저자는 골절 테스트 수행에 그들의 기술 지원에 대 한 자료와 메이 요 클리닉에서 구조 테스트 코어를 감사 하 고 싶습니다. 또한 우리 Ramesh Raghupathy과 Ian Gerstel DIC 스크립트와 DIC 프로토콜의 구체적인 내용을 메이 요 클리닉에 그들의 임기 동안 빅터 Barocas 연구 그룹, 미네소타의 대학에 대 한 개발에 그들의 도움에 감사 하 고 싶습니다는 디지털 이미지 상호 관계 긴장 계산11의 핵심을 수행 하는 기본 오픈 소스 소프트웨어. 이 연구는 Grainger 재단에서 Grainger 혁신 기금에 의해 재정적으로 지원 되었다.

모든 실험 기관 검토 위원회 승인을 실시 했다. 샘플 공동에서 해부학 연구소에서 입수 했다.
 1. 테스트를 위해 준비 하 고 표본 <li>24 h. 위해 RT에서 femora 해 동</li> <ol>
	<li>때 대 퇴 골은 테스트를 위해 큐에 동결 전에 적용 된 모든 포장을 제거 하 고 남은 수 분, 지방 예금 또는 부드러운 조직 제거를 마른 수건으로 대 퇴 골을 닦아냅니다. 뼈 시멘트와 조립식된 알루미늄 컵으로 더 중대 한 trochanter 냄비.</li>
	<li>흰색 플라스틱 뇌관 얇은, 균일 코팅을 달성 하기 위해 뼈 스프레이 가능한 만큼, 입자를 포함 하는 상자를 사용 하 여. 최적의 대비 및 대 퇴 골 표면에 강한 접착에 대 한 페인트의 한 균일 한 층으로 뼈를 돌. 
	참고: 두께 측정 되지 했다.</li>
	<li>하자 페인트 적어도 5 분 동안 건조. 이것은 제 2에 얼룩 덜 룩 한 방울과 의도 하지 않은 혼합을 피하기 위해 중요 하다.</li>
	<li>뼈 조직의 건조를 피하기 위해 젖은 천으로 포장.</li>
</ol> 2. 프로세스 speckling <ol><li>약, 뼈에 좋은 speckling를 위한 페인트의 2 부품 물 1 일부 추가. 검은 색을 만들기 위해 아크릴 페인트에 점차적으로 (에 대 한 더 나은 혼합) 물을 추가.</li>
	<li>색깔을 흡수 하 고 흰색 코팅에 검은 speckles을 브러시 터치에 블랙 페인트의 팔레트에서 깨끗 한 칫 솔을 찍어.</li>
	<li>하자 진행 하기 전에 5 분 동안 건조 페인트.</li>
</ol> 3. 이미지 수집 <ol><li>정착 물에 화분된 선단부를 삽입 하 여 기계적 테스트 컴퓨터에 준비 된 얼룩 덜 룩 한 대 퇴 골을 탑재 하 고 표본을 확보 하 여 두 개의 나사를 조입니다.</li>
	<li>는 카메라 이미지에 반사를 피하 면 서 가능한 가장 높은 조명을 달성 하는 대 퇴 골 표면 같은 두 고 강도 출력 빛 반사 경을 조정 합니다. 다음 단계는 테스트 전에 가벼운 방사선에서 견본의 원치 않는 열을 피하기 위해 제 3에 신속 하 게 진행</li>
	<li>앞의 조리개를 줄이고 다시 보기 고속 비디오 카메라 렌즈는 전체 보기의 필드에 대 퇴 골의 관심 영역에 초점.</li>
	<li>더 섬광을 줄이면서 조명 개선에 빛 반사를 조정.</li>
	<li>6000 프레임/s 1024 x 512 픽셀의 해상도 캡처 이미지 수집 소프트웨어를 설정 합니다. 12288에 트리거 신호를 받은 후 취득 프레임의 총 수를 설정 합니다. 테스트 시스템에서 트리거 신호를 수신할 때 이미지 수집을 위한 고속 비디오 소프트웨어를 팔. 비디오 카메라에 있는 테스트 완료 되 면 &#39; s 버퍼 메모리.</li>
	<li>원하는 경로 파일 이름을 지정 하 고 클릭 하 여 비디오를 디스크에 저장 이미지 수집 소프트웨어를 사용 하 여 &#34; 저장 &#34;. 저장 프레임 수에 따라 완료 하는 데이 과정에 대 한 5-40 분 사이 대기 준비.</li>
</ol> 4. 이미지 준비 <ol><li>대 퇴 골의 전면 및 후면 보기에 대 한 별도 작업 디렉터리를 만들기.</li>
	<li>비디오 분석 소프트웨어를 사용 하 여 적절 한 고속 비디오 녹화를 열고 로드 프레임 액추에이터 움직임, 고 2)는 프레임의 시작 1) 키 프레임 참조 번호를 즉시 참고 후 골절 이벤트.</li>
	<li>다운 샘플링 고속 비디오에서 압축 되지 않은 TIFF 이미지 시퀀스, 열고 실행 하는 &#34; mov_frames.m &#34; 관련 대 퇴 골 쪽에 대 한 작업 디렉터리에 스크립트.
	<ol><li>결과 대화 상자에서 25-40의 스텝 크기와 단계 4.2에서 식별 끝 프레임 번호를 입력. 클릭 &#34; 추출 프레임 &#34; *.tiff 파일 올바르게 추출 된 보장 하기 위해 작업 디렉터리를 검사 하 고.</li>
	</ol></li></ol> 5. 유한 요소 메쉬 생성 유한 요소 메쉬를 만드는 프로그램 <ol><li>사용 외부는 유한 요소 메쉬. 유한 요소 방법으로 차동 변위 벡터에서 2D 긴장을 계산 합니다. 스플라인 창조에 대 한 템플릿으로 유한 요소 소프트웨어 사전 프로세서로 초기 추출 된 *.tiff 이미지를 가져옵니다.</li>
	<li>두 프레임의 반대 모서리에 있는 이미지의 수 탁자 포인트를 식별 하 고 기록 (이들은 결국 사용 단계 6.1에서) 그들의 X 및 Y 좌표를 쉽게 찾을. 이 좌표는 임의 FEA 소프트웨어 가져올 *.tiff 이미지를 사용 하 여 규칙에 따라. 이 점의 좌표 단계 6.2에서 비디오 이미지의 해당 픽셀의 유한 요소 메쉬 노드를 등록 하는 데 사용 됩니다.</li>
	<li>이미지 편집 소프트웨어에서에서 유한 요소 소프트웨어 전처리기에 가져온 동일한 이미지 열고 단계 5.2에서에서 식별 포인트와 관련 된 픽셀의 X 및 Y 방향 값을 기록. 이들은 결국 단계 6.1에서 사용 합니다.</li>
	<li>에는 &#34; 스케치 &#34; 유한 요소 프로그램을 meshing의 모듈 스플라인 도구를 사용 하 여 관심 영역을 나타내는 폐쇄 섹션 개요. 확인 지역 너무 큰 뼈의 표면 회전으로 인해 골절을 지역 사전에 밖으로 이동 되도록.</li>
	<li>글로벌 메쉬 크기 메뉴에서 1 m m의 가장자리를 시드 여 meshing 단계 5.4에서 만든 닫힌된 단면을 준비 &#34; 씨 부품 인스턴스 &#34;.</li>
	<li>아래 &#34; 할당 메쉬 컨트롤 &#34;, 사각형 요소 모양 설정.</li>
	<li>닫힌된 단면을 메쉬.</li>
	<li>꾸벅꾸벅 졸 기 좌표 및 요소 정의의 구성 된 메쉬 데이터베이스의 ASCII 파일로 메시를 익스포트합니다.</li>
	<li>결과 유한 요소 입력 파일 텍스트 편집기에서 열려, 노드 번호 및 새 텍스트 파일에 좌표를 포함 하는 노드 블록을 복사 하 고 다른 이름으로 저장 &#34; nodes.txt &#34;. 요소 블록 반복 하 고 새 텍스트 파일을 저장 &#34; elements.txt &#34;.</li>
</ol> 6. 높은 속도 비디오 이미지와 디지털 이미지 상호 관계 분석 실시 FE 메쉬 등록 <ol><li>새 세션 2-요소 행 벡터 ab1, ab2 단계 5.2에서 확인 된 값을 라는 만듭니다., px1 그리고 px2와 함께 그 벡터 이름을 명령줄에 입력 하 여 단계 5.3에 식별 하는 값입니다. 작업 영역으로 저장 &#34; points.mat &#34;.</li>
