Development of a Digital Volume Correlation Framework for Analyzing Deformations in Axially Loaded Meniscus Samples
(2024) BMEM01 20241Department of Biomedical Engineering
- Abstract
- The knee menisci distribute and dampen mechanical loads. Vulnerability to injury and disease of the meniscus is a global issue, particularly concerning osteoarthritis. The connection between the breakdown of meniscal tissue and its mechanical response is not entirely understood. This thesis seeks to contribute to filling this knowledge gap by developing and implementing a digital volume correlation (DVC) procedure to compute strains from synchrotron-based phase-contrast-enhanced tomograms of meniscus samples acquired during an unconfined mechanical test with stress relaxation.
A comparative analysis was conducted between two algorithms, one classic implementation of DVC and one based on the augmented Lagrangian method. The latter... (More) - The knee menisci distribute and dampen mechanical loads. Vulnerability to injury and disease of the meniscus is a global issue, particularly concerning osteoarthritis. The connection between the breakdown of meniscal tissue and its mechanical response is not entirely understood. This thesis seeks to contribute to filling this knowledge gap by developing and implementing a digital volume correlation (DVC) procedure to compute strains from synchrotron-based phase-contrast-enhanced tomograms of meniscus samples acquired during an unconfined mechanical test with stress relaxation.
A comparative analysis was conducted between two algorithms, one classic implementation of DVC and one based on the augmented Lagrangian method. The latter algorithm was then selected for the dynamic data based on its stronger performance. By performing parameter optimization, noise reduction and other adaptions to the data, displacements and strains were computed across four deformation states for two menisci of different health conditions. The outcomes were validated by studying the deformation residual convergences of the optimization routine, assessment of the signal-to-noise ratios, and by manual measurement controls.
Quantitative analysis of the results revealed significant differences in average node strains between meniscus samples during load and relaxation. As expected a weaker Poisson’s effect was obtained for the visually degenerated sample. The most pronounced distinction was observed in the secondary, viscoelastic response, where the visually healthy meniscus displayed a more efficient relaxation process. This was manifested in correlation results with the volume acquired immediately after load as reference, particularly in the direction of loading where mean absolute normal strains after 100 s and 900 s of relaxation were 136$\%$ and 107$\%$ higher than in the degenerated meniscus.
The results of this thesis showed that Augmented Lagrangian Digital Volume Correlation (ALDVC) provides sufficiently accurate strains from the given meniscus data. The findings were in alignment with earlier knowledge of how mechanical properties of menisci change with degeneration. Moving forward, more menisci samples should be studied and at a higher frequency of time intervals to gain a more comprehensive understanding of the mechanical response. (Less) - Popular Abstract (Swedish)
- Avancerad bildanalys ger förståelse för skadade meniskers beteende under belastning
En uppfriskande joggingtur i skogen kan lätt förvandlas till något annat om man inte har styr på benen. Den stötdämpande menisken är en liten men ack så viktig struktur i knät som tyvärr också är känslig för skador och sjukdom. Ett nyligen utfört projekt har med hjälp av 3D-bilder tagna under belastning av meniskprover tagit fram en metod för att beräkna rörelse av fibrer och annat vävnadsmaterial för att längre fram kunna studera hur skadad meniskvävnad beter sig under belastning.
Det mänskliga knäts två menisker består av fibröst brosk och har som fysiologisk roll att fördela belastningar över leden och att agera som stötdämpare. De bidrar även till... (More) - Avancerad bildanalys ger förståelse för skadade meniskers beteende under belastning
En uppfriskande joggingtur i skogen kan lätt förvandlas till något annat om man inte har styr på benen. Den stötdämpande menisken är en liten men ack så viktig struktur i knät som tyvärr också är känslig för skador och sjukdom. Ett nyligen utfört projekt har med hjälp av 3D-bilder tagna under belastning av meniskprover tagit fram en metod för att beräkna rörelse av fibrer och annat vävnadsmaterial för att längre fram kunna studera hur skadad meniskvävnad beter sig under belastning.
Det mänskliga knäts två menisker består av fibröst brosk och har som fysiologisk roll att fördela belastningar över leden och att agera som stötdämpare. De bidrar även till stabilisering samt smörjning av ledytorna. Artros är en ledsjukdom som innebär nedbrytning av brosk och menisk, samt till viss del andra vävnader och drabbar framför allt äldre personer. I Europa tros en så hög andel som 29% av kvinnor över 55 ha besvär av sjukdomen, medan andelen för män är 16%. Det finns inga effektiva behandlingar ännu utan nuvarande åtgärder syftar mestadels till smärtlindring och att förbättra ledens användbarhet.
