Yöntem makalesi

Germe Sırasında In-Situ Periferik Sinir Gerinişinin Ölçümü için Doğrudan Doğrusal Dönüşüm

DOI:

10.3791/65924

⸱

12 Ocak 2024

 ,  , 
1School of Biomedical Engineering, Science and Health Systems, Drexel University, 2Bioengineering Department, Temple University

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu protokol, gerilmiş periferik sinirlerin üç boyutlu yerinde yer değiştirmelerini yakalamak için doğrudan doğrusal dönüşüm kullanılarak kalibre edilmiş bir stereo görüntüleme kamera sistemi uygular. Bu yer değiştirmeleri yakalayarak, değişen derecelerde gerilmenin neden olduğu gerilme belirlenebilir ve gerilmeye bağlı sinir onarımı bilimini ilerletebilecek gerilme yaralanma eşikleri hakkında bilgi verilebilir.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Periferik sinirler gelişim, normal eklem hareketi, yaralanma ve daha yakın zamanda cerrahi onarım geçirirken fizyolojik ve fizyolojik olmayan gerilmeye uğrar. Periferik sinirlerin gerilmeye karşı biyomekanik tepkisini anlamak, farklı yükleme koşullarına verdikleri yanıtın anlaşılması ve dolayısıyla tedavi stratejilerinin ve cerrahi müdahalelerin optimize edilmesi için kritik öneme sahiptir. Bu protokol, kalibre edilmiş stereo görüntüleme kamera sistemi tarafından yakalanan video dosyalarının üç boyutlu koordinatlarından elde edilen, doğrudan doğrusal dönüşüm ve gerilme sırasında periferik sinirlerin üç boyutlu yerinde doku yer değiştirmesinin izlenmesi yoluyla stereo görüntüleme kamera sisteminin kalibrasyon sürecini ayrıntılı olarak açıklamaktadır.

Elde edilen üç boyutlu koordinatlardan, gerilmiş bir periferik sinir için sinir uzunluğu, sinir uzunluğundaki değişim ve zamana göre gerilme yüzdesi hesaplanabilir. Stereo görüntüleme kamera sistemi kullanmak, gerildiğinde periferik sinirlerin üç boyutlu yer değiştirmelerini yakalamak için invaziv olmayan bir yöntem sağlar. Doğrudan doğrusal dönüşüm, gerilmeyi ölçmek için gerilme sırasında periferik sinir uzunluğunun üç boyutlu rekonstrüksiyonlarını mümkün kılar. Şu anda, doğrudan doğrusal dönüşüm yoluyla kalibre edilmiş bir stereo görüntüleme kamera sistemi kullanarak gerilmiş periferik sinirlerin yerinde zorlanmasını incelemek için hiçbir metodoloji mevcut değildir. Gerildiğinde periferik sinirlerin yerinde gerilmesini yakalamak, klinisyenlere yalnızca aşırı gerildiğinde sinir hasarının altında yatan yaralanma mekanizmalarını anlamada yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda gerilmeye bağlı müdahalelere dayanan tedavi stratejilerini optimize etmeye de yardımcı olur. Makalede açıklanan metodoloji, sinir yaralanması yönetimi ve rehabilitasyonu alanında hasta sonuçlarını iyileştirmek için gerilmeye yanıt olarak periferik sinir biyomekaniği anlayışımızı geliştirme potansiyeline sahiptir.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Periferik sinirler (PN'ler) gelişim, büyüme, normal eklem hareketi, yaralanma ve ameliyat sırasında gerilmeye uğrar1. PN'ler,düzenli hareketler 2,3 sırasında siniri korumak ve sinir liflerinin yapısal sağlığını korumakiçin viskoelastik özellikler gösterir 2. Mekanik gerilmeye PN yanıtının, sinir lifi hasarınıntipine 4, bitişik bağ dokularındaki yaralanmalara 2,4 ve test yaklaşımlarına (yani yükleme hızı veya yönü) bağlı olduğu gösterilmiştir5,6,7,8,9,10,11,12,13,14PN'lerin normal hareket aralığı sırasındaki biyomekanik tepkilerini hem yavaş hem de hızlı esneme hızlarında fizyolojik olmayan aralığa karşı ayırt etmek önemlidir. Bu, gerilmeye yanıt olarak PN yaralanma mekanizmasının daha iyi anlaşılmasını sağlayabilir ve zamanında ve optimize edilmiş müdahaleye yardımcı olabilir 1,4,15,16. Fizik tedavide sinir fizyolojisi ve biyomekanik arasındaki ilişkiye dayalı olarak değerlendirme ve müdahale etme eğilimi giderek artmaktadır17. Uygulanan çeşitli yüklerde PN biyomekaniğindeki farklılıkları anlayarak, fizyoterapistler mevcut müdahaleleri değiştirmek için daha iyi hazırlanabilirler17.

Gerilmeye yanıt olarak PN'lerin mevcut biyomekanik verileri değişken kalır ve test ekipmanı ve prosedürlerine ve uzama veri analizindeki farklılıklara atfedilebilir 5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,16. Ayrıca, üç boyutlu (3D) in-situ sinir yer değiştirmesinin ölçülmesi, şu anda mevcut literatürde yetersiz bir şekilde tanımlanmıştır. Önceki çalışmalar, faset eklem kapsüllerinin doku yer değiştirmesinin 3D rekonstrüksiyonunun doğruluğunu en üst düzeye çıkarmak için stereo görüntüleme tekniklerini kullanmıştır18,19. Doğrudan doğrusal dönüşüm (DLT) tekniği, iki veya daha fazla iki boyutlu (2B) görüntünün 3B gerçek dünya koordinatlarına (yani mm cinsinden) dönüştürülmesini sağlar20,21,22. DLT, 3D konumların hassas bir şekilde yeniden yapılandırılmasını sağladığı, lens bozulmasını, kamera parametrelerini ve görüntü koordinatlarını hesaba kattığı ve stereo görüntüleme kamerası kurulumunda esnekliğe izin verdiği için stereo görüntüleme kamera sistemleri için yüksek hassasiyetli bir kalibrasyon yöntemi sağlar 20,21,22. DLT ile kalibre edilmiş stereo görüntüleme kamera sistemlerini kullanan çalışmalar tipik olarak hareket ve yürüyüş analizini incelemek için kullanılır22,23. Bu protokol, DLT ile kalibre edilmiş bir stereo görüntüleme kamera sistemi ve açık kaynaklı bir izleme yazılımı22 kullanarak değişen gerilme derecelerinde PN'lerin yerinde suşunu belirlemek için ayrıntılı bir metodoloji sunmayı amaçlamaktadır.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Açıklanan tüm prosedürler Drexel Üniversitesi Kurumsal Hayvan Bakımı ve Kullanımı Komitesi (IACUC) tarafından onaylanmıştır. Yenidoğan domuz yavrusu, ABD'nin Pennsylvania eyaletinde bulunan Amerika Birleşik Devletleri Tarım Bakanlığı (USDA) onaylı bir çiftlikten satın alındı.

