В этом протоколе штаммы поверхности бедра оцениваются во время разрушения тестирования по методике корреляции цифрового изображения. Новизна метода предполагает применение высокой контрастностью стохастических спекл узор на поверхности бедра, тщательно указанного освещения, высокая скорость захвата видео и цифровых изображений корреляционного анализа для штамма расчетов.
Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.
Методическая статья
Метод оценки корковых штаммов трупной бедра во время разрушения, тестирование с помощью цифровых изображений корреляции
В этой статье
Краткое содержание
Аннотация
Этот протокол описывает метод с использованием цифрового изображения корреляции для оценки корковых штамм от высокой скорости видео изображения поверхности трупной бедренной кости, полученные от механических испытаний. Этот оптический метод требует текстуру многих контрастные фидуциарных знаков на сплошном белом фоне для точного отслеживания поверхности деформации как загрузка применяется для образца. Непосредственно перед испытанием, поверхность интерес в представлении камеры окрашены с белая грунтовка на водной основе и возможность высохнуть в течение нескольких минут. Затем чёрная краска крапинами тщательно на белом фоне с уделением особого внимания даже размер и форму капель. Освещение тщательно спроектирован и установить таким образом, что есть оптимальный контраст этих марок при сведении к минимуму размышления с помощью фильтров. Изображения были получены путем захвата видео высокая скорость до 12 000 кадров/сек. Ключевые изображения до и включая перелом событие извлекаются и деформаций оцениваются между последовательными кадрами в windows тщательно размера допроса над указанной области интереса. Затем эти деформации используются для вычисления поверхности штамм височно во время испытания перелом. Штамм данных является очень полезным для выявления перелома посвящения в бедренной кости и для окончательной проверки проксимального отдела бедренной кости перелом прочность моделей производным от количественных компьютерная томография-на основе анализа методом конечных элементов (QCT/ВЭД).
Введение
Цифровые изображения корреляции (DIC) это изображение после обработки метод, используемый в текущий протокол для оценки полного поля поверхности штамм трупной бедренной испытательных образцов от времени последовательности изображений, полученных в ходе испытаний механического разрушения. Техника была впервые разработана и применяется в экспериментальной напряжений в 1980 году и наблюдается быстрый рост потребления в последние годы1,2,3. Она имеет ряд ключевых преимуществ над более традиционными подходами, монтажа датчиков деформации на структуру, включая увеличение пространственного распределения деформации поля, тонкие датчик длины через увеличение камеры резолюция и избежать проблем с Тензодатчики прилипание клея или соблюдения. Основным преимуществом ОПК для биологических тканей, таких как кости, является, что он может применяться к неправильной геометрией, состоящий из весьма разнородных свойств материала4,5. Его основной недостаток над традиционными штамм приобретение методов является, что она требует дорогих Высокоскоростные видеокамеры достаточное разрешение для измерения области, представляющие интерес для достижения достаточной пространственных и временных выборки для точного Оцените деформации поля.
Основное приложение полей временной деформации, полученные от перелома кости DIC анализ является проверка деформации оценок в моделях QCT/ВЭД бедренной прочности5. Такие проверки находится в центре внимания многих ортопедических исследовательских групп, которые преимущественно используют дистанционного измерения силы и смещение от Тензодатчики и перемещения преобразователей6,,78. Кроме того анализ изображений после переломов разрушения образца была объединена с этих удаленных измерений как дополнительного средства проверки модели9. Совсем недавно DIC метод был применен для проверки модели ВЭД трещиноватости и трещины распространение в проксимального отдела бедра10. Используя штамм корреляции между моделями и экспериментов, даже больше уверенности в достоверности вычислительных моделей проксимального отдела бедра будет получен и дальнейшему продвижению QCT/ВЭД диагностический метод ближе к клинического использования.
Эта работа объясняет подробный протокол включить необходимые шаги для анализа ОПК в тестировании перелом проксимального отдела бедра. Процедура включает этапы подготовки кости распыления белой краски на поверхности кости и затем speckling черные пятна на поверхности сушеные белые кости, методы получения изображений с достаточной пространственного и временного разрешения, с помощью высокой скорости видео камеры и процесс и инструменты, которые мы использовали для вычисления поля штамм из этих образов. Мы также объяснили несколько оговорок, которые могут повлиять на качество измерений.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Протокол
все эксперименты проводились с одобрения институциональных Наблюдательный Совет. Образцы были получены от анатомических исследований лаборатории в сотрудничестве.
