【Simpleware】自动分割膝关节 CT 计算髌骨倾斜角

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一、概述 在髌骨不稳定的诊断和治疗中,3D 成像技术(如 CT 和 MRI)有助于测量获得许多信息指标。髌骨倾斜角为股骨内、外髁最高点连线与髌骨切位的最大横径延长线形成的夹角。目前的传统方法依赖于识别正确的 2D 切片以进行准确测量的能力,需要由训练有素的放射科和骨科医生投入较多时间进行操作。就典型医学扫描仪生成的切片厚度而言,髌骨的尺寸相对较小,该测量任务赖于个人判断,若缺乏充分培训很容易出现误差,且手动测量数据具有较低的评价者信度。随着人工智能算法在图像处理中的应用,3D 成像的自动分析成为潜在的有效解决方案,可以消除对经过特殊培训医师和标准化测量方法的需求。本研究提出一种避免主观选择正确 2D 切片的方法,利用 Simpleware 软件自动标记解剖标志点测量计算髌骨倾斜角,并与传统方法和手动放置标志点法的结果进行比较。 二、图像处理 选取 30 例复发性髌骨外侧不稳定患者(至少发生两次脱位)作为研究对象,收集未实施任何手术干预前的高分辨率单膝 CT 扫描数据。另从数据库选择 15 例无髌股关节疾病患者的双侧膝盖 CT 扫描作为 30 个对照数据。 将膝关节 CT 扫描图像数据的 DICOM 格式文件导入 Simpleware 软件,使用 AS Ortho 模块的 Knee CT 工具进行一键自动分割。软件采用专有的机器学习算法识别髌股关节和胫股关节的主要骨骼结构,可分割出 股骨、胫骨、腓骨、髌骨、腓肠豆。此外,AS Ortho 在自动分割的同时还将自动标注膝关节的关键解剖标志,其中包括股骨外侧/内侧髁、髌骨外侧/内侧缘,可以利用这四个标志点计算髌骨倾斜角。该算法具有确定性特征,即任何操作者每次运行均会输出相同的结果,具备完美的评价者信度。 图1:Knee CT 自动分割工具面板,输入为原始 DICOM 图像数据,勾选 Create landmarks 即可在自动分割的同时自动标注图示中“+”处的解剖标志点,点击 Apply 执行一键操作 三、计算髌骨倾斜角 本研究采用三种方法获得用于计算髌骨倾斜角的测量数据。 3.1 3D […]

通过感应加热控制环氧沥青的交联

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一、概述 由于对铺路材料持久性需求的不断增长,沥青混合料中的聚合物改性已成为具有吸引力的解决方案。感应加热诱导聚合反应是一种用于环氧沥青(EA)体系的原位固化技术,保留着温度驱动聚合的大部分优势,并解决了允许通车前需要在较低温度下经历较长固化时间的问题。 分散在混合料中的钢纤维暴露于感应线圈产生的交变电磁场时受热升温,从而快速引发环氧沥青的聚合反应。本研究对试样进行 CT 扫描,重建含钢纤维的成型压实混合料微观结构,采用有限元模拟计算有效电导率。通过已有模型的扩展对电磁感应诱导环氧沥青的聚合进行模拟,预测固化进程的演变和进一步的力学性能,验证电磁感应是一种可靠的 EA 体系聚合方法。 二、图像处理和模拟 将钢纤维与沥青砂浆混合制备试样,钢纤维的长度和直径分别为 2.5 mm 和 0.083 mm,沥青砂浆中粘合剂、填料和细砂的重量百分比为 28:38:34。使用高分辨率的 X 射线 CT 设备对试样扫描,获得的图像数据导入 Simpleware 软件进行处理。基于阈值将试样分割为钢纤维和沥青砂浆两相,测得钢纤维的体积分数为 4.7%。在 Simpleware FE 模块为边长 1.18 mm 的立方体模型生成体积网格,包含约 50 万个四面体单元。 将生成的高质量体积网格模型导入 COMSOL Multiphysics 进行模拟,设置沥青和钢纤维的电导率分别为 10 × 10-6 S/m 和 4.8 × 106 S/m。在模型的两个对立面施加 10 V 的电势梯度,视其余四个侧面为电绝缘。 图1:EA 体系(a)由 CT 扫描数据生成的体积网格模型(b)钢纤维分布(c)施加电势差的对立面 本研究模拟沥青路面感应热产生和温度发展所用多物理模型为已开发模型的扩展版本,可预测由交变电磁场引起均匀连续介质/路面中的热量发展。交变磁场的来源为沿介质移动单匝感应线圈的系统,三维模型中约包含 70 万个四面体单元。 假设连续介质为各向同性的路面结构(高度 0.3m),整个介质/路面的相对磁导率为 1,相对介电常数为 6。结合计算获得的感应介质电导率数量级为 1 S/m,这里设置有效电导率为 […]

