Summary
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.
Abstract
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).
Introduction
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.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
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).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
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 того, как сушеные, белая поверхность испещрена черный цвет иметь стохастический характер черные пятна на белом фоне (рис. 2). Как только кости помещается в испытательной арматуре, огни и Высокоскоростные видеокамеры установлены, и оптимальный контраст образца и фокус камеры проверяются перед началом испытаний (рис. 3). DIC метод требует высокой контрастности, speckling узор и достаточное освещение. В противном случае результаты могут быть затронуты некоторые вопросы, как перенасыщенность поверхности, плохой контраст и тупой изображения (рис. 4). Несжатые изображения из видео высокой скорости могут быть извлечены в нескольких режимах временной выборки и алгоритм отслеживания DIC может эксплуатироваться через графических интерфейсов пользователя (Рисунок 5). Наброски бедренной образца используется для идентификации области интереса для деформации поля оценки (рис. 6A) и создание сетки конечных элементов для расчета штамм (Рисунок 6B). Наступления перелома обнаруживается путем мониторинга степени отклонения напряжения во время тестирования, с пиками, представляющих повреждения костей и переломов (рис. 6 c)сроки. Наконец 2D деформации поля накладываются обратно на непроверенных кости изображение для расширенной визуализации (рис. 6 d).
Рисунок 1 : Кость подготовки перед покраской кости. (A) очистка костей от жира и влаги после размораживания; (B) заливки более вертела; (C) очистки перед опрыскиванием процесс пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 2 : Процесс живописи. (A) DIC рабочей области и необходимых инструментов; (B) распыления кость с белым грунтом; (C) чистки белого цвета на поверхности кости; (D) speckling черные пятна на поверхности белой кости; (E) окончательный пестрые поверхности кости, готов для тестирования пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 3 : Настройки камеры и освещения. (A) создание лампы и щитов; (B) создание Высокоскоростные видеокамеры; (C) образец кости загружены для тестирования машина с огни и камеры готов для проверки и испытания; (D) Проверка изображения для функциональности камеры; (E) изучения области интересов, перелом шеи, для фокусировки зон, глубина резкости, отсутствие размытия и общее качество изображения для ДВС пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 4 : Кость DIC предостережений. (A) перенасыщения на головы региона; (B) смешивание и вытекающих из черного и белого, когда белая поверхность не сухой; (C) плохой контраст, местные перенасыщения, бедные ясность изображения пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 5 : Пользовательские сценарии диалоги, были использованы в обработке DIC. (A) mov_frames.m, (B) rrImageTrackGui.m, (C) создается 2D сетки пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 6 : Пример результатов промежуточных DIC. (A) сплайн обращается для выделения области интереса, (B) генерируется сетка, накладывается на изображение кости, (C) штамма отклонения как функция высокой скорости видео кадра, (D) расчетные деформации контурное связанные с 2 тестовых изображений до перелома кости пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
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 метод, который предполагает размещение сетки над серии изображений захвачен Высокоскоростные видеокамеры и отслеживание изменений интенсивности пикселей между кадрами, с использованием алгоритма кросс корреляции. В ходе экспериментов мы нашли несколько соображений, которые должны приниматься во внимание для точности и надежности метода, и эти данные отражены в протоколе представлены в деталях. Во-первых мы нашли чувствительность и разрешение камеры имеют большое значение для измерения пространственных штамм интерес. Во-вторых очень тонкой текстуры контрастный черный знаков на белой поверхности следует избегать, поскольку они не могут быть видимыми для камеры. В-третьих камеры и освещения должен составлять соответствующие расстояния для обеспечения оптимальной диафрагмы для глубины резкости и качества и контрастность изображения. Чрезмерное освещение может привести к насыщенности изображения, что приводит к плохой контраст. Наконец временной интервал между изображениями необходимо задать таким образом, что поверхности крапинками перемещаться не более чем 6 пикселей между кадров так, что отслеживание точно фиксируется во время кросс корреляции.
Как показано в этой работе, DIC имеет возможность предоставления полного поля времени последовательности штамм сметы для испытаний перелом бедренной кости, что-то не легко получить с тензодатчика экспериментальные методы. Хотя Тензометрические измерения были использованы ряда исследователей, такие измерения может сдерживаться недостаточным монтажа прилипания к поверхности кости, принадлежности, и ограниченного пространственного распределения12,13. В противоположность этому штамм полный поля данных является чрезвычайно полезным для проверки QCT/ВЭД моделей прочности костей, сравнивая напряжение поля между моделью и тест, и он также имеет клиническое применение соотнести бедренной кости перелом типов с помощью шаблона нагрузки Разработка на поверхности бедра для этой физиологической падения нагрузки случае5,9. В то время как приспособление соответствия может быть проблемой при тестировании очень жесткая бедра, DIC обходит этот вопрос расчета коры штаммов непосредственно из локальной деформации костей таким образом, устраняя арматуре соблюдения как источник ошибок при оценке бедренной кости жесткость . Результаты этих корреляций изображение может помочь в разработке лучше QCT/ВЭД моделей, включая показатели ущерба и разрушения и разрушения материала. Это в конечном итоге может помочь решений терапии особенно для больных остеопорозом.
Метод имеет несколько недостатков, однако. Поверхность образца кости должны быть равномерно покрыты стохастических спекл шаблон, который имеет высокий контраст с фоном. Иногда отражений от освещения или больших деформаций может изменить способность для алгоритма отслеживать шаблон именно от кадра к кадру (рис. 4). Вторым ограничением, когда заняты одной камеры (2D) DIC, штамм расчеты могут быть затронуты, где плоскости поверхности кости отходит от параллельно с плоскости изображения датчик камеры14. Это может произойти, когда поверхности бедренной поворот к или от камеры во время тестирования перелом. Мы изучаем будущей работы в этой области, чтобы добавить вторую камеру и использовать 3D DIC методы для повышения точности. До недавнего времени такие методы были вне досягаемости в условиях исследования, но в настоящее время становятся более доступными. Еще одним ограничением метода для биологической ткани является неопределенность адгезии краски к поверхности бедра. По нашим наблюдениям это не было проблемой в нашем тестировании, но любое проскальзывание бедренной кости ткани и краски будут влиять на результаты. Кроме того любой не костной ткани остался позади во время подготовки кости могут мешать измерения деформации коры. Наконец отслеживания параметров изображения и плотность сетки являются факторами, которые могут повлиять на качество результатов от DIC анализа и должны быть тщательно рассмотрены.
Текущий протокол представляет метод эффективно и последовательно готовить бедренной образцов для цифровых изображений корреляционного анализа и оценки соответствующих полей штамм от высокой скорости камеры изображения во время тестирования перелом. Это было продемонстрировано в нашей лаборатории приносить последовательность над несколько испытательных сроков и с различной исследований персонала и операторов более 6 года период времени. Процедура для ДВС, представленные здесь для бедренной подготовки и тестирования может быть легко расширена для других типов костей.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Авторы имеют нет соответствующей информации.
Acknowledgments
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.
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
- 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).
