Summary
ניתחנו מידע משותף. מנתוני טומוגרפיה ממדית שיטת הרישום הרציפה תלת-ממדית למחצה מספקת את הקינמטיקה של העצם הנעה ביחס לעצם הנושא מנתוני טומוגרפיה ממוחשבת בארבעה מימדים.
Abstract
טומוגרפיה ממוחשבת בעלת ארבעה מימדים (4DCT) מספקת סדרה של נתוני נפח והצגת תנועות משותפות. עם זאת, אנליזה נומרית של נתונים 4DCT נשאר קשה כי פילוח בכל מסגרות נפחי הוא זמן רב. כיוונו לנתח משותף הקינמטיקה באמצעות שיטה רציפה 3D-3D הרישום כדי לספק את kinאמאם של העצם נע ביחס העצם קבוע למחצה באמצעות נתונים DICOM 4DCT ותוכנה קיימת. נתוני פני השטח של עצמות המקור. משוחזרים מ-3DCT נתוני פני השטח הגזוז מותאמים בהתאמה לנתוני פני השטח מהמסגרת הראשונה ב-4DCT. משטחים מגזומים אלה מותאמים באופן רציף עד למסגרת האחרונה. תהליכים אלה מספקים מידע מיקומי לעצמות היעד בכל המסגרות של 4DCT. לאחר מערכות הקואורדינטות של עצמות היעד הם החליטו, התרגום זוויות סיבוב בין כל שתי עצמות ניתן לחשב. ניתוח 4DCT זה מציע יתרונות בניתוח קימטי של מבנים מורכבים כגון עצמות שורש כף היד או טארסאל. עם זאת, תנועות מהיר או בקנה מידה גדול לא ניתן לאתר בגלל חפצי תנועה.
Introduction
משותף הקינמטיקה תוארה באמצעות מספר מתודולוגיות, כגון חיישני תנועה ללכוד, 2d-3d הרישום, ומחקרים מחזור. לכל שיטה יש יתרונות וחסרונות ספציפיים. לדוגמה, חיישני תנועה ללכוד יכול למדוד מהר, בקנה מידה גדול תנועות באמצעות מצלמות אינפרא אדום עם או בלי חיישנים בנושא1,2. עם זאת, שיטות אלה למדוד תנועה העור כדי להסיק kinאמאם משותף, ולכן להכיל שגיאות תנועה בעור3.
מחקרים cadaveric שימשו כדי להעריך טווחים של תנועה, חוסר יציבות, והקשר אזורים4,5,6. גישה זו יכולה למדוד שינויים קטנים במפרקים קטנים באמצעות CT או חיישנים אופטיים המחוברים ישירות לעצם באמצעות פינים או ברגים. מודלים cadaveric בעיקר להעריך תנועות פסיבי, למרות מספר מפעילים שימשו כדי להחיל כוחות חיצוניים הגידים כדי לדמות תנועה דינמית7. תנועה משותפת פעילה ניתן למדוד על ידי שיטות הרישום 2D-3D, התאמת תמונות 3DCT לתמונות 2D fluoroscopy. למרות שרמת הדיוק של תהליך ההרשמה נותרת במחלוקת, רמת הדיוק המדווחת גבוהה מספיק בדרך כלל לקינמטיקה משותפת גדולה8,9. עם זאת, לא ניתן להחיל שיטה זו על עצמות קטנות או על עצמות מרובות בחללים צרים.
לעומת זאת, 4DCT היא שיטת CT דינמית המשיג סדרה של נתונים נפחי. ניתן לנתח תנועות משותפות פעילות באמצעות גישה זו10. טכנולוגיה זו מספקת נתונים מדויקים תלת-ממדיים של כל החומרים בתוך ה-CT gantry. התנועות המשותפת בתלת מימד מראות בבירור את הצופה. עם זאת, המתאר הקינמטיקה משותפת מסדרה כזו של נתוני נפח עדיין קשה, כי כל העצמות נעות ואין ציוני דרך ניתן לעקוב במהלך התנועות הפעילות ב vivo.
פיתחנו שיטה עבור ניתוח 4DCT המספק את vivo משותף משותפת של כל העצמות סביב המפרק במהלך תנועות פעיל. מטרת מאמר זה היא להציג את השיטה שלנו, את הטכניקה הרציפה 3D תלת-ממד הרישום עבור ניתוח 4DCT, ולהציג תוצאות הנציג המתקבל באמצעות שיטה זו.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
כל השיטות המתוארות כאן אושרו על ידי מועצת הסקירה המוסדית של בית הספר לרפואה של אוניברסיטת Keio.
הערה: מפרק הקינמטיקה נמדד על ידי שחזור התנועה של עצם נעה סביב עצם קבוע. עבור מפרק ברכיים, עצם הירך מוגדרת כעצם קבוע והשוקה מוגדרת כעצם הנעה.