沥青混合料冻融损伤的微观力学模型

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一、概述 众所周知,沥青路面内部水分的长期作用会削弱其结构,胶浆颗粒的侵蚀以及水分通过胶浆向胶浆-骨料界面的扩散均会导致材料劣化。这种劣化在冬季会进一步加剧沥青对失效的敏感性,胶浆变脆更易开裂,滞留在沥青内部的水分在冻结成冰时产生的体积膨胀会引发附加损伤。沥青路面的冻融损伤是一个复杂的现象,受到多种因素如水分渗透、温度、沥青组成材料的力学性能及各组分间界面的影响。为构建包含上述所有参数的综合多尺度模型,需要开发一个结合水分渗透及相关损伤、孔隙内水分冻结引发的体积膨胀和机械损伤机制的微观力学模型。通过施加依赖于温度的体积膨胀实现孔隙冻胀,采用基于能量的损伤模型和粘聚区模型分别表征胶浆内的内聚损伤及胶浆-骨料界面的粘附损伤。为验证模型,对不同参数(冻融循环次数、微观结构级配和冻结时间)的影响进行模拟。 二、图像处理 使用开级配和密级配两种类型的沥青材料,采用 X 射线 CT 扫描获得微观结构。将获得的扫描图像数据导入 Simpleware 软件进行图像处理,基于阈值分割出骨料、胶浆、孔隙并为三个相分别设置不同的网格密度,导出高质量的 FE 体积网格模型。选择较小的子试样作为代表性体积单元(RVE),开级配微观结构的尺寸为 20 × 20 × 20 mm,由 59.36% 骨料、29.39% 胶浆、11.25% 孔隙组成,体积网格模型包含 59125 个四面体单元;密级配微观结构的尺寸为 17 × 17 × 10 mm,由 40.33% 骨料、57.11% 胶浆、2.56% 孔隙组成,体积网格模型包含 19937 个四面体单元。 图1:(a)开级配微观结构(b)骨料(c)胶浆(d)孔隙 图2:(a)密级配微观结构(b)骨料(c)胶浆(d)孔隙 三、模拟 本研究开发的微观力学模型由三个部分组成:水分输运、水到冰的膨胀、由水和机械载荷造成的损伤。首先,采用菲克第二定律模拟水分通过微观结构组分的渗透;其次,通过在孔隙中施加额外的体积应变模拟孔隙中水冻结成冰发生的膨胀;最后,使用连续介质损伤方法引入胶浆内和胶浆-骨料界面因水分和机械载荷造成的劣化。将模型嵌入到有限元仿真软件COMSOL Multiphysics 中,未知变量(水分、损伤以及变形的粘弹性部分)通过软件内置的偏微分方程(PDE)求解计算,采用隐式求解耦合的本构方程。设置骨料和冰为线性弹性材料,胶浆为粘弹性。 表1:材料的物理特性 表2:水分的粘弹性 Prony 级数 所有微观结构在进行冻融循环前均需经历 24 h 的水分扩散过程。假设结构中孔隙初始即为完全满水状态,从而模拟极端损伤工况。扩散仅发生在从孔隙向其余两相传输的过程中,各相间所有边界均满足连续性条件。鉴于微观结构尺寸较小,假设试样中没有温度梯度。每个冻融循环后进行压缩试验,在顶部表面(不含孔隙区域)施加 0.1 MPa 压力,使用整个微观结构的有效杨氏模量评估并比较损伤演化对结构性能的影响。 图3:开级配微观结构(a、b)和密级配微观结构(c、d)的边界条件 通过不同工况设置验证模型,第一组针对已证实可影响冻融损伤的因素(孔隙和冻融循环次数)开展模拟,第二组研究微观结构在温度低于 […]

