Name: Kadavra Femur kortikal suşları kullanarak dijital görüntü korelasyon test kırık sırasında tahmin etmek için bir yöntem (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-09-14T12:30:00.000+00:00
Duration: 9 min 34 s
Description: Öğrenin dijital görüntü korelasyonu kullanarak kadavra femur kortikal yüzey gerilmelerini yüksek hızlı video ile ölçme yöntemini. Bu teknik osteoporoz araştırmalarında kemik gücü tahmini için gelişmiş tanı araçları geliştirmeye yardımcı olur.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

Yazarlar malzeme ve Mayo Clinic yapısal test özünde kırık testinin yapılması ve teknik destek için teşekkür etmek istiyorum. Ayrıca Ramesh Raghupathy ve Ian Gerstel DIC komut dosyaları ve belirli DIC Protokolü ayrıntılarının kendi görev süresi boyunca, Mayo Clinic ve Victor Barocas araştırma grubu, Minnesota Üniversitesi için gelişmekte olan onların yardım için teşekkür etmek istiyorum dijital görüntü korelasyon zorlanma hesaplamalar11özünü gerçekleştiren temel açık kaynak yazılım. Bu çalışmada mali Grainger Yenilik fonundan Grainger Vakfı tarafından desteklenmiştir.

tüm deneylerin kurumsal inceleme kurulu onayı ile yapılmıştır. Örnekleri anatomik araştırma laboratuvarları işbirliği içinde elde.
 1. test için numune hazırlama <ol><li>femora RT için 24 h, çözülme</li>
	Uyluk kemiği sınama, sıra olduğunda <li>donma önce uygulanan herhangi bir şal çıkarın ve uyluk herhangi bir kalıntı nem, yağ mevduat veya yumuşak doku kaldırmak için kuru bir havlu ile silin. Kemik çimentosu ile Prefabrik alüminyum fincan içine büyük trochanter pot.</li>
	<li>İnce, tek tip bir kaplama elde etmek için beyaz plastik astar ile sprey kemik mümkün olduğu kadar parçacıklar içerecek bir kutusunu kullanarak. Kemik bir üniforma tabaka için en iyi kontrast ve güçlü yapışma uyluk yüzeyine boya ile karşılamak için özen gösterin. 
	Not: Kalınlığı değil ölçüldü.</li>
	En az 5 min için <li>izin boya kuru. Bu bölüm 2'deki benekli damlacıkları ile istenmeyen karıştırma önlemek önemlidir.</li>
	<li>Kemik dokusu kuruluğu önlemek için ıslak bezle sarın.</li>
</ol> 2. İşlem speckling <ol><li>yaklaşık, 2 parça boya en iyi kemik üzerinde speckling için su, 1 kısım eklemek. Siyah renk yapmak için akrilik boya su yavaş yavaş (için daha iyi bir karışım) ekleyin.</li>
	<li>Temiz bir diş fırçası bir paletinde renk absorbe ve siyah speckles üzerinde beyaz kaplama yapmak için fırça fiske siyah boya daldırma.</li>
	<li>İzin devam etmeden önce 5 min için kuru boya.</li>
</ol> 3. Görüntü alma <ol><li>fikstür saksı distal sonuna ekleyerek mekanik test makinede hazırlanan benekli uyluk kemiği bağlayabilir ve numune sabitlemek için iki vidayı sıkın.</li>
	Öyle ki uyluk yüzeyi yansımaları kamera görüntüdeki kaçınırken olası en yüksek aydınlatma elde <li>iki yüksek yoğunluklu deşarj ışık reflektörler ayarlayın. Hızlı bir şekilde istenmeyen Isıtma örnek test önce hafif radyasyondan kaçınmak için Bölüm 3 aşağıdaki adımlarla devam</li>
	<li>Açık diyafram azaltmak ve geri görüntülemek yüksek hızda video kamera lensler odak tüm femur ilgi görüş alan bölgedir öyle ki.</li>
	<li>Aydınlatma parlama azaltırken daha da geliştirmek için ışık reflektörler yeniden ayarlayabilirsiniz.</li>
	<li>: 6000 kare/s 1024 x 512 piksel çözünürlükte yakalamak için görüntü alma yazılımı ayarlayın. Çerçeveler 12288 için tetikleyici sinyal aldıktan sonra elde edilebilir için toplam sayısını ayarlayın. Tetik sinyali test sistemi alındığında resim alma için yüksek hızda video yazılımı kol. Sınama tamamlandığında, video kamerada bulunan &#39; s arabellek bellek.</li>
	<li>Görüntü alma yazılımı kullanarak video istediğiniz yolu ve dosya adını belirtme ve tıklayarak kadar diske kaydetmek &#34; kurtarmak &#34;. Bu işlemin kaydedilmesi için çerçeve sayısına bağlı olarak 5-40 dk arasında beklemek hazırlıklı olmak.</li>
</ol> 4. Görüntü hazırlık <ol><li>Oluştur ayrı çalışma dizinleri için ön ve arka sayısı femur.</li>
	<li>Uygun yüksek hızda video kaydı açın ve yük çerçevesi aktüatör hareket ve 2) çerçeve 1) başlatmak, anahtar çerçeve referans numaraları hemen Not video analiz yazılımı kullanın sonra kırık olay.</li>
	<li>İçin altörnekleme sıkıştırılmamış TIFF görüntü sırası yüksek hızlı video, açın ve çalıştırın &#34; mov_frames.m &#34; komut dosyasında ilgili uyluk yan çalışma dizinini.
	<ol><li>Ortaya çıkan iletişim kutusunda, adım 4.2 25-40 adım büyüklüğü ile tanımlanan bitiş çerçeve numarası girin. ' I tıklatın &#34; ayıklamak çerçeveler &#34; doğru hulâsa belgili tanımlık *.tiff eğe emin olmak için çalışma dizinini bulun.</li>
