Analyse de la ToT quadridimensionnelle à l'aide de l'enregistrement 3D-3D séquentiel

Résumé

Nous avons analysé la cinématique commune à partir de données de tomographie calculées en quatre dimensions. La méthode d'enregistrement 3D-3D séquentielle fournit semi-automatiquement la cinématique de l'os en mouvement par rapport à l'os en question à partir de données de tomographie calculées en quatre dimensions.

Résumé

La tomographie calculée en quatre dimensions (4DCT) fournit une série de données de volume et visualise les mouvements articulaires. Cependant, l'analyse numérique des données 4DCT reste difficile car la segmentation dans tous les cadres volumétriques prend du temps. Nous avons cherché à analyser la cinématique articulaire à l'aide d'une technique d'enregistrement 3D-3D séquentielle pour fournir la cinématique de l'os en mouvement en ce qui concerne l'os fixe semi-automatiquement en utilisant les données 4DCT DICOM et les logiciels existants. Les données de surface des os sources sont reconstruites à partir de 3DCT. Les données de surface taillées sont respectivement appariées avec les données de surface de la première image en 4DCT. Ces surfaces taillées sont assorties séquentiellement jusqu'au dernier cadre. Ces processus fournissent des informations de position pour les os cibles dans tous les cadres de la 4DCT. Une fois que les systèmes de coordonnées des os cibles sont déterminés, les angles de traduction et de rotation entre deux os peuvent être calculés. Cette analyse 4DCT offre des avantages dans les analyses cinématiques de structures complexes telles que les os carpiens ou tarsaux. Cependant, les mouvements rapides ou à grande échelle ne peuvent pas être tracés en raison d'artefacts de mouvement.

Introduction

La cinématique conjointe a été décrite à l'aide d'un certain nombre de méthodologies, telles que des capteurs de capture de mouvement, l'enregistrement 2D-3D et des études cadavériques. Chaque méthode présente des avantages et des inconvénients spécifiques. Par exemple, les capteurs de capture de mouvement peuvent mesurer des mouvements rapides et à grande échelle à l'aide de caméras infrarouges avec ou sans capteurs sur le sujet^1,2. Cependant, ces méthodes mesurent le mouvement de la peau pour inférer la cinématique articulaire, et contiennent donc des erreurs de mouvement de la peau³.

Des études cadavériques ont été utilisées pour évaluer les gammes de mouvement, d'instabilité et de zones de contact^4,5,6. Cette approche peut mesurer de petits changements dans les petites articulations à l'aide de cT ou de capteurs optiques fixés directement à l'os à l'aide de broches ou de vis. Les modèles cadavériques peuvent principalement évaluer les mouvements passifs, bien que plusieurs actionneurs aient été utilisés pour appliquer des forces externes aux tendons pour simuler le mouvement dynamique⁷. Le mouvement actif des articulations peut être mesuré par des techniques d'enregistrement 2D-3D, faisant correspondre les images 3DCT aux images de fluoroscopie 2D. Bien que l'exactitude du processus d'enregistrement demeure controversée, l'exactitude signalée est généralement assez élevée pour les grandes cinématiques articulaires^8,9. Cependant, cette méthode ne peut pas être appliquée sur de petits os ou des os multiples dans des espaces étroits.

En revanche, 4DCT est une méthode cT dynamique qui obtient une série de données volumétriques. Les mouvements articulaires actifs peuvent être analysés à l'aide de cette approche¹⁰. Cette technologie fournit des données de position 3D précises de toutes les substances à l'intérieur du portique CT. Les mouvements articulaires 3D sont clairement visualisés dans un spectateur. Cependant, il est encore difficile de décrire la cinématique commune à partir d'une telle série de données de volume, car tous les os se déplacent et aucun repère ne peut être tracé pendant les mouvements actifs in vivo.

Nous avons développé une méthode pour l'analyse 4DCT qui fournit la cinématique articulaire in vivo des os entiers autour de l'articulation pendant les mouvements actifs. Le but de cet article est de présenter notre méthode, la technique d'enregistrement 3D-3D séquentielle pour l'analyse 4DCT, et de montrer des résultats représentatifs obtenus à l'aide de cette méthode.

Protocole

Toutes les méthodes décrites ici ont été approuvées par le Conseil d'examen institutionnel de l'École de médecine de l'Université Keio.

REMARQUE : La cinématique articulaire est mesurée en reconstituant le mouvement d'un os en mouvement autour d'un os fixe. Pour la cinématique articulaire du genou, le fémur est défini comme l'os fixe et le tibia est défini comme l'os en mouvement.

