Summary
In questo protocollo, si stima che i ceppi di superficie del femore durante la frattura prova usando la tecnica di correlazione di immagini digitali. La novità del metodo consiste nell'applicazione di un modello stocastico speckle ad alto contrasto sulla superficie del femore, illuminazione attentamente specificato, acquisizione video ad alta velocità e analisi di correlazione di immagini digitali per i calcoli di ceppo.
Abstract
Questo protocollo descrive il metodo utilizzando la correlazione di immagini digitali per stimare corticale ceppo da immagini video ad alta velocità della superficie femorale cadaverica ottenuti da prove meccaniche. Questo metodo ottico richiede una texture di molti marchi fiduciari a contrasto su sfondo bianco solido per un monitoraggio accurato della deformazione della superficie come carico è applicato al provino. Immediatamente prima della prova, la superficie di interesse in vista della telecamera è dipinto con un primer bianco all'acqua e lasciata asciugare per alcuni minuti. Quindi, una vernice nera è macchiato con attenzione sopra priorità bassa bianca con considerazione speciale per la dimensione e la forma delle goccioline anche. Illuminazione è attentamente progettato e impostato in modo che non c'è contrasto ottima di questi segni, riducendo al minimo i riflessi attraverso l'uso di filtri. Le immagini sono state ottenute attraverso acquisizione di video ad alta velocità fino a 12.000 immagini/s. Le immagini chiave prima e compreso l'evento di frattura sono estratte e deformazioni sono stimati tra fotogrammi successivi a windows di interrogatorio accuratamente dimensioni sopra una determinata area di interesse. Queste deformazioni sono quindi utilizzate per calcolare la superficie ceppo temporaneamente durante la prova di frattura. I dati di ceppo sono molto utili per identificare l'inizio di frattura all'interno del femore e per eventuale validazione dei modelli di forza frattura femore prossimale derivato da basati su tomografia computata quantitativa analisi agli elementi finiti (QCT/FEA).
Introduction
Correlazione di immagini digitali (DIC) è una metodo che viene utilizzato nel protocollo corrente per stimare il ceppo di superficie di pieno campo di provini cadaverico femorale da tempo-sequenza immagini ottenute durante le prove di meccanica della frattura di post-elaborazione di immagine. La tecnica è stata sviluppata e applicata in analisi sperimentale delle sollecitazioni nel 1980 e ha conosciuto un rapido aumento in uso negli ultimi anni1,2,3. Presenta parecchi vantaggi chiavi sopra gli approcci più tradizionali di estensimetri di montaggio su una struttura incluso aumento della distribuzione spaziale del campo di deformazione, più fine gauge lunghezze tramite fotocamera aumentato ad alta risoluzione ed evitando problemi a strain gauge adesione di colla o di conformità. Un vantaggio importante di DIC per tessuti biologici, quale l'osso, è che può essere applicato a geometrie irregolari che comprende proprietà materiale altamente eterogenee4,5. Il suo principale svantaggio rispetto ai metodi di acquisizione tradizionale ceppo è che richiede costosi ad alta velocità video macchine fotografiche di sufficiente risoluzione per la misura della regione di interesse per ottenere sufficiente spaziale e temporale di campionamento a accuratamente calcolare ceppo campi.
L'applicazione principale dei campi di deformazione temporale ottenuta da frattura ossea analisi DIC è per convalidare le stime di ceppo in modelli QCT/FEA di femorale forza5. Tale convalida è al centro di molti gruppi di ricerca ortopedica che utilizzano principalmente misure remote di forza e spostamento da celle di carico e trasduttori di spostamento6,7,8. Inoltre, analisi delle immagini post-frattura del modello di frattura sono stato combinato con queste misure remote come ulteriore mezzo di modello convalida9. Più recentemente, è stato applicato il metodo DIC per convalidare un modello FEA di frattura e propagazione nel femore prossimale10. Utilizzando ceppo correlazione tra modelli ed esperimenti, anche più fiducia nella validità di modelli computazionali dei femori prossimali sarà ottenuta e promuovere ulteriormente l'utilizzo di più vicino alla clinica del metodo diagnostico QCT/FEA.
