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Bioengineering

विषय-गतिशील गति के दौरान अस्थि तनाव का अध्ययन करने के लिए विशिष्ट पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल

doi: 10.3791/56759 Published: April 11, 2018

Summary

लैंडिंग के दौरान, कम शरीर हड्डियों बड़े यांत्रिक भार का अनुभव है और विकृत कर रहे हैं । यह करने के लिए बेहतर हड्डी तनाव के प्रभावों के साथ जुड़े चोटों के तंत्र को समझने के लिए हड्डी विकृति को मापने के लिए आवश्यक है । विषय-विशिष्ट पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडलिंग और परिमित तत्व विश्लेषण को एकीकृत करने के लिए एक उपंयास दृष्टिकोण गतिशील आंदोलनों के दौरान टिबियल तनाव को मापने के लिए प्रयोग किया जाता है ।

Abstract

अस्थि तनाव चोटों खेल और सैंय प्रशिक्षण में आम हैं । प्रशिक्षण के दौरान दोहराव बड़े भू प्रभाव बलों के कारण हो सकता है । यह कम शरीर हड्डी विकृति पर उच्च भूमि प्रभाव बलों के प्रभाव का निर्धारण करने के लिए बेहतर हड्डी तनाव चोटों के तंत्र को समझने के लिए आवश्यक है । पारंपरिक तनाव गेज माप vivo टिबिया विकृति में अध्ययन करने के लिए इस्तेमाल किया गया है. इस विधि प्रक्रिया की इनवेसिव सहित सीमाओं के साथ जुड़ा हुआ है, कुछ मानव विषयों की भागीदारी, और छोटे अस्थि सतह क्षेत्रों से सीमित तनाव डेटा. वर्तमान अध्ययन के लिए एक उपंयास दृष्टिकोण उच्च प्रभाव लदान की स्थिति के तहत टिबिया हड्डी तनाव का अध्ययन शुरू करना चाहता है । एक विषय विशेष के लिए एक स्वस्थ पुरुष (19 वर्ष, ८० किग्रा, १,८०० मिमी) का प्रतिनिधित्व मॉडल बनाया गया था । एक लचीला परिमित तत्व टिबिया मॉडल एक गणना टोमोग्राफी (सीटी) विषय के सही टिबिया के स्कैन के आधार पर बनाया गया था । प्रयोगशाला गति पर कब्जा करने के लिए विभिंन ऊंचाइयों (26, ३९, ५२ सेमी) से कीनेमेटीक्स और जमीन प्रतिक्रिया बलों के ड्रॉप-उतरने के प्राप्त करने के लिए प्रदर्शन किया गया । Multibody गतिशील कंप्यूटर लचीले टिबिया के एक मॉडल विश्लेषण के साथ संयुक्त सिमुलेशन के लिए ड्रॉप-उतरने के दौरान टिबिया तनाव यों तो प्रदर्शन किया गया । गणना टिबिया तनाव डेटा पिछले vivo अध्ययनों में के साथ अच्छे समझौते में थे । यह स्पष्ट है कि इस गैर इनवेसिव दृष्टिकोण एक बड़े पलटन, जो टिबिया तनाव भंग की चोट तंत्र की एक बेहतर समझ के लिए नेतृत्व करेंगे के लिए उच्च प्रभाव गतिविधियों के दौरान टिबिया हड्डी तनाव का अध्ययन करने के लिए लागू किया जा सकता है ।

Introduction

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इस तरह के तनाव फ्रैक्चर के रूप में हड्डी तनाव चोटों, गंभीर अति चोटों वसूली की लंबी अवधि की आवश्यकता होती है और महत्वपूर्ण चिकित्सा लागत1,2खर्च कर रहे हैं । तनाव भंग दोनों पुष्ट और सैंय आबादी में आम हैं । सभी खेल से संबंधित चोटों के अलावा, कुल3के 10% के लिए तनाव भंग खाता । विशेष रूप से, ट्रैक एथलीटों 20%4पर एक उच्च चोट दर का सामना. सैनिकों को भी तनाव फ्रैक्चर की एक उच्च दर का अनुभव । उदाहरण के लिए, एक 6% चोट दर अमेरिकी सेना के लिए सूचित किया गया था1 और एक 31% चोट दर इजरायल की सेना में बताया गया था5। के बीच सभी रिपोर्ट तनाव भंग, टिबिया तनाव फ्रैक्चर सबसे आम एक6,7,8है ।

खेल और टिबिया तनाव फ्रैक्चर के एक उच्च जोखिम के साथ शारीरिक प्रशिक्षण सामान्य रूप से उच्च भूमि प्रभावों के साथ जुड़े रहे हैं (उदा., कूद, लैंडिंग, और काटने) । गतिवान के दौरान, पैर जमीन संपर्क जब शरीर के लिए एक जमीन प्रभाव बल लागू किया जाता है । यह प्रभाव बल पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस प्रणाली और जूते से नष्ट कर रहा है । कंकाल प्रणाली की मांसपेशियों को जमीन प्रभाव को अवशोषित करने के लिए बलों को लागू करने के लिए अनुमति लीवर की एक श्रृंखला के रूप में कार्य करता है9. जब पैर की मांसपेशियों को पर्याप्त रूप से जमीन के प्रभाव को कम नहीं कर सकते, कम शरीर की हड्डियों अवशिष्ट बल अवशोषित करना चाहिए । अस्थि संरचना इस प्रक्रिया के दौरान विकृति का अनुभव होगा । अवशिष्ट प्रभाव बल के दोहराव अवशोषण हड्डी है, जो जमा और तनाव भंग हो जाएगा में microdamages में परिणाम हो सकता है । तारीख करने के लिए, बाहरी जमीन प्रभाव बलों के लिए अस्थि प्रतिक्रिया से संबंधित जानकारी सीमित है । यह कैसे टिबिया हड्डी गतिशील गति के दौरान उच्च प्रभाव बलों द्वारा शुरू यांत्रिक लोड करने के लिए प्रतिक्रिया का अध्ययन करने के लिए महत्वपूर्ण है । उच्च प्रभाव गतिविधियों के दौरान टिबिया हड्डी विकृति की जांच टिबिया तनाव फ्रैक्चर के तंत्र की एक बेहतर समझ के लिए नेतृत्व कर सकता है ।

vivo में हड्डी विरूपण को मापने के लिए इस्तेमाल किया पारंपरिक तकनीक साधने तनाव गेज10,11,12,13,14,15पर निर्भर करते हैं । सर्जिकल प्रक्रियाओं हड्डी की सतह पर तनाव गेज प्रत्यारोपण करने के लिए आवश्यक हैं । इनवेसिव प्रकृति के कारण, vivo में अध्ययन स्वयंसेवकों का एक छोटा सा नमूना द्वारा सीमित कर रहे हैं. इसके अलावा, तनाव गेज केवल हड्डी की सतह के एक छोटे से क्षेत्र की निगरानी कर सकते हैं । हाल ही में, एक गैर इनवेसिव कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करने के लिए हड्डी तनाव का विश्लेषण विधि16,17पेश किया गया था । इस पद्धति के लिए मानव आंदोलन के दौरान अस्थि तनाव का अध्ययन करने के लिए पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडलिंग और गणना सिमुलेशन गठबंधन करने की क्षमता के लिए अनुमति देता है ।

एक पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल एक कंकाल और कंकाल की मांसपेशियों का प्रतिनिधित्व किया है । कंकाल अस्थि खंडों के होते हैं, जो कठोर या गैर विकृत निकायों हैं । कंकाल की मांसपेशियों को प्रगतिशील-अभिंन-व्युत्पंन (PID) एल्गोरिथ्म का उपयोग कर नियंत्रकों के रूप में मॉडलिंग कर रहे हैं । तीन-शब्द PID नियंत्रण आउटपुट शुद्धता18में सुधार करने के लिए अनुमान में त्रुटियों का उपयोग करता है । संक्षेप में, PID नियंत्रकों का प्रतिनिधित्व मांसपेशियों को समय के साथ मांसपेशियों की लंबाई परिवर्तन का उत्पादन करने के लिए आवश्यक बलों के विकास के द्वारा शरीर आंदोलनों डुप्लिकेट करने की कोशिश । PID नियंत्रक त्रुटि/समय वक्र में आंदोलन reproducing के लिए बल को संशोधित करने के लिए उपयोग करता है । इस सिमुलेशन प्रक्रिया कंकाल ले जाने और शरीर आंदोलन का उत्पादन करने के लिए एक साथ काम करने के लिए सभी मांसपेशियों को समंवय करने के लिए एक व्यवहार्य समाधान बनाता है ।

ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल के कंकाल में एक या अधिक क्षेत्रों लचीला निकायों के रूप में मॉडलिंग की जा सकती विकृति के माप की अनुमति है । उदाहरण के लिए, टिबिया हड्डी तत्वों, जो हजारों तत्वों और नोड्स के होते हैं की एक सीमित संख्या में नीचे टूट सकता है । लचीला टिबिया पर यांत्रिक लदान का प्रभाव परिमित तत्व (FE) विश्लेषण के माध्यम से जांच की जा सकती है । FE विश्लेषण समय के साथ व्यक्तिगत तत्वों की लोडिंग प्रतिक्रिया की गणना करता है । हड्डी तत्वों और नोड्स की संख्या में वृद्धि के रूप में, FE विश्लेषण की गणना समय में काफी वृद्धि होगी ।

