
	<li>Wyreguluj dwa odbłyśniki światła wyładowczego o dużej intensywności tak, aby powierzchnia kości udowej zapewniała jak najwyższe oświetlenie, unikając jednocześnie odbić na obrazie z kamery. Postępuj szybko, wykonując następujące czynności opisane w sekcji 3, aby uniknąć niepożądanego nagrzania próbki przez promieniowanie świetlne przed badaniem.</li>
	<li>Zmniejsz przysłonę obiektywów szybkiej kamery wideo do oglądania z przodu i z tyłu, tak aby cały obszar zainteresowania kości udowej w polu view był ostry.</li>
	<li>Wyreguluj odbłyśniki światła, aby jeszcze bardziej poprawić oświetlenie przy jednoczesnym zmniejszeniu odblasków.</li>
	<li>Ustaw oprogramowanie do akwizycji obrazu tak, aby rejestrowało obraz z prędkością 6000 klatek/s w rozdzielczości 1024 x 512 pikseli. Ustawia łączną liczbę ramek, które mają zostać pobrane po odebraniu sygnału wyzwalającego na 12288. Uzbrój szybkie oprogramowanie wideo do akwizycji obrazu, gdy sygnał wyzwalający jest odbierany z systemu testowego. Po zakończeniu testowania obraz wideo znajduje się w pamięci bufora kamery.</li>
	<li>Korzystając z oprogramowania do akwizycji obrazów, zapisz wideo na dysku, określając żądaną ścieżkę i nazwę pliku, a następnie klikając "Zapisz". Przygotuj się na czekanie od 5 do 40 minut na zakończenie tego procesu, w zależności od liczby ramek do zapisania.</li>
</ol>
4. Przygotowanie obrazu
<ol>
	<li>Utwórz osobne katalogi robocze dla widoków z przodu i z tyłu kości udowej.</li>
	<li>Użyj oprogramowania do analizy wideo, aby otworzyć odpowiednie nagranie wideo z dużą prędkością i zanotuj numery referencyjne klatki kluczowej na 1) początku ruchu siłownika ramy obciążeniowej i 2) klatce bezpośrednio po zdarzeniu pęknięcia.</li>
	<li>Aby próbkować w dół nieskompresowaną sekwencję obrazu TIFF z szybkiego wideo, otwórz i uruchom skrypt "mov_frames.m" w katalogu roboczym dla odpowiedniej strony kości udowej.
	<ol>
		<li>W wyświetlonym oknie dialogowym wprowadź numer klatki końcowej określony w kroku 4.2 o rozmiarze kroku od 25 do 40. Kliknij "Wyodrębnij ramki" i sprawdź katalog roboczy, aby upewnić się, że pliki *.tiff zostały poprawnie wyodrębnione.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
5. Tworzenie siatki elementów skończonych
<ol>
	<li>Użyj zewnętrznego programu do tworzenia siatki elementów skończonych, aby utworzyć siatkę elementów skończonych. Obliczanie odkształceń 2D na podstawie różnicowych wektorów przemieszczenia za pomocą metody elementów skończonych. Zaimportuj początkowy wyodrębniony obraz *.tiff do preprocesora oprogramowania elementów skończonych jako szablon do tworzenia splajnu.</li>
	<li>Znajdź dwa łatwe do zidentyfikowania punkty odniesienia na obrazie, które znajdują się w przeciwległych rogach kadru i zapisz ich współrzędne X i Y (zostaną one ostatecznie użyte w kroku 6.1). Współrzędne te są dowolne w oparciu o konwencję używaną przez oprogramowanie MES do importowania obrazu *.tiff. Współrzędne tych punktów zostaną użyte do zarejestrowania węzłów siatki elementów skończonych z odpowiadającymi im pikselami obrazów wideo w kroku 6.2.</li>
	<li>W oprogramowaniu do edycji obrazów otwórz ten sam obraz, który został zaimportowany do preprocesora oprogramowania elementów skończonych, i zapisz wartości kierunków X i Y pikseli skojarzonych z punktami określonymi w kroku 5.2. Zostaną one ostatecznie użyte w kroku 6.1.</li>
	<li>W module "Szkic" programu do tworzenia siatki elementów skończonych użyj narzędzia splajn, aby obrysować zamknięty przekrój reprezentujący obszar zainteresowania. Sprawdź, czy obszar nie jest zbyt duży, aby powierzchnia kości przesunęła się poza obszar przed złamaniem z powodu rotacji.</li>
	<li>Przygotuj zamknięty przekrój utworzony w kroku 5.4 do tworzenia siatki, obsiewając krawędzie globalnym rozmiarem siatki 1 mm w menu "Instancja części źródłowej".</li>
	<li>W sekcji "Przypisz elementy sterujące siatką" ustaw kształt elementu na czworokątny.</li>
