JoVE Logo

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Bu protokol için uyluk yüzey suşları kırık dijital görüntü korelasyon tekniği kullanarak test sırasında tahmin edilir. Yöntem yenilik uyluk yüzey, dikkatli bir şekilde belirtilen aydınlatma, yüksek hızlı video yakalama ve dijital görüntü korelasyon analizi zorlanma hesaplamalar için bir yüksek karşıtlık Stokastik benek desen uygulama içerir.

Özet

Bu iletişim kuralı üzerinden yüksek hızda video görüntüleri mekanik test elde edilen kadavra femoral yüzey kortikal zorlanma tahmin etmek için dijital görüntü korelasyon kullanma yöntemini açıklar. Yükleme için numune uygulandığı gibi optik bu yöntem yüzey deformasyon doğru izleme için bir doku düz beyaz arka plan üzerinde birçok zıt Mütevelli işaretlerinin gerektirir. Hemen test önce yüzey fotoğraf makinesi görünümünü ilgi ile su bazlı beyaz astar boyalı ve birkaç dakika kuru izin. Sonra bir siyah boya dikkatle beyaz arka plan bile boyutu ve şekli damlacıkları için özel dikkat ile benekli biter. Aydınlatma dikkatle tasarlanmış ve orada bu izlerini en iyi kontrast filtreler kullanılarak yansımaları en aza indirerek ayarlayın. Görüntüleri yüksek hızda video esir alma ilâ 12.000 kare/s ile elde edilmiştir. Anahtar görüntüleri öncesinde ve kırık olay ayıklanır ve deformasyonlar ilgi belirli bir bölge üzerinde dikkatle ölçekli sorgulama Windows'da ardışık çerçeveler arasında tahmin edilmektedir. Bu deformasyonlar daha sonra yüzey zorlanma geçici sırasında kırık testi hesaplamak için kullanılır. Zorlanma veri içinde femur kırığı başlatma tanımlamak ve proksimal femur kırığı gücü modeller kantitatif bilgisayarlı tomografi tabanlı Sonlu elemanlar analizi (QCT/FEA) elde edilen nihai doğrulama için çok yararlıdır.

Giriş

Dijital görüntü korelasyon (DIC) geçerli protokol tam alan yüzey zorlanma mekanik kırık testler sırasında elde edilen zaman dizisi görüntülerden kadavra femur test örneklerin tahmin etmek için kullanılan yöntem Post-processing bir görüntüdür. Teknik ilk geliştirilmiştir ve deneysel stres analizinde 1980 's uygulanan ve son yıllarda1,2,3kullanımda hızlı bir artış yaşanmıştır. Gerilim ölçerler zorlanma alanın artan kayma dağıtım dahil olmak üzere bir yapı montaj daha geleneksel yaklaşımlar üzerinde birkaç önemli avantajları vardır, ince artan kamera çözünürlüğü ve ağırlık ölçme esneklik detektörler sorunları kaçınarak yoluyla uzunlukları ölçmek yapışma veya uyum yapıştırın. DIC önemli bir avantajı için biyolojik dokular, kemik gibi son derece heterojen malzeme özellikleri4,5/ düzensiz geometrileri oluşan için uygulanabilir olduğunu. Bu bölgenin ilgi yeterli kayma ve temporal için doğru bir şekilde örnekleme elde etmek için ölçüm için pahalı yüksek hızda video kameralar yeterli çözünürlüğü gerektirir onun birincil dezavantajı geleneksel zorlanma Alım yöntemler üzerinde olduğunu gerginlik alanları tahmin ediyoruz.