लचीला ' निकायों विकृति के सटीक मूल्यांकन के साथ गणना लागत को कम करने के लिए, मोडल FE विश्लेषण विकसित किया गया है और मोटर वाहन और एयरोस्पेस उद्योग के भीतर इस्तेमाल किया19,20। समय डोमेन में यांत्रिक लोड करने के लिए व्यक्तिगत FE ' तत्वों प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करने के बजाय, इस प्रक्रिया आवृत्ति डोमेन में विभिन्न कंपन आवृत्तियों पर आधारित एक वस्तु के यांत्रिक प्रतिक्रियाओं का आकलन. इस विधि गणना समय में एक महत्वपूर्ण कमी में एक विरूपण की सटीक माप20प्रदान करते हुए परिणाम है । हालांकि मोडल FE विश्लेषण व्यापक रूप से मोटर वाहन और एयरोस्पेस क्षेत्रों में यांत्रिक थकान का अध्ययन करने के लिए इस्तेमाल किया गया है, इस पद्धति के आवेदन मानव आंदोलन विज्ञान में बहुत सीमित किया गया है । अल नेजर एट अल., एक मोडल FE विश्लेषण मानव चाल के दौरान टिबियल विकृति की जांच करने के लिए इस्तेमाल किया और उत्साहजनक परिणाम16,17की सूचना दी । हालांकि, उनकी विधि बहुत ही एक प्रयोग से सीमित गाढ़ापन डेटा का उपयोग करके कंप्यूटर सिमुलेशन ड्राइव प्रभावित था; कोई वास्तविक जमीन प्रभाव सिमुलेशन सहायता बलों का इस्तेमाल किया गया । इस दृष्टिकोण ऐसे चलने के रूप में कम प्रभाव धीमी गति का अध्ययन करने के लिए उचित हो सकता है, लेकिन यह उच्च भूमि प्रभाव आंदोलनों का अध्ययन करने के लिए एक व्यवहार्य समाधान नहीं है । इस प्रकार, गतिशील उच्च प्रभाव गतिविधियों के दौरान कम शरीर की हड्डी प्रतिक्रियाओं की जांच करने के लिए, यह पहले से रिपोर्ट की विधि के साथ जुड़े सीमाओं को संबोधित करने के लिए एक अभिनव दृष्टिकोण विकसित करने के लिए आवश्यक है । विशेष रूप से, एक सटीक प्रयोगात्मक गाढ़ापन डेटा और वास्तविक भूमि प्रभाव बलों का उपयोग विधि विकसित किया जाना चाहिए । इसलिए, इस अध्ययन के लक्ष्य के लिए एक विषय विशेष पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल के लिए मोडल FE विश्लेषण के साथ multibody गतिशील सिमुलेशन प्रदर्शन को विकसित करने के लिए उच्च प्रभाव गतिविधियों के दौरान टिबियल तनाव की जांच थी । विभिन्न ऊंचाइयों से ड्रॉप-लैंडिंग द्वारा प्रतिनिधित्व एक गतिशील उच्च प्रभाव आंदोलन विधि का परीक्षण करने के लिए चुना गया था ।

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Protocol

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प्रयोग हेलसिंकी घोषणा के तहत आयोजित किया गया था । डेटा संग्रह से पहले, इस विषय की समीक्षा की और अध्ययन में भाग लेने से पहले विश्वविद्यालय संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित सहमति प्रपत्र पर हस्ताक्षर किए ।

1. सीटी इमेजिंग प्रोटोकॉल

  1. एक सुविधा है जहां एक सीटी स्कैनर स्थित है भागीदार ले लो । सीटी स्कैन करने से पहले, निम्नलिखित मापदंडों के साथ सीटी मशीन विन्यस्त करें: ०.६२५ मिमी की सीटी टुकड़ा मोटाई, 15 सेमी x 15 सेमी के देखने के सीटी फील्ड, और ऑटो सेट पीक किलो वोल्टेज (kVp) और milliampere-सेकंड (mAs) मशीन एल्गोरिथ्म का उपयोग कर के मापदंडों के लिए ।
  2. सीटी स्कैनर में एक अंगूठी में स्लाइड एक मेज पर लेट करने के लिए प्रतिभागी से पूछो । सीटी स्कैन के दौरान प्रतिभागी को बहुत अभी भी रहने के लिए कहें । प्रत्येक पैर फीमर के बाहर के छोर के माध्यम से एड़ी से अलग स्कैन ।
  3. सीटी स्कैन के पूरा होने पर, एक डिजिटल इमेजिंग और चिकित्सा में संचार (DICOM) प्रारूप में सीटी छवियों का निर्यात । ५१२ x ५१२ पिक्सेल (धूसर स्केल) का कोई छवि आकार चुनें ।
    नोट: सीटी इमेजिंग प्रोटोकॉल सामान्य रूप से कम 1 एच से रहता है. विकिरण खुराक कम है । यह है कि सामांय एक्स-रे चिकित्सा प्रक्रियाओं के दौरान सामना करना पड़ा से कोई बड़ा जोखिम प्रस्तुत करता है ।

2. मानवशास्त्रीय मापन प्रोटोकॉल

  1. प्रयोगशाला यात्रा के दौरान गति पर कब्जा करने से पहले, मापने के भागीदार के शरीर द्रव्यमान (किग्रा), शरीर की ऊंचाई (मिमी), पूर्वकाल के बीच की दूरी-बेहतर श्रोणि spins (ASISs) (मिमी), पैर लंबाई (मिमी), घुटने संयुक्त चौड़ाई (मिमी), और टखने संयुक्त चौड़ाई (मिमी).
  2. अंतर ासिी दूरी मापन: बाएँ ासिी और दाएँ ासिी के बीच रेखीय दूरी को मापने के लिए एक कैलिपर का उपयोग करें.
  3. पैर लंबाई माप: एक टेप उपाय का उपयोग करने के लिए रैखिक दूरी ासिी और औसत दर्जे का malleolus दोनों पैरों के लिए उपाय ।
  4. घुटने संयुक्त चौड़ाई माप: दोनों घुटनों के लिए फीमर के पार्श्व और औसत दर्जे का epicondyles के बीच रैखिक दूरी को मापने के लिए एक कैलिपर का उपयोग करें ।
  5. टखने की संयुक्त चौड़ाई माप: दोनों पैरों के लिए पार्श्व और औसत दर्जे का malleoli के बीच रैखिक दूरी को मापने के लिए एक कैलिपर का प्रयोग करें ।
    नोट: अंतर ासिी दूरी, पैर की लंबाई, घुटने और टखने की चौड़ाई एक यांत्रिक सॉफ्टवेयर में एक विषय मॉडल का निर्माण करने के लिए उपयोग किया जाता है ( सामग्री की तालिकादेखें) गाढ़ापन और काइनेटिक गणना प्रदर्शन के लिए ।