	<li>스크립트 실행 &#34; convert_imagesize.m &#34; 추출 된 고속 비디오 이미지에서 유한 요소 메쉬 포인트 등록.</li>
	<li>스크립트 실행 &#34; rrImageTrackGui.m &#34;. 첫 번째 이미지 로드 (&#34; p01.tif &#34;) 이미지 처리의 총 수로 추출 된 마지막 *.tiff 파일의 번호를 입력 하십시오.</li>
	<li>로드 메쉬 메쉬 옵션은 설정 하 여 단계 5.7에서 만든 &#34; 파일에서 읽는 &#34; 클릭 하 고 &#34; 허용 &#34;. 유한 요소 메쉬 뼈 이미지 위에 나타납니다.</li>
	<li>매개 변수를 추적 하는 것에 대 한 다음 지침에 따라 추적 값을 지정 하 고 클릭 &#34; 진행 &#34; (유지 매개 변수 값은 이미지 크기, 텍스처 및 변형 일어나, 양의 마음 하 고 테스트 해야 신중 하 게 경우에-의해-사건을 기준으로)에.
	21의 <ol><li>사용 시작 커널 크기입니다. 커널 크기, n, 이다 크기 of는 n x n (여기서 n은 홀수) 픽셀의 교차 상관 및 스트레인 계산에 사용 될 그 지역에 대 한 변형 벡터의 결정에 사용 되는.</li>
		<li>4의 시작 하위 픽셀 크기를 사용합니다. 픽셀 크기, m, 그 하위 창에는 (2 m + 1) x (2 m + 1) 서브는 서브 픽셀 이상의 변형 균질 스트레인을 가정 하 여 계산의 크기는.</li>
		<li>2 시작 부드럽게 배를 사용합니다. 부드럽게 요소 긴장을 계산 하기 전에 추적된 위치에서 변위 필드에 적용 하는 스무 딩의 금액입니다.</li>
		<li>10의 시작 maxMove 요소를 사용 하 여. maxMove 요소 노드 이웃 기준 그것의 궤도에서 수 있는 픽셀의 최대 수는 &#39; s 궤도. 이 심하게 변형에 추적 하는 것을 방지할 수.</li>
		<li>15의 시작 smoothGrid 요소를 사용합니다. SmoothGrid 요소는 다듬기에 사용 되는 (추적 노드 메쉬 보다 약간 낮은) 격자의 크기 이다.</li>
	</ol></li> <li>섬광 또는 흐림의 영역을 피하는 동안 주위 중요 한 대조는 가이드 포인트를 선택. 클릭 하 여이 확인 &#34; 체크 가이드 &#34; 강한 상관 피크를 확인 하 고 (적어도 두 번 진폭) 그것의 이웃 사람에 비해. 클릭 &#34; 허용 &#34; 및 &#34; 추적 수행 &#34; 만족. 이 차동 변위 임시 이미지 시퀀스에 대 한 계산 됩니다 긴 계산 프로세스가 될 수 있습니다.</li>
	<li>단계 6.6 후 완료를 클릭 &#34; 애니메이션 &#34;. 애니메이션 완료 되 면, 클릭 &#34; 긴장 (포스트 프로세싱 소프트웨어) 쓰기 &#34;, *.exe를 입력 한 다음 writeStrainRR_simple.exe 11을 선택. 이 긴장을 계산 합니다. GUI를 닫습니다.</li>
</ol> 7. 변위 및 변형 데이터의 후 처리 <li>실행 변형 프레임 번호 대를 <ol>&#34; analyzeFailurePrecursor.m &#34; 스텝 크기의 입력 인수로 명령줄에서 (20-30을 선택). 봉우리 뼈 손상을 의미 합니다 그리고 가장 큰 피크 글로벌 뼈 실패에 가까운 프레임에 해당 합니다.</li>
	<li>긴장의 동영상 파일을 만들려면 실행 &#34; makeMovies.m &#34; (numVars, endstep, 플래그) 인수 명령 창에서. 
	참고: 인수 numVars는 1-3으로 정의 되어 변위, 4-6 되 고 xx, yy 및 xy 스트레인 구성 요소, 7 &#38; 8 두 원금과 폰 Mises 긴장, 그리고 9 스트레인 에너지. 인수 endstop은 영화에 포함 시킬 마지막 프레임.
	<ol><li>1만 numVars 인수에 지정 된 엔터티에 대 한 영화를 만들 모든 변수의 영화를 만들려고 0에 선택적 인수 플래그 설정.</li>
	</ol></li></ol> 8. 조정 및 결과의 구체화 <ol><li>경우 DIC 추적 외부 연속체 역학 가정에 있는 불연속 변형 필드 같은 가난한 결과 했다, 무슨 일이 일어나 고 추적 실패 하는 이유를 확인. 추적 매개 변수 조정에 특히 주의 지불 하는 섹션 6을 반복 합니다. 보조 옵션 유한 요소 소프트웨어에 돌아와서 더 균일 하 고 미세한 가능성이 메쉬를 작성 하는 것.</li>
	<li>경우 DIC 추적 했다 합리적인 결과, DIC에 대 한 미세한 일련의 이미지를 만듭니다. 포인트 6 더 이상 이동 해야 하는 마음에 요구와 골절 테스트에 관심의 3 개의 다른 정권에 대 한 프레임 간격을 식별 단계 4.2 및 비디오의 해당 프레임 속도에서 그 키 프레임 참조 번호를 사용 하 여 프레임 사이의 픽셀. 
	참고: 테스트의 초기 세그먼트에 대 한 긴장은 건물 천천히 대 퇴 골 때 프레임 간격 것입니다 비교적 큰 (예, 100 m m/s의 변위 속도 대 한이 부분에 대 한 프레임 간격은 3333 µs). 테스트 가까이 골절 프레임의 중간 부분에 대 한 긴장은 더 급속 하 게 증가 이며 작은 프레임 간격 필요한 (1667 μ s 100 m m/s의 변위 속도 대 한). 골절 직전 마지막 부분에 대 한 프레임 간격의 작은 (16.7 μ s 100 m m/s 변위 속도)에.</li>
	<li>설명서에 대 한 선택만 목적: 서식이 지정 된 데이터를 ASCII 파일에서 항목 제목 만들기 단계 8.2에서 정보를 사용 하 여 &#34; steps.txt &#34; 각 프레임 간격에 대 한 데이터 행을 포함 하. 각 행의 형식 (단계 8.2에 따라) 건너뛸 프레임 수를 구분 하는 그 정권의 시작 프레임 콜론으로 구분 그 정권의 마지막 프레임 다음 될 것입니다 (즉, 형식 a &#34; 1:20:200 &#34; 추출 하도록 지시할 것입니다 추출 하는 소프트웨어 프레임 20의 단계에서 프레임 200 1).
	<ol><li>즉시 다음 지정, 탭을 삽입 하 고 이미지 추출 지정 번호 범위 (대 한는 &#34; 1:20:200 &#34; 예를 들어, 전체 행 지정 될 &#34; 1:20:200 &#60; 보도 탭 &#62; 1시 11분 &#34; 인용 없이). 세 행의 정보에 있을 것입니다 그래서 다른 두 정권 테스트 반복은 &#34; steps.txt &#34; 파일. 어떻게 이미지 원래 고속 비디오에서 추출 된에 대 한 기록으로이 파일은.</li>
	</ol></li> <li>런타임에 mov_Frames.m 코드 다시이 대화 상자에서 여러 프레임 간격 정권 지정 하. 프레임 번호를 입력 하 고 단계 시작, 끝, 및 프레임 건너뛰기 매개 변수 도구에서 예상을 확인 하려면 단계 8.2에서 확인 된 크기 &#39; s 대화 상자. 이렇게 하려면 새 디렉터리에 그렇지 않으면 원본 이미지 확인을 덮어쓰게 됩니다.</li>
	<li>섹션 6과 7을 반복 하 고 개선에 대 한 결과 검토. 각 대 퇴 골 골절 이벤트, 얼룩 무늬, 및 점화의 성격에 따라 다른 추가 반복 해야 합니다. 반복 단계 6.5 때 동일 하 게 유지 설정을 제외 하 고 6에 maxMove (10)를 줄일.</li>
</ol>

