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Method Article
La vidéoradiographie biplanaire (BVR) est une technique d’imagerie avancée permettant de comprendre le mouvement tridimensionnel des os squelettiques et des implants. Combinant des volumes d’images basés sur la densité et des vidéoradiographies du membre supérieur distal, la BVR est utilisée pour étudier le mouvement in vivo du poignet et de l’articulation radio-ulnaire distale, ainsi que les arthroplasties articulaires.
Une mesure précise de la cinématique squelettique in vivo est essentielle pour comprendre le fonctionnement normal des articulations, l’influence de la pathologie, la progression de la maladie et les effets des traitements. Les systèmes de mesure qui utilisent des marqueurs de surface de la peau pour déduire le mouvement squelettique ont fourni des informations importantes sur la cinématique normale et pathologique, cependant, une arthrocinématique précise ne peut pas être obtenue à l’aide de ces systèmes, en particulier lors d’activités dynamiques. Au cours des deux dernières décennies, les systèmes de vidéoradiographie biplanaire (BVR) ont permis à de nombreux chercheurs d’étudier directement la cinématique squelettique des articulations pendant les activités de la vie quotidienne. Pour mettre en œuvre des systèmes BVR pour le membre supérieur distal, des vidéoradiographies du radius distal et de la main sont acquises à partir de deux sources de rayons X calibrées pendant qu’un sujet effectue une tâche désignée. Les positions tridimensionnelles (3D) des corps rigides sont calculées à partir des vidéoradiographies via un enregistrement optimal des projections de modèles 3D sur chaque vue BVR. Les modèles 3D sont des volumes d’image basés sur la densité de l’os spécifique dérivés de données de tomodensitométrie acquises indépendamment. Utilisant des processeurs graphiques et des systèmes de calcul haute performance, cette approche de suivi basée sur un modèle s’avère rapide et précise dans l’évaluation de la biomécanique du poignet et de l’articulation radio-ulnaire distale. Dans cette étude, nous avons d’abord résumé les études précédentes qui ont établi la concordance submillimétrique et submillimétrique de la BVR avec un système de capture de mouvement optique in vitro dans l’évaluation de la cinématique du poignet et de l’articulation radio-ulnaire distale. De plus, nous avons utilisé la BVR pour calculer le comportement du centre de rotation de l’articulation du poignet, pour évaluer le modèle d’articulation des composants de l’implant les uns sur les autres et pour évaluer le changement dynamique de la variance ulnaire pendant la pronosupination de l’avant-bras. À l’avenir, les os du carpe pourraient être capturés plus en détail grâce à l’ajout de détecteurs de rayons X à écran plat, d’un plus grand nombre de sources de rayons X (c’est-à-dire la vidéoradiographie multiplanaire) ou d’algorithmes avancés de vision par ordinateur.
Une mesure précise de la cinématique squelettique in vivo est essentielle pour comprendre la fonction articulaire saine et remplacée, l’influence de la pathologie, la progression de la maladie et les effets des traitements. La quantification de la cinématique squelettique de manière non invasive à la surface de l’articulation (arthrocinématique) est cruciale pour comprendre les pathologies et les maladies articulaires, telles que l’arthrose, mais elle est techniquement difficile. Auparavant, les techniques qui utilisent des marqueurs de surface cutanée pour déduire le mouvement squelettique ont fourni des informations importantes sur la cinématique saine et pathologique. Cependant, il n’est pas possible d’obtenir une arthrocinématique précise à l’aide de ces techniques, en particulier lors d’activités dynamiques telles que les activités de la vie quotidienne. La précision de ces systèmes optiques est intrinsèquement limitée en raison du mouvement de la peau par rapport aux os sous-jacents, principale source d’erreur dans l’analyse du mouvement humain 1,2.
Les méthodes de pointe actuelles pour quantifier la cinématique squelettique tridimensionnelle (3D) sont le suivi basé sur l’image, à savoir la vidéoradiographie biplan (BVR)3 et la tomodensitométrie en série (TDM) volumes4 et l’imagerie par résonance magnétique (IRM)5. Bien que les technologies habituelles de tomodensitométrie et d’IRM 3D soient très précises et accessibles dans de nombreux hôpitaux à travers le monde, elles sont incapables de mesurer le mouvement dynamique des articulations. Des techniques d’imagerie telles que la tomodensitométrie 4D6 et l’IRM dynamique7 ont été développées ces dernières années pour remédier à cette lacune. Cependant, ces méthodes exposent les patients à une forte dose de rayonnement ou souffrent d’une faible résolution temporelle.
En combinant de nouveaux algorithmes de vision par ordinateur et des systèmes à rayons X traditionnels, la BVR s’est avérée précise pour plusieurs articulations chez les animaux et les humains. résolu à l’aide d’algorithmes de suivi basés sur des marqueurs ou sur des modèles. Les approches basées sur des marqueurs suivent les billes de tantale insérées dans les os ou les tissus mous et sont optimales pour les tests sur les animaux et in vitro. Cependant, ils sont prohibitifs pour la recherche humaine in vivo . Heureusement, les améliorations apportées aux algorithmes de suivi basés sur des modèles offrent une alternative viable. Chez l’homme, les approches de suivi BVR basées sur un modèle consistent à préparer les ensembles d’images volumétriques acquises par TDM ou IRM dans une posture statique et à capturer les mouvements des intérêts dans le champ de vision de deux rayons X. La plupart des applications de suivi basées sur des modèles génèrent ensuite des radiographies reconstruites numériquement (RRC) de l’os ou de l’implant à partir des images statiques de TDM ou d’IRM et les associent à des vidéoradiographies améliorées à l’aide de mesures qui démontrent la similitude entre les RRM et les vidéoradiographies8. Ce processus s’appelle le « suivi » de l’os ou de l’implant.