	<li>Ułóż siatkę na zamkniętym odcinku.</li>
	<li>Eksportuj siatkę do pliku ASCII bazy danych siatki składającego się ze współrzędnych węzłowych i definicji elementów.</li>
	<li>Po otwarciu wynikowego pliku wejściowego elementów skończonych w edytorze tekstu skopiuj blok węzła zawierający numery węzłów i współrzędne do nowego pliku tekstowego i zapisz go jako "nodes.txt". Powtórz te czynności dla bloku elementu i zapisz nowy plik tekstowy jako "elements.txt".</li>
</ol>
6. Zarejestruj siatkę FE z szybkimi obrazami wideo i przeprowadź cyfrową analizę korelacji obrazu
<ol>
	<li>W nowej sesji utwórz 2-elementowe wektory wierszy o nazwach ab1 i ab2 z wartościami określonymi w kroku 5.2 oraz px1 i px2 z wartościami określonymi w krokach 5.3, wpisując te nazwy wektorów w wierszu polecenia. Zapisz obszar roboczy jako "points.mat".</li>
	<li>Uruchom skrypt "convert_imagesize.m", aby zarejestrować punkty z siatki elementów skończonych z wyodrębnionym obrazem wideo o dużej szybkości.</li>
	<li>Uruchom skrypt "rrImageTrackGui.m". Załaduj pierwszy obraz ("p01.tif") i wprowadź numer ostatniego pliku *.tiff, który został wyodrębniony, jako całkowitą liczbę obrazów do przetworzenia.</li>
	<li>Załaduj siatkę utworzoną w kroku 5.7, upewniając się, że opcja siatki jest ustawiona na "Czytaj z pliku" i kliknij "Akceptuj". Siatka elementów skończonych powinna pojawić się nad obrazem kości.</li>
	<li>Określ wartości śledzenia w oparciu o poniższe wskazówki dotyczące parametrów śledzenia i kliknij "Kontynuuj" (pamiętając, że wartości parametrów to rozmiar obrazu, tekstura i stopień zachodzących deformacji, które należy dokładnie przetestować w każdym przypadku z osobna).
	<ol>
		<li>Użyj początkowego rozmiaru jądra 21. Rozmiar jądra, n, to rozmiar okna n x n (gdzie n jest liczbą nieparzystą) pikseli, który jest używany do korelacji krzyżowej i określania wektora deformacji dla tego obszaru, który będzie używany do obliczeń odkształceń.</li>
		<li>Użyj początkowego rozmiaru subpiksela wynoszącego 4. Rozmiar subpiksela, m, to rozmiar podokna (2m+1) x (2m+1), na którym oblicza się deformację subpikseli, zakładając jednorodne odkształcenie w tym podoknie.</li>
		<li>Użyj początkowego współczynnika gładkości równego 2. Współczynnik gładkości to stopień wygładzenia zastosowany do pola przemieszczenia w śledzonych lokalizacjach przed obliczeniem odkształceń.</li>
		<li>Użyj początkowego współczynnika maxMove równego 10. Współczynnik maxMove to maksymalna liczba pikseli, o jaką dowolny węzeł może znajdować się w odległości od swojej trajektorii w stosunku do trajektorii sąsiada. Pomaga to uniknąć złego śledzenia do deformacji.</li>
		<li>Użyj początkowego współczynnika smoothGrid wynoszącego 15. Współczynnik smoothGrid to rozmiar siatki (nieco grubszy niż siatka śledzonych węzłów), który jest używany do wygładzania.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Zaznacz punkt pomocniczy, który ma wokół siebie znaczny kontrast, unikając jednocześnie obszarów z odblaskami lub rozmyciem. Sprawdź ten punkt, klikając "Sprawdź przewodnik" i sprawdź, czy pik korelacji jest silny (co najmniej dwukrotnie większą amplitudę) w porównaniu do swoich sąsiadów. Kliknij "Akceptuj" i "Wykonaj śledzenie", gdy jesteś zadowolony. Może to być długotrwały proces obliczeniowy, w którym przemieszczenie różnicowe jest obliczane dla czasowej sekwencji obrazu.</li>
	<li>Po wykonaniu kroku 6.6 kliknij "Animuj". Po zakończeniu animacji kliknij opcję "Write strains (post processing software)", wpisz *.exe, a następnie wybierz opcję writeStrainRR_simple.exe11. To obliczy szczepy. Zamknij graficzny interfejs użytkownika.</li>
</ol>
7. Przetwarzanie końcowe danych o przemieszczeniach i odkształceniach
<ol>
	<li>Aby uzyskać odkształcenie w stosunku do numeru ramki, uruchom polecenie "analyzeFailurePrecursor.m" z wiersza polecenia z argumentem wejściowym o rozmiarze kroku (wybierz 20–30). Szczyty będą oznaczać uszkodzenie kości, a największy szczyt będzie odpowiadał ramie w pobliżu globalnej niewydolności kości.</li>
