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Bioengineering

ビプラナービデオラジオグラフィーを用いた3Dインビボショルダーキネマティクスの測定

Published: March 12, 2021 doi: 10.3791/62210
Automatic Translation
1, 1, 1
1Bone and Joint Center, Department of Orthopaedic Surgery, Henry Ford Health System

Summary

複葉機のビデオラジオグラフィーは、高い精度で肩の運動学を定量することができます。本明細書に記載されているプロトコルは、平面上腕立て上げの間に肩甲骨、上腕骨、および肋骨を追跡するように特別に設計され、データ収集、処理、および分析の手順を概説する。データ収集に関する固有の考慮事項についても説明します。

Abstract

肩は人体の最も複雑な関節システムの1つで、4つの個々の関節、複数の靭帯、約20の筋肉の協調的な作用によって動きが起こります。残念ながら、肩の病理(例えば、ローテーターカフ涙、関節脱臼、関節炎)が一般的であり、実質的な痛み、障害、および生活の質の低下をもたらす。これらの病態の多くについての具体的な病因は完全には理解されていないが、肩の病理学はしばしば変化した関節運動に関連していると一般的に受け入れられている。残念ながら、動きに基づく仮説を調査するために必要な精度のレベルで肩の動きを測定することは簡単ではありません。しかし、放射能ベースの運動測定技術は、動きに基づく仮説を調査し、肩機能の機械学的理解を提供するために必要な進歩を提供してきました。したがって、この記事の目的は、カスタムバイプラナービデオラジオグラフィーシステムを使用して肩の動きを測定するためのアプローチを説明することです。この記事の具体的な目的は、肩複合体のバイプラナービデオ放射画像を取得し、CTスキャンを取得し、3D骨モデルを開発し、解剖学的ランドマークを見つけ、双平面放射画像から上腕骨、肩甲骨、胴体の位置と向きを追跡し、運動学的結果測定を計算するためのプロトコルを記述することです。さらに、このアプローチを使用して関節運動学を測定する際の肩に特有の特別な考慮事項について説明します。

Introduction

肩は人体の最も複雑な関節システムの1つで、4つの個々の関節、複数の靭帯、約20の筋肉の協調的な作用によって動きが起こります。肩はまた、身体の主要な関節の動きの最大の範囲を有し、しばしば移動性と安定性の間の妥協として記述される。残念ながら、肩の病理は一般的であり、実質的な痛み、障害、および生活の質の低下をもたらす。例えば、ローテーターカフ涙は601,2,3歳以上の人口の約40%に影響を及ぼし、年間約25万個のローテーターカフ修理が行われ、米国では年間3~50億ドルの経済的負担が見込まれる。さらに、肩の転位は一般的であり、しばしば慢性機能不全に関連する6。最後に、グレノフメラル関節変形性関節症(OA)は、65歳以上の成人のおよそ15%〜20%がグレノフメラルOA7,8の放射線証拠を有することを示す人口研究で、肩を含むもう一つの重大な臨床的問題である。これらの条件は、痛みを伴う活動レベルを損なう、生活の質を低下させる。

これらの病態の病因は完全には理解されていないが、変化した肩の動きは多くの肩の病理に関連していると一般に受け入れられている9,10,11。具体的には、異常な関節運動が病理9,12に寄与し得るか、または病理が異常な関節運動につながる可能性がある13,14。関節運動と病理の関係は複雑である可能性が高く、肩の関節運動の微妙な変化が重要である可能性があります。例えば、角度運動はグレノヒューマー関節で起こる主要な運動ですが、肩の動きの間にも関節の翻訳が起こります。通常の条件下では、これらの翻訳は、おそらく数ミリメートル15、16、17、18、19を超えないため、いくつかの測定技術のインビボ精度のレベルを下回る可能性があります。関節運動の小さな偏差は臨床的影響がほとんどないかもしれないと考えたいかもしれませんが、長年にわたる肩活動にわたる微妙な偏差の累積的な影響が組織の治癒と修復のための個人の閾値を超える可能性があることを認識することも重要です。さらに、グリーノヒューマー関節のインビボ力は重要ではありません。カスタム計装されたグリーノフメラル関節インプラントを使用して、以前の研究では、伸ばした腕で2kgの体重を頭の高さに上げることは、体重の70%から238%の範囲の輝く関節力をもたらすことが示されています。その結果、関節運動の微妙な変化とグレノイドの小さな耐荷重表面積に集中した高い力の組み合わせは、変性肩の病理の発達に寄与する可能性がある。

歴史的に、肩の動きの測定は、様々な実験的アプローチを通じて達成されてきました。これらのアプローチには、肩の動きをシミュレートするために設計された複雑なカダビリック試験システムの使用が含まれています23,24,25,26,27、表面マーカーを備えたビデオベースのモーションキャプチャシステム28,29,31、表面取り付け電磁センサー32,33,34,35、反射マーカーまたは他のセンサーが付いている骨ピン36,37,38、静的2次元医学画像(すなわち、蛍光コピー39、40、41およびX線写真17、42、43、44、45)、MRI46、47を用いた静的(3D)医学画像投射、コンピュータ断層撮影48、および動的な3D単一面透視イメージング49,50,51。最近では、ウェアラブルセンサー(慣性測定ユニットなど)が、実験室外の肩の動きを測定し、自由な生活環境で人気を集めています52,53,54,55,56,57。

近年、ショルダ58,59,60,61,62の動的3Dインビボ運動を正確に測定するように設計された複葉機の放射線または蛍光顕微鏡システムが普及しています。この記事の目的は、カスタムバイプラナービデオラジオグラフィーシステムを使用して肩の動きを測定するための著者のアプローチを説明することです。この記事の具体的な目的は、肩複合体のバイプラナービデオ放射画像を取得し、CTスキャンを取得し、3D骨モデルを開発し、解剖学的ランドマークを見つけ、双平面放射画像から上腕骨、肩甲骨、胴体の位置と向きを追跡し、運動学的結果測定を計算するためのプロトコルを記述することです。

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Protocol

データ収集の前に、参加者は書面によるインフォームド・コンセントを提供しました。調査はヘンリー・フォード・ヘルス・システムの制度審査委員会によって承認された。

複葉機の放射能運動データを取得、処理、分析するためのプロトコルは、画像システム、データ処理ソフトウェア、および目的の結果尺度に大きく依存しています。以下のプロトコルは、肩甲骨、上腕骨、および肩甲面またはコロナ平面の拉致中の第3および第4肋骨を追跡し、グレノフメラル、肩甲骨、および上皮性運動学を定量化するために特別に設計された。