全瓷种植体固定义齿贴面-框架厚度的有限元分析

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一、概述 CAD/CAM 系统和口内扫描仪等数字技术的出现改变了牙科的临床诊疗、科研和生产,推动引入的新型修复材料兼具美观和耐用性,提高了自动化生产效率及修复体的质量控制。3D 建模结合锥形束 CT、Micro CT、MRI 等新型成像方式开启了新颖的诊断、牙科治疗和评估技术。随着技术进步和对固定局部义齿(FPD)审美需求的增加,开发的全陶瓷 FPD 具有出色的生物相容性,但陶瓷贴面碎屑是导致整个假体失败的最常见并发症。 因此,为降低贴面碎屑的风险并优化修复体性能,有必要理解全瓷种植体支持式 FPD 在功能状态下的力学行为和理想设计参数。本项目基于 Micro CT 扫描数据创建三维模型,采用有限元分析研究贴面-框架厚度比对全瓷种植体支持式 FPD 中应力分布的影响。 二、图像处理 2.1 Micro CT 扫描 种植体支持式全瓷 FPD 模型是包含两个种植体固定装置(Astra Tech Osseospeed,直径为 4.0 和 4.8 mm;Dents Plash Sirona)、定制锆基台、螺钉、水泥层和嵌入骨骼中全瓷 FPD 的组件。使用 Micro CT 扫描设备(Skyscan 1172)对两个种植体固定装置及定制基台和 FPD 进行扫描,图像像素尺寸为 34.4 μm。 图1:种植体支持式 FPD 组件的 3D 模型 2.2 创建模型 将扫描图像数据导入 Simpleware 软件,使用基于阈值的分割工具、布尔运算、形态学闭运算和 Recursive Gaussian […]

采用分水岭分割算法评估透水混凝土的孔隙网络特性

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一、概述 透水混凝土主要由开级配材料组成,包含硅酸盐水泥、粗骨料、少量或没有细骨料、外加剂和水。由于其可增加透水性、减少地表径流(增加防滑阻力)、吸收噪声等,广泛应用于路面表面。透水混凝土人行道的结构性能受到内部孔隙网络的极大影响,随着非破坏性评估技术和计算机成像技术的进步,现在通常采用 CT 扫描确定路面材料的内部结构。基于图像处理的分割算法在计算透水混凝土孔隙网络特性时可能会产生重大差异。本研究采用分水岭(Watershed)分割算法进行 CT 图像数据的分割,比较选择不同的高程函数对孔隙网络特性如孔隙体积、平面度、伸长率、形状因子、球度分布的影响。 二、图像处理 由筛分后 2.38 – 4.75 mm 的硅质骨料制造直径为 150 mm 的透水混凝土圆柱体,使用 Somatom Emotion XRCT 设备获取试样的扫描数据。将图像导入 Simpleware 软件,采用 Multilevel Otsu segmentation 工具基于图像强度直方图进行全局阈值分割,计算每个组分的像素强度阈值,使组分之间的灰度方差最大,透水混凝土被分割为孔隙相和水泥-骨料相。应用 Watershed 工具的分水岭分割算法,根据高程函数将互通的透水混凝土孔隙结构分为若干较小的孔隙,在高程函数的选项中分别使用基于梯度的 Background gradient 和基于距离映射的 Mask distance transform。 图1:(a)CT 灰度图像(b)Otsu 分割后(c)基于分水岭-梯度分割孔隙(d)基于分水岭-距离映射分割孔隙 图2:三维透水混凝土孔隙网络结构(a)未应用分水岭算法(b)基于分水岭-梯度分割(c)基于分水岭-距离映射分割 三、结果与讨论 3.1 孔隙体积分布 由未进行分水岭算法分割的孔隙结构分析可观察到,单个互通的孔隙体积约在 238000-249000 mm3 的范围内,近 187 个独立的孔隙体积均小于 1000 mm3。通过不同高程函数的分水岭分割后,基于梯度的互通和孤立孔隙体积在 1264 mm3 内,基于距离映射的在 6059 mm3 内。 […]

