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이평면 비디오방사선 촬영(BVR)은 골격계와 임플란트의 3차원 움직임을 이해하기 위한 고급 이미징 기술입니다. BVR은 밀도 기반 이미지 볼륨과 원위 상지의 비디오 방사선 사진을 결합하여 손목 및 원위 요골 관절의 생체 내 움직임과 관절 치환술을 연구하는 데 사용됩니다.
생체 내에서 골격 운동학의 정확한 측정은 정상적인 관절 기능, 병리학의 영향, 질병 진행 및 치료 효과를 이해하는 데 필수적입니다. 골격 움직임을 추론하기 위해 피부 표면 마커를 사용하는 측정 시스템은 정상 및 병리학적 운동학에 대한 중요한 통찰력을 제공했지만, 특히 동적 활동 중에는 이러한 시스템을 사용하여 정확한 관절운동학을 얻을 수 없습니다. 지난 20년 동안 이평면 비디오방사선 촬영(BVR) 시스템을 통해 많은 연구자들이 일상 생활 활동 중 관절의 골격 운동학을 직접 연구할 수 있게 되었습니다. 원위 상지에 대한 BVR 시스템을 구현하기 위해 피험자가 지정된 작업을 수행하는 동안 두 개의 보정된 X선 소스에서 원위 반경과 손의 비디오 방사선 사진을 획득합니다. 3차원(3D) 강체 위치는 각 BVR 뷰에 대한 3D 모델 투영의 최적 등록을 통해 비디오 방사선 사진에서 계산됩니다. 3D 모델은 독립적으로 획득한 컴퓨팅 단층 촬영 데이터에서 파생된 특정 뼈의 밀도 기반 이미지 볼륨입니다. 그래픽 프로세서 장치와 고성능 컴퓨팅 시스템을 활용하는 이 모델 기반 추적 접근 방식은 손목 및 원위 요골 관절 생체 역학을 빠르고 정확하게 평가하는 것으로 나타났습니다. 본 연구에서는 먼저 손목 및 원위 요골 관절 운동학을 평가할 때 BVR과 체외 광학 모션 캡처 시스템의 서브밀리미터 및 서브도 일치를 확립한 이전 연구를 요약했습니다. 또한 BVR을 사용하여 손목 관절의 회전 중심 거동을 계산하고, 임플란트 구성 요소의 관절 패턴을 평가하고, 팔뚝 돌출 중 척골 변화의 동적 변화를 평가했습니다. 미래에는 평판 X선 검출기, 더 많은 X선 소스(즉, 다평면 비디오 방사선 촬영) 또는 고급 컴퓨터 비전 알고리즘이 추가되어 손목 뼈를 더 자세히 캡처할 수 있습니다.
in vivo에서 골격 운동학의 정확한 측정은 건강하고 대체된 관절 기능, 병리학의 영향, 질병 진행 및 치료 효과를 이해하는 데 필수적입니다. 관절 표면에서 비침습적으로 골격 운동학을 정량화하는 것(관절 운동학)은 관절 병리학 및 골관절염과 같은 질병을 이해하는 데 중요하지만 기술적으로는 어렵습니다. 이전에는 피부 표면 마커를 사용하여 골격 움직임을 추론하는 기술이 건강하고 병리적인 운동학에 대한 중요한 통찰력을 제공했습니다. 그러나 이러한 기술을 사용하여 정확한 관절 운동학을 얻을 수 없으며, 특히 일상 생활 활동과 같은 역동적인 활동 중에는 더욱 그렇습니다. 이러한 광학 시스템은 인간의 움직임 분석에서 오류의 주요 원인인 기본 뼈에 대한 상대적인 피부 움직임으로 인해 본질적으로 정확도가 제한됩니다 1,2.
3차원(3D) 골격 운동학을 정량화하기 위한 현재 최첨단 방법은 이미지 기반 추적, 즉 복엽면 비디오방사선 촬영(BVR)3 및 직렬 컴퓨터 단층 촬영(CT) 볼륨4 및 자기 공명 영상(MRI)5입니다. 일반 3D CT 및 MRI 기반 기술은 매우 정확하고 전 세계 많은 병원에서 액세스할 수 있지만 관절의 동적 움직임을 측정할 수는 없습니다. 이러한 단점을 해결하기 위해 최근 몇 년 동안 4DCT 스캐닝6 및 동적 MRI7 과 같은 이미징 기술이 개발되었습니다. 그러나 이러한 방법은 환자를 높은 방사선 선량에 노출시키거나 낮은 시간 해상도로 인해 어려움을 겪습니다.