1. CT画像処理プロトコル

  1. 参加者に、腕を横にしてCT検査台に仰向けに寝てもらいます。参加者のサイズに応じて、半糸体全体をイメージングできるように、テーブルの中央に配置します。
  2. スカウト画像を取得するために、技術者は、CT視野に鎖骨(優れた)、遠位上腕骨エピコンディレ(劣等)、グレノフメラル関節全体(横)、およびコストオーバーテブラルとステムコステ性関節(内側)が含まれていることを保証します(図1)。
  3. 次のパラメータで CT スキャンを取得します。チューブ電圧 = 120 kVp;チューブ電流:200-400 mA(自動)。スライスの厚み = 0.66 mm;FOV = 34 cm.
  4. スキャン品質と視野を確認します。
  5. 512 x 512 ピクセルのイメージマトリックスサイズを使用して取得を再フォーマットします。スライスの厚さとFOVを与えると、この集録は約0.66mmの等方性ボクセル間隔になります。
  6. DICOM形式で画像をエクスポートします。

2. 複葉機X線モーションキャプチャプロトコル

注: このプロトコルで使用されるカスタムバイプラナー X 線システムについては、 材料表で説明します。データ収集手順は、システム コンポーネントによって異なる可能性があります。X線システムは、手順と結果の画像シーケンスを区別するために任意に「緑」と「赤」と呼ばれ、約50°のビーム間角度と約183cmのソース間距離(SID)で配置されています(図2)。データ収集には少なくとも2人の研究担当者が必要です。1つはX線システムとコンピュータを操作し、もう1つは研究参加者に指示する。

