Kadavra Femur kortikal suşları kullanarak dijital görüntü korelasyon test kırık sırasında tahmin etmek için bir yöntem
Summary
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.
Abstract
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.
Introduction
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.
Protocol
Representative Results
Discussion
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 kam…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
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.
Materials
| Krylon plastic primer white | Krylon, Peoria, AZ, USA | N/A | Used as a base coat for a smooth white finish on bone surface |
| Water-based acrylic white and black paint | Plaid Enterprises (Ceramcoat), Norcross, GA, USA | N/A | Paint source for white and black colors |
| Mixing bowl | Not specific (generic) | N/A | Used to mix and prepare paint |
| Foam brush | Linzer Products, Wyandanch, NY, USA | N/A | Used to apply paint on bone surface |
| Toothbrush | Colgate-Palmolive, New York, NY, USA | Firm bristle | Used to apply appropriate size and distribution of speckling pattern |
| Hygenic Orthodontic Resin (PMMA) | Patterson Dental, St Paul, MN, USA | H02252 | Controlled substance and can be purchased with proper approval |
| Kenmore Freezer | Sears Holdings, Hoffman Estates, IL, USA | N/A | Used to maintain a -20oC storage enviroment for bone specimens |
| Physiologic Saline (0.9% Sodium Chloride) | Baxter Healthcare, Deerfield, IL, USA | NDC 0338-0048-04 | Used for keeping specimens hydrated |
| Scalpels and scrapers | Aspen Surgical (Bard-Parker), Caledonia, MI, USA | N/A | Used to remove soft tissue from bone specimens |
| Fume Hood | Hamilton Laboratory Solutions, Manitowoc, WI, USA | 70532 | Used for ventilation when preparing PMMA for potting of specimens |
| Lighting units | ARRI, Munich, Germany | N/A | Needed for illumination of target for image capture |
| High-speed video camera | Photron Inc., San Diego, CA, USA | Photron Fastcam APX-RS | Used to capture the high speed video recordings of the fracture events |
| Photron FASTCAM Imager and Viewer | Photron Inc., San Diego, CA, USA | Ver.3392(x64) | Used to record and view the high speed video recordings |
| Camera lens | Zeiss, Oberkochen, Germany | Zeiss Planar L4/50 ZF Lens | Needed for appropriate image resolution |
| ABAQUS CAE | Dassault Systemès, Waltham, MA, USA | Versions 6.13-4 | Used for defining region of interest and creating finite element mesh |
| MATLAB | Mathworks, Natick, MA, USA | Version 2015b | Used for image processing and DIC analysis |
| TecPlot | TecPlot Inc., Bellevue, WA | Used for post processing of strain fields | |
| Strain Calculator Software | Victor Barocas Research Group, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA | http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems | Used to calculate strain field |
| mov_frames.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to downsample uncompressed images from high speed video files |
| convert_imagesize.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to register image pixel coordinates with mesh coordinates |
| rrImageTrackGui.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to perform the image cross-correlation to obtain deformations and run Strain Calculator |
| analyzeFailurePrecursor.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to track the peak strain components temporally |
| makeMovies.m | Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA | N/A | Used to create portable *.avi movies of the deformation components, strain components, principal strains, von Mises strain, and strain energy |
Referências
- Peters, W., Ranson, W. Digital imaging techniques in experimental stress analysis. Opt Eng. 21 (3), 213427-213427 (1982).
- Kwon, O., Hanna, R. The Enhanced Digital Image Correlation Technique for Feature Tracking During Drying of Wood. Strain. 46 (6), 566-580 (2010).
- Sutton, M. A., Orteu, J. J., Schreier, H. W. Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements. Adv of Opt Methods in Exp Mech. 3, (2009).
- Grassi, L., et al. How accurately can subject-specific finite element models predict strains and strength of human femora? Investigation using full-field measurements. J Biomech. 49 (5), 802-806 (2016).
- Den Buijs, J. O., Dragomir-Daescu, D. Validated finite element models of the proximal femur using two-dimensional projected geometry and bone density. Comput Methods Programs Biomed. 104 (2), 168-174 (2011).
- Keyak, J. H., Rossi, S. A., Jones, K. A., Skinner, H. B. Prediction of femoral fracture load using automated finite element modeling. J Biomech. 31 (2), 125-133 (1998).
- Lotz, J. C., Cheal, E. J., Hayes, W. C. Fracture Prediction for the Proximal Femur Using Finite-Element Models . 1Linear-Analysis. J Biomech Eng-T Asme. 113 (4), 353-360 (1991).
- Cody, D. D., et al. Femoral strength is better predicted by finite element models than QCT and DXA. J Biomech. 32 (10), 1013-1020 (1999).
- Dragomir-Daescu, D., et al. Robust QCT/FEA models of proximal femur stiffness and fracture load during a sideways fall on the hip. Ann Biomed Eng. 39 (2), 742-755 (2011).
- Bettamer, A., Hambli, R., Allaoui, S., Almhdie-Imjabber, A. Using visual image measurements to validate a novel finite element model of crack propagation and fracture patterns of proximal femur. Comput Methods Biomech Biomed Eng Imaging Vis. , 1-12 (2015).
- Raghupathy, R., Barocas, V. . Robust Image Correlation Based Strain Calculator for Tissue Systems. , (2016).
- Taddei, F., et al. Subject-specific finite element models of long bones: An in vitro evaluation of the overall accuracy. J Biomech. 39 (13), 2457-2467 (2006).
- Grassi, L., et al. Accuracy of finite element predictions in sideways load configurations for the proximal human femur. J Biomech. 45 (2), 394-399 (2012).
- Gerstel, I., Raghupathy, R., Dragomir-Daescu, D. Digital Image Correlation Identifies Quantitative Characteristics in Proximal Femur Fracture Crack. ORS Annual Mtg. , (2012).
