Summary
In diesem Protokoll werden der Femur Oberfläche Stämme geschätzt, während der Fraktur Tests mit der digitalen Bild-Korrelation-Technik. Die Neuheit des Verfahrens umfasst die Anwendung von eine kontrastreiche stochastische Speckle-Muster auf Femur Oberfläche, sorgfältig angegebene Beleuchtung, high-Speed-video-Capture und digitale Bildanalyse Korrelation für Stamm-Berechnungen.
Abstract
Dieses Protokoll beschreibt die Methode mit Hilfe digitaler Bildkorrelation kortikalen Sorte aus high-Speed video-Bilder von der cadaveric femorale Oberfläche, mechanische Prüfung gewonnenen abzuschätzen. Diese optische Methode erfordert eine Textur von vielen kontrastierenden treuhänderischen Mark auf einem weißen Hintergrund für genaue Verfolgung der Oberfläche Verformung als Belastung auf das Präparat angewendet wird. Unmittelbar vor der Prüfung, ist die Oberfläche des Interesses an der Kamera-Ansicht mit einer wässrigen weiße Grundierung lackiert und für einige Minuten trocknen lassen. Dann ist ein schwarzer Farbe gesprenkelt sorgfältig über den weißen Hintergrund mit besonderer Rücksicht auf die auch Größe und Form der Tröpfchen. Beleuchtung wurde sorgfältig entwickelt und so eingestellt, dass es optimalen Kontrast dieser Marken gibt bei gleichzeitiger Minimierung der Reflexionen durch den Einsatz von Filtern. Bilder wurden durch high-Speed-video-Capture auf bis zu 12.000 Bilder/s erzielt. Die Schlüsselbilder vor und einschließlich der Fraktur-Veranstaltung werden extrahiert und Verformungen werden zwischen den aufeinander folgenden Frames in sorgfältig dimensionierte Verhör Fenster über einer bestimmten Region of Interest geschätzt. Diese Verformungen werden dann zur Oberfläche Belastung zeitlich während der Fraktur-Test berechnen. Die Dehnungsdaten ist sehr nützlich zur Identifizierung von Fraktur Einleitung in das Femur und für eventuelle Validierung des proximalen Femur Fraktur Stärke Modelle Quantitative Computertomographie-basierte Finite Element Analysis (QCT/FEM) abgeleitet.
Introduction
Digitale Bild-Korrelation (DIC) ist ein Bild, Post-processing-Methode, die in das aktuelle Protokoll verwendet wird, um die vollen Bereich Oberfläche Belastung des cadaveric femoralen Probekörper aus Zeitsequenz Bildern, die bei mechanischer Bruch Tests zu schätzen. Die Technik wurde zuerst entwickelt und angewendet in der experimentellen Spannungsanalyse in den 1980er Jahren und erlebte einen raschen Anstieg der Nutzung in den letzten Jahren1,2,3. Es hat einige wesentliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Ansätzen Dehnungsmessstreifen auf einer Struktur, einschließlich erhöhte räumliche Verteilung des Feldes Belastung zu montieren, feiner gauge Längen durch erhöhten Kameraauflösung und Vermeidung von Problemen mit DMS Kleber verkleben oder Compliance. Ein großer Vorteil der DIC für biologische Gewebe wie Knochen, ist, dass es auf unregelmäßige Geometrien, bestehend aus sehr heterogenen Materialeigenschaften4,5angewendet werden kann. Der primäre Nachteil über traditionelle Sorte Akquisemethoden ist, dass es teure high-Speed-Videokameras von ausreichender Auflösung für die Messung der Region von Interesse, zu erreichen, ausreichende räumliche und zeitliche Probenahme genau Belastung Felder zu schätzen.
Die primäre Anwendung der Knochenbruch DIC Analyse gewonnenen zeitlichen Belastung Felder soll die Belastung Schätzungen in QCT/FEM-Modellen der femoralen Stärke5überprüfen. Diese Überprüfung steht im Mittelpunkt von vielen orthopädischen Forschungsgruppen, die überwiegend Fernmessungen von Gewalt und Vertreibung von Wägezellen und Verdrängung Wandler6,7,8verwenden. Darüber hinaus wurde nach dem Bruch Bildanalyse des Musters Bruch mit diesen Fernmessungen als weitere Möglichkeit zur Modell Validierung9kombiniert. In jüngerer Zeit, wurde die DIC-Methode angewandt, um eine FEM-Modell der Fraktur zu validieren und Rissausbreitung in den proximalen Femur-10. Durch die Verwendung von Stamm Korrelation zwischen Modellen und Experimente, noch mehr Vertrauen in die Gültigkeit der Rechenmodelle der proximalen Oberschenkelknochen erhalten werden und weiter voranbringen den QCT/FEA diagnostische Methode näher an klinischen Einsatz.