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

저자 아무 관련이 공개 있다.

우리는 지속적으로 테스트는 다음 DIC 전체 필드 스트레인 분포를 추정 하는 데 사용 했다 골절 중 고대비 이미징 대 퇴 샘플을 준비 하는 프로토콜을 도입. 이 프로토콜 뼈 표면에 단단한 흰색 배경에 대해 speckles을 추적 하는 블랙의 적절 한 명암 질감을 보장 합니다. 이 프로토콜에 따라 우리는 성공적으로 일 femora DIC 분석을 사용 하 여 긴장의 추정을 복제.
DIC는 고속 비디오 카메라에 잡혀 간 상관 관계 알고리즘을 사용 하 여 프레임 사이의 픽셀 강도 변화를 추적 하는 이미지의 시리즈를 통해 메시를 배치 하는 광학 방법입니다. 실험을 하는 동안 우리 정확성과 방법의 견고성에 대 한 고려 되어야 하는 몇 가지 고려 사항 찾아내고 그 내용을 자세히 제시 프로토콜에 반영 됩니다. 첫째, 우리는 감도 발견 하 고 카메라의 해상도 관심의 공간 스트레인 측정에 대 한 매우 중요. 둘째, 그들은 카메라에 표시 되지 않을 수도 있습니다 흰색 표면에 검은 자국을 대조의 아주 정밀한 짜임새를 피해 야 한다. 셋째, 카메라 및 조명 설정 해야 적절 한 거리에서의 깊이 필드와 품질 및 이미지의 대비 최적의 조리개 크기를 보장 하기 위해. 과도 한 조명 가난한 대조 결과 이미지의 채도 이어질 수 있습니다. 마지막으로, 이미지 사이의 시간적 간격 표면 얼룩 움직이지 않는 이상 6 픽셀 프레임 사이의 추적 간 상관 관계 동안 정확 하 게 캡처 되도록 되도록 설정 해야 합니다.
이 작품 에서처럼 DIC를 전체 필드 시간 시퀀스 스트레인 뭔가 쉽게 스트레인 게이지 실험 기술로 얻은 대 퇴 골 골절 테스트에 대 한 견적을 제공할 수가 있다. 스트레인 게이지 측정 연구자의 숫자에 의해 고용 되어, 같은 측정 뼈 표면에 부적절 한 장착 접착에 의해 방해 될 수, 계기, 및 제한 된 공간 배급12,13. 반면, 전체 필드 스트레인 데이터 뼈 강도의 QCT/FEA 모델의 유효성 검사에 대 한 매우 유용한 모델 사이의 테스트, 스트레인 필드를 비교 하 여 있으며 그것은 또한 긴장의 패턴에 연관 대 퇴 골절 종류 임상 응용 이 생리 적가 대 한 대 퇴 골의 표면에 개발 로드 케이스5,9. 매우 뻣 뻣 한 femora 테스트 기구 준수 문제가 될 수 있는, DIC circumvents이 문제 뼈 로컬 변형에서 직접 계산 피 종자로 따라서, 대 퇴 강성을 추정할 때 오류 소스로 기구 준수를 제거 . 이러한 이미지 상관 관계에서 결과 소재 오류 및 손상 및 골절의 통계를 포함 하 여 더 나은 QCT/FEA 모델 개발에 도움이 있습니다. 이들은 결국 특히 골다공증 환자에 대 한 가이드 치료 결정을 도울 수 있다.
그러나 방법 몇 가지 단점에는. 뼈 견본 표면은 백그라운드와 높은 명암 확률적 얼룩 패턴에 균일 하 게 덮여 있어야 합니다. 때때로 반사 조명 또는 큰 개 악에서 프레임 (그림 4)에 정확 하 게 프레임에서에서 패턴을 추적 하는 알고리즘에 대 한 능력을 변경할 수 있습니다. 두 번째 한계는 단일 카메라 (2D) DIC는 채택 하는 때, 스트레인 계산 뼈 표면 비행기 카메라 이미지 센서 비행기14과 평행 되 고에서 벗어나는 저하 될 수 있습니다. 이 때 대 퇴 표면 회전으로 또는 카메라에서 골절 테스트 하는 동안 발생할 수 있습니다. 우리는 두 번째 카메라를 추가 하 여 향상 된 정확도 위한 3D DIC 방법을 활용이 분야에서 미래의 일을 탐험 하 고. 최근까지 이러한 방법 연구에 도달 하지만 지금 더 쉽게 사용할 수 되 고 있다. 생물 조직에 특정 방법의 또 다른 한계는 대 퇴 골 표면에 페인트 접착의 불확실성 이다. 우리의 관찰에 의해이 테스트에 문제가 아니었지만 어떤 미끄럼 대 퇴 골 조직 및 페인트의 결과 영향을. 또한, 뼈 준비 하는 동안 남겨진 모든 비 뼈 조직은 피 질 스트레인 측정을 방해할 수 있습니다. 마지막으로, 이미지 추적 설정 및 메쉬 밀도 요인이 DIC 분석에서 결과의 품질에 영향을 미칠 수 있으며 신중 하 게 고려 될 필요가 있습니다.
현재 프로토콜 효율적이 고 일관 되 게 준비 하 퇴 표본 디지털 이미지 상호 관계 분석에 대 한 해당 스트레인 필드 골절 테스트 하는 동안 고속 카메라 영상에서의 추정에 대 한 메서드를 제공 합니다. 그것은 6 년 기간 동안 여러 테스트 시간대 및 다양 한 연구 인력과 연산자와 일관성을 얻을 우리의 실험실에서 증명 되었습니다. DIC 퇴 준비 및 테스트에 대 한 여기에 제시 된 절차는 다른 뼈 종류를 쉽게 확장할 수 있습니다.