3. मोशन कैप्चर प्रोटोकॉल

नोट: उपयोग किए गए सभी सॉफ़्टवेयर और उपकरणों के लिए सामग्री की तालिका देखें ।

  1. चिंतनशील मार्कर की नियुक्ति
    1. निंनलिखित संरचनात्मक बोनी स्थलों पर है भागीदार शरीर पर 14 मिमी चिंतनशील मार्करों प्लेस: acromion प्रक्रियाओं, sternoclavicular जोड़ों, उरोस्थि के आधार, 10 के पीछे प्रक्रियागु वक्ष कशेरुकाओं, ASISs, पीछे-सुपीरियर श्रोणि spins (PSISs), पार्श्व घुटने संयुक्त लाइनों के ऊपर १.५ सेमी, औसत दर्जे का घुटने संयुक्त लाइनों के ऊपर १.५ सेमी, पार्श्व malleoli, औसत malleoli, पीछे ऊँची एड़ी के जूते, दूसरी metatarsals के अड्डों, और पांचवें metatarsals के अड्डों ।
    2. क्रमशः जांघों और टांगों पर 4 मार्कर वाले समूहों के साथ अर्द्ध कठोर प्लास्टिक प्लेट रखें ।
      नोट: एक बेहतर गति पर कब्जा परिणाम के लिए, भागीदार के लिए नंगे पांव और त्वचा तंग कपड़े पहनने की सिफारिश की है । इसके अलावा, मार्कर प्लेसमेंट प्रक्रिया एक संशोधित "प्लग-इन-चाल" प्रोटोकॉल21के बाद है । ३९ चिंतनशील मार्करों की कुल गति पकड़ने के लिए उपयोग किया जाता है और उनमें से ३४ कम शरीर से जुड़ी हैं ।
  2. एक स्वयं पर एक मोटर चालित ट्रेडमिल पर चलने से गर्म करने के लिए प्रतिभागी को निर्देश-5 मिनट के लिए गति चयनित ।
  3. गति पर कब्जा प्रक्रिया के लिए कमरे के स्थान का अंशांकन
    1. पावर ऑन मोशन कैप्चर सिस्टम (12 हाई-स्पीड इंफ्रा-रेड कैमरा) और दो फोर्स प्लेट्स । एक प्रस्ताव कैप्चर सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम खोलें । मुख्य प्रोग्राम विंडो के भीतर, ' संसाधन ' फलक खोलें । "सिस्टम" टैब पर क्लिक करें २०० हर्ट्ज पर कैमरा आवृत्ति और बल प्लेट आवृत्ति पर २,००० हर्ट्ज विन्यस्त.
    2. मुख्य प्रोग्राम विंडो के भीतर, ' उपकरण ' फलक खोलें । "सिस्टम तैयारी" बटन पर क्लिक करें । क्लिक करें "जांचना कैमरे" । "Start" पर क्लिक करें । एक शोध स्टाफ से पूछो एक मानक 5 मार्कर अंशांकन करने के लिए कमरे में जगह है जहां ड्रॉप लैंडिंग आंदोलनों प्रदर्शन कर रहे है के भीतर एक गतिशील अंशांकन प्रदर्शन की छड़ी लहर । पर क्लिक करें "बंद करो" 5 छड़ी डेटा के एस के बाद प्राप्त कर लिया गया है ।
    3. अंशांकन अंतरिक्ष के लिए एक संदर्भ स्थान (मूल) निर्दिष्ट करने के प्रयोजन के लिए एक बल प्लेट के एक कोने के साथ संरेखित फर्श पर फ्लैट की छड़ी प्लेस । "सिस्टम तैयारी ' उपकरण फलक में" वॉल्यूम उत्पत्ति सेट करें "क्लिक करे ।
  4. प्रस्ताव कैप्चर सॉफ्टवेयर प्रोग्राम में भागीदार तैयारी
    1. मुख्य प्रोग्राम विंडो के भीतर, ' संसाधन ' फलक खोलें । "विषय" टैब पर क्लिक करें "लेबलिंग कंकाल से एक नया विषय बनाएँ" बटन पर क्लिक करें. प्रदान की गई टेम्पलेट फ़ाइलों की सूची से किसी लेबलिंग टेम्पलेट का चयन करें.
    2. ' गुण ' विंडो में, इस विषय का नाम और शरीर द्रव्यमान (किग्रा), शरीर की ऊंचाई (मिमी), अंतर-ासिी दूरी (मिमी), बाएँ और दाएँ पैर लंबाई (मिमी), बाएँ और दाएँ घुटने की चौड़ाई (मिमी), और बाएँ और दाएँ टखने की चौड़ाई (मिमी) के मान दर्ज करें. ' विषय संसाधन ' फलक में, विषय नाम पर राइट-क्लिक करें और "विषय सहेजें" क्लिक करें ।
  5. एक स्थैतिक शरीर अंशांकन मुद्रा रिकॉर्ड
    1. प्रतिभागी को पैरों के कंधे की चौड़ाई के साथ नपे कमरे के बीच में स्थिर खड़े रहने के लिए कहें, जबकि ऊपरी अंगों को बाद में इतना विस्तार करना है कि शरीर पर सभी चिंतनशील मार्कर अच्छी तरह से कैमरों के संपर्क में हैं ।
    2. मुख्य प्रोग्राम विंडो में, उपकरण फलक खोलें । "विषय तैयारी" टैब पर क्लिक करें. विषय कैप्चर अनुभाग में, स्थिर अंशांकन परीक्षण के लिए 3-s गति परीक्षण रिकॉर्ड करने के लिए "प्रारंभ" क्लिक करें ।
  6. कार्यात्मक संयुक्त केन्द्रों का निर्धारण करने की प्रक्रिया
    1. कार्यात्मक हिप संयुक्त केंद्र
      1. एक पैर के साथ खड़े होने के लिए भागीदार से पूछो, और पूरी तरह से थोड़ा आगे पैर का विस्तार । प्रतिभागी को निम्न अनुक्रम में संयुक्त कूल्हे के चारों ओर विस्तारित पैर स्थानांतरित करने के लिए निर्देश: पूर्वकाल में कदम और तटस्थ करने के लिए वापस जाने के लिए, पूर्वकाल कदम-बाद में और तटस्थ करने के लिए वापस जाने के लिए, बाद में ले जाने और तटस्थ, पीछे ले जाने के लिए-बाद में और वापस जाने के लिए तटस्थ, पीछे कदम और तटस्थ पर लौटने, और एक circumduction गति ।
      2. मुख्य प्रोग्राम विंडो में, ' उपकरण ' फलक खोलें, "कैप्चर" टैब क्लिक करें । कैप्चर अनुभाग में, प्रत्येक कार्यात्मक हिप गति के लिए एक प्रस्ताव परीक्षण रिकॉर्ड करने के लिए "प्रारंभ" पर क्लिक करें ।
    2. कार्यात्मक घुटने संयुक्त केंद्र
      1. एक पैर के साथ खड़े हो जाओ और दूसरे पैर के एक 30 ° कूल्हे अति विस्तार को बनाए रखने के लिए भागीदार से पूछो । 5 बार के लिए गैर वजन असर पैर के साथ एक ४५ ° घुटने ठोके प्रदर्शन करने के लिए प्रतिभागी को हिदायत ।
      2. ' उपकरण ' फलक के ' कैप्चर ' अनुभाग में, प्रत्येक कार्यात्मक घुटने गति के लिए एक प्रस्ताव परीक्षण रिकॉर्ड करने के लिए "प्रारंभ" क्लिक करें ।
        नोट: कार्यात्मक संयुक्त प्रक्रिया के विवरण के लिए, कृपया देखें Schwarz, एट अल. 22
  7. ड्रॉप-लैंडिंग आंदोलनों के प्रस्ताव पर कब्जा
    1. तीन विभिन्न ड्रॉप-लैंडिंग हाइट्स (26 सेमी, ३९ सेमी, और ५२ सेमी)14का उपयोग करने के क्रम को यादृच्छिक करें ।
    2. ऊंचाई एक रबर की चटाई से आच्छादित फर्श पर ५० x ५० cm2 के एक शीर्ष सतह क्षेत्र के साथ लकड़ी बॉक्स समायोजित प्लेस । फोर्स प्लेटों के किनारों से लकड़ी का डिब्बा 11 सेमी का है । प्रतिभागी को बॉक्स की सतह पर खड़े होने के लिए कहें ।
    3. निर्देश भागीदार अपने प्रमुख पैर का विस्तार करने के लिए सीधे बॉक्स के सामने और उनके वजन आगे बदलाव, और बॉक्स से दूर कदम । एक अलग बल प्लेट पर प्रत्येक पैर के साथ एक ही समय में जमीन पर दोनों पैरों के साथ भूमि पर भागीदार से पूछो ।
    4. परीक्षण के प्रस्ताव पर कब्जा पूरा होने तक प्रतिभागी को खड़े रहने के लिए कहें । प्रत्येक ऊंचाई के लिए तीन प्रस्ताव परीक्षण एकत्र करने के लिए गति पर कब्जा तीन बार दोहराएँ.
  8. गति कैप्चर डेटा संसाधन
    1. एक प्रस्ताव कैप्चर सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम खोलें । कार्यक्रम के मुख्य विंडो के भीतर, ' संचार ' फलक पर जाएं । "डेटा प्रबंधन" टैब पर क्लिक करें. दर्ज गति परीक्षणों में से एक का चयन करें और यह कार्यक्रम में खुला ।
    2. ' उपकरण ' फलक में, "पाइपलाइन" टैब क्लिक करें । ' वर्तमान पाइपलाइन ' सूची से, "पुनर्निर्माण" पाइपलाइन का चयन करें । तीन आयाम (3 डी) चिंतनशील मार्कर की गति प्राप्त करने के लिए पुनर्निर्माण की प्रक्रिया शुरू करने के लिए "भागो" बटन पर क्लिक करें ।
    3. ' उपकरण ' फलक में, "लेबल/संपादन" टैब पर क्लिक करें । ' मैनुअल लेबलिंग ' अनुभाग में, व्यक्तिगत मार्कर नामों का चयन करें और इसी 3 डी पथ लेबल । लेबलिंग पूर्ण होने पर उपकरण पट्टी के "सहेजें" बटन पर क्लिक करें ।
    4. ' उपकरण ' फलक में, "पाइपलाइन" टैब क्लिक करें । ' उपलब्ध कार्रवाई ' अनुभाग में, "फ़ाइल निर्यात करें" चुनें. डबल-क्लिक करें "निर्यात C3D पाइपलाइन" । एक निर्देशांक तीन-आयाम (C3D) स्वरूप में किसी फ़ाइल के लिए प्रसंस्कृत गति परीक्षण निर्यात करने के लिए "चलाएँ" बटन क्लिक करें ।
  9. गति कैप्चर डेटा का यांत्रिक विश्लेषण
    1. गति कैप्चर डेटा को संसाधित करने के लिए एक यांत्रिक सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम खोलें । शीर्ष मेनू से, "फ़ाइल" क्लिक करें और "खोलें/जोड़ें" बटन पर क्लिक करें । का चयन करें रॉ C3D फ़ाइलों को यांत्रिक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम में आयात करने के लिए ।
    2. शीर्ष मेनू से, "मॉडल" क्लिक करें । क्लिक करें "बनाएं (स्थैतिक अंशांकन फ़ाइल जोड़ें)" । उप मेनू से, "हाइब्रिड मॉडल से C3DFile" का चयन करें । का चयन करें और स्थिर अंशांकन C3D फ़ाइल खोलें ।
    3. शीर्ष मेनू से, "मॉडल" क्लिक करें । ड्रॉप-डाउन सूची से, "मॉडल टेम्पलेट लागू करें" का चयन करें और एक मॉडल टेम्पलेट फ़ाइल खोलें । उपकरण पट्टी पर "मॉडल" टैब पर क्लिक करें । "विषय डेटा/मैट्रिक्स" टैब पर क्लिक करें । ' विषय डेटा ' विंडो के भीतर, मॉडल विषय-विशिष्ट बनाने के लिए ' द्रव्यमान ' और ' ऊँचाई ' के मूल्यों को संशोधित करें.
    4. उपकरण पट्टी पर "मॉडल" टैब पर क्लिक करें । शीर्ष मेनू पट्टी के "मॉडल बिल्डर उंनत पोस्ट प्रोसेसिंग" बटन पर क्लिक करें । "मॉडल बिल्डर उन्नत पोस्ट प्रोसेसिंग" की पॉप-अप विंडो में, "कार्यात्मक जोड़ों" टैब पर क्लिक करें. "कार्यस्थान से गति फ़ाइल जोड़ें" चुनें.
    5. कार्यात्मक संयुक्त केंद्र C3D फ़ाइलों का चयन करें । एक आयातित कार्यशील संयुक्त फ़ाइल हाइलाइट करें । फ़ाइल से मेल खाती कार्यशील संयुक्त हाइलाइट करें । गति परीक्षण के उपयुक्त भागों का चयन करने के लिए "वर्तमान फ़्रेम के लिए सेट करें फ़्रेम" और "वर्तमान फ़्रेम के लिए सेट अंत फ़्रेम" का उपयोग करें । "चिह्नित स्थलों की गणना" बटन पर क्लिक करें । इस प्रक्रिया को दोहराने के लिए अंय कार्यात्मक संयुक्त केंद्रों की गणना के लिए कंकाल मॉडल को परिष्कृत ।
    6. शीर्ष मेनू पट्टी पर "मॉडल" बटन पर क्लिक करें । चुनें "मोशन फाइल करने के लिए मॉडल निरुपित" । पॉप-अप विंडो में "प्रस्ताव डेटा के लिए मॉडल असाइन करें", सभी गति परीक्षणों के लिए विषय-विशिष्ट कंकाल मॉडल लागू होते हैं.
    7. उपकरण पट्टी के "पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें । "पाइपलाइन कार्यशाला" की पॉप-अप विंडो में, "खुली पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें । "फ़िल्टरिंग लक्ष्य पाइपलाइन" का चयन करें । गति पर कब्जा परीक्षण के 3 डी पथ पर 10 हर्ट्ज की cutoff आवृत्ति के साथ एक चौथा आदेश कम पास Butterworth फिल्टर करने के लिए "निष्पादित पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें.
    8. उपकरण पट्टी के "पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें । "पाइपलाइन कार्यशाला" की पॉप-अप विंडो में, "खुली पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें । "फ़िल्टरिंग बल पाइपलाइन" का चयन करें । ६० हर्ट्ज की कटऑफ आवृत्ति के साथ एक चौथे आदेश कम पास Butterworth फिल्टर प्रदर्शन करने के लिए "पाइप लाइन निष्पादित" बटन पर क्लिक करें गति पर कब्जा परीक्षण के जमीन प्रतिक्रिया बलों.
    9. शीर्ष मेनू पट्टी के "सेटिंग्स" बटन पर क्लिक करें । "भूमि प्रतिक्रिया बल परिकलन के लिए संसाधित एनालॉग का उपयोग करें" और "मॉडल/सेगमेंट/LinkModelBased आइटम के लिए संसाधित लक्ष्य का उपयोग करें" के आगे चेक चिह्न रखें ।
    10. उपकरण पट्टी के "पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें । "पाइपलाइन कार्यशाला" की पॉप-अप विंडो में, "खुली पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें । "मॉडल आधारित गणना" पाइपलाइन का चयन करें । निचले-शरीर संयुक्त कीनेमेटीक्स और कैनेटीक्स की गणना करने के लिए "निष्पादित पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें ।
    11. उपकरण पट्टी के "पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें । "पाइपलाइन कार्यशाला" की पॉप-अप विंडो में, "खुली पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें । "निर्यात C3D निर्देशांक" पाइपलाइन का चयन करें । एक C3D फ़ाइल में कम शरीर के दृश्य मार्करों के संसाधित 3 डी निर्देशांक निर्यात करने के लिए "निष्पादित पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें ।
    12. उपकरण पट्टी के "पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें । "पाइपलाइन कार्यशाला" की पॉप-अप विंडो में, "खुली पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें । "निर्यात जमीन प्रतिक्रिया बलों" पाइपलाइन का चयन करें । एक बाइनरी फ़ाइल (फाइल एक्सटेंशन: चटाई) में संसाधित 3 डी जमीन प्रतिक्रिया बलों को निर्यात करने के लिए "निष्पादित पाइपलाइन" बटन पर क्लिक करें ।
      नोट: भूमि के दौरान उच्च प्रभाव चोटियों को संरक्षित करने के लिए, ६० हर्ट्ज के एक cutoff आवृत्ति कच्चे जमीन प्रतिक्रिया बल डेटा23फिल्टर करने के लिए प्रयोग किया जाता है ।
  10. कंप्यूटर सिमुलेशन के लिए प्रस्ताव कैप्चर डेटा तैयार करना
    1. एक कंप्यूटर प्रोग्रामिंग सॉफ्टवेयर खोलें । फ़िल्टर्ड C3D डेटा फ़ाइल और MAT डेटा फ़ाइल आयात करें ।
    2. कम शरीर संयुक्त केंद्र निर्देशांक युक्त एक पाठ फ़ाइल निर्यात. कंवर्ट C3D डेटा फ़ाइल और पाठ फ़ाइलों में चटाई डेटा फ़ाइल (फाइल एक्सटेंशन: slf) एक multibody गतिशील सिमुलेशन प्रोग्राम द्वारा उपयोग के लिए ।