	<li>Aby utworzyć pliki filmowe szczepów, uruchom "makeMovies.m" w oknie poleceń z argumentami (numVars, endstep, flag). 
	UWAGA: Argument liczbaZmienne jest zdefiniowany jako 1 - 3 to przemieszczenia, 4 - 6 to składowe odkształcenia xx, yy i xy, 7 i 8 to dwie główne odkształcenia i odkształcenia von Misesa, a 9 to energia odkształcenia. Koniec argumentu jest ostatnią klatką, która ma zostać uwzględniona w filmie.
	<ol>
		<li>Ustaw opcjonalną flagę argumentu na 1, aby tworzyć filmy tylko dla jednostki określonej dla argumentu numVars i na 0, aby tworzyć filmy wszystkich zmiennych.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
8. Dostrajanie i udoskonalanie wyników
<ol>
	<li>Jeśli śledzenie DIC dało słabe wyniki, takie jak nieciągłe pole odkształcenia, które wykracza poza założenia mechaniki kontinuum, określ, co się dzieje i dlaczego śledzenie kończy się niepowodzeniem. Powtórz sekcję 6, zwracając szczególną uwagę na dostosowanie parametrów śledzenia. Drugorzędną opcją może być powrót do oprogramowania elementów skończonych i stworzenie bardziej jednolitej i możliwie drobniejszej siatki.</li>
	<li>Jeśli śledzenie DIC dało rozsądne wyniki, utwórz dokładniejszą serię obrazów dla DIC. Korzystając z numerów referencyjnych klatek kluczowych z kroku 4.2 i odpowiadającej im liczby klatek na sekundę wideo, zidentyfikuj odstępy między klatkami dla trzech różnych reżimów zainteresowania w teście pękania, mając na uwadze, że punkty nie powinny przesuwać się między klatkami o więcej niż 6 pikseli. 
	UWAGA: W początkowym segmencie badania, gdy naprężenia w kości udowej narastają powoli, odstępy między ramami będą stosunkowo duże (na przykład dla szybkości przemieszczenia 100 mm/s odstęp między ramkami dla tej części wynosi 3333 μs). W przypadku pośredniej części badania bliżej ramy pękającej odkształcenie rośnie szybciej i potrzebne są mniejsze odstępy między ramami (1667 μs dla szybkości przemieszczenia 100 mm/s). W przypadku ostatniej części tuż przed pęknięciem odstęp między ramami jest najmniejszy (16,7 μs przy prędkości przemieszczenia 100 mm/s).</li>
	<li>Opcjonalnie tylko do celów dokumentacyjnych: Korzystając z informacji z kroku 8.2, utwórz sformatowane wpisy danych w pliku ASCII o nazwie "steps.txt" zawierającym wiersz danych dla każdego odstępu między klatkami. Format każdego wiersza będzie początkową klatką tego reżimu oddzieloną liczbą klatek do pominięcia (na podstawie kroku 8.2), oddzieloną dwukropkiem, a następnie końcową klatką tego reżimu (tj. format "1:20:200" poinstruuje oprogramowanie do ekstrakcji, aby wyodrębnić klatkę 1 do klatki 200 w krokach co 20).
	<ol>
		<li>Bezpośrednio po tym oznaczeniu wstaw zakładkę i oznacz zakres numerów wyodrębniania obrazu (w przykładzie "1:20:200" pełne oznaczenie wiersza to "1:20:200 <Naciśnij TAB>1:11" bez cudzysłowów). Powtórz te czynności dla pozostałych dwóch reżimów testowych, aby w pliku "steps.txt" znajdowały się trzy wiersze informacji. Ten plik służy jako zapis tego, w jaki sposób obrazy zostały wyodrębnione z oryginalnego wideo o dużej szybkości.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Uruchom ponownie kod mov_Frames.m, tym razem określając wiele reżimów odstępów między ramkami w oknie dialogowym. Wprowadź numery klatek i rozmiary kroków określone w kroku 8.2, aby określić parametry początkowe, końcowe i pomijania klatek oczekiwane w oknie dialogowym narzędzia. Upewnij się, że robisz to w nowym katalogu, w przeciwnym razie oryginalne obrazy zostaną nadpisane.</li>
	<li>Powtórz sekcje 6 i 7 i przejrzyj wyniki w celu poprawy. Każda kość udowa może wymagać różnych dodatkowych iteracji w zależności od charakteru złamania, wzoru plamek i oświetlenia. Powtarzając krok 6.5, zachowaj te same ustawienia, z wyjątkiem zmniejszenia maxMove do 6 (z 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>