Quest'opera spiega un protocollo dettagliato per incorporare le misure necessarie per l'analisi DIC in test alla frattura del femore prossimale. La procedura inclusa la procedura di preparazione dell'osso di una vernice bianca di spruzzatura sulla superficie dell'osso e quindi pezzatura macchie nere sulla superficie bianca secca dell'osso, metodi per ottenere immagini con risoluzione spaziale e temporale sufficiente utilizzando alta velocità video macchine fotografiche e il processo e strumenti che abbiamo usato per il calcolo di campi di sforzo da queste immagini. Abbiamo anche spiegato diversi aspetti che possono influenzare la qualità delle misurazioni.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
tutti gli esperimenti sono stati condotti con approvazione Institutional Review Board. I campioni sono stati ottenuti dai laboratori di ricerca anatomica in collaborazione.
1. preparazione di campioni per il test
- scongelare i femori a TA per 24 h.
- Quando il femore è in coda per il test, rimuovere qualsiasi involucro che è stato applicato prima del congelamento e pulire il femore con un panno asciutto per rimuovere qualsiasi residuo umidità, depositi di grasso o dei tessuti molli. Il grande trocantere del POT in una tazza di alluminio prefabbricati con cemento osseo.
- Tramite una scatola per contenere le particelle per quanto possibile, spruzzare l'osso con primer bianco plastica per realizzare un rivestimento sottile e uniforme. Prendersi cura di coprire l'osso con uno strato uniforme di vernice per un contrasto ottima e forte adesione alla superficie del femore.
Nota: Lo spessore non è stato misurato. - Let la vernice a secco per almeno 5 min. Questo è importante per evitare la miscelazione non intenzionale con le goccioline di macchiato nella sezione 2.
- Avvolgere l'osso con panno umido per evitare la secchezza del tessuto.
2. Processo di granulazione
- circa, aggiungere 1 parte di acqua a 2 parti di vernice per pezzatura migliore sull'osso. Aggiungere acqua gradualmente (per una migliore miscela) per la vernice acrilica per rendere un colore nero.
- Dip uno spazzolino pulito in una tavolozza di vernice nera per assorbire il colore e il pennello per rendere macchioline nere sopra il rivestimento bianco di flick.
- Lasciate asciugare per 5 minuti prima di procedere la vernice.
3. Acquisizione immagini
- montare femore macchiato preparato nella macchina di prova meccanica inserendo l'estremità distale in vaso nell'apparecchio e stringere due viti per fissare il campione.
- Regolare i due riflettori luce di scarico ad alta intensità tale che la superficie del femore raggiunge il più alto possibile, evitando riflessi nell'immagine della telecamera di illuminazione. Procedere rapidamente con le seguenti operazioni nella sezione 3 per evitare il riscaldamento indesiderato dell'esemplare da radiazione della luce prima del test.
- Ridurre l'apertura della parte anteriore e posteriore Mostra lenti videocamera ad alta velocità tale che l'intera regione di interesse del femore nel campo di vista è a fuoco.
- Regolare di nuovo i riflettori di luce per migliorare ulteriormente l'illuminazione riducendo abbagliamento.
- Impostare il software di acquisizione immagini per catturare a 6000 fps ad una risoluzione di 1024 x 512 pixel. Impostare il numero totale di fotogrammi per essere acquisita dopo il segnale di trigger è ricevuto al 12288. Quando il segnale trigger viene ricevuto dal sistema di prova del braccio il software video ad alta velocità per acquisizione di immagini. Quando il test è completo, il video risiede nella fotocamera ' memoria di buffer di s.
- Utilizzando il software di acquisizione immagini, salvare il video sul disco specificando un nome di percorso e il file desiderato e facendo clic " salvare ". Essere disposti ad aspettare tra 5-40 min per questo processo completare a seconda del numero di fotogrammi per essere salvati.
4. Preparazione di immagine
- Crea directory di lavoro separate per le viste anteriore e posteriore del femore.