Dieses Werk erklärt ein detailliertes Protokoll um die notwendigen Schritte für die DIC Analyse in Fraktur des proximalen Oberschenkelknochen testen zu integrieren. Das Verfahren umfasste die Knochen Vorbereitungsschritte sprühen einen weißen Farbe auf die Knochenoberfläche und dann schwarze Flecken auf die getrocknete weiße Oberfläche des Knochens Sprenkeln, Methoden, um Bilder mit ausreichender räumlicher und zeitlicher Auflösung mit hoher Geschwindigkeit video Kameras, Prozess und Werkzeuge, die wir für die Berechnung der Belastung Felder aus diesen Bildern verwendet. Wir erklärten auch einige Vorbehalte, die die Qualität der Messungen beeinträchtigen können.
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Protocol
alle Experimente wurden mit Genehmigung der Institutional Review Board durchgeführt. Die Proben stammen aus anatomischen Forschungslabors in Zusammenarbeit.
1. Vorbereitung Proben für Tests
- tauen die Oberschenkelknochen bei RT für 24 h.
- Bei Femur in Warteschlange für die Prüfung, entfernen alle Wrap, die vor dem Einfrieren angewendet wurde und wischen Sie den Oberschenkelknochen mit einem trockenen Tuch, Rest Feuchtigkeit, Fettablagerungen oder weiche Gewebe zu entfernen. Topf der Trochanter Major in einen vorgefertigten Aluminium-Becher mit Knochenzement.
- Mit einer Box, die Partikel so weit wie möglich enthalten spray die Knochen mit weißen Kunststoff Grundierung um eine dünne, gleichmäßige Beschichtung zu erzielen. Achten Sie darauf, den Knochen mit einer einheitlichen Schicht Lack für optimalen Kontrast und starke Haftung an der Oberfläche der Femur decken.
Hinweis: Die Dicke nicht gemessen wurde. - Lassen Sie die Farbe trocknen mindestens 5 min lang. Dies ist wichtig, zu vermeiden, die unbeabsichtigte Vermischung mit gesprenkelten Tröpfchen in Abschnitt 2.
- Wickeln Sie den Knochen mit einem feuchten Tuch, Gewebe Trockenheit zu vermeiden.
2. Sprenkeln Prozess
- rund, 1 Teil Wasser hinzufügen 2 Teile Farbe für beste Sprenkeln auf den Knochen. Wasser nach und nach (für eine bessere Mischung) hinzufügen, um die Acrylfarbe, eine schwarze Farbe zu machen.
- Dip eine saubere Zahnbürste in einer Palette von schwarzer Farbe Farbe aufnehmen und streichen Sie die Bürste um schwarze Flecken über die weiße Beschichtung machen.
- Trocknen für 5 min bevor Sie fortfahren lassen.
3. Bild Erwerb
- vorbereitete gesprenkelte Femur in die mechanische Prüfmaschine durch Einfügen von eingemachten distalen Ende in die Halterung montieren und zwei Schrauben um das Exemplar zu sichern.
- Einstellen der zwei hohe Intensität Entladung Lichtreflektoren derart, dass die Oberschenkelknochen Oberfläche die höchste Erleuchtung möglich erreicht unter Vermeidung von Reflexionen im Kamerabild. Gehen Sie schnell mit den folgenden Schritten in Abschnitt 3 zu unerwünschten Erwärmung der Probe von Lichtstrahlung vor dem Test zu vermeiden
- Reduzieren die Blende an der Vorderseite und Rückseite anzeigen high-Speed-Video-Kamera-Objektive, so dass die gesamte Region des Interesses des Oberschenkelknochens an das Sichtfeld im Fokus ist.
- Nachjustieren Lichtreflektoren zur weiteren Verbesserung der Beleuchtung beim reduziert Blendung.
- Legen Sie die Bild-Datenerfassungs-Software bis zu 6000 Bilder/s bei einer Auflösung von 1024 x 512 Pixel zu erfassen. Legen Sie die Gesamtzahl der Frames erworben werden, nachdem das Triggersignal an 12288 empfangen wird. Bewaffnen Sie high-Speed-video-Software für die Bildaufnahme, wenn der Trigger-Signal aus dem Testsystem empfangen wird. Wenn die Tests abgeschlossen sind, befindet sich das Video in die Kamera ' Pufferspeicher s.