Autorzy nie ujawnili żadnych istotnych informacji.

Wprowadziliśmy protokół konsekwentnego przygotowywania próbek kości udowej do obrazowania o wysokim kontraście podczas testów złamań, które następnie wykorzystano do oszacowania rozkładu odkształceń w pełnym polu za pomocą DIC. Protokół ten zapewniał odpowiedni kontrast tekstury czarnych plamek śledzących na jednolitym białym tle na powierzchni kości. Postępując zgodnie z tym protokołem, z powodzeniem powtórzyliśmy oszacowanie szczepów za pomocą analizy DIC dla osiemdziesięciu dziewięciu kości udowych.
<p class="jove...

Cyfrowa korelacja obrazów (DIC) to metoda przetwarzania obrazu, która jest używana w obecnym protokole do szacowania pełnego odkształcenia powierzchni pola próbek do badań kości udowej zwłok na podstawie obrazów sekwencji czasowej uzyskanych podczas testów mechanicznego złamania. Technika ta została po raz pierwszy opracowana i zastosowana w eksperymentalnej analizie naprężeń w latach 80-tych XX wieku i doświadczyła gwałtownego wzrostu użycia w ostatnich latach1,2,3. Ma kilka kluczowych zalet w porównaniu z bardziej tradycyjnymi podejściami do montażu czujników tensometrycznych na konstrukcji, w tym zwiększony rozkład przestrzenny pola odkształceniowego, drobniejsze długości mierników dzięki zwiększonej rozdzielczości kamery oraz unikanie problemów z przyczepnością lub zgodnością kleju tensometrycznego. Główną zaletą DIC dla tkanek biologicznych, takich jak kości, jest to, że można go stosować do nieregularnych geometrii składających się z wysoce niejednorodnych właściwości materiału4,5. Jego główną wadą w porównaniu z tradycyjnymi metodami akwizycji odkształceń jest to, że wymaga drogich, szybkich kamer wideo o wystarczającej rozdzielczości do pomiaru obszaru zainteresowania, aby uzyskać wystarczające próbkowanie przestrzenne i czasowe w celu dokładnego oszacowania pól odkształceń.
Podstawowym zastosowaniem pól odkształceń czasowych uzyskanych z analizy DIC złamań kości jest walidacja szacunków odkształceń w modelach QCT/MES wytrzymałości kości udowej5. Taka walidacja jest przedmiotem zainteresowania wielu ortopedycznych grup badawczych, które głównie wykorzystują zdalne pomiary siły i przemieszczenia z ogniw obciążnikowych i przetworników przemieszczenia6,7,8. Ponadto, analiza obrazu wzoru złamania po pęknięciu została połączona z tymi zdalnymi pomiarami jako dalsze środki walidacji modelu9. Niedawno metoda DIC została zastosowana do walidacji modelu MES pęknięć i propagacji pęknięć w bliższej części kości udowej10. Wykorzystując korelację szczepów między modelami a eksperymentami, uzyska się jeszcze większą pewność co do trafności modeli obliczeniowych proksymalnej kości udowej i jeszcze bardziej zbliży metodę diagnostyczną QCT/MES do zastosowania klinicznego.
Ta praca wyjaśnia szczegółowy protokół uwzględniający niezbędne kroki do analizy DIC w testach złamań bliższej części kości udowej. Procedura obejmowała etapy przygotowania kości polegające na rozpyleniu białej farby na powierzchni kości, a następnie nakrapianie czarnych plam na wysuszonej białej powierzchni kości, metody uzyskiwania obrazów o wystarczającej rozdzielczości przestrzennej i czasowej przy użyciu szybkich kamer wideo oraz proces i narzędzia, których użyliśmy do obliczenia pól odkształceń z tych obrazów. Wyjaśniliśmy również kilka zastrzeżeń, które mogą mieć wpływ na jakość pomiarów.