  1. カメラソフトウェアのセットアップ
    1. カメラの絞りをデフォルト設定(f/5.6)に設定します。
      注: この値は、カメラ、露出時間、ISO、参加者の人間学的測定など、いくつかの要因に依存します。
    2. カメラソフトウェアを開き、各カメラにスタディプロトコルをロードします(サンプリングレート:60 Hz、露光時間:1,100μs)。
      注意: カメラの露出時間は、カメラ、絞り設定、放射光放射などの要因によって異なる場合があります。
  2. システムウォームアップ
    注:X線管のアノードは、高出力露光が寒いときに発生すると損傷することがあります。したがって、チューブは、メーカーの推奨事項に基づいて一連の低エネルギー暴露によってウォームアップする必要があります。
    1. 両方のX線発生器コントロールパネルで、 血管 設定を選択します。事前にプログラムされた血管設定は、システムのウォームアップに適した低エネルギー露出を生成します(システムメーカーごと)。
    2. パルス発生器の露光時間を0.25 sに設定します。
    3. X線発生器のコントロールパネルで、 PREP ボタンを押し続けます。 準備の遅延 が画面に表示されます。
    4. 両方の画面が 「公開の準備完了」を読み込んだら、 同時に EXPOSE ボタンを押したままにします。
      メモ:これはX線を生成しませんが、システムを武装するだけです。X線の生産はフィートのペダルか手持ちの引き金を押すことによってだけ起こる。
    5. コントロールパネルの 両方のPREP ボタンと EXPOSE ボタンを押下し、同時に足のペダル(または手持ち)を押し下げたり押したままにして、X線発生器をトリガーしてX線を生成します。
      注:X線はパルス発生器(ステップ2.3.2)で指定された期間、またはペダルが解放されるまで、どちらが先に発生するかの間に生成されます。
    6. X線管のヒートユニット(HU)が画像を取得するためにメーカーが必要とするレベル(当社のシステムの5%HU)を超えるまで、手順2.2.2-2.2.5を繰り返します。
  3. カメラの同期とイメージのフォーカスを確認します。
    注: 歪み補正グリッドのテストイメージのセットを取得して、カメラの同期とフォーカスを確認します(「 材料表」を参照)。各画像増強は、以下に説明する手順を使用して個別にテストされます。
    1. イメージインテンシファイアに歪み補正グリッドを配置します。
    2. 両方のX線発生器コントロールパネルで、デフォルトの放射線技術(70 kVp、320 mA、2 ms、および焦点点= 1.0mm)にプログラムされる 「心臓 」設定を選択します。
      注意:カメラの設定は変わりません(サンプリングレート:60 Hz、露光時間:1,100 μs)。
    3. パルス発生器を0.25 sに設定します。
    4. カメラソフトウェアを介してカメラの取得を開始し、手順 2.2.3-2.2.5 で前述したように X 線画像を取得します。
    5. 結果の画像をプレビューし、各システムのトリガーパルスからの経過時間を決定します。カメラ間の経過時間の差が 2 μs を超える場合は、どのカメラが遅れているかを判断し、カメラソフトウェアでフレーム遅延を指定して問題を解決します。
    6. 画像の鮮明さを視覚的に調べて、カメラの焦点を確認します。客観的な評価のために、画像処理ソフトウェア(例えば、ImageJ)を使用して、歪み補正グリッド内でビードを横切って描かれたプロファイル線を解析します。具体的には、このプロファイルラインに沿ったピクセルグレー値の傾きを調べます。より負の傾斜は、より鮮明な画像を保証します(ビーズが暗いような放射線画像が反転していると仮定します)。必要に応じて、カメラの焦点を合わせ直し、手順2.3.3~2.3.6を繰り返します。
  4. 研究参加者の設定と位置づけ
    注: 研究参加者の位置は、追跡されるボーンとテストされるモーションに大きく依存します。テストは通常、研究参加者が固定椅子に座って(すなわち、旋回または動かされない)、肩が3D画像量の外に移動する可能性のある位置の変化の可能性を最小限に抑えるために行われる。
    1. テストするショルダーが、複葉機のX線ビームが交差する位置にほぼ中央になるように、二面イメージングボリュームに椅子を配置します。これは予備的な位置です。参加者の人間学的指標、テストするモーション、追跡するボーンに基づいて調整します。
    2. 参加者に、腕を横に置いて快適な直立姿勢で座るように頼む。
    3. 参加者の胴体全体に鉛張りの保護ベストを固定し、腹部と対側の肩と胸を覆います。
    4. イメージ増強の予備の高さを設定します。この手順を通知するには、システムの X 線光源内のライトをオンにします。参加者の影がイメージインテンシファイアに投げ込み、軸索のレベルになるまでシステムを上げます。
      メモ:各システム内のソースとイメージの増強は、一緒に移動するために結合されています。結合されていないシステムでは、ここで説明しない追加のアライメント手順が必要になります。
    5. イメージ増強器の予備的な高さを確立します。参加者を複葉機画像ボリューム内の椅子にそっと動かし、それぞれの画像増強器に影を落としているのを見ます。
      注:良い初期の推測は、参加者が両方の画像増強器の中心に近いよう、参加者を配置することです。この位置は、肩の高さ中に上腕骨、肩甲骨、および2つのリブの視覚化と追跡を必要とする現在のプロトコルの合理的な初期推測です。
    6. 参加者の位置が両方のシステムで妥当であると思われたら、光源をオンにして、テストするモーションを実行するよう参加者に依頼します。モーショントライアル全体の間、参加者の肩が放射線の視野内に残っていることを確認します。可能であれば、X線ビームをコリメートして露出を減らします。
    7. イメージボリューム内の参加者の設定が適切であると思われるまで、ステップ 2.4.5~2.4.6 を繰り返します。
    8. 研究者#1:X線コントロールパネルとカメラを実行するためにコントロールルームに戻ります。X線コントロールパネルを低消費電力の蛍光検査モード(60 kVp、3-4 mA)に設定し、パルス発生器を0.25に設定します。
    9. 研究者#2:画像内で位置を確認できるように画像が撮影されることを参加者に説明し、発生する一連の出来事を説明します。不安を防ぐために、システムが鳴る音(クリック、ハムなど)について参加者に警告します。リードライン保護ベストを着用し、ハンドヘルドトリガーを取り出し、できるだけX線源から遠ざけて、参加者との明確な視線とコミュニケーションを維持しながら、露出を最小限に抑えます。可能であれば、窓付きのリード裏地付きの盾の後ろに立ちます。
    10. 研究者#1(X線コントロールルーム):カメラを起動し、前述のようにX線コントロールパネルをプライムします(手順2.2.3-2.2.5)。システムを公開する準備ができたら、研究者に#2を通知します。
    11. 研究者#2(実習中):画像取得について参加者に指示します。ハンドヘルド リモート トリガーを使用して、放射線画像取得をトリガーします。画像が撮影されたことを参加者に伝え、コントロールルームに言い訳します。
    12. 研究者#1と#2(X線コントロールルーム内):画像を検査します。参加者の位置と、追跡対象のすべてのボーンの可視性にのみ焦点を当てます。必要に応じて、参加者の位置が満足できるまで、ステップ2.4.5~2.4.12を繰り返します。
    13. X線システムの設定と位置決めが確立された後は、各構成に対して新しいキャリブレーション画像と歪み補正画像が収集されない限り、データ収集セッション中にX線システムを移動しないでください。また、設定手順を繰り返さないように、データ収集セッションの間はできるだけ動かないようにします。
  5. データ収集: 静的画像取得
    1. 研究者#1(X線コントロールルーム内):X線コントロールパネルで最適化された放射線技術を設定します(予備試験に基づいています)。ここで使用される放射電図プロトコルは70 kVp、320 mA、2 ms、焦点スポット= 1.0 mmで、カメラは60 Hzで収集し、露光時間は1,100 μsです。パルス発生器を0.25 sに設定します。
      注: 次の画像は正式な画像取得になることを参加者に伝えます。
    2. 研究者#2(研究室内):参加者に、腕を横に置いて直立するように通知します。
    3. 前述のとおりにイメージを取得します(手順 2.4.8~2.4.11)。
    4. 研究者#1と#2(X線コントロールルームで):画像を検査します。画像品質(明るさとコントラスト)と必要なすべてのボーンの可視性に焦点を当てます。画質の調整が必要な場合は、変更するパラメータ(すなわち、fストップ、カメラ露出時間、kVp、mA)を決定し、静止画像を再取得します。
      注:放射線のパラメータによって線量がどのように影響を受けるかを常に念頭に置く必要があります。
    5. IRBによって承認された線量の推定値内で、画質が許容できるまでステップ2.5.1-2.5.4を繰り返します。
    6. 画質が許容されたら、画像の技術的な品質(例えば、破損したフレーム)を検査します。
    7. 許容可能な静的試行画像取得後、各カメラから試用版を保存します(例えば、「green_still.cine」、「red_still.cine」など)。
  6. データ収集:動的画像取得
    1. 研究者#1(X線コントロールルーム内):静的試験画像から同じ放射線パラメータを維持します。パルス発生器を2.0 sの露出に設定します。
    2. 研究者#2(研究室内):飛行機や運動のタイミングを含め、実行するモーションを参加者に教えます。椅子と参加者の衣服やリードラインのベストが肩の動きを妨げないことを確認します。参加者と一緒にモーショントライアルを練習します。口頭でのキューを使用してください "準備.そして。。。「行く」は、参加者が動きの開始と完了をペースに合わせるのに役立つ2 s(すなわち、モーショントライアルの期間)を要するようにペースを上げます。
      注: 参加者が手順を理解し、一貫してモーショントライアルを実行して、試行の失敗に伴う不要な暴露を避けることは重要です。
    3. 研究者#2(研究室で):十分な練習の後、ハンドヘルドリモートトリガーを取得します。研究参加者との明確な視線とコミュニケーションを持つ研究室の安全な場所に移動します。
    4. 研究者#1(X線制御室):パルス発生器を2.0sにリセットし、カメラを起動し、前述のようにX線コントロールパネルをプライミングします(ステップ2.3.4-2.3.5)。システムを公開する準備ができたら、研究者に#2を通知します。
    5. 研究者#2(研究室で):研究参加者に「準備はできていますか?」[肯定的な応答を待つ]「準備ができました.そして。。。行く」(前と同じように、2 sを取るようにペースを上げた)。
    6. 研究者#2(実習中):参加者が腕の動きを開始したときにX線システムを手動でトリガーします。
      注:モーショントライアルの開始を省略する視覚的なモーションリスクに基づいて手動でトリガするが、誤ったコミュニケーションや開始の遅れが発生した場合に研究参加者を過度に公開することを防ぎます。トライアルが完了したら、画像が撮影されたことを参加者に知らせ、コントロールルームに言い訳して画像を検査します。
    7. 研究者#1と#2(X線コントロールルーム内):試験画像の品質(明るさとコントラスト)と技術的な状態(すなわち、破損したフレーム)を検査します(図3)。各カメラのモーショントライアルを保存します(例えば、「green_scapab1.cine」「red_scapab1.cine」など)。
    8. 承認された放射線安全プロトコル内のすべてのモーショントライアルを収集するには、手順2.6.1~2.6.7を繰り返します。
  7. キャリブレーション画像を収集する
    注: 放射線画像キャリブレーションは、実験室ベースの座標系の定義、実験室座標系に対する各X線放射システムの位置と向き、およびマーカーレス追跡プロセスで使用されるデジタル再構成されたX線グラフ(Drr)の生成を可能にする組み込みパラメータをもたらします。キャリブレーションの計算は、ステップ3.4.1で説明されています。
    1. データ収集中に使用されるカメラ設定と放射線技術の設定を維持します。
    2. パルス発生器を0.5s露出に設定します。
    3. キャリブレーションキューブ( 材料表を参照)をイメージングボリュームの中央に配置します。
    4. キューブイメージ(例えば、「green_cube.cine」「red_cube.cine」)を取得して保存します。
  8. 歪み補正と不均一性補正のために画像を収集します。
    注: イメージ インテンシファイアを使用して収集された放射線画像は、強度、不均一性63、および歪みの影響を受けます。その結果、白視野と歪みの補正グリッドの画像が各放射線システムで取得され、必要な補正が決定されます。歪みグリッドの位置を示している間にイメージインテンシティがぶつかった場合に備えて、歪み補正画像や不均一性補正画像の前にキャリブレーション画像を収集することは一般的に賢明です。
    1. 放射線の視野からすべてのオブジェクトを削除します。
    2. データ収集中に使用されるカメラ設定と放射線技術の設定を維持します。パルス発生器を0.5s露出に設定します。
    3. 歪み補正グリッド( 材料表を参照)を緑色のイメージ インテンシファイアの表面に取り付けます。
    4. グリッドと白視野の画像を取得します。
    5. 画像を保存します(例えば、「green_grid.cine」「red_white.cine」など)。
    6. グリッドを赤いイメージの増強器に移動し、必要に応じて、イメージのファイル名を変更して、手順 2.7.2 ~ 2.7.5 を繰り返します。