1. פרוטוקול הדמיה CT
- . הגדר את מכונת הסי. טי לרכוש בדיקות CT עם 320-גלאי שורה מערכת CT כדי לאפשר שלבים מרובים של נתוני נפח תלת-ממד עם כיסוי הגולגולת 160 מ"מ. לדוגמה, בניתוח של הברך הברכיים, רכישת התמונה מורכב 51 סריקות נפח עם זמן סיבוב של 0.275 s, וכל התמונות משוחזרים באמצעות שחזור חצי, כך הרזולוציה הטמפורלית היא כ 0.16 s.
- השתמש בפרמטרי הסריקה הבאים: מתח שפופרת שיא = 100 kVp; זרם צינור = 40 mA; כיסוי סריקה = 160 מ"מ; מטריצה גודל = 512 x 512 פיקסלים; ועובי סעיף שחזור ומרווח מקטע = 0.5 מ"מ.
- מניחים את מפרק היעד של הנושא בתוך ה-CT גנטרי במיקום ההתחלתי של המבחן 4dct (איור 1).
- לפני הבחינה CT, תרגול תנועות של המפרק מהמיקום ההתחלה ועד הסוף בתוך זמן הבדיקה הנדרשת. בקש מהנושא להעביר את המפרק במהלך זמן הסריקה של 10.275 ולקבל סדרה של נתוני נפח. אחסן את נתוני אמצעי האחסון הרציפים בתבנית DICOM.
- לבצע 3DCT סטטי של כל עצמות היעד ולאחסן את הנתונים בפורמט DICOM.
2. שחזור פני השטח
- בצעו חצי אוטומטי פילוח של נתוני 3DCT (איור 2א).
- טעינת נתוני CT DICOM על-ידי בחירת כל קבצי DICOM של נתוני 3DCT סטטי.
- פתח את שדה התווית על-ידי לחיצה על ערוך שדה תווית חדש ובדוק איזה ערך הנחת CT של הסף מתאים לחילוץ עצם בקליפת הגולגולת מעצם המקור. בחרו חומרים עם ערכי הנחת CT מעל לסף. לדוגמה, סף קליפת העצם עבור נושא צעיר מוגדר כ- 250. בדוק את התווית עבור בחירת קליפת העצם ולשנות באופן ידני את התיחום באמצעות כלי עריכה לעקביות עם צורת העצם.
- צור את נתוני פני השטח (רשתות שינוי משולש) מתוך מיקום קליפת העצם המסומנת בתווית (ענן נקודות בתוכנה). אחסן את נתוני פני השטח על-ידי ייצוא נתונים בתבנית של השפה הרגילה (STL).
- לחץ על צור משטח | . למרוח על התווית של עצם הקליפת הגולגולת לחץ על קובץ | יצא נתונים כ | STL בינארי קטן Endian לשמור את נתוני פני השטח בפורמט STL.
- ביצוע פילוח אוטומטי של נתוני עוצמת הקול של 4DCT (איור 2B).
הערה: כל מסגרת של נתוני DICOM כוללת את התפלגות ערכי ה-CT הנחלש בבדיקת CT.- הגדר את הסף של קליפת העצם כמו CT סטטי, ולחלץ נתונים גיאומטריים המראים ערכי הנחת CT מעל הסף מכל 51 מסגרות של נתונים 4DCT באמצעות מודול הקריאה DICOM בתוכנת התיכנות. התאימו את הסף בהתאם לצפיפות העצם של עצם המקור. לדוגמה, עבור עצם הosteoporotic, הגדר את הסף נמוך יותר.
- תרגם את כל הנתונים מיקומיים שהתקבלו כבר בשלב הקודם לתוך פורמט שניתן לפרש על ידי תוכנת עיבוד תמונה (למשל, Avizo). בתוכנה עיבוד תמונה, לשחזר את כל הנתונים פני השטח של ענן הנקודה עם ערכי הנחת CT גבוה יותר מסף עבור כל מסגרות 4DCT באמצעות קובץ script עיבוד אצווה. תוכנת עיבוד התמונה מכילה את הפונקציה לקרוא את ה-script ולייצא את נתוני פני השטח מנתוני סדרת DICOM באופן אוטומטי. סקריפט האצווה מוצג בקובץ הקידוד המשלים.
3. רישום תמונה
הערה: בשלב זה, לשחזר את התנועות של העצם נע ביחס עצם קבוע מן הנתונים הגולמיים 4DCT DICOM.
- בצע רישום פני השטח מ 3DCT סטטי למסגרת הראשונה של 4DCT.
- לקצץ את העצמות 3DCT סטטי לתוך נתונים חלקיים הכלולים בכל המסגרות של 4DCT לשימוש עם הנקודה הקרובה איטראטיבית (הקאמרי הנייח) אלגוריתם11 בתוכנת עריכת שינוי רשת תלת-ממד באמצעות בחירת הפונקציה Face (איור 3א) על ידי הפניית נתוני הסרט 4dct. נתוני פני השטח מ-4DCT הם רק מקטעים חלקיים הנכללים בכל דפוס של אמצעי אחסון, משום שרישום פני שטח מחייב שנקודת נתונים אחת של פני השטח תיכלל במשטח אחר.