- Utilizzare software di analisi video per aprire la registrazione di video ad alta velocità appropriata e notare i numeri di riferimento di fotogramma chiave a 1) l' inizio del movimento di attuatore del telaio di carico e 2) il telaio immediatamente dopo l'evento frattura.
- Per ricampionare una sequenza di immagini TIFF non compressa dal video ad alta velocità, aprire ed eseguire il " mov_frames.m " script nella directory di lavoro per il lato del femore pertinenti.
- Nella finestra di dialogo risultante, immettere il numero di fotogramma finale identificato nel passo 4.2 con un passo di 25-40. Fare clic su " estrarre fotogrammi " e ispezionare la directory di lavoro per garantire che i file TIFF sono stati estratti correttamente.
5. Creazione di Mesh elementi finiti
- uso an external mesh di elementi finiti del programma per creare la mesh di elementi finiti. Calcolare 2D ceppi dai vettori di spostamento differenziale con il metodo degli elementi finiti. Importare l'immagine TIFF estratti iniziale il pre-processore di software agli elementi finiti come modello per la creazione di spline.
- Trovare due facili da identificare punti fiduciari dell'immagine che sono al angoli opposti della cornice e registrare le coordinate X e Y (questi verrà infine utilizzati nel passo 6.1). Queste coordinate sono arbitrarie sulla base della Convenzione il software FEA utilizza per importare l'immagine TIFF. Le coordinate di questi punti verranno utilizzate per registrare i nodi della mesh ad elementi finiti con il corrispondente pixel delle immagini video in passo 6.2.
- In un software di fotoritocco, aprire la stessa immagine che è stata importata il preprocessore di software agli elementi finiti e registrare i valori di direzione X e Y dei pixel connesso con i punti identificati al punto 5.2. Alla fine verranno utilizzate nel passo 6.1.
- Nella " schizzo " modulo dell'elemento finito meshing programma, usare lo strumento spline per delineare una sezione chiusa che rappresenta la regione di interesse. Verificare che la regione non è troppo grande, tale che la superficie dell'osso sarebbe spostare fuori il priore di regione alla frattura a causa della rotazione.
- Preparare la sezione chiusa creata nel passo 5.4 per la mesh di semina i bordi con un global maglie di 1 mm sotto il menu " istanza di parte del seme ".
- Sotto " assegnare controlli mesh ", impostare la forma di elemento a quadrilatero.
- Maglia sezione chiusa.
- Esportare la mesh in un file ASCII del database maglia composto coordinate nodali e definizioni element.
- Con elementi finiti input file risultante aperto in un editor di testo, copiare il blocco del nodo contenente i numeri di nodo e coordinate in un nuovo file di testo e salvare come " nodes.txt ". Ripetere per il blocco degli elementi e salvare il nuovo file di testo come " elements.txt ".
6. Registrare il FE Mesh con l'alta velocità Video immagini e condurre analisi di correlazione immagine digitale
- all'interno di una nuova sessione, creare vettori riga 2-elemento chiamato ab1 e ab2 con i valori individuati al punto 5.2. e px1 e px2 con i valori individuati nella procedura 5.3 digitando quei nomi di vettore sulla riga di comando. Salvare l'area di lavoro come " points.mat ".
- Eseguire lo script " convert_imagesize.m " per registrare i punti della mesh di elementi finiti con l'immagine video estratti ad alta velocità.
- Eseguire lo script " rrImageTrackGui.m ". Caricare la prima immagine (" p01.tif ") e immettere il numero dell'ultimo file TIFF che è stata estratta come il numero totale di immagini da elaborare.
- Caricare la mesh creata nel passaggio 5.7 assicurandosi che l'opzione di rete sia impostato su " leggere da file " e fare clic su " Accept ". La mesh di elementi finiti dovrebbe apparire sopra l'immagine dell'osso.
- Specificare i valori di rilevamento basati sulle seguenti linee guida per il monitoraggio di parametri e fare clic su " procedere " (tenendo a mente che i valori di parametro sono dimensioni dell'immagine, la consistenza e la quantità di deformazione che si svolgono e devono essere testati attentamente il caso per caso).