- Mit der Bild-Datenerfassungs-Software das Video auf Datenträger speichern, indem Sie einen gewünschten Pfad und Dateinamen Namen angeben und klicken auf " speichern ". Seien Sie bereit zu warten, zwischen 5-40 min für diesen Prozess abhängig von der Anzahl der Frames gespeichert werden.
4. Bild Vorbereitung
- Create separate Arbeitsverzeichnisse für Vorder- und Rückseite Ansichten des Oberschenkelknochens.
- Videoanalyse-Software zum Öffnen der entsprechenden high-Speed-video-Aufzeichnung und beachten die Keyframe Aktenzeichen (1) der start der Last Frame Antriebsbewegung und (2) der Rahmen sofort verwenden nach der Fraktur Event.
- , Herunterskalieren unkomprimierte TIFF-Bilder-Sequenz aus dem high-Speed-Video öffnen, und führen Sie die " mov_frames.m " Skript in das Arbeitsverzeichnis für die einschlägigen Femur Seite.
- Geben Sie in dem daraufhin angezeigten Dialogfeld die Endung Frame-Nummer identifiziert in Schritt 4.2 mit einer Schrittweite von 25-40. Klicken Sie " extrahieren Frames " und überprüfen Sie das Verzeichnis um zu gewährleisten, die *.tiff-Dateien korrekt extrahiert wurden.
5. Finite Element Mesh Erstellung
- Verwendung eine externe Vernetzung finite-Elemente-Programm zum Erstellen des finite-Elemente-Netzes. 2D Belastungen durch die differentielle Verschiebung Vektoren mit der finite-Elemente-Methode zu berechnen. Importieren Sie die anfängliche extrahierten *.tiff in der finite-Elemente-Software-Pre-Prozessor als Vorlage für die Erstellung der Spline.
- Finden Sie zwei leicht zu identifizieren treuhänderischen Punkte im Bild, die an den gegenüberliegenden Ecken des Rahmens und erfassen ihre X- und Y-Koordinaten (diese werden schließlich in Schritt 6.1 verwendet werden). Diese Koordinaten sind willkürlich, basierend auf der Konvention die FEM-Software verwendet, um das *.tiff Bild zu importieren. Die Koordinaten dieser Punkte werden verwendet, um die Knoten des Finite-Elemente-Netz mit der entsprechenden Pixel der Videobilder in Schritt 6.2 registrieren.
- In einem Bildbearbeitungsprogramm öffnen Sie das gleiche Bild, die in der finite-Elemente-Software-Präprozessor importiert wurde und zeichnen Sie die X und Y Richtungswerte der Pixel, die Punkte im Schritt 5.2 zugeordnet. Diese werden schließlich in Schritt 6.1 verwendet werden.
- In der " Skizze " Modul der finite-Elemente Ineinandergreifen Programm, verwenden Sie das Werkzeug Spline, um einen geschlossenen Bereich, die Vertretung der Region von Interesse zu skizzieren. Überprüfen die Region ist nicht zu groß, so dass die Oberfläche des Knochens außerhalb der Region vor bewegen würde, aufgrund der Rotation Bruch.
- Vorbereitung der geschlossenen Abteilung erstellt in Schritt 5.4 für die Vernetzung durch impfen die Ränder mit einer globalen Maschenweite von 1 mm unter dem Menüpunkt " Samen Teilevariante ".
- Unter " Netzsteuerungen zuweisen ", Viereck der Elementform soll.
- Mesh der geschlossenen Abteilung.
- Exportieren Sie das Netz in eine ASCII-Datei von der Netz-Datenbank bestehend aus Knotenkoordinaten und Elementdefinitionen.
- Mit der daraus resultierenden finite-Elemente input-Datei in einem Text-Editor geöffnet, kopieren Sie den Knoten-Block mit Node-Nummern und Koordinaten in eine neue Textdatei und speichern Sie als " nodes.txt ". Wiederholen Sie für die Element-Block und speichern Sie die neue Textdatei als " elements.txt ".
6. Registrieren das FE-Netz mit hoher Geschwindigkeit Video Bilder und digitale Bild Korrelationsanalyse führen
- in eine neue Sitzung erstellen 2-Element-Reihe Vektoren genannt ab1 und ab2 mit den Werten im Schritt 5.2 identifiziert., und px1 und px2 mit die Werte, die in Schritten 5.3 durch Eingabe dieser Vektor-Namen in der Befehlszeile erkannt. Speichern Sie den Arbeitsbereich als " points.mat ".
- Führen Sie das Skript " convert_imagesize.m ", die Punkte aus der finite-Elemente-Netz mit den extrahierten high-Speed-video-Bild zu registrieren.
