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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 프로그램인 Autoscoper를 사용합니다. 오픈 소스를 선택하면 조사자가 파이프라인을 수정하고 자동화할 수 있습니다. 이 소프트웨어에서 방사선 이미지는 "Rad Renderer"라고 명명되고 디지털 방식으로 재구성된 방사선 사진은 "DRR Renderer"라고 명명됩니다. 이 이미지의 기능은 4가지 유형의 필터로 향상되었으며 소프트웨어는 2가지 최적화 알고리즘(입자 무리 및 내리막 심플렉스)을 사용하여 일치 프로세스를 수행했습니다. NCC(Normalized Cross Correlation)와 SAD(Sum of Absolute Difference)의 두 가지 유사성 측정(비용 함수)도 이 소프트웨어에 미리 정의되어 있습니다.
BVR과 OMC 사이의 바이어스는 손목, 대체된 손목(TWA) 및 DRUJ14, 15에 대해 서브밀리미터 및 서브 차수였습니다. 방법 간의 95% 일치 한계는 손목의 경우 회전에서 -1.5°에서 1.5°, 병진에서 -1.2mm에서 1.4mm(표 1), 회전에서 -1.0°에서 0.8°, TWA의 경우 평행 이동에서 -0.8mm에서 0.9mm(표 2), DRUJ 모션에 대한 회전에서 -1.1°에서 0.9°, 평행 이동에서 -1.0mm에서 1.4mm였습니다(표 3). 척골 변화는 또한 내전과 외전 전반에 걸쳐 각각 -0.5mm에서 0.7mm와 -0.4mm에서 0.7mm의 95% 일치 한계로 측정되었습니다.
손목의 경우, 모든 손목 동작에 걸쳐 동적 회전 중심을 평가한 다음 Capitate에 투영했습니다(그림 6A)8. 손목의 COR은 굴곡과 신전에서 각각 21.5mm와 20.8mm의 거리를 가진 capitate의 근위극에 위치했습니다. COR은 요골 및 척골 편차 운동 범위 모두에 대해 capitate의 원위 표면에서 평균 13.9mm의 거리로 중간 capitate에 위치했습니다.
손목 관절 전치환술에 대한 분석을 위해 해상도가 0.4mm인 구성 요소의 접촉 관절 패턴이 설명되었습니다(그림 6B). 이 실험에서 접촉 중심은 폴리에틸렌 캡 CS의 등쪽 반경 쪽을 기준으로 34.2 ± 13.1 mm2 의 영역에서 이동했으며 반경 구성 요소에서 21.9 ± 8.0 mm2 영역으로 이동했습니다.
DRUJ의 경우, 척골 변동이 동적으로 변화하는 것이 관찰되었지만, 전체 내전에서 가장 긍정적이었습니다(그림 6C). 척골 분산 동적 변화는 평균 p1 이 0.00033이고 p2 가 0.0276인 2차 다항식으로 모델링되었습니다. 피팅된 방정식의 RMSE는 0.60mm였고, 주제별 다항식 모델은 0.59mm 미만의 RMSE와 높은 일관성을 달성했습니다.
그림 6. A) Capitate의 손목 회전 중심(COR). B) 포경 중 손목 관절 전치환술의 접촉 패턴. C) 척골 변화의 변화. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
과업 | 전체 손목 회전(°) | 전체 손목 이동 (mm) | ||
바이어스 | 로아 | 바이어스 | 로아 | |
굴곡 확장 | 0.1 | -1.3 — 1.5 | 0.1 | -1.2 — 1.4 |
Radial-Ulnar Deviation(요골-척골 편차) | 0 | -1.5 — 1.5 | 0.2 | -0.6 — 1.0 |
둘레 | 0.1 | -1.2 — 1.4 | 0.1 | -1.1 — 1.3 |
표 1. 손목 모션을 계산할 때 biplanar videoradiography와 optical motion capture(골드 스탠다드) 사이의 편향과 95% 합의 한계(LOA).