디지털 이미지 상호 관계 (DIC) 후 현재 프로토콜에 기계 골절 테스트 기간 동안 얻은 시간 시퀀스 이미지에서 싱가포르로 퇴 테스트 견본의 전체 필드 표면 긴장을 추정 하는 데 사용 되는 메서드를 처리 하는 이미지입니다. 기술을 처음 개발 되었다 1980 년대에 실험적 스트레스 분석에 적용 하 고 최근 몇 년 동안1,2,3사용의 급속 한 증가 경험 했다. 그것은 몇 가지 주요 이점을 스트레인 필드의 증가 공간 배급을 포함 하 여 구조에 스트레인 게이지를 장착의 더 전통적인 방법, 세밀 하 게 통해 증가 카메라 해상도 및 스트레인 게이지와 함께 문제를 피할 길이 측정 접착제 접착 또는 준수입니다. 생물 조직, 뼈, 등에 대 한 DIC의 주요 이점은 이다 매우 이질적인 소재 속성4,5의 구성 된 불규칙 한 형상에 적용할 수 있습니다. 전통적인 스트레인 수집 방법의 주요 결점은 충분 한 공간 및 시간 샘플링을 정확 하 게 달성 하는 관심의 영역의 측정에 대 한 충분 한 해상도의 비싼 고속 비디오 카메라를 요구 한다 스트레인 필드 예상.
대 퇴 골 강도5의 QCT/FEA 모델에 스트레인 의견 확인 하 뼈 골절 DIC는 분석에서에서 얻은 시간 변형 필드의 기본 응용 프로그램이입니다. 이러한 유효성 검사는 주로 힘과 변위 로드 셀 및 변위 변환기6,7,8에서 원격 측정을 활용 하는 많은 정형 외과 연구 그룹의 초점 이다. 또한, 골절 패턴의 후 골절 이미지 분석 모델 유효성 검사9의 추가 수단으로 이러한 원격 측정으로 결합 되었습니다. 더 최근에, DIC 메서드는 골절의 FEA 모델의 유효성을 검사 하 고 근 위 대 퇴 골10전파 균열에 적용 되었습니다. 모델과 실험 사이 긴장에 상관 관계를 이용 하 여 인접 femora의 계산 모델의 타당성에 더 많은 자신감 얻을 것 이다 그리고 더 QCT/FEA 진단 방법 임상 가까이 사용을 사전.
이 작품 골절 근 위 femora의 테스트에 DIC 분석에 대 한 필요한 단계를 통합 하는 자세한 프로토콜에 설명 합니다. 절차는 뼈 표면에 흰색 페인트를 분사 하 고 뼈의 말린된 흰색 표면에 검은 반점이 다음 speckling의 뼈 준비 단계를 포함, 높은 사용 하 여 충분 한 공간 및 시간 해상도 가진 이미지를 얻기의 방법을 속도 비디오 카메라, 프로세스 그리고 우리는 이러한 이미지에서 스트레인 필드에 사용 되는 도구. 우리는 또한 측정의 품질에 영향을 미칠 수 있습니다 몇 가지 주의 사항을 설명 했다.

<table><tbody><tr><td>Krylon plastic primer white</td><td>Krylon, Peoria, AZ, USA</td><td>N/A</td><td>Used as a base coat for a smooth white finish on bone surface</td></tr><tr><td>Water-based acrylic white and black paint&amp;nbsp;</td><td>Plaid Enterprises (Ceramcoat), Norcross, GA, USA</td><td>N/A</td><td>Paint source for white and black colors</td></tr><tr><td>Mixing bowl</td><td>Not specific (generic)</td><td>N/A</td><td>Used to mix and prepare paint</td></tr><tr><td>Foam brush</td><td>Linzer Products, Wyandanch, NY, USA</td><td>N/A</td><td>Used to apply paint on bone surface</td></tr><tr><td>Toothbrush</td><td>Colgate-Palmolive, New York, NY, USA</td><td>Firm bristle</td><td>Used to apply appropriate size and distribution of speckling pattern</td></tr><tr><td>Hygenic Orthodontic Resin (PMMA)</td><td>Patterson Dental, St Paul, MN, USA</td><td>H02252</td><td>Controlled substance and can be purchased with proper approval</td></tr><tr><td>Kenmore Freezer</td><td>Sears Holdings, Hoffman Estates, IL, USA</td><td>N/A</td><td>Used to maintain a -20&lt;sup&gt;o&lt;/sup&gt;C storage enviroment for bone specimens</td></tr><tr><td>Physiologic Saline (0.9% Sodium Chloride)</td><td>Baxter Healthcare, Deerfield, IL, USA</td><td>NDC 0338-0048-04</td><td>Used for keeping specimens hydrated</td></tr><tr><td>Scalpels and scrapers</td><td>Aspen Surgical (Bard-Parker), Caledonia, MI, USA&amp;nbsp;</td><td>N/A</td><td>Used to remove soft tissue from bone specimens</td></tr><tr><td>Fume Hood</td><td>Hamilton Laboratory Solutions, Manitowoc, WI, USA</td><td>70532</td><td>Used for ventilation when preparing PMMA for potting of specimens</td></tr><tr><td>Lighting units</td><td>ARRI, Munich, Germany</td><td>N/A</td><td>Needed for illumination of target for image capture</td></tr><tr><td>High-speed video camera</td><td>Photron Inc., San Diego, CA, USA</td><td>Photron Fastcam APX-RS&amp;nbsp;</td><td>Used to capture the high speed video recordings of the fracture events</td></tr><tr><td>Photron FASTCAM Imager and Viewer</td><td>Photron Inc., San Diego, CA, USA</td><td>Ver.3392(x64)</td><td>Used to record and view the high speed video recordings</td></tr><tr><td>Camera lens</td><td>Zeiss, Oberkochen, Germany</td><td>Zeiss Planar L4/50 ZF Lens</td><td>Needed for appropriate image resolution</td></tr><tr><td>ABAQUS CAE</td><td>Dassault System&amp;egrave;s, Waltham, MA, USA</td><td>Versions 6.13-4</td><td>Used for defining region of interest and creating finite element mesh</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks, Natick, MA, USA</td><td>Version 2015b</td><td>Used for image processing and DIC analysis</td></tr><tr><td>TecPlot</td><td>TecPlot Inc., Bellevue, WA</td><td></td><td>Used for post processing of strain fields</td></tr><tr><td>Strain Calculator Software</td><td>Victor Barocas Research Group, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA</td><td>http://license.umn.edu/technologies/20130022_robust-image-correlation-based-strain-calculator-for-tissue-systems</td><td>Used to calculate strain field</td></tr><tr><td>mov_frames.m</td><td>Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>Used to downsample uncompressed images from high speed video files</td></tr><tr><td>convert_imagesize.m</td><td>Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>Used to register image pixel coordinates with mesh coordinates</td></tr><tr><td>rrImageTrackGui.m</td><td>Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>Used to perform the image cross-correlation to obtain deformations and run Strain Calculator</td></tr><tr><td>analyzeFailurePrecursor.m</td><td>Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>Used to track the peak strain components temporally</td></tr><tr><td>makeMovies.m</td><td>Matlab script, Mayo Clinic, Rochester, MN,USA</td><td>N/A</td><td>Used to create portable *.avi movies of the deformation components, strain components, principal strains, von Mises strain, and strain energy</td></tr></tbody></table>