- Führen Sie das Skript " rrImageTrackGui.m ". Laden Sie das erste Bild (" p01.tif ") und geben Sie die Nummer der letzten *.tiff-Datei, der extrahiert wurde als die Gesamtzahl der Bilder verarbeiten.
- Laden das Netz erstellt in Schritt 5.7 sicherstellen, dass die Option "Netz" ist voraussichtlich " lesen aus der Datei " und klicken Sie auf " annehmen ". Das finite-Elemente-Netz sollte angezeigt werden, über die Knochen Bild.
- Geben Sie die Tracking-Werte anhand der folgenden Richtlinien für Tracking-Parameter und klicken Sie auf " gehen " (dabei daran, dass die Parameterwerte Bildgröße, Textur und Grad der Verformung stattfindet sind und geprüft werden müssen sorgfältig auf einer Schachtel-durchschachtel Grundlage).
- Verwendung eines ab Kernelgröße des 21. Die Kernel-Größe, n, ist die Größe of n x n Fenster (wo n ist eine ungerade Zahl) der Pixel, die verwendet wird, für die Kreuzkorrelation und Bestimmung der Verformung Vektor für diesen Bereich, der für die Berechnung der Belastung verwendet wird.
- Verwenden eine Anfangsgröße Subpixel 4. Die Subpixel-Größe, m, ist die Größe des (2 m + 1) x (2 m + 1) Sub-Fenster über die Subpixel Verformung berechnet wird, indem vorausgesetzt, homogene Sorte in diesem Unterfenster.
- Verwenden Sie den starten Glätte Faktor 2. Glätte Faktor ist die Stärke der Glättung angewendet, das Verschiebungsfeld an überwachten Orten vor computing Stämme.
- Verwenden Sie den Ausgangspunkt MaxMove Faktor 10. MaxMove Faktor ist die maximale Anzahl der Pixel, die alle Knoten entfernt von seiner Flugbahn im Verhältnis zu seinen Nachbarn sein können ' s-Bahn. Dadurch wird vermieden, schlecht tracking zur Deformation.
- Verwenden Sie den Ausgangspunkt SmoothGrid Faktor 15. Der SmoothGrid Faktor ist die Größe des Rasters (etwas gröber als das Netz der nachverfolgten Knoten), die für die Glättung verwendet wird.
- Wählen Sie einen Führungspunkt, die erheblichen Kontrast um ihn herum Bereiche mit Blendung oder Unschärfe zu vermeiden hat. Überprüfen Sie diesen Punkt durch Klicken auf " Check Guide ", und überprüfen Sie die Korrelation Spitze ist stark (mindestens zweimal die Amplitude) im Vergleich zu seinen Nachbarn. Klicken Sie " akzeptieren " und " führen Sie Tracking-" Wenn Sie zufrieden sind. Dies ist eine rechnerische langwierig, differentielle Verschiebung ist für die zeitliche Bildsequenz berechnet.
- Nach Schritt 6.6 abgeschlossen hat, klicken Sie auf " Animate ". Beim Animieren abgeschlossen ist, klicken Sie " Stämme (Post-processing-Software) zu schreiben ", geben Sie *.exe, und wählen Sie dann writeStrainRR_simple.exe 11. Hierfür wird die Belastungen berechnet. Schließen Sie die GUI.
7. Nachbearbeitung von Vertreibung und Dehnungsdaten
- Stamm Vs. Frame-Nummer laufen zu erhalten " analyzeFailurePrecursor.m " von der Befehlszeile mit Eingabeargument Schrittweite (Wählen Sie 20-30). Die Gipfeln werden Knochenschädigung bedeuten, und der größte Peak wird der Rahmen in der Nähe von globalen Knochen Versagen entsprechen.
- Um Filmdateien der Stämme zu erstellen, führen Sie " makeMovies.m " aus dem Befehlsfenster mit den Argumenten (NumVars, Endstep, Fahne).
Hinweis: Das Argument NumVars ist definiert als 1-3 zu Verschiebungen, 4-6 Wesen Xx und Yy Xy Dehnungskomponenten, 7 & 8 sind die zwei wichtigsten und von Mises Stamm, und 9 ist die Belastung Energie. Das Argument-Anschlag ist der letzte Frame in den Film aufgenommen werden.- Legen Sie das optionale Argument Flag 1 erstelle ich nur Filme für die Entität, die für das NumVars-Argument angegeben und auf 0, um Filme aller Variablen zu erstellen.