4. विषय विशिष्ट मॉडलिंग प्रक्रिया

  1. निचले शरीर कंकाल मॉडल बनाना
    1. मानव शरीर मॉडलिंग प्लग में स्थापित के साथ multibody गतिशील सिमुलेशन सॉफ्टवेयर प्रोग्राम खोलें । इस प्रक्रिया के दौरान, मानव शरीर मॉडलिंग प्लग में मॉड्यूल स्वचालित रूप से खोला है । छप स्क्रीन के भीतर, मॉडल बिल्डिंग नियंत्रण कक्ष खोलने के लिए "नया मॉडल" आइकन पर डबल क्लिक करें ।
    2. मुख्य मॉडलिंग पैनल के भीतर, "मानवशास्त्रीय डेटाबेस लाइब्रेरी" अनुभाग में, ड्रॉप-डाउन सूची से जेनेरिक बॉडी (GeBOD) चुनें. मुख्य मॉडलिंग पैनल के भीतर, शरीर द्रव्यमान (किग्रा), शरीर की ऊंचाई (मिमी), लिंग, और आयु (महीने) निर्दिष्ट करें ।
    3. मुख्य मॉडलिंग पैनल के भीतर, "शरीर विंयास" अनुभाग में, "कम शरीर" रेडियो बटन पर क्लिक करें । "इकाइयां" ड्रॉप-डाउन सूची से, "मिलीमीटर किलोग्राम ंयूटन" का चयन करें । मुख्य मॉडलिंग पैनल के भीतर, शरीर मापन को स्वीकार करने के लिए "शरीर माप तालिका बनाएँ" अनुभाग में "लागू करें" बटन पर क्लिक. एक निचले-शरीर कंकाल आधार मॉडल बनाने के लिए "मानव सेगमेंट बनाएँ" अनुभाग में "लागू करें" बटन पर क्लिक करने के लिए जारी रखें ।
      नोट: यह मॉडल व्यक्ति की ऊंचाई, द्रव्यमान, आयु और लिंग के आधार पर स्केल होता है । मॉडल सात क्षेत्रों के होते हैं: एक श्रोणि, दो जांघों, दो टांगों, और दो पैर (चित्रा 1) । क्षेत्रों के सभी कठोर निकायों के रूप में मॉडलिंग कर रहे हैं ।
  2. मॉडलिंग निचले शरीर जोड़ों
    1. मुख्य मेनू ड्रॉप-डाउन सूची में, संयुक्त विंयास पैनल को खोलने के लिए "जोड़ों" का चयन करें मेन मॉडलिंग पैनल के भीतर ।
    2. संयुक्त विंयास पैनल के भीतर, "संयुक्त रोटेशन तत्वों" अनुभाग में, बटन के बगल में क्लिक करें "रिकॉर्डिंग जोड़ों के साथ मॉडल तैयार" । "स्प्रिंग स्पंज और संयुक्त सीमा गुण" अनुभाग में, निंन पैरामीटर दर्ज करें: नाममात्र की संयुक्त कठोरता के 1 Nmm/°, नाममात्र की संयुक्त ०.१ Nmm ∙ s/°, संयुक्त बंद करो कठोरता के 3.38 e7 Nmm/ नाम के बगल में रेडियो बटन की जाँच करके "बाएँ पैर" और "दाएँ पैर" का चयन करने के लिए जारी रखें. संयुक्त विंयास को स्वीकार करने के लिए "लागू करें" बटन पर क्लिक करे ।
    3. मुख्य मेनू की ड्रॉप-डाउन सूची से, "कार्यप्रवाह" का चयन करें । उप मेनू की ड्रॉप-डाउन सूची से, "चाल" और "जांचना" का चयन करें. "संयुक्त केंद्र डेटा" अनुभाग में, प्रतिभागी का निचला-मुख्य भाग संयुक्त केंद्र फ़ाइल दर्ज करें ।
    4. संयुक्त केंद्र के स्थानों को संशोधित करने के लिए डेटा आयात करने के लिए "लोड" बटन पर क्लिक करें । "लोड स्थिर परीक्षण" अनुभाग में, स्थिर अंशांकन गति कैप्चर परीक्षण (slf फ़ाइल स्वरूप में, 3.8-3.10 चरणों में वर्णित जनरेशन) दर्ज करें । निचले शरीर कंकाल मॉडल parameterize करने के लिए फ़ाइल को आयात करने के लिए "लोड" बटन पर क्लिक करें ।
      नोट: डिफ़ॉल्ट रूप से, हिप जोड़ों स्वतंत्रता के तीन डिग्री के साथ गोलाकार जोड़ों के रूप में विन्यस्त कर रहे हैं, घुटने जोड़ों स्वतंत्रता के एक डिग्री के साथ revolute जोड़ों के रूप में विन्यस्त कर रहे हैं, और टखने जोड़ों स्वतंत्रता के दो डिग्री के साथ सार्वभौमिक जोड़ों के रूप में विन्यस्त कर रहे हैं.
  3. कंकाल की मांसपेशियों मॉडलिंग
    1. मुख्य मेनू की ड्रॉप-डाउन सूची से, "कोमल ऊतकों" का चयन करें । उप-मेनू की ड्रॉप-डाउन सूची से, "आधार ऊतक सेट बनाएँ" का चयन करें. "मांसपेशी सिकुड़ा तत्वों" अनुभाग में, "रिकॉर्डिंग मांसपेशी तत्वों के साथ मॉडल तैयार" पर क्लिक करें ।
    2. "वैश्विक रिकॉर्डिंग तत्व मांसपेशी गुण" अनुभाग में, "अद्यतन ४५ मांसपेशी सेट" के रेडियो बटन पर क्लिक करें ।
    3. "वैश्विक रिकॉर्डिंग तत्व मांसपेशी गुण" अनुभाग में, मांसपेशी गुणों के लिए निम्न डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स स्वीकार करें: निष्क्रिय कठोरता के ०.४४४८ n/मिमी, निष्क्रिय गलन के १.७५ E-2 एनएस/मिमी, मांसपेशी आराम लोड की ०.४४४८ n. "बाएँ पैर" के रेडियो बटन की जाँच करें और "मांसपेशी कार्य के लिए दायां पैर" । कॉंफ़िगरेशन को स्वीकार करने के लिए "लागू करें" बटन क्लिक करे ।
      नोट: ४५ पैर मांसपेशी सेट निम्नलिखित मांसपेशियों में शामिल हैं: Adductor Brevis, Adductor लंग्स, Adductor मैगनस (तीन समूह), मछलियां Femoris लंबे सिर, मछलियां Femoris लघु सिर, प्रसारक Digitorum, प्रसारक Hallucis, फ्लेक्सर Digitorum, फ्लेक्सर Hallucis, Gastrocnemius, Gemellus, Gluteus Maximus (तीन समूह), Gluteus medias (तीन समूह), Gluteus (तीन समूह), Gracilis, दौडऩे, Iliacus, पार्श्व Gastrocnemius, औसत दर्जे का Gastrocnemius, Pectineus, Peroneus Brevis, Peroneus लंग्स, Peroneus Tertius, Piriformis, Psoas, Quadriceps Femoris, Rectus Femoris, Sartorius, Semimembranosus, Semitendinosus, Soleus, tension Fasciae लाटा, Tibialis पूर्वकाल, Tibialis पीछे, वास्तु Intermedius, वास्तु Lateralis, वास्तु Medialis.

