Bone strain : a new parameter from a 2D DXA- based finite element model

Osteoporosis is a metabolic bone disease inducing a reduction of mass and a deterioration of the micro-structure. As a consequence, the osteoporotic bone becomes more fragile and fracture are more frequent. Even if the 70% of fractures can be accounted by the analysis of bone mineral density (BMD), the remaining 30% can be explained by a combination of other parameters, not easily identifiable trought a unique clinical exam. Aim of the present work is to apply concepts of structural mechanics to the identification of the most stressed regions of trabecular bones, as a support to BMD measurement. Starting from a dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) image of the bone, we created a 2D FE-based model, from which it is possible to calculate stress and strain fields. Based on this last quantity, we defined a new parameter called “Bone Strain” (BS) that provides additional information about the tendency of the bone to fracture. The numerical model recreates in a fast and easy way the bone distribution and simulates a compressive load, from which the point with the highest strain, so the the best candidate to fracture, is indentified. Firstly, the procedure was run on porcine vertebra specimens since they have a structure similar to those of humans. Both the DXA images before and after an induced damage were modelled; in this way, it was possible to verify the precision of BS in the indentification of the zone of the bone prone to fracture. The results are positive: BS seems a good predictor of the most damaged region and the model seems to simulate the reality in a acceptable way. The same 2D model was then applied to 160 human vertebrae, in order to provide a initial study about the ability of BS in the in-vivo identification of the weakest bone region. The information deriving from BS and from T-score, the main osteoporosis’ level index, was crossed and statistically compared. In human case it is very difficult to understand a clear trend of BS, because the analysed population is very limited and many external factors can influence BS values.

L’osteoporosi è una malattia metabolica dell’osso che induce una riduzione della massa e un deterioramento della sua microstruttura. Di conseguenza, l’osso osteoporotico diventa più fragile e si frattura più facilmente. Nonostante il 70% delle fratture sia spiegabile tramite l’esame della densità minerale ossea (BMD), il restante 30% è una combinazione di altri parametri, non facilmente identificabili con un unico esame clinico. Lo scopo di questo lavoro è di applicare concetti della meccanica strutturale all’identificazione delle zone di osso trabecolare più sollecitate, in supporto al BMD. A partire dalla MOC dell’osso, si è creato un modello numerico 2D con il metodo degli elementi finiti, per calcolare sforzi e deformazioni. Proprio sulla base della deformazione, si è introdotto un nuovo parametro detto “Bone Strain” (BS) per aggiungere informazioni sulla tendenza dell’osso alla frattura. Il modello numerico ricrea in un modo facile e veloce la distribuzione del materiale osseo e simula un carico di compressione, da cui si identifica il punto maggiormente deformato e quindi più prossimo alla frattura. Inanzitutto la procedura è stata applicata a provini di vertebra di maiale, poiché hanno una struttura simile a quella umana. Sia le immagini MOC dei provini prima di un danneggiamento indotto, sia quelle dopo di esso, sono state modellate in modo tale da varificare la precisione del BS nell’identificare la zona dell’osso prossima alla frattura. I risultati sono positivi: il BS sembra un buon predittore della zona che si danneggia maggiormente e il modello sembra simulare la realtà in una maniera accettabile. Lo stesso modello 2D è stato poi applicato a 160 vertebre umane, in modo da introdurre un primo studio riguardo l’abilità del BS nel riconoscimento in-vivo della sezione più debole dell’osso. Le informazioni derivanti dal BS e dal T-score, che è il parametro principale nello studio dell’osteoporosi, sono poi state confrontate statisticamente. Nel caso di vertebre umane è difficile capire in modo chiaro l’andamento del BS, sia perchè la popolazione analizzata non è numerosa, sia perché esistono molti fattori esterni dai quali il BS stesso può dipendere.