Detailansicht
Interplay between musculoskeletal morphology, gait pattern and bone loads in children with and without cerebral palsy
insights gained from an enhanced and validated multi-scale workflow to predict growth trends
Willi Koller
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Zentrum für Sportwissenschaft und Universitätssport
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Doctor of Philosophy-Doktoratsstudium Sportwissenschaft Sportwissenschaft
Betreuer*innen
Hans Kainz ,
Arnold Baca
DOI
10.25365/thesis.78001
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-24939.99721.380496-8
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Knochen nehmen während des Skelettwachstums nicht nur an Größe zu, sondern passen als Reaktion auf die Belastungsumgebung auch ihre Form an. Die Knochengeometrie der unteren Extremität, insbesondere des Oberschenkelknochens, wirkt sich auf das Gangbild einer Person aus. Dadurch wird wiederum die Belastung auf die Knochen verändert, welche maßgeblichen Einfluss auf das Knochenwachstum hat. Ein komplexes Zusammenspiel zwischen muskuloskelettaler Morphologie, dem Gangbild und der daraus resultierenden Knochenbelastung sowie dem Knochenwachstum ist vorhanden. Fehlstellungen des Oberschenkelknochens (Femur) sind bei Kindern mit Zerebralparese (CP) häufig. Die spezifischen Belastungsbedingungen, die zu gesunden femuralen Wachstumstrends führen, sowie jene, die zu pathologischen Entwicklungen führen, sind noch unbekannt. Mit Hilfe von mehrstufigen Simulationen lassen sich die Belastungen der Wachstumsfuge abschätzen und Wachstumstrends vorhersagen. Diese Simulationen kombinieren muskuloskelettale (MSK) Modellierung, Finite-Elemente-Simulationen (FE) und mechanobiologische Modelle. Bisherige Studien, die diese Simulationen kombinieren, waren jedoch auf kleine Stichprobengrößen (n<4) beschränkt, da die Erstellung eines personalisierten FE-Modells für jedes Individuum sehr zeitaufwändig ist. Die gesamte Geometrie des Femurs, die Form und Lage der Wachstumsfuge, sowie die Belastungsbedingungen beeinflussen die Simulationsergebnisse erheblich, was eine individuelle Anpassung notwendig macht. Darüber hinaus beinhaltet der gesamte Simulationsablauf mehrere Annahmen und Unsicherheiten. Dadurch, dass experimentelle Daten zu mehreren Zeitpunkten fehlen, ist es nicht möglich diese Unsicherheiten zu quantifizieren und die Modellannahmen zu validieren. Das Hauptziel dieser Arbeit war es, diverse Annahmen der Simulationen zu validieren, die Unsicherheiten zu quantifizieren sowie den gesamten Simulationsablauf zu verbessern. Diese technologischen Fortschritte haben Studien mit größeren Stichproben ermöglicht und bedeutende wissenschaftliche und klinische Erkenntnisse vorgebracht. In der ersten Studie wurde die Empfindlichkeit von MSK-Simulationen gegenüber falsch platzierten Markern bei der dreidimensionalen (3D) Bewegungsanalyse untersucht. Es wurden Daten der 3D Bewegungsanalyse eines Kindes mit CP und eines Kindes mit normaler Entwicklung (TD) verwendet und systematisch modifiziert, um experimentelle Markerverschiebungen zu imitieren. Falsch platzierte Kniemarker beeinflussten die MSK-Simulationsergebnisse in allen Gelenken. Die Orientierung der Gelenkkontaktkräfte - entscheidend für die Vorhersage von Wachstumstrends - wurde jedoch nur minimal durch die Fehlplatzierung der Marker beeinflusst. In der zweiten Studie wurde untersucht, ob das Gangbild einer Person oder die individuelle Morphologie des Oberschenkels hauptverantwortlich für asymmetrische Hüftgelenkbelastungen ist. Aufnahmen mittels Magnetresonanztomographie (MRT) und Daten von 3D-Bewegungsanalysen von 15 gesunden Kindern und 12 Kindern mit CP wurden verwendet, um probandenspezifische MSK-Modelle zu erstellen. Zusätzliche „Was-wäre-wenn“-Simulationen wurden durchgeführt, um unsere Forschungsfrage zu beantworten. Die Ergebnisse zeigten, dass das Gangbild die Hauptursache für asymmetrische Hüftgelenksbelastungen bei Kindern mit CP und gesunden Kindern ist. Daher sollten chirurgische Eingriffe nicht nur auf