Kemik kırığı DIC analiz elde edilen geçici gerginlik alanları birincil zorlanma tahminler femur gücü5QCT/FEA modellerinde doğrulamak için uygulamadır. Böyle doğrulama ağırlıklı olarak kuvvet ve yük hücreleri ve deplasman dönüştürücü6,7,8uzaklığı uzak ölçümler kullanan birçok ortopedik araştırma grupları odak noktasıdır. Buna ek olarak, sonrası kırık görüntü analizi kırık desen modeli doğrulama9daha fazla aracı olarak uzak bu ölçümler ile birleştirilmiştir. Daha yakın zamanlarda, DIC yöntemi kırık bir FEA modeli doğrulama ve proksimal femur10yayılmasında çatlamak uygulandı. Modeller ve deneyler arasında gerginlik korelasyon kullanmak, proksimal femora Hesaplamalı modelleri geçerliliğini daha fazla güven elde edilir ve QCT/FEA tanı yöntemi yakın klinik kullanım daha fazla ilerlemek.

Bu eser kırığı proksimal femora test DIC analiz için gerekli adımları dahil etmek için ayrıntılı bir protokolü açıklar. Kemik yüzeyine beyaz boya püskürtme ve siyah noktalar kurutulmuş beyaz yüzeyi kemik speckling kemik hazırlık adımları dahil, video görüntüleri yeterli kayma ve zamansal çözünürlük yüksek kullanarak elde etme yöntemleri hız kameralar ve süreci ve gerginlik alanları bu görüntülerden bilgi işlem için kullanılan araçlar. Biz de ölçüleri kalitesini etkileyebilir çeşitli uyarılar açıkladı.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protokol

tüm deneylerin kurumsal inceleme kurulu onayı ile yapılmıştır. Örnekleri anatomik araştırma laboratuvarları işbirliği içinde elde.

1. test için numune hazırlama

  1. femora RT için 24 h, çözülme
  2. Uyluk kemiği sınama, sıra olduğunda
  3. donma önce uygulanan herhangi bir şal çıkarın ve uyluk herhangi bir kalıntı nem, yağ mevduat veya yumuşak doku kaldırmak için kuru bir havlu ile silin. Kemik çimentosu ile Prefabrik alüminyum fincan içine büyük trochanter pot.
  4. İnce, tek tip bir kaplama elde etmek için beyaz plastik astar ile sprey kemik mümkün olduğu kadar parçacıklar içerecek bir kutusunu kullanarak. Kemik bir üniforma tabaka için en iyi kontrast ve güçlü yapışma uyluk yüzeyine boya ile karşılamak için özen gösterin.
    Not: Kalınlığı değil ölçüldü.
  5. En az 5 min için
  6. izin boya kuru. Bu bölüm 2'deki benekli damlacıkları ile istenmeyen karıştırma önlemek önemlidir.
  7. Kemik dokusu kuruluğu önlemek için ıslak bezle sarın.

2. İşlem speckling

  1. yaklaşık, 2 parça boya en iyi kemik üzerinde speckling için su, 1 kısım eklemek. Siyah renk yapmak için akrilik boya su yavaş yavaş (için daha iyi bir karışım) ekleyin.
  2. Temiz bir diş fırçası bir paletinde renk absorbe ve siyah speckles üzerinde beyaz kaplama yapmak için fırça fiske siyah boya daldırma.
  3. İzin devam etmeden önce 5 min için kuru boya.

3. Görüntü alma

  1. fikstür saksı distal sonuna ekleyerek mekanik test makinede hazırlanan benekli uyluk kemiği bağlayabilir ve numune sabitlemek için iki vidayı sıkın.
  2. Öyle ki uyluk yüzeyi yansımaları kamera görüntüdeki kaçınırken olası en yüksek aydınlatma elde
  3. iki yüksek yoğunluklu deşarj ışık reflektörler ayarlayın. Hızlı bir şekilde istenmeyen Isıtma örnek test önce hafif radyasyondan kaçınmak için Bölüm 3 aşağıdaki adımlarla devam
  4. Açık diyafram azaltmak ve geri görüntülemek yüksek hızda video kamera lensler odak tüm femur ilgi görüş alan bölgedir öyle ki.
  5. Aydınlatma parlama azaltırken daha da geliştirmek için ışık reflektörler yeniden ayarlayabilirsiniz.
  6. : 6000 kare/s 1024 x 512 piksel çözünürlükte yakalamak için görüntü alma yazılımı ayarlayın. Çerçeveler 12288 için tetikleyici sinyal aldıktan sonra elde edilebilir için toplam sayısını ayarlayın. Tetik sinyali test sistemi alındığında resim alma için yüksek hızda video yazılımı kol. Sınama tamamlandığında, video kamerada bulunan ' s arabellek bellek.
  7. Görüntü alma yazılımı kullanarak video istediğiniz yolu ve dosya adını belirtme ve tıklayarak kadar diske kaydetmek " kurtarmak ". Bu işlemin kaydedilmesi için çerçeve sayısına bağlı olarak 5-40 dk arasında beklemek hazırlıklı olmak.