8. Fine Tuning und Verfeinerung der Ergebnisse
- Wenn DIC Verfolgung gab schlechte Ergebnisse wie ein diskontinuierlicher Dehnung-Feld, das außerhalb Kontinuum Mechanik Annahmen fällt, bestimmen, was geschieht und warum das Tracking ausfällt. Abschnitt 6, wobei besonderes Augenmerk auf die Anpassung von tracking-Parameter zu wiederholen. Eine sekundäre Option möglicherweise, um die finite-Elemente-Software zurück und erstellen Sie ein einheitlicheres und möglicherweise feiner Netz. Wenn DIC
- Verfolgung gab vernünftige Ergebnisse, erstellen Sie eine feinere Serie von Bildern für DIC. Identifizieren Sie mit Hilfe dieser Keyframe Referenznummern Schritt 4.2 und die entsprechenden Bildrate des Videos, den Frame Abstand für drei unterschiedliche Regelungen des Interesses an der Fraktur-Test mit der Forderung im Auge, dass die Punkte nicht mehr als 6 zu bewegen Pixel zwischen den Einzelbildern.
Hinweis: Für das erste Segment des Tests wenn die Stämme werden langsam im Femur, Aufbau der Frame Abstand werden relativ große (z. B. für die 100 mm/s Verschiebung Rate, Frame Abstand für diesen Teil ist 3333 μs). Für den mittleren Teil des Tests näher an den Bruch Rahmen Stamm wächst schneller und kleiner Frame Abstand ist erforderlich (1667 μs für die 100 mm/s Verschiebung Rate). Für das letzte Stück vor dem Bruch, der Frame-Abstand ist in seiner kleinsten (16,7 μs Verschiebung Tempo 100 mm/s). - Optional zur Dokumentation dienen nur: Erstellen Sie mithilfe der Informationen aus Schritt 8.2, formatierte Daten Einträge in eine ASCII-Datei mit dem Titel " steps.txt ", enthält eine Reihe von Daten für jeden Frame Abstand. Das Format jeder Zeile werden die Start-Frame dieses Regimes durch die Anzahl der Frames überspringen (basierend auf Schritt 8.2) getrennt getrennt durch einen Doppelpunkt dann der letzte Frame dieses Regimes (d.h. ein Format von " 1:20:200 " würde die Extraktion anweisen Software zum Extrahieren Rahmen 1 Rahmen 200 in Schritten von 20).
- Sofort Anschluss an diese Bezeichnung, fügen Sie eine Registerkarte und bestimmen die Bild-Extraktion Nummer Bereich (für die " 1:20:200 " Beispiel, die komplette Zeile Bezeichnung wäre " 1:20:200 < drücken Sie die Tabulatortaste > 01:11 " ohne die Anführungszeichen). Wiederholen Sie für die anderen beiden Regimen test, so wird es drei Reihen von Informationen in der " steps.txt " Datei. Diese Datei dient als ein Rekord für wie die Bilder aus dem original high-Speed-Video extrahiert wurden.
- Führen Sie den Code mov_Frames.m auch diesmal wieder mehrere Frame Abstand Regime im Dialogfeld angeben. Geben Sie die Bildnummern und Schritt in Schritt 8.2 zu bestimmen, Start, Ziel und Frame Skip Parameter erwartet im Tool ermittelten Größen ' s-Dialogfeld. Achten Sie darauf, dies zu tun in einem neuen Verzeichnis sonst die Originalbilder werden überschrieben,.
- § § 6 und 7 wiederholen und überprüfen Sie die Ergebnisse für die Verbesserung. Jedes Femur erfordern verschiedene zusätzliche Iterationen abhängig von der Art der Fraktur Event, Speckle-Muster und Beleuchtung. Wenn Sie Schritt 6.5 wiederholen, halten Sie die Einstellungen gleich außer MaxMove bis 6 (von 10).