a method to estimate cadaveric femur cortical strains during fracture testing using digital image correlation

이 프로토콜 디지털 이미지 상관 관계를 사용 하 여 기계적 테스트에서 얻은 싱가포르로 퇴 표면의 고속 비디오 이미지에서 대뇌 피 질의 변형 추정 하는 방법을 설명 합니다. 이 광학 방법 로드는 견본에 적용 되어 단단한 흰색 배경에 많은 대조 신탁 표시의 질감을 표면 변형의 정확한 추적을 위해 필요 합니다. 테스트, 직전 카메라 보기의 표면 수성 백색 뇌관으로 그린 고 몇 분 동안 건조 수 있었습니다. 그런 다음 검은 페인트가 끝났습니다 얼룩 덜 룩 한 신중 하 게도 크기와 작은 물방울의 모양에 대 한 특별 한 고려 사항 가진 백색 배경. 조명은 신중 하 게 설계 하 고 필터를 사용 하 여 반사를 최소화 하면서 이러한 표시의 최적의 대비 되도록 설정 합니다. 이미지는 최대 12, 000 프레임/s 고속 비디오 캡처를 통해 얻은 했다. 이전 및 골절 이벤트를 포함 하 여 주요 이미지 추출 되 고 변형 관심의 지정된 된 영역을 통해 신중 하 게 크기의 심문 윈도에서 연속 프레임 사이 견적 된다. 이러한 변형 다음 골절 테스트 기간 동안 일시적으로 표면 긴장을 계산 하는 데 사용 됩니다. 스트레인 데이터 골절, 대 퇴 골 내 개시를 식별 하는 데와 근 위 대 퇴 골 골절 강도 모델 양적 단층 기반 유한 요소 분석 (QCT/FEA)에서 파생 된의 최종 유효성 검사에 대 한 매우 유용 합니다.

Speckling 과정을 하기 전에 퇴 과잉 지방과 부드러운 조직에서 청소 하 고 더 중대 한 trochanter 알루미늄 컵에 화분. Polymethylmethacrylate (PMMA)의 응고, 동안 뼈 조직의 건조를 피하기 위해 염 분 젖은 헝겊에 싸여 있다. 뼈 청소 PMMA 경화 되 면 (그림 1)를분사 하기 전에 다시 마우스 오른쪽. 다음, 뼈 표면 살포 또는 물을 기반 플라스틱 화이트 색상으로 닦 았 어 요. 건조 되 면, 백색 표면이 이다 (그림 2)흰색 바탕에 검은 반점의 확률 패턴을 검은 색 얼룩 덜 룩 한. 뼈 테스트 고정 물에 배치 되 면 조명과 고속 비디오 카메라 설정, 그리고 패턴의 최적의 대비와 카메라의 초점 (그림 3)를테스트 하기 전에 확인 됩니다. DIC 메서드 패턴 및 충분 한 조명 speckling 고대비를 필요 합니다. 그렇지 않으면, 결과 표면, 불 쌍 한 대비 및 둔 한 이미지 (그림 4)의 oversaturation 등 여러 문제에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 고속 동영상에서 압축 되지 않은 이미지 여러 시간 샘플링 정권에서 추출 될 수 있으며 DIC 추적 알고리즘은 그래픽 사용자 인터페이스 (그림 5)를통해 작동 될 수 있다. 대 퇴 골 샘플의 개요는 스트레인 필드 추정 (그림 6A) 과 변형 계산 (그림 6B)에 대 한 유한 요소 메쉬 생성에 대 한 관심의 영역을 식별 하는 데 사용 됩니다. 골절의 발병 봉우리 뼈 손상 및 골절 (그림 6 c)의 기간을 나타내는 테스트 하는 동안 긴장 편차 정도 모니터링 하 여 감지 됩니다. 마지막으로, 2D 변형 필드 다시 향상 된 시각화 (그림 6D)안 된 뼈 이미지 위에 겹쳐 있다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/54942/54942fig1.jpg"> 
그림 1 : 뼈는 뼈를 그리기 전에 준비. (A) 해 동 되 고; 후 지방과 수 분에서 뼈를 청소 (B) potting trochanter 큰 집; (C) 청소 프로세스를 분사 하기 전에 <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54942/54942fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/54942/54942fig2.jpg"> 
그림 2 : 그림 과정. (A) DIC 작업 영역 및 필요한 도구; (B) 살포 뼈 백색 뇌관; (C) 흰 솔 질 색 뼈 표면; (D) speckling 검은 반점에 백색 뼈 표면; (E) 테스트를 위한 준비의 최종 얼룩 덜 룩 한 표면 <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54942/54942fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/54942/54942fig3.jpg"> 
그림 3 : 조명 및 카메라 설정. (A) 설정 램프와 방패; (B) 설정 고속 비디오 카메라; (C) 뼈 샘플 조명과 카메라 확인 및 테스트;에 대 한 준비와 테스트 컴퓨터에 로드 (D); 카메라의 기능에 대 한 이미지를 확인 (E) 초점에 대 한 대 퇴 골 경부에 관심 영역을 조사 지역, 분야의 깊이, 흐림 효과, 그리고 이미지의 일반적인 품질의 부족 DIC에 대 한 <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54942/54942fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/54942/54942fig4.jpg"> 
그림 4 : DIC 주의 뼈. (A) oversaturation 머리 지역; (B) 혼합 및 백색 표면 건조; 하는 때 흑인과 백인의 흐르는 (C) 가난한 대조, 로컬 oversaturation, 이미지의 선명도 불 쌍 한 <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54942/54942fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/54942/54942fig5.jpg"> 
그림 5 : 사용자 정의 DIC 처리에 사용 된 대화 상자의 스크립팅. (A) mov_frames.m, (B) rrImageTrackGui.m, (C) 2D 메쉬 생성 <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54942/54942fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/54942/54942fig6.jpg"> 
그림 6 : DIC는 중간 결과의 예. (A) 스플라인 생성 된 관심, (B) 영역 메쉬 뼈 이미지, (C) 스트레인 편차 기능으로 고속 비디오 프레임, 2와 관련 된 (D) 계산 된 스트레인 컨투어 플롯의 중첩을 강조 하기 위해 그려 뼈 골절 전에 이미지 테스트 <a href="//ecsource-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/54942/54942fig6large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>