1. Подготовка образцов для испытаний
- ,
- оттепель бедра в РТ за 24 ч.
- Когда бедра находится в очереди для тестирования, удалите все пленкой, которая применялась до замораживания и протрите бедренной кости с сухим полотенцем, чтобы удалить любые остатки влаги, жировых отложений или мягких тканей. Горшок более вертела в чашку сборных алюминиевых с костным цементом.
- Помощью ящика содержать частицы насколько это возможно, спрей кости с белый пластиковый грунт для достижения тонкой, равномерное покрытие. Позаботьтесь, чтобы покрыть костей с одной равномерным слоем краски для оптимального контраста и сильная адгезия к поверхности бедренной.
Примечание: Толщина не измерялось. - Пусть краска высохнуть в течение по крайней мере 5 минут. Это имеет важное значение для предотвращения случайного смешивания с крапинами капельки в разделе 2.
- Обертывание кости с влажной тканью, чтобы избежать сухости ткани.
2. Speckling процесс
- приблизительно, добавить 1 часть воды в 2 частях краска для лучших speckling на кости. Добавление акриловые краски, чтобы сделать черный цвет воды постепенно (для лучшей смеси).
- Dip чистую зубную щетку в палитре черной краской поглощать цвет и Флик кисть сделать черный крапинками над белым покрытием.
- Пусть сухой для 5 минут прежде чем краска.
3. Видеосъемка
- подключить подготовленные крапинами бедра в машине механических испытаний, вставив горшках дистального конца в арматуре и затяните два винта для фиксации образца.
- Настроить два высокой интенсивности разряда световозвращатели, таким образом, чтобы поверхность бедра достигает высоких освещения, возможно, избегая размышления в изображение с камеры. Быстро перейти с приведенными ниже в разделе 3, чтобы избежать нежелательных нагрева образца от светового излучения до test.
- Уменьшить отверстие передней и задней посмотреть высокой скорости видео Объективы, таким образом, что весь регион в поле зрения интерес бедренной кости находится в фокусе.
- Скорректировать Светоотражатели для дальнейшего улучшения освещения сокращая блики.
- Установить программное обеспечение приобретения изображений для захвата 6000 кадров/с с разрешением 1024 x 512 пикселей. Задайте количество кадров, чтобы быть приобретены после 12288 получен сигнал триггера. Рукоятка высокой скорости видео программное обеспечение для захвата изображений, когда запускающий сигнал поступает от тест-системы. После завершения тестирования видео находится в камере ' s память буфера.
- С помощью программного обеспечения приобретения изображений, сохранить видео на диск, указав нужный путь и имя файла и нажмите " сохранить ". Будьте готовы ждать между 5-40 мин для этого процесса в зависимости от числа кадров должен быть сохранен.
4. Подготовка изображений
- создать отдельные рабочие каталоги для передней и задней вид бедренной.
- Использовать видео анализ программного обеспечения для открытия соответствующей высокой скорости записи видео и сразу же обратите внимание ключевой кадр справочные номера на 1, Начало загрузки кадра привода движения, и 2 рамка после событий перелом.
- Чтобы понизить последовательность несжатых изображений TIFF от высокой скорости видео, откройте и запустите " mov_frames.m " сценарий в рабочем каталоге на стороне соответствующих бедренной.
- В появившемся диалоговом введите конечный номер кадра, указанных в шаге 4.2 с шагом размером 25-40. Нажмите кнопку " извлекать кадры " и проверить рабочий каталог для обеспечения правильно были извлечены файлы *.tiff.
5. Создание сетки конечных элементов
- использования и внешней сетки конечных элементов программы для создания сетки конечных элементов. Рассчитайте 2D штаммов от дифференциального перемещения векторов с методом конечных элементов. Импортировать первоначальный извлеченные *.tiff в препроцессор конечных элементов программного обеспечения как шаблон для создания сплайна.