- Usa un inizio dimensione del Kernel di 21. La dimensione del Kernel, n, è la dimensione of un n x n finestra (dove n è un numero dispari) di pixel che viene utilizzato per la cross-correlazione e la determinazione del vettore di deformazione per quell'area che verrà utilizzato per i calcoli di ceppo.
- Utilizzare una dimensione di 4 partenza dei Subpixel. La dimensione dei Subpixel, m, è la dimensione della (2m + 1) x finestra secondaria (2m + 1), oltre che dei subpixel deformazione viene calcolato assumendo ceppo omogeneo in quella sub-finestra.
- Utilizzare un fattore di scorrevolezza iniziale di 2. Fattore di scorrevolezza è l'ammontare di sfocatura applicato al campo di spostamento alle posizioni rilevate prima di calcolare ceppi.
- Utilizzare un fattore maxMove partenza 10. fattore di maxMove è il numero massimo di pixel che qualsiasi nodo può provenire dalla sua traiettoria rispetto al suo vicino ' traiettoria s. Ciò consente di evitare mal di rilevamento a deformazione.
- Utilizzare un fattore di smoothGrid iniziale di 15. Il fattore di smoothGrid è la dimensione della griglia (leggermente più grossolana rispetto la maglia dei nodi cingolati) che viene utilizzata per la lisciatura.
- Selezionare un punto di guida che ha un contrasto significativo intorno ad esso, evitando zone con qualsiasi abbagliamento o la sfocatura. Controllare questo punto cliccando " Check Guida " e verificare il picco di correlazione è forte (almeno due volte l'ampiezza) rispetto ai suoi vicini. Fare clic su " Accept " e " eseguire monitoraggio " quando è soddisfatto. Questo può essere un processo computazionale lungo cui spostamento differenziale viene calcolato per la sequenza temporale immagine.
- Dopo passo 6.6 è stata completata, fare clic " Animate ". Quando ha finito di animare, fare clic su " scrivere ceppi (post-elaborazione software) ", immettere *.exe e quindi selezionare writeStrainRR_simple.exe 11. Questo calcolerà i ceppi. Chiudere il GUI.
7. Post-processing di spostamento e dati di deformazione
- ottenere ceppo vs numero di frame, eseguita " analyzeFailurePrecursor.m " dalla riga di comando con un argomento di input della dimensione del passaggio (scegliere 20-30). Le cime significherà danno osseo, e il picco più grande corrisponderà al telaio vicino al fallimento globale dell'osso.
- Per creare filmati dei ceppi, eseguire " makeMovies.m " dalla finestra di comando con gli argomenti (numVars, endstep, bandiera).
Nota: L'argomento numVars è definito come essere di 1-3 spostamenti, essere di 4-6. xx, yy e componenti di deformazione di xy, 7 & 8 sono le due principali e von Mises ceppo, e 9 è l'energia di deformazione. Il finecorsa di argomento è l'ultimo fotogramma da includere nel filmato.- Impostare il flag di argomento facoltativo su 1 solo per creare filmati per l'entità specificata per l'argomento di numVars e su 0 per creare filmati di tutte le variabili.
8. Fine Tuning e raffinatezza dei risultati
- DIC se rilevamento ha dato scarsi risultati come un campo di deformazione discontinuo che cade fuori ipotesi di continuità meccanica, determinare cosa sta succedendo e perché sta fallendo il tracking. Ripetere 6 sezione prestando particolare attenzione alla regolazione dei parametri di rilevamento. Un'opzione secondaria può essere per tornare al software agli elementi finiti e creare una mesh più uniforme e più possibilmente sottile. Rilevamento di
- DIC se ha dato risultati ragionevoli, creare una serie più fine delle immagini per DIC. Utilizzando tali numeri di riferimento di fotogramma chiave da passo 4.2 e la corrispondente frequenza di fotogrammi del video, identificare la spaziatura di cornice per tre diversi regimi di interesse per la prova di frattura con il requisito in mente che i punti dovrebbero essere in movimento non più di 6 pixel tra fotogrammi.
