Análise de TC quadridimensional usando registro 3D-3D sequencial

Resumo

Analisamos a cinemática articular a partir de dados de tomografia computadorizada quadridimensional. O método sequencial de registro 3D-3D fornece semiautomaticamente a cinemática do osso em movimento com relação ao osso sujeito a partir de dados de tomografia computadorizada quadridimensionais.

Resumo

A tomografia computadorizada quadridimensional (4DCT) fornece uma série de dados de volume e visualiza movimentos articulares. No entanto, a análise numérica dos dados 4DCT continua a ser difícil porque a segmentação em todos os quadros volumétricos é demorada. O objetivo é analisar a cinemática conjunta usando uma técnica sequencial de registro 3D-3D para fornecer a cinemática do osso em movimento com relação ao osso fixo semiautomaticamente usando dados 4DCT DICOM e software existente. Os dados de superfície dos ossos de origem são reconstruídos a partir do 3DCT. Os dados de superfície aparados são, respectivamente, combinados com dados de superfície do primeiro quadro em 4DCT. Estas superfícies aparadas são sequencialmente combinadas até o último quadro. Esses processos fornecem informações posicionais para ossos-alvo em todos os quadros do 4DCT. Uma vez que os sistemas de coordenação dos ossos alvo são decididos, os ângulos de tradução e rotação entre quaisquer dois ossos podem ser calculados. Esta análise 4DCT oferece vantagens em análises cinemáticas de estruturas complexas, como carpal ou ossos tarsal. No entanto, movimentos rápidos ou em grande escala não podem ser rastreados por causa de artefatos de movimento.

Introdução

A cinemática articular tem sido descrita usando uma série de metodologias, como sensores de captura de movimento, registro 2D-3D e estudos cadavéricos. Cada método tem vantagens e desvantagens específicas. Por exemplo, sensores de captura de movimento podem medir movimentos rápidos e em larga escala usando câmeras infravermelhas com ou sem sensores no assunto^1,2. No entanto, estes métodos medem o movimento da pele para inferir a cinemática articular e, portanto, contêm erros de movimento da pele³.

Estudos cadavéricos têm sido utilizados para avaliar faixas de movimento, instabilidade e áreas de contato^4,5,6. Essa abordagem pode medir pequenas alterações nas pequenas articulações usando TC ou sensores ópticos ligados diretamente ao osso usando pinos ou parafusos. Modelos cadavéricos podem avaliar principalmente movimentos passivos, embora múltiplos atuadores tenham sido usados para aplicar forças externas aos tendões para simular o movimento dinâmico^7. O movimento conjunto ativo pode ser medido por técnicas de registro 2D-3D, combinando imagens 3DCT com imagens de fluoroscopia 2D. Embora a precisão do processo de registro permaneça controversa, a precisão relatada é geralmente alta o suficiente para grandes cinemáticas conjuntas^8,9. No entanto, este método não pode ser aplicado a pequenos ossos ou ossos múltiplos em espaços estreitos.

Em contraste, o 4DCT é um método dinâmico de TC que obtém uma série de dados volumétricos. Movimentos conjuntos ativos podem ser analisados usando essa abordagem^10. Esta tecnologia fornece dados posicionais 3D precisos de todas as substâncias dentro do pórtico do CT. Os movimentos conjuntos 3D são claramente visualizados em um espectador. No entanto, descrever a cinemática conjunta de uma série de dados de volume ainda é difícil, porque todos os ossos estão se movendo e nenhum marco pode ser rastreado durante os movimentos ativos in vivo.

Desenvolvemos um método para análise 4DCT que fornece a cinemática conjunta in vivo de ossos inteiros ao redor da articulação durante movimentos ativos. O objetivo deste artigo é apresentar nosso método, a técnica sequencial de registro 3D-3D para análise 4DCT, e mostrar resultados representativos obtidos usando este método.