- Найти два легко идентифицировать фидуциарных точек на изображении, которые находятся на противоположных углах кадра и записывать их координаты X и Y (они будут в конечном итоге использоваться в шаге 6.1). Эти координаты являются произвольными, основывается на Конвенции, ВЭД программное обеспечение использует для импорта *.tiff изображения. Координаты этих точек будет использоваться для регистрации узлы сетки конечных элементов с соответствующих пикселей видео изображения шаг 6.2.
- В изображении, программное обеспечение для редактирования, открыть то же изображение, которое было импортировано в препроцессор конечных элементов программного обеспечения и записать значения X и Y направлении пикселей, связанные с точками, идентифицированную на шаге 5.2. Они будут использоваться в шаге 6.1.
- В " эскиз " модуль элементных сеток программы, используйте средство сплайн наметить закрытой секции, представляющего регион стран интерес. Проверьте, регион не является слишком большой, таким образом, что на поверхности кости будет двигаться за пределами региона предварительного разрушения из-за вращения.
- Подготовить закрытый раздел, созданный в шаге 5.4 для сетки путем посева края с глобальной сетки размером 1 мм под меню " экземпляр часть семян ".
- Под " Assign сетки контроль ", задать элемент формы четырехугольник.
- Сетка закрытой секции.
- Экспорт сетки в ASCII-файл базы данных сетки, состоящей из узловых координаты и определений элементов.
- Результате конечных элементов ввода откройте файл в текстовом редакторе, скопируйте узел блок, содержащий номера узлов и координаты в новый текстовый файл и сохранить как " nodes.txt ". Повторите для элемента блока и сохранить новый текстовый файл как " elements.txt ".
6. Зарегистрировать FE сетки с высокой скорости видео изображения и проводить цифровых изображений корреляционный анализ
- внутри новый сеанс, создайте 2-элемент строки векторов называется ab1 и ab2 с значений, указанных в шаге 5.2. и px1 и px2 с значения определены в шагах 5.3 эти имена векторных, введя в командной строке. Сохранить рабочую область как " points.mat ".
- Запустите сценарий " convert_imagesize.m " для регистрации точек из сетки конечных элементов с извлеченные высокая скорость видеоизображения.
- Запустите сценарий " rrImageTrackGui.m ". Загрузить первое изображение (" p01.tif ") и введите номер версии последнего файла *.tiff, который был извлечен как общее количество изображений для обработки.
- Загрузить сетку, созданный в шаге 5.7, убедившись, что сетка параметр равен " чтение из файла " и нажмите " принимать ". Сетка конечных элементов должны отображаться поверх изображения костей.
- Укажите значения отслеживания на основе следующих руководящих принципов для отслеживания параметров и нажмите кнопку " продолжить " (имея в виду, что значения параметров являются размер изображения, текстуры и количество происходящих деформации и должны быть проверены тщательно на основе case-by-case).
Размер ядра
- использовать начала 21. Размер ядра, n,-o размерf n x n (где n — нечетное число) окно пикселей, используемый для кросс корреляции и определение вектора деформации для этой области, которая будет использоваться для вычисления штамм.
- Использовать начальный размер подпиксель 4. Субпиксельная размер, м, является размер (2 m + 1) x (2 m + 1) подокне, над которой подпиксель деформации вычисляется, предполагая однородной деформации в этом подокне.
- Использовать начальный гладкость фактор 2. Гладкость фактором является количество сглаживание применяется к полю перемещения в отслеживаемых местах перед вычислением штаммов.
- Использовать начальный maxMove фактор 10. maxMove фактором является максимальное количество пикселей, которые любой узел может быть вдали от своей траектории относительно своего соседа ' s траектории. Это помогает избежать плохо отслеживания деформации.
- Использовать начальный smoothGrid фактором 15. SmoothGrid фактором является размер сетки (немного грубее, чем сетка отслеживаемых узлов), который используется для сглаживания.
- Выберите руководство, имеющий значительный контраст избегая области с антибликовым покрытием или нерезкость вокруг него. Проверить этот пункт, нажав " проверить руководство " и проверьте пик корреляции является сильным (по крайней мере дважды амплитуда) по сравнению с его соседями. Нажмите кнопку " принимаю " и " выполнять отслеживание " когда удовлетворены. Это может быть длительный вычислительного процесса, где дифференциального смещения вычисляется для последовательности временных изображений.