<table><tbody><tr><td>Krylon plastic primer biały</td><td>Krylon, Peoria, AZ, USA</td><td>N/A</td><td>Stosowany jako podkład do uzyskania gładkiego białego wykończenia na powierzchni kości</td></tr><tr><td>Farba akrylowa akrylowa na bazie wody w kolorze białym i czarnym&nbsp;</td><td>Plaid Enterprises (Ceramcoat), Norcross, GA, USA</td><td>N/A</td><td>Źródło farby dla kolorów białego i czarnego</td></tr><tr><td>Miska do mieszania</td><td>Niespecyficzne (ogólne)</td><td>Nie dotyczy</td><td>Służy do mieszania i przygotowania farby</td></tr><tr><td>Szczotka piankowa</td><td>Linzer Products, Wyandanch, NY, USA</td><td>N/A</td><td>Służy do nakładania farby na powierzchnię kości</td></tr><tr><td>Szczoteczka do zębów</td><td>Colgate-Palmolive, Nowy Jork, NY, USA</td><td>Twarde włosie</td><td>Służy do nakładania odpowiedniego rozmiaru i rozmieszczenia wzoru nakrapianego</td></tr><tr><td>Higieniczna żywica ortodontyczna (PMMA)</td><td>Patterson Dental, St Paul, MN, USA</td><td>H02252</td><td>Substancja kontrolowana i może być zakupiona za odpowiednią zgodą</td></tr><tr><td>Kenmore Freezer</td><td>Sears Holdings, Hoffman Estates, IL, USA</td><td>N/A</td><td>Służy do utrzymywania środowiska przechowywania -20oC dla próbek kości</td></tr><tr><td>Sól fizjologiczna (0,9% chlorek sodu)</td><td>Baxter Healthcare, Deerfield, IL, USA</td><td>NDC 0338-0048-04</td><td>Służy do utrzymywania nawodnionych próbek</td></tr><tr><td>Skalpele i skrobaki</td><td>Aspen Surgical (Bard-Parker), Kaledonia, MI, USA&nbsp;</td><td>Nie dotyczy</td><td>Służy do usuwania tkanek miękkich z próbek kości</td></tr><tr><td>Okap</td><td>dymowy Hamilton Laboratory Solutions, Manitowoc, WI, USA</td><td>70532</td><td>Używany do wentylacji podczas przygotowywania PMMA do zalewania próbek</td></tr><tr><td>Jednostki oświetleniowe</td><td>ARRI, Monachium, Niemcy</td><td>Nie dotyczy</td><td>Potrzebne do oświetlenia celu w celu przechwytywania obrazu</td></tr><tr><td>Szybka kamera wideo</td><td>Photron Inc., San Diego, CA, USA</td><td>Photron Fastcam APX-RS&nbsp;</td><td>Służy do przechwytywania szybkich nagrań wideo ze zdarzeń związanych ze złamaniem</td></tr><tr><td>Photron FASTCAM Imager and Viewer</td><td>Photron Inc., San Diego, CA, USA</td><td>Ver.3392(x64)</td><td>Służy do nagrywania i przeglądania szybkich nagrań wideo</td></tr><tr><td>Obiektyw kamery</td><td>Zeiss, Oberkochen, Niemcy</td><td>Obiektyw Zeiss Planar L4/50 ZF Potrzebny</td><td>do odpowiedniej rozdzielczości obrazu</td></tr><tr><td>ABAQUS CAE</td><td>Dassault System&egrave; s, Waltham, MA, USA</td><td>Wersje 6.13-4</td><td>Służy do definiowania obszaru zainteresowania i tworzenia siatki elementów skończonych</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks, Natick, MA, USA</td><td>Wersja 2015b</td><td>Służy do przetwarzania obrazu i analizy DIC</td></tr><tr><td>TecPlot</td><td>TecPlot Inc., Bellevue, WA</td><td></td><td>Służy do przetwarzania końcowego pól odkształceń</td></tr><tr><td>Kalkulator odkształceń Oprogramowanie</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>Służy do obliczania pola odkształcenia</td></tr><tr><td>mov_frames.m</td><td>Skrypt Matlab, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA</td><td>N/A</td><td>Służy do próbkowania w dół nieskompresowanych obrazów z szybkich plików wideo</td></tr><tr><td>convert_imagesize.m</td><td>Skrypt Matlab, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>Służy do rejestrowania współrzędnych pikseli obrazu ze współrzędnymi siatki</td></tr><tr><td>rrImageTrackGui.m</td><td>Skrypt Matlab, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA</td><td>N/A</td><td>Służy do wykonywania korelacji krzyżowej obrazu w celu uzyskania deformacji i uruchomienia kalkulatora odkształceń</td></tr><tr><td>analyzeFailurePrecursor.m</td><td>Skrypt Matlab, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA</td><td>N/A</td><td>Służy do czasowego śledzenia szczytowych</td></tr> <tr><td>składników odkształceniaSkrypt makeMovies.m</td><td>Matlab, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA</td><td>N/A</td><td>Służy do tworzenia przenośnych filmów *.avi przedstawiających składowe deformacji, składowe odkształceń, główne odkształcenia, odkształcenia von Misesa i energię odkształcenia</td></tr></tbody></table>