5. बहु शरीर गतिशीलता सिमुलेशन

  1. व्युत्क्रम गाढ़ापन सिमुलेशन प्रदर्शन
    1. मुख्य मेनू की ड्रॉप-डाउन सूची से, "कार्यप्रवाह" का चयन करें । उप-मेनू की ड्रॉप-डाउन सूची से, "चाल" और "परीक्षण" का चयन करें. "गतिशील परीक्षण डेटा" अनुभाग में, एक गतिशील गति कैप्चर परीक्षण (slf फ़ाइल स्वरूप में) का फ़ाइल नाम दर्ज करें और डेटा को आयात करने के लिए "लोड" बटन क्लिक करते हैं । जारी रखने के लिए इसी जमीन प्रतिक्रिया बल डेटा फ़ाइल (slf फ़ाइल स्वरूप में) दर्ज करें और "लोड" बटन पर क्लिक करने के लिए डेटा आयात ।
    2. मुख्य मेनू की ड्रॉप-डाउन सूची से, "_Analyze" का चयन करें । गतिशील परीक्षण की शुरुआत में मुद्रा मैच के लिए मॉडल आसन को समायोजित करने के लिए Reparameterize विश्लेषण चलाएँ.
    3. सिमुलेशन पैनल खोलें । गुरुत्वाकर्षण और जमीन प्रतिक्रिया बलों के प्रभाव को अक्षम करें । अनुकरण की लंबाई के रूप में पूरे गति परीक्षण चुनें ।
    4. १०० चरणों का एक सिमुलेशन समय चरण निर्दिष्ट करें/एक व्युत्क्रम गाढ़ापन गति कैप्चर डेटा द्वारा संचालित सिमुलेशन चलाते हैं । व्युत्क्रम गाढ़ापन सिमुलेशन विश्लेषण सहेजें ।
  2. एक मोशन ट्रैकर एजेंट बनाना
    1. मोशन ट्रैकर एजेंट निर्माण पैनल खोलें । डिफ़ॉल्ट ट्रैकर नाम स्वीकार करें: MA_Track ।
    2. शोधों की कठोरता और रोटेशन की कठोरता को क्रमशः 10 N/mm और १,००० Nmm/° के रूप में सेट करें । के रूप में क्रमशः 10 एनएस/mm और १,००० Nmms/°, शोधों गलन और रोटेशन गलन सेट । स्वतंत्रता के सभी शोधों और रोटेशनल डिग्री को प्रेरित के रूप में सेट करें ।
    3. नोट. केवल निचले शरीर के मॉडल के रूप में आगे गतिशील अनुकरण के लिए प्रयोग किया जाता है, एक प्रस्ताव ट्रैकर ऊपरी शरीर की गति की कमी के कारण अस्थिरता के लिए खाते के लिए आवश्यक है ।
  3. प्रशिक्षण पैर की मांसपेशियों
    1. कोमल ऊतकों विंयास पैनल खोलो । मांसपेशी मॉडल के लिए बंद लूप सरल चुनें । मांसपेशी मॉडल के लिए निंनलिखित मापदंडों सेट: 1.0 e6 के आनुपातिक लाभ, 1.0 e6 का अभिंन लाभ, और 1.0 e4 के व्युत्पंन लाभ ।
    2. व्युत्क्रम गाढ़ापन सिमुलेशन विश्लेषण का चयन करें मांसपेशी प्रशिक्षण का लक्ष्य है । मांसपेशी प्रशिक्षण लागू होते हैं ।
  4. एक लचीले टिबिया आयात करना
    1. लचीला शरीर आयात पैनल खोलें । तीन ज्ञात निर्माताओं और उनके संबंधित नोड्स के साथ लचीला टिबिया की सतह पर संरेखण मैपिंग निष्पादित करें ।
    2. लचीले टिबिया द्वारा प्रतिस्थापित की जाने वाली कठोर टिबिया को चुनें । लचीले टिबिया का प्रतिनिधित्व करने वाली MNF फ़ाइल का चयन करें । लचीला टिबिया के लिए पैर की मांसपेशियों को पुनः अनुलग्न करने के लिए मांसपेशी लगाव मानचित्रण फ़ाइल का चयन करें । टिबिया के लिए लचीली मॉडल आयात करें ।
  5. जगह में लचीला टिबिया के साथ आगे गतिशील सिमुलेशन प्रदर्शन
    1. सिमुलेशन पैनल खोलें । गुरुत्वाकर्षण और जमीन प्रतिक्रिया बलों के प्रभाव को सक्षम करें । गति एजेंटों के प्रभाव को अक्षम करें ।
    2. पूरे गति परीक्षण की लंबाई के लिए सिमुलेशन चलाने के लिए चुनें । सेट सिमुलेशन समय कदम के १०० कदम/एक आगे गतिशील प्रशिक्षित मांसपेशियों द्वारा संचालित सिमुलेशन चलाते हैं । आगे डायनेमिक विश्लेषण सहेजें ।

6. एक लचीला टिबिया मॉडल बनाना

  1. एक 3d सतह जाल मॉडल बनाना
    1. छवि संसाधन प्रोग्राम खोलें । DICOM स्वरूप में सीटी स्लाइस आयात करें । आसपास के कोमल ऊतकों से अस्थि ऊतक अलग करने के लिए क्षेत्र बढ़ रही विधि का उपयोग कर एक मुखौटा बनाएँ ।
    2. सीटी स्लाइस के लिए खोज जहां टिबिया और बहिर्जंघिका जुड़े हुए हैं । दो हड्डियों के संयोजन के साथ मुखौटा मिटा द्वारा टिबिया और बहिर्जंघिका अलग ।
    3. केवल टिबिया हड्डी शामिल करने के लिए क्षेत्र बढ़ रही विधि का उपयोग कर एक दूसरा मुखौटा बनाएँ । टिबिया मुखौटा में मौजूदा गुहाओं को उजागर करने के लिए सीटी स्लाइस के माध्यम से जाओ । गुहाओं को मुखौटा में भरें । टिबिया मास्क पर आधारित 3d टिबिया ऑब्जेक्ट बनाएं । 3डी टिबिया ऑब्जेक्ट को आरेखण इंटरचेंज फ़ॉर्मेट (DXF) में फ़ाइल के रूप में निर्यात करें ।
  2. एक परिमित तत्व टिबिया मॉडल बनाना
    1. एक FE विश्लेषण सॉफ्टवेयर प्रोग्राम खोलें । 3d टिबिया मॉडल फाइल को DXF एक्सटेंशन के साथ इम्पोर्ट करें.
    2. डुप्लिकेट तत्वों और नोड्स को निकालने के लिए स्वीप आदेश निष्पादित करें । 3 मिमी x 3 मिमी x 3 मिमी के षट्कोण तत्वों के साथ एक FE टिबिया मॉडल बनाने के लिए वॉल्यूम मेष आदेश निष्पादित करें । सभी तत्वों के लिए निंन सामग्री गुण असाइन करें: युवतियों के मापांक के 17 GPa, Poisson के अनुपात में ०.३ की और घनत्व की 1.9 ई-6 किलो/
      नोट: सामग्री गुण धारणा है कि अस्थि ऊतक गतिशील गति24,25,26के दौरान हड्डी द्वारा अनुभवी तनाव की पर्वतमाला के भीतर आइसोट्रोपिक है के साथ प्रत्येक तत्व को सौंपा ।
  3. एक लचीले टिबिया मॉडल बनाना
    1. मुख्य नियंत्रण कक्ष के भीतर, क्लिक करें "ज्यामिति और मेष" टैब चुनें "ज्यामिति और मेष" । "ज्यामिति और मेष" पॉप-अप विंडो में, "मेष" अनुभाग में, घुटने और टखने के जोड़ों के केंद्रों का प्रतिनिधित्व करने के लिए दो नए नोड्स बनाने के लिए "नोड्स जोड़ें" क्लिक करें ।
    2. मुख्य नियंत्रण कक्ष में, "लिंक" टैब पर क्लिक करें. RBE2's चुनें । RBE2's पॉप-अप विंडो में, प्रकार के लिंक कनेक्शन 2 कठोर शरीर तत्व (RBE2) घुटने और टखने सतहों पर संयुक्त नोड्स और सतह नोड्स के बीच बनाएँ ।
    3. मुख्य नियंत्रण कक्ष में, "सीमा शर्तें" टैब क्लिक करें । "सीमा शर्तें" अनुभाग में, "नया" बटन क्लिक करें । "DOF_Set नोड्स" का चयन करें । "सीमा शर्त गुण" पॉप-अप विंडो में, दो RBE2 संयुक्त नोड्स में से प्रत्येक के लिए स्वतंत्रता के छह अंश असाइन करके एक सीमा शर्त बनाएँ ।
    4. मुख्य नियंत्रण कक्ष में, "Loadcases" टैब क्लिक करें । "Loadcases" अनुभाग में, "नया" क्लिक करें, "adams क्रेग-Bampton"19चुनें । "Loadcase गुण" पॉप-अप विंडो में, "DOF-सेट नोड्स" क्लिक करें । उपरोक्त चरण में बनाए गए dofset_nodes का चयन करें ।
    5. मुख्य नियंत्रण कक्ष में, "कार्य" टैब क्लिक करें । "कार्य" अनुभाग में, "नया" क्लिक करें । "संरचनात्मक" का चयन करें । "कार्य गुण" पॉप-अप विंडो में, पिछले चरण में बनाए गए loadcase का चयन करें । "कार्य परिणाम" बटन पर क्लिक करें । "परिणाम" पॉप-अप विंडो में, "Stress" और "तनाव" का चयन करें । इसके अलावा "किलोग्राम" द्रव्यमान के लिए, "ंयूटन" बल के लिए, "मिलीमीटर" लंबाई के लिए, और समय के लिए "दूसरा" का चयन करें । क्लिक करें "भागो" बटन ।
    6. "कार्य चलाएं" पॉप-अप विंडो में, एक FE सिमुलेशन के लिए कार्य सबमिट करने के लिए और टिबिया16के मोडल तटस्थ फ़ाइल (MNF) बनाने के लिए "सबमिट" बटन क्लिक करें ।

7. तनाव डेटा विश्लेषण

  1. हड्डी तनाव डेटा निर्यात
    1. multibody अनुकार कार्यक्रम के पोस्ट प्रोसेसर खोलो । लोड स्थायित्व प्लग में कार्यक्रम ।
    2. सिमुलेशन नाम पर क्लिक करके लचीला टिबिया के साथ सिमुलेशन खोलें । antero-औसत दर्जे का पहलू के मध्य टिबियल diaphysis का प्रतिनिधित्व करने वाले नोड्स के अधिकतम और न्यूनतम मुख्य उपभेदों और अधिकतम कतरनी तनाव का निर्यात करें ।
  2. प्रसंस्करण कच्चे तनाव डेटा
    1. डेटा संसाधन के लिए कंप्यूटर प्रोग्रामिंग सॉफ़्टवेयर खोलें । कच्चे तनाव डेटा आयात करें । 15 हर्ट्ज की कटऑफ आवृत्ति के साथ कच्चे डेटा के लिए एक चौथा आदेश कम पास Butterworth फिल्टर लागू करें.