die Korrektur der knöchernen Morphologie abzielen, sondern sich auch auf die Normalisierung des Gangbildes konzentrieren, um die Gelenkbelastungen zu normalisieren und damit die Entwicklung künftiger Deformitäten zu verhindern. Der zeitaufwändige Prozess der Erstellung der individuellen FE-Modelle mehrstufigen Simulationen war ein großes Hindernis für groß angelegte Studien. In der dritten Studie habe ich daher ein Programm entwickelt, das es ermöglicht, innerhalb weniger Minuten personalisierte FE-Modelle mit einem hexaedrischen Netz, das an der proximalen Wachstumsfuge ausgerichtet ist, zu erstellen. Mit diesem Tool, GP-Tool genannt, konnten wir mechanobiologische Simulationen mit einer vergleichbar großen Stichprobe durchführen (n=50 Femurs gegenüber n<4 Femurs in früheren Studien). Wir verwendeten 3D-Bewegungsanalysedaten und MRT-Bilder von 12 CP- und 13 TD-Kindern, um personalisierte Modelle zu erstellen, mehrstufige Simulationen durchzuführen und die individuellen Wachstumstrends der Oberschenkelknochen zu analysieren. Die Simulationen lieferten physiologisch plausible Ergebnisse, die mit experimentellen Beobachtungen übereinstimmen. Einige, aber nicht alle Kinder mit CP wiesen im Vergleich zu den TD-Kindern eine andere Spannungsverteilung in der Wachstumsfuge auf. Das Wachstum des Femurs findet sowohl an der proximalen als auch an der distalen Wachstumsfuge statt. Für die vierte Studie habe ich das GP-Tool für die Analyse der distalen Wachstumsfuge erweitert. Anhand von 3D-Bewegungsanalysedaten und MRT-Bildern der gleichen Teilnehmer wie in der dritten Studie habe ich die Spannungsverteilung an der distalen Wachstumsfuge quantifiziert. Bei Kindern mit CP veränderte ein größerer Knieflexionswinkel während der Standphase die Spannungsverteilung an der distalen Wachstumsfuge und förderte somit das Wachstum im vorderen Kompartiment der Wachstumsfuge. Im Laufe der Zeit würde dieses verstärkte anteriore Wachstum zu einer größeren Biegung des Femurschafts führen, was durch die Untersuchung der MRT-Bilder bestätigt wurde. Die fünfte Studie konzentrierte sich auf die Validierung von Wachstumsvorhersagen, die mit den individuellen mehrstufigen Simulationen prognostiziert wurden. Ein Längsschnittdatensatz von 3D-Bewegungsanalysedaten und MRT-Bildern wurde von zehn TD-Kindern zu zwei Zeitpunkten im Abstand von etwa zwei Jahren erhoben. Ein lineares Regressionsmodell, das Vorhersagen aus dem mehrstufigen mechanobiologischen Simulationsmodell zusammen mit körperlicher Aktivität und anthropometrischen Daten aus der ersten Datenerfassung enthielt, erklärte 66% der Veränderungen der femoral Anteversion. Bei 18 von 20 analysierten Oberschenkelknochen wurde die Richtung des Wachstums (d. h. ob der Anteversionswinkel zu- oder abnimmt) korrekt vorhergesagt. In Anbetracht der Tatsache, dass das Knochenwachstum durch mechanische Belastungen, aber auch durch andere Faktoren wie Genetik und Ernährung beeinflusst wird, kann der Grad an Vorhersagegenauigkeit als hoch angesehen werden. Das untersuchte mehrstufige mechanobiologische Simulationsmodell stellt eine bedeutende Möglichkeit zur frühzeitigen Erkennung von pathologischen Entwicklungen des Femurs dar und kann die klinische Entscheidungsfindung unterstützen. Jüngste Fortschritte bei Computersimulationen und automatisierter Segmentierung von medizinischen Bildern, kombiniert mit dem in dieser Arbeit entwickelten GP-Tool, könnten in naher Zukunft personalisierte mehrstufige Simulationen im klinischen Umfeld ermöglichen. Die Verwendung mechanobiologischer Wachstumsvorhersagen könnte eine Änderung der klinischen Behandlungsstrategie für Oberschenkeldeformitäten ermöglichen. Derzeit werden reaktive, invasive Verfahren wie Derotationsosteotomien in einem späten Stadium durchgeführt. Die prospektive Identifizierung von Knochendeformitäten in einem frühen Stadium könnte proaktive, nicht-invasive Interventionen, wie z. B. individuelles Gangtraining, ermöglichen, um die Belastungen auf die Knochen zu normalisieren und damit die Entwicklung von Deformitäten zu verhindern.
