Czterowymiarowa analiza TK z wykorzystaniem sekwencyjnej rejestracji 3D-3D
23 listopada 2019
Przeanalizowaliśmy kinematykę stawów na podstawie danych z czterowymiarowej tomografii komputerowej. Sekwencyjna metoda rejestracji 3D-3D półautomatycznie zapewnia kinematykę poruszającej się kości w stosunku do kości przedmiotowej na podstawie danych z czterowymiarowej tomografii komputerowej.
Metoda rekonstrukcji ruchu kości ruchomej względem kości stałej na podstawie danych z tomografii komputerowej 4D, ułatwiająca opis szczegółowej kinematyki stawów. Po utworzeniu miękkiej całej kości i wybraniu punktów odniesienia, większość procesów rekonstrukcyjnych zostanie zakończona automatycznie. Gdy staw docelowy osoby znajduje się w gantry CT obrazu CT 4D, poproś osobę badaną o przesunięcie złącza podczas 10-sekundowego czasu skanowania, uzyskując jednocześnie serię danych objętościowych.
W przypadku półautomatycznej segmentacji powierzchni danych 3D CT należy załadować dane CT DICOM do odpowiedniego oprogramowania i kliknąć przycisk Edytuj nowe pole etykiety, aby otworzyć pole etykiety. Określ, która progowa wartość tłumienia CT jest odpowiednia do ekstrakcji kości korowej z kości źródłowej i wybierz materiały o wartościach tłumienia CT powyżej progu. Sprawdź etykietę pod kątem wyboru kory kostnej i użyj odpowiedniego narzędzia do edycji, aby ręcznie zmodyfikować oznaczenie.
Aby wygenerować dane powierzchni na podstawie oznaczonych danych o położeniu kory kostnej, kliknij przycisk Generuj powierzchnię i użyj suwaka, aby wygładzić zakres. Następnie kliknij przycisk Zastosuj. Aby zapisać dane powierzchni w formacie STL, kliknij opcję Plik i eksportuj dane jako, a następnie wybierz opcję STL binary Little Endian.
Aby przeprowadzić automatyczną segmentację danych objętościowych 4D CT, należy użyć modułu odczytu DICOM w oprogramowaniu do programowania, aby wyodrębnić dane geometryczne pokazujące wartości tłumienia CT powyżej progu ze wszystkich 51 klatek danych CT 4D. Następnie użyj skryptu przetwarzania wsadowego, aby zrekonstruować wszystkie dane powierzchni chmury punktów z wyższymi wartościami tłumienia CT niż próg dla wszystkich klatek CT 4D w oprogramowaniu do przetwarzania obrazu. Aby wykonać rejestrację powierzchni od statycznej tomografii komputerowej 3D do pierwszej klatki tomografii komputerowej 4D, należy użyć funkcji wyboru fazy, aby przyciąć kości w statycznej tomografii komputerowej 3D do częściowych danych segmentowych, które są zawarte we wszystkich klatkach danych filmu 4D CT.
Dane powierzchni 4D CT są tylko częściowymi segmentami, które zostaną uwzględnione na każdym obrazie objętościowym, ponieważ rejestracja powierzchni wymaga, aby jeden punkt danych powierzchni był uwzględniony w innej powierzchni. Użyj funkcji Wskaż punkty, aby wybrać trzy punkty orientacyjne w nieruchomych i ruchomych kościach, które można łatwo zidentyfikować na podstawie przyciętej powierzchni 3D CT i danych powierzchni pierwszej klatki 4D CT w oprogramowaniu do edycji siatki 3D. Następnie dopasuj częściowo nieruchome i ruchome kości z grubsza do pierwszej klatki danych powierzchni 4D CT zgodnie z wybranymi punktami orientacyjnymi i użyj iteracyjnego algorytmu najbliższego punktu, aby przeprowadzić rejestrację powierzchni w oprogramowaniu typu open source.
Aby wykonać sekwencyjną rejestrację powierzchni, należy użyć iteracyjnego modułu najbliższego punktu w oprogramowaniu typu open source, aby najpierw dopasować częściowe powierzchnie nieruchomej kości w pierwszej klatce 4D CT do danych powierzchni drugiej klatki. Następnie zrekonstruuj ruchomy ruch kości w odniesieniu do kości stałej. Po zmierzeniu parametrów obrotu zdefiniuj układy współrzędnych kości nieruchomej i ruchomej.
Przykładowe dane kinematyki kolana pokazują, że kąt szpotawości kości piszczelowej stopniowo zmniejsza się wraz z wydłużeniem kości piszczelowej. Rotacja zewnętrzna kości piszczelowej zwiększa się pod koniec wyprostu, co odpowiada ruchowi domowemu kolana w poprzednich raportach. Wykresy błędu dla translacji i rotacji pokazują, że błąd jest tolerowany dla długości kości udowej dłuższej niż 9% całej długości i długości kości piszczelowej dłuższej niż 7% całej długości, ponieważ grubość warstwy CT wynosi 0,5 milimetra i przekracza rozmiar błędu.
Ponadto obliczenia kinematyki rzepki pokazują, że boczne nachylenie rzepki odpowiada kątowi zgięcia kolana. Rekonstrukcja powierzchni kory kostnej powinna być sprawdzona wizualnie i może wymagać ręcznej segmentacji. Ostatnio w wielu badaniach nad automatycznymi segmentacjami wykorzystano Korzystając z tych technik, rekonstrukcja może być wykonywana automatycznie.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
To badanie przedstawia metodę rekonstrukcji ruchu ruchomej kości względem nieruchomej kości za pomocą danych z tomografii komputerowej czterowymiarowej (4D CT). Podejście to umożliwia szczegółową analizę kinematyki stawów poprzez semi-zautomatyzowany proces.
Kluczowe elementy badania
Obszar nauki
- Neuronauki
- Biologia
- Wizualizacja medyczna
Tło
- Kinematyka stawów jest kluczowa dla zrozumienia ruchu kości.
- 4D CT zapewnia dynamiczne możliwości obrazowania.
- Tradycyjne metody analizy ruchu stawów mogą być czasochłonne.
- Semi-zautomatyzowany podejście może poprawić wydajność i dokładność.
Cel badania
- Opracowanie metody rekonstrukcji ruchu kości na podstawie danych 4D CT.
- Poprawa analizy kinematyki stawów.
- Automatyzacja części procesu rekonstrukcji dla zwiększenia wydajności.
Stosowane metody
- 4D CT obrazowania docelowego stawu podczas 10-sekundowego skanowania.
- Semi-automatyczne segmentowanie powierzchni danych 3D CT.
- Wybór odpowiednich progów atenuacji CT dla ekstrakcji kości korowej.
- Ręczna edycja dla dopracowania delimitacji.
Główne wyniki
- Metoda z powodzeniem rekonstruuje ruch kości względem nieruchomej kości.
- Zautomatyzowane procesy znacząco zmniejszają pracę ręczną.
- Szczegółowa kinematyki stawów może być efektywnie opisana.
- Podejście to poprawia zrozumienie dynamiki kości.
Wnioski
- Ta metoda zapewnia niezawodną ramę dla analizy kinematyki stawów.
- Dane 4D CT mogą być efektywnie wykorzystywane do rekonstrukcji ruchu.
- Przyszłe zastosowania mogą obejmować różne dziedziny biomechaniki.
Często zadawane pytania
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.