	</ol></li></ol> 5. Sonlu eleman oluşturma Mesh <ol><li>kullanımı harici bir mesh Sonlu elemanlar programı Sonlu elemanlar kafes oluşturmak için. Fark deplasman vektörel çizimler üzerinden 2D suşları Sonlu elemanlar yöntemi ile hesaplayın. Eğri oluşturmak için bir şablon olarak Sonlu elemanlar yazılım ön işlemci ilk ayıklanan *.tiff görüntü alma.</li>
	<li>İki çerçeve zıt köşelerde Mütevelli noktalar görüntü tanımlamak ve onların X ve Y koordinatları (Bunlar sonunda adım 6.1 kullanılacaktır) kaydetmek kolay. Bu koordinatlar rasgele FEA yazılım *.tiff görüntü almak için kullanır sözleşmesine dayalı. Bu noktaların koordinatlarını adım 6.2 video görüntüleri karşılık gelen piksel ile Sonlu elemanlar kafes düğümlerinin kaydetmek için kullanılan.</li>
	<li>Bir resim düzenleme yazılımı, Sonlu elemanlar yazılım önişlemci alınan aynı görüntüyü açın ve 5.2. adımda tanımlanan noktaları ile ilişkili piksel X ve Y yön değerlerini kaydedin. Bunlar sonunda-ecek var olmak kullanılmış içinde adım 6.1.</li>
	<li>İçinde &#34; kroki &#34; Sonlu elemanlar programı, mesh modülü bölgenin ilgi gösteren kapalı bir bölüm anahat için eğri aracını kullanın. Öyle ki kemik yüzeyine dışında bölge önceden döndürme nedeniyle kırık taşınır bölge çok büyük olmadığını doğrulayın.</li>
	<li>Adım 5,4 kenarlarına küresel Kafes boyutu menüsü altında 1 mm olan tohum tarafından mesh için oluşturulan kapalı bölüm hazırlamak &#34; tohum bölümü örnek &#34;.</li>
	<li>Altında &#34; ata kafes denetimleri &#34;, öğe şeklin dörtgen için ayarla.</li>
	<li>Kapalı bölümü mesh.</li>
	<li>Mesh nodal koordinatları ve öðe tanýmlarýný oluşan kafes veritabanı bir ASCII dosyasına aktar.</li>
	<li>İle elde edilen Sonlu elemanlar giriş dosyasını bir metin düzenleyicide açık, düğüm numaralarını ve yeni bir metin dosyası içine koordinatlarını içeren düğüm blok kopyalama ve farklı kaydet &#34; nodes.txt &#34;. Öğe bloğu için yineleyin ve yeni metin dosyası olarak kaydetmek &#34; elements.txt &#34;.</li>
</ol> 6. FE Mesh yüksek hız Video görüntüleri ve dijital görüntü korelasyon analizi yapmak ile kayıt <ol><li>yeni bir oturum içinde adım 5,2 tanımlanan değerlerle ab1 ve ab2 adlı 2 öğeli satır vektörel çizimler oluşturma. ve px1 ve px2 ile Komut satırında bu vektör adlarını yazarak adımları 5,3 tanımlanan değerleri. Çalışma alanı olarak kaydet &#34; points.mat &#34;.</li>
	<li>Komut dosyasını çalıştırmak &#34; convert_imagesize.m &#34; Sonlu elemanlar kafes Puan ayıklanan yüksek hızda video görüntüsü ile kayıt için.</li>
	<li>Komut çalıştırmak &#34; rrImageTrackGui.m &#34;. İlk resim yüklemek (&#34; p01.tif &#34;) ve görüntüleri işlemek için toplam sayısı ayıklandı son *.tiff dosya sayısını girin.</li>
	<li>Yük üzerinde adım 5.7 kafes seçeneği ayarlanmış olduğundan emin yaparak oluşturulan kafes &#34; okumak--dan eğe &#34; ve'ı tıklatın &#34; kabul &#34;. Sonlu elemanlar gözenekli kemik görüntünün üzerinde görünmelidir.</li>
	<li>Parametreleri izlemek için aşağıdaki yönergelere göre izleme değerlerini belirtin ve tıklatın &#34; devam et &#34; (tutmak için parametre değerlerini görüntü boyutu, doku ve yer alan deformasyon miktarını olduğunu sorun ve test edilmesi gerekiyor dikkatle üzerinde ayrı ayrı bir davada-).
	21 <ol><li>bir başlangıç kullanımı çekirdek boyutu. Çekirdek boyutu, n, "boyutu o".çapraz korelasyon ve deformasyon vektör zorlanma hesaplamaları için kullanılan bu alan için belirlenmesi için kullanılan k n x n pencere (n nerede bir tek sayı) piksel.</li>
		<li>4 başlangıç Subpixel boyutunu kullanın. Subpixel boyutu, m, o alt pencerede (2 m + 1) x (2 m + 1) alt pencere hangi altpiksel üzerinde deformasyon hesaplanan homojen zorlanma varsayarak tarafından boyutudur.</li>
		<li>Bir başlangıç pürüzsüzlük faktör 2 kullanın. Pürüzsüzlük faktördür suşları bilgisayar önce değişim alanı izlenen yerlerde uygulanan düzgünleştirme miktarını.</li>
		<li>Bir başlangıç maxMove faktör 10 kullanın. maxMove faktördür herhangi bir düğümde yörüngesini komşusu göre uzak olabilir piksel sayısının &#39; s yörünge. Bu kötü deformasyon için izleme önlemek yardımcı olur.</li>
		<li>Bir başlangıç smoothGrid faktör 15 kullanın. (Biraz kaba izlenen düğümleri kafes) düzeltme için kullanılan ızgara boyutunu smoothGrid faktördür.</li>