3. データ処理プロトコル

注:骨の形状、画像の前処理(すなわち、歪み補正と不均一性補正と画像キャリブレーション)を準備するための手順は、非常に可変であり、使用するソフトウェアに依存します。ここに記載されている手順は、独自のソフトウェアに固有のものです。ただし、主要なデータ処理手順は、X 線モーション キャプチャ ソフトウェア パッケージに変換できる可能性があります。

  1. CT スキャンの処理
    注: 著者の研究室で使用される独自のマーカーレストラッキングソフトウェアは、DRRの位置と向きを最適化します。したがって、CT スキャンを処理する手順では、16 ビットの TIFF イメージ スタックが作成されます。他のソフトウェアパッケージでは、異なる形式または仕様で骨のジオメトリを表現する必要があります。
    1. 画像処理プログラム(例えば、模倣、フィジー)を開き、CT画像をインポートします。
    2. 周囲の軟部組織から上腕骨を分け入れた。リブの場合は、リブの前側面をマニュブリウムに接続し、手順 3.2.6 の後でステッション ジョイントをデジタル化する拡張を作成します。
    3. 完成したマスクに黒いマスク(つまり、すべてのピクセルが黒色に設定されている)でブール演算を実行します(操作: 黒いマイナスボーン)。その結果、ボーンの反転マスクが、CT グレースケールのままのボーンに対応するピクセルを除いて、すべてのピクセルが黒になります。
    4. 3 つの軸すべてに沿ってイメージ スタックをトリミングして、黒(つまり非ボーン)ピクセルを削除します。この 3D 境界ボックスの端に黒のピクセルを残します。
    5. 変更したイメージ スタックを TIFF 形式で保存します。
    6. 残りのすべてのボーンについて、手順 3.1.1 ~3.1.5 を繰り返します。
  2. 解剖座標系と対象領域(ROI)の定義
    注: このプロトコルは、解剖座標系を次のように向けています。右肩の場合、+X 軸は横方向、+Y 軸は優れた方向、+Z 軸は後方方向に向いています。左肩の場合、+X 軸は横方向、+Y 軸は優れた方向、+Z 軸は前方向に向いています。
    1. 処理するボーンの TIFF イメージ スタックをインポートします。TIFF スタックを に変換します。RAWファイルと独自のソフトウェアを使用して、既知のピクセル寸法と画像間隔に基づいて3Dボーンモデルをレンダリングします。
      注: モデルの解像度は、CT ボリュームのサンプリング(ボクセル間隔)に基づいています。したがって、メッシュ三角形の平均面積は約 1.02 mm2 (±0.2 mm2) (ステップ 1.3) です。
    2. 上腕骨の解剖学的ランドマークを次のようにデジタイズします(図4A)。
      1. 上腕頭の幾何学的中心: 最小二乗アルゴリズムを使用して球の表面と上腕関節面との距離を最小にする球の寸法と位置を決定します。最適化された球の中心の座標として、上腕頭の幾何学的中心を定義します。
      2. 内側と横のエピコンダイル:遠位上腕骨の最も広いセクションに位置しています。
    3. 次のように上腕頭ROIを定義します(図5A)。
      1. 全体の上腕関節面と大きな結節性。
    4. 肩甲骨の解剖学的ランドマークを次のようにデジタイズします(図4B)。
      1. 肩甲骨の根: 肩甲骨に沿った内側の境界に位置します。
      2. 後部アクロミカブラリ関節:肩甲骨アクロミオン上の鎖骨面の後部に位置する。
      3. 下角: 肩甲骨の最も下の点に位置します。
    5. 肩甲骨ROIを次のように定義します(図5B)。
      1. アクロミオン: 肩甲骨の脊柱に対するアクロミオン横面の下面。
      2. グレノイド:グレノイドの全体の関節表面。
    6. 次のようにリブの解剖学的ランドマークをデジタイズします(図4C)。
      1. 前肋骨:肋骨延長の内側最も部分に位置する。
      2. 後肋骨:肋骨の頭のファセットの後部の側面の上方/劣った中間点に位置する。
      3. 横方向のリブ: 前部および後部の肋骨の点が画面上で垂直に配置されている場合、リブの最も外側の側面に位置します。
  3. 画像前処理
    注:画像の事前処理は、独自のソフトウェアを使用して実行され、CINEイメージファイルをTIFFスタックに変換し、歪み不均等性のために画像を修正する必要があります。
    1. 不均一性補正を実行する: ソフトウェアは、約 30 フレーム (つまり、0.5 のデータ) を平均して、単一の高品質で明視野の画像を生成し、単一フレームのノイズの影響を最小限に抑えます。明視野画像は、X線源からデータの各フレームの各ピクセルまでのレイに沿った真の放射密度を計算するために使用されます。各ピクセルの線で貫通される全ての物質の放射密度の合計は、そのピクセルの明視野の対数から、そのピクセルの観測画像の対数(すなわち、対数処理)に比例します。
    2. 歪み補正を実行する:ソフトウェアは、1つの画像を生成するために約30フレーム(すなわち、データの0.5秒)を平均し、個々の画像のノイズの影響を低減します。歪み補正ソフトウェアは、ディストーショングリッド画像内の隣接するビーズの位置の各三重から、ルーサイト歪み補正グリッド内のこれら3つのビーズの既知の(真の)位置までのアフィンマップを作成します。この小さなアフィンマップのコレクションは、モーショントライアルの観察された各フレームをビーズの直交配列で表される真の座標にリサンプリングするために使用されます。
    3. 各試行のすべてのフレームに歪みと不均一性補正を適用します。
  4. 複葉イメージング体積キャリブレーション。
    メモ:画像キャリブレーションは、独自のソフトウェアを使用して実行されました。ソフトウェアは、非線形最適化アルゴリズムを使用して、観測されたキャリブレーションオブジェクトのビーズの位置を既知の3D位置に調整します。このプロセスは、バイプラナーキャリブレーション画像のセットごとに行われます。その結果、骨容積の2つのビューをデジタル投影し、データ収集中に収集された同じ骨の放射線画像に対してそれらを登録できるシステムが得られます。
  5. マーカーレストラッキング
    注: マーカーレストラッキングは、独自のソフトウェアを使用して実行されます。オートスコープやCモーションなどのソフトウェアを使用して、このプロセスを完了することもできます。
    1. モーショントライアルの最初のフレームで、ソフトウェアコントロールを使用してDRRを回転させて、複葉機のX線画像に合うように見えるまで変換します(図6)。
    2. 手動ソリューションを保存します。
    3. 最適化アルゴリズムを適用します。
    4. 初期手動解に基づいてアルゴリズムによって最適であると判断された解を視覚的に検査する。必要に応じて、ソリューションを調整し、最適化されたソリューションに満足するまでステップ 3.5.2 ~3.5.3 を繰り返します。
    5. モーショントライアル全体で、10 フレーム ごとに手順 3.5.1 ~3.5.4 を繰り返します。
      注: この間隔は、フレームレート、モーション速度、画質など、いくつかの要因に依存します。間隔を小さくする必要があります。
    6. 10 番目 のフレームが追跡されたら、最適化を実行して、後で最適化される補間された予備ソリューションを作成します。
    7. モーショントライアルのすべてのフレームがうまく追跡されるまで、ソリューションの改良を続けます。