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Representative Results
Vor dem speckling-Prozess das Femur wird von überschüssigem Fett und weichen Geweben gereinigt und der Trochanter Major ist ein Aluminium-Cup vergossen. Während der Erstarrung von Polymethylmethacrylat (PMMA) ist der Knochen eingehüllt in eine Kochsalzlösung getränkten Tuch Gewebe Trockenheit zu vermeiden. Sobald PMMA erstarrt ist, wird der Knochen gereinigt wieder rechts vor dem Sprühen (Abbildung 1). Dann wird die Knochenoberfläche gesprüht oder gebürstet mit einer Wasser-basierten Kunststoff weißen Farbe. Einmal getrocknet, ist die weiße Oberfläche gesprenkelt mit schwarzer Farbe eine stochastische Muster aus schwarzen Flecken auf dem weißen Hintergrund (Abbildung 2)haben. Sobald die Knochen in der Prüfung Halterung platziert wird, die Lichter und High-Speed-Videokameras eingestellt sind, und den optimalen Kontrast des Musters und der Fokus der Kameras überprüft vor der Prüfung (Abbildung 3). Die DIC-Methode erfordert einen hohen Kontrast Sprenkeln Muster und ausreichende Beleuchtung. Andernfalls können die Ergebnisse mehrere Themen wie Übersättigung an der Oberfläche, schlechten Kontrast und stumpfe Bilder (Abbildung 4)betroffen sein. Unkomprimierte Bilder aus den high-Speed-Videos sind in der Lage, in mehrere zeitliche Probenahme Regimen extrahiert werden und der DIC Tracking-Algorithmus kann über grafische Benutzeroberflächen (Abbildung 5)betrieben werden. Die Gliederung der Femur Probe wird verwendet, um die Region von Interesse für Belastung Feld Schätzung (Abb. 6A) und Erstellung eines finite-Elemente-Netzes für Belastung Berechnung (Abb. 6 b)identifizieren. Beginn der Fraktur wird erkannt durch die Überwachung des Grades der Abweichung der Belastung während des Tests mit Gipfeln Vertretung Knochenschädigung und zeitlichen Rahmen der Fraktur (Abbildung 6). Schließlich sind 2D Verzerrungsfelder wieder das ungetestete Knochen Bild für verbesserte Visualisierung (Abbildung 6)überlagert.
Abbildung 1 : Vorbereitung vor dem Lackieren der Knochens Knochen. (A) Reinigung der Knochen von Fett und Feuchtigkeit nach aufgetaut werden; (B) Blumenerde Trochanter Major; (C) Reinigung vor dem Sprühen Prozess Klicken Sie bitte hier, um eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 2 : Malprozess. (A) DIC Bereich und notwendigen Werkzeuge arbeiten; (B) Spritzen Knochen mit weißer Grundierung; (C) Bürsten weiße Farbe auf der Knochenoberfläche; (D) Sprenkeln schwarze Flecken auf der weißen Knochenoberfläche; (E) endgültige gesprenkelte Oberfläche des Knochens zum Testen bereit Klicken Sie bitte hier, um eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 3 : Beleuchtung und Kamera-Einstellungen. (A) einrichten, Lampen und Schilde; (B) high-Speed-Videokameras einrichten; (C) eine Knochen-Probe in der Prüfmaschine mit Lichtquellen und Kameras bereit für Prüfung und Test geladen; (D) überprüfen die Bilder für die Funktionalität der Kameras; (E) Prüfung der Bereich des Interesses an der Schenkelhals für die Fokussierung Zonen, Schärfentiefe, Mangel an Unschärfe und allgemeine Qualität der Bilder für DIC Klicken Sie bitte hier, um eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 4 : Knochen DIC Vorbehalte. (A) Übersättigung auf den Kopfbereich; (B) mischen und fließt von Schwarz und weiß, wenn weiße Oberfläche nicht trocken ist; (C) schlechten Kontrast, lokale Übersättigung, schlechte Klarheit des Bildes Klicken Sie bitte hier, um eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 5 : Custom Scripting Dialoge, die bei der Verarbeitung von DIC verwendet wurden. (A) mov_frames.m, (B) rrImageTrackGui.m, (C) generiert 2D-Netz Klicken Sie bitte hier, um eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 6 : Beispiel für fortgeschrittene DIC Ergebnisse. (A) Splines gezeichnet, um die Region von Interesse, (B) generiert Netz überlagert, Knochen Bild, (C) Stamm Abweichungen als Funktion der high-Speed-video-Frame, (D) berechnete Belastung Konturdiagramm verbunden mit dem 2 markieren Testbilder vor Knochenbruch Klicken Sie bitte hier, um eine größere Version dieser Figur.
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Discussion
Wir haben ein Protokoll, um konsequent hohen Kontrast Bildgebung bei Fraktur testen, die dann verwendet wurden, um die volle Belastung Feldverteilungen mit DIC schätzen femorale Proben vorbereiten eingeführt. Dieses Protokoll gewährleistet geeignete Kontrast Textur des schwarzen Flecken gegen einen weißen Hintergrund auf der Knochenoberfläche verfolgen. Im Anschluss an dieses Protokolls repliziert wir erfolgreich die Schätzung der Stämme mit DIC Analyse für neunundachtzig Oberschenkelknochen.