Abstract
(Englisch)
As bones develop during skeletal growth, they not only increase in size but also adapt their shape in response to the loading environment. The shape of lower limb bones, particularly the femur, affects an individual's gait pattern, which modifies bone loads and subsequently influences growth. This highlights the complex interplay between musculoskeletal morphology, gait pattern, bone loading, and bone growth. Femoral deformities are common in children with cerebral palsy (CP), yet the specific loading conditions that result in typical femoral growth trends, as opposed to those leading to pathological developments, remain unknown. Multi-scale simulations can estimate growth plate stresses and predict growth trends. These simulations integrate musculoskeletal (MSK) modelling, finite element (FE) simulations, and mechanobiological models. However, previous multi-scale studies were limited to small sample sizes (n<4), due to the time-consuming process of creating a personalized FE model for each individual. Nevertheless, the overall femoral geometry, shape and location of the growth plate, and loading conditions significantly influence simulation results, underscoring the necessity of individual personalization. Additionally, the entire multi-scale simulation workflow includes several assumptions and uncertainties. The lack of longitudinal experimental data limits our ability to quantify these uncertainties and validate model assumptions. The primary aim of this thesis was to address these limitations by quantifying uncertainties and enhancing the simulation workflow. These technological advancements have facilitated studies with larger sample sizes, leading to significant scientific and clinical insights. In the first study, the sensitivity of MSK simulations to misplaced markers during three-dimensional (3D) motion capture were investigated. 3D motion capture data of a child with CP and one typically developing (TD) child was used and systematically modified to mimic experimental marker misplacements. Misplaced knee markers affected MSK simulation results across all joints. However, the orientation of joint contact forces - crucial for predicting growth trends - was only minimally impacted by marker misplacements. The second study evaluated whether the gait pattern or the femoral morphology is the primary contributor to asymmetric hip joint loads. Magnetic resonance image (MRI) scans and 3D motion capture data of 15 TD children and 12 children with CP were used to create subject-specific MSK models. Additional what-if simulations were conducted to address our research question. The findings showed that the gait pattern is the main contributor to asymmetric hip joint loads in CP and TD children. Therefore, surgical interventions should not only target the correction of the bony morphology but also focus on normalizing the gait pattern, in order to normalize joint loads and prevent the development of future femoral deformities. The time-consuming process of creating the FE models for the multi-scale simulations was a big bottle-neck for large scale studies. In the third study, I therefore developed a tool, which enables to create personalized FE models including a hexahedral mesh aligned with the proximal growth plates within minutes. This tool, called “Growth-Prediction-Tool” (GP-Tool), enabled us to conduct mechanobiological simulations with a comparable large sample size (n=50 femurs versus n<4 femurs in previous studies). We used 3D motion capture data and MRI scans of 12 CP and 13 TD children to create personalized models, perform multi-scale simulations, and analyze the individuals’ femoral growth trends. We obtained physiological plausible results in agreement with experimental observation. Some but not all children with CP showed different growth plate stress distributions compared to the TD children. Femoral growth occurs at both the proximal and distal growth plate. For the fourth study, I enhanced the GP-Tool to include analysis at the distal growth plate. Using 3D motion capture data and MRI scans of the same participants as in the third study, I quantified stress distributions at the distal growth plate. In children with CP, an increased knee flexion angle during the stance phase altered the stress distribution at the distal growth plate, promoting more growth in the anterior compartment. Over time, this anteriorly promoted growth would lead to greater anterior bending of the femoral shaft, which was confirmed by examining the MRI scans of the participants. The fifth study focused on validating growth predictions derived from the multi-scale modelling workflow. A longitudinal dataset of 3D motion capture and MRI scans was collected from ten TD children at two time points, approximately two years apart. A linear regression model including predictions from the multi-scale mechanobiological workflow, along with physical activity and anthropometric data from the first data collection session, explained 66% of the changes in femoral anteversion angles. In 18 of 20 femurs analyzed, the direction of the growth (i.e., whether anteversion angle will increase or decrease) was predicted correctly. Considering that bone growth is influenced by mechanical loads, as well as other factors such as genetics and nutrition, this level of predictive accuracy can be regarded as high. The investigated multi-scale mechanobiological model presents a significant opportunity for early identification of pathological femoral development and can inform clinical decision-making. Recent advancements in streamlined computational simulations and automated segmentation from medical images, combined with the GP-Tool developed in this thesis, could enable personalized multi-scale simulations in clinical settings in the near future. Utilizing mechanobiological growth predictions may facilitate a shift in the clinical treatment strategy for femoral deformities. While currently reactive, invasive procedures such as de-rotation osteotomies, are performed at a late stage, prospective identification of bony deformities at an early stage could allow proactive, non-invasive interventions, such as gait retraining, to normalize loads and prevent the development of deformities.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Knochenwachstum Gangmuster Muskuloskeletale Simulation Mechanobiologie Wachstumsprognose
Schlagwörter
(Englisch)
bone growth gait pattern musculoskeletal simulation mechanobiology growth predictions
Autor*innen
Willi Koller 
Haupttitel (Englisch)
Interplay between musculoskeletal morphology, gait pattern and bone loads in children with and without cerebral palsy
Hauptuntertitel (Englisch)
insights gained from an enhanced and validated multi-scale workflow to predict growth trends
Paralleltitel (Deutsch)
Komplexes Zusammenspiel zwischen muskuloskelettaler Morphologie, Gangmuster und Knochenbelastungen bei Kindern mit und ohne Zerebralparese
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
115 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Peter Augat ,
Peter Pivonka
Klassifikation
44 Medizin > 44.83 Rheumatologie. Orthopädie
AC Nummer
AC17471654
Utheses ID
74195
Studienkennzahl
UA | 794 | 680 | 481 |