För att i framtiden kunna bota artros behövs en fördjupad förståelse för sambandet mellan nedbrytningen av brosk i menisken och dess mekaniska funktion. Ett projekt har nyligen genomförts som syftade till att beräkna töjningar, det vill säga lokala deformationer, i meniskprover samtidigt som de utsätts för tryck. De cylinderformade proverna är små och har en diameter på 4 mm, men med hjälp av avancerad bildtagningsteknik vid synkrotronanläggningar, så kallad faskontrasttomografi, så fanns det högupplösta bilder i 3D för detta projekt. I arbetet testades olika metoder för att beräkna töjningar genom digital volymkorrelation, som är en teknik som används för att studera deformationer inom en volym. Analysen görs genom en korrelationsalgoritm som förlitar sig på det naturliga fläckmönster av mikroskopiska element (t.ex. fibrer) som kan urskiljas och spåras mellan 3D-bilder från olika stadier av kompression. Centralt i i projektet var att utreda vilka parametervärden som maximerar prestandan utav algoritmen, och exempel på viktiga parametrar är andelen av bilden som man söker efter liknelser till, samt sätt att minska brus i bilderna.
Den framtagna proceduren lyckades beräkna töjningar med upplösning på runt en promille utav medeltöjningen. Vid jämförelse av resultaten mellan prover från en till synes frisk menisk och en till synes skadad framgick det att den förstnämnda återhämtar sig markant snabbare efter tryckapplicering. Genom att i framtiden undersöka en större mängd menisker och djupare utreda sambandet mellan degenererad meniskvävnad och dess mekaniska beteende skulle man kunna dra nytta av flera fördelar. Dessa inkluderar förbättringsmöjligheter av diagnos, behandlingsstrategier och den allmänna förståelsen för knäledens hälsa. Det skulle också kunna bana väg för framsteg inom till exempel protesdesign och vävnadsteknik. Även om du skulle vara villig att bidra till denna viktiga forskning, så får rådet ändå vara att ha fortsatt god uppsikt under skogslöpningen, och se till att inte snubbla över någon lömskt uppstickande sten eller trädrot. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
http://lup.lub.lu.se/student-papers/record/9150235
- author
- Lilja, Mikael LU
- supervisor
- organization
- alternative title
- Utveckling av ett Digitalt Volymkorrelationsramverk för Analys av Deformationer i Axiellt Belastade Meniskprover
- course
- BMEM01 20241
- year
- 2024
- type
- H2 - Master's Degree (Two Years)
- subject
- language
- English
- id
- 9150235
- date added to LUP
- 2024-04-15 09:51:12
- date last changed
- 2024-04-15 09:51:12
@misc{9150235,
abstract = {{The knee menisci distribute and dampen mechanical loads. Vulnerability to injury and disease of the meniscus is a global issue, particularly concerning osteoarthritis. The connection between the breakdown of meniscal tissue and its mechanical response is not entirely understood. This thesis seeks to contribute to filling this knowledge gap by developing and implementing a digital volume correlation (DVC) procedure to compute strains from synchrotron-based phase-contrast-enhanced tomograms of meniscus samples acquired during an unconfined mechanical test with stress relaxation.
A comparative analysis was conducted between two algorithms, one classic implementation of DVC and one based on the augmented Lagrangian method. The latter algorithm was then selected for the dynamic data based on its stronger performance. By performing parameter optimization, noise reduction and other adaptions to the data, displacements and strains were computed across four deformation states for two menisci of different health conditions. The outcomes were validated by studying the deformation residual convergences of the optimization routine, assessment of the signal-to-noise ratios, and by manual measurement controls.
Quantitative analysis of the results revealed significant differences in average node strains between meniscus samples during load and relaxation. As expected a weaker Poisson’s effect was obtained for the visually degenerated sample. The most pronounced distinction was observed in the secondary, viscoelastic response, where the visually healthy meniscus displayed a more efficient relaxation process. This was manifested in correlation results with the volume acquired immediately after load as reference, particularly in the direction of loading where mean absolute normal strains after 100 s and 900 s of relaxation were 136$\%$ and 107$\%$ higher than in the degenerated meniscus.
The results of this thesis showed that Augmented Lagrangian Digital Volume Correlation (ALDVC) provides sufficiently accurate strains from the given meniscus data. The findings were in alignment with earlier knowledge of how mechanical properties of menisci change with degeneration. Moving forward, more menisci samples should be studied and at a higher frequency of time intervals to gain a more comprehensive understanding of the mechanical response.}},
author = {{Lilja, Mikael}},
language = {{eng}},
note = {{Student Paper}},
title = {{Development of a Digital Volume Correlation Framework for Analyzing Deformations in Axially Loaded Meniscus Samples}},
year = {{2024}},
}