Protocolo

Todos os métodos aqui descritos foram aprovados pelo Conselho de Revisão Institucional da Escola de Medicina da Universidade de Keio.

NOTA: A cinemática articular é medida pela reconstrução do movimento de um osso em movimento em torno de um osso fixo. Para a cinemática da articulação do joelho, o fêmur é definido como o osso fixo e a tíbia é definida como o osso em movimento.

1. Protocolo de imagem ct

1. Configure a máquina de TC. Adquirir exames de TC com um sistema de TC de 320 linhas de detector para permitir múltiplas fases de dados de volume 3D com cobertura craniocaudal de 160 mm. Por exemplo, na análise da cinemática do joelho, a aquisição de imagem consiste em 51 varreduras de volume com um tempo de rotação de 0,275 s, e todas as imagens são reconstruídas usando meia reconstrução, de modo que a resolução temporal é de aproximadamente 0,16 s.
2. Use os seguintes parâmetros de digitalização: tensão de pico do tubo = 100 kVp; corrente do tubo = 40 mA; cobertura de digitalização = 160 mm; tamanho da matriz= 512 x 512 pixels; e espessura da seção de reconstrução e intervalo de seção = 0,5 mm.
3. Coloque a articulação alvo do assunto dentro do pórtico ct na posição inicial do exame 4DCT (Figura 1).
4. Antes do exame ct, ensaiar os movimentos da articulação desde a posição inicial até a posição final dentro do tempo de exame necessário. Peça ao sujeito que mova a articulação durante o tempo de digitalização das 10.275 e obtenha uma série de dados de volume. Guarde os dados sequenciais de volume no formato DICOM.
5. Executar 3DCT estático de todos os ossos alvo e armazenar os dados em formato DICOM.

2. Reconstrução de superfície

1. Realizar segmentação semiautomática de dados 3DCT (Figura 2A).
   1. Carregue os dados ct dicom selecionando todos os arquivos DICOM dos dados 3DCT estáticos.
   2. Abra o campo da etiqueta clicando em EitNew Label Field e verifique qual o valor de atenuação de TC limite é apropriado para extrair osso cortical do osso de origem. Selecione materiais com valores de atenuação de TC acima do limite. Por exemplo, o limiar do córtex ósseo para um sujeito jovem é definido como 250. Verifique o rótulo para seleção de córtex ósseo e modifique manualmente a demarcação usando uma ferramenta de edição para consistência com a forma do osso.
   3. Gere os dados de superfície (malinas tritriângulos) a partir dos dados de posição do córtex ósseo rotulados (nuvem de ponto no software). Guarde os dados de superfície exportando dados no formato Linguagem Triangulada Padrão (STL).
   4. Clique em gerar superfície| Aplique no rótulo do osso cortical. Clique em Arquivo| Dados de exportação como | STL Binary Little Endian para salvar os dados de superfície em formato STL.
2. Realizar segmentação automática de dados de volume 4DCT (Figura 2B).
   NOTA: Cada quadro dos dados do DICOM inclui a distribuição dos valores de atenuação da TC no pórtico ct.
   1. Defina o limiar do córtex ósseo como em TC estático e extrato dados geométricos que mostram valores de atenuação de TC acima do limiar de todos os 51 quadros dos dados 4DCT usando o módulo de leitura DICOM no software de programação. Ajuste o limiar de acordo com a densidade óssea do osso de origem. Por exemplo, para o osso osteoporótico, defina o limiar mais baixo.
   2. Traduzir todos os dados posicionais que já foram obtidos na etapa anterior em um formato que pode ser interpretado por software de processamento de imagem (por exemplo, Avizo). No software de processamento de imagem, reconstrua todos os dados de superfície da nuvem de ponto com valores de atenuação de TC mais elevados do que o limite para todos os quadros 4DCT usando um script de processamento em lote. O software de processamento de imagem contém a função de ler o script e exportar os dados de superfície dos dados da série DICOM automaticamente. O script do lote é mostrado no Arquivo de Codificação Suplementar.