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A Method to Estimate Cadaveric Femur Cortical Strains During Fracture Testing Using Digital Image Correlation

이 프로토콜에서 대 퇴 골 표면 긴장 골절 디지털 이미지 상호 관계 기술을 사용 하 여 테스트 하는 동안에 견적 된다. 방법의 참신 대 퇴 골 표면, 신중 하 게 지정 된 조명, 고속 비디오 캡처 및 스트레인 계산에 대 한 디지털 이미지 상호 관계 분석에 높은 대비 확률적 얼룩 패턴의 응용 프로그램을 포함 한다.

방법 골절 디지털 이미지 상관 관계를 사용 하 여 테스트 하는 동안 싱가포르로 대 퇴 골 피 질 긴장을 예상

This protocol describes the method using digital image correlation to estimate cortical strain from high speed video images of the cadaveric femoral ...

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Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Bioengineering

7.3K 조회수.  Mayo Clinic. 이 프로토콜에서 대 퇴 골 표면 긴장 골절 디지털 이미지 상호 관계 기술을 사용 하 여 테스트 하는 동안에 견적 된다. 방법의 참신 대 퇴 골 표면, 신중 하 게 지정 된 조명, 고속 비디오 캡처 및 스트레인 계산에 대 한 디지털 이미지 상호 관계 분석에 높은 대비 확률적 얼룩 패턴의 응용 프로그램을 포함 한다.

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Full-field Strain Measurements for Microstructurally Small Fatigue Crack Propagation Using Digital Image Correlation Method

A novel measurement approach is used to reveal the cumulative deformation field at a sub-grain level and to study the influence of microstructure on the growth of microstructurally small fatigue cracks. The proposed strain field analysis methodology is based on the use of a unique pattering technique with a characteristic speckle size of approximately 10 &#181;m. The developed methodology is applied to study the small fatigue crack behavior in body centered cubic (bcc) Fe-Cr ferritic stainless steel with a relatively large grain size allowing a high spatial measurement accuracy at the sub-grain level. This methodology allows the measurement of small fatigue crack growth retardation events and associated intermittent shear strain localization zones ahead of the crack tip. In addition, this can be correlated with the grain orientation and size. Thus, the developed methodology can provide a deeper fundamental understanding of the small fatigue crack growth behavior, required for the development of robust theoretical models for the small fatigue crack&#160;propagation in polycrystalline materials.

Microstructurally small fatigue crack growth behavior is investigated using a novel methodological approach combining crack growth rate measurement and strain-field analysis to reveal the cumulative deformation field at sub-grain level.

A novel measurement approach is used to reveal the cumulative deformation field at a sub-grain level and to study the influence of microstructure on the ...

연구

공학

Intermediate Strain Rate Material Characterization with Digital Image Correlation

The mechanical response of a material under dynamic load is typically different than its behavior under static conditions; therefore, the common quasistatic equipment and procedures used for material characterization are not applicable for materials under dynamic loads. The dynamic response of a material depends on its deformation rate and is broadly categorized into high (i.e., greater than 200/s), intermediate (i.e., 10&#8722;200/s) and low strain rate regimes (i.e., below 10/s). Each of these regimes calls for specific facilities and testing protocols to ensure the reliability of the acquired data. Due to the limited access to high-speed servo-hydraulic facilities and validated testing protocols, there is a noticeable gap in the results at the intermediate strain rate. The current manuscript presents a validated protocol for the characterization of different materials at these intermediate strain rates. Strain gauge instrumentation and digital image correlation protocols are also included as complimentary modules to extract the utmost level of detailed data from every single test. Examples of raw data, obtained from a variety of materials and test setups (e.g., tensile and shear) is presented and the analysis procedure used to process the output data is described. Finally, the challenges of dynamic characterization using the current protocol, along with the limitations of the facility and methods of overcoming potential problems are discussed.

Here we present a methodology for the dynamic characterization of tensile specimens at intermediate strain rates using a high-speed servo-hydraulic load frame. Procedures for strain gauge instrumentation and analysis, as well as for digital image correlation strain measurements on the specimens, are also defined.

The mechanical response of a material under dynamic load is typically different than its behavior under static conditions; therefore, the common ...

A Simple Critical-sized Femoral Defect Model in Mice

While bone has a remarkable capacity for regeneration, serious bone trauma often results in damage that does not properly heal. In fact, one tenth of all limb bone fractures fail to heal completely due to the extent of the trauma, disease, or age of the patient. Our ability to improve bone regenerative strategies is critically dependent on the ability to mimic serious bone trauma in test animals, but the generation and stabilization of large bone lesions is technically challenging. In most cases, serious long bone trauma is mimicked experimentally by establishing a defect that will not naturally heal. This is achieved by complete removal of a bone segment that is larger than 1.5 times the diameter of the bone cross-section. The bone is then stabilized with a metal implant to maintain proper orientation of the fracture edges and allow for mobility. 
Due to their small size and the fragility of their long bones, establishment of such lesions in mice are beyond the capabilities of most research groups. As such, long bone defect models are confined to rats and larger animals. Nevertheless, mice afford significant research advantages in that they can be genetically modified and bred as immune-compromised strains that do not reject human cells and tissue.
Herein, we demonstrate a technique that facilitates the generation of a segmental defect in mouse femora using standard laboratory and veterinary equipment. With practice, fabrication of the fixation device and surgical implantation is feasible for the majority of trained veterinarians and animal research personnel. Using example data, we also provide methodologies for the quantitative analysis of bone healing for the model.

Animal models are frequently employed to mimic serious bone injury in biomedical research. Due to their small size, establishment of stabilized bone lesions in mice are beyond the capabilities of most research groups. Herein, we describe a simple method for establishing and analyzing experimental femoral defects in mice.