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Representative Results

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एक स्वस्थ कोकेशियान पुरुष (19 साल, ऊंचाई १,८०० मिमी, मास ८० किग्रा) अध्ययन के लिए स्वेच्छा से । डेटा संग्रह से पहले, इस विषय की समीक्षा की और अध्ययन में भाग लेने से पहले विश्वविद्यालय संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित सहमति प्रपत्र पर हस्ताक्षर किए । प्रयोग हेलसिंकी घोषणा के तहत आयोजित किया गया था । प्रयोग निंन प्रोटोकॉल के आधार पर किया गया था ।

आदेश में आगे गतिशील सिमुलेशन की सटीकता की पुष्टि करने के लिए, निचले-सिमुलेशन से शरीर संयुक्त कोण इसी संयुक्त कोण गति पर कब्जा एक यांत्रिक विश्लेषण कार्यक्रम द्वारा संसाधित आंकड़ों से मापा की तुलना में थे । एक सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ़्टवेयर का उपयोग तुलना के परस्पर सहसंबंध गुणांकों की गणना करने के लिए किया गया था । परस्पर सहसंबंध परिकलन की अनुमति 10 lags सकारात्मक और नकारात्मक दिशाओं में है । प्रत्येक अंतराल आगे गतिशील सिमुलेशन (०.०१ s) में एक एक बार कदम से संबंधित । अधिकतम क्रॉस-सहसंबंध गुणांक पहचाने गए थे ।

चित्रा 2के दृश्य निरीक्षण, चित्रा 3, और चित्रा 4 प्रयोगात्मक डेटा के साथ और सिमुलेशन डेटा के साथ उत्पादित संयुक्त कोण के बीच समानता को दर्शाता है. शूंय अंतराल (तालिका 1) पर प्रयोगात्मक और सिमुलेशन संयुक्त कोण के बीच मजबूत क्रॉस-सहसंबंध गुणांक पाए गए ।

antero में चोटी उपभेदों-तीन अलग ऊंचाइयों से उतरने के दौरान मध्य टिबियल शाफ्ट के औसत दर्जे का क्षेत्र 2 तालिकामें प्रस्तुत कर रहे हैं । तीन लैंडिंग ऊंचाई के अलावा, ५२ सेमी लैंडिंग हालत सबसे बड़ी चोटी अधिकतम प्रिंसिपल, पीक न्यूनतम प्रिंसिपल, और पीक अधिकतम कतरनी उपभेदों का प्रदर्शन किया । इसके अलावा, यह देखा गया है कि, के रूप में गिरावट की ऊंचाई बढ़ गई, पीक अधिकतम प्रमुख उपभेदों वृद्धि हुई है ।

Figure 1
चित्रा 1: वर्तमान अध्ययन में बनाया विषय-विशिष्ट पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल. इस निचले शरीर के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल छह कठोर क्षेत्रों (श्रोणि, बाएँ और दाएँ femurs, बाएँ टिबिया, और बाएँ और दाएँ पैर) और एक लचीला टिबिया (सही टिबिया) शामिल हैं. ९० लेग मांसपेशियां मॉडल से जुड़ी हैं । दृश्य प्रयोजन के लिए, प्रत्येक मांसपेशी एक कोरल रंग लाइन द्वारा प्रतिनिधित्व किया है । संयुक्त केंद्र बाएं निचले शरीर के लिए सही कम शरीर और बैंगनी गेंदों के लिए हल्के नीले रंग की गेंदों द्वारा प्रतिनिधित्व कर रहे हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 2
चित्रा 2: संयुक्त कोण तुलना (डिग्री में) के बीच प्रयोगात्मक गति पर कब्जा डेटा और सिमुलेशन डेटा ड्रॉप लैंडिंग के लिए 26 सेमी ऊंचाई से । ठोस लाइनों प्रयोगात्मक गति पर कब्जा डेटा के साथ गणना संयुक्त कोण का प्रतिनिधित्व करते हैं । बिंदीदार लाइनों संयुक्त multibody गतिशील सिमुलेशन डेटा द्वारा उत्पादित कोणों का प्रतिनिधित्व करते हैं । अनुलंब रेखाएं प्रभाव के क्षणों का प्रतिनिधित्व करती हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 3
चित्रा 3: संयुक्त कोण तुलना (डिग्री में) के बीच प्रयोगात्मक गति पर कब्जा डेटा और सिमुलेशन डेटा ड्रॉप लैंडिंग ३९ cm ऊंचाई से । ठोस लाइनों प्रयोगात्मक गति पर कब्जा डेटा के साथ गणना संयुक्त कोण का प्रतिनिधित्व करते हैं । बिंदीदार लाइनों संयुक्त multibody गतिशील सिमुलेशन डेटा द्वारा उत्पादित कोणों का प्रतिनिधित्व करते हैं । अनुलंब रेखाएं प्रभाव के क्षणों का प्रतिनिधित्व करती हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 4
चित्रा 4: संयुक्त कोण तुलना (डिग्री में) प्रयोगात्मक गति पर कब्जा डेटा और ५२ cm ऊंचाई से ड्रॉप लैंडिंग के लिए सिमुलेशन डेटा के बीच. ठोस लाइनों प्रयोगात्मक गति पर कब्जा डेटा के साथ गणना संयुक्त कोण का प्रतिनिधित्व करते हैं । बिंदीदार लाइनों संयुक्त multibody गतिशील सिमुलेशन डेटा द्वारा उत्पादित कोणों का प्रतिनिधित्व करते हैं । अनुलंब रेखाएं प्रभाव के क्षणों का प्रतिनिधित्व करती हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Droplanding हाइट्स
26 सेमी ३९ सेमी ५२ सेमी
निचले शरीर के जोड़ों परस्पर सहसंबंध गुणांक अंतराल परस्पर सहसंबंध गुणांक अंतराल परस्पर सहसंबंध गुणांक अंतराल
टखने ०.९९८ 0 ०.९९८ 0 ०.९९९ 0
घुटने 1 0 1 0 1 0
हिप ०.९९९ 0 1 0 1 0

तालिका 1: क्रॉस-सहसंबंध गुणांक और lags गति कैप्चर डेटा और सिमुलेशन डेटा से उत्पादित संयुक्त कोणों के आधार पर उत्पादित संयुक्त कोणों के बीच तुलना से । प्रत्येक ऊंचाई पर एक परीक्षण तुलना के लिए इस्तेमाल किया गया था । शूंय अंतराल समय में कोई फर्क नहीं है जब संयुक्त कोण दो दृष्टिकोण के बीच उत्पादन किया गया इंगित करता है ।

Droplanding हाइट्स
अस्थि तनाव (µ तनाव) 26 सेमी ३९ सेमी ५२ सेमी
अधिकतम मूलधन ११६० १२७० १४१०
न्यूनतम प्राचार्य -६५९ -५९८ -८६७
अधिकतम कतरनी ८९३ ८७० ११४०

तालिका 2: antero पर टिबिया हड्डी उपभेदों-तीन अलग ऊंचाइयों से उतरने के दौरान मध्य टिबियल शाफ्ट के औसत दर्जे का पहलू । अधिकतम प्रधानाचार्य, न्यूनतम प्रधानाचार्य, और अधिकतम कतरनी उपभेदों प्रस्तुत कर रहे हैं ।

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Discussion

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इस अध्ययन का उद्देश्य एक गैर इनवेसिव विधि उच्च प्रभाव गतिविधियों के दौरान टिबिया विरूपण निर्धारित करने के लिए विकसित करने के लिए किया गया था । प्रभाव लोडिंग के कारण टिबिया तनाव को बढ़ाता है टिबिया तनाव फ्रैक्चर की एक बेहतर समझ के लिए नेतृत्व करेंगे । इस अध्ययन में, एक विषय विशेष पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल विकसित किया गया था, और कंप्यूटर सिमुलेशन ड्रॉप लैंडिंग एक प्रयोगशाला की स्थापना में प्रदर्शन आंदोलनों नकल करने के लिए चला रहे थे । टिबियल तनाव पर ड्राप लैंडिंग ऊंचाई का असर जांचा गया । इस अध्ययन में, हमने देखा है कि के रूप में ड्रॉप लैंडिंग ऊंचाई वृद्धि हुई है, तो चोटी अधिकतम प्रमुख उपभेदों किया था । इसके अलावा, तीन लैंडिंग शर्तों के अलावा, ५२-मुख्यमंत्री हालत उच्चतम शिखर अधिकतम मूलधन, न्यूनतम प्रधानाचार्य, और अधिकतम कतरनी उपभेदों के परिणामस्वरूप ।

vivo में सीमित डेटा टिबिया तनाव पर ड्रॉप लैंडिंग के प्रभाव के संबंध में साहित्य में उपलब्ध हैं । Milgrom एट अल., तीन अलग ऊंचाइयों (26, ३९, ५२ सेमी)14से उतरने के दौरान 896-1007 µ तनाव से लेकर अधिकतम मुख्य तनाव की सूचना दी । Ekenman एट अल. एक ४५ cm ऊंचाई13से लैंडिंग के दौरान २,१२८ µ तनाव का एक औसत तनाव की सूचना दी । कंप्यूटर सिमुलेशन से अधिकतम मुख्य तनाव तीन अलग ऊंचाइयों (26, ३९, ५२ सेमी) से उतरने के दौरान 1160-1410 µ तनाव के बीच थे, जो Milgrom एट अल द्वारा सूचित उन से अधिक थे । लेकिन कम थे कि द्वारा रिपोर्ट Ekenman एट अल. 13 , 14