- בחר שלושה ציוני דרך בעצמות קבוע ונעים כי ניתן לזהות בקלות מן המשטח 3DCT גזוז ואת הנתונים פני השטח של המסגרת הראשונה של 4DCT ב שינוי הצורה 3D התוכנה לעריכת באמצעות הפונקציה בדיקת נקודות (איור 3B).
- התאם את העצמות הקבועות והנעות בערך על המסגרת הראשונה של נתוני פני השטח של 4dct (איור 3ג) לפי ציוני הדרך ה3.1.2. לאחר מכן, בצע רישום משטח באמצעות האלגוריתם הקאמרי11 באמצעות תוכנת קוד פתוח (לדוגמה, vtk).
הערה: תהליך זה מספק שינוי הומוגנית מטריצות של העצמות קבוע ונעים מ 3DCT סטטי למסגרת הראשונה של 4DCT (איור 3ד). מטריצות אלה הן 4 x 4 מטריצות המורכב סיבוב ותרגום, כפי שמוצג באיור 4. ניתן לחשב גם את מטריצת השינוי הגורמת לפעולה הפוכה.
- בצע רישום משטח רציף (איור 5).
- התאם את המשטחים החלקיים של העצם הקבועה והזזה במסגרת 4DCT הראשונה אל פני השטח של המסגרת השניה. לאחר מכן, התאם את המשטחים החלקיים של המסגרת הראשונה אלמסגרת ה -i + 1 של 4DCT ברצף. חזור על תהליך זה עד למסגרת האחרונה של 4DCT על-ידי תכנות בשימוש במודול הקאמרי החופשי בתוכנת הקוד הפתוח.
- חישוב מטריצות המרה מן 3DCT סטטי לכל המסגרות 4DCT על פי התוצאות של 3.1 ו 3.2.
- בנייה מחודש נע תנועה העצם ביחס עצם קבוע (איור 6).
- לשחזר את הקינמטיקה של העצם נע ביחס עצם קבוע מן המטריצות המייצגים את הטרנספורמציה של 3DCT סטטי לכל מסגרת 4DCT. הגדירו את מערכות הקואורדינטות של העצמות הקבועות והזזות כאשר פרמטרי הסיבוב נמדדים (לדוגמה, בגמישות זווית או זווית סיבוב שחושבו על-ידי זווית אוילר/cardan)12,13,14.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
אנו מתארים את התנועה של השוקה במהלך הארכת הברך. מפרק הברך הוצב בתוך ה-CT. כרית משולש שימש לתמיכה בעצם הירך בתנוחת ההתחלה. הברך הורחבה למצב ישר במהלך 10 ס מ. חשיפה לקרינה נמדדה. בנוסף 4dct, 3dct סטטי של עצם הירך, שוקה, ו צלחית בוצעה. נתוני המשטח של עצם הירך. והשוקה שוחזרו הסף של מספרי HU של קליפת העצם הוגדר כמו 250 HU ואת נתוני פני השטח של כל 51 מסגרות שוחזרו.
עצם הירך והשוקה נחתכו לתוך נתוני משטח חלקי שנכללו כל 4DCT framesby בדיקת חזותית נתוני הסרט 4DCT, אשר נוצר בתוכנת 4DCT המוגדרת מראש. במשטחי 3DCT הסטטיים ובמסגרת הראשונה של 4DCT, ציוני הדרך של כל פלח הותוו. על עצם הירך, זוהו החיבורים המדידיים. והאפילביים והאינטרקונדילר על השוקה, הקצוות המדידיים והצדדיים של המשטח המשותף והמים העיליים זוהו גם הם כציוני דרך מתאימים. נתוני פני השטח החלקיים של עצם הירך והשוקה התאימו בערך למסגרת הראשונה של נתוני 4DCT לפי שלושת ציוני הדרך האלה. משטחים אלה התאימו לחלוטין באמצעות האלגוריתם הקאמרי.
חלקים חלקיים של עצם הירך והשוקה של המסגרת הראשונה התאימו למשטח כולו במסגרת השניה. שברים חלקיים במסגרת ה-i התאימו בהתאם לנתוני פני השטח של מסגרתה -i + 1 ברצף. באלגוריתם הקאמרי לקבוצה, קריטריוני ההתכנסות עבור מרחק ממוצע בין איטראציות הוגדרו כ-0.01 מ"מ.
ירך העצם הוגדרה כעצם הקבוע. והשוקה כעצם ההזזה מטריצת 4 x 4 המתארת תרגום וסיבוב ממערכת הקואורדינטות הגלובלית בנתוני CT DICOM המקורי למערכת הקואורדינטות המקומית של העצם הקבועה מחושבת. מערכת הקואורדינטות של עצם הירך והשוקה הוגדרו בהתאם לדו ח הקודם15. חשבנו על התנועה של השוקה מזוויות אוילר/קרדן בסדר zxy, כלומר בגמישות, וארוס, וסיבוב פנימי, באותו סדר14.