自动分割工具加速定制化植入物的设计

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概述 implantcast GmbH 公司定制植入物的 C-Fit 3D 部门每年处理约 1000 个非标准手术规划,专注于复杂的解剖结构和翻修病例。 implantcast 公司利用 Simpleware 软件中的自动分割工具处理患者特定解剖结构,通过基于 AI 的工具大大缩短时间,一键点击即可创建分割模型。工程师在应用反馈中强调了该工具的超高效率,特别是针对含金属伪影翻修病例扫描图像中骨骼和金属部分的区分,将分割时间从数小时缩短至几分钟。AI 驱动的 Bone filling 工具可以进一步简化工作流程,尤其是腕骨和掌骨的分割。Simpleware 软件提供的有效工具提高了手术规划的效率,即使是具有挑战性的数据也能获得可靠的结果,某些情况下可以节省高达 100% 的时间。 亮点 implantcast 公司通过使用 Simpleware 自动分割工具显著减少手术规划前手动分割常规程序和更为复杂图像数据处理花费的时间 分割时间从 3 小时缩短到 15 分钟,甚至某些情况下一键分割的结果就能完全满足需求 Bone filling 工具也有助于分割手部骨骼等具有挑战性的病例 介绍 implantcast GmbH 公司成立于1988年,专注于内置假体技术,提供人工关节置换、肿瘤和翻修系统等的解决方案。在过去十年里,implantcast 的C-Fit 3D 部门为非标准解剖结构和手术规划定制植入物,每年处理约 1000 例。该团队专门研究肿瘤和翻修病例,并出口到 80 多个国家。该过程从患者的 CT 成像开始,然后创建虚拟骨骼模型和可用作手术输入的植入物设计。 图1:implantcast 定制部分骨盆置换植入物的工作流程 创建这些模型的一个挑战是处理患者特定解剖结构,特别是在扫描图像中骨骼和金属部分无法区分的翻修病例中。Implantcast 使用 Simpleware 自动分割工具,通过基于 AI […]

