Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Vai trò cơ học của sự không đồng nhất của xương được ước tính từ các bản quét CT lâm sàng thông qua kỹ thuật đăng ký hình ảnh
Tóm tắt
Mô hình hóa dựa trên hình ảnh là một phương pháp phổ biến để thực hiện các mô phỏng sinh học cơ thể cụ thể cho bệnh nhân. Việc mô hình hóa chính xác là rất quan trọng cho ứng dụng chỉnh hình để đánh giá thiết kế của các implant và kế hoạch phẫu thuật. Đã có những nghiên cứu cho thấy rằng độ bền của xương có thể được ước tính từ mật độ khoáng xương (BMD) và kiến trúc xương xốp. Tuy nhiên, những phát hiện này không thể được chuyển giao trực tiếp và hoàn toàn cho mô hình hóa cụ thể cho bệnh nhân vì chỉ có BMD có thể được thu được từ các CT lâm sàng. Do đó, mục tiêu của nghiên cứu này là đề xuất một phương pháp dự đoán cấu trúc xương xốp bằng cách sử dụng atlas µCT và một kỹ thuật đăng ký hình ảnh. Phương pháp này đã được đánh giá trên các xương đùi và xương bánh chè dưới tải trọng sinh lý. Sự dịch chuyển và lực tối đa cho các xương đùi được tải trong vị trí đứng đã được dự đoán với mức sai số lần lượt là 2.5% và 3.7%, trong khi những dự đoán được thực hiện với vật liệu đồng nhất dẫn đến sai số là 7.3% và 6.9%. Kết quả tương tự cũng được thu được đối với xương bánh chè, nơi mà biến dạng được dự đoán bằng cách sử dụng phương pháp đăng ký cho kết quả sai số trung bình bình phương cải thiện so với mô hình đồng nhất. Chúng tôi kết luận rằng việc đăng ký thông tin không đồng nhất từ một mẫu xương đơn lẻ cho phép các mô phỏng cụ thể cho bệnh nhân chính xác hơn từ các tập dữ liệu hình ảnh lâm sàng so với mô hình đồng nhất.
Từ khóa
#mô hình hóa dựa trên hình ảnh #xương xốp #mật độ khoáng xương #CT lâm sàng #chỉnh hình #mô phỏng sinh học cơ thểTài liệu tham khảo
Bonaretti, S., C. Seiler, C. Boichon, M. Reyes, and P. Büchler. Image-based vs. mesh-based statistical appearance models of the human femur: implications for finite element simulations. Med. Eng. Phys. 36:1626–1635, 2014.
Boutroy, S., M. L. Bouxsein, F. Munoz, and P. D. Delmas. In vivo assessment of trabecular bone microarchitecture by high-resolution peripheral quantitative computed tomography. J. Clin. Endocrinol. Metab. 90:6508–6515, 2005.
Burghardt, A. J., T. M. Link, and S. Majumdar. High-resolution computed tomography for clinical imaging of bone microarchitecture. Clin. Orthop. Relat. Res. 469:2179–2193, 2011.
Doblaré, M., and J. M. García. Application of an anisotropic bone-remodelling model based on a damage-repair theory to the analysis of the proximal femur before and after total hip replacement. J. Biomech. 34:1157–1170, 2001.
Dragomir-Daescu, D., S. McEligot, Y. Dai, R. C. Entwistle, C. Salas, L. J. Melton, K. E. Bennet, S. Khosla, and S. Amin. Robust QCT/FEA models of proximal femur stiffness and fracture load during a sideways fall on the hip. Ann. Biomed. Eng. 39:742–755, 2011.
Enns-Bray, W. S., J. S. Owoc, K. K. Nishiyama, and S. K. Boyd. Mapping anisotropy of the proximal femur for enhanced image based finite element analysis. J. Biomech. 47:3272–3278, 2014.
Harrigan, T. P., and R. W. Mann. Characterization of microstructural anisotropy in orthotropic materials using a second rank tensor. J. Mater. Sci. 19:761–767, 1984.
Hazrati Marangalou, J., K. Ito, M. Cataldi, F. Taddei, and B. van Rietbergen. A novel approach to estimate trabecular bone anisotropy using a database approach. J. Biomech. 46:2356–2362, 2013.
Hazrati Marangalou, J., K. Ito, and B. van Rietbergen. A novel approach to estimate trabecular bone anisotropy from stress tensors. Biomech. Model. Mechanobiol. 2014. doi:10.1007/s10237-014-0584-6.
Hellmich, C., C. Kober, and B. Erdmann. Micromechanics-based conversion of CT data into anisotropic elasticity tensors, applied to FE simulations of a mandible. Ann. Biomed. Eng. 36:108–122, 2008.
Hellmich, C., F.-J. Ulm, and L. Dormieux. Can the diverse elastic properties of trabecular and cortical bone be attributed to only a few tissue-independent phase properties and their interactions? Arguments from a multiscale approach. Biomech. Model. Mechanobiol. 2:219–238, 2004.
Horn, B. K. P. Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternions. J. Opt. Soc. Am. A 4:629, 1987.
Ino, F., Y. Kawasaki, T. Tashiro, Y. Nakajima, Y. Sato, S. Tamura, and K. Hagihara. A parallel implementation of 2D/3D image registration for computer-assisted surgery. Int. J. Bioinform. Res. Appl. 2:341–358, 2006.