- После 6.6 шаг завершен, нажмите кнопку " анимации ". После завершения анимации, нажмите " написать штаммов (пост обработки программного обеспечения) ", введите *.exe, а затем выберите writeStrainRR_simple.exe 11. Это будет вычислить штаммы. Закрыть GUI.
7. Постобработка смещения и деформации данных
- для получения штамма против номер кадра, запустите " analyzeFailurePrecursor.m " из командной строки с входного аргумента размер шага (выбор 20-30). Вершины будет означать повреждения костей, и крупнейший пик будет соответствовать кадра рядом глобальных костной недостаточности.
- Для создания файлов фильмов штаммов, запустить " makeMovies.m " из окна команд с аргументами (numVars, endstep, флаг).
Примечание: Аргумент numVars определяется как 1-3 перемещений, 4-6 людей xx yy и xy штамм компоненты, 7 & 8 являются два основных и фон Мизес штамм, и 9 — это энергия деформации. Ограничитель аргумент является последний кадр должны быть включены в фильме.- Задать необязательный аргумент флаг 1 только создавать фильмы для сущности, указанной для аргумента numVars и 0 для создания фильмов всех переменных.
8. Тюнинг и доработки результатов
- Если DIC отслеживания дал плохие результаты таких разрывные деформации поля, которое падает вне континуума механики предположения, определить, что происходит и почему не удается отслеживания. Повторите раздел 6, уделяя особое внимание корректировке параметры отслеживания. Вторичный вариант может быть вернуться к конечных элементов программного обеспечения и создания более равномерным и возможно тонкой сетки.
- Если DIC отслеживания дали удовлетворительные результаты, создать прекрасные серии изображений для ДВС. При использовании этих номеров ссылка ключевого кадра от шаг 4.2 и соответствующую частоту кадров видео, определить интервал кадра для трех различных режимов интерес в тесте перелом с требованием в виду, что очки должны двигаться не более 6 пикселей между кадрами.
Примечание: Для этапа первоначального испытания когда штаммы медленно здания в бедренной кости, интервал кадр будет относительно большой (например, для 100 мм/сек скорость перемещения, интервал кадра для этой части является 3333 μs). Для промежуточных часть теста ближе к раме перелом штамм растет более быстрыми темпами, и меньший интервал кадр является необходимой (1667 МКС для перемещения скорость в 100 мм/сек). Для заключительной части прямо перед перелом, интервал кадр находится на ее маленький (16,7 МКС на скорость перемещения 100 мм/с). - Только в целях необязательно для документации: используя информацию из шаг 8.2, создание форматированных данных, записи в ASCII-файле под названием " steps.txt " содержит строки данных для каждого интервала кадра. Формат каждой строки будет начальный кадр этого режима, разделенных количество кадров для пропуска (основанный на шаг 8.2) разделенных двоеточием затем последнего кадра этого режима (то есть в формате " 1:20:200 " бы поручить добыча программное обеспечение для извлечения кадра 1 до кадра 200 шагов 20).
После
- сразу что обозначение, Вставка табуляции и назначить изображение извлечения номер диапазона (для " 1:20:200 " пример, обозначение полная строка будет " 1:20:200 < нажать клавишу TAB > 1:11 " без кавычек). Повторяйте два других испытаний режимы, так что будет три строки информации в " steps.txt " файла. Этот файл служит рекорд как изображения были взяты из оригинального видео высокой скорости.
- Запустить код mov_Frames.m этот раз указывая несколько режимов интервал кадр в диалоговом окне. Введите номера кадров и шаг размеров, определенных в 8.2 шаг для определения начала, отделка и рамка пропускать параметры, ожидаемые в средстве ' s диалоговое окно. Не забудьте сделать это в новый каталог в противном случае исходные изображения будут перезаписаны.
- Повторите разделы 6 и 7 и обзор результатов для улучшения. Каждый бедра может потребовать различных дополнительных итераций в зависимости от характера перелома событий, спекл шаблон и освещения. Когда повторять шаг 6.5, сохранить настройки, то же самое, за исключением уменьшения maxMove до 6 (из 10).