DIC ist eine optische Methode beinhaltet die Platzierung eines Netzes über eine Reihe von Bildern von high-Speed-Video-Kameras eingefangen und tracking-Pixel Intensität Änderungen zwischen Frames mit einem Kreuzkorrelation Algorithmus. Während der Experimente fanden wir mehrere Überlegungen, die für die Genauigkeit und Robustheit der Methode berücksichtigt werden müssen und diese Details spiegeln sich in den vorgestellten Protokoll im Detail. Zunächst fanden wir die Empfindlichkeit und die Auflösung der Kameras sind von großer Bedeutung für die räumliche Dehnungsmessungen von Interesse. Zweitens sollte eine sehr feine Struktur der kontrastierende schwarze Flecken auf weißem Untergrund vermieden werden, da sie für die Kameras nicht sichtbar sind. Drittens sollten Kameras und Beleuchtung in geeigneten Abständen eingestellt werden um optimale Maschenweite für Schärfentiefe und die Qualität und den Kontrast der Bilder zu gewährleisten. Übermäßige Beleuchtung führen zu Sättigung der Bilder, was zu schlechten Kontrast. Schließlich muss der zeitliche Abstand zwischen den Bildern eingestellt werden, so dass die Oberfläche Flecken nicht mehr als 6 Pixel zwischen den Frames bewegen so dass Verfolgung während Kreuzkorrelation genau erfasst wird.
Wie in dieser Arbeit gezeigt, hat DIC die Fähigkeit zur vollständigen Bereich Zeitsequenz Stamm schätzt für Femur Fraktur Tests etwas nicht leicht mit Dehnungsmessstreifen experimentellen Techniken zu erhalten. Obwohl eine Reihe von Forschern DMS Messungen angestellt haben, solche Messungen können durch unzureichende Befestigung Adhäsion an der Knochenoberfläche behindert werden, Messen, Klimaanlage und eine begrenzte räumliche Verteilung12,13. Im Gegensatz dazu Vollfeld Stamm-Daten ist äußerst nützlich für die Validierung von QCT/FEM-Modellen der Knochenfestigkeit durch den Vergleich der Verzerrungsfelder zwischen Modell und Test, und es hat auch klinischen Anwendung femoralen Frakturtypen korrelieren mit dem Muster der Belastung Entwicklung auf der Oberfläche des Oberschenkelknochens für diesen physiologischen Herbst laden Fall5,9. Während Befestigung Compliance ein Problem sein könnte, wenn Sie sehr steife Oberschenkelknochen zu testen, umgeht DIC dieses Problem durch Berechnung des Kortex Stämme direkt vom Knochen lokale Verformung so Beseitigung Befestigung Compliance als eine Quelle von Fehlern bei der Schätzung der femoralen Steifigkeit . Die Ergebnisse aus diesen Bild-Korrelationen können helfen bei der Entwicklung von besseren QCT/FEA-Modelle einschließlich Materialversagen und Metriken der Beschädigung und Bruch. Diese können schließlich Reiseführer-Therapie-Entscheidungen vor allem für osteoporotische Patienten helfen.
Die Methode hat jedoch einige Nachteile. Die Knochenoberfläche Probe gleichmäßig mit einem stochastischen Speckle-Muster wird überdeckt die hohen Kontrast zum Hintergrund hat. Gelegentlich verändern Reflexionen von Licht oder große Verformungen die Fähigkeit für den Algorithmus das Muster genau von Frame zu Frame (Abbildung 4) zu verfolgen. Eine zweite Einschränkung als Einzelkamera (2D) DIC beschäftigt ist, Stamm Berechnungen können betroffen sein, wo der Knochen Oberflächenebene parallel mit der Kamera Bild Sensor Flugzeug14abweicht. Dies kann auftreten, wenn die femoralen Oberflächen während der Fraktur Tests in Richtung oder Weg von der Kamera drehen. Wir erforschen künftige Arbeit in diesem Bereich hinzufügen einer zweiten Kamera und 3D DIC Methoden für verbesserte Genauigkeit zu nutzen. Bis vor kurzem solche Methoden wurden außerhalb der Reichweite inmitten der Forschung aber werden jetzt mehr zur Verfügung stehen. Eine weitere Einschränkung der Methode speziell für biologische Gewebe ist die Unsicherheit der Lackhaftung an die Oberfläche des Femur. Durch unsere Beobachtungen dies war kein Problem bei unseren Tests, aber alle Schlupf des Femur Gewebe und Farbe würde die Ergebnisse beeinflussen. Darüber hinaus kann jeder nicht-Knochengewebe hinterließ bei Knochen Vorbereitung Kortex Dehnungsmessungen stören. Schließlich sind die Bildeinstellungen Tracking und Netzdichte Faktoren, die Einfluss auf die Qualität der Ergebnisse aus der Analyse der DIC und müssen sorgfältig geprüft werden.