4. データ解析プロトコル

注:このプロトコルで使用される独自のマーカーレス追跡ソフトウェアは、解剖学的座標系を構築するために使用される解剖学的ランドマークの生の、フィルタリングされた軌道をもたらします。これらの座標は、キャリブレーション手順中にキャリブレーションオブジェクトによって定義された実験室座標系に対して表されます。以下のプロトコルは、一般的に、これらのランドマーク軌道から運動学的結果の測定を計算するための手順を記述し、任意のプログラミング言語(MATLABなど)で計算することができる。2 つ目の独自ソフトウェアは、キネマティクスと近接統計量の計算に使用されます。

  1. キネマティックと近接統計量の計算
    注: 主要な運動学的結果の測定には、関節の回転(オイラー角度)と位置が含まれます。主要な近接統計には、最小ギャップ、平均ギャップ、加重平均コンタクトセンターが含まれ、データフレームごとに計算されます。総称して、これらの尺度は関節関節運動学的、または運動中の表面相互作用を記述する。モーショントライアル全体で集約される解剖学的近接には、平均コンタクトセンター、コンタクトパス、およびコンタクトパスの長さが含まれます。
    1. 各ボーンとモーションフレームに対して、フィルター処理された解剖学的ランドマーク座標(マーカーレストラッキングソフトウェアからの出力)を使用して、実験室座標系に対する骨の解剖座標系を表す16要素変換行列を構築します。
    2. ソフトウェアを使用して関連するボーン間の解剖座標系を関連付けることによって、相対運動学を計算します。
    3. 従来の方法64を使用して、関節の角度と位置を抽出します。解剖座標系の向きを考えると、Z-X'-Y'回転シーケンスを使用してグレノフメラル運動学を抽出し、Y-Z'-X'回転シーケンスを使用してスカプリトホラシクノマティクスを抽出し、Y-Z'-Y'シーケンスを使用してフメロトラシック運動学を抽出します。
    4. 最小ギャップ: ソフトウェアを使用して、反対側のボーンの最も近い三角形の直立の中心点間の最小のギャップ(つまり、距離)を計算します。
    5. 平均ギャップ: ソフトウェアを使用して、指定した測定領域内で最も近い隣接領域に最小のギャップがある三角形を使用して、最小ギャップの面積加重平均を計算します。測定領域を、面積が 200 mm2 に合計される反対側のボーンに最も近い三角形として定義します。この測定領域を計算に組み込み、反対側のボーンに適したサーフェスのみが平均ギャップ計算に含まれるようにします。
      注:測定領域のサイズ(すなわち、200 mm2)は、遠くの表面から過度に偏ることなく、一貫してサブアクロミック空間とグレノフマー関節の近接を一貫して反射することが判明した後、最初のアルゴリズム開発中に選択されました。より広い表面相互作用(例えば、脛骨の大きさ)のためにこの尺度を使用すると、より大きな測定領域が必要になる場合がある。
    6. 重み付け平均コンタクトセンター(すなわち、重心):ソフトウェアを使用して、測定領域内の他のすべての三角形(すなわち、面積が200mm2に合計される反対側の骨に最も近い三角形)への加重距離を最小化するROI表面上の点を計算します。測定領域の各三角形の重み係数は、三角形領域/近傍重心までの距離(すなわち逆二乗重し)として計算されます。このように、重み付けされる三角形は大きくなり (係数 1) 、反対側のボーンに近くなります (最小距離の 2 乗係数)。
    7. 平均コンタクトセンター: ソフトウェアを使用して、モーショントライアル全体のコンタクトセンターの平均位置(すなわち、重心)を計算します。コンタクト センターが関節関節運動学を表す場合、平均コンタクト センターは移動中のサーフェスの相互作用の中心を表します。
    8. 接触パス: ソフトウェアを使用してモーショントライアル全体で重み付け平均コンタクトセンターの座標を接続して定義します。
    9. 接触パスの長さ: ソフトウェアを使用して、モーショントライアル全体の接触パスの長さを計算します。

