Анализ биоэлектрического Osseointegrated Интеллектуальная система Дизайн имплантатов для Инвалиды

Ожидается, что к 2050 году число людей с ампутациями в Соединенных Штатах достигнет 3,6 миллиона. Осложнения, связанные с использованием традиционных протезов конечностей, часто приводят к асимметрии походки и дискомфорту для пациентов, стремящихся вернуться к активному образу жизни после травмы. Существующие варианты протезирования в целом оказываются недостаточно эффективными.

Это обусловлено прежде всего высокой частотой возникновения пролежней из-за неравномерного распределения нагрузки. Одним из способов преодоления функциональных ограничений традиционного протезирования является создание прямого скелетного крепления между имплантатом и костью пациента. Эта технология, известная как остеоинтеграция, основана на прямой скелетной фиксации и создании плотного эпидермального и дермального барьера для предотвращения инфекций; при успешном применении остеоинтеграция значительно повышает уровень активности пациентов с высокими проксимальными ампутациями.

Это продемонстрировано в видеороликах, предоставленных командой доктора Эша в сотрудничестве с организацией Esca. Существуют две основные проблемы, которые препятствуют широкому внедрению остеоинтеграции.

Первая проблема заключается в риске адгезии бактерий и образования биопленок на ортопедических имплантатах. Во-вторых, существует риск недостаточной фиксации скелета in vivo, что здесь представлено в виде рентгенопрозрачных зон. Для устранения этих осложнений экзопротез может быть использован в качестве катода для подачи электрической стимуляции.

Это может привести к положительному ремоделированию кости, предотвратить прикрепление бактерий и сократить время реабилитации, необходимое для полной нагрузки на конечность. В данном видео демонстрируется процесс проектирования имплантатов с использованием новой интеллектуальной системы проектирования остеоинтегрируемых имплантатов, или OIID. Здравствуйте, я Брэд Айзексон из Лаборатории исследований костей и суставов Университета Юты на кафедре биоинженерии.

Сегодня мы продемонстрируем, как можно протестировать и оценить конструкцию остеоинтегрированного имплантата с помощью гипотетического моделирования в специализированных компьютерных программах. Наша цель — представить доказательство концепции нового инструмента для реабилитации при остеоинтеграции, основанного на использовании электрической стимуляции. При правильном применении данный инструмент позволит снизить риск развития перипротезных инфекций и улучшить скелетную фиксацию.

Исходя из этого, позвольте мне показать, как мы можем разработать интегрированную интеллектуальную систему проектирования имплантатов. Для реконструкции модели используются КТ-сканы, так как они позволяют четко различать типы тканей. Сканы, использованные в данной работе, были получены из больницы Университета Юты и Департамента по делам ветеранов после получения одобрения IRB и HIPAA.

Данные КТ-сканы сначала прошли визуальный осмотр и были отобраны для исследования на основании отсутствия металлических имплантатов, которые могут создавать артефакты изображения. Здесь мы приводим пример пациента с ампутацией, данные которого были бы неприемлемы для компьютерного моделирования из-за наличия ортопедического имплантата. У пациента имеется ортопедический имплантат внутри медуллярного канала, и при просмотре срезов КТ наблюдается искажение изображения.

Тем не менее, мы рекомендуем выбрать именно такого пациента. У данного пациента с ампутацией четко выражены различия между типами тканей, что крайне важно для создания анатомически точных моделей. Отличный вариант для начала.

Файлы КТ-сканирования для генерации модели загружаются в виде DICOM-изображений и импортируются в программу SEG 3D как новый объем. Затем для сглаживания импортированных объемов перед определением геометрически заданных структур тканей применяется медианный фильтр. После завершения фильтрации границы тканей кости, костного мозга, органов и жировой ткани определяются методом пороговой сегментации.

Изображения КТ интерактивно обрабатываются и фильтруются повторно. Мышечная система выделяется путем ручного задания начальных точек внутри пороговых значений мышечной ткани с последующим применением фильтра связности по доверительному интервалу (confidence connected filter) для поиска всей ткани, связанной с этими точками. Этот этап позволяет исключить ошибочно выделенные ткани, которые могли быть сгруппированы с мышцами из-за схожего коэффициента поглощения на снимках КТ.

Кожа, которую невозможно достоверно различить на КТ-изображениях, создается путем расширения внешнего слоя ткани на два миллиметра, исходя из средней толщины кожи. Это позволяет получить слой однородной толщины, который окружает всю модель. Результаты сегментации проверяются вручную и корректируются для обеспечения точности, после чего объединяются в иерархию в единую карту меток.

Требуется для анализа методом конечных элементов. Модели экспортируются в ski run с использованием формата данных растра, близкого к исходному, или n NRD-файла, разработанного Гордоном Дельманом в Институте лыжного спорта. В настоящее время этот тип файла является базовым для многих программных платформ обработки изображений с открытым исходным кодом.

Этот файл экспортируется и используется в качестве сетки для анализа методом конечных элементов. До настоящего момента мы вручную исследовали РКИ и объединили их в иерархическую модель. В программе SEG 3D мы можем определить геометрию и пространство тканей.

Далее мы загрузим эти модели в Ski, запустим наш пакет конечных элементов для определения расположения и типа электродов. Анализ методом конечных элементов используется потому, что он обеспечивает численное приближение для сложных геометрий, таких как культи конечностей пациентов с ампутацией. Для подготовки к анализу методом конечных элементов имплантат длиной 16 см проектируется с помощью специализированного программного обеспечения, написанного на MATLAB, а затем импортируется в Ski для использования в качестве ортопедического имплантата и катода для электрической стимуляции.