Das aktuelle Protokoll stellt eine Methode, um effizient und konsequent femoralen Exemplare für die digitale Bildanalyse Korrelation und zur Einschätzung der entsprechenden Belastung Felder von high-Speed Kamera Bildgebung während der Fraktur Tests vorzubereiten. Es wurde in unserem Labor weichen Konsistenz über mehrere Tests Zeitrahmen und mit unterschiedlichem Forschungspersonal und Betreiber über einen 6-Jahres-Zeitraum nachgewiesen. Das Verfahren für die DIC präsentiert hier für femoral Vorbereitung und Erprobung kann leicht auf andere Knochen verlängert werden.
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Disclosures
Die Autoren haben keine relevanten Angaben.
Acknowledgments
Die Autoren möchte die Materialien und strukturelle Prüfung Kern an Mayo-Klinik für ihre technische Unterstützung bei der Durchführung der Fraktur testen. Darüber hinaus möchten wir Ramesh Raghupathy und Ian Gerstel danken für ihre Unterstützung bei der Entwicklung der DIC Skripte und spezifische Details des Protokolls DIC während ihrer Dienstzeit an Mayo Clinic und Victor Barocas Research Group, Universität von Minnesota für die zugrunde liegende open-Source-Software, die den Kern des digitalen Bildes Korrelation Stamm Berechnungen11führt. Diese Studie wurde von der Grainger Innovationsfonds der Grainger-Stiftung finanziell unterstützt.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Krylon plastic primer white | Krylon, Peoria, AZ, USA | N/A | Used as a base coat for a smooth white finish on bone surface |
| Water-based acrylic white and black paint | Plaid Enterprises (Ceramcoat), Norcross, GA, USA | N/A | Paint source for white and black colors |
| Mixing bowl | Not specific (generic) | N/A | Used to mix and prepare paint |
| Foam brush | Linzer Products, Wyandanch, NY, USA | N/A | Used to apply paint on bone surface |
| Toothbrush | Colgate-Palmolive, New York, NY, USA | Firm bristle | Used to apply appropriate size and distribution of speckling pattern |
| Hygenic Orthodontic Resin (PMMA) | Patterson Dental, St Paul, MN, USA | H02252 | Controlled substance and can be purchased with proper approval |
| Kenmore Freezer | Sears Holdings, Hoffman Estates, IL, USA | N/A | Used to maintain a -20oC storage enviroment for bone specimens |
| Physiologic Saline (0.9% Sodium Chloride) | Baxter Healthcare, Deerfield, IL, USA | NDC 0338-0048-04 | Used for keeping specimens hydrated |
| Scalpels and scrapers | Aspen Surgical (Bard-Parker), Caledonia, MI, USA | N/A | Used to remove soft tissue from bone specimens |
| Fume Hood | Hamilton Laboratory Solutions, Manitowoc, WI, USA | 70532 | Used for ventilation when preparing PMMA for potting of specimens |
| Lighting units | ARRI, Munich, Germany | N/A | Needed for illumination of target for image capture |
| High-speed video camera | Photron Inc., San Diego, CA, USA | Photron Fastcam APX-RS | Used to capture the high speed video recordings of the fracture events |
| Photron FASTCAM Imager and Viewer | Photron Inc., San Diego, CA, USA | Ver.3392(x64) | Used to record and view the high speed video recordings |
| Camera lens | Zeiss, Oberkochen, Germany | Zeiss Planar L4/50 ZF Lens | Needed for appropriate image resolution |
| ABAQUS CAE | Dassault Systemès, Waltham, MA, USA | Versions 6.13-4 | Used for defining region of interest and creating finite element mesh |
| MATLAB | Mathworks, Natick, MA, USA | Version 2015b | Used for image processing and DIC analysis |
| TecPlot | TecPlot Inc., Bellevue, WA | Used for post processing of strain fields | |
| Strain Calculator Software | Victor Barocas Research Group, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA | http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems | Used to calculate strain field |
| mov_frames.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to downsample uncompressed images from high speed video files |
| convert_imagesize.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to register image pixel coordinates with mesh coordinates |
| rrImageTrackGui.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to perform the image cross-correlation to obtain deformations and run Strain Calculator |
| analyzeFailurePrecursor.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to track the peak strain components temporally |
| makeMovies.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to create portable *.avi movies of the deformation components, strain components, principal strains, von Mises strain, and strain energy |
References
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