Universitätsklinik Balgrist ROCS: PROSUP+

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PROSUP+ steht für die Prosupinationsbewegung (Umwendbewegung) des distalen Radioulnargelenk (DRUG). Das Projekt zielt darauf ab, die gesunde und pathologische Bewegung des DRUG in Bezug auf funktionelle Beeinträchtigung und Instabilität zu untersuchen. Das Endziel des Projekts ist es, das chirurgische Ergebnis präoperativ vorhersagen zu können, indem die Bewegung des Unterarms vor und nach der simulierten Operation analysiert wird.

PROSUP+ ist ein multizentrisches Projekt, das vom Schweizerischen Nationalfonds (SNF) und dem Österreichsichen Wissenschaftsfonds (FWF) finanziert wird und sich auf die Analyse und Simulation der distalen Unterarmstabilität während der Pro-Supinationsbewegung konzentriert.

Das distale Radioulnar-Gelenk (DRUG) verbindet die beiden Unterarmknochen Radius und Ulna an ihrem körperentfernten (d.h., distalen) Ende. Die artikulierenden Flächen der beiden Knochen ermöglichen einen grossen Bewegungsumfang des Handgelenkes während der Umwendbewegung, wobei die notwendige Gelenksstabilität durch ein komplexes System von Ligamenten gewährleistet wird. Daher kann eine Verletzung der stabilisierenden Ligamente zu einer chronischen Instabilität des Unterarmes und folglich zu starken Gelenkschmerzen oder Bewegungseinschränkung führen. In solchen Fällen ist eine Operation notwendig, bei der das betroffene Ligament durch ein Sehnentransplantat ersetzt wird. Liegt zusätzlich eine posttraumatische Knochendeformität vor, muss auch eine Umstellungsosteotomie des Knochens durchgeführt werden. Das Operationsergebnis ist aber nur schwer prognostizierbar, da die Auswirkung auf die postoperative Mobilität des Unterarmes mit derzeitigen Methoden präoperativ kaum zu bestimmen ist. Ein Grund hierfür ist, dass aktuelle orthopädische Computersimulationen für den Unterarm den Einfluss der involvierten Weichteile nicht berücksichtigen. Beispielsweise beruht die computergestützte Planung von Korrekturosteotomien ausschliesslich auf dem Knochen der gesunden Gegenseite, der dann als Rekonstruktionsvorlage dient. Solche Ansätze sind aber nicht verwendbar, wenn Weichteile die Hauptursache für die vorliegende Pathologie sind. Daher ist die Entwicklung neuer Computermethoden zur biomechanischen Simulation der Umwendbewegung notwendig, die auf einer patienten-spezifischen Modellierung der Weichteil-Anatomie basieren.

Ziel des Projektes ist es, ein patienten-spezifisches Knochen- und Weichteil-Bewegungsmodell zu entwickeln, dass nicht nur die gesunde sondern auch die pathologische Umwendbewegung bei Bewegungseinschränkung oder Instabilität simuliert. Neben der Verbesserung der präoperativen Diagnose bei diesen Pathologien, soll das Bewegungsmodell auch effektiv zur präoperativen Vorhersage des Operationsergebnisses verwendet werden. Die Analyse der Umwendbewegung vor und nach simulierter Operation soll es dem Chirurgen ermöglichen, die optimale Behandlungsmethode spezifisch für den jeweiligen Patienten und dessen Pathologie zu wählen. Das Projekt gliedert sich in drei Hauptteile, nämlich: (1) anatomische Modellierung, (2) Simulation und (3) klinische Validierung. Die Grundidee für das Verständnis und Erlernen des Bewegungsmusters ist zunächst die Erfassung statischer und dynamischer Daten des Unterarms durch ex-vivo-Experimente mit Kadaverunterarmen. Der Modellierungsteil konzentriert sich auf die Entwicklung von Verfahren zur dreidimensionalen Darstellung der relevanten Patientenanatomie (d.h. Knochen mit Bändern) aus Computertomographie und Magnetresonanzbildern. Die aus den Kadaverexperimenten gewonnenen Daten dienen als Grundlage für die Entwicklung des Computermodells der Unterarmbewegung. Das Simulationsmodell wird in ein bestehendes präoperatives Planungsgerüst zur Vorhersage der Funktionsverbesserung eingebettet. Schließlich werden die Methoden anhand der Kadaverexperimente validiert.