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Representative Results

52歳の無症候性女性(BMI = 23.6 kg/m2)は、以前の調査の一環として募集され、彼女の支配的な(右)肩65で運動試験(コロナ・プレーン拉致)を受けた。データ収集の前に、参加者は書面によるインフォームド・コンセントを提供しました。調査はヘンリー・フォード・ヘルス・システムの制度審査委員会によって承認された。データ収集は、前述のプロトコルを使用して実行された(図3)。

参加者の集血球、肩甲骨、および上皮性運動学をそれぞれ 図7、 図8、 図9に示します。グリーノフメラルと肩胸運動学の目視検査は、参加者の肩の動きがコロナラプレーン拉致66の間に一般的に期待されるものと一致したことを示唆している。具体的には、仰角運動は標高とわずかな外部回転で構成され、一般的には肩甲骨の後部(図7)にあり、肩甲骨運動は上向きの回転、後傾き、およびわずかな内/外的回転で構成されていました(図8)。

モーショントライアル中、最小サブアクロミック距離(すなわち、特定のフレームのサブアクロミック出口の最も狭い幅)は、74.0°のフメロトロソアシック標高(フレーム45)で1.8mmから134.0°上方標高フレーム(89)で8.3mmに及んだ(図10A、図11A)。平均のサブアクロムシャル距離(すなわち、指定された200mm2測定領域内のサブアクロミック出口の平均幅)は、最小距離メトリックと同様の軌道をたどる傾向があった。たとえば、平均サブアクロミック距離は、75.4°上腕骨球高さ(フレーム 46)で 4.2 mm から、134.0°のフメロトラシック標高(フレーム 89)で 9.2 mm の範囲です。最後に、最小のサブアクロミック距離は、表面積が大きくなると最小距離が小さくなる傾向にあるように、表面積メトリック(図10B)に相補的な軌道をたどる傾向があった。上腕頭の最小距離の位置をプロットすると、ヒューペロトラシック標高角が大きくなるにつれて、アクロミオンに最も近い位置がローテータ カフフットプリントを横方向に移動することを示唆しています(図 11A)。モーショントライアル全体で、接触経路の長さは上腕頭で40.5mm、アクロミオンで28.8mmを測定しました。

モーショントライアルでは、最小グレノヒューマル距離(すなわち、グレノフメラル関節空間の最も狭い幅)は、1.0mmから34.2°上腕骨球高度(フレーム21)で2.1mm(図11、図11B)の範囲であった。サブアクロミック距離と同様に、平均グリーノフメラル距離は最小距離メトリックと同様の軌道をたどる傾向があり、これらの距離は表面積メトリックを持つ相補的な軌道に従った(図12B)。例えば、平均グリーノフメラル距離は、137.9°のフメロトロソシック標高(フレーム92)で1.4mmから23.5°フメロトラシック標高(フレーム12)で2.6mmの範囲でした。グレノイドエッジ輪郭に対するグレノフメラルコンタクトセンターの位置をプロットすると、参加者の関節運動学には中程度の表面相互作用が含まれていたことが示唆されています。具体的には、上腕骨はグレノイドの前/後方向に比較的中心にとどまったが、運動試験中に優れて劣ったシフトをした(図11B)。モーショントライアル全体で、接触経路の長さはグレノイドで30.0mm、上腕頭で45.4mmを測定しました。