과업 | 전체 TWA 회전(°) | 전체 TWA 변환(mm) | ||
바이어스 | 로아 | 바이어스 | 로아 | |
굴곡 확장 | -0.1 | -1.0 — 0.8 | 0 | -0.6 — 0.9 |
Radial-Ulnar Deviation(요골-척골 편차) | -0.1 | -0.7 — 0.5 | -0.2 | -0.8 — 0.4 |
둘레 | -0.2 | -1.0 — 0.6 | 0 | -0.5 — 0.6 |
표 2. 대체된 손목(TWA) 모션을 계산할 때 biplanar videoradiography와 optical motion capture(골드 스탠다드) 사이의 편향과 95% 합의 한계(LOA).
과업 | 전체 DRUJ 회전(°) | 전체 DRUJ 변환(mm) | ||
바이어스 | 로아 | 바이어스 | 로아 | |
내전 | -0.1 | -1.1 — 0.9 | 0.4 | -0.5 — 1.4 |
외피(Supination) | 0 | -0.8 — 0.8 | 0.2 | -1.0 — 1.3 |
표 3. 원위 요골 관절(DRUJ) 움직임을 계산할 때 biplanar videoradiography와 optical motion capture(황금 표준) 사이의 편향 및 95% 합의 한계(LOA).
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 있으며 모델 계산의 검증을 위한 생체 내 데이터를 제공할 수 있습니다. BVR을 사용하여 척골 변화와 팔뚝 돌출부의 비선형 관계를 관찰했는데, 이는 DRUJ 병리학의 치료 계획에 도움이 될 수 있습니다. BVR은 동적 캡처와 높은 정확도로 인해 다양한 동작의 손목 및 DRUJ 병리를 연구하여 치료 및 진단 전략을 권장하는 데 사용할 수 있습니다.
정확한 결과를 보장하기 위해서는 전처리 단계와 처리 단계 모두에서 실험자의 세심한 주의가 필요한 중요한 단계가 있습니다. 실험 전반에 걸쳐 조사관은 최종 출력이 보정 매트릭스에 따라 달라지기 때문에 X선 소스를 보정하는 데 세심한 주의를 기울여야 합니다. 실험 전후에 X선 소스를 여러 번 보정하면 조사관이 보정이 정확한지 확인하는 데 도움이 됩니다. 공정 전반에 걸쳐 최적화 방법 및 비용 함수뿐만 아니라 방사선 사진 및 DRR에 사용되는 필터가 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 단일 프로젝트 전체에서 이러한 매개 변수를 고정으로 유지하는 것이 가장 좋습니다. 또한 모델 기반 추적은 이러한 시스템에는 일반적으로 강력한 GPU가 없고 HPC 시스템에서 제공할 수 있는 CPU의 병렬화를 완전히 활용할 수 없기 때문에 개인용 컴퓨터에서 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 본 연구에서는 Autoscoper는 GPU를 활용할 수 있고 HPC 시스템에서 실행할 수 있는 오픈소스 소프트웨어이기 때문에 Autoscoper를 사용할 것을 제안했습니다. 현재 Autoscoper는 전 세계 연구자들에 의해 널리 사용되고 있습니다31.