固定床反应器:基于 CT 研究颗粒尺寸对区域选择的影响

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概述 甲醇、二甲醚以及硫酸和氨等其他重要化学品主要由固定床化学反应器生产。计算流体动力学(CFD)模型是固定床化学反应器设计、优化和扩大规模的宝贵工具,催化床结构的真实表征和 3D 体积网格质量对于提高 CFD 模拟的准确性至关重要。 筛分颗粒尺寸、形状和方向等因素造成固定床反应器内局部拓扑的复杂性,对整个体积进行网格划分和模拟将需要大量的计算资源。因此,应选择合适的试样区域准确代表整个床层的体积和径向孔隙率。本研究基于 CT 重建多分散实验室规模催化床层的 3D 结构,分析内部孔隙结构,选择合适的代表性区域 CFD 模型模拟流体动力学性能,降低计算需求的同时保证结果精确度。 图像处理和模拟 使用 3 个由 SAPO-34 颗粒形成的多分散实验室规模催化床层,尺寸通过 100-300、300-500 和 500-700 μm 的筛子经过 5 次筛分。从各个床层中间选取整体的 5%、10%、50% 区域作为代表。 图1:整个床层的 CT 图像(a)100-300 μm(b)300-500 μm(c)500-700 μm(蓝色 100-300 μm,红色 300-500 μm,绿色 500-700 μm,黄色 > 700 μm) 由于 SAPO-34 颗粒易碎,在装填过程中会产生裂缝。在 CT 扫描图像中包含大量由此产生的灰尘颗粒(<100 µm),但在整个床层所占体积中微不足道。若保留这些颗粒会导致生成网格过多,从而增加计算需求。依次应用腐蚀、膨胀、闭运算工具,去除图像中的灰尘颗粒。在 Simpleware 软件中,使用 Island removal 工具移除任何小于 60 […]

基于 FIB-SEM 研究多孔聚合物薄膜微观结构与力学性能的关系

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概述 多孔聚合物薄膜由于其制造成本低、结构灵活、容易表面功能化等特点,可广泛应用于选择性吸附剂、电池隔膜、催化剂载体、储能和可生物降解膜等工业领域。提高强度是开发多孔聚合物材料的重要因素,影响产品性能、生命周期和安全问题。为从结构特征角度深入了解多孔聚合物薄膜,本研究基于聚焦离子束扫描电子显微镜(FIB-SEM)图像数据创建三维模型,通过有限元模拟探索薄膜微观结构对单轴拉伸载荷下力学性能的影响。 试样准备与扫描 选取两种聚丙烯(PP)薄膜 A、B,测量计算孔隙率。A 的穿刺强度低于 B,因此将 A、B 分别称为“低强度(LS)薄膜”和“高强度(HS)薄膜”。 表1:测量的薄膜试样物理性质 采用 FIB-SEM 断层扫描技术获取图像数据,横截面间距为 25 nm。为在具有不同电子密度的 SEM 图像中识别分割聚合物和孔隙,使用 RuO4 对聚合物薄膜进行染色,然后通过浸渍环氧树脂固定孔隙。每个试样包含约 400 张具有足够对比度和空间分辨率的高质量显微图像。 图像处理与模拟 将扫描数据导入 Simpleware 软件中,使用滤波器去除噪声,基于阈值分割为聚合物和孔隙。将模型裁剪为 5 × 5 × 5 μm3 的体积,量化孔隙的微观结构特征如孔隙率、迂曲度、孔隙尺寸和形态等。 在 Simpware FE 模块为边长 2.5 μm 的立方体模型生成高质量的四面体网格,包含约 60 万个单元。将网格模型导入 LS-DYNA 进行有限元模拟,假设聚合物为各向同性的弹塑性材料,设置杨氏模量 1.5 GPa、泊松比 0.42、屈服应力 0.3 GPa。 结果与讨论 微观结构表征 比较两个试样的横截面 SEM 图像,两者的微观结构存在显著差异。在 LS 薄膜中沿 […]