निम्न कारणों से वर्तमान और पिछले अध्ययनों के बीच तनाव में अंतर करने के लिए योगदान कर सकते हैं. सबसे पहले, जनसांख्यिकीय मतभेद इस और पिछले अध्ययनों में विषयों के बीच मौजूद हैं । हम एक शारीरिक रूप से सक्रिय पुरुष विषय का इस्तेमाल किया । Ekenman के अध्ययन में एक महिला विषय13शामिल है । है Milgrom अध्ययन दोनों पुरुषों और महिलाओं को शामिल किया और औसत उपभेदों14की सूचना दी । दूसरा, जूते हड्डी तनाव में मतभेद में एक भूमिका निभा सकता है । Lanyon एट अल. टिबियल उपभेदों पर जूते के प्रभाव का अध्ययन किया, उंहोंने पाया कि चलने और नंगे पांव चल रहे जूते12पहनने की तुलना में अधिक से अधिक उपभेदों के परिणामस्वरूप । वर्तमान अध्ययन एक नंगे पांव लैंडिंग प्रोटोकॉल का इस्तेमाल किया, Milgrom एट अल द्वारा उन से अधिक थे गणना तनाव मूल्यों । अध्ययन है, जो मानक पुष्ट जूते14के साथ एक लैंडिंग प्रोटोकॉल का इस्तेमाल किया । तीसरा, लैंडिंग रणनीति में परिवर्तन भी टिबियल तनाव को प्रभावित कर सकते हैं । वर्तमान अध्ययन में, यह संभव है कि इस विषय को बढ़ाने के ट्रंक फ्लेक्स के प्रभाव को कम करने में मदद जब ड्रॉप लैंडिंग ऊंचाई बढ़ के रूप में एक रणनीति चुन सकते हैं । इस रणनीति से टिबिया को बड़े उपभेदों से बचाने में मदद मिल सकती है । Milgrom एट अल. भी एक संभावित सुरक्षात्मक अपने विषयों14द्वारा इस्तेमाल की रणनीति का सुझाव दिया । चौथा, वहां स्थानों में एक मामूली अंतर हो सकता है जहां टिबियल तनाव पर नजर रखी थी । हमारे अध्ययन antero-मध्य टिबियल शाफ्ट के औसत दर्जे का पहलू पर अस्थि तनाव की जांच की । Milgrom एट अल में, उपभेदों मध्य टिबियल शाफ्ट14के औसत दर्जे का क्षेत्र से रिकॉर्ड किया गया । लैंडिंग के दौरान टिबिया पर sagittal विमान झुकने पल टिबियल शाफ्ट के पूर्वकाल क्षेत्रों के पास स्थानों में उच्च अधिकतम मुख्य तनाव में परिणाम हो सकता है । फिर भी, हमारे तनाव परिणाम पिछले अध्ययन से परिणाम के लिए तुलनीय प्रतीत होता है और तनाव रेंज में गिरावट (400-2200 µ तनाव) vivo स्टडीज10,13,14 में उन लोगों द्वारा रिपोर्ट ।

इस गैर इनवेसिव दृष्टिकोण से प्राप्त टिबियल तनाव मूल्यों को पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल की सटीकता से प्रभावित हैं । क्रॉस सहसंबंध के लिए प्रयोगात्मक संयुक्त कोण डेटा और ड्रॉप के दौरान कंप्यूटर सिमुलेशन डेटा की जांच प्रदर्शन किया गया । प्रयोग किए गए मापा डेटा और कंप्यूटर सिमुलेशन डेटा के बीच मजबूत सहसंबंध गुणांक पाए गए । यह इंगित करता है कि इस अध्ययन में विकसित विषय विशेष मॉडल यथोचित ड्रॉप-लैंडिंग आंदोलनों को दोहराने कर सकते हैं । इसके अलावा, टिबियल उपभेदों इस अध्ययन में बताया ३,००० µ तनाव है, जो अंय अध्ययनों से व्युत्पंन धारणा है कि टिबिया हड्डी विकृति ड्रॉप के दौरान रैखिक है14,15की पुष्टि से नीचे थे । इस प्रकार, गणना तनाव रैखिक रेंज में जा रहा है और लैंडिंग आंदोलन पैटर्न के उत्कृष्ट प्रतिकृतियां डेटा के साथ, हम निष्कर्ष निकाला है कि तनाव इस गैर इनवेसिव दृष्टिकोण से प्राप्त डेटा काफी सटीक थे । इसके अलावा, वर्तमान अध्ययन केवल एक विषय की भर्ती के लिए ड्रॉप के दौरान अस्थि तनाव की जांच के उतरने । भविष्य के अध्ययनों की जांच कर सकता है कि क्या एक बड़े नमूना आकार का उपयोग करके ड्रॉप-लैंडिंग हाइट्स और टिबिया हड्डी उपभेदों के बीच एक खुराक प्रतिक्रिया संबंध है ।

इस अध्ययन के महत्व को एक अभिनव गैर हड्डी विकृति को मापने के इनवेसिव विधि परिचय है । इस गैर इनवेसिव दृष्टिकोण vivo तनाव गेज माप, जो मानव विषयों का एक बड़ा नमूना के लिए लागू नहीं किया जा सकता में पारंपरिक के साथ जुड़े सीमाओं पते । इसके अलावा, वर्तमान प्रस्तावित विधि पते सीमाओं के साथ संबद्ध एक पहले रिपोर्ट की गई गैर इनवेसिव विधि16,17, जो सीमित गाढ़ापन डेटा का उपयोग करके सिमुलेशन ड्राइव करने के लिए प्रभावित किया गया था और केवल के लिए उपयुक्त था ऐसे चलने के रूप में कम जमीन प्रभाव आंदोलनों का अध्ययन । के रूप में टिबिया तनाव फ्रैक्चर पुष्ट और सैंय आबादी में उच्च रहते हैं, यह उच्च प्रभाव शारीरिक गतिविधियों के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए महत्वपूर्ण है (उदा, चल रहा है, कूद, और काटने) टिबियल हड्डी प्रतिक्रियाओं पर । वर्तमान नवीन गैर इनवेसिव दृष्टिकोण इन अध्ययनों के संचालन के लिए एक व्यवहार्य समाधान प्रतीत होता है । यह एथलीटों और सैंय रंगरूटों के लिए पर्याप्त शारीरिक प्रशिक्षण प्रोटोकॉल विकसित करने के लिए टिबिया तनाव चोटों को कम करने पर प्रकाश डाला जाएगा । इसके अलावा, इस अभिनव गैर इनवेसिव विधि ऐसे फीमर और navicular के रूप में लागू गेज के साथ दुर्गम हड्डियों में अस्थि उपभेदों का मूल्यांकन करने का अवसर प्रस्तुत करता है ।

इस गैर इनवेसिव हड्डी तनाव माप से संबंधित महत्वपूर्ण मुद्दों को यहां संबोधित किया जाना चाहिए । सबसे पहले, एक सामांय कम शरीर के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल GeBOD डेटाबेस27का उपयोग करके व्यक्ति की आयु, लिंग, शरीर द्रव्यमान, और शरीर की ऊंचाई के आधार पर बनाया जाता है । प्रयोग कम शरीर के संयुक्त केंद्रों के स्थानिक स्थानों मापा के लिए पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल को परिष्कृत किया जाता है । जेनेरिक मॉडल की तुलना में, इस विषय-विशिष्ट मॉडलिंग दृष्टिकोण व्यक्ति की शारीरिक संरचना के एक बेहतर पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल प्रस्तुत करता है । भविष्य के अध्ययन multibody गतिशील सिमुलेशन के दौरान ऊपरी शरीर आंदोलन के लिए एक पूर्ण शरीर के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल के विकास पर विचार कर सकते हैं ।

दूसरे, वहां ४५ की मांसपेशियों को मॉडल में प्रत्येक पैर को सौंपा । मूल और मांसपेशियों के सम्मिलन anatomically निर्धारित कर रहे हैं27. एक सरल बंद लूप एल्गोरिथ्म व्यक्तिगत मांसपेशी के बल उत्पादन का प्रबंधन करने के लिए प्रयोग किया जाता है । विशेष रूप से, ऐसे लैंडिंग के रूप में गतिशील गति के दौरान मांसपेशियों की लंबाई इतिहास के परिवर्तन व्युत्क्रम गाढ़ापन सिमुलेशन के माध्यम से दर्ज की गई है । जब आगे गतिशील सिमुलेशन चलाया जाता है, एक PID नियंत्रक प्रत्येक मांसपेशी के लिए असाइन किया गया था और पहले दर्ज की गई मांसपेशी लंबाई इतिहास के दोहराव के लिए आवश्यक मांसपेशी बल को विनियमित करने के लिए उपयोग । यह सरल बंद लूप एल्गोरिथ्म संयुक्त कीनेमेटीक्स नकल में उत्कृष्ट परिणाम पैदा करता है । हालांकि, इस दृष्टिकोण के समान कार्य के साथ मांसपेशियों के बीच तंत्रिका समंवय के लिए खाते में नहीं है और सह के लिए खाते में नहीं सकता-विरोधी से संकुचन । भविष्य के काम करता है एक पहाड़ी आधारित मांसपेशी मॉडल है, जो एक सक्रिय सिकुड़ा तत्व (CE) और एक निष्क्रिय लोचदार तत्व (पीई) के होते है का उपयोग कर विचार कर सकते हैं । पहाड़ी आधारित मॉडल मांसपेशियों के बल-वेग और बल-लंबाई संबंधों को तनाव पैदा करने के लिए एकीकृत करता है । गणना मांसपेशी बल तो सत्यापन के लिए ईएमजी डेटा की तुलना में किया जा सकता है ।