3. Registro de imagem

NOTA: Nesta etapa, reconstrua os movimentos do osso em movimento com relação ao osso fixo dos dados brutos do DICOM 4DCT.

1. Realize o registro de superfície do 3DCT estático para o primeiro quadro do 4DCT.
   1. Apare os ossos em um 3DCT estático em dados parciais do segmento que estão incluídos em todos os quadros de 4DCT para uso com o algoritmo¹¹ do ponto mais próximo iterativo (ICP) no software de edição de malha 3D usando a função Selecionando o Rosto (Figura 3A)encaminhando dados de filmes 4DCT. Os dados de superfície do 4DCT são apenas segmentos parciais que estão incluídos em cada imagem de volume porque o registro de superfície exige que um ponto de dados de superfície esteja incluído em outra superfície.
   2. Escolha três marcos nos ossos fixos e em movimento que podem ser facilmente identificados a partir da superfície 3DCT aparada e os dados de superfície do primeiro quadro de 4DCT no software de edição de malha 3D usando a função PickPoints (Figura 3B).
   3. Combine os ossos fixos e móveis parciais aproximadamente no primeiro quadro dos dados de superfície 4DCT (Figura 3C)de acordo com os marcos escolhidos em 3.1.2. Em seguida, realize o registro de superfície usando o algoritmo^{ICP 11} usando o software de código aberto (por exemplo, VTK).
      NOTA: Este processo fornece matrizes homogêneas da transformação dos ossos fixos e moventes do 3DCT estático ao primeiro frame de 4DCT(figura 3D). Estas matrizes são 4 x 4 matrizes consistindo de rotação e tradução, como mostrado na Figura 4. A matriz de transformação que causa a ação reversa também pode ser calculada.
2. Realizar registro de superfície sequencial(Figura 5).
   1. Combine as superfícies parciais do osso fixo e em movimento no primeiro quadro 4DCT nos dados de superfície do segundo quadro. Em seguida, combine as superfícies parciais do quadro i^th para o (i + 1)^º quadro de 4DCT sequencialmente. Repita este processo até o último quadro do 4DCT por programação com o uso do módulo ICP no software de código aberto.
3. Calcule matrizes de transformação do 3DCT estático para todos os quadros em 4DCT de acordo com os resultados de 3,1 e 3,2.
4. Reconstrua o movimento de osso em movimento em relação ao osso fixo(Figura 6).
   1. Reconstrua a cinemática do osso em movimento com relação ao osso fixo das matrizes que representam a transformação do 3DCT estático para cada estrutura 4DCT. Defina os sistemas de coordenação dos ossos fixos e móveis quando os parâmetros de rotação são medidos (por exemplo, ângulo de flexão ou ângulo de rotação calculado pelo ângulo Euler/Cardan)^12,13,14.

Resultados

Descrevemos o movimento da tíbia durante a extensão do joelho. A articulação do joelho foi posicionada no pórtico ct. Um travesseiro triângulo foi usado para suportar o fêmur na posição inicial. O joelho foi estendido a uma posição reta sobre o curso de 10 s. A exposição da radiação foi medida. Além do 4DCT, foi realizada 3DCT estática de fêmur, tíbia e patela. Os dados superficiais de todo o fêmur e tíbia foram reconstruídos. O limiar para os números hu do córtex ...

Discussão

Nosso método permite a visualização e quantificação dos movimentos de ossos inteiros e fornece dados posicionais numéricos do osso em movimento com relação ao osso fixo a partir de dados 4DCT. Muitas ferramentas foram sugeridas para medir a cinemática conjunta. Marcadores de pele de movimento podem analisar os movimentos totais do corpo ao longo de um longo tempo. No entanto, este método contém erros de movimento da pele³. A cinemática articular deve ser estimada a partir do movimento ...

Materiais

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