4. Görüntü hazırlık

  1. Oluştur ayrı çalışma dizinleri için ön ve arka sayısı femur.
  2. Uygun yüksek hızda video kaydı açın ve yük çerçevesi aktüatör hareket ve 2) çerçeve 1) başlatmak, anahtar çerçeve referans numaraları hemen Not video analiz yazılımı kullanın sonra kırık olay.
  3. İçin altörnekleme sıkıştırılmamış TIFF görüntü sırası yüksek hızlı video, açın ve çalıştırın " mov_frames.m " komut dosyasında ilgili uyluk yan çalışma dizinini.
    1. Ortaya çıkan iletişim kutusunda, adım 4.2 25-40 adım büyüklüğü ile tanımlanan bitiş çerçeve numarası girin. ' I tıklatın " ayıklamak çerçeveler " doğru hulâsa belgili tanımlık *.tiff eğe emin olmak için çalışma dizinini bulun.

5. Sonlu eleman oluşturma Mesh

  1. kullanımı harici bir mesh Sonlu elemanlar programı Sonlu elemanlar kafes oluşturmak için. Fark deplasman vektörel çizimler üzerinden 2D suşları Sonlu elemanlar yöntemi ile hesaplayın. Eğri oluşturmak için bir şablon olarak Sonlu elemanlar yazılım ön işlemci ilk ayıklanan *.tiff görüntü alma.
  2. İki çerçeve zıt köşelerde Mütevelli noktalar görüntü tanımlamak ve onların X ve Y koordinatları (Bunlar sonunda adım 6.1 kullanılacaktır) kaydetmek kolay. Bu koordinatlar rasgele FEA yazılım *.tiff görüntü almak için kullanır sözleşmesine dayalı. Bu noktaların koordinatlarını adım 6.2 video görüntüleri karşılık gelen piksel ile Sonlu elemanlar kafes düğümlerinin kaydetmek için kullanılan.
  3. Bir resim düzenleme yazılımı, Sonlu elemanlar yazılım önişlemci alınan aynı görüntüyü açın ve 5.2. adımda tanımlanan noktaları ile ilişkili piksel X ve Y yön değerlerini kaydedin. Bunlar sonunda-ecek var olmak kullanılmış içinde adım 6.1.
  4. İçinde " kroki " Sonlu elemanlar programı, mesh modülü bölgenin ilgi gösteren kapalı bir bölüm anahat için eğri aracını kullanın. Öyle ki kemik yüzeyine dışında bölge önceden döndürme nedeniyle kırık taşınır bölge çok büyük olmadığını doğrulayın.
  5. Adım 5,4 kenarlarına küresel Kafes boyutu menüsü altında 1 mm olan tohum tarafından mesh için oluşturulan kapalı bölüm hazırlamak " tohum bölümü örnek ".
  6. Altında " ata kafes denetimleri ", öğe şeklin dörtgen için ayarla.
  7. Kapalı bölümü mesh.
  8. Mesh nodal koordinatları ve öðe tanýmlarýný oluşan kafes veritabanı bir ASCII dosyasına aktar.
  9. İle elde edilen Sonlu elemanlar giriş dosyasını bir metin düzenleyicide açık, düğüm numaralarını ve yeni bir metin dosyası içine koordinatlarını içeren düğüm blok kopyalama ve farklı kaydet " nodes.txt ". Öğe bloğu için yineleyin ve yeni metin dosyası olarak kaydetmek " elements.txt ".