1. Stereo görüntüleme sistemi kurulumu

  1. 100 kare/sn'ye (FPS) kadar çekim yapabilen bir stereo görüntüleme kamera sistemini bir yardımcı standa bağlayın. Bu çalışmada kullanılan stereo görüntüleme kamera sistemi, 63 mm'lik bir taban çizgisi ile ayrılmış, yatay olarak hizalanmış iki kameraya (sol ve sağ kameralar olarak adlandırılır) sahip pasif bir stereo kameradır (Şekil 1).

figure-protocol-1
Resim 1: Stereo görüntüleme kamera sistemi. (A) 63 mm'lik bir taban çizgisi ile ayrılmış iki kameralı (sol ve sağ kameralar) paralel stereo görüntüleme kamera sistemi. (B) Stereo görüntüleme kamera sistemi ve stand kurulumunun şeması. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

2. Stereo görüntüleme sistemi DLT Kalibrasyonu, 3D kontrol hacmini sayısallaştırıyor

  1. Üç şeffaf akrilik pleksiglas kare levha (12 inç x 12 inç x 0,125 inç) elde edin. Her sayfaya bir ızgara yerleştirin ve en az 10 nokta çizin, böylece x, y ve z koordinat düzlemlerinde 3B kontrol hacmine en az 30 nokta dağıtılsın. Kaydedilecek olanın maksimum yüksekliğini yakalamak için üç sayfayı farklı yüksekliklerde istifleyerek 3D kontrol hacmini oluşturun (Şekil 2A).
  2. Ayak pedallı bir sayısallaştırıcı kullanarak 3D kontrol ses seviyesindeki tüm noktaları sayısallaştırın. 3D kontrol küpünde orijini (0, 0, 0) belirleyerek, pozitif x ve y yönlerini tanımlayarak, sayısallaştırılmış (x, y, z) koordinatları (mm cinsinden) kaydetmek için bir belge açarak x, y ve z koordinatlarını (mm cinsinden) elde edin (Şekil 2B) her noktanın ve (x, y, z) koordinatları (mm cinsinden) bir *.csv dosyası olarak kaydedin.
    NOT: (x, y, z) koordinatları, 3D kontrol küpünde ayarlanan başlangıç noktasına göredir.
  3. Stereo görüntüleme kamera sisteminin sırasıyla sol ve sağ kameralarını kalibre etmek için bu sayısallaştırılmış (x, y, z) koordinatları (mm cinsinden) kullanın.

figure-protocol-2
Şekil 2: Ayak pedallı üç boyutlu kontrol ses seviyesi ve sayısallaştırıcı. (A) 3D kontrol hacminin şeması. (B) Mm cinsinden (x, y, z) koordinatları elde etmek için 3D kontrol sesini sayısallaştırmak için kullanılan ayak pedallı sayısallaştırıcı bileşenleri. Kısaltma: 3D = üç boyutlu. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

3. Stereo görüntüleme kamera sistemi kalibrasyonu-doğrudan doğrusal dönüşüm katsayılarının üretilmesi

  1. Stereo görüntüleme kamera sistemini bir yardımcı program standına takın (Şekil 3A).
  2. Stereo görüntüleme kamera sistemini 6D kontrol ses seviyesinin 3 cm üzerine yerleştirin (Şekil 3A).
  3. Stereo görüntüleme kamera sistemini bir USB Type-C kablosuyla bir dizüstü bilgisayara bağlayın.
  4. Görüntüleme yazılımını açın (Malzeme Tablosuna bakın).
  5. 3D kontrol ses düzeyini görüntüleyin. Çıktı görüntüsü (Ek Şekil S1) hem sol hem de sağ kamera görünümlerini içerir (Şekil 3B).
  6. Çıktı görüntüsünü sırasıyla sol ve sağ görüntüler olmak üzere iki görüntüye ayırmak için özel MATLAB kodunu (Ek Dosya 1) çalıştırın (sırasıyla Şekil 3C, Ek Şekiller S2 ve Ek Şekiller S3).
  7. DLTcal5.m GUI22'yi (Ek Dosya 2) başlatmak için Çalıştır'a tıklayın.
    1. Sayısallaştırılmış (x, y, z) koordinatları (mm cinsinden) olan *.csv dosyasını seçmek için DLTcal5 kontrolleri penceresinde başlat'a tıklayın (Şekil 4A ve Ek Dosya 3).
    2. Stereo görüntüleme kamera sisteminin ilk görünümünden 3D kontrol ses seviyesinin ilgili görüntüsünü seçin (Ek Şekil S2). Bu stereo görüntüleme kamera sistemi için, sol kamera görüntüsü ilk kamera görüntüsüne karşılık gelir (Şekil 4B).
    3. İlk kamera görünümü görüntüsü (yani sol kamera görünümü) açılır.
    4. Sol kamera görünümünden 2B piksel koordinatlarını elde etmek için Bölüm 2'de noktaların sayısallaştırılma sırasına göre noktaları seçin (Şekil 4B).
    5. DLTcal5 Kontrolleri penceresinde geçerli noktayı ayarlayın ve yüklenen ilk kamera görünümünde (yani sol kamera görünümü) görüntüsünde karşılık gelen geçerli noktaya tıklayın.
    6. Yüklenen ilk kamera görünümündeki tüm noktaları seçtikten sonra, sol kamera görünümü için 11 DLT katsayısını oluşturmak için hesaplama katsayılarına tıklayın (Şekil 4B).
    7. DLTcal5 kontrolleri penceresinde bir kamera ekle'ye tıklayın ve doğru kamera görünümü (yani ikinci kamera görünümü) için 11 DLT katsayısını oluşturmak için 3.7.2-3.7.6 adımlarını tekrarlayın (Şekil 4B, C ve Ek Şekil S3).
    8. Çıktı dosyalarının kaydedileceği klasörü seçmek için DLTcal5 kontrolleri penceresinde verileri kaydet'e tıklayın (Şekil 4D).
    9. Çıktı dosyaları, stereo görüntüleme kamera sisteminin sol ve sağ kamera görünümleri için 2D (x, y) piksel koordinatlarını (Ek Dosya 4) ve karşılık gelen 11 DLT katsayısını içerir (Şekil 4D ve Ek Dosya 5).
    10. Stereo görüntüleme kamera sistemi kalibre edilmiştir.