经颅运动诱发电位阈值电压和电流密度的有限元模拟

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概述 经颅运动诱发电位(tcMEP)已广泛应用在不同外科手术过程中监测皮质脊髓束。通过放置在颅骨上的两个刺激电极进行 tcMEP 刺激是标准技术,具有较低阈值的阳极引发肌肉 MEP 反应。动脉瘤和其他幕上手术期间的传统 tcMEP 技术存在局限性,当患者全身麻醉时需要相对较高的刺激强度来激活运动神经束。因此,具有在较深皮质下激活皮质脊髓束和绕过皮质或近皮质浅表病变的风险。 连接四极 tcMEP 方法(LQP-tcMEP)的优势在于双侧颅骨上的两个阳极和两个阴极,根据国际 10-20 系统将电极放置在 M3、M4、C1、C2 处,靠近运动皮层中手臂和腿部的代表区域。由于电流扩散更广和在更多皮层或浅皮层下激活,tcMEP 可能需要较低的电压。在本研究中,通过使用逼真的头部模型进行有限元模拟(FEM),比较 LQP、M3-M4 和 C1-C2 之间在阈值和超阈值刺激强度下中央前皮质中手部、手臂和腿部的电流密度。 方法 运动诱发电位 对 25 名未破裂颅内动脉瘤患者进行开颅夹闭手术并监测 tcMEP,患者术前没有运动障碍或术中神经电生理监测禁忌症。分别在 C1、M3、C2 和 M4 位点放置螺旋电极,施加恒定电压刺激,使用 Cadwell Cascade 系统记录。采用 8 个脉冲,脉冲间隔为 2 ms,脉冲宽度为 75 μs。使用 C1-M3 和 C2-M4 处电极配置 LQP 蒙太奇,C1-C2 或 M3-M4 测试双极蒙太奇,从手部的拇短展肌/小指展肌和脚部的趾短伸肌/拇展肌获得 MEP 阈值电压。对于每位患者,随机测试 LQP、M3-M4 和 C1-C2,从每次蒙太奇的手和脚获得刺激阈值。阈值响应定义为可记录到较小(幅度超过 25 μV)和可靠复合肌肉动作电位(CMAP)的最低刺激强度,在 […]

多孔泡沫-流体系统中渗透率、Forchheimer 系数、有效导热系数的机器学习反向传播网络分析

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概述 金属泡沫具有高孔隙率、表面积、杨氏模量及热稳定性,是许多热量和质量传输系统中使用的最新研究材料之一,应用包括石油储层、冷凝器、催化剂载体、高功率电池、吸音器、多功能热交换器、汽车催化转换器、过滤器、反应器、燃料电池等。多孔金属结构内部孔隙提供的单位体积接触面积较大,可以实现流体混合,从而增强传热,而传热受金属基质内韧带或固体含量的显著影响。 传热、传质需要全面了解多孔结构在低速和高速下孔隙中的速度和压力分布,以及材料中温度的变化方式。本研究使用机器学习反向传播网络分析人工神经网络(ANN)开发和训练一系列数据集,预测多孔泡沫-流体系统的渗透率、惯性 Forchheimer 系数和有效导热系数,深入了解孔隙率和降低的平均开口孔隙对多孔结构热流体行为的影响。 图像处理 使用蔡司 Xradia Versa XRM-500 X 射线计算机断层扫描系统获取多孔金属试样的高分辨率数据集,体素大小为 26 μm。在 Simpleware 软件中对扫描数据进行图像处理,将较大的体积裁剪为小的代表性体积单元(RVE),使其孔隙率与真实材料相差 ±3%。应用 Erode 工具腐蚀真实的 RVE 创建多个类似于真实试样的半虚拟结构,将原始试样的孔隙率增加到接近于 1 (ε ≤ 0.93),同时增加孔径和平均开口孔隙。在 Simpleware ScanIP 测量 RVE 的孔隙结构相关参数,如孔隙率、迂曲度、体积、平均孔径、平均开口孔隙和比表面积。 在 Simpleware FE 模块对 RVE 流体域进行网格划分,结合网格设置参数分析,在快速收敛的同时保证准确性。线性四面体网格密度为 2.5-3.5 MCells,单元边长为 65-182 μm。 CFD 模拟 将生成的网格模型导入 COMSOL Multiphysics 软件求解 Stokes 方程,入口、出口和侧面分别设置为速度、零压力和对称边界。材料上数值模拟的压降除以单向流厚度获得单位压降,将压力-速度数据拟合到 Darcy 方程确定结构的渗透率。 光学和 X 射线 CT 图像显示,本研究中使用的两种铝试样均具有十四面体形状(TKD)孔隙,孔隙间分别由平均厚度为 […]

 
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