6. FE Mesh yüksek hız Video görüntüleri ve dijital görüntü korelasyon analizi yapmak ile kayıt

  1. yeni bir oturum içinde adım 5,2 tanımlanan değerlerle ab1 ve ab2 adlı 2 öğeli satır vektörel çizimler oluşturma. ve px1 ve px2 ile Komut satırında bu vektör adlarını yazarak adımları 5,3 tanımlanan değerleri. Çalışma alanı olarak kaydet " points.mat ".
  2. Komut dosyasını çalıştırmak " convert_imagesize.m " Sonlu elemanlar kafes Puan ayıklanan yüksek hızda video görüntüsü ile kayıt için.
  3. Komut çalıştırmak " rrImageTrackGui.m ". İlk resim yüklemek (" p01.tif ") ve görüntüleri işlemek için toplam sayısı ayıklandı son *.tiff dosya sayısını girin.
  4. Yük üzerinde adım 5.7 kafes seçeneği ayarlanmış olduğundan emin yaparak oluşturulan kafes " okumak--dan eğe " ve'ı tıklatın " kabul ". Sonlu elemanlar gözenekli kemik görüntünün üzerinde görünmelidir.
  5. Parametreleri izlemek için aşağıdaki yönergelere göre izleme değerlerini belirtin ve tıklatın " devam et " (tutmak için parametre değerlerini görüntü boyutu, doku ve yer alan deformasyon miktarını olduğunu sorun ve test edilmesi gerekiyor dikkatle üzerinde ayrı ayrı bir davada-). 21
    1. bir başlangıç kullanımı çekirdek boyutu. Çekirdek boyutu, n, "boyutu o".çapraz korelasyon ve deformasyon vektör zorlanma hesaplamaları için kullanılan bu alan için belirlenmesi için kullanılan k n x n pencere (n nerede bir tek sayı) piksel.
    2. 4 başlangıç Subpixel boyutunu kullanın. Subpixel boyutu, m, o alt pencerede (2 m + 1) x (2 m + 1) alt pencere hangi altpiksel üzerinde deformasyon hesaplanan homojen zorlanma varsayarak tarafından boyutudur.
    3. Bir başlangıç pürüzsüzlük faktör 2 kullanın. Pürüzsüzlük faktördür suşları bilgisayar önce değişim alanı izlenen yerlerde uygulanan düzgünleştirme miktarını.
    4. Bir başlangıç maxMove faktör 10 kullanın. maxMove faktördür herhangi bir düğümde yörüngesini komşusu göre uzak olabilir piksel sayısının ' s yörünge. Bu kötü deformasyon için izleme önlemek yardımcı olur.
    5. Bir başlangıç smoothGrid faktör 15 kullanın. (Biraz kaba izlenen düğümleri kafes) düzeltme için kullanılan ızgara boyutunu smoothGrid faktördür.
  6. Herhangi bir parlama veya bulanıklığı alanlarda kaçınırken önemli kontrast etrafında olan bir rehber noktasını seçin. Bu noktaya tıklayarak kontrol " onay Kılavuzu " ve korelasyon en yüksek güçlü olduğunu doğrulayın (en az iki kez genlik) için komşuları ile karşılaştırıldığında. ' I tıklatın " kabul " ve " gerçekleştirmek izleme " memnun. Bu uzun bir hesaplama süreç nereye fark deplasman geçici görüntü sırası için hesaplanan olabilir.
  7. Sonra adım 6,6 tamamlamış,'ı tıklatın " Animate ". Animasyon tamamlandığında burayı tıklatın " yazmak suşları (posta işleme yazılımı) ", *.exe girin ve writeStrainRR_simple.exe 11 seçin. Bu suşların hesaplar. GUI kapatın.