Erstellung von Weichteil-Knochen 3D-Modellen: Interosseous Membran

Die Interosseous Membran (IOM) ist die grösste Bandstruktur im Unterarm, die Speiche und Elle verbindet. Der während der Pro-Supinationbewegung erreichte Bewegungsumfangs wird stark von der IOM beeinflusst. Sowohl in-vivo als auch Kadaver-Studien haben gezeigt, dass die Bewegung des Unterarms nicht als isoliert von der IOM betrachtet werden kann und dass Strukturen innerhalb der IOM eine wichtige Rolle bei der Elastizität des gesamten Bandes spielen. In der Praxis beobachtet man Fälle, bei denen das Operationsergebnis aufgrund des Einflusses der IOM unerwartet oder unzufriedenstellend war. Diese Erkentnisse verdeutlichen die Notwendigkeit eines Unterarmsimulationsmodells, das den Einfluss von Weichgewebe berücksichtigt, um die Vorhersagekraft der präoperativen Planung zu verbessern.

Für das Simulationsmodell der IOM werden mehrere anatomische und biomechanische Parameter benötigt. Um genaue 3D morphologische Modelle der IOM-Bänder zu erstellen, werden die Dicken und Breiten der einzelnen Bänderstrukturen sowie deren Befestigungspunkte und Ansatzwinkel entlang der Unterarmachse benötigt. Ausserdem sind für die realistische biomechanische Modellierung, die elastischen Eigenschaften jeder Bandstruktur erforderlich, nämlich Zug- und Schermodule, die Querschnittsfläche, die Elastizität, die Schersteifigkeit und die maximalen Zug- und Querkräfte.

Die morphologische Eigenschaften für die einzelnen IOM-Bänder,wurden zuvor von Noda et al. (2009) mit sehr einfachen 2D-Messtechniken und ohne Angabe elastischer Eigenschaften untersucht. Mehrere Kadaverstudien haben sich auf eine eine Beschreibung der biomechanischen Eigenschaften der IOM konzentriert, die berichteten Ergebnisse sind aber nicht ausreichend um ein vollständiges 3D Modell der Bänderstrukturen zu erstellen.

In diesem Projektteil wurden neue Methoden zur Vermessung der zuvor erwähnten 3D morphologischen Daten entwickelt. In einem ersten Schritt wurden durch den Einsatz von Mikro- und Standard-CT-Bildgebung hochpräzise 3D Modelle der IOM erzeugt (Abbildung 1). Danach wurde die neuen Messmethoden auf diesen Daten zur Bestimmung der 3D Morphologie der IOM angewendet. Die Experimente und die erhobenen Daten wurden gegenüber etablierten, optischen Messungmethoden in Kadaverexperimenten validiert (Abbildung 3). Zusätzlich wurden die biomechanischen Eigenschaften jedes IOM-Bandes untersucht.

Die erzeugten 3D Modelle sind öffentlich zugänglich. Mit der Veröffentlichung des Datensatzes, erhoffen wir uns zur Weiterentwicklung bestehender Computermodelle des Unterarms beizutragen.

Abbildung 1: Erzeugung von hochaufgelösten 3D Modellen der Unterarmbänder. (A) IOM nach Resektion der Muskeln. (B) Segmentiertes Modell des IOM (rosa dargestellt), des Radius (R) und der Ulna (U) anhand Mikro-CT Daten. (C) Das kombinierte Weichteil-Knochen-Modell wird durch Alignierung der einzelnen Mikro-CT basierenden 3D Modelle auf ein Standard-CT basierendes 3D-Knochenmodell vervollständigt. (D) Die einzelnen Bänderstrukturen der IOM.

Abbildung 2: Messung der IOM-Dicke anhand 3D Modellen. (A) 3D Ebene zur Berechnung des Querschnitts. (B) Analyse der Querschnitten von Radius-, Ulna- und IOM (C) Beispielhafter Aufbau des CCD-Lasers, der zur Validierung eingesetzt wurde.