	</ol></li> <li>Herhangi bir parlama veya bulanıklığı alanlarda kaçınırken önemli kontrast etrafında olan bir rehber noktasını seçin. Bu noktaya tıklayarak kontrol &#34; onay Kılavuzu &#34; ve korelasyon en yüksek güçlü olduğunu doğrulayın (en az iki kez genlik) için komşuları ile karşılaştırıldığında. ' I tıklatın &#34; kabul &#34; ve &#34; gerçekleştirmek izleme &#34; memnun. Bu uzun bir hesaplama süreç nereye fark deplasman geçici görüntü sırası için hesaplanan olabilir.</li>
	<li>Sonra adım 6,6 tamamlamış,'ı tıklatın &#34; Animate &#34;. Animasyon tamamlandığında burayı tıklatın &#34; yazmak suşları (posta işleme yazılımı) &#34;, *.exe girin ve writeStrainRR_simple.exe 11 seçin. Bu suşların hesaplar. GUI kapatın.</li>
</ol> 7. Son işlem deplasman ve zorlanma veri çalıştırmak gerginlik vs çerçeve numarası edinmek için <ol><li>&#34; analyzeFailurePrecursor.m &#34; adım boyu giriş bir bağımsız değişken ile komut satırından (20-30 seçin). Tepeler kemik hasar anlamına olacaktır ve en büyük zirve kareye yakın küresel kemik hatası karşılık gelir.</li>
	<li>Suşlarının film dosyaları oluşturmak için çalıştırın &#34; makeMovies.m &#34; (numVars, endstep, bayrak) bağımsız değişkenleri ile komut penceresinden. 
	Not: Bağımsız değişken numVars 1-3 olarak tanımlanır talebiyle, 4-6 varlık xx, yy ve xy zorlanma bileşenleri, 7 &#38; 8 iki anapara ve von Mises zorlanma ve 9 zorlanma enerjidir. Bağımsız değişken endstop filmde dahil edilecek son çerçevesidir.
	<ol><li>Sadece numVars bağımsız değişken için belirtilen varlık için filmler oluşturmak için 1 ve 0 tüm değişkenlerin filmler oluşturmak için isteğe bağlı bağımsız değişken bayrağını ayarlayın.</li>
	</ol></li></ol> 8. Tuning ve arıtma sonuçları gayet iyi <ol><li>Eğer DIC izleme gibi bir kesintili zorlanma alan dış continuum mekaniği varsayımlar düşen kötü sonuç verdi, ne oluyor ve neden izleme başarısız olduğunu belirlemek. Bölüm 6 parametreleri izleme ayarı için özel önem tekrarlayın. Sonlu elemanlar yazılımı iade ve daha düzgün ve büyük olasılıkla daha ince bir kafes oluşturmak için ikincil bir seçenek olabilir.</li>
	Makul sonuçlar elde etmek <li>Eğer DIC izleme verdi, DIC için daha hassas bir dizi resmi oluşturun. Bu anahtar çerçeve referans numaraları adım 4.2 ve karşılık gelen kare hızı video, üç farklı rejimler akılda gereksinimiyle puan en fazla 6 hareket kırık testi ilgi için çerçeve aralığı tanımlayın Çerçeveler arasındaki piksel. 
	Not: suşları yavaş yavaş uyluk kemiği, oluştururken test ilk segment için çerçeve aralığı nispeten büyük olacaktır (örneğin, 100 mm/s öteleme için bu bölümü için çerçeve aralığı 3333 μs oranıdır). Daha yakın testine kırık çerçeve orta kısmı için daha küçük çerçeve aralığı gerekli (1667 μs 100 mm/s yer değiştirme oranı için) olduğunu ve zorlanma daha hızlı artmaktadır. Kırık önce son bölümü için onun en küçük (16,7 μs 100 mm/s deplasman hızda) çerçeve aralığı altındadır.</li>
	<li>İsteğe bağlı belgeleri için sadece amaçlar: Adım 8.2, alanlarındaki bilgileri kullanarak biçimlendirilmiş veriler ASCII dosyası girdilerinde başlıklı oluşturmak &#34; steps.txt &#34; her çerçeve aralığı için veri satırı içeren. Format her satırın başlangıç Çerçeve çerçeve (Adım 8.2 üzerinde tabanlı) atlamak için ayrılmış bu rejimin ayrılmış iki nokta sonra bu rejiminin son karesine olacak (Yani bir biçimini &#34; 1:20:200 &#34; çıkarma talimat istiyorsunuz yazılım ayıklamak için çerçeve çerçeve 200 20 adımda 1).
	Tayin, sekme ekleme ve görüntü çıkarma belirtmek <ol><li>hemen aşağıdaki numara aralığı (için &#34; 1:20:200 &#34; örnek, tam satır atama olur &#34; 1:20:200 &#60; basın sekme &#62; 1:11 &#34; ezelî belgili tanımlık alıntı). Böylece üç satır bilgi diğer iki rejimler sınamak için tekrar &#34; steps.txt &#34; dosya. Bu dosyayı nasıl görüntüleri orijinal yüksek hızda video elde için bir kayıt olarak hizmet vermektedir.</li>
	</ol></li> <li>Mov_Frames.m kodu tekrar bu sefer iletişim kutusunda birden çok çerçeve aralığı rejimler belirtme çalıştırın. Çerçeve numaraları girin ve adım adım 8.2 başlangıç, bitiş ve araçta beklenen çerçeve atla parametreleri belirlemek için tanımlanan boyutları &#39; s iletişim kutusu. Bu yeni bir dizinde başka türlü orijinal görüntüler yapmak emin olun üzerine.</li>
	<li>Bölüm 6 ve 7 yineleyin ve iyileştirme için sonuçları gözden geçirin. Her femur kırığı olay, benek desen ve aydınlatma yapısına bağlı olarak farklı ek yinelemeler gerektirebilir. Adım 6.5 yinelenen, ayarları aynı maxMove 6 (10) azaltmak dışında tutmak.</li>
</ol>