figure-protocol-3
Şekil 3: Doğrudan doğrusal dönüşüm kalibrasyonu için bir stereo görüntüleme kamera sistemi kullanarak üç boyutlu kontrol hacminin bir görüntüsünü elde etmek için şematik. (A) Stereo görüntüleme kamera sistemini bir standa takın ve ardından bir USB Type-C kablosuyla bir dizüstü bilgisayara bağlayın. 3D kontrol sesini stereo görüntüleme kamera sisteminin 6 cm altına yerleştirin. (B) Görüntüleme yazılımını kullanarak 3D kontrol ses düzeyinin bir görüntüsünü alın. Çıktı görüntüsü, sol ve sağ kameralardan gelen birleşik bir görüntüdür. (C) Özel bir MATLAB kodu kullanılarak, birleştirilmiş çıktı görüntüsü, 3D kontrol hacminin ayrı sol ve sağ görüntülerine ayrılır. Kısaltma: 3D = üç boyutlu. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

figure-protocol-4
Şekil 4: Bir stereo kamera görüntüleme sisteminin sol ve sağ kamera görüntüleri için doğrudan doğrusal dönüşüm katsayıları oluşturmak için şematik. (A) DLTcal5.m22'yi çalıştırın, kontroller penceresinde başlat'a tıklayın ve 3D kontrol hacminin sayısallaştırılmış (x, y, z) koordinatlarını (mm cinsinden) içeren *.csv dosyasını seçin. (B) Sol kameranın kalibrasyon görüntüsünü seçin. Ardından, görüntüdeki noktaları sayısallaştırıldıkları sırayla seçin. Ardından, sol kamera görünümü için DLT katsayılarını oluşturmak üzere hesaplama katsayıları'na tıklayın. Ardından, doğru kamera görünümü için adımları tekrarlamak üzere Kamera ekle'yi tıklayın. (C) Sağ kamera görüntüsünün kalibrasyon görüntüsünü seçin. Ardından, görüntüdeki noktaları sayısallaştırıldıkları sırayla seçin. Ardından, doğru kamera görünümü için DLT katsayılarını oluşturmak üzere katsayıları hesapla'ya tıklayın. (D) Sol ve sağ kamera görünümleri için DLT katsayılarının kaydedileceği dizini seçmek için Verileri Kaydet'e tıklayın. Çıktı dosyasının adını girin ve Tamam'a tıklayın, DLT katsayıları bir *.csv dosyası olarak kaydedilir. Kısaltma: 3D = üç boyutlu ve DLT = doğrudan doğrusal dönüşüm. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

4. Veri toplama

  1. Anestezi uygulanmış yenidoğan Yorkshire domuz yavrusunu (3-5 günlük), aksiller bölgeyi açığa çıkarmak için abdüksiyonda üst ekstremiteler olacak şekilde sırtüstü pozisyonda yerleştirin. Deri ve fasya boyunca trakeanın üzerinden sternumun üst üçte birlik kısmına kadar orta hat insizyonu yapın.
  2. Brakiyal pleksus sinirlerini ortaya çıkarmak için künt diseksiyon kullanın.
  3. Test öncesinde, sırasında ve sonrasında susuz kalmalarını sağlamak için açıkta kalan brakiyal pleksus sinirine tuzlu su çözeltisi sıkın.
  4. Brakiyal pleksus PN'nin distal ucunu kesin ve mekanik test aparatına kelepçeleyin.
  5. Stereo görüntüleme kamera sistemini yardımcı standa takın, gerilecek PN'nin 6 cm yukarısına kadar yerleştirin ve ardından stereo görüntüleme kamera sistemini bir USB Type-C kablosuyla bir dizüstü bilgisayara bağlayın (Şekil 5A).
  6. Yerleştirme ve kenetlenme bölgelerine işaretleyiciler yerleştirmek için mürekkep bazlı bir cilt işaretleyici ve yer değiştirme takibi için sinir uzunluğuna bağlı olarak PN'nin uzunluğu boyunca ek iki ila dört işaretleyici kullanın (Şekil 5B).
  7. Veri analizi için PN'nin altına düz bir şekilde bir kalibrasyon ızgarası (yani 0,5 cm x 0,5 cm kareli lamine ızgara) ve 1 cm'lik bir cetvel yerleştirin (Şekil 5B).
  8. Sıkıştırmadan sonra ve germeden hemen önce PN'nin ilk uzunluğunu kaydedin.
  9. PN'yi 500 mm/dak'lık bir yer değiştirme hızında arızaya veya önceden belirlenmiş bir esnemeye kadar gerin.

figure-protocol-5
Şekil 5: Periferik sinir gerilmesinin veri alımı için temsili şema. (A) Stereo görüntüleme kamera sistemini bir standa takın ve ardından bir USB Type-C kablosuyla bir dizüstü bilgisayara bağlayın. Stereo görüntüleme kamera sistemini periferik sinirin 6 cm yukarısına kadar yerleştirin. (B) Periferik sinir, distal uçtaki mekanik düzeneğe klemplenir. Mürekkep bazlı bir cilt işaretleyici kullanarak, yerleştirme ve sıkıştırma bölgelerine bir işaretleyici ve sinir uzunluğu boyunca iki ila dört işaretleyici daha yerleştirin. Test öncesinde, sırasında ve sonrasında nemli kalması için periferik sinirin üzerine salin püskürtülür. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