7. Son işlem deplasman ve zorlanma veri

çalıştırmak gerginlik vs çerçeve numarası edinmek için
  1. " analyzeFailurePrecursor.m " adım boyu giriş bir bağımsız değişken ile komut satırından (20-30 seçin). Tepeler kemik hasar anlamına olacaktır ve en büyük zirve kareye yakın küresel kemik hatası karşılık gelir.
  2. Suşlarının film dosyaları oluşturmak için çalıştırın " makeMovies.m " (numVars, endstep, bayrak) bağımsız değişkenleri ile komut penceresinden.
    Not: Bağımsız değişken numVars 1-3 olarak tanımlanır talebiyle, 4-6 varlık xx, yy ve xy zorlanma bileşenleri, 7 & 8 iki anapara ve von Mises zorlanma ve 9 zorlanma enerjidir. Bağımsız değişken endstop filmde dahil edilecek son çerçevesidir.
    1. Sadece numVars bağımsız değişken için belirtilen varlık için filmler oluşturmak için 1 ve 0 tüm değişkenlerin filmler oluşturmak için isteğe bağlı bağımsız değişken bayrağını ayarlayın.

8. Tuning ve arıtma sonuçları gayet iyi

  1. Eğer DIC izleme gibi bir kesintili zorlanma alan dış continuum mekaniği varsayımlar düşen kötü sonuç verdi, ne oluyor ve neden izleme başarısız olduğunu belirlemek. Bölüm 6 parametreleri izleme ayarı için özel önem tekrarlayın. Sonlu elemanlar yazılımı iade ve daha düzgün ve büyük olasılıkla daha ince bir kafes oluşturmak için ikincil bir seçenek olabilir.
  2. Makul sonuçlar elde etmek
  3. Eğer DIC izleme verdi, DIC için daha hassas bir dizi resmi oluşturun. Bu anahtar çerçeve referans numaraları adım 4.2 ve karşılık gelen kare hızı video, üç farklı rejimler akılda gereksinimiyle puan en fazla 6 hareket kırık testi ilgi için çerçeve aralığı tanımlayın Çerçeveler arasındaki piksel.
    Not: suşları yavaş yavaş uyluk kemiği, oluştururken test ilk segment için çerçeve aralığı nispeten büyük olacaktır (örneğin, 100 mm/s öteleme için bu bölümü için çerçeve aralığı 3333 μs oranıdır). Daha yakın testine kırık çerçeve orta kısmı için daha küçük çerçeve aralığı gerekli (1667 μs 100 mm/s yer değiştirme oranı için) olduğunu ve zorlanma daha hızlı artmaktadır. Kırık önce son bölümü için onun en küçük (16,7 μs 100 mm/s deplasman hızda) çerçeve aralığı altındadır.
  4. İsteğe bağlı belgeleri için sadece amaçlar: Adım 8.2, alanlarındaki bilgileri kullanarak biçimlendirilmiş veriler ASCII dosyası girdilerinde başlıklı oluşturmak " steps.txt " her çerçeve aralığı için veri satırı içeren. Format her satırın başlangıç Çerçeve çerçeve (Adım 8.2 üzerinde tabanlı) atlamak için ayrılmış bu rejimin ayrılmış iki nokta sonra bu rejiminin son karesine olacak (Yani bir biçimini " 1:20:200 " çıkarma talimat istiyorsunuz yazılım ayıklamak için çerçeve çerçeve 200 20 adımda 1). Tayin, sekme ekleme ve görüntü çıkarma belirtmek
    1. hemen aşağıdaki numara aralığı (için " 1:20:200 " örnek, tam satır atama olur " 1:20:200 < basın sekme > 1:11 " ezelî belgili tanımlık alıntı). Böylece üç satır bilgi diğer iki rejimler sınamak için tekrar " steps.txt " dosya. Bu dosyayı nasıl görüntüleri orijinal yüksek hızda video elde için bir kayıt olarak hizmet vermektedir.
  5. Mov_Frames.m kodu tekrar bu sefer iletişim kutusunda birden çok çerçeve aralığı rejimler belirtme çalıştırın. Çerçeve numaraları girin ve adım adım 8.2 başlangıç, bitiş ve araçta beklenen çerçeve atla parametreleri belirlemek için tanımlanan boyutları ' s iletişim kutusu. Bu yeni bir dizinde başka türlü orijinal görüntüler yapmak emin olun üzerine.
  6. Bölüm 6 ve 7 yineleyin ve iyileştirme için sonuçları gözden geçirin. Her femur kırığı olay, benek desen ve aydınlatma yapısına bağlı olarak farklı ek yinelemeler gerektirebilir. Adım 6.5 yinelenen, ayarları aynı maxMove 6 (10) azaltmak dışında tutmak.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Sonuçlar