Kersh, M. E., P. K. Zysset, D. H. Pahr, U. Wolfram, D. Larsson, and M. G. Pandy. Measurement of structural anisotropy in femoral trabecular bone using clinical-resolution CT images. J. Biomech. 46:2659–2666, 2013.
Klein, S., M. Staring, K. Murphy, M. A. Viergever, and J. P. W. Pluim. Elastix: a toolbox for intensity-based medical image registration. IEEE Trans. Med. Imaging 29:196–205, 2010.
Kober, C., B. Erdmann, C. Hellmich, R. Sader, and H.-F. Zeilhofer. Consideration of anisotropic elasticity minimizes volumetric rather than shear deformation in human mandible. Comput. Methods Biomech. Biomed. Eng. 9:91–101, 2006.
Larsson, D., B. Luisier, M. E. Kersh, E. Dall’ara, P. K. Zysset, M. G. Pandy, and D. H. Pahr. Assessment of transverse isotropy in clinical-level CT images of trabecular bone using the gradient structure tensor. Ann. Biomed. Eng. 42:950–959, 2014.
Latypova, A., F. Levrero, D. Pioletti, B. Jolles, and A. Terrier. A musculoskeletal numerical knee model to assess patellar resurfacing in total knee arthroplasty. 2013. At <http://www.ors.org/Transactions/59/PS2–099/1709.html>.
Le Minh, H., W. M. Park, K. Kim, S.-W. Son, S.-H. Lee, and Y. H. Kim. A new patient-specific planning method based on joint contact force balance with soft tissue release in total knee arthroplasty. Int. J. Precis. Eng. Manuf. 14:2193–2199, 2013.
Lekadir, K., J. Hazrati-Marangalou, C. Hoogendoorn, Z. Taylor, B. van Rietbergen, and A. F. Frangi. Statistical estimation of femur micro-architecture using optimal shape and density predictors. J. Biomech. 48:598–603, 2015.
Luisier, B., E. Dall’Ara, and D. H. Pahr. Orthotropic HR-pQCT-based FE models improve strength predictions for stance but not for side-way fall loading compared to isotropic QCT-based FE models of human femurs. J. Mech. Behav. Biomed. Mater. 32:287–299, 2014.
Maquer, G., S. N. Musy, J. Wandel, T. Gross, and P. K. Zysset. Bone volume fraction and fabric anisotropy are better determinants of trabecular bone stiffness than other morphological variables. J. Bone Miner. Res. 30:1000–1008, 2015.
Muller, R., T. Hildebrand, and P. Ruegsegger. Non-invasive bone biopsy: a new method to analyse and display the three-dimensional structure of trabecular bone. Phys. Med. Biol. 39:145–164, 1994.
Ourselin, S., A. Roche, S. Prima, and N. Ayache. Block Matching: A General Framework to Improve Robustness of Rigid Registration of Medical Images. In: Medical image computing and computer-assisted interventio—MICCAI 2000 SE-57, edited by S. Delp, A. DiGoia, and B. Jaramaz. Berlin Heidelberg: Springer, 2000, pp. 557–566.
Pahr, D. H., and P. K. Zysset. From high-resolution CT data to finite element models: development of an integrated modular framework. Comput. Methods Biomech. Biomed. Eng. 12:45–57, 2009.
Rueckert, D., L. I. Sonoda, C. Hayes, D. L. Hill, M. O. Leach, and D. J. Hawkes. Nonrigid registration using free-form deformations: application to breast MR images. IEEE Trans. Med. Imaging 18:712–721, 1999.
San Antonio, T., M. Ciaccia, C. Müller-Karger, and E. Casanova. Orientation of orthotropic material properties in a femur FE model: a method based on the principal stresses directions. Med. Eng. Phys. 34:914–919, 2012.
Schwiedrzik, J. J., and P. K. Zysset. An anisotropic elastic–viscoplastic damage model for bone tissue. Biomech. Model. Mechanobiol. 12:201–213, 2013.
Seiler, C., X. Pennec, and M. Reyes. Capturing the multiscale anatomical shape variability with polyaffine transformation trees. Med. Image Anal. 16:1371–1384, 2012.
Tabor, Z., and E. Rokita. Quantifying anisotropy of trabecular bone from gray-level images. Bone 40:966–972, 2007.
Takahashi, A., H. Sano, M. Ohnuma, M. Kashiwaba, D. Chiba, M. Kamimura, T. Sugita, and E. Itoi. Patellar morphology and femoral component geometry influence patellofemoral contact stress in total knee arthroplasty without patellar resurfacing. Knee Surg. Sports Traumatol. Arthrosc. 20:1787–1795, 2012.
The CGAL Project. CGAL User and Reference Manual. CGAL Editorial Board, 2015. At <http://doc.cgal.org/4.6/Manual/packages.html>.
Trabelsi, N., and Z. Yosibash. Patient-specific finite-element analyses of the proximal femur with orthotropic material properties validated by experiments. J. Biomech. Eng. 133:061001, 2011.
Wolfram, U., B. Schmitz, F. Heuer, M. Reinehr, and H.-J. Wilke. Vertebral trabecular main direction can be determined from clinical CT datasets using the gradient structure tensor and not the inertia tensor—a case study. J. Biomech. 42:1390–1396, 2009.
Zysset, P. K., and A. Curnier. An alternative model for anisotropic elasticity based on fabric tensors. Mech. Mater. 21:243–250, 1995.