5. Veri analizi-işaretleyici yörünge takibi

  1. Çıkış video dosyasını (Ek Dosya 7) sol ve sağ kamera video dosyaları (sırasıyla Ek Dosya 8 ve Ek Dosya 9) olmak üzere iki video dosyasına ayırmak için özel MATLAB kodunu (Ek Dosya 6) çalıştırın.
  2. Tık Koşmak başlatmak için DLTdv7.m22 GUI (Ek Dosya 10).
    1. DLTdv7 denetimleri penceresi açılır ve yeni proje, projeyi yükle ve çık düğmeleri etkinleştirilir (Şekil 6A).
    2. Yeni bir projeye başlamak için DLTdv7 kontrolleri penceresinde yeni proje'ye tıklayın.
    3. Bir iletişim kutusu açıldığında, gerilmiş bir periferik sinir üzerindeki yer değiştirme işaretleyici yörüngelerini izlemek için iki video dosyasını (yani sol ve sağ kamera görünümleri) belirtmek için 2'yi seçin (Şekil 6B).
    4. Sol kamera görünümünden (Ek Dosya 8) video dosyası olan ilk video dosyasını (yani Video 1) seçin ve aç'a tıklayın (Şekil 6C). Ardından, sağ kamera görünümünden (Ek Dosya 9) video dosyası olan ikinci video dosyasını (yani Video 2) seçin ve aç'a tıklayın (Şekil 6C).
    5. İki video dosyası seçildikten sonra, video dosyalarının DLT aracılığıyla kalibre edilen kamera görünümlerinden alındığını belirtmek için evet'e tıklayın.
    6. Stereo görüntüleme kamera sistemi için ilgili DLT katsayılarını *.csv dosyasını (Ek Dosya 5) seçin ve aç'a tıklayın (Şekil 6D).
    7. İlk video kareleri her iki video dosyasından da görüntülenir ve DLTdv7 kontrol penceresinin geri kalanı etkinleştirilir. Yeni proje düğmesi, 3B noktaları yeniden hesapla düğmesiyle değiştirilir ve proje yükle düğmesi, kaydet düğmesiyle değiştirilir (Şekil 6E).
    8. DLTdv7 kontrolleri penceresinde, kare numarasının 1 olduğundan, geçerli noktanın 1 olarak ayarlandığından, otomatik izleme modunun kapalı olduğundan emin olun ve tüm videoları, DLT görsel geri bildirimini güncelleyin ve 2D parçaları göster kontrol edildi (Şekil 6E).
    9. İzleme noktalarının PN'nin yer değiştirme işaretleyicileri üzerine, yerleştirme işaretleyicisi 1. noktaya, işaretleyici 1 2. noktaya karşılık gelecek ve kelepçe işaretleyicisi son nokta olacak şekilde yerleştirildiğinden emin olun.
    10. 1. noktayı Video 1'deki ekleme işaretçisine yerleştirin (yani, sol kamera view video file) yerleştirilen noktanın ekleme işaretçisinin merkezinde olduğundan emin olun. Yerleştirilen noktayı ekleme işaretçisinin merkezine taşımak için klavye kısayollarını (Tablo 1) kullanın (Şekil 7A).
    11. DLT görsel geri bildirimi kontrol edildiğinden, Video 1'e bir nokta yerleştirildiğinde, Video 2'de mavi bir epipolar çizgi belirir (yani, sağ kamera view video dosyası) (Şekil 7). Mavi epipolar çizgiyi referans olarak kullanarak Video 1'deki ekleme işaretçisine 2. noktayı yerleştirin. Yerleştirilen noktayı ekleme işaretçisinin merkezine taşımak için klavye kısayollarını (Tablo 1) gerektiği gibi kullanın (Şekil 7A).
    12. Yörüngelerini izlemek üzere diğer doku işaretleyicilerine nokta eklemek için DLTdv7 kontrolleri penceresinde nokta ekle'ye tıklayın. Hangi noktanın etkin olduğunu öğrenmek için DLTdv7 kontrolleri penceresindeki geçerli noktaya bakın.
    13. Nokta ekle'yi tıklayın. 2. noktayı Video 1'deki işaretçi 1'e yerleştirin. Video 2'de 2. noktayı 1. işarete yerleştirmek için mavi epipolar çizgiyi ve klavye kısayollarını kullanın. Yerleştirme ve klemp arasındaki sinirin uzunluğu boyunca tüm yer değiştirme belirteçleri için önce Video 1'de ve ardından Video 2'de (yani son nokta) nokta eklemeye ve yerleştirmeye devam edin (Şekil 7B-F).
    14. Tüm başlangıç noktaları Video 1 ve Video 2'ye (yani sırasıyla sol ve sağ kamera video dosyaları) yerleştirildikten sonra, DLTdv7 kontrolleri penceresinde kare numarasının 1 olduğundan ve geçerli noktanın 1 olarak ayarlandığından emin olun.
    15. DLTdv7 kontrolleri penceresinde, açılır menüden otomatik izleme modunu otomatik ilerleme olarak ve otomatik izleme tahmincisini açılır menüden genişletilmiş Kalman olarak değiştirin (Şekil 8A).
    16. Önce Video 1'de yerleştirilen tüm noktaların takibini tamamlayın ve ardından Video 2'de izlemeyi tamamlayın. Arızaya (yani, periferik sinirin büyük yırtılmasından önceki kare) veya önceden belirlenmiş esneme için videonun tamamı elde edilene kadar işaretleyicinin ortasına kare kare sol tıklayarak işaretleyici yörüngesini izleyin.
    17. Video 1'deki 1. noktayı izlemeye başlayın. İzlemenin işaretçinin merkezinde olduğundan emin olmak için istediğiniz gibi yakınlaştırın ve uzaklaştırın (Tablo 1); videonun hatası veya sonuna kadar kare kare tıklayın (Şekil 8B). Video 1'de 1. noktanın takibini tamamladıktan sonra, 1. kareye dönün ve DLTdv7 kontrolleri penceresindeki açılır menüden geçerli noktayı 2. nokta olarak değiştirin. Önceki izlenen nokta açık maviye dönecek ve yörüngesi sarıya dönecektir. Mevcut nokta yeşil bir elmasa ve pembe bir merkeze sahip olacak.
    18. Videonun arızalanmasına veya sonuna kadar her nokta için kare kare sol tıklayarak Video 1'deki tüm noktaların izlenmesini tamamlayın (Şekil 8C-G).
    19. Video 2'de, Video 1'e referans olarak noktaları izlemek için mavi epipolar çizgiyi kullanın (Şekil 9). DLTdv7 kontrolleri penceresinde, kare numarasını 1'e döndürün ve geçerli noktayı 1 olarak ayarlayın ve Video 2'de nokta 1'in yörüngesini izlemeye başlayın.
    20. Video 2'de kalan noktaları izlemek için aynı adımları (5.2.16-5.2.18) izleyin.
    21. Video 1 ve Video 2'de izleme tamamlandıktan sonra, izlenen noktaların (x, y, z) koordinatlarını (mm cinsinden) dışa aktarmak için DLTdv7 kontrolleri penceresinde noktaları dışa aktar'a tıklayın.
    22. Çıktı dosyalarının kaydedileceği dizini seçmek için bir iletişim kutusu açılır. Dizin konumuna tıklayın.
    23. Çıktı dosyalarının adını ayarlamak için başka bir iletişim kutusu açılır. Çıktı dosyalarının adını ayarlayın (yani, nerve1_101-Jan-2001videoanalyzed_cal09.30_trial1_).
    24. Başka bir diyalog kutusu açılır. Kaydetme biçimini düz olarak seçin.