Speckling işlemden önce uyluk kemiği aşırı şişman ve yumuşak dokulardan temizlenir ve büyük trochanter bir alüminyum Kupası saksı. Polimetilmetaakrilat (PMMA) katılaşma sırasında kemik doku kuruluğu önlemek için bir serum fizyolojik batırılmış bez içinde paketlenir. Bir kez PMMA katılaşmış, kemik temizlenir (şekil 1)püskürtme önce doğru tekrar. Daha sonra kemik yüzeyine püskürtülür veya su bazlı plasti...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Tartışmalar

Biz sürekli olarak yüksek karşıtlık görüntüleme kırık sonra DIC tam alan gerilme dağılımları tahmin etmek için kullanılan test sırasında femur örnekleri hazırlamak için bir protokol tanıttı. Bu iletişim kuralı speckles düz beyaz arka plan karşı kemik yüzeyine izleme siyah dokusuna uygun kontrast sağlamıştır. Bu iletişim kuralı başarıyla suşları seksen dokuz femora için DIC analizi kullanılarak tahmin çoğaltıldı.

DIC bir dizi yüksek hızda video kam...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Açıklamalar

Yazarlar hiçbir ilgili açıklamalar var.

Teşekkürler

Yazarlar malzeme ve Mayo Clinic yapısal test özünde kırık testinin yapılması ve teknik destek için teşekkür etmek istiyorum. Ayrıca Ramesh Raghupathy ve Ian Gerstel DIC komut dosyaları ve belirli DIC Protokolü ayrıntılarının kendi görev süresi boyunca, Mayo Clinic ve Victor Barocas araştırma grubu, Minnesota Üniversitesi için gelişmekte olan onların yardım için teşekkür etmek istiyorum dijital görüntü korelasyon zorlanma hesaplamalar11özünü gerçekleştiren temel açık kaynak yazılım. Bu çalışmada mali Grainger Yenilik fonundan Grainger Vakfı tarafından desteklenmiştir.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
Krylon plastic primer whiteKrylon, Peoria, AZ, USAN/AUsed as a base coat for a smooth white finish on bone surface
Water-based acrylic white and black paint Plaid Enterprises (Ceramcoat), Norcross, GA, USAN/APaint source for white and black colors
Mixing bowlNot specific (generic)N/AUsed to mix and prepare paint
Foam brushLinzer Products, Wyandanch, NY, USAN/AUsed to apply paint on bone surface
ToothbrushColgate-Palmolive, New York, NY, USAFirm bristleUsed to apply appropriate size and distribution of speckling pattern
Hygenic Orthodontic Resin (PMMA)Patterson Dental, St Paul, MN, USAH02252Controlled substance and can be purchased with proper approval
Kenmore FreezerSears Holdings, Hoffman Estates, IL, USAN/AUsed to maintain a -20oC storage enviroment for bone specimens
Physiologic Saline (0.9% Sodium Chloride)Baxter Healthcare, Deerfield, IL, USANDC 0338-0048-04Used for keeping specimens hydrated
Scalpels and scrapersAspen Surgical (Bard-Parker), Caledonia, MI, USA N/AUsed to remove soft tissue from bone specimens
Fume HoodHamilton Laboratory Solutions, Manitowoc, WI, USA70532Used for ventilation when preparing PMMA for potting of specimens
Lighting unitsARRI, Munich, GermanyN/ANeeded for illumination of target for image capture
High-speed video cameraPhotron Inc., San Diego, CA, USAPhotron Fastcam APX-RS Used to capture the high speed video recordings of the fracture events
Photron FASTCAM Imager and ViewerPhotron Inc., San Diego, CA, USAVer.3392(x64)Used to record and view the high speed video recordings
Camera lensZeiss, Oberkochen, GermanyZeiss Planar L4/50 ZF LensNeeded for appropriate image resolution
ABAQUS CAEDassault Systemès, Waltham, MA, USAVersions 6.13-4Used for defining region of interest and creating finite element mesh
MATLABMathworks, Natick, MA, USAVersion 2015bUsed for image processing and DIC analysis
TecPlotTecPlot Inc., Bellevue, WAUsed for post processing of strain fields
Strain Calculator SoftwareVictor Barocas Research Group, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USAhttp://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systemsUsed to calculate strain field
mov_frames.mMatlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USAN/AUsed to downsample uncompressed images from high speed video files
convert_imagesize.mMatlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USAN/AUsed to register image pixel coordinates with mesh coordinates
rrImageTrackGui.mMatlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USAN/AUsed to perform the image cross-correlation to obtain deformations and run Strain Calculator
analyzeFailurePrecursor.mMatlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USAN/AUsed to track the peak strain components temporally
makeMovies.mMatlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USAN/AUsed to create portable *.avi movies of the deformation components, strain components, principal strains, von Mises strain, and strain energy