<ol><li>Peters, W., Ranson, W. <a target="_blank" href="http://opticalengineering.spiedigitallibrary.org/article.aspx?articleid=1222314">Digital imaging techniques in experimental stress analysis.</a> Opt Eng. 21 (3), 213427-213427 (1982).</li>
<li>Kwon, O., Hanna, R. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1475-1305.2008.00455.x/abstract">The Enhanced Digital Image Correlation Technique for Feature Tracking During Drying of Wood.</a> Strain. 46 (6), 566-580 (2010).</li>
<li>Sutton, M. A., Orteu, J. J., Schreier, H. W. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-0-387-78747-3">Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements.</a> Adv of Opt Methods in Exp Mech. 3, (2009).</li>
<li>Grassi, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((How+accurately+can+subject-specific+finite+element+models+predict+strains+and+strength+of+human+femora%3F+Investigation+using+full-field+measurements%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech%22%5BJournal%5D)">How accurately can subject-specific finite element models predict strains and strength of human femora? Investigation using full-field measurements.</a> J Biomech. 49 (5), 802-806 (2016).</li>
<li>Den Buijs, J. O., Dragomir-Daescu, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validated+finite+element+models+of+the+proximal+femur+using+two-dimensional+projected+geometry+and+bone+density%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Methods+Programs+Biomed%22%5BJournal%5D)">Validated finite element models of the proximal femur using two-dimensional projected geometry and bone density.</a> Comput Methods Programs Biomed. 104 (2), 168-174 (2011).</li>
<li>Keyak, J. H., Rossi, S. A., Jones, K. A., Skinner, H. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prediction+of+femoral+fracture+load+using+automated+finite+element+modeling%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech%22%5BJournal%5D)">Prediction of femoral fracture load using automated finite element modeling.</a> J Biomech. 31 (2), 125-133 (1998).</li>
<li>Lotz, J. C., Cheal, E. J., Hayes, W. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fracture+Prediction+for+the+Proximal+Femur+Using+Finite-Element+Models+.+1Linear-Analysis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech+Eng-T+Asme%22%5BJournal%5D)">Fracture Prediction for the Proximal Femur Using Finite-Element Models . 1Linear-Analysis.</a> J Biomech Eng-T Asme. 113 (4), 353-360 (1991).</li>
<li>Cody, D. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Femoral+strength+is+better+predicted+by+finite+element+models+than+QCT+and+DXA%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech%22%5BJournal%5D)">Femoral strength is better predicted by finite element models than QCT and DXA.</a> J Biomech. 32 (10), 1013-1020 (1999).</li>
<li>Dragomir-Daescu, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Robust+QCT%2FFEA+models+of+proximal+femur+stiffness+and+fracture+load+during+a+sideways+fall+on+the+hip%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Robust QCT/FEA models of proximal femur stiffness and fracture load during a sideways fall on the hip.</a> Ann Biomed Eng. 39 (2), 742-755 (2011).</li>
<li>Bettamer, A., Hambli, R., Allaoui, S., Almhdie-Imjabber, A. <a target="_blank" href="http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/21681163.2015.1079505">Using visual image measurements to validate a novel finite element model of crack propagation and fracture patterns of proximal femur.</a> Comput Methods Biomech Biomed Eng Imaging Vis. , 1-12 (2015).</li>
<li>Raghupathy, R., Barocas, V. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRaghupathy%2C+R+%22Robust+Image+Correlation+Based+Strain+Calculator+for+Tissue+Systems%22">Robust Image Correlation Based Strain Calculator for Tissue Systems</a>. , 
 <a target="_blank" href="http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems">http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems</a> (2016).</li>
<li>Taddei, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Subject-specific+finite+element+models+of+long+bones%3A+An+in+vitro+evaluation+of+the+overall+accuracy%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech%22%5BJournal%5D)">Subject-specific finite element models of long bones: An in vitro evaluation of the overall accuracy.</a> J Biomech. 39 (13), 2457-2467 (2006).</li>
<li>Grassi, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+of+finite+element+predictions+in+sideways+load+configurations+for+the+proximal+human+femur%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomech%22%5BJournal%5D)">Accuracy of finite element predictions in sideways load configurations for the proximal human femur.</a> J Biomech. 45 (2), 394-399 (2012).</li>
<li>Gerstel, I., Raghupathy, R., Dragomir-Daescu, D. <a target="_blank" href="http://www.ors.org/Transactions/58/0138.pdf">Digital Image Correlation Identifies Quantitative Characteristics in Proximal Femur Fracture Crack.</a> ORS Annual Mtg. , (2012).</li>
</ol>

Yazarlar hiçbir ilgili açıklamalar var.

Biz sürekli olarak yüksek karşıtlık görüntüleme kırık sonra DIC tam alan gerilme dağılımları tahmin etmek için kullanılan test sırasında femur örnekleri hazırlamak için bir protokol tanıttı. Bu iletişim kuralı speckles düz beyaz arka plan karşı kemik yüzeyine izleme siyah dokusuna uygun kontrast sağlamıştır. Bu iletişim kuralı başarıyla suşları seksen dokuz femora için DIC analizi kullanılarak tahmin çoğaltıldı.
DIC bir dizi yüksek hızda video kameralar tarafından yakalanan ve bir çapraz korel...

Dijital görüntü korelasyon (DIC) geçerli protokol tam alan yüzey zorlanma mekanik kırık testler sırasında elde edilen zaman dizisi görüntülerden kadavra femur test örneklerin tahmin etmek için kullanılan yöntem Post-processing bir görüntüdür. Teknik ilk geliştirilmiştir ve deneysel stres analizinde 1980 's uygulanan ve son yıllarda1,2,3kullanımda hızlı bir artış yaşanmıştır. Gerilim ölçerler zorlanma alanın artan kayma dağıtım dahil olmak üzere bir yapı montaj daha geleneksel yaklaşımlar üzerinde birkaç önemli avantajları vardır, ince artan kamera çözünürlüğü ve ağırlık ölçme esneklik detektörler sorunları kaçınarak yoluyla uzunlukları ölçmek yapışma veya uyum yapıştırın. DIC önemli bir avantajı için biyolojik dokular, kemik gibi son derece heterojen malzeme özellikleri4,5/ düzensiz geometrileri oluşan için uygulanabilir olduğunu. Bu bölgenin ilgi yeterli kayma ve temporal için doğru bir şekilde örnekleme elde etmek için ölçüm için pahalı yüksek hızda video kameralar yeterli çözünürlüğü gerektirir onun birincil dezavantajı geleneksel zorlanma Alım yöntemler üzerinde olduğunu gerginlik alanları tahmin ediyoruz.
Kemik kırığı DIC analiz elde edilen geçici gerginlik alanları birincil zorlanma tahminler femur gücü5QCT/FEA modellerinde doğrulamak için uygulamadır. Böyle doğrulama ağırlıklı olarak kuvvet ve yük hücreleri ve deplasman dönüştürücü6,7,8uzaklığı uzak ölçümler kullanan birçok ortopedik araştırma grupları odak noktasıdır. Buna ek olarak, sonrası kırık görüntü analizi kırık desen modeli doğrulama9daha fazla aracı olarak uzak bu ölçümler ile birleştirilmiştir. Daha yakın zamanlarda, DIC yöntemi kırık bir FEA modeli doğrulama ve proksimal femur10yayılmasında çatlamak uygulandı. Modeller ve deneyler arasında gerginlik korelasyon kullanmak, proksimal femora Hesaplamalı modelleri geçerliliğini daha fazla güven elde edilir ve QCT/FEA tanı yöntemi yakın klinik kullanım daha fazla ilerlemek.
Bu eser kırığı proksimal femora test DIC analiz için gerekli adımları dahil etmek için ayrıntılı bir protokolü açıklar. Kemik yüzeyine beyaz boya püskürtme ve siyah noktalar kurutulmuş beyaz yüzeyi kemik speckling kemik hazırlık adımları dahil, video görüntüleri yeterli kayma ve zamansal çözünürlük yüksek kullanarak elde etme yöntemleri hız kameralar ve süreci ve gerginlik alanları bu görüntülerden bilgi işlem için kullanılan araçlar. Biz de ölçüleri kalitesini etkileyebilir çeşitli uyarılar açıkladı.