השיטה שלנו תלויה בדיוק של רישום התמונה מהקטעים החלקיים על פני כל נתוני המשטח. אנו מאומתים את הדיוק של הרישום משטח חלקי על ידי הפחתת אורך עצם הירך והשוקה בהפרש של 1% לאורך הציר הארוך מ -20%-1%. רישום פני השטח של מקטעים חלקיים לכל העצמות בוצע עבור הקבוצה כולה של אורכי הירך והשוקה, ושגיאות עבור סיבוב ותרגום מן הפרמטרים המחושבים מפני כל העצמות הוערכו.
תוצאות המחקר הראו כי זוית וארוס של השוקה ירדה בהדרגה כפי ששוקה הוארך (איור 7). סיבוב חיצוני של השוקה גדל בסוף השלוחה. סיבוב חיצוני זה מתאים לתנועת "בורג הבית" של הברך בדוחות הקודמים16,17.
הערכת המינון האפקטיבי עבור פרוטוקול CT זה היה 0.075 mSv, כפי שנקבע על ידי מדידת אורך המוצר מדידה (187.5 mGy ∙ cm) ומקדמים מנורמל המתאים (0.0004) כפי שדווח בספרות18.
באימות, גרפים של השגיאה עבור תרגום וסיבוב מראים כי השגיאה היתה נסבלת עבור אורכי הירך יותר מ -9% מהאורך כולו אורך שוקה יותר מ -7% מהאורך כולו (איור 8). ב 10% של אורך הירך ו 8% של אורך השוקה, שגיאות היו 0.02 ° עבור וארוס/valgus סיבוב, 0.02 ° עבור הסיבוב הפנימי/חיצוני, 0.01 ° עבור הארכה/כיפוף סיבוב, 0.10 mm עבור התרגום הקדמי/אחורי, 0.14 mm עבור הקרוב ביותר/הקרוב תרגום, ו התרגום הצדדי/המדיאלי של שגיאות תרגום אלה נחשבים זניחים מכיוון שעובי הפרוסה של CT הוא 0.5 מ"מ וחורג מגודל השגיאה. שגיאות סיבוב פנימי וחיצוני נטו להשתנות. הדבר נחשב לתוצאה של התאמה מינימלית מקומית לסיבוב איטרטיבי לאורך הציר הארוך עקב הצורה הסימטרית של המשטח המשותף של הטאליס.
כנתונים נוספים, הקינמטיקה של הפאצ'יני חושבו גם באותה שיטה. הדגמנו את ההטיה הצדדית של הפטלה על ידי מעקב אחר הנורמה של משטח הפאצ'יני המתאים לגמישות הברך בזווית כמחושבת מניתוח השוקה (איור משלים 1).
איור 1: רכישת 4DCT. בדיקת 4DCT להרחבת הברך. הנושא מורה לשכב על הברכיים. ולמקם את הברך בבדיקת הסי. טי בתנוחה ההתחלתית, הברך מוגדרת בתנוחה מועלת ומורחבת בתוך 10 s לאחר התחלת הבדיקה. באיור זה, הנושא מרחיב את הברך מ 60 ° כיפוף להארכה מקסימלית 10 s. נא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 2: שחזור נתוני פני השטח. (א) נתוני פני השטח של עצם הירך כולה (עצם קבועה) ושוקה כולו (עצם ההזזה) משוחזרים. (ב) שימוש בנתונים DICOM מ-4DCT, נתוני הנתונים של קליפת העצם המראים ערכי הנחת CT מעל לסף מופקים בכל מסגרת. נתונים מיקומיים אלה הם קלט לתוכנה ונתוני פני השטח של כל המסגרות משוחזרים. עצם הירך גם נעה (החץ הירוק) ביחס לשוקה (חץ כחול). אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 3: רישום פני השטח. (א) נתוני פני השטח של העצמות הקבועות והנעות מ 3dct הם נחתכו למקטעים חלקיים הכלולים בכל מסגרות 4dct כי נתוני פני השטח מ 4dct הם רק קטעים חלקיים, אשר נכללים ב-CT gantry. (ב) שלושה ציוני דרך נאספו בקטעים החלקיים של 3dct סטטי ואת המסגרת הראשונה של 4dct. (ג) המקטעים החלקיים מתאימים למסגרת הראשונה בהתאם לציוני הדרך. (ד) הוחל על התאמת נתוני פני השטח באלגוריתם הנקודה הקרוב האיטרטיבי (D). אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 4: מטריצת טרנספורמציה מחושבת מפני רישום פני השטח. (א) תרגום וסיבוב של נתוני פני השטח ניתן לתאר במטריצה 4 x 4 (מטריצת התמרה הומוגנית). Mref מייצג את המטריצה של העצם הקבוע ו- מובג מייצג את המטריצה של העצם הנעה. הערך הימני התחתון מייצג את מיקום ההתחלה והערך השמאלי העליון מייצג את מיקום היעד. לדוגמה, 1mrefs מתרגמת את העצם קבוע בעמדה 3dct סטטי לעצם קבוע במסגרת הראשונה של 4dct. (ב) מטריצת הסיבוב היא מטריצת 4 x 4. R3 הוא 3 x 3 מטריצה המגדירה סיבוב d הוא 1 x 3 מטריצה המגדירה תרגום. tr3 הוא מטריצה רוחבי של R3. (ג) הימנית העליונה "inv" פירושה מטריצת הפעולה הפוכה. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 5: שלבים של רישום משטח רציף של כל המסגרות. ההבדל ביןהמסגרות i ו-(i + 1) הוא קטן מאוד. ניתן להתאים חלקים חלקיים של המסגרת הראשונה לנתוני המשטח השלם שלהמסגרת ( i +1) באמצעות האלגוריתם הקאמרי החיצוני. רישום פני השטח חוזר ברציפות עד למסגרת האחרונה. מטריצה השינוי מתוך 3DCT סטטי לכל מסגרת (iMs) מחושב. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 6: זוויות סיבוב מחושבות באמצעות מערכות הקואורדינטות המוגדרות של העצמות הקבועות והזזות. (א) מערכת הקואורדינטות של העצם הקבועה מוגדרת15. הסיבוב מטריצות מתוך 3DCT סטטי למערכת קואורדינטות מקומית של עצם קבוע (LmrefS) מחושבים. (ב) מערכת הקואורדינטות של העצם הנעה מוגדרת ומצוירת על העצם הקבועה במערכת הקואורדינטות המקומית שלה15. מטריצות סיבוב מעצם ההזזה המקומית למערכת הקואורדינטות המקומית של העצם הקבוע מחושבות (Mi). מתוך מטריצות אלה, זוויות של העצם נע ביחס לעצם קבוע מחושבים באמצעות זווית אוילר/Cardan. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 7: תוצאות הנציג מציגות קינמטיקה של השוקה במהלך הארכת הברך. (א) הארכת השוקה. ממסגרת ההתחלה, השוקה מורחב כמעט כל הזמן ומהירות הארכה מגדילה סביב המסגרת הסופית. (ב) סיבוב פנימי של השוקה. הציר הרוחבי הוא זווית ההרחבה של השוקה. השוקה מסתובבת באופן פנימי ל -10 ° כיפוף ומסתובבת חיצונית עד למסגרת הסופית. (ג) זוויות valgus להגדיל כל הזמן במהלך כל המסגרות של הארכת הברך. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור 8: ואלידציה של רישום המשטח של המקטע החלקי על העצם כולה. אורכי עצם הירך והשוקה מצטמצם בהפרש של 1% לאורך הציר הארוך מ -20%-1%. רישום המשטח של חלקים חלקיים לעצמות שלמות מבוצעים עבור כל קבוצות של אורכי עצם הירך והשוקה, ושגיאות עבור סיבוב ותרגום מן הפרמטרים המחושבים מפני כל העצמות מוערכים. ניתוח פרטורבציה מוצג באיור המשלים 2. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
משלים איור 1: קינמטיקה בזמן הארכת הברך. הקינמטיקה הפטטית מחושבת גם באותה שיטה. (א) משטח התאים לנתוני המשטח של הפאטלה. הנורמה של המשטח המכוון מחושבת. ההטיה לרוחב מוגדרת כזווית הטיית לרוחב של הנורמה במערכת קואורדינטות של עצם הירך. (ב) הטייה לרוחב הפצ'יני במהלך הארכת הברך מותווית בהתאם להרחבת הברך כמחושבת מהקינטיקה. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
איור משלים 2: ניתוח פרטורבציה. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.
קובץ קידוד משלים. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
השיטה שלנו מאפשרת הדמיה וכימות של תנועות של עצמות שלמות ומספק נתונים מספרית של העצם נע ביחס העצם קבוע מנתונים 4DCT. כלים רבים הוצעו עבור מדידת הקינמטיקה משותפת. העור סמנים בתנועה יכול לנתח תנועות הגוף הכולל על פני זמן רב. עם זאת, שיטה זו מכילה שגיאות בתנועת העור3. יש להעריך את הקינמטיקה המשותפת מתנועת עצמות סמוכות. השיטה 2D-3D הרישום משתמש fluoroscopy ולסיק 3D kinאמאם מתוך תמונות דו מימדית סדרתית. שגיאות טרנסלtional עדיין קיימות, למרות שתוכנת הניתוח התפתחה כדי להסביר זאת. מחקרים מחזור רבים מדדו הקינמטיקה משותפת על ידי לקיחת תמונות CT בתנוחות גופה שונים19. עם זאת, אלה מייצגים תנועות פסיבי מתמונות 3D סטטי רציפים, ובכך שונים באיכות של תנועות פעיל.