Nota: Per il segmento iniziale del test quando le tensioni si accumulano lentamente nel femore, la spaziatura tra frame saranno relativamente grande (ad esempio, per il tasso di spostamento di 100 mm/s, la spaziatura di cornice per questa porzione è 3333 μs). Per la porzione intermedia del test più vicino al telaio di frattura, ceppo sta aumentando più rapidamente e più piccola spaziatura tra frame è necessario (1667 μs per la frequenza di spostamento 100 mm/s). Per la parte finale destra prima frattura, la spaziatura tra frame è a sua più piccola (16,7 μs alla velocità di spostamento di 100 mm/s). - Opzionale per la documentazione solo scopo: utilizzando le informazioni dal punto 8.2, creare dati formattati dal titolo le voci in un file ASCII " steps.txt " contenente una riga di dati per ogni spaziatura tra frame. Il formato di ogni riga sarà il fotogramma iniziale di quel regime separato per il numero di frame da ignorare (basata su passo 8.2) separati da una virgola, quindi il fotogramma finale di quel regime (vale a dire un formato di " 1:20:200 " che impartisce l'estrazione software per estrarre fotogramma 1 al fotogramma 200 in passi di 20).
- Immediatamente seguente che l'indicazione, inserire una tabulazione e designare l'estrazione immagine numero gamma (per la " 1:20:200 " esempio, l'indicazione di fila completa sarebbe " 1:20:200 < premere TAB > 01:11 " senza le virgolette). Ripetere per gli altri due regimi di test, quindi ci saranno tre righe di informazioni nella " steps.txt " file. Questo file funge da un record per come le immagini sono state estratte dal video originale ad alta velocità.
- Eseguire il codice di mov_Frames.m questa volta specificando diversi regimi di spaziatura fotogramma nella finestra di dialogo. Immettere i numeri di telaio e passo dimensioni identificati nel passaggio 8.2 per determinare l'inizio, fine e parametri di skip del telaio previsti nello strumento ' di dialogo. Assicuratevi di farlo in una nuova directory in caso contrario le immagini originali verranno sovrascritti.
- Ripetere le sezioni 6 e 7 e rivedere i risultati di miglioramento. Ciascun femore può richiedere diverse iterazioni aggiuntive a seconda della natura del evento frattura, modello della macchiolina e l'illuminazione. Quando si ripete il passaggio 6.5, mantenere le impostazioni lo stesso tranne ridurre maxMove a 6 (da 10).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Prima del processo di pezzatura, femore viene pulito dai tessuti in eccesso di grasso e molli, e il grande trocantere è in vaso in una tazza di alluminio. Durante la solidificazione di polimetilmetacrilato (PMMA), l'osso è avvolto in un panno imbevuto salino per evitare la secchezza del tessuto. Una volta PMMA è solidificato, l'osso viene pulita di nuovo a destra prima di spruzzare (Figura 1). Quindi, la superficie ossea viene spruzzata o spazzolata con un colore bianco plastica base d'acqua. Una volta asciugata, la superficie bianca è costellata di colore nero per avere un modello stocastico di macchie nere su fondo bianco (Figura 2). Una volta che l'osso viene inserito nel dispositivo di prova, vengono impostate le luci e telecamere ad alta velocità, e il contrasto ottimo del modello e la messa a fuoco delle telecamere vengono controllati prima del test (Figura 3). Il metodo DIC richiede un elevato contrasto pezzatura modello e illuminazione sufficiente. In caso contrario, i risultati possono essere influenzati da diversi problemi come la sovrasaturazione della superficie, scarso contrasto e immagini noioso (Figura 4). Immagini non compresse dei video ad alta velocità sono in grado di essere estratto in diversi regimi di campionamento temporale e l'algoritmo di rilevamento di DIC può essere azionato attraverso interfacce grafiche utente (Figura 5). Il contorno del campione femore viene utilizzato per identificare l'area di interesse per la stima del campo di deformazione (Figura 6A) e per la creazione di una mesh di elementi finiti per il calcolo di ceppo (Figura 6B). L'insorgenza di frattura viene rilevato monitorando il grado di deviazione di deformazione durante il test, con picchi che rappresenta il danno osseo e lasso di tempo di frattura (Figura 6). Infine, campi di ceppo 2D sono sovrapposta indietro l'immagine di osso non testati per visualizzazione migliorata (Figura 6).