Напряженность электрического поля должна поддерживаться в диапазоне от 1 до 10 вольт на сантиметр, а плотность тока должна быть ниже 2 мА на квадратный сантиметр. Это вызовет миграцию остеобластов, предотвратит локальный нагрев тканей и обеспечит безопасность пациента. Данный параметр обозначен красной пунктирной линией.

Малые электроды разработаны для обеспечения комфорта пациента, так как устройство OIID не должно ограничивать движения или повседневную деятельность во время реабилитации. Для проектирования электрода используется программный пакет ski run, поскольку он поддерживает интерактивное размещение и симуляцию электродов.

Создается сеть, и модули организуются с использованием специфических математических функций для определения граничных условий, проводимости тканей и уточнения сетки, а также для построения гистограмм распределения электрических показателей и записи заполненных данных. Конфигурации электродов включают один пластырный электрод, два пластырных электрода, одну непрерывную ленту и две непрерывные ленты. Внешние электродные ленты толщиной 1.6 сантиметров накладываются на культю конечностей моделей, созданных на основе КТ-снимков пациентов.

Электродные патчи толщиной три сантиметра накладываются полосой, покрывающей примерно половину диаметра культи. Внутренний кортикальный имплантат, выделенный красным цветом, представляет собой остеоимплантат. Его диаметр подобран таким образом, чтобы обеспечить идеальную посадку и прилегание имплантата.

После размещения электродов мы приступим к анализу методом конечных элементов. Цель состоит в том, чтобы поддерживать напряженность электрического поля в диапазоне от 1 до 10 вольт на сантиметр, чтобы метод был эффективным, при этом поддерживая плотность тока ниже 2 мА/см², чтобы предотвратить некроз тканей. Для проведения анализа методом конечных элементов создаются симуляции, основанные на предположении, что электрические показатели могут быть рассчитаны с использованием квазистатического подхода без учета временной зависимости. Для вычисления электрического потенциала в культе конечности испытуемого используется численное приближение.

Модель рассчитывается путем решения уравнения Пуассона и уравнений электростатики для каждого типа ткани, созданного на основе 3D-сегментации SEG. В модели задаются граничные условия, при которых узлы между типами тканей являются непрерывными, что определяет путь протекания тока. Поскольку электроды и имплантат обладают гораздо более высокой проводимостью, чем окружающие ткани, предполагается, что имплантат или катод находится под постоянным потенциалом.

Аналогично, поверхностные электроды моделируются с постоянной разностью потенциалов относительно чрескожного имплантата. Численное моделирование используется для расчета электрического потенциала в остаточной конечности субъекта с целью оценки эффективности конфигурации и размера электродов. Разрабатываются индивидуальные модели пациентов, а электрический потенциал вокруг интерфейса имплантата используется для определения локальной напряженности поля.

Модель создана с использованием гексаэдральной сетки, состоящей примерно из 1,8 миллиона элементов. Оптимальный размер элемента для данного эксперимента был выбран на основе анализа чувствительности сетки, в результате которого относительная разница в градиентах напряжения составила менее 5%. Это обеспечивает точность модели.

Элементы рассматриваются как кусочно-однородные и изотропные. Электроды включены в сетку конечных элементов, и между кожным электродом и остеоинтегрированным имплантатом задана постоянная разность потенциалов. Данный выбор основан на ожидаемом удельном сопротивлении тканей.

Потенциал устанавливается в диапазоне от 1 до 4.5 вольт в зависимости от геометрии культи, удельного сопротивления тканей и конфигурации электродов с использованием итерационного решателя. Потенциалы в моделях конечных элементов рассчитываются для четырех конфигураций электродов. Это делается для определения оптимального дизайна для пациентов с ампутацией.

Валидация анализа методом конечных элементов проводится с использованием одобренной IACUC модели in vivo на мелких животных. Имплантат вводится в медуллярный канал кролика, а второй электрод размещается в мышечной ткани. Это создает подкожное электрическое поле на границе раздела кость-имплантат.

Весь анализ конечных элементов в ski run был подтвержден с помощью игольчатых электродов, размещенных между двумя электродами, которые регистрируют градиенты напряжения кролика in vivo. В исследовании на модели кролика используется тот же протокол, что и OIID, предназначенный для исследований на людях. Это осуществляется путем получения снимков компьютерной томографии, разработки иерархических 3D-моделей в SEG 3D и проведения компьютерного моделирования с помощью ski run.

Целью данной работы является разработка электрических показателей, необходимых для подтверждения эффективности контролируемой электростимуляции. Это направлено на снижение частоты перипротезных инфекций и повышение прочности фиксации имплантатов, чтобы данная технология могла быть одобрена FDA и использована для реабилитации пациентов с ампутациями.

Успешное выполнение данного детального протокола позволит создать анатомически точные модели культей ампутированных конечностей на основе данных компьютерной томографии. Это обеспечит создание исходных базовых параметров для системы OIID. Пользователи разработают интерактивный интерфейс для настройки размера и положения электродов для моделей конкретных пациентов.

Изменение электрических полей и плотности тока будет зависеть от геометрии тканей и положения электродов. Следовательно, для оказания помощи людям с потерей конечностей, которым необходима технология остеоинтеграции, потребуется индивидуальная модификация моделей. Система проектирования интеллектуального остеоинтегрированного имплантата, которую мы продемонстрировали сегодня, поможет решить классическую проблему электрической стимуляции — невозможность точно определить путь прохождения тока в организме человека.

Предварительные результаты указывают на то, что электрическое поле на границе раздела кости и имплантата может обладать способностью снижать частоту перипротезных инфекций, усиливать скелетное прикрепление и может быть использовано клиницистами как эффективный инструмент в реабилитации. На этом всё. Благодарим за просмотр и желаем успехов в ваших исследованиях в области остеоинтеграции.