בפרוטוקול זה קיימים מספר שלבים קריטיים. את נתוני פני השטח מ 3DCT יש ליצור בדיוק משום שאיכות זו משפיעה על הדיוק של הרישום בפני השטח הראשוני למסגרת הראשונה של 4DCT. סביב האזור המשותף, הסף של קליפת העצם עשוי להיות שונה מפיר העצם. יהיה צורך בהתאמת הסף כאשר הגבול של קליפת העצם אינו ברור. לאחר הרישום של פני השטח של כל המסגרות הוא סיים, תנועה משוחזר יש לבדוק. אם רישום פני השטח עבור מסגרת אחת נכשל, ניתן להפעיל מחדש את רישום המשטח האוטומטי מהמסגרת הבאה על-ידי בחירת ציוני הדרך במסגרת הבאה וחזרה על הפרוטוקול.
שיטת 4DCT מספק נתוני נפח רציפים עם דיוק כמעט כמו גבוהה כמו 3DCT סטטי, כי נתוני CT DICOM מכילים ערכי קואורדינטות מוחלטים של כל הרקמות ב-CT gantry. מספר מחקרים השתמשו 4dct עבור חקירות של משותף הקינמטיקה20,21. עם זאת, לרוב, המשקיפים קלטו ציוני דרך מכמה מסגרות וחישב את הפרמטרים (לדוגמה, זוויות, תרגום). תהליכי ניתוח נתונים אלה מכילים את השגיאה האנושית שמובילה לשגיאת מדידה. השיטה שלנו לרישום משטח מספק התאמת תמונה בדיוק גבוהה. לאחר ההתוויה, ניתן לאתר את ציוני הדרך עבור הפרמטרים בהתאם לצורת המשטח בכל מסגרת. תיאורטית, פילוח משטח ידני עבור כל מסגרות 4DCT מספק את הנתונים המדויקים ביותר, אבל תהליך זה הוא הרבה יותר מדי זמן אינטנסיבי. לאחרונה, 4DCT שימש עבור ניתוח תנועה עבור המפרקים פרק כף היד, כי עצמות השורש הם קטנים מבנים חופפים22. היו דיווחים על מעקב אחר עצם. מספר23,24 מעבר לתנועות אצבע שנותחו באמצעות מקדמי מתאם מנורמל המזהים את הדמיון בין שתי תמונות25. השתמשנו ברישום פני השטח מכיוון שהמיקום של משטח קליפת העצם הוא נקודת הציון החשובה ביותר לתיאור הקינמטיקה המשותפת.
השתמשנו באלגוריתם הנקודה הקרוב ביותר איטראטיבי כדי לעקוב אחר התנועה של נתוני פני השטח בכל המסגרות. אלגוריתם הנקודה הקרוב איטרטיבי מתאים לשתי קבוצות של ענני נקודה או נתוני פני השטח כדי למזער את מרחק משטח-השטח11 אך יש לו כמה חסרונות. אלגוריתם זה משמש בדרך כלל להתאמת שני משטחים קרובים. לכן, כאשר שני המשטחים ממוקמים מרוחקים זה לזה, ההרשמה תתרחש בעמדה ' המינימום המקומי ', ולא במיקום המתאים ביותר26. אנחנו להתגבר על החיסרון הזה על ידי לקיחת שלושה ציוני דרך בכל עצם בהתחלה. שני המשטחים מתאימים בערך על פי שלושת ציוני הדרך האלה. משתי העמדות הללו, משמש הקאמרי לתפקיד הקרוב ביותר. קצב הפריימים של 4DCT הוא קצר מאוד (0.2 s), כך שמיקום פני השטח במסגרת הנוכחית קרוב לתנוחת פני השטח במסגרת הבאה. במקרים של תנועה משותפת איטית, צעד התאמה מחוספס לא יהיה צורך עבור רישום נוסף מסגרת למסגרת סדרתית. בנוסף, הקשר בין כולו של שתי העצמות משוחזר על ידי התאמת נתונים סטטי 3DCT משטח אל הנתונים החלקיים של מסגרת 4DCT משטח. בדרך כלל, מערכת הקואורדינטות של העצם מוגדרת משלמותו12,27. שחזור כל תנועת העצם תורמת לתיאור זוויות משותפות. דיוק זה תלוי במידה רבה על פני השטח של המשטח החלקי על כל נתוני פני השטח כולו. בנתוני הנציג, הדגמנו כי הזמינות של מעל 10% מהקטעים מספקת דיוק מספיק למפרק הברך.
נתוני ה-ct מספקים את כל נתוני היקום הכלולים באזור ה-ct גנטרי. איכות הנתונים תלויה אך ורק באיכות מכונת ה-CT. שיטה זו יכולה להיות מוחלת על עצמות קטנות או עצמות מרובות כגון עצמות שורש כף היד, אשר קשה לעקוב על ידי רישום 2D-3D.