Figure 1
図1:CT視野(A)コロナル、(B)矢頭面、(C)横面。取得中、CT技術者は、鎖骨(優れた)、遠位上腕骨エピコンディレ(劣等)、グレノフメラル関節全体(横)、およびコストオーバーテブラルおよびステスターコステ関節(内側)を含む視野を保証する。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 2
図2:複葉機のビデオラジオシステムの概略図。 X線システムは50°のビーム間の角度および183 cmのソースからイメージへの間隔(SID)と置かれる。参加者は、その集水性関節がX線ビームの交点にほぼ位置するよう、複葉機の体積に配置されます。システムは、コントロールパネルと画像のファイル名を区別するために「緑」と「赤」と呼ばれます。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 3
図3:コロナ・プレーン・アブダクション中の代表的な被験者からの複葉放射線画像。 顎は緑色のシステムの画像に表示されますが、この領域への線量を最小限に抑えるために、視野に頭部を含めないように注意する必要があります。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 4
図4:解剖座標系の定義(A)上腕頭、内側エピコンダイル、および横のエピコンダイルの幾何学的中心をデジタル化することによって定義されるヒュームラル座標系。(B) 脊柱の内側脊椎、劣角、および後方のアクロミクラビラ関節のデジタル化によって定義される肩甲骨座標系。(C) 肋骨座標系は、コストオーバーテブラルファセットの後方の側面、リブの最横側面、および肋骨のレベルの側面胸骨をデジタル化することによって定義される。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 5
図 5: 近接統計の対象領域 (ROI) の定義 (A)上腕骨の頭部ROIは、下垂体の距離および腎不全関節接触パターンを計算するために使用される、(B)共生およびグレノイドROI、それぞれ、アクロミウミウメラル距離および腎体関節接触パターンを計算するために使用される。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 6
図 6: 独自のマーカーレス追跡ソフトウェアのスクリーンショット。 スクリーンショットは、冠状子の被写体の被写体からの上腕骨と肩甲骨の最適化された解を示しています。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 7
図7:コロナラ面拉致の単一試験中に代表的な対象からグレノフメラル運動学。 注: 前位置は正の値に変換されています。略語: メド= 内側;ラット= 横sup. = 優れた;inf. = 劣っています。アリ= 前者;ポスト= 後部。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 8
図8:コロナ・プレーン・拉致の単一試行中の代表的な対象からのスカプリトホラシック運動学。 注: 前位置は正の値に変換されています。省略形: IR = 内部回転;ER = 外部回転;UR = 上向きの回転;DR = 下方向の回転;AT = 前傾き;PT = 後傾き;med. = 内側;ラット= 横sup. = 優れた;inf. = 劣っています。アリ= 前者;ポスト= 後部。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 9
図9:コロナ・プレーン・拉致の単一試験中の代表的な対象からのフメロトラシック運動学。 注: 前位置は正の値に変換されています。略語: メド= 内側;ラット= 横sup. = 優れた;inf. = 劣っています。アリ= 前者;ポスト= 後部。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 10
図10:代表的な被験者におけるコロナ・プレーン・アブダクションの試行中のサブアクロミック空間の評価(A)アクロミウメラル距離の測定は、対応する上腕骨の標高角と共にフレーム全体に表示される。最小距離は、上腕頭と近傍の三角形の中心点と近傍の三角形の間の最小距離として計算されます。平均距離は、最小距離の面積加重平均を表し、近傍 ROI の近傍に最も小さいギャップがある上腕骨頭 ROI の三角形を越えて計算されます。(B) 低色の ROI の 10 mm 以内にある上腕頭 ROI の表面積は、対応する上腕骨の標高角度と共にフレーム全体に表示されます。略語: HT = フメロトラシック.この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 11
図11:近接マッピング(A)サブアクロミック空間、(B)グリーノフメラル関節空間。サブアクロミアル近接度は、最小距離が最小(フレーム#45)であったデータフレームの最小距離メトリックを使用して、上腕頭ROI上にマッピングされます。接触経路(黒)は、フレーム#1-45間の最小距離軌道を表します。関節の接点は、関節空間が最小(フレーム#92)のデータフレームの重み付け平均コンタクトセンターを使用してマッピングされます。接触経路(黒)は、フレーム#1-92の間の中心軌道を表します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 12
図12:代表的な被験者におけるコロナラプレーン拉致の試行中の関節空間の評価(A)、対応する上皮関節の標高角と共に、集水性関節空間の尺度がフレーム全体に表示される。最小距離は、グレノイドと上腕頭の ROI 間の最も近い隣接三角形の中心間の最小距離として計算されます。平均距離は、最も近い近傍の溝の ROI とのギャップが最も小さいグレノイド ROI の三角形を越えて計算された最小距離の面積加重平均を表します。(B) 上腕頭ROIの10mm以内にあるグレノイドROIの表面積は、対応する上腕骨の標高角度と一緒にフレーム全体に表示されます。略語: HT = フメロトラシック.この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

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Discussion

ここで説明する技術は、動的活動中の3D関節運動の正確な測定を提供することにより、肩の動き(すなわち、キャダベリシミュレーション、2D画像、静的3Dイメージング、ビデオベースのモーションキャプチャシステム、ウェアラブルセンサーなど)を評価するための従来の手法に関連するいくつかの欠点を克服します。本明細書に記載されたプロトコルの精度は、放射体型分析(RSA)のゴールドスタンダードに対するグレノヒューマー関節が±0.5°および±0.4 mm67,68となるように確立された。同様のプロトコルは、knee69、spine70、および足/足首71などの他の関節のために開発されています。重要なのは、十分に正確なシステムがなければ、関節運動における統計的に有意かつ臨床的に有意な差を検出するために必要なサンプルサイズは非常に高い可能性がある。さらに、このレベルの精度は、関節位置および/または翻訳などの潜在的に重要な結果尺度を記述する能力を提供します62,72、関節運動学72、73、74,75、サブアクロミック距離61,72,75、および瞬間的な動きの軸76.最終的には、正常および病理学的状態下での肩機能の機械学的理解を提供し、非外科的および外科的臨床介入の影響を評価するために、生体内関節運動を正確に測定することが不可欠である。

複葉機のビデオラジオグラフィーを使用して肩の運動学を定量化することによって与えられる正確さは多くの挑戦および限界と来る。この技術に関連する主な制限は、CTスキャンおよび複葉線イメージングの結果としての参加者への放射線被ばくである。したがって、時間の経過に伴って取得またはフォローアップセッションが可能なモーショントライアルの数は制限されます。ここで説明するプロトコルに対応する有効用量は約10.5mSvであり、大部分(約10mSv)がCTスキャンから来ており、これは遠位上腕骨のイメージングを含み、エピコンディレスを使用して上腕解剖学的座標系64を構築することができる。文脈上、この線量は、放射線の自然な背景源への暴露の約3年に相当する。放射線防護測定に関する全国評議会の最近の勧告は、この線量が個人または社会に対する中等度の期待される利益を仮定して「軽微」に分類できることを示唆している77。したがって、複葉機のビデオラジオグラフィーを用いた運動解析は、公衆衛生に大きな影響を与える可能性のある確かな科学的前提に基づく適切に設計された研究に使用することが不可欠である。

複葉機のビデオラジオグラフィーに関連する線量を減らすことは、研究や臨床現場でこの技術のより広範な使用を容易にするために重要です.幸いなことに、CTおよびMRイメージングの最近の進歩は、参加者への用量を大幅に減少させる可能性がある。例えば、MRI78,79または低用量CT80を用いて得られる上皮および肩甲骨モデルは、多くの研究用途に対して許容可能な精度を有することが示されている。さらに、上腕骨エピコンダイレス81を必要としない方法で上腕座標系を再定義すると、CT撮像体積を減少させることで線量を減少させる。画像を取得する前にモーショントライアルを慎重に実施することは、収集された各トライアルが価値を持ち、参加者の総用量に不必要に追加されないようにするためにも重要です。最終的には、これらの要因や他の多くの要因を慎重に検討することは、人間の研究参加者の3D運動学を定量化するために責任を持って複葉機のビデオラジオグラフィーを使用する場合に重要です。