metoda szacowania naprężeń kory kości udowej zwłok podczas badania złamań z wykorzystaniem cyfrowej korelacji obrazu

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

Ten protokół opisuje metodę wykorzystującą cyfrową korelację obrazu do oszacowania obciążenia kory mózgowej na podstawie szybkich obrazów wideo powierzchni kości udowej zwłok uzyskanych z testów mechanicznych. Ta metoda optyczna wymaga tekstury wielu kontrastujących ze sobą znaków powierniczych na jednolitym białym tle w celu dokładnego śledzenia deformacji powierzchni w miarę obciążania próbki. Bezpośrednio przed badaniem powierzchnię będącą przedmiotem zainteresowania w widoku z kamery maluje się białym podkładem na bazie wody i pozostawia do wyschnięcia na kilka minut. Następnie na białe tło ostrożnie nakłada się czarną farbę, zwracając szczególną uwagę na równomierny rozmiar i kształt kropel. Oświetlenie jest starannie zaprojektowane i ustawione tak, aby zapewnić optymalny kontrast tych znaków przy jednoczesnej minimalizacji odbić dzięki zastosowaniu filtrów. Obrazy uzyskano dzięki szybkiemu przechwytywaniu wideo z prędkością do 12 000 klatek/s. Kluczowe obrazy przed i w momencie pęknięcia są wyodrębniane, a deformacje są szacowane między kolejnymi klatkami w starannie dobranych oknach przesłuchań w określonym obszarze zainteresowania. Odkształcenia te są następnie wykorzystywane do obliczania czasowego odkształcenia powierzchniowego podczas testu pękania. Dane dotyczące odkształcenia są bardzo przydatne do identyfikacji inicjacji złamania w obrębie kości udowej oraz do ostatecznej walidacji modeli wytrzymałości na złamania bliższej części kości udowej pochodzących z ilościowej analizy elementów skończonych opartej na tomografii komputerowej (QCT/FEA).