1. Protocole d'imagerie Par tocti

1. Configurez la machine CT. Acquérir des examens de CT avec un système de CT de 320-détecteur-ligne pour permettre de multiples phases des données de volume 3D avec la couverture craniocaudal de 160 mm. Par exemple, dans l'analyse de la cinématique du genou, l'acquisition d'images se compose de 51 balayages de volume avec un temps de rotation de 0,275 s, et toutes les images sont reconstruites à l'aide de la demi-reconstruction, de sorte que la résolution temporelle est d'environ 0,16 s.
2. Utilisez les paramètres de balayage suivants : tension du tube de pointe à 100 kVp; courant de tube 40 mA; couverture d'analyse de 160 mm; taille de matrice 512 x 512 pixels; et l'épaisseur de la section de reconstruction et l'intervalle de section de 0,5 mm.
3. Placez le joint cible du sujet à l'intérieur du portique CT dans la position de départ de l'examen 4DCT (figure 1).
4. Avant l'examen de ToT, répétez les mouvements de l'articulation de la position de départ à la position de fin dans le délai requis. Demandez au sujet de déplacer l'articulation pendant le temps d'analyse de 10.275 et d'obtenir une série de données de volume. Stockez les données de volume séquentiel séquentiel séquentiel s'ils sont au format DICOM.
5. Effectuez la 3DCT statique de tous les os cibles et stockez les données au format DICOM.

2. Reconstruction de surface

1. Effectuer une segmentation semi-automatique des données 3DCT(figure 2A).
   1. Chargez les données CT DICOM en sélectionnant tous les fichiers DICOM des données 3DCT statiques.
   2. Ouvrez le champ d'étiquette en cliquant sur Edit New Label Field et vérifiez quelle valeur d'atténuation de cT de seuil est appropriée pour extraire l'os cortical de l'os source. Sélectionnez les matériaux dont les valeurs d'atténuation de la totification sont supérieures au seuil. Par exemple, le seuil du cortex osseux pour un jeune sujet est fixé à 250. Vérifiez l'étiquette pour la sélection du cortex osseux et modifiez manuellement la démarcation à l'aide d'un outil d'édition pour la cohérence avec la forme de l'os.
   3. Générer les données de surface (mailles triangle) à partir des données de position du cortex osseux étiqueté (nuage de point dans le logiciel). Stockez les données de surface en exportant des données dans le format langue triangulée standard (STL).
   4. Cliquez sur Générer Surface Appliquer sur l'étiquette de l'os cortical. Cliquez sur Fichier Données d'exportation As STL Binary Little Endian pour enregistrer les données de surface en format STL.
2. Effectuer une segmentation automatique des données de volume 4DCT (Figure 2B).
   REMARQUE : Chaque image des données DICOM inclut la distribution des valeurs d'atténuation de la tomodensitométrie dans le portique CT.
   1. Définir le seuil du cortex osseux comme dans la ToMode statique, et extraire des données géométriques montrant des valeurs d'atténuation de la Tomode supérieure au seuil des 51 images des données 4DCT à l'aide du module de lecture DICOM dans le logiciel de programmation. Ajuster le seuil en fonction de la densité osseuse de l'os source. Par exemple, pour l'os ostéoporotique, fixer le seuil plus bas.
   2. Traduire toutes les données de position qui ont déjà été obtenues au cours de l'étape précédente dans un format qui peut être interprété par un logiciel de traitement d'image (p. ex., Avizo). Dans le logiciel de traitement d'image, reconstruisez toutes les données de surface du nuage de points avec des valeurs d'atténuation de CT plus élevées que le seuil pour toutes les images 4DCT à l'aide d'un script de traitement par lots. Le logiciel de traitement d'image contient la fonction de lire le script et d'exporter automatiquement les données de surface des données de la série DICOM. Le script de lot est affiché dans le fichier de codage supplémentaire.

3. Enregistrement d'image

REMARQUE : Dans cette étape, reconstruisez les mouvements de l'os en mouvement en ce qui concerne l'os fixe à partir des données brutes 4DCT DICOM.