<table><tbody><tr><td>Krylon plastik astar beyaz</td><td>Krylon, Peoria, AZ, ABD</td><td>N/A</td><td>Kemik yüzeyinde pürüzsüz beyaz bir yüzey için baz kat olarak kullanılır</td></tr><tr><td>Su bazlı akrilik beyaz ve siyah boya&nbsp;</td><td>Plaid Enterprises (Ceramcoat), Norcross, GA, ABD</td><td>N/A</td><td>Beyaz ve siyah renkler için boya kaynağı</td></tr><tr><td>Karıştırma kabı</td><td>Spesifik değil (genel)</td><td>N/A</td><td>Boyayı karıştırmak ve hazırlamak için kullanılır</td></tr><tr><td>Köpük fırça</td><td>Linzer Products, Wyandanch, NY, ABD</td><td>N/A</td><td>Kemik yüzeyine boya uygulamak için kullanılır</td></tr><tr><td>Diş fırçası</td><td>Colgate-Palmolive, New York, NY, ABD</td><td>Firma kılı</td><td>Benek deseninin uygun boyutunu ve dağılımını uygulamak için kullanılır</td></tr><tr><td>Hijyenik Ortodontik Reçine (PMMA)</td><td>Patterson Dental, St Paul, MN, ABD</td><td>H02252</td><td>Kontrollü madde ve uygun onay ile satın alınabilir</td></tr><tr><td>Kenmore Freezer</td><td>Sears Holdings, Hoffman Estates, IL, ABD</td><td>N/A</td><td>Kemik örnekleri için -20oC depolama ortamını korumak için kullanılır</td></tr><tr><td>Fizyolojik Salin (%0.9 Sodyum Klorür)</td><td>Baxter Healthcare, Deerfield, IL, ABD</td><td>NDC 0338-0048-04</td><td>Numuneleri nemli tutmak için kullanılır</td></tr><tr><td>Neşterler ve sıyırıcılar</td><td>Aspen Surgical (Bard-Parker), Caledonia, MI, USA&nbsp;</td><td>N/A</td><td>Kemik örneklerinden yumuşak dokuyu çıkarmak için kullanılır</td></tr><tr><td>Çeker ocak</td><td>Hamilton Laboratuvar Çözümleri, Manitowoc, WI, ABD</td><td>70532</td><td>Numunelerin saklanması için PMMA hazırlanırken havalandırma için kullanılır</td></tr><tr><td>Aydınlatma üniteleri</td><td>ARRI, Münih, Almanya</td><td>N/A</td><td>Görüntü yakalama için hedefin aydınlatılması için gereklidir</td></tr><tr><td>Yüksek hızlı video kamera</td><td>Photron Inc., San Diego, CA, ABD</td><td>Photron Fastcam APX-RS&nbsp;</td><td>Kırılma olaylarının yüksek hızlı video kayıtlarını yakalamak için kullanılır</td></tr><tr><td>Photron FASTCAM Görüntüleyici ve Görüntüleyici</td><td>Photron Inc., San Diego, CA, ABD</td><td>Ver.3392(x64)</td><td>Yüksek hızlı video kayıtlarını kaydetmek ve görüntülemek için kullanılır</td></tr><tr><td>Kamera lensi</td><td>Zeiss, Oberkochen, Almanya</td><td>Zeiss Planar L4/50 ZF Lens</td><td>Uygun görüntü çözünürlüğü için gereklidir</td></tr><tr><td>ABAQUS CAE</td><td>Dassault System&egrave; s, Waltham, MA, ABD</td><td>Sürüm 6.13-4</td><td>İlgi alanını tanımlamak ve sonlu elemanlar ağı oluşturmak için kullanılır</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks, Natick, MA, ABD</td><td>Sürüm 2015b</td><td>Görüntü işleme ve DIC analizi için kullanılır</td></tr><tr><td>TecPlot TecPlot</td><td>Inc., Bellevue, WA</td><td></td><td>Gerinim alanlarının sonradan işlenmesi için kullanılır</td></tr><tr><td>Gerinim Hesaplama Yazılımı</td><td>Victor Barocas Araştırma Grubu, Minnesota Üniversitesi, Minneapolis, MN, ABD</td><td>http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems</td><td>Gerinim alanını hesaplamak için kullanılır</td></tr><tr><td>mov_frames.m</td><td>Matlab komut dosyası, Mayo Clinic, Rochester, MN, ABD</td><td>N/A</td><td>Yüksek hızlı video dosyalarından sıkıştırılmamış görüntüleri alt örneklemek için kullanılır</td></tr><tr><td>convert_imagesize.m</td><td>Matlab komut dosyası, Mayo Clinic, Rochester, MN,ABD</td><td>N/A</td><td>Görüntü piksel koordinatlarını ağ koordinatlarıyla kaydetmek için kullanılır</td></tr><tr><td>rrImageTrackGui.m</td><td>Matlab komut dosyası, Mayo Clinic, Rochester, MN,ABD</td><td>N/A</td><td>Deformasyonları elde etmek ve Gerinim Hesaplayıcıyı çalıştırmak için görüntü çapraz korelasyonunu gerçekleştirmek için kullanılır</td></tr><tr><td>analyzeFailurePrecursor.m</td><td>Matlab komut dosyası, Mayo Clinic, Rochester, MN,ABD</td><td>N/A</td><td>Tepe gerinim bileşenlerini zamansal olarak</td></tr> <tr><td>izlemek için kullanılırmakeMovies.m</td><td>Matlab komut dosyası, Mayo Clinic, Rochester, MN, ABD</td><td>N/A</td><td>Deformasyon bileşenlerinin, gerinim bileşenlerinin, ana gerinimlerin, von Mises geriniminin ve gerinim enerjisinin taşınabilir *.avi filmlerini oluşturmak için kullanılır</td></tr></tbody></table>

kadavra femur kortikal suşları kullanarak dijital görüntü korelasyon test kırık sırasında tahmin etmek için bir yöntem

A Method to Estimate Cadaveric Femur Cortical Strains During Fracture Testing Using Digital Image Correlation

Bu iletişim kuralı üzerinden yüksek hızda video görüntüleri mekanik test elde edilen kadavra femoral yüzey kortikal zorlanma tahmin etmek için dijital görüntü korelasyon kullanma yöntemini açıklar. Yükleme için numune uygulandığı gibi optik bu yöntem yüzey deformasyon doğru izleme için bir doku düz beyaz arka plan üzerinde birçok zıt Mütevelli işaretlerinin gerektirir. Hemen test önce yüzey fotoğraf makinesi görünümünü ilgi ile su bazlı beyaz astar boyalı ve birkaç dakika kuru izin. Sonra bir siyah boya dikkatle beyaz arka plan bile boyutu ve şekli damlacıkları için özel dikkat ile benekli biter. Aydınlatma dikkatle tasarlanmış ve orada bu izlerini en iyi kontrast filtreler kullanılarak yansımaları en aza indirerek ayarlayın. Görüntüleri yüksek hızda video esir alma ilâ 12.000 kare/s ile elde edilmiştir. Anahtar görüntüleri öncesinde ve kırık olay ayıklanır ve deformasyonlar ilgi belirli bir bölge üzerinde dikkatle ölçekli sorgulama Windows'da ardışık çerçeveler arasında tahmin edilmektedir. Bu deformasyonlar daha sonra yüzey zorlanma geçici sırasında kırık testi hesaplamak için kullanılır. Zorlanma veri içinde femur kırığı başlatma tanımlamak ve proksimal femur kırığı gücü modeller kantitatif bilgisayarlı tomografi tabanlı Sonlu elemanlar analizi (QCT/FEA) elde edilen nihai doğrulama için çok yararlıdır.

Speckling işlemden önce uyluk kemiği aşırı şişman ve yumuşak dokulardan temizlenir ve büyük trochanter bir alüminyum Kupası saksı. Polimetilmetaakrilat (PMMA) katılaşma sırasında kemik doku kuruluğu önlemek için bir serum fizyolojik batırılmış bez içinde paketlenir. Bir kez PMMA katılaşmış, kemik temizlenir (şekil 1)püskürtme önce doğru tekrar. Daha sonra kemik yüzeyine püskürtülür veya su bazlı plastik beyaz renkle fırçaladı. Kurutulmuş beya...

Bu protokol için uyluk yüzey suşları kırık dijital görüntü korelasyon tekniği kullanarak test sırasında tahmin edilir. Yöntem yenilik uyluk yüzey, dikkatli bir şekilde belirtilen aydınlatma, yüksek hızlı video yakalama ve dijital görüntü korelasyon analizi zorlanma hesaplamalar için bir yüksek karşıtlık Stokastik benek desen uygulama içerir.

Kadavra Femur kortikal suşları kullanarak dijital görüntü korelasyon test kırık sırasında tahmin etmek için bir yöntem

This protocol describes the method using digital image correlation to estimate cortical strain from high speed video images of the cadaveric femoral ...

Bu deneysel gerinim ölçüm tekniğinin genel amacı, biyo-mekanik kırılma testinin yüksek hızlı videosundan femoral yüzey gerinimini kantitatif olarak tahmin etmektir. Bu yöntem, osteoporoz araştırmalarında, kemik gücünün tahmini için gelişmiş tanı araçlarının geliştirilmesi gibi temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin ana avantajı, femoral yüzey gerilmesinin, hesaplama modeli doğrulaması için yeterli yüksek uzamsal çözünürlükle hesaplanabilmesidir.Bu yöntemin görsel olarak gösterilmesi kritik öneme sahiptir, çünkü numunenin parçacıklarla lekelenmesine yönelik benzersiz yöntemler ve analizde kullanılan özel komut dosyası oluşturma araçları nedeniyle numune hazırlama ve analiz adımlarının yalnızca kelimelerle açıklanması zordur. Femorayı 24 saat oda sıcaklığında çözdürerek başlayın. Femur test için hazır olduğunda, dondurmadan önce uygulanan sargıyı çıkarın ve kalan nemi, yağ birikintilerini veya yumuşak dokuları gidermek için uyluk kemiğini kuru bir havluyla silin.Daha sonra büyük trokanteri kemik çimentosu ile önceden imal edilmiş bir alüminyum kaba koyun. Boya püskürtücü parçacıklarını mümkün olduğunca tutmak için bir kutu kullanarak, ince, homojen bir kaplama

a-method-to-estimate-cadaveric-femur-cortical-strains-during-fracture

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Biyomühendislik

Biyomedikal araştırmalarda ciddi kemik yaralanmalarını taklit etmek için hayvan modelleri sıklıkla kullanılır. Küçük boyutları nedeniyle, farelerde stabilize kemik lezyonlarının kurulması çoğu araştırma grubunun yeteneklerinin ötesindedir. Burada, farelerde deneysel femur kusurlarını belirlemek ve analiz etmek için basit bir yöntem açıklıyoruz.