Referanslar

  1. Peters, W., Ranson, W. Digital imaging techniques in experimental stress analysis. Opt Eng. 21 (3), 213427-213427 (1982).
  2. Kwon, O., Hanna, R. The Enhanced Digital Image Correlation Technique for Feature Tracking During Drying of Wood. Strain. 46 (6), 566-580 (2010).
  3. Sutton, M. A., Orteu, J. J., Schreier, H. W. Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements. Adv of Opt Methods in Exp Mech. 3, (2009).
  4. Grassi, L., et al. How accurately can subject-specific finite element models predict strains and strength of human femora? Investigation using full-field measurements. J Biomech. 49 (5), 802-806 (2016).
  5. Den Buijs, J. O., Dragomir-Daescu, D. Validated finite element models of the proximal femur using two-dimensional projected geometry and bone density. Comput Methods Programs Biomed. 104 (2), 168-174 (2011).
  6. Keyak, J. H., Rossi, S. A., Jones, K. A., Skinner, H. B. Prediction of femoral fracture load using automated finite element modeling. J Biomech. 31 (2), 125-133 (1998).
  7. Lotz, J. C., Cheal, E. J., Hayes, W. C. Fracture Prediction for the Proximal Femur Using Finite-Element Models . 1Linear-Analysis. J Biomech Eng-T Asme. 113 (4), 353-360 (1991).
  8. Cody, D. D., et al. Femoral strength is better predicted by finite element models than QCT and DXA. J Biomech. 32 (10), 1013-1020 (1999).
  9. Dragomir-Daescu, D., et al. Robust QCT/FEA models of proximal femur stiffness and fracture load during a sideways fall on the hip. Ann Biomed Eng. 39 (2), 742-755 (2011).
  10. Bettamer, A., Hambli, R., Allaoui, S., Almhdie-Imjabber, A. Using visual image measurements to validate a novel finite element model of crack propagation and fracture patterns of proximal femur. Comput Methods Biomech Biomed Eng Imaging Vis. , 1-12 (2015).
  11. Raghupathy, R., Barocas, V. Robust Image Correlation Based Strain Calculator for Tissue Systems. , http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems (2016).
  12. Taddei, F., et al. Subject-specific finite element models of long bones: An in vitro evaluation of the overall accuracy. J Biomech. 39 (13), 2457-2467 (2006).
  13. Grassi, L., et al. Accuracy of finite element predictions in sideways load configurations for the proximal human femur. J Biomech. 45 (2), 394-399 (2012).
  14. Gerstel, I., Raghupathy, R., Dragomir-Daescu, D. Digital Image Correlation Identifies Quantitative Characteristics in Proximal Femur Fracture Crack. ORS Annual Mtg. , (2012).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

Biyom hendisliksay 127kemik haz rl k protokolfemur k rkal a biyomekanikkal agerginlik l mdijital g r nt korelasyon d mek

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Araştırma

Eğitim

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır