An Improved 2DOF Elastokinematic Surrogate Model for Continuous Motion Prediction and Visualisation of Forearm Pro-and Supination for Surgical Planning
Forearm rotation (pro-/supination) involves a non-trivial combination of rotation and translation of two bones, namely, radius and ulna, relatively to each other. Early works regarded this relative motion as a rotation about a fixed (skew) axis. However, this assumption turns out not to be exact. This thesis regards a spatial-loop surrogate mechanism involving two degrees of freedom with an elastic coupling for better forearm motion prediction. In addition, the influence of the bone morphology and position of elbow on kinematics are also considered.
The model parameters are not measured directly from the anatomical components, but are fitted by reducing the errors between predicted and measured values in an optimization loop. For non-invasive measurement of bone position, magnetic resonance imaging (MRI) is
employed. We present a method to self-calibrate the arm position in the MRI scanning tube and to fit the model parameters from a few, coarse MRI scans. Results show a good concordance between measurement and simulation. Moreover, the minimum distance changing between bones during forearm rotation is elucidated, which is not yet proved in anatomical and clinical literatures. The minimum distance is calculated by searching for the global shortest distance between bone contours on ulna and radius by a two-level selection and a following multidimensional Newton-Raphson algorithm. To this end, the methodology is extended from healthy bones to deformed arms and an angulated forearm model is developed. The 3D angulated bone geometry is obtained by manually separating the bone structure at the broken position, and the minimum distance and the range of motion of fractured forearms are analyzed. As shown for a single case validation, simulated results show very small deviations from anatomical data. Furthermore, the simulations discussed above are visualized using interactive interfaces, which facilitates the application of the model in clinical planning.
Die Unterarmrotation beinhaltet eine nicht triviale Kombination einer Rotation und Translokation zweier Knochen, Radius und Ulna relativ zu einander. Frühere Arbeiten betrachteten diese relative Bewegung als eine Rotation um eine fixierte Achse. Allerdings scheint diese Annahme ungenau zu sein. Diese Arbeit betrachtet ein Spatial-Loop Surrogat Mechanismus unter Berücksichtigung von zwei Freiheitsgraden mit einer elastischen Gelenkverbindung für eine bessere Prognose der Unterarm-Bewegung. Zusätzlich wird der Einfluss der Knochenmorphologie und die Position des Ellenbogens auf die Kinematik berücksichtig. Die Modellparameter werden nicht direkt von den anatomischen Komponenten bestimmt, sondern unter Berücksichtigung der Abweichung von Annahme und Messung. Zur nicht invasiven Messung der Knochenposition wird die Methode der Magnetresonanztomographie (MRT) angewendet. Wir stellen hier eine Methode um die Arm-Position in das MRI Scan-Rohr selbst zu kalibrieren und die Modellparameter aus einige grobe MRT-Aufnahmen zu passen. Die simulierten Ergebnisse zeigen sehr kleine Abweichungen von anatomischen Daten. Eine minimale Änderung der Distanz zwischen den Knochen während der Unterarmrotation wird beleuchte, die bisher nicht in der anatomischen und klinischen Literatur beschrieben ist. Die Berechnung der minimalen Distanz erfolgt über die Ermittlung der gesamt kürzesten Distanz. Zu diesem Zweck wird die Methodik von gesunden Knochen auf deformiere Arme und ein angewinkeltes Unterarmmodel entwickelt. Die 3D gewinkelte Knochen-Geometrie ergibt sich aus der Knochenstruktur an der gebrochener Position manuell zu trennen, und darauf werden der Mindestabstand und der Bereich der Bewegung von dem gebrochenen Unterarm analysiert. Wie dies bei einer einzelnen Fall Validierung, zeigen die simulierten Ergebnisse sehr kleine Abweichungen von anatomischen Daten. Darüber hinaus werden die oben beschrieben Simulationen mit interaktiven Benutzeroberflächen visualisiert, welche die Anwendung des Modells in der klinischen Planung erleichtert.
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