יש לציין מספר מגבלות. ראשית, הדבר הקאמרי המקוון תלוי בצורת המקטע החלקי. הקאמרי מדויקת יותר כאשר המשטח כולל תכונות גיאומטריות כגון עצם דורבנות או קצוות קורטיקליים. מצד שני, כאשר צורת פני השטח היא סימטרית, כגון הראש הרדיאלי או sesamoid, הקאמרי החיצוני תספק סיבוב שגוי של המשטח המקורי. כמו כן, הקאמרי החיצוני תלוי באיכות נתוני המשטח. במקרה של osteoporotic עצמות, שחזור פני השטח תלוי במידה רבה על פילוח ידני. זה עלול להוביל. לשגיאות בין-מצופה לאחרונה פותחו מקטעי רקמות ממוחשבים בפרוסות CT. עם זאת, פילוח ידני אנושי נחשב עדיין אמין יותר בעת זיהוי רקמות ספציפיות28,29. למרות האיכות של תמונת ה-CT לא ניתן לשנות, מגבלות אחרות ניתן להתגבר על ידי פילוח משטח ידני ורישום. שנית, כאשר התנועה המשותפת מהירה מדי, שיטה זו אינה יכולה לעקוב אחר תנועות העצם, מכיוון שתמונות ה-CT הופכות מטושטשות ב-30. הרישום של פני מסגרת למסגרת מכשל ולאחר מכן נכשל מכיוון ששני המשטחים רחוקים מדי. מהירות נסבל תלוי במקום היעד, כי המבנה המשותף משפיע על שיעור ההצלחה של רישום פני השטח. מחקרים של סובלנות מהירות לכל ג'וינט יהיה צורך בעתיד. בנוסף, התנועה המשותפת צריכה להתבצע בתוך הגננסה CT. לכן, לניתוח של העמסה, חיישני ראייה או 2D-2D הרישום הם הטובים ביותר.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
למחברים אין אינטרסים פיננסיים מתחרים.
Acknowledgments
מחקר זה אושר על ידי מועצת הסקירה המוסדית של המוסד שלנו (מספר אישור: 20150128).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 4DCT scanner | Canon medical systems (Tochigi, Japan) | N/A | 4DCT scan, Static 3DCT scan |
| AVIZO(9.3.0)* | Thermo Fisher Scientific (OR, USA) | Image processing software. Surface reconstruction from CT DICOM data and point cloud data. * Ryan, T. M. & Walker, A. Trabecular bone structure in the humeral and femoral heads of anthropoid primates. Anat Rec (Hoboken). 293 (4), 719-729, doi:10.1002/ar.21139, (2010). |
|
| Meshlab** | ISTI (Pisa, Italy) | N/A | Surface trimming and landmark picking ** MeshLab: an Open-Source Mesh Processing Tool. Sixth Eurographics Italian Chapter Conference, page 129-136, 2008. P. Cignoni, M. Callieri, M. Corsini, M. Dellepiane, F. Ganovelli, G. Ranzuglia |
| VTK(6.3.0)*** | Kitware (New York, USA) | N/A | Iterative Closest Points algorithm. Used in python language programming. *** https://vtk.org |
| Python(3.6.1) | Python Software Foundation | N/A | DICOM file processing to extract the point cloud from the bone cortex ('dicom.py' module). Calculation of the rotation matrices. (Numpy module) Sequential image regestration using ICP algorithm |
References
- Andriacchi, T. P., Alexander, E. J., Toney, M. K., Dyrby, C., Sum, J. A point cluster method for in vivo motion analysis: applied to a study of knee kinematics. Journal of Biomechanical Engineering. 120 (6), 743-749 (1998).
- Corazza, S., et al. A markerless motion capture system to study musculoskeletal biomechanics: visual hull and simulated annealing approach. Annals of Biomedical Engineering. 34 (6), 1019-1029 (2006).
- Reinschmidt, C., van den Bogert, A. J., Nigg, B. M., Lundberg, A., Murphy, N. Effect of skin movement on the analysis of skeletal knee joint motion during running. Journal of Biomechanics. 30 (7), 729-732 (1997).
- Burgess, R. C. The effect of a simulated scaphoid malunion on wrist motion. Journal of Hand Surgery. 12 (5 Pt 1), 774-776 (1987).
- Shoemaker, S. C., Markolf, K. L. Effects of joint load on the stiffness and laxity of ligament-deficient knees. An in vitro study of the anterior cruciate and medial collateral ligaments. Journal of Bone and Joint Surgery (American Volume). 67 (1), 136-146 (1985).
- Eckstein, F., Lohe, F., Muller-Gerbl, M., Steinlechner, M., Putz, R. Stress distribution in the trochlear notch. A model of bicentric load transmission through joints. Journal of Bone and Joint Surgery (British Volume). 76 (4), 647-653 (1994).
- Omid, R., et al. Biomechanical analysis of latissimus dorsi tendon transfer with and without superior capsule reconstruction using dermal allograft. Journal of Shoulder and Elbow Surgery. 28 (8), 1523-1530 (2019).