Weichteil-Knochen 3D-Rekonstruktion durch multi-modale Registerierung

Dieser Teil des Projekts befasst sich mit der Datenfusion von unterschiedlichen Bildgebungssystemen zur Erstellung eines kombinierten, patienten-spezifischen Weichteil- und Knochenmodelles. Der von uns entwickelte Ansatz basiert auf einer 3D Bild-zu-Bild-Registrierungspipeline, die aus drei Hauptschritten besteht: einer manuellen Grobalignierung der unterschiedlichen Bildgebungen (in unserem Fall MRI und CT), einer automatischen Identifizierung der Knochenregion und einer automatischen Registrierung auf Basis eines probabilistischen Prozesses unter Einbezug von Entropie. Eine detaillierte Beschreibung der Methode findet man in Gerber et al³.

Abbildung 4: Multimodale Registrierung von Unterarm-CT und -MRI. a-b) Registrierungsfehler für (a) unsere automatische Pipeline und die (b) übliche landmarkenbasierte Registrierungsmethode. Der Farbverlauf von weiss bis rot bildet den Fehler von 0.0 bis 1.3 Millimetern ab. c-e) MRI in (c) koronalen, (d) axialen und (e) sagittalen Schnitten mit der Kontur des Radius Knochens aus dem registrierten CT . (f) Überlagerung der MRI- mit den CT-Daten des Unterarms. Der Farbverlauf von rot bis gelb bildet den Intensitätswertbereich von 0 bis 270 ab.

Unterarmbewegung aus Kadaverdaten

Wir entwickeln derzeit ein Bewegungsmodell des Unterarms, was auf echten Bewegungsdaten beruht. Die Bewegungsdaten wurden aus eigens dafür durchgeführten Kadaverexperimenten gewonnen. Für die Simulation der Pro-Supinationsbewegung wurde ein spezielles Gerät konstruiert, in dem die Kadaver-Unterarme platziert und die Bewegung durchgeführt werden konnte (Abbildung 5A). Ziel dieses Projektteils ist es, den Einfluss einer jeden Bandstrukturen auf die Stabilität und das Bewegungsmuster des Unterarms zu untersuchen. Die Bewegungserfassung erfolgt mit optischen Kamerasystemen (Abbildung 5B).

Pilot zur Simulation der Prosupinationsbewegung

Eine Computersimulation der Pro-supinationsbewegung, die auch den Einfluss der IOM berücksichtigt, wurde zusammen mit der ETH Zürich entwickelt (Pèan et al., 2017). Die Daten zur Position der Bänderansätzen und zum elastischen Verhalten der Bänder wurden aus früheren anatomischen Studien übernommen. Eine mögliche Kollision der Bänder und des Knochens wurde ebenfalls berücksichtigt. Das Ergebnis der Simulation wurde mit den verfügbaren Daten aus der Literatur verglichen.

Abbildung 5. (A) Gerät zur Simulation der Prosupinations-Bewegung am Kadaver. (B) Tracking-System zur Bewegungsanalyse.

Referenzen

1. Carrillo, F., Gerber, N., Abegg, D., Sutter, R., Nagy, L., Zheng, G., Fürnstahl, P. Automated CT-MR image fusion for the preoperative planning of orthopedic surgeries, Swiss Orthopaedics Jahreskongress (SGOT) 2019.

2. Péan, F., Carrillo, F., Fürnstahl, P., Goksel, O., 2017. Physical Simulation of the Interosseous Ligaments During Forearm Rotation, In: Klaus Radermacher, F.R.Y.B. (Ed.), CAOS 2017. 17th Annual Meeting of the International Society for Computer Assisted Orthopaedic Surgery, pp. 181--188.

3. Gerber N., Carrillo F., Abegg D., Sutter R., Zheng G., Fürnstahl P. Evaluation of CT - MR Image Registration Methodologies for 3D Preoperative Planning of Forearm Surgeries. Journal of Orthopaedic Research, February 2020.