तीसरे, एक विषय विशेष टिबिया मॉडल सीटी छवियों से बनाया गया है जांच के तहत टिबिया हड्डी की सही ज्यामिति प्रतिनिधित्व करते हैं । जबकि सीटी इमेजिंग टिबिया हड्डी के सच ज्यामिति प्राप्त करने के लिए प्राथमिक विधि है, इस तरह के चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एमआरआई) के रूप में अन्य इमेजिंग तकनीक भी विषय विशिष्ट टिबिया मॉडल का उत्पादन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है । इसके अलावा, वर्तमान मॉडलिंग प्रोटोकॉल आइसोट्रोपिक होने के लिए टिबिया की सामग्री संपत्ति मान लिया गया है । 1.9 ई की एक जेनेरिक घनत्व मूल्य-6 kg/cm3 और 17 GPa के एक सिंगल यंग के मापांक सभी टिबियल FE तत्वों को सौंपा गया है । भविष्य के अध्ययन टिबिया में सभी क्षेत्रों से घनत्व मूल्यों को प्राप्त करने पर विचार कर सकते हैं । सीटी स्कैन के दौरान एक नपे प्रेत का परिचय देकर ऐसा किया जा सकता है । इसके बाद सीटी की Hounsfield इकाइयों के आधार पर अस्थि घनत्व की गणना की जा सकती है । अस्थि ऊतक के युवा मापांक और घनत्व डेटा के आधार पर गणना की जा सकती है । टिबियल FE मॉडल के लिए विषय विशेष सामग्री गुण निर्दिष्ट सिमुलेशन के माध्यम से और अधिक यथार्थवादी हड्डी तनाव परिणाम निकलेगा ।

चौथे, एक मोडल FE विश्लेषण अस्थि उपभेदों की गणना करने के लिए प्रयोग किया जाता है । इस मोडल विश्लेषण के दौरान, आवृत्ति प्रतिक्रियाओं को घुटने और टखने के जोड़ों को लगाया यांत्रिक लोडर (रैखिक और कोणीय ताकतों) से मेल करने के लिए गणना कर रहे हैं । एक लचीला टिबिया एक MNF फ़ाइल द्वारा प्रस्तुत मोडल FE विश्लेषण से उत्पंन होता है । इस लचीले टिबिया को विषय विशेष के लिए इसी कठोर टिबिया की जगह मॉडल के लिए पेश किया है । बाद में आगे गतिशील सिमुलेशन के दौरान, हर बार कदम पर लचीला टिबिया की विकृति quantified है । की तुलना में पारंपरिक fe विश्लेषण, जो एक FE के यांत्रिक प्रतिक्रियाओं की गणना करता है स्वतंत्रता के डिग्री के हजारों से मिलकर वस्तु (तत्वों और नोड्स के हजारों) हर बार गति के कदम पर, इस मॉडल विश्लेषण दृष्टिकोण अब तक कम संख्या के साथ सौदों आवृत्ति डोमेन के भीतर स्वतंत्रता की डिग्री (उदा, घुटने और टखने के जोड़ों से 12 लोडिंग की स्थितियां) । मोडल विश्लेषण दृष्टिकोण के साथ, गणना समय काफी एक ठेठ सिमुलेशन के लिए से कम 1 h करने के लिए कई घंटे/ कम कंप्यूटर समय लेने के लाभ के अलावा, मॉडल विश्लेषण दृष्टिकोण छोटे विकृति कंप्यूटिंग के लिए आदर्श है (< 10%) अस्थि ऊतक जैसे कड़ी संरचनाओं द्वारा अनुभवी ।

अंत में, एक पहले रिपोर्ट की गई विधि पर वर्तमान गैर इनवेसिव दृष्टिकोण के लाभ16,17 यहां संबोधित किया जाना चाहिए । क) हमारे पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल कार्यात्मक संयुक्त आकलन के माध्यम से उत्पादित कर रहे हैं जो अधिक सटीक कम शरीर के संयुक्त केंद्र के अधिकारी के लिए परिष्कृत है22. हालांकि, पिछले विधि प्लग पर आधारित मॉडल के लिए संयुक्त केंद्रों को परिभाषित करता है-में चाल प्रक्रिया21 दृश्य मार्करों की एक सीमित संख्या का उपयोग करने की मदद से. ख) यह मॉडल केवल 12 पिछले मॉडल में इस्तेमाल की मांसपेशियों की तुलना में प्रत्येक पैर को ४५ की मांसपेशियों को शामिल किया गया । पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल में पैर की मांसपेशियों की संख्या में वृद्धि सिमुलेशन की गुणवत्ता में सुधार होगा । ग) व्युत्क्रम गाढ़ापन सिमुलेशन के दौरान, पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल के एक सेट से प्रेरित है ३४ दृश्य मार्करों के निचले शरीर पर रखा है, जो वास्तविक आंदोलन के बेहतर दोहराव की अनुमति देता है । इसके विपरीत, पिछले दृष्टिकोण केवल 16 मार्करों का उपयोग करता है एक ही सिमुलेशन ड्राइव, और यह अनुकरण करने के लिए संख्यात्मक त्रुटियों को लागू कर सकते हैं । घ) आगे गतिशील सिमुलेशन के दौरान, असली जमीन प्रभाव बलों इस पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल के लिए लागू कर रहे है आंदोलन अनुकरण । हालांकि, पिछले विधि सिमुलेशन में जमीन प्रभाव बलों को शामिल करने में सक्षम नहीं है । आगे गतिशील सिमुलेशन के दौरान असली जमीन प्रभाव बलों का उपयोग कर के बिना, पिछले विधि कम प्रभाव गतिविधियों का अध्ययन करने के लिए सीमित है । उपरोक्त कदम हम विषय विशेष के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल की निष्ठा को बेहतर बनाने के लिए मानव आंदोलनों के दौरान टिबियल विकृति की जांच के लिए सफल होने के लिए ले जाते हैं । सिमुलेशन में सच जमीन प्रभाव बलों को शामिल करने के अलावा उच्च भूमि प्रभाव गतिविधियों के दौरान हड्डी तनाव का अध्ययन करने के लिए आवश्यक साबित होता है ।

अंत में, vivo में टिबिया हड्डी विकृति सामांय रूप से पारंपरिक दाग गेज विधि द्वारा मापा जाता है । इस दृष्टिकोण ऐसी आक्रामक प्रकृति के रूप में सीमाओं के साथ जुड़ा हुआ है, कम स्वयंसेवकों, छोटे हड्डी की सतह क्षेत्रों का विश्लेषण किया जा रहा है, आदि एक उपंयास दृष्टिकोण मोडल FE विश्लेषण के साथ गतिशील सिमुलेशन multibody कार्यरत इस अध्ययन में प्रस्तावित किया गया था बूंद-उतरने के दौरान टिबिया विकृति को बढ़ाता है । यह स्पष्ट है कि इस दृष्टिकोण पारंपरिक तनाव गेज माप से विरासत में मिली सीमाओं का पता कर सकते हैं । इसके अलावा, वास्तविक प्रयोगात्मक गाढ़ापन और काइनेटिक डेटा का उपयोग करने से इस दृष्टिकोण लाभ के रूप में, साथ ही साथ एक विषय विशेष पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल और लचीला टिबिया गतिशील सिमुलेशन और मोडल FE विश्लेषण करने के लिए, यह में एक बड़ा सुधार का प्रतिनिधित्व करता है एक पहले रिपोर्ट की गई विधि पर अनुसंधान प्रोटोकॉल । इस प्रकार, इस गैर इनवेसिव दृष्टिकोण multibody गतिशील सिमुलेशन के लिए विषय विशिष्ट डेटा का उपयोग मोडल FE विश्लेषण के साथ संयुक्त एक होनहार उपकरण के लिए गतिशील गति के दौरान टिबियल विकृति का अध्ययन हो सकता है । भविष्य अनुसंधान इस विधि के लिए एक बड़े साथियों के लिए उच्च प्रभाव गतिविधियों के दौरान हड्डी तनाव फ्रैक्चर के चोट तंत्र का अध्ययन करने के अध्ययन के लिए इस पद्धति को रोजगार सकता है ।

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Disclosures

लेखकों की घोषणा है कि वे कोई प्रतिस्पर्धा वित्तीय हितों की है ।

Acknowledgments

सेना #W81XWH विभाग-08-1-0587, #W81XWH-15-1-0006; गेंद राज्य विश्वविद्यालय २०१० आकांक्षा अनुदान ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
CT Scanner GE Medical System N/A Light Speed VCT. For performing tibia CT scan.
Motion Capture System Vicon Inc N/A Vicon FX40 high speed cameras. For performing 3D motion capture.
Force plates AMTI Inc N/A Collecting 3D ground reaction forces
Vicon Nexus Vicon Inc N/A Motion capture software program. For processing visual marker trajectory data.
Visual 3D C-Motion Inc N/A Biomechanics analysis software. For computing 3D kinematics and kinetics of human movements.
MATLAB Mathworks Inc N/A Computer programming software. For performing raw data filtering, data conversion, and data processing.
ADAMS 2012 MSC Software Inc N/A Multibody dynamic computer simulation program.
LifeMOD Lifemodeler Inc N/A A software Plug-in in ADAMS. For building human body musculo-skeletal models.
MIMICS 13 Materialise Inc N/A Image processing program. A 3D modeling tool to process imaging data. For creating 3D tibia model from CT scans.
MARC 2012 MSC Software Inc N/A Finite element analysis software. For performing volumn meshing, generating tibia FE model, and running modal FE analysis.
SPSS 19 IBM Inc N/A Statistical analysis software.

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References

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विषय-गतिशील गति के दौरान अस्थि तनाव का अध्ययन करने के लिए विशिष्ट पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस मॉडल
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Wang, H., Dueball, S. Subject-specific Musculoskeletal Model for Studying Bone Strain During Dynamic Motion. J. Vis. Exp. (134), e56759, doi:10.3791/56759 (2018).More

Wang, H., Dueball, S. Subject-specific Musculoskeletal Model for Studying Bone Strain During Dynamic Motion. J. Vis. Exp. (134), e56759, doi:10.3791/56759 (2018).

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