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Результаты
Перед процессом speckling бедренной кости очищается от избыточного жира и мягких тканей, и больше вертела горшках в Кубок алюминия. Во время затвердевания полиметилметакрилата (PMMA) кость, завернутый в пропитанной физиологическим тканью, чтобы избежать сухости ткани. После затвердевшим ПММА, кости очищается снова прямо перед распылением (рис. 1). Затем поверхность кости распыляется или матового пластика белого цвета, на водной основе. После ...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Обсуждение
Мы ввели протокол подготовить последовательно бедренной образцы для высококонтрастных изображений во время разрушения, тестирования, которые затем использовались для оценки полного поля штамм дистрибутивов с ДВС. Этот протокол обеспечивает соответствующие контрастность текстуры черного отслеживания крапинками на твердых белом фоне на поверхности кости. После этого протокола мы успешно реплицированы оценки штаммов, с помощью анализа ОПК для восемьдесят девять бедра.
DIC является оптический мето...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Раскрытие информации
Авторы имеют нет соответствующей информации.
Благодарности
Авторы хотели бы поблагодарить материалы и структурных тестирования Core на клинике Майо за их техническую поддержку в выполнении тестирования перелом. Кроме того, мы хотели бы поблагодарить Рамеш Raghupathy и Ян Герштель за их помощь в разработке сценариев DIC и конкретные детали протокола DIC во время их пребывания в клинике Майо и Виктор Берокас Research Group, Университет штата Миннесота для лежащие в основе открытым исходным кодом, который выполняет ядро вычисления корреляции штамм цифровых изображений11. Это исследование финансово поддержали Грейнджер инновационный фонд от Grainger фонда.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Материалы
| Имя | Компания | Каталожный номер | Комментарии |
|---|---|---|---|
| Krylon пластиковая грунтовка белая | Krylon, Peoria, AZ, США | N/A | Используется в качестве базового покрытия для гладкого белого покрытия на поверхности кости |
| Акриловая краска на водной основе | Plaid Enterprises (Ceramcoat), Норкросс, Джорджия, США | Н/Д | Источник краски для белых и черных цветов |
| Миска для смешивания | Не специфичная (общая) | Н/Д | Используется для смешивания и приготовления |
| краски Пенная кисть | Linzer Products, Wyandanch, NY, США | Н/Д | Используется для нанесения краски на поверхность кости |
| Зубная щетка | Colgate-Palmolive, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США | Жесткая щетина | Используется для нанесения соответствующего размера и распределения пятнистого рисунка |
| Гигиеническая ортодонтическая смола (ПММА) | Patterson Dental, Сент-Пол, Миннесота, США | H02252 | Контролируемое вещество и может быть приобретено с надлежащим одобрением |
| Kenmore Freezer | Sears Holdings, Hoffman Estates, IL, США | N/A | Используется для поддержания среды хранения -20oC для хранения образцов костей |
| Физиологический раствор (0,9% хлорида натрия) | Baxter Healthcare, Дирфилд, Иллинойс, США | NDC 0338-0048-04 | Используется для хранения образцов увлажненными |
| Скальпели и скребки | Aspen Surgical (Bard-Parker), Каледония, Мичиган, США | Н/Д | Используется для удаления мягких тканей из костных образцов |
| Вытяжной шкаф | Hamilton Laboratory Solutions, Manitowoc, WI, США | 70532 | Используется для вентиляции при подготовке ПММА к заливке образцов |
| Осветительные приборы | ARRI, Мюнхен, Германия | Н/Д | Необходим для подсветки мишени для захвата изображения |
| Высокоскоростная видеокамера | Photron Inc., Сан-Диего, Калифорния, США | Photron Fastcam APX-RS | Используется для высокоскоростной видеозаписи событий разрушения |
| Photron FASTCAM Imager and Viewer | Photron Inc., Сан-Диего, Калифорния, США | Ver.3392(x64) | Используется для записи и просмотра высокоскоростных видеозаписей |
| Объектив камеры | Zeiss, Оберкохен, Германия | Объектив Zeiss Planar L4/50 ZF Требуется | для соответствующего разрешения изображения |
