Четырехмерный Анализ КТ с использованием последовательной 3D-3D Регистрации
November 23rd, 2019
Мы проанализировали совместную кинематику из четырехмерных данных компьютерной томографии. Последовательный метод регистрации 3D-3D полуавтоматически обеспечивает кинематику движущейся кости по отношению к предметной кости из четырехмерных данных компьютерной томографии.
Метод реконструкции движения движущийся кости по отношению к фиксированной кости из 4D КТ данных, облегчая описание подробной кинематики суставов. После того, как мягкая из всей кости была создана, и ваши точки отсчета были выбраны, большинство процессов реконструкции будет завершена автоматически. С целевым соединением субъекта внутри КТ gantry 4D КТ изображения, попросите субъекта переместить соединение в течение 10-секундного времени сканирования, при получении ряда данных объема.
Для поверхностной полуавтоматической сегментации данных 3D CT загрузите данные CT DICOM в соответствующее программное обеспечение и нажмите Edit New Label Field, чтобы открыть поле метки. Определите, какое значение кТ является подходящим для извлечения корковой кости из кости источника, и выберите материалы со значениями окт утончения над порогом. Проверьте этикетку для выбора коры кости и используйте соответствующий инструмент редактирования, чтобы вручную изменить демаркацию.
Для генерации поверхностных данных из помеченных данных о положении коры кости нажмите Generate Surface и используйте ползунок, чтобы сгладить степень. Затем нажмите Применить. Чтобы сохранить поверхностные данные в формате STL, нажмите Файл и Экспортные данные Как, и выберите STL двоичный Little Endian.
Для выполнения автоматической сегментации данных объема 4D CT используйте модуль чтения DICOM в программном обеспечении программирования для извлечения геометрических данных, показывающих значения КТ выше порога из всех 51 кадра данных 4D CT. Затем используйте сценарий пакетной обработки для реконструкции всех поверхностных данных облака то же время с более высокими значениями интенсивности CT, чем порог для всех 4D-кадров CT в программном обеспечении обработки изображений. Для выполнения регистрации поверхности от статической 3D CT до первого кадра 4D CT используйте функцию фазы выбора для обрезки костей в статической 3D CT в частичные данные сегмента, которые включены во все кадры данных 4D CT фильма.
Данные поверхности 4D CT являются лишь частичными сегментами, которые будут включены в каждое изображение тома, потому что регистрация поверхности требует, чтобы одна точка данных поверхности была включена в другую поверхность. Используйте функцию Pick Points, чтобы выбрать три ориентира в фиксированных и движущихся костях, которые можно легко определить по обрезанной поверхности 3D CT и поверхностным данным первого кадра 4D CT в программном обеспечении для редактирования 3D-сетки. Затем сопоставить частичные фиксированные и движущиеся кости примерно на первом кадре данных поверхности 4D CT в соответствии с выбранными ориентирами, и использовать итеративный алгоритм ближайшей точки для выполнения регистрации поверхности в программном обеспечении с открытым исходным кодом.
Для выполнения последовательной регистрации поверхности используйте итеративный модуль ближайшей точки в программном обеспечении с открытым исходным кодом, чтобы сначала сопоставить частичные поверхности фиксированной кости в первом 4D-кадре CT на поверхностных данных второго кадра. Затем реконструируем движение движущихся костей по отношению к фиксированной кости. При измерении параметров вращения определите системы координат фиксированных и движущихся костей.
Примерные данные кинематики коленного сустава показывают, что угол голени Varus постепенно уменьшается по мере удлинить голени. В конце расширения увеличивается tibial внешнее вращение, соответствующее домашнему движению колена в предыдущих отчетах. Графики ошибки для перевода и вращения показывают, что ошибка терпима для длин бедренной кости длиной более 9% всей длины, а длина голени превышает 7% всей длины, так как толщина ломтика КТ составляет 0,5 милиметра и превышает размер ошибки.
Кроме того, расчет пателарной кинематики показывает, что боковой наклон коленной чашечки соответствует углу сгибания колена. Реконструкция поверхности коры кости должна быть визуально проверена и может потребовать ручной сегментации. В последнее время во многих исследованиях автоматических сегментации используются с использованием этих методов, реконструкция может выполняться автоматически.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Обзор
В этом исследовании представлен метод реконструкции движения подвижной кости относительно неподвижной кости с использованием данных четырехмерной компьютерной томографии (4D КТ). Подход позволяет провести детальный анализ кинематики суставов через полуавтоматизированный процесс.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Биология
- Медицинские исследования
Предпосылки
- Кинематика суставов имеет важное значение для понимания движения костей.
- 4D КТ обеспечивает возможности динамического визуализирования.
- Традиционные методы анализа движения суставов могут быть трудоемкими.
- Полуавтоматизированный подход может повысить эффективность и точность.
Цель исследования
- Разработать метод реконструкции движения костей на основе данных 4D КТ.
- Улучшить анализ кинематики суставов.
- Автоматизировать части процесса реконструкции для повышения эффективности.
Используемые методы
- 4D КТ-визуализация целевого сустава в течение 10-секундного сканирования.
- Полуавтоматическая сегментация поверхности 3D КТ-данных.
- Выбор подходящих порогов поглощения КТ для извлечения корковой кости.
- Ручная правка для уточнения границ.
Основные результаты
- Метод успешно реконструирует движение костей относительно неподвижной кости.
- Автоматизированные процессы значительно уменьшают ручной труд.
- Детальная кинематика суставов может быть эффективно описана.
- Подход улучшает понимание динамических свойств костей.
Выводы
- Этот метод предоставляет надежный каркас для анализа кинематики суставов.
- Данные 4D КТ могут быть эффективно использованы для реконструкции движения.
- Будущие применения могут распространиться на различные области биомеханики.
Часто задаваемые вопросы
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.