参加者の身体習慣と、中央胴体と肩の側面との間の組織密度(したがって画像の明るさ)の違いは、複葉線ビデオラジオグラフィーを使用して肩の動きを定量化する際に追加の課題を提示する。特に、このプロトコルに記載されている放射線技術(すなわち、〜70kVp、320 mA、2 msパルス暴露)を用いて、BMIが高い個体(>30kg/m2)および大きな乳房組織または密な乳房組織を有する女性において、肩甲骨および肋骨の明確な可視化は、しばしば困難である。キネマティック追跡精度は、骨のエッジを明確に視覚化することなく劣化する可能性があります。その結果、BMIを制限することによって参加者を慎重に選択することで、これらの困難なイメージングの考慮事項の多くを改善することができます。しかしながら、上腕高の低角角での側方のアクロミオンの「ウォッシュアウト」は、健康な身体習慣の参加者においても一般的である(図2A、フレーム1の緑色系)。これは、上腕骨が標高の低い角度にあるときにアクロミオンの周りに組織(したがって密度)が少なく、肩甲骨と肋骨を視覚化するためにこの領域の視認性が譲歩されるためです。しかし、上腕骨が上昇し、肩の大部分がそれ自体に投影されると(したがって、放射線密度が増加する)、アクロミオンはよく視覚化されます。したがって、モーショントライアルの最適な放射線技術は、必ずしもすべてのボーンの可視化を常に保証するものではありませんが、マーカーレス追跡を行うのに十分な骨解剖学を明確に視覚化することができます。

複葉線ビデオラジオグラフィーを使用する場合のもう一つの課題は、画像受容体サイズ、2つのイメージングシステムの向き、およびSIDによって主に定義される比較的小さい3Dイメージング体積である。3Dイメージング量を制限することは放射線量の制御に役立ちますが(すなわち、コリメーションを通じて)、小さな画像化体積は、関節運動を獲得できる範囲および/または評価されるタスクの種類を制限する可能性があります。たとえば、トランクの動き(例えば、投げる)を必要とするタスクは、参加者がタスクの実行中に3Dイメージングボリュームの外に移動する可能性が高いため、複葉線ビデオラジオグラフィーモーション分析と互換性がない可能性があります。画像化体積外の患者の動きは、腕を上げるなどの単純な作業でも一般的であり、特に腕の高さの運動域が著しく損なわれる個体(例えば、大規模なローテーターカフ涙、粘着カプリスティス、OA)のために、これらの個体はしばしば対側側に傾くことによって補償する。したがって、傾きを避けるために、イメージングボリューム内の参加者の慎重な位置決めと口頭での手掛かりは、データ収集プロセス(セクション2.4)の重要なステップです。

小さな3Dイメージングボリュームは、関心のある他のセグメントの視覚化も制限します。例えば、胴体を追跡することは、肩甲骨および上胸部運動学を定量化するために必要である。この記事で説明するプロトコルは、3 番目と 4 番目のリブを追跡することによって、この課題に対処します。しかし、他の調査官は、放射線システム49,50,62と同期した外部表面ベースの追跡システムを使用して胴体を追跡しました。これらのアプローチには、それぞれ固有の制限があります。例えば、肋骨を追跡するには、前述のように、横肩を洗い流すことなく体の習慣が大きい個体では困難な中央胴体の良好な視覚化が必要です。さらに、リブの追跡は、より小さな画像増強器(すなわち、40cm未満)で困難である可能性がある。これに対し、サーフェスセンサーを使用したトラッキング胴体の動きは、スキンモーションアーティファクトを導入します。使用するアプローチにかかわらず、複葉線ビデオラジオグラフィーを使用してショルダーキネマティクスを定量化する際には、限られた3Dイメージング量が課題となります。

要約すると、複葉機のビデオラジオグラフィーは肩の運動学の非常に正確な定量を可能にする。本明細書に記載されているプロトコルのバリエーションは、Lab58,59,72,73,82内の多数の研究に使用されており、各プロトコルのバリエーションは、線量を最小限に抑え、画質を最大化し、セグメントの可視性を最大化するために、特定の研究目的に基づいて慎重に構築されています。最終的には、生体内関節運動を正確に測定することは、正常および病理学的状態下での肩機能の機械学的理解を提供し、非外科的および外科的臨床介入の影響を評価するために重要である。

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Disclosures

著者には利益相反はありません。

Acknowledgments

この出版物で報告された研究は、賞番号R01AR051912の下で国立関節炎および筋骨格および皮膚疾患研究所によってサポートされました。コンテンツは著者の責任であり、必ずしも国立衛生研究所(NIH)の公式見解を表すものではありません。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Calibration cube Built in-house N/A 10 cm Lucite box with a tantalum bead in each corner and four additional beads midway along the box’s vertical edges (12 beads total). The positions of each bead are precisely known relative to a corner of the box that serves as the origin of the laboratory coordinate system.
Distortion correction grid Built in-house N/A Lucite sheet that covers the entire face of the 16 inch image intensifier and contains an orthogonal array of tantalum beads spaced at 1 cm.
ImageJ National Institutes of Health N/A Image processing software used to prepare TIFF stack of bone volumes.
Markerless Tracking Workbench Custom, in house software N/A A workbench of custom software used to digitize anatomical landmarks on 3D bone models, constructs anatomical coordinate systems, uses intensity-based image registration to perform markerless tracking, and calculates and visualize kinematic outcomes measures.
MATLAB Mathworks, Inc N/A Computer programming software. For used to perform data processing and analysis.
Mimics (version 20) Materialise, Inc N/A Image processing software used to segment humerus, scapula, and ribs from CT scan.
Open Inventor Thermo Fisher Scientific N/A 3D graphics program used to visualize bones
Phantom Camera Control (PCC) software (version 3.4) N/A Software for specifying camera parameters, and acquiring and saving radiographic images
Pulse generator (Model 9514) Quantum Composers, Inc. N/A Syncs the x-ray and camera systems and specifies the exposure time
Two 100 kW pulsed x-ray generators (Model CPX 3100CV) EMD Technologies N/A Generates the x-rays used to produce radiographic images
Two 40 cm image intensifiers (Model P9447H110) North American Imaging N/A Converts x-rays into photons to produce visible image
Two Phantom VEO 340 cameras Vision Research N/A High speed cameras record the visible image created by the x-ray system

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Lawrence, R. L., Zauel, R., Bey, M. J. Measuring 3D In-vivo Shoulder Kinematics using Biplanar Videoradiography. J. Vis. Exp. (169), e62210, doi:10.3791/62210 (2021).

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