1. Effectuer l'enregistrement de surface de la 3DCT statique à la première image de la 4DCT.
   1. Coupez les os dans un 3DCT statique en données de segment partiels qui sont inclus dans toutes les images de 4DCT pour une utilisation avec le point itératif le plus proche (ICP) algorithme¹¹ dans le logiciel d'édition de maillage 3D en utilisant la fonction Desélection face (Figure 3A) en référant 4DCT données de film. Les données de surface de 4DCT ne sont que des segments partiels qui sont inclus dans chaque image de volume, car l'enregistrement de surface exige qu'un point de données de surface soit inclus dans une autre surface.
   2. Choisissez trois repères dans les os fixes et en mouvement qui peuvent être facilement identifiés à partir de la surface 3DCT taillée et les données de surface de la première image de 4DCT dans le logiciel d'édition de maillage 3D à l'aide de la fonction PickPoints (Figure 3B).
   3. Faites correspondre les os partiellement fixes et en mouvement à peu près sur le premier cadre des données de surface 4DCT (Figure 3C) selon les repères choisis dans 3.1.2. Ensuite, effectuez l'enregistrement de surface à l'aide de l'algorithme^{ICP 11} à l'aide du logiciel open source (par exemple, VTK).
      REMARQUE : Ce processus fournit des matrices de transformation homogènes des os fixes et en mouvement de la 3DCT statique au premier cadre de 4DCT (Figure 3D). Ces matrices sont 4 x 4 matrices composées de rotation et de traduction, comme le montre la figure 4. La matrice de transformation à l'origine de l'action inverse peut également être calculée.
2. Effectuer l'enregistrement séquentiel de surface (Figure 5).
   1. Faites correspondre les surfaces partielles de l'os fixe et en mouvement dans le premier cadre 4DCT sur les données de surface du deuxième cadre. Ensuite, faites correspondre les surfaces partielles de l'image i^th sur le cadre (i 1)^e de 4DCT séquentiellement. Répétez ce processus jusqu'à la dernière image de la 4DCT en programmant avec l'utilisation du module ICP dans le logiciel open source.
3. Calculer les matrices de transformation de la 3DCT statique à tous les cadres en 4DCT selon les résultats de 3.1 et 3.2.
4. Reconstruire le mouvement des os en ce qui concerne l'os fixe (Figure 6).
   1. Reconstruire la cinématique de l'os en mouvement par rapport à l'os fixe des matrices qui représentent la transformation de la 3DCT statique à chaque cadre 4DCT. Définir les systèmes de coordonnées des os fixes et en mouvement lorsque les paramètres de rotation sont mesurés (p. ex., angle de flexion ou angle de rotation calculé par l'angle Euler/Cardan)^12,13,14.

Résultats

Nous décrivons le mouvement du tibia pendant l'extension de genou. L'articulation du genou a été positionnée dans le portique CT. Un oreiller triangle a été utilisé pour soutenir le fémur à la position de départ. Le genou a été étendu à une position droite au cours de 10 s. L'exposition au rayonnement a été mesurée. En plus du 4DCT, le 3DCT statique du fémur entier, du tibia, et de la rotule a été exécuté. Les données de surface de l'ensemble du fémur et du tibia o...

Discussion

Notre méthode permet la visualisation et la quantification des mouvements des os entiers et fournit des données de position numérique de l'os en mouvement par rapport à l'os fixe à partir de données 4DCT. De nombreux outils ont été suggérés pour mesurer la cinématique commune. Les marqueurs de peau de mouvement peuvent analyser les mouvements totaux de corps sur une longue période. Cependant, cette méthode contient des erreurs de mouvement de la peau³. La cinématique articulaire doit...

matériels

Name	Company	Catalog Number	Comments
4DCT scanner	Canon medical systems (Tochigi, Japan)	N/A	4DCT scan, Static 3DCT scan
AVIZO(9.3.0)*	Thermo Fisher Scientific (OR, USA)		Image processing software. Surface reconstruction from CT DICOM data and point cloud data. * Ryan, T. M. & Walker, A. Trabecular bone structure in the humeral and femoral heads of anthropoid primates. Anat Rec (Hoboken). 293 (4), 719-729, doi:10.1002/ar.21139, (2010).
Meshlab**	ISTI (Pisa, Italy)	N/A	Surface trimming and landmark picking ** MeshLab: an Open-Source Mesh Processing Tool. Sixth Eurographics Italian Chapter Conference, page 129-136, 2008. P. Cignoni, M. Callieri, M. Corsini, M. Dellepiane, F. Ganovelli, G. Ranzuglia
VTK(6.3.0)***	Kitware (New York, USA)	N/A	Iterative Closest Points algorithm. Used in python language programming. *** https://vtk.org
Python(3.6.1)	Python Software Foundation	N/A	DICOM file processing to extract the point cloud from the bone cortex ('dicom.py' module). Calculation of the rotation matrices. (Numpy module) Sequential image regestration using ICP algorithm