Figura 1 : Preparazione prima di dipingere le ossa ossea. (A) pulizia dell'osso da grasso e l'umidità dopo essere scongelati; (B) impregnazione grande trocantere; (C) pulizia prima di spruzzare il processo per favore clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 2 : Processo di verniciatura. (A) DIC lavorando area e strumenti necessari; (B) osso spruzzatura con primer bianco; (C) spazzolatura bianco colore sulla superficie dell'osso; (D) pezzatura macchie nere sulla superficie dell'osso bianco; (E) superficie macchiata finale dell'osso pronta per il test Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 3 : Illuminazione e le impostazioni della fotocamera. (A) creazione di lampade e scudi; (B) impostazione videocamere ad alta velocità; (C) un campione di osso caricato per la macchina di prova con luci e telecamere pronte per controllo e prova; (D) controllare le immagini per la funzionalità delle telecamere; (E) esaminando l'area di interesse, nel collo femorale, per mettere a fuoco zone, profondità di campo, mancanza di sfocatura e la qualità generale delle immagini per DIC Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 4 : Osso caveat DIC. (A) sovrasaturazione sulla regione della testa; (B) di miscelazione e scorrimento di bianco e nero quando la superficie bianca non è asciutta; (C) scarso contrasto, sovrasaturazione locale, scarsa chiarezza dell'immagine Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 5 : Custom Scripting in finestre di dialogo che sono stati utilizzati nell'elaborazione di DIC. (A) mov_frames.m, (B) rrImageTrackGui.m, (C) generato mesh 2D Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 6 : Esempio di risultati intermedi DIC. (A) spline disegnata per evidenziare la mesh di regione di interesse, (B) generato sovrapposta sull'immagine dell'osso, le deviazioni del ceppo (C) in funzione del fotogramma video ad alta velocità, trama contorno di ceppo calcolato (D) associata con il 2 testare le immagini prima della frattura ossea Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Abbiamo introdotto un protocollo per costantemente preparare campioni femorali per formazione immagine ad alto contrasto durante la frattura test che poi sono stati usati per stimare le distribuzioni di ceppo di pieno campo con DIC. Questo protocollo ha assicurato texture a contrasto appropriato di nero rilevamento delle macchioline sfondo bianco solido sulla superficie dell'osso. A seguito di questo protocollo, abbiamo replicato con successo la stima dei ceppi utilizzando analisi DIC per ottantanove femori.
DIC è un metodo ottico che prevede il posizionamento di una mesh su una serie di immagini catturati da videocamere ad alta velocità e i cambiamenti di intensità di pixel di rilevamento tra i fotogrammi usando un algoritmo di correlazione incrociata. Durante gli esperimenti, abbiamo trovato parecchie considerazioni che devono essere presi in considerazione per la precisione e la robustezza del metodo e quei dettagli si riflettono nel protocollo presentato in dettaglio. In primo luogo, abbiamo trovato la sensibilità e la risoluzione delle telecamere sono di grande importanza per le misure di deformazione spaziale di interesse. In secondo luogo, una trama molto sottile di segni neri a contrasto su superficie bianca dovrebbe essere evitata in quanto potrebbero non essere visibili alle telecamere. In terzo luogo, telecamere e illuminazione dovrebbe fissati a distanze adeguate per garantire la dimensione di apertura ottimale per la profondità di campo e la qualità e contrasto delle immagini. Illuminazione eccessiva può portare a saturazione delle immagini con conseguente scarso contrasto. Infine, la spaziatura temporale tra le immagini deve essere impostato in modo che le macchie superficiali non spostare più di 6 pixel tra fotogrammi, in modo che rilevamento è precisamente catturato durante la cross-correlazione.