모델 기반 추적 BVR은 강력하고 정확한 방법론입니다. 그러나 실험 중 또는 사후 처리 단계에서 프로토콜의 많은 단계에 추가 문제 해결이 필요할 수 있습니다. 보정 단계는 방사선 사진 보기에서 기준점이 누락된 경우 힘들고 노동 집약적일 수 있습니다. 또한 보정 매개변수를 설명하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 현재 2D에서 3D로의 이미지 등록 프로그램을 연구하는 과학자들 사이에는 표준이 없습니다. 이 프로토콜에서는 컴퓨터 비전 분야에서 일반적으로 구현되는 OpenCV 표준이 사용되었으며,32 분야의 연구자들 사이에서 합의를 도출하기를 희망합니다. Autoscoper에서 이 표준은 픽셀 단위의 이미지 크기, 3x3 카메라 매트릭스, 3x3 회전 매트릭스 및 3x1 변환 벡터를 포함하는 텍스트 파일입니다. (회전 및 변환은 세계 공간에서의 X선 소스 방향과 위치를 설명합니다.) 또한 추적하는 동안 결과를 구체화하는 것은 사소해 보일 수 있지만 NCC 값과 비용 함수가 프레임별로 어떻게 변경되는지 부지런히 관찰하는 것은 최적의 결과를 보장하는 데 중요합니다. 마지막으로, 초기화 단계는 시간이 많이 걸리며 사용자가 개체의 3D 공간 뷰를 잘 이해해야 합니다. 이를 극복하기 위해 현재 손뼈의 초기화 단계를 자동화하거나 부분적으로 자동화하는 방법을 개발하고 있습니다.
BVR을 사용하여 상지를 연구하는 데에는 세 가지 주요 제한 사항이 있습니다. 첫째, 현재로서는 손목에서 겹쳐진 작은 수근골을 추적하는 것이 어렵거나 때로는 불가능합니다(그림 7). 또한 전체 굴곡 또는 완전 신전과 같이 모든 중수골이 겹치는 작업 중에 3번째 중수 골을 추적하기 어렵습니다. 따라서 수근 운동학은 측정할 수 없으며 3번째 중수근을 추적하기 위한 추가 단계가 필요합니다. 둘째, BVR 방법은 시간과 비용이 많이 들고 지속적인 감독이 필요합니다. 셋째, 환자가 많은 작업을 장시간 수행해야 하는 경우 환자에 대한 방사선 노출이 증가합니다. 노출을 제한하기 위한 추가 안전 전략은 각 설정에 대한 노출을 확인하고 납 조끼를 사용하여 수행할 수 있습니다. 전형적으로, 우리의 실험 환경에서 피험자들은 초당 약 0.095 mSV의 방사선에 노출되었다.
그림 7. darpal 뼈 및 제 3 중수골 추적의 폐색 문제. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
이미지 기반 물체 추적은 3D 골격 움직임을 정확하게 정량화하기 위한 최첨단 기술이며, 양면 비디오 방사선 촬영은 연구원들이 손목, 손목 관절 전치환술 및 원위 요골 관절을 생체 내에서 연구할 수 있도록 하는 중요한 방법입니다. BVR에서 수근골을 최적으로 추적할 수는 없지만 다평면 비디오 방사선 촬영과 같은 방법은 수근골의 폐색을 제한할 수 있습니다. MRI 및 CT 스캔과 같은 대체 방법은 높은 시간 해상도가 필요하지 않고 장시간 움직임을 연구할 필요가 없는 경우 사용할 수 있습니다. 광학 모션 캡처와 같은 다른 방법은 연구원이 체외 생체 역학 연구에서만 발생할 수 있는 모션 아티팩트를 제거할 수 있는 경우에도 사용할 수 있습니다.
이 연구에서는 손목, 손목 관절 전치환술 및 원위 요골 관절에 대한 BVR 사용을 입증했습니다. BVR은 또한 척추33, 34, 어깨 35,36,37,38,39, 팔꿈치 40, 엉덩이41, 무릎 42,43,44, 발 및 발목 45,46,47,48을 연구하는 데 사용되었습니다 . 상지 분야에서 BVR의 잠재적 응용에는 질병의 진행을 추적하고 뼈와 관절의 움직임을 동적으로 포착하는 것이 포함됩니다. 이 방법은 또한 임플란트 실패의 잠재적 원인을 찾거나 더 나은 임플란트를 설계하기 위해 정확한 임플란트 움직임을 연구하는 데 사용할 수 있습니다.
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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