Farelerde Basit Kritik ölçekli Femoral Hata Modeli

Tek eksenli çekme testine tabi tutulan vasküler doku numuneleri üzerinde lokal yüzey gerinim alanını karakterize etmek için dijital görüntü korelasyonunun kullanımını açıklıyoruz. Bu ölçümler, numunenin mekanik tepkisinin hassas bir şekilde ölçülmesini ve yapısal gerilim-gerinim ilişkilerinin oluşturulmasını kolaylaştırır.

Dijital Görüntü Korelasyon kullanma Vasküler Doku Örneklerinin Yerel düzensizliğin karakterize etmek

Dikkatle korumak ve kırık testi ve kantitatif bilgisayarlı tomografi görüntüleme için kadavra femora hazırlamak için nasıl sağlam bir protokol mevcut. yöntemi, kemik mineral yoğunluğunda, kırılma dayanımı ilişkilerini belirlenmesi sonlu elemanlar modeli geometrisini ve özelliklerini tanımlamak amacıyla girdi koşullar üzerinde hassas kontrol sağlar.

Kırılma Mukavemeti Test ve Kantitatif BT merkezli Sonlu Elemanlar Analizi Proksimal Kadavra Femur Hazırlık

Bu makale, biz bir yana Güz Araçlı armatürleri bir standart servo hidrolik çerçeve monte kullanarak kalça yapılandırmasına test kadavra proksimal femora kırık için bir protokol mevcut. Dokuz sayısallaştırılmış sinyal güçleri, anlar ve deplasman iki yüksek hızda video akışları ile birlikte oluşan test sırasında elde edilir.

Yöntemi ve femur kırığı bir yana sonbahar üzerinde Hip konumda sınama Araçlı fikstür

Microstructurally küçük yorgunluk çatlamak büyüme davranış toplu deformasyon alanı alt tahıl düzeyinde ortaya çıkarmak için çatlamak büyüme hızı ölçüm ve soy-alan analizi birleştirerek yeni bir metodolojik yaklaşım kullanarak araştırıldı.

Microstructurally küçük yorgunluk ölçülerini tam alanlı zorlanma dijital görüntü korelasyon yöntemi kullanarak yayma çatlamak

Dijital görüntü korelasyonmakoskopik çatlakları tespit etmek ve kaynaklı numunelerde çatlak yayılmasını izlemek için bir rezonans test makinesi üzerinde yorulma testlerinde kullanılır. Numune yüzeyindeki çatlaklar artmış suşlar olarak görünür hale gelir.

Dijital Görüntü Korelasyonkullanılarak Kaynaklı Örneklerin Rezonans Yorulma Testinde Çatlak İzleme

Mikrobilgisayarlı tomografi (μBT), preklinik çalışmalarda kemik yapısının değerlendirilmesinde etkili olan tahribatsız bir görüntüleme aracıdır, ancak kemik iyileşmesi nasırını analiz etmek için μBT prosedürleri konusunda fikir birliği yoktur. Bu çalışma, kırık iyileşmesinin izlenmesine izin veren adım adım bir μCT protokolü sunmaktadır.

Kemik Kırığı İyileşmesinin Mikro Bilgisayarlı Tomografi Kullanılarak Değerlendirilmesi

Bu yazıda, tendon eksplantları içindeki yerel 2D doku suşlarını ölçmek için açık kaynaklı bir dijital görüntü korelasyon algoritması açıklanmaktadır. Tekniğin doğruluğu birden fazla teknik kullanılarak doğrulanmıştır ve halkın kullanımına açıktır.

Tendonlardaki Yerel Doku Suşlarının Açık Kaynak Dijital Görüntü Korelasyonu ile Ölçülmesi

Protokol, büyük hacimli mikro-BT taraması, özel yapım bir sıkıştırma aşaması ve gelişmiş görüntü işleme araçlarını birleştirerek tüm proksimal insan femurundaki kemik mikro yapısının deformasyonunun ve tokluğunun ölçülmesini sağlar.

İnsan Kalçasındaki Mikroyapısal Başarısızlık Mekanizmasının Görüntülenmesi

Optik Frekans Domain Görüntüleme<em&gt; Ex vivo</em&gt; Pulmoner Rezeksiyon Örnekler: Histopatoloji Korelasyon için Birebir Görüntü Alınması

Öğrenin dijital görüntü korelasyonu kullanarak kadavra femur kortikal yüzey gerilmelerini yüksek hızlı video ile ölçme yöntemini. Bu teknik osteoporoz araştırmalarında kemik gücü tahmini için gelişmiş tanı araçları geliştirmeye yardımcı olur.

Kadavra Femur kortikal suşları kullanarak dijital görüntü korelasyon test kırık sırasında tahmin etmek için bir yöntem

Daha fazla video keşfet