Przed procesem nakładania wzoru kropkowego kość udową oczyszcza się z nadmiaru tłuszczu i tkanek miękkich, a krętarz większy osadza się w aluminiowym kubku. Podczas twardnienia polimetakrylanu metylu (PMMA) kość owija się tkaniną nasączoną solą fizjologiczną, aby zapobiec wysuszeniu tkanki. Po utwardzeniu PMMA kość ponownie oczyszcza się bezpośrednio przed natryskiwaniem (Rysunek 1). Następnie powierzchnię kości natryskuje się lub maluje pędz...

W tym protokole, naprężenia powierzchni kości udowej są szacowane podczas testów złamań przy użyciu techniki cyfrowej korelacji obrazu. Nowatorstwo metody polega na zastosowaniu stochastycznego wzoru plamek o wysokim kontraście na powierzchni kości udowej, starannie dobranym oświetleniu, szybkim przechwytywaniu wideo i cyfrowej analizie korelacji obrazu do obliczeń odkształceń.

Metoda szacowania naprężeń kory kości udowej zwłok podczas badania złamań z wykorzystaniem cyfrowej korelacji obrazu

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

Ogólnym celem tej eksperymentalnej techniki pomiaru odkształceń jest ilościowe oszacowanie naprężenia powierzchni kości udowej na podstawie szybkiego nagrania wideo z testów biomechanicznych pęknięć. Metoda ta może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania w badaniach nad osteoporozą, takie jak opracowanie zaawansowanych narzędzi diagnostycznych do przewidywania wytrzymałości kości. Główną zaletą tej techniki jest to, że odkształcenie powierzchni kości udowej można obliczyć z wysoką rozdzielczością przestrzenną, odpowiednią do walidacji modelu obliczeniowego.Wizualna demonstracja tej metody ma kluczowe znaczenie, ponieważ etapy przygotowania i analizy próbki są trudne do wyjaśnienia wyłącznie słowami ze względu na unikalne metody nakrapiania próbki cząstkami i niestandardowe narzędzia skryptowe używane w analizie. Rozpocznij od rozmrożenia kości udowej w temperaturze pokojowej przez 24 godziny. Gdy kość udowa jest gotowa do badania, usuń wszelkie okłady, które zostały nałożone przed zamrożeniem, i wytrzyj kość udową suchym ręcznikiem, aby usunąć resztki wilgoci, złogi tłuszczu lub tkanki miękkie.Następnie umieść krętarz większy w prefabrykowanym aluminiowym kubku z cementem kostnym. U

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

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Bioinżynieria

Modele zwierzęce są często wykorzystywane do naśladowania poważnych uszkodzeń kości w badaniach biomedycznych. Ze względu na ich niewielkie rozmiary, ustalenie ustabilizowanych zmian kostnych u myszy wykracza poza możliwości większości grup badawczych. W tym artykule opisujemy prostą metodę ustalania i analizowania eksperymentalnych wad kości udowej u myszy.

Prosty model ubytku kości udowej o krytycznej wielkości u myszy

Opisujemy użycie cyfrowej korelacji obrazu do scharakteryzowania lokalnego pola odkształcenia powierzchniowego na próbkach tkanki naczyniowej poddanych jednoosiowej próbie rozciągania. Pomiary te ułatwiają precyzyjną kwantyfikację reakcji mechanicznej próbki i generowanie konstytutywnych relacji naprężenie-odkształcenie.

Wykorzystanie cyfrowej korelacji obrazów do scharakteryzowania lokalnych szczepów na próbkach tkanki naczyniowej

Przedstawiamy solidny protokół, jak starannie zabezpieczyć i przygotować kość udową zwłok do testów złamań i ilościowego obrazowania tomografii komputerowej.  Metoda zapewnia precyzyjną kontrolę nad warunkami wejściowymi w celu określenia zależności między gęstością mineralną kości, wytrzymałością na złamania oraz zdefiniowaniem geometrii i właściwości modelu elementów skończonych.

