Nahrávací video sestava pro biomechanické testování kosti

Abstract

Aby bylo možné efektivně předcházet zlomeninám kostí, je vhodné studovat nejenom jejich biomechanické vlastnosti, ale i samotný proces jejich zlomení. Mechanické vlastnosti kosti lze sice odvodit z křivky závislosti zatížení na deformaci, ale nelze jimi objasnit samotný průběh lámání. Proto cílém této studie bylo zkonstruovat nahrávací video sestavu pro biomechanické testování kosti. Kromě toho byla také vyvinutá LabVIEW aplikace, kteráumožňuje detekovat a kvatifikovat deformaci testovaného vzorku kosti. Mechanické testování bylo provedeno pomocí univerzálního přístroje pro testování materiálů. Standardní video kamera byla použita k záznamu průběhu tříbodového mechanického testu deseti vzorků krysích femurů. Pomocí LabVIEW aplikace se potom automaticky změřila deformace z pořízených video snímků a tato aplikace byla také použita k detekci meze úměrnosti v křivce závislosti zatížení na deformaci. Pearsonův korelační koeficient mezi hodnotou deformace změřené ze snímků azaznamenané testovacím přístrojem byl 0,90. Chyba zvolené metodybyla 1,4 %, což svědčío značné přesnosti použitého postupu. Na závěr lze říci, že vyvinutá sestava fungovala podle očekávání; daný bod v křivce zatížení-deformace mohl být specifikován uživatelem a odpovídající snímek mohl být automaticky zobrazen. Deformaci testované kosti bylo také možno spolehlivě detekovatakvatifikovat z jakéhokoliv zobrazeného snímku.

In order to effective fracture preventative measures can be developed, studying of the biomechanical properties and fracture process of bone is valuable. The bone mechanical properties can be derived from load-deformation curve, but these can not elucidate the failure process itself. To study this, video-based information might be useful. Thus, the aim of this study was to construct avideo-based recording set-up for the biomechanical testing of bone. In addition, LabVIEW-based application was also developed to detect and quantify the deformation of bone sample. Mechanical testing was performed using a universal material testing device. Standard video camera was used to record three-point bending test of ten rat femurs. Developed LabVIEW application was used to automatically measure the deformation from an image and to detect the yield point from the load-deformation curve. Pearson`s correlation coefficient for the deformation was 0,90 between the value measured from images and recorded by mechanical testing device. The method error was 1,4 % indicating relevant accuracy of applied method. As a conclusion, the developed set-up worked as expected; a certain point in the load-deformation curve can be specified by the user, and corresponding image can automatically be displayed. The deformation of specimen can be also detected and quantifiedreliably from any of the displayed images