새로운 컴퓨터 비전 알고리즘과 기존 X-ray 시스템을 결합한 BVR은 동물과 인간의 여러 관절에 대해 정확한 것으로 나타났습니다. 마커 기반 또는 모델 기반 추적 알고리즘으로 해결됩니다. 마커 기반 접근법은 뼈 또는 연조직에 삽입된 탄탈륨 비드를 추적하며 동물 및 체외 테스트에 최적입니다. 그러나 그들은 생체 내 인간 연구를 위해 엄청나게 침습적입니다. 다행히도 모델 기반 추적 알고리즘의 개선으로 실행 가능한 대안이 제공됩니다. 인간을 대상으로 한 모델 기반 BVR 추적 접근 방식에는 정적인 자세에서 CT 또는 MRI로 획득한 체적 이미지 세트를 준비하고 두 X선의 시야에서 관심 있는 움직임을 캡처하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 대부분의 모델 기반 추적 애플리케이션은 정적 CT 또는 MR 이미지로부터 뼈 또는 임플란트의 디지털 재구성 방사선 사진(DRR)을 생성하고, DRR과 비디오 방사선 사진 간의 유사성을 입증하는 메트릭을 사용하여 기능이 향상된 비디오 방사선 사진과 일치시킵니다8. 이 과정을 뼈 또는 임플란트의 "추적"이라고 합니다.
뼈 또는 임플란트 추적의 주요 출력 변수는 관절 운동학, 인대 연신율 9,10, 연골 두께에 대한 대리물로서의 관절 간격11, 관절 접촉12,13 및 기타 바이오마커를 계산할 수 있는 강체 운동학입니다. 최근에는 손목의 생체 역학, 손목 관절 전치환술(TWA) 및 원위 요골 관절(DRUJ)을 계산하는 데 있어 모델 기반 추적 BVR의 정확성을 문서화했습니다14,15. 다음 섹션에서는 다양한 작업 중 골격 손목, 손목 관절 전치환술 및 원위 요골 관절의 움직임을 연구하기 위한 이 검증된 방법의 자세한 프로토콜이 제시됩니다. CT 이미지 볼륨에서 뼈와 임플란트의 밀도 기반 이미지 볼륨을 분할하고, 비디오 방사선 사진 내에서 이러한 부분 이미지 볼륨을 추적하고, 회전 중심, 접촉 패턴 및 척골 분산과 같은 결과를 결정하여 이 방법의 강점과 한계를 입증합니다.
이 연구는 AAHRPP 인증 IRB인 Lifespan - Rhode Island Hospital의 IRB(Institutional Review Board)의 승인을 받았습니다. 총 16명의 환자가 기관 지침에 따라 서명된 정보에 입각한 동의서를 제공했습니다.
1. 데이터 수집
그림 1. 실험적 설정. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2. A) 왜곡 방지 그리드. B) 캘리브레이션 큐브 및 참조 항목. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
2. 데이터 처리
그림 3. 손목의 컴퓨터 단층 촬영 이미지와 요골, 제3 중수골 및 척골의 재구성 모델. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4. A) 뼈의 DRR(Digital Reconstructed Radiographs)을 사용하여 X선 소스의 캡처된 방사선 사진. B) 향상된(필터링된) 방사선 사진 및 DRR.C) 최적화 프로세스 후 일치하는 DRR. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
3. 데이터 분석
그림 5. 뼈와 임플란트 구성 요소의 좌표계. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
모델 기반 추적을 위한 2D-3D 이미지 정합 소프트웨어의 선택은 부분적으로 GPU(그래픽 프로세서 장치) 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 시스템에 대한 액세스에 따라 달라집니다. 이러한 프로그램에는 서로 다른 파이프라인이 있으며 현재로서는 프로그램 간에 공통된 방법론이 없습니다. 이 연구에서는 Brown University25에서 개발한 오픈 소스 2D-3D 이미지 등록 프로그?...
BVR(Biplanar videoradiography)은 손목과 원위 요골 관절의 뼈 및 임플란트 움직임을 밀리미터 이하 및 미만 각도의 정확도로 측정하는 데 사용할 수 있는 이미지 기반 방법입니다. 여기에서 설명한 연구에서 BVR은 건강한 손목에 대한 투영된 COR의 정확한 패턴과 TWA 접촉 패턴을 식별하는 데 사용되었습니다. 이러한 발견은 차세대 전체 손목 치환술의 설계에 영향을 미칠 수 있으?...
우리는 선언할 이해 상충이 없습니다.
저자는 의정서를 수정한 Josephine Kalshoven과 Lauren Parola에게 감사를 표합니다. 저자는 또한 데이터 수집 전반에 걸쳐 도움을 준 Erika Tavares와 Rohit Badida, 데이터 해석에 도움을 준 Kalpit Shah, Arnold-Peter Weiss, Scott Wolfe에게 감사를 표합니다. 이 연구는 미국 국립보건원(National Institutes of Health P30GM122732, COBRE Bio-engineering Core)의 지원과 미국 손 수술 재단(American Foundation for Surgery of the Hand, AFSH)의 보조금으로 가능했습니다.
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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