Przygotowanie bliższej części kości udowej do badania wytrzymałości na pękanie i ilościowej analizy elementów skończonych opartej na tomografii komputerowej

W tym manuskrypcie prezentujemy protokół do badania złamania bliższej kości udowej zwłok w konfiguracji bocznego upadku na biodro przy użyciu oprzyrządowanych uchwytów zamontowanych na standardowej ramie serwohydraulicznej. Podczas testów rejestrowanych jest dziewięć cyfrowych sygnałów obejmujących siły, momenty i przemieszczenia wraz z dwoma strumieniami wideo o dużej prędkości.

Metoda i oprzyrządowanie do badania złamań kości udowej w pozycji bocznej opadania na biodro

Mikrostrukturalnie małe zachowanie wzrostu pęknięć zmęczeniowych jest badane przy użyciu nowatorskiego podejścia metodologicznego, łączącego pomiar szybkości wzrostu pęknięć i analizę pola odkształceń, aby ujawnić skumulowane pole deformacji na poziomie podziarna.

Pomiary odkształceń w pełnym polu dla mikrostrukturalnie małej propagacji pęknięć zmęczeniowych przy użyciu metody cyfrowej korelacji obrazów

Cyfrowa korelacja obrazu jest używana w testach zmęczeniowych na maszynie do badania rezonansu do wykrywania makroskopowych pęknięć i monitorowania propagacji pęknięć w próbkach spawanych. Pęknięcia na powierzchni próbki stają się widoczne jako zwiększone odkształcenia.

Monitorowanie pęknięć w rezonansowych badaniach zmęczeniowych spawanych próbek z wykorzystaniem cyfrowej korelacji obrazu

Mikrotomografia komputerowa (μCT) jest nieniszczącym narzędziem do obrazowania, które jest instrumentalne w ocenie struktury kości w badaniach przedklinicznych, jednak nie ma zgody co do procedur μCT do analizy modzeli gojącej się kości. Badanie to zapewnia krok po kroku protokół μCT, który umożliwia monitorowanie gojenia się złamań.

Ocena gojenia złamań kości za pomocą mikrotomografii komputerowej

Ten artykuł opisuje algorytm korelacji obrazów cyfrowych o otwartym kodzie źródłowym do pomiaru lokalnych szczepów tkanek 2D w eksplantatach ścięgien. Dokładność tej techniki została zweryfikowana przy użyciu wielu technik i jest ona dostępna do użytku publicznego.

Pomiar lokalnych naprężeń tkanek w ścięgnach za pomocą cyfrowej korelacji obrazu o otwartym kodzie źródłowym

Protokół umożliwia pomiar deformacji mikrostruktury kości w całej proksymalnej ludzkiej kości udowej oraz jej wytrzymałości poprzez połączenie dużego skanowania mikro-tomografem komputerowym, specjalnie wykonanego etapu kompresji i zaawansowanych narzędzi do przetwarzania obrazu.

Obrazowanie mechanizmu uszkodzenia mikrostrukturalnego w ludzkim biodrze

Opisano metodę obrazowania preparatów z resekcji płuc ex vivo za pomocą obrazowania w dziedzinie częstotliwości optycznych (OFDI) oraz uzyskiwania precyzyjnej korelacji z histologią, co jest niezbędne do opracowania specyficznych kryteriów interpretacji OFDI w patologii płuc. Metoda ta może być zastosowana w przypadku innych typów tkanek i technik obrazowania w celu uzyskania precyzyjnej korelacji obrazowania z histologią dla dokładnej interpretacji i oceny obrazów. Kryteria obrazowania...

Obrazowanie w optycznej domenie częstotliwości próbek resekcji płuc ex vivo: uzyskanie korelacji obrazu z histopatologią w stosunku jeden do jednego

Poznaj metodę cyfrowej korelacji obrazu do szacowania naprężeń kory kości udowej podczas testowania złamań. Technika zapewnia wysoką rozdzielczość przestrzenną pomiarów dla badań osteoporozy.

Metoda szacowania naprężeń kory kości udowej zwłok podczas badania złamań z wykorzystaniem cyfrowej korelacji obrazu

Przeglądaj więcej filmów