Come dimostrato in questo lavoro, DIC ha la capacità di fornire stime di ceppo di sequenza temporale di pieno campo per prove di frattura del femore, qualcosa non facilmente ottenuti con tecniche sperimentali dell'estensimetro. Anche se strain gauge misurazioni siano state impiegate da un numero di ricercatori, tali misure possono essere ostacolati da adesione montaggio inadeguato alla superficie dell'osso, gauge condizionata e una limitata distribuzione spaziale12,13. Al contrario, dati di deformazione di pieno campo sono estremamente utili per la convalida dei modelli QCT/FEA di resistenza ossea confrontando ceppo campi tra modello e prova, e ha anche applicazione clinica per correlare tipi di frattura femorale con il modello del ceppo sviluppo sulla superficie del femore per questa caduta fisiologica caricare caso5,9. Mentre la conformità del dispositivo potrebbe essere un problema durante il test i femori molto rigidi, DIC aggira questo problema di calcolo ceppi di corteccia direttamente da deformazione locale dell'osso così, eliminando conformità apparecchio come fonte di errori quando si stima la rigidità femorale . I risultati da queste correlazioni di immagine possono aiutare a sviluppare modelli migliori di QCT/FEA compreso materiale guasto e metriche di danneggiamento e frattura. Alla fine, questi possono aiutare le decisioni di terapia di guida soprattutto per pazienti osteoporotici.
Il metodo ha diversi svantaggi, tuttavia. La superficie del campione osseo deve essere uniformemente coperto con un modello stocastico macchiolina che ha elevato contrasto con lo sfondo. Occasionalmente riflessioni da illuminazione o grandi deformazioni possono alterare la capacità per l'algoritmo tracciare il modello precisamente dal telaio per telaio (Figura 4). Una seconda limitazione è quando singola telecamera (2D) DIC è impiegato, ceppo calcoli possono essere condizionati cui piano della superficie dell'osso si discosta dall'essere parallelo con la fotocamera immagine sensore aereo14. Ciò può verificarsi quando le superfici femorale ruotano verso o lontano dalla fotocamera durante la prova di frattura. Stiamo esplorando futuro lavoro in quest'area per aggiungere una seconda fotocamera e utilizzare metodi DIC 3D per una maggiore precisione. Fino a poco tempo, tali metodi sono stati fuori portata in un ambiente di ricerca ma ora stanno diventando sempre più facilmente disponibili. Un'altra limitazione del metodo specifico tessuto biologico è l'incertezza di adesione della vernice alla superficie del femore. Per le nostre osservazioni, questo non era un problema nei nostri test, ma qualsiasi slittamento del femore tessuto e vernice potrebbe influire sui risultati. Inoltre, qualsiasi tessuto osseo non lasciato alle spalle durante la preparazione dell'osso può interferire con le misure di deformazione di corteccia. Infine, le impostazioni di rilevamento di immagine e la densità della mesh sono fattori che possono influenzare la qualità dei risultati dell'analisi DIC e devono essere attentamente considerati.
Il protocollo attuale presenta un metodo per in modo efficiente e costantemente preparare gli esemplari femorali per analisi di correlazione di immagini digitali e per la stima dei campi corrispondenti di ceppo da formazione immagine di fotocamera ad alta velocità durante la prova di frattura. È stato dimostrato nel nostro laboratorio per ottenere coerenza sopra timeframes test e con vari personale di ricerca e operatori nel corso di un periodo di tempo di 6 anni. La procedura per DIC presentato qui per la preparazione femorale e test può essere facilmente estesa ad altri tipi di osso.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Gli autori non hanno nessun pertinenti informazioni integrative.
Acknowledgments
Gli autori vorrei ringraziare i materiali e l'anima di Testing strutturale presso la Mayo Clinic per il loro supporto tecnico nell'eseguire il test alla frattura. Inoltre vorremmo ringraziare Ramesh Raghupathy e Ian Gerstel per la loro assistenza nello sviluppo di script DIC e dettagli specifici del protocollo DIC durante il loro mandato presso la Mayo Clinic e il gruppo di ricerca Victor Barocas, Università del Minnesota per la alla base di software open source che esegue il nucleo dell'immagine digitale correlazione ceppo calcoli11. Questo studio è stato sostenuto finanziariamente dal fondo innovazione Grainger dalla Fondazione Grainger.
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).