figure-protocol-6

figure-protocol-7

figure-protocol-8

figure-protocol-9



  5. figure-protocol-10

    figure-protocol-11

    figure-protocol-12

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Açıklanan metodoloji kullanılarak, çeşitli çıktı dosyaları elde edilir. DLTdv7.m *_xyzpts.csv (Ek Dosya 12), gerilmiş PN'nin uzunluğunu, uzunluğundaki değişikliği ve gerinimini hesaplamak için daha fazla kullanılan her zaman diliminde izlenen her noktanın milimetre cinsinden (x, y, z) koordinatlarını içerir. Gerilmiş bir PN'nin temsili uzunluk-zaman, uzunluk-zamandaki değişim ve gerinim-zaman grafikleri Şekil 10'da gösterilmektedir. Gerilmiş PN'nin bir yerleştirme işaretleyicisi, uzunluğu boyunca dört işaretleyicisi ve altı segmentten oluşan bir kelepçe işaretleyicisi vardı. Gerilmiş PN'nin genel ve segmental suşlarının ölçülmesiyle, bu yapıların homojen olmamasının yanı sıra genel gerilmeye segmental katkısı daha iyi anlaşılır. Uzunluk-zaman (Şekil 10A) ve uzunluk-zaman grafiklerindeki değişim (Şekil 10B), gerinim-zaman grafiklerini (Şekil 10C) hesaplamak için kullanılır. Grafiklere ek olarak, çizim verilerini (yani zaman, uzunluk, uzunluk değişikliği ve gerinim) içeren bir elektronik tablo (Ek Dosya 17) dışa aktarılır.

figure-results-1
Şekil 10: Gerilmiş bir periferik sinirin gerilme süresi, uzunluk-zaman değişimi ve uzunluk-zamanın temsili grafikleri. (A) Tüm sinirin (yani, segment 1) ve bitişik belirteçler arasındaki tüm segmentler (yani, segment 2-6) için uzunluk-zaman grafikleri. (B) Tüm sinirin (yani segment 1) ve bitişik belirteçler arasındaki tüm segmentlerin (yani segment 2-6) uzunluk-zaman grafiklerinde değişiklik. (C) Tüm sinirin (yani, segment 1) ve bitişik belirteçler arasındaki tüm segmentler için (yani, segment 2-6) gerinim zaman grafikleri. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Diğer üç DLTdv7.m çıktı dosyası (Ek Dosya 11, Ek Dosya 13 ve Ek Dosya 14) ve çıktı projesi (Ek Dosya 15), işaret noktalarının yörüngelerinin yeniden izlenmesi gerektiğinde projeyi yeniden yüklemek için kullanılır.

Ek Şekil S1: Üç boyutlu (3D) kontrol hacminin çıktı görüntüsü. Doğrudan doğrusal dönüşüm kalibrasyonu için paralel stereo görüntüleme kamera sistemi ve görüntüleme yazılım sistemi kullanılarak alınan 3D kontrol hacminin çıkış görüntüsü. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil S2: Üç boyutlu (3D) kontrol hacminin soldaki görüntüsü. Doğrudan doğrusal dönüşüm kalibrasyonu için kullanılan 3D kontrol hacminin sol görüntüsü. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil S3: Üç boyutlu (3D) kontrol hacminin sağ görüntüsü. Doğrudan doğrusal dönüşüm kalibrasyonu için kullanılan 3D kontrol hacminin doğru görüntüsü. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil S4: Uzunluk-zaman çıktı grafikleri. (A-F) Her bir zaman diliminde her segmentin uzunluk-zaman çıktı grafikleri. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil S5: Uzunluk-zaman çıktı grafiklerindeki değişiklik. (A-F) Her bir zaman diliminde her segmentin uzunluk-zaman çıktı grafiklerindeki değişiklik. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Şekil S6: Gerinim süresi çıktı grafikleri. (A-F) Her bir zaman diliminde her segmentin uzunluk-zaman çıktı grafikleri. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 1: Özel MATLAB kodu crop_left_right_stereoimage.m. Çıktı görüntüsünü sırasıyla sol ve sağ görüntü olmak üzere iki görüntüye ayırmak için kullanılan özel MATLAB kodu. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 2: DLTcal5.m22. Paralel stereo görüntüleme kamera sisteminin doğrudan doğrusal dönüşüm katsayılarını elde etmek için kullanılan açık kaynaklı MATLAB kodu. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 3: Üç Boyutlu (3D) Kontrol Hacmi Sayısallaştırılmış Noktalar. 3D kontrol ses seviyesindeki noktaların milimetre cinsinden sayısallaştırılmış (x, y, z) noktalarını içeren elektronik tablo dosyası (3D Control Volume_Digitized Pts.csv). Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 4: DLTcal5.m çıktısı, üç boyutlu (3D) kontrol ses noktalarının (x, y) piksel koordinatlarını içeren elektronik tablo dosyası. DLTcal5.m22 kullanarak 3D kontrol ses noktalarının (x, y) piksel koordinatlarını içeren çıktı elektronik tablo dosyası (cal01_JOVE_test_xypts.csv). Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 5: 11 doğrudan doğrusal dönüşüm (DLT) katsayısını içeren DLTcal5.m çıktı elektronik tablo dosyası. DLTcal11.cal01_JOVE_test_DLTcoefs.csv m kullanarak stereo görüntüleme kamera sisteminin sol ve sağ kamera görünümleri için 5 DLT katsayısını içeren çıktı elektronik tablo dosyası (22). Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 6: Özel MATLAB kodu crop_left_right_stereovideo.m. Çıkış video dosyasını sol ve sağ kamera video dosyaları olmak üzere iki video dosyasına ayırmak için kullanılan özel MATLAB kodu. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 7: Gerilmiş bir periferik sinirin çıktı video dosyası. Sol ve sağ kamera görünümlerinin birleştirilmiş video dosyalarını içeren gerilmiş bir periferik sinirin çıkış video dosyası (nerve3_105-Nov-2021video.avi). Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 8: Sol kamera görünümü gerilmiş bir periferik sinirin video dosyası (yani Video 1). Sol kamera görünümü DLTdv7.m22 kullanarak işaret noktası yörüngelerini izlemek için kullanılan gerilmiş bir periferik sinirin video dosyası (nerve3_105-Nov-2021video_left.avi). Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 9: Sağ kamera görünümü gerilmiş bir periferik sinirin video dosyası (yani Video 2). Sağ kamera görünümü DLTdv.7.m22 kullanarak yapıcı nokta yörüngelerini izlemek için kullanılan gerilmiş bir periferik sinirin video dosyası (nerve3_105-Nov-2021video_right.avi). Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 10: DLTdv7.m22. Doğrudan doğrusal dönüşüm kullanılarak kalibre edilmiş bir stereo görüntüleme kamera sisteminden elde edilen video dosyalarının işaret noktası yörüngelerini izlemek için kullanılan açık kaynaklı MATLAB kodu. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 11: DLTdv7.m çıktı dosyası *_xypts.csv. İlk DLTdv7.m çıktı dosyası *_xypts.csv (nerve3_105-Nov-2021videoanalyzed_cal09.30_trial1_xypts.csv) piksel koordinatlarını (x1, y1), (x2, y2), vb. içerir... her zaman diliminde izlenen her nokta için. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 12: DLTdv7.m çıktı dosyası *_xyzpts.csv. İkinci DLTdv7.m çıktı dosyası *_xyzpts.csv (nerve3_105-Nov-2021videoanalyzed_cal09.30_trial1_xyzpts.csv) milimetre (x1, y1, z1), (x2, y2, z2), vb. cinsinden gerçek dünya koordinatlarını içerir... her zaman diliminde izlenen her nokta için. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 13: DLTdv7.m çıktı dosyası *_xyzres.csv. Üçüncü DLTdv7.m çıktı dosyası *_xyzres.csv (nerve3_105-Nov-2021videoanalyzed_cal09.30_trial1_xyzres.csv) şeklindedir, her zaman diliminde izlenen her nokta için kalan DLT'yi içerir. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 14: DLTdv7.m çıktı dosyası *_offset.csv. İlk DLTdv7.m çıktı dosyası *_offset.csv (nerve3_105-Nov-2021videoanalyzed_cal09.30_trial1_offsets.csv) şeklindedir, her zaman diliminde izlenen her nokta için video 1 ve video 2 uzaklığını içerir. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 15: DLTdv7.m proje çıktı dosyası *_dvProject.mat. DLTdv7.m proje çıktı dosyası (nerve3_105-Nov-2021videoanalyzed_cal09.30_trial1_dvProject.mat) video dosyalarının yollarını, tüm arayüz ayarlarını, tıklanan tüm işaret noktası yörüngelerini ve gerekirse değişiklik yapmak için projenin kolayca yeniden yüklenmesine olanak tanıyan kalibrasyon bilgilerini içerir. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 16: Özel MATLAB kodu PercentStrain_3D.m. Her zaman noktasında bitişik belirteçler arasında gerilmiş bir sinirin uzunluğunu, uzunluğundaki değişimi ve yüzde gerilmesini hesaplamak için kullanılan özel MATLAB kodu. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 17: PrecentStrain_3D.m çıktı dosyası *_3Dstrain.xls. Çıktı dosyası *_3Dstrain.xls (nerve3_105-Nov-2021_3Dstrain.xls) her zaman diliminde izlenen her noktanın zamanını, uzunluğunu, uzunluğundaki değişikliği ve gerinimini içerir. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gerilme yaralanması nedeniyle periferik sinirlerin (PN'ler) biyomekanik özelliklerini bildiren çalışmalar değişiklik gösterir ve bu varyasyon, test ekipmanı ve uzama analizi gibi test metodolojilerine atfedilebilir 5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,16,24 . Bu protokol, doğrudan doğrusal dönüşüm (DLT) kalibre edilmiş bir stereo görüntüleme kamera sistemi kullanarak germe sırasında PN'lerin üç boyutlu (3D) doku yer değiştirmelerini yakalamak için ayrıntılı bir açıklama sunar. Sağlam gerinim analizi metodolojisi için aşağıdaki kritik adımlar izlenmelidir. İlk olarak, 3D kontrol hacmi en az 30 noktaya sahip olmalıdır. İkinci olarak, 3D kontrol ses noktaları, ayak pedalı ve DLTcal5.m22 programı ile sayısallaştırıcı kullanılarak aynı yönde sayısallaştırılmalıdır. Üçüncüsü, 3D kontrol hacminin bir görüntüsünü çekerken, stereo görüntüleme kamera sistemi, kaydedilen ilgilenilen nesnenin maksimum yüksekliğine (yani, mevcut çalışma için 6 cm) yerleştirilmelidir. Dördüncüsü, kullanıcılar sol ve sağ kamera görünümlerinin hangileri olduğunu bilmelidir. Son olarak, işaret yörüngesi takibi Video 1'de (yani sol kamera görünümü) ve ardından Video 2'de (yani sağ kamera görünümü) tamamlanmalıdır.