| ABAQUS CAE | Dassault Systemè s, Уолтем, Массачусетс, США | Версии 6.13-4 | Используется для определения интересующей области и создания сетки конечных элементов |
| MATLAB | Mathworks, Натик, Массачусетс, США | Версия 2015b | Используется для обработки изображений и анализа DIC |
| TecPlot | TecPlot Inc., Bellevue, WA | Используется для постобработки полей деформации | |
| Программное обеспечение | для калькулятора деформацийИсследовательская группа Виктора Барокаса, Университет Миннесоты, Миннесота, Миннесота, США http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems | Используется для расчета поля деформации | |
| mov_frames.m | Matlab script, клиника Майо, Рочестер, Миннесота, США | н/д | Используется для понижения разрешения несжатых изображений из высокоскоростных видеофайлов |
| convert_imagesize.m | Matlab script, Mayo Clinic, Рочестер, Миннесота, США | Н/Д | Используется для регистрации пиксельных координат изображения с координатами сетки |
| rrImageTrackGui.m | Скрипт Matlab, клиника Майо, Рочестер, Миннесота, США | Н/Д | Используется для выполнения перекрестной корреляции изображения для получения деформаций и запуска Калькулятор деформации |
| analyzeFailurePrecursor.m | Скрипт Matlab, клиника Майо, Рочестер, Миннесота, США | Н/Д | Используется для временного отслеживания пиковых компонентов деформации |
| makeMovies.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,США | N/A | Используется для создания портативных *.avi фильмов о компонентах деформации, компонентах деформации, главных деформациях, деформации по Мизесу и энергии деформации |
Ссылки
- Peters, W., Ranson, W. Digital imaging techniques in experimental stress analysis. Opt Eng. 21 (3), 213427-213427 (1982).
- Kwon, O., Hanna, R. The Enhanced Digital Image Correlation Technique for Feature Tracking During Drying of Wood. Strain. 46 (6), 566-580 (2010).
- Sutton, M. A., Orteu, J. J., Schreier, H. W. Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements. Adv of Opt Methods in Exp Mech. 3, (2009).
- Grassi, L., et al. How accurately can subject-specific finite element models predict strains and strength of human femora? Investigation using full-field measurements. J Biomech. 49 (5), 802-806 (2016).
- Den Buijs, J. O., Dragomir-Daescu, D. Validated finite element models of the proximal femur using two-dimensional projected geometry and bone density. Comput Methods Programs Biomed. 104 (2), 168-174 (2011).
- Keyak, J. H., Rossi, S. A., Jones, K. A., Skinner, H. B. Prediction of femoral fracture load using automated finite element modeling. J Biomech. 31 (2), 125-133 (1998).
- Lotz, J. C., Cheal, E. J., Hayes, W. C. Fracture Prediction for the Proximal Femur Using Finite-Element Models . 1Linear-Analysis. J Biomech Eng-T Asme. 113 (4), 353-360 (1991).
- Cody, D. D., et al. Femoral strength is better predicted by finite element models than QCT and DXA. J Biomech. 32 (10), 1013-1020 (1999).
- Dragomir-Daescu, D., et al. Robust QCT/FEA models of proximal femur stiffness and fracture load during a sideways fall on the hip. Ann Biomed Eng. 39 (2), 742-755 (2011).
- Bettamer, A., Hambli, R., Allaoui, S., Almhdie-Imjabber, A. Using visual image measurements to validate a novel finite element model of crack propagation and fracture patterns of proximal femur. Comput Methods Biomech Biomed Eng Imaging Vis. , 1-12 (2015).
- Raghupathy, R., Barocas, V. Robust Image Correlation Based Strain Calculator for Tissue Systems. , http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems (2016).
- Taddei, F., et al. Subject-specific finite element models of long bones: An in vitro evaluation of the overall accuracy. J Biomech. 39 (13), 2457-2467 (2006).
- Grassi, L., et al. Accuracy of finite element predictions in sideways load configurations for the proximal human femur. J Biomech. 45 (2), 394-399 (2012).
- Gerstel, I., Raghupathy, R., Dragomir-Daescu, D. Digital Image Correlation Identifies Quantitative Characteristics in Proximal Femur Fracture Crack. ORS Annual Mtg. , (2012).
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Перепечатки и разрешения
