Eine Methode, um Cadaveric Femur kortikalen Stämme während Fraktur Tests mit digitaler Bildkorrelation schätzen
Summary
In diesem Protokoll werden der Femur Oberfläche Stämme geschätzt, während der Fraktur Tests mit der digitalen Bild-Korrelation-Technik. Die Neuheit des Verfahrens umfasst die Anwendung von eine kontrastreiche stochastische Speckle-Muster auf Femur Oberfläche, sorgfältig angegebene Beleuchtung, high-Speed-video-Capture und digitale Bildanalyse Korrelation für Stamm-Berechnungen.
Abstract
Dieses Protokoll beschreibt die Methode mit Hilfe digitaler Bildkorrelation kortikalen Sorte aus high-Speed video-Bilder von der cadaveric femorale Oberfläche, mechanische Prüfung gewonnenen abzuschätzen. Diese optische Methode erfordert eine Textur von vielen kontrastierenden treuhänderischen Mark auf einem weißen Hintergrund für genaue Verfolgung der Oberfläche Verformung als Belastung auf das Präparat angewendet wird. Unmittelbar vor der Prüfung, ist die Oberfläche des Interesses an der Kamera-Ansicht mit einer wässrigen weiße Grundierung lackiert und für einige Minuten trocknen lassen. Dann ist ein schwarzer Farbe gesprenkelt sorgfältig über den weißen Hintergrund mit besonderer Rücksicht auf die auch Größe und Form der Tröpfchen. Beleuchtung wurde sorgfältig entwickelt und so eingestellt, dass es optimalen Kontrast dieser Marken gibt bei gleichzeitiger Minimierung der Reflexionen durch den Einsatz von Filtern. Bilder wurden durch high-Speed-video-Capture auf bis zu 12.000 Bilder/s erzielt. Die Schlüsselbilder vor und einschließlich der Fraktur-Veranstaltung werden extrahiert und Verformungen werden zwischen den aufeinander folgenden Frames in sorgfältig dimensionierte Verhör Fenster über einer bestimmten Region of Interest geschätzt. Diese Verformungen werden dann zur Oberfläche Belastung zeitlich während der Fraktur-Test berechnen. Die Dehnungsdaten ist sehr nützlich zur Identifizierung von Fraktur Einleitung in das Femur und für eventuelle Validierung des proximalen Femur Fraktur Stärke Modelle Quantitative Computertomographie-basierte Finite Element Analysis (QCT/FEM) abgeleitet.
Introduction
Digitale Bild-Korrelation (DIC) ist ein Bild, Post-processing-Methode, die in das aktuelle Protokoll verwendet wird, um die vollen Bereich Oberfläche Belastung des cadaveric femoralen Probekörper aus Zeitsequenz Bildern, die bei mechanischer Bruch Tests zu schätzen. Die Technik wurde zuerst entwickelt und angewendet in der experimentellen Spannungsanalyse in den 1980er Jahren und erlebte einen raschen Anstieg der Nutzung in den letzten Jahren1,2,3. Es hat einige wesentliche Vorteile gegenüber herkömmlichen Ansätzen Dehnungsmessstreifen auf einer Struktur, einschließlich erhöhte räumliche Verteilung des Feldes Belastung zu montieren, feiner gauge Längen durch erhöhten Kameraauflösung und Vermeidung von Problemen mit DMS Kleber verkleben oder Compliance. Ein großer Vorteil der DIC für biologische Gewebe wie Knochen, ist, dass es auf unregelmäßige Geometrien, bestehend aus sehr heterogenen Materialeigenschaften4,5angewendet werden kann. Der primäre Nachteil über traditionelle Sorte Akquisemethoden ist, dass es teure high-Speed-Videokameras von ausreichender Auflösung für die Messung der Region von Interesse, zu erreichen, ausreichende räumliche und zeitliche Probenahme genau Belastung Felder zu schätzen.
Die primäre Anwendung der Knochenbruch DIC Analyse gewonnenen zeitlichen Belastung Felder soll die Belastung Schätzungen in QCT/FEM-Modellen der femoralen Stärke5überprüfen. Diese Überprüfung steht im Mittelpunkt von vielen orthopädischen Forschungsgruppen, die überwiegend Fernmessungen von Gewalt und Vertreibung von Wägezellen und Verdrängung Wandler6,7,8verwenden. Darüber hinaus wurde nach dem Bruch Bildanalyse des Musters Bruch mit diesen Fernmessungen als weitere Möglichkeit zur Modell Validierung9kombiniert. In jüngerer Zeit, wurde die DIC-Methode angewandt, um eine FEM-Modell der Fraktur zu validieren und Rissausbreitung in den proximalen Femur-10. Durch die Verwendung von Stamm Korrelation zwischen Modellen und Experimente, noch mehr Vertrauen in die Gültigkeit der Rechenmodelle der proximalen Oberschenkelknochen erhalten werden und weiter voranbringen den QCT/FEA diagnostische Methode näher an klinischen Einsatz.
Dieses Werk erklärt ein detailliertes Protokoll um die notwendigen Schritte für die DIC Analyse in Fraktur des proximalen Oberschenkelknochen testen zu integrieren. Das Verfahren umfasste die Knochen Vorbereitungsschritte sprühen einen weißen Farbe auf die Knochenoberfläche und dann schwarze Flecken auf die getrocknete weiße Oberfläche des Knochens Sprenkeln, Methoden, um Bilder mit ausreichender räumlicher und zeitlicher Auflösung mit hoher Geschwindigkeit video Kameras, Prozess und Werkzeuge, die wir für die Berechnung der Belastung Felder aus diesen Bildern verwendet. Wir erklärten auch einige Vorbehalte, die die Qualität der Messungen beeinträchtigen können.
Protocol
Representative Results
Discussion
Wir haben ein Protokoll, um konsequent hohen Kontrast Bildgebung bei Fraktur testen, die dann verwendet wurden, um die volle Belastung Feldverteilungen mit DIC schätzen femorale Proben vorbereiten eingeführt. Dieses Protokoll gewährleistet geeignete Kontrast Textur des schwarzen Flecken gegen einen weißen Hintergrund auf der Knochenoberfläche verfolgen. Im Anschluss an dieses Protokolls repliziert wir erfolgreich die Schätzung der Stämme mit DIC Analyse für neunundachtzig Oberschenkelknochen.
<p class="jove_c…Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Die Autoren möchte die Materialien und strukturelle Prüfung Kern an Mayo-Klinik für ihre technische Unterstützung bei der Durchführung der Fraktur testen. Darüber hinaus möchten wir Ramesh Raghupathy und Ian Gerstel danken für ihre Unterstützung bei der Entwicklung der DIC Skripte und spezifische Details des Protokolls DIC während ihrer Dienstzeit an Mayo Clinic und Victor Barocas Research Group, Universität von Minnesota für die zugrunde liegende open-Source-Software, die den Kern des digitalen Bildes Korrelation Stamm Berechnungen11führt. Diese Studie wurde von der Grainger Innovationsfonds der Grainger-Stiftung finanziell unterstützt.
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 |
References
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