MATLAB 2019A veya daha yeni bir sürüm indirilmeli ve Görüntü Alma Araç Kutusu, Bilgisayarla Görme Araç Kutusu, Görüntü İşleme Araç Kutusu, Eğri Uydurma Araç Kutusu, İstatistik ve Makine Öğrenimi Araç Kutusu ve Finansal Analiz Araç Kutusu eklentileri de yüklenmelidir.

DLT, kamera kalibrasyonu, 3D rekonstrüksiyon, nesne izleme ve hareket analizi için uygulanabilen çok yönlü bir yöntemdir 20,22,23,25,26. Ek olarak, DLT, içsel parametreler (yani odak uzaklığı) ve dışsal parametreler (yani döndürme, öteleme) dahil olmak üzere kamera parametrelerinin hassas bir şekilde tahmin edilmesine izin verdiği için kamera kalibrasyonu için sağlam ve doğru bir metodoloji sağlar20,22. Önceki çalışmalar, insanların23 veya hayvan modellerinin22 hareket ve yürüyüş analizini incelemek için DLT kalibre edilmiş stereo görüntüleme kamera sistemlerini kullanmıştır. Sunulan metodoloji, PN'lerin gerilme yaralanmasına biyomekanik tepkilerini araştıran herhangi bir çalışmada kolayca uygulanabilir. Bu protokol, bir stereo görüntüleme kamera sistemini kalibre etmek ve esneme sırasında PN'lerin 3D doku yer değiştirmelerini izlemek için sırasıyla kullanılan ve oluşturulan açık kaynaklı ve özel MATLAB kodlarını sağlar.

Özetle, DLT ile kalibre edilmiş bir stereo görüntüleme kamera sistemi, gerilmeye yanıt olarak PN'lerin gerilmesini belirlemek için daha kapsamlı bir metodoloji sağlayabilir. Bu mevcut çalışma, gerilmiş PN'lerde yerinde gerinim ölçmek için bir stereo görüntüleme kamerası ve DLT kullanan bir metodoloji geliştirmeyi amaçlamaktadır. Böyle bir yöntemin geliştirilmesi, esneme sırasında PN'lerde 3D gerinimin ölçülmesine yardımcı olacaktır. Gerilmiş PN'lerin başarısızlığını araştıran çalışmalar, bunun maksimum gerinim, kalıcı deformasyon, bölgesel gerinim varyasyonu ve başarısızlık yeri ile sonuçlandığını göstermiş ve PN'lerin gerilmeyebiyomekanik tepkisini anlamanın önemini vurgulamıştır 9,27,28. Ek olarak, çalışmalar PN'lerin gerilme yaralanmalarına maruz kaldıklarında yapısal değişikliklere uğradığını göstermiştir 28,29. Bu değişikliklere dayanan PN'lerin eşiklerini anlamak, gerilmiş PN'lerin esnekliği ve bütünlüğü hakkında içgörüler sağlayabileceği için çok önemlidir28,29. Bu nedenle, PN'lerde gerilme yaralanmasının kapsamının kapsamlı bir şekilde ölçülmesi, gelecekteki çalışmaların yapısal değişiklikleri ve fonksiyonel eksiklikleri ilişkilendirmesine yardımcı olabilir ve PN gerilmesi ile ilişkili yaralanma mekanizmasının daha derin bir şekilde anlaşılmasını sağlayabilir. Bu nedenle, bu mevcut çalışma, klinisyenlerin hastaların yaşam kalitesini iyileştirmek ve PN yaralanmalarından kaynaklanan acıyı hafifletmek için tedavi ve rehabilitasyonu optimize etmelerini kolaylaştırmaya yardımcı olmak için PN'lerin yaralanma biyomekaniğinin anlaşılmasını geliştirmek için kritik bir ilk adımdır. Ayrıca, çalışmada sağlanan ayrıntılı protokol ve ek dosyalar mevcut biyomekanik öğretim modüllerine dahil edilebilir ve öğrencilerin DLT tekniğiniöğrenmesini geliştirebilir 30.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarların açıklanacak herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu araştırma, Ulusal Sağlık Enstitüleri'nin Eunice Kennedy Shriver Ulusal Çocuk Sağlığı ve İnsan Gelişimi Enstitüsü'nün R15HD093024 ve R01HD104910A numaralı Ödül ve 1752513 numaralı NSF KARİYER Ödülü kapsamında finanse edilmesiyle desteklenmiştir.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Şeffaf Akrilik Pleksiglas Kare LevhaW W Grainger IncBULKPSACR9Üç boyutlu kontrol hacmi oluşturun
Stereo görüntüleme kamera sistemi - ZED Mini Stereo KameraStereoLabs Inc.N/AN/A
Görüntüleme Yazılımı - ZED SDKStereoLabs Inc.N/AN/A
Maintence Yazılımı - CUDA 12StereoLabs Inc.N/AZED SDK'yı çalıştırmak için indirin 
Kamera standı - Çubuklu Dökme Demir Üçgen Destek StandıTelrose VWR Choice76293-346N/A
MicroSribe G2 Daldırma Ayak Pedallı SayısallaştırıcıSUMMIT Technology GroupN/AN/A
Proramming Yazılımı - MATLAB MathworksN/Asürüm 2019A veya daha yenisi
DLTcal5.mHedrick labN/AAçık Kaynak
DLTdv7.mHedrick labN/AAçık Kaynak