마우스의 간단한 임계 크기의 대퇴 결함 모델

While bone has a remarkable capacity for regeneration, serious bone trauma often results in damage that does not properly heal. In fact, one tenth of all ...

의학

Measuring Local Tissue Strains in Tendons via Open-Source Digital Image Correlation

There is considerable scientific interest in understanding the strains that tendon cells experience in situ and how these strains influence tissue remodeling. Based on this interest, several analytical techniques have been developed to measure local tissue strains within tendon explants during loading. However, in several cases, the accuracy and sensitivity of these techniques have not been reported, and none of the algorithms are publicly available. This has made it difficult for the more widespread measurement of local tissue strains in tendon explants. Therefore, the objective of this paper was to create a validated analysis tool for measuring local tissue strains in tendon explants that is readily available and easy to use. Specifically, a publicly available augmented-Lagrangian digital image correlation (ALDIC) algorithm was adapted for measuring 2D strains by tracking the displacements of cell nuclei within mouse Achilles tendons under uniaxial tension. Additionally, the accuracy of the calculated strains was validated by analyzing digitally transformed images, as well as by comparing the strains with values determined from an independent technique (i.e., photobleached lines). Finally, a technique was incorporated into the algorithm to reconstruct the reference image using the calculated displacement field, which can be used to assess the accuracy of the algorithm in the absence of known strain values or a secondary measurement technique. The algorithm is capable of measuring strains up to 0.1 with an accuracy of 0.00015. The technique for comparing a reconstructed reference image with the actual reference image successfully identified samples that had erroneous data and indicated that, in samples with good data, approximately 85% of the displacement field was accurate. Finally, the strains measured in mouse Achilles tendons were consistent with the prior literature. Therefore, this algorithm is a highly useful and adaptable tool for accurately measuring local tissue strains in tendons.

Measuring Local Tissue Strains in Tendons via Open-Source Digital Image Correlation

This paper describes an open-source digital image correlation algorithm for measuring local 2D tissue strains within tendon explants. The accuracy of the technique has been validated using multiple techniques, and it is available for public use.

오픈 소스 디지털 이미지 상관관계를 통한 힘줄의 국소 조직 변형 측정

There is considerable scientific interest in understanding the strains that tendon cells experience in situ and how these strains influence tissue ...

Imaging of the Microstructural Failure Mechanism in the Human Hip

Imaging the bone microstructure under progressively increasing loads allows for observing the microstructural failure behavior of bone. Here, we describe a protocol for obtaining a sequence of three-dimensional microstructural images of the entire proximal femur under progressively increasing deformation, causing clinically relevant fractures of the femoral neck. The protocol is demonstrated using four femora from female donors aged 66-80 years at the lower end of bone mineral density in the population (T-score range = &#8722;2.09 to &#8722;4.75). A radio-transparent compressive stage was designed for loading the specimens replicating a one-leg stance, while recording the applied load during&#160;micro-computed tomography (micro-CT) imaging. The field of view was 146 mm wide and 132 mm high, and the isotropic pixel size was 0.03 mm. The force increment was based on finite-element predictions of the fracture load. The compressive stage was used to apply the displacement to the specimen and enact the prescribed force increments. Sub-capital fractures due to opening and shear of the femoral neck occurred after four to five load increments. The micro-CT&#160;images and the reaction force measurements were processed to study the bone strain and energy absorption capacity. Instability of the cortex appeared at the early loading steps. The subchondral bone in the femoral head displayed large deformations reaching 16% before&#160;fracture, and a progressive increase in the support capacity up to&#160;fracture. The deformation energy linearly increased with the displacement up to&#160;fracture, while the stiffness decreased to near-zero values immediately before&#160;fracture. Three-fourths of the fracture energy was taken by the specimen during the final 25% force increment. In conclusion, the protocol developed revealed a remarkable energy absorption capacity, or damage tolerance, and a synergic interaction between the cortical and trabecular bone at an advanced donor age.

The protocol enables the measurement of the deformation of the bone microstructure in the entire proximal human femur and its toughness by combining large-volume micro-CT scanning, a custom-made compressive stage, and advanced image processing tools.

인간 고관절의 미세구조 실패 메커니즘 이미징

Imaging the bone microstructure under progressively increasing loads allows for observing the microstructural failure behavior of bone. Here, we describe ...

Proximal Cadaveric Femur Preparation for Fracture Strength Testing and Quantitative CT-based Finite Element Analysis

Cadaveric fracture testing is routinely used to understand factors that affect proximal femur strength. Because ex vivo biological tissues are prone to lose their mechanical properties over time, specimen preparation for experimental testing must be performed carefully to obtain reliable results that represent in vivo conditions. For that reason, we designed a protocol and a set of fixtures to prepare the femoral specimens such that their mechanical properties experienced minimal changes. The femora were kept in a frozen state except during preparation steps and mechanical testing. The relevant clinical measures of total hip and femoral neck bone mineral density (BMD) were obtained with a clinical dual X-ray absorptiometry (DXA) bone densitometer, and the 3D geometry and distribution of bone mineral were obtained using CT with a calibration phantom for quantitative estimations based on the greyscale values. Any possible bone disease, fracture, or the presence of implants or artifacts affecting the bone structure, was ruled out with X-ray scans. For preparation, all bones were carefully cleaned of excess soft tissue, and were cut and potted at the internal rotation angle of interest. A cutting fixture allowed the distal end of the bone to be cut off leaving the proximal femur at a desired length. To allow positioning of the femoral neck at prescribed angles during later CT scanning and mechanical testing, the proximal femoral shafts were potted in polymethylmethacrylate (PMMA) using a fixture designed specifically for desired orientations. The data collected from our experiments were then used for validation of quantitative computed tomography (QCT)-based finite element analysis (FEA), as described in a different protocol. In this manuscript, we present the protocol for the precise bone preparation for mechanical testing and subsequent QCT/FEA modeling. The current protocol was successfully applied to prepare about 200 cadaveric femora over a 6-year time period.

We present a robust protocol on how to carefully preserve and prepare cadaveric femora for fracture testing and quantitative computed tomography imaging. The method provides precise control over input conditions for the purpose of determining relationships between bone mineral density, fracture strength, and defining finite element model geometry and properties.

파괴 강도 시험 및 정량 CT 기반의 유한 요소 분석을위한 근위 대퇴골 사체 준비

Cadaveric fracture testing is routinely used to understand factors that affect proximal femur strength.  Because ex vivo biological tissues are prone to ...

In Vivo Quantification of Hip Arthrokinematics during Dynamic Weight-bearing Activities using Dual Fluoroscopy

Several hip pathologies have been attributed to abnormal morphology with an underlying assumption of aberrant biomechanics. However, structure-function relationships at the joint level remain challenging to quantify due to difficulties in accurately measuring dynamic joint motion. The soft tissue artifact errors inherent in optical skin marker motion capture are exacerbated by the depth of the hip joint within the body and the large mass of soft tissue surrounding the joint. Thus, the complex relationship between bone shape and hip joint kinematics is more difficult to study accurately than in other joints. Herein, a protocol incorporating computed tomography (CT) arthrography, three-dimensional (3D) reconstruction of volumetric images, dual fluoroscopy, and optical motion capture to accurately measure the dynamic motion of the hip joint is presented. The technical and clinical studies that have applied dual fluoroscopy to study form-function relationships of the hip using this protocol are summarized, and the specific steps and future considerations for data acquisition, processing, and analysis are described.