- Tsai, T. Y., Lu, T. W., Chen, C. M., Kuo, M. Y., Hsu, H. C. A volumetric model-based 2D to 3D registration method for measuring kinematics of natural knees with single-plane fluoroscopy. Medical Physics. 37 (3), 1273-1284 (2010).
- Ohnishi, T., et al. Three-dimensional motion study of femur, tibia, and patella at the knee joint from bi-plane fluoroscopy and CT images. Radiological Physics and Technology. 3 (2), 151-158 (2010).
- Dobbe, J. G. G., de Roo, M. G. A., Visschers, J. C., Strackee, S. D., Streekstra, G. J. Evaluation of a Quantitative Method for Carpal Motion Analysis Using Clinical 3-D and 4-D CT Protocols. IEEE Transactions on Medical Imaging. 38 (4), 1048-1057 (2019).
- Besl, P. J., McKay, N. D. A method for registration of 3-D shapes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 14 (2), 239-256 (1992).
- Wu, G., et al. ISB recommendation on definitions of joint coordinate system of various joints for the reporting of human joint motion--part I: ankle, hip, and spine. Journal of Biomechanics. 35 (4), 543-548 (2002).
- Wu, G., et al. ISB recommendation on definitions of joint coordinate systems of various joints for the reporting of human joint motion--Part II: shoulder, elbow, wrist and hand. Journal of Biomechanics. 38 (5), 981-992 (2005).
- Crawford, N. R., Yamaguchi, G. T., Dickman, C. A. A new technique for determining 3-D joint angles: the tilt/twist method. Clinical Biomechanics (Bristol, Avon). 14 (3), 153-165 (1999).
- Sato, T., Koga, Y., Omori, G. Three-dimensional lower extremity alignment assessment system: application to evaluation of component position after total knee arthroplasty. Journal of Arthroplasty. 19 (5), 620-628 (2004).
- Ishii, Y., Terajima, K., Terashima, S., Koga, Y. Three-dimensional kinematics of the human knee with intracortical pin fixation. Clinical Orthopaedics and Related Research. (343), 144-150 (1997).
- Asano, T., Akagi, M., Tanaka, K., Tamura, J., Nakamura, T. In vivo three-dimensional knee kinematics using a biplanar image-matching technique. Clinical Orthopaedics and Related Research. (388), 157-166 (2001).
- Saltybaeva, N., Jafari, M. E., Hupfer, M., Kalender, W. A. Estimates of effective dose for CT scans of the lower extremities. Radiology. 273 (1), 153-159 (2014).
- Mat Jais, I. S., Tay, S. C. Kinematic analysis of the scaphoid using gated four-dimensional CT. Clinical Radiology. 72 (9), e791-e799 (2017).
- Tanaka, M. J., Elias, J. J., Williams, A. A., Demehri, S., Cosgarea, A. J. Characterization of patellar maltracking using dynamic kinematic CT imaging in patients with patellar instability. Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy. 24 (11), 3634-3641 (2016).
- Troupis, J. M., Amis, B. Four-dimensional computed tomography and trigger lunate syndrome. Journal of Computer Assisted Tomography. 37 (4), 639-643 (2013).
- Kakar, S., et al. The Role of Dynamic (4D) CT in the Detection of Scapholunate Ligament Injury. Journal of Wrist Surgery. 5 (4), 306-310 (2016).
- Zhao, K., et al. A technique for quantifying wrist motion using four-dimensional computed tomography: approach and validation. Journal of Biomechanical Engineering. 137 (7), (2015).
- Breighner, R., et al. Relative accuracy of spin-image-based registration of partial capitate bones. in 4DCT of the wrist. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 4 (6), 360-367 (2016).
- Goto, A., et al. In vivo pilot study evaluating the thumb carpometacarpal joint during circumduction. Clinical Orthopaedics and Related Research. 472 (4), 1106-1113 (2014).
- Zhang, X., Jian, L., Xu, M. Robust 3D point cloud registration based on bidirectional Maximum Correntropy Criterion. PloS One. 13 (5), e0197542 (2018).
- Baker, R. ISB recommendation on definition of joint coordinate systems for the reporting of human joint motion-part I: ankle, hip and spine. Journal of Biomechanics. 36 (2), 300-302 (2003).
- Qiu, B., et al. Automatic segmentation of the mandible from computed tomography scans for 3D virtual surgical planning using the convolutional neural network. Physics in Medicine and Biology. , (2019).
- Hemke, R., Buckless, C. G., Tsao, A., Wang, B., Torriani, M. Deep learning for automated segmentation of pelvic muscles, fat, and bone from CT studies for body composition assessment. Skeletal Radiology. , (2019).
- Lee, S., et al. Impact of scanning parameters and breathing patterns on image quality and accuracy of tumor motion reconstruction in 4D CBCT: a phantom study. Journal of Applied Clinical Medical Physics. 16 (6), 195-212 (2015).