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Bueno, F. R., Shah, S. B. Implications of tensile loading for the tissue engineering of nerves. Tissue Engineering Part B: Reviews. 14 (3), 219-233 (2008).
  2. Grewal, R., Xu, J., Sotereanos, D. G., Woo, S. L. Biomechanical properties of peripheral nerves. Hand Clinics. 12 (2), 195-204 (1996).
  3. Papagiannis, G., et al. Biomechanical behavior and viscoelastic properties of peripheral nerves subjected to tensile stress: common injuries and current repair techniques. Critical Reviews in Physical and Rehabilitation Medicine. 32 (3), 155-168 (2020).
  4. Castaldo, J., Ochoa, J. Mechanical injury of peripheral nerves. Fine structure and dysfunction. Clinics in Plastic Surgery. 11 (1), 9-16 (1984).
  5. Singh, A. Extent of impaired axoplasmic transport and neurofilament compaction in traumatically injured axon at various strains and strain rates. Brain Injury. 31 (10), 1387-1395 (2017).
  6. Singh, A., Kallakuri, S., Chen, C., Cavanaugh, J. M. Structural and functional changes in nerve roots due to tension at various strains and strain rates: an in-vivo study. Journal of Neurotrauma. 26 (4), 627-640 (2009).
  7. Singh, A., Lu, Y., Chen, C., Kallakuri, S., Cavanaugh, J. M. A new model of traumatic axonal injury to determine the effects of strain and displacement rates. Stapp Car Crash Journal. 50, 601(2006).
  8. Singh, A., Lu, Y., Chen, C., Cavanaugh, J. M. Mechanical properties of spinal nerve roots subjected to tension at different strain rates. Journal of Biomechanics. 39 (9), 1669-1676 (2006).
  9. Singh, A., Shaji, S., Delivoria-Papadopoulos, M., Balasubramanian, S. Biomechanical responses of neonatal brachial plexus to mechanical stretch. Journal of Brachial Plexus and Peripheral Nerve Injury. 13 (01), e8-e14 (2018).
  10. Zapałowicz, K., Radek, A. Mechanical properties of the human brachial plexus. Neurologia I Neurochirurgia Polska. 34, 89-93 (2000).
  11. Zapałowicz, K., Radek, A. Annales Academiae Medicae Stetinensis. 51 (2), 11-14 (2005).
  12. Zapałowicz, K., Radek, M. The distribution of brachial plexus lesions after experimental traction: a cadaveric study. Journal of Neurosurgery: Spine. 29 (6), 704-710 (2018).
  13. Kawai, H., et al. Stretching of the brachial plexus in rabbits. Acta Orthopaedica Scandinavica. 60 (6), 635-638 (1989).
  14. Marani, E., Van Leeuwen, J., Spoor, C. The tensile testing machine applied in the study of human nerve rupture: a preliminary study. Clinical Neurology and Neurosurgery. 95, 33-35 (1993).
  15. Lee, S. K., Wolfe, S. W. Peripheral nerve injury and repair. JAAOS-Journal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons. 8 (4), 243-252 (2000).
  16. Rickett, T., Connell, S., Bastijanic, J., Hegde, S., Shi, R. Functional and mechanical evaluation of nerve stretch injury. Journal of Medical Systems. 35, 787-793 (2011).
  17. Topp, K. S., Boyd, B. S. Structure and biomechanics of peripheral nerves: nerve responses to physical stresses and implications for physical therapist practice. Physical Therapy. 86 (1), 92-109 (2006).
  18. Lu, Y., Chen, C., Kallakuri, S., Patwardhan, A., Cavanaugh, J. M. Development of an in vivo method to investigate biomechanical and neurophysiological properties of spine facet joint capsules. European Spine Journal. 14 (6), 565-572 (2005).
  19. Kallakuri, S., et al. Tensile stretching of cervical facet joint capsule and related axonal changes. European Spine Journal. 17 (4), 556-563 (2008).
  20. Abdel-Aziz, Y. I., Karara, H. M. Direct linear transformation from comparator coordinates into object space coordinates in close-range photogrammetry. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 81 (2), 103-107 (2015).
  21. Pourcelot, P., Audigié, F., Degueurce, C., Geiger, D., Denoix, J. M. A method to synchronise cameras using the direct linear transformation technique. Journal of Biomechanics. 33 (12), 1751-1754 (2000).
  22. Hedrick, T. L. Software techniques for two- and three-dimensional kinematic measurements of biological and biomimetic systems. Bioinspiration & Biomimetics. 3 (3), 034001(2008).
  23. Chen, L., Armstrong, C. W., Raftopoulos, D. D. An investigation on the accuracy of three-dimensional space reconstruction using the direct linear transformation technique. Journal of Biomechanics. 27 (4), 493-500 (1994).
  24. Singh, A., Magee, R., Balasubramanian, S. Methods for in vivo biomechanical testing on brachial plexus in neonatal piglets. Journal of Visualized Experiments. (154), e59860(2019).
  25. Black, J., Ellis, T. Multi camera image tracking. Image and Vision Computing. 24 (11), 1256-1267 (2006).
  26. Cardenas-Garcia, J. F., Yao, H. G., Zheng, S. 3D reconstruction of objects using stereo imaging. Optics and Lasers in Engineering. 22 (3), 193-213 (1995).
  27. Mahan, M. A., Yeoh, S., Monson, K., Light, A. Rapid stretch injury to peripheral nerves: biomechanical results. Neurosurgery. 85 (1), E137-E144 (2019).
  28. Rydevik, B. L., et al. An in vitro mechanical and histological study of acute stretching on rabbit tibial nerve. Journal of Orthopaedic Research. 8 (5), 694-701 (1990).
  29. Mahan, M. A., Warner, W. S., Yeoh, S., Light, A. Rapid-stretch injury to peripheral nerves: implications from an animal model. Journal of Neurosurgery. 133 (5), 1537-1547 (2019).
  30. Singh, A., Ferry, D., Balasubramanian, S. Efficacy of clinical simulation based training in biomedical engineering education. Journal of Biomechanical Engineering. 141 (12), 121011-121017 (2019).

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Stereo G r nt lemeSinir GermeBoyutlu TakipDoku Yer De i tirmesiaretleyici Y r ngeleriMATLAB AnaliziBiyomekanik Yan tSinir Yaralanmas

İlgili makaleler