In Vivo Quantification of Hip Arthrokinematics during Dynamic Weight-bearing Activities using Dual Fluoroscopy

Dual fluoroscopy accurately captures in vivo dynamic motion of human joints, which can be visualized relative to reconstructed anatomy (e.g., arthrokinematics). Herein, a detailed protocol to quantify hip arthrokinematics during weight-bearing activities of daily living is presented, including the integration of dual fluoroscopy with traditional skin marker motion capture.

인 비보 이중 불소시경을 이용한 동적 체중 베어링 활동 중 고관절 관절역학의 정량화

Several hip pathologies have been attributed to abnormal morphology with an underlying assumption of aberrant biomechanics. However, structure-function ...

Using Digital Image Correlation to Characterize Local Strains on Vascular Tissue Specimens

Characterization of the mechanical behavior of biological and engineered soft tissues is a central component of fundamental biomedical research and product development. Stress-strain relationships are typically obtained from mechanical testing data to enable comparative assessment among samples and in some cases identification of constitutive mechanical properties. However, errors may be introduced through the use of average strain measures, as significant heterogeneity in the strain field may result from geometrical non-uniformity of the sample and stress concentrations induced by mounting/gripping of soft tissues within the test system. When strain field heterogeneity is significant, accurate assessment of the sample mechanical response requires measurement of local strains. This study demonstrates a novel biomechanical testing protocol for calculating local surface strains using a mechanical testing device coupled with a high resolution camera and a digital image correlation technique. A series of sample surface images are acquired and then analyzed to quantify the local surface strain of a vascular tissue specimen subjected to ramped uniaxial loading. This approach can improve accuracy in experimental vascular biomechanics and has potential for broader use among other native soft tissues, engineered soft tissues, and soft hydrogel/polymeric materials. In the video, we demonstrate how to set up the system components and perform a complete experiment on native vascular tissue.

We describe the use of digital image correlation to characterize the local surface strain field on vascular tissue samples subjected to uniaxial tensile testing. These measurements facilitate precise quantification of the sample mechanical response and the generation of constitutive stress-strain relations.

디지털 이미지의 상관 관계를 사용하면 혈관 조직 표본의 로컬 균주의 특성을

Characterization of the mechanical behavior of biological and engineered soft tissues is a central component of fundamental biomedical research and ...

생물학

Assessment of Bone Fracture Healing Using Micro-Computed Tomography

Micro-computed tomography (&#181;CT) is the most common imaging modality to characterize the three-dimensional (3D) morphology of bone and newly formed bone during fracture healing in translational science investigations. Studies of long bone fracture healing in rodents typically involve secondary healing and the formation of a mineralized callus. The shape of the callus formed and the density of the newly formed bone may vary substantially between timepoints and treatments. Whereas standard methodologies for quantifying parameters of intact cortical and trabecular bone are widely used and embedded in commercially available software, there is a lack of consensus on procedures for analyzing the healing callus. The purpose of this work is to describe a standardized protocol that quantitates bone volume fraction and callus mineral density in the healing callus. The protocol describes different parameters that should be considered during imaging and analysis, including sample alignment during imaging, the size of the volume of interest, and the number of slices that are contoured to define the callus.

Micro-computed tomography (&#181;CT) is a non-destructive imaging tool that is instrumental in assessing bone structure in preclinical studies, however there is a lack of consensus on &#181;CT procedures for analyzing the bone healing callus. This study provides a step-by-step &#181;CT protocol that allows the monitoring of fracture healing.

미세 컴퓨터 단층 촬영을 이용한 골절 치유 평가

Micro-computed tomography (&#181;CT) is the most common imaging modality to characterize the three-dimensional (3D) morphology of bone and newly formed ...

Quantitative Strain Mapping of an Abdominal Aortic Aneurysm

Source: Hannah L. Cebull1, Arvin H. Soepriatna1, John J. Boyle2 and <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/author/Craig+J._Goergen">Craig J. Goergen</a>1 
1Weldon School of Biomedical Engineering, Purdue University, West Lafayette, Indiana
2Mechanical Engineering &#38; Materials Science, Washington University in St. Louis, St Louis, Missouri
The mechanical behavior of soft tissues, such as blood vessels, skin, tendons, and other organs, are strongly influenced by their composition of elastin and collagen, which provide elasticity and strength. The fiber orientation of these proteins depends on the type of soft tissue and can range from a single preferred direction to intricate meshed networks, which can become altered in diseased tissue. Therefore, soft tissues often behave anisotropically on the cellular and organ level, creating a need for three-dimensional characterization. Developing a method for reliably estimating strain fields within complex biological tissues or structures is important to mechanically characterize and understande disease. Strain represents how soft tissue relatively deforms over time, and it can be described mathematically through various estimations.
Acquiring image data over time allows deformation and strain to be estimated. However, all medical imaging modalities contain some amount of noise, which increases the difficulty of accurately estimating in vivo strain. The technique described here successfully overcomes these issues by using a direct deformation estimation (DDE) method to calculate spatially varying 3D strain fields from volumetric image data.
Current strain estimation methods include digital image correlation (DIC) and digital volume correlation. Unfortunately, DIC can only accurately estimate strain from a 2D plane, severely limiting the application of this method. While useful, 2D methods such as DIC have difficulty quantifying strain in regions that undergo 3D deformation. This is because out-of-plane motion creates deformation errors. Digital volume correlation is a more applicable method that divides the initial volume data into regions and finds the most similar region of the deformed volume, thereby reducing out-of-plane error. However, this method proves to be sensitive to noise and requires assumptions about the mechanical properties of the material.
The technique demonstrated here eliminates these issues by using a DDE method, thus making it very useful in the analysis of medical imaging data. Furthermore, it is robust to high or localized strain. Here we describe the acquisition of gated, volumetric 4D ultrasound data, its conversion into an analyzable format, and the use of a custom Matlab code to estimate 3D deformation and corresponding Green-Lagrange strains, a parameter that better describes large deformations. The Green-Lagrange strain tensor is implemented in many 3D strain estimation methods because it allows for F to be calculated from a Least Squares Fit (LSF) of the displacements. The equation below represents the Green-Lagrange strain tensor, E, where F and I represent the deformation gradient and second order identity tensor, respectively.
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/10480/10480eq1v2.jpg" /> (1)

4-D Ultrasound &amp; Quantitative Strain Mapping in Abdominal Aortic Aneurysm

복부대동맥류의 정량적 변형 매핑

Source: Hannah L. Cebull1, Arvin H. Soepriatna1, John J. Boyle2 and Craig J. Goergen1 
1Weldon School of Biomedical Engineering, Purdue University, West ...