Les principales variables de sortie du suivi des os ou des implants sont la cinématique des corps rigides, à partir de laquelle la cinématique des articulations, les allongements ligamentaires 9,10, l’espacement des articulations comme substitut de l’épaisseur du cartilage11, le contact articulaire12,13 et d’autres biomarqueurs peuvent être calculés. Récemment, nous avons documenté la précision du suivi BVR basé sur un modèle dans le calcul de la biomécanique du poignet, de l’arthroplastie totale du poignet (TWA) et de l’articulation radio-ulnaire distale (DRUJ)14,15. Dans la section suivante, un protocole détaillé de cette méthode validée pour l’étude du mouvement du poignet squelettique, de l’arthroplastie totale du poignet et de l’articulation radio-ulnaire distale lors de diverses tâches est présenté. Nous segmentons les volumes d’image basés sur la densité des os et des implants à partir des volumes d’images CT, suivons ces volumes d’image partiels dans les vidéoradiographies et déterminons des résultats tels que le centre de rotation, le modèle de contact et la variance ulnaire pour démontrer les forces et les limites de cette méthode.
Cette étude a été approuvée par l’Institutional Review Board (IRB) de Lifespan - Rhode Island Hospital, un IRB accrédité par l’AAHRPP. Au total, 16 patients ont fourni un consentement éclairé signé conformément aux directives de l’établissement.
1. Acquisition de données
Graphique 1. Dispositif expérimental. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Graphique 2. A) Grille sans distorsion. B) Cube d’étalonnage et ses éléments de référence. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
2. Traitement des données
Graphique 3. Image par tomodensitométrie du poignet et modèles reconstruits du radius, du troisième métacarpien et du cubitus. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Graphique 4. A) Radiographie capturée d’une source de rayons X avec radiographies reconstruites numériquement (RRC) des os. B) Radiographie améliorée (filtrée) et RRC. C) TRRC appariées après le processus d’optimisation. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
3. Analyse des données
Graphique 5. Systèmes de coordonnées des os et des composants de l’implant. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Le choix d’un logiciel de recalage d’images 2D-3D pour le suivi basé sur le modèle dépend en partie de l’accès à l’unité de processeur graphique (GPU) et aux systèmes de calcul haute performance (HPC). Ces programmes ont des pipelines différents, et à l’heure actuelle, il n’y a pas de méthodologie commune entre les programmes. Dans cette étude, nous utilisons Autoscoper, un programme open source de recalage d’images 2D-à-3D développé à l’Université Brown
La vidéoradiographie biplanaire (BVR) est une méthode basée sur l’image qui peut être utilisée pour mesurer le mouvement de l’os et de l’implant dans le poignet et l’articulation radio-ulnaire distale avec une précision submillimétrique et submillimétrique. Dans les études que nous avons décrites ici, la BVR a été utilisée pour identifier un modèle précis de COR projeté pour un poignet sain ainsi que des modèles de contact TWA. De tels résultats peuvent éclaire...
Nous n’avons aucun conflit d’intérêts à déclarer.
Les auteurs tiennent à remercier Joséphine Kalshoven et Lauren Parola d’avoir révisé le protocole. Les auteurs tiennent également à remercier Erika Tavares et Rohit Badida pour leur aide tout au long de l’acquisition des données, ainsi que Kalpit Shah, Arnold-Peter Weiss et Scott Wolfe pour leur aide dans l’interprétation des données. Cette étude a été rendue possible grâce au soutien des National Institutes of Health P30GM122732 (COBRE Bio-engineering Core) et à une subvention de l’American Foundation for Surgery of the Hand (AFSH).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
3D Surface Scanner | Artec 3D | Artec Space SpiderTM | Luxembourg |
Autoscoper | Brown University | https://simtk.org/projects/autoscoper | https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2019.05.040 |
CT Scanner | General Electric (GE) | Lightspeed 16 | Milwaukee, WI, USA |
Geomagic Wrap 3D | 3DSystems | Version 2017 | Rock Hill, SC, USA |
Graphics Processing Unit (GPU) | Nvidia | GeForce GTX 1080 | CUDA-enabled GPU |
High-speed Video Cameras | Phantom | Version 10 | Vision Research, Wayne, NJ, USA |
Image Intensifier | Dunlee | 40 cm diameter | Aurora, IL, USA |
ImageJ | Open-source (Brown University) | https://imagej.net/Fiji | https://doi.org/10.1038/nmeth.2019 |
Matlab | The MathWorks, Inc. | R2017a to R2020a | Natick, MA, USA |
Mimics | Materialise | Version 19.0 to 22.0 | Leuven, Belgium |
Motion Capture Cameras | Qualisys | Oqus 5+ | Gothenburg, Sweden |
Pulsed X-ray Generators | EMD Technologies | EPS 45–80 | Saint-Eustache, Quebec, QC, Canada |
Undistortion Grid | McMaster-Carr | 9255T641 | Steel Perforated Sheet Staggered Holes, 0.048" Thk, 0.125" Hole Dia, 36" X 40" |
Wrist Implant (In-vitro Study) | Integra LifeSciences | Universal 2 | Plainsboro, NJ, USA |
Wrist Implant (In-vivo Study) | Integra LifeSciences | Freedom | Plainsboro, NJ, USA |
WristViz | Open-source (Brown University) | https://github.com/DavidLaidlaw/WristVisualizer/tree/master | Open-source software |
X-ray Tubes | Varian Medical Systems | Model G-1086 | Palo Alto, CA, USA |
XMALab | Open-source (Brown University) | https://www.xromm.org/xmalab/ | https://doi.org/10.1242/jeb.145383 |
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