Der Fuß ist die anatomische Struktur des menschlichen Körpers, die sich dem Boden anpasst und die Körperlast in der Bewegung aufnimmt. Aufgrund seiner Komplexität ist das Wissen über seine dynamische Funktion im Gang sehr gering, insbesondere bei Vorliegen von Pathologien und nach chirurgischen Eingriffen. Der interdisziplinäre Forschungsverbund 3DFoot bringt Kliniker und Chirurgen mit Forschern wie Biomechanikern, Computer-Wissenschaftlern, Modellierern sowie experimentellen Medizintechnikern zusammen, um ein detailliertes muskuloskelettales Fußmodell nach einem transdisziplinären Ansatz zu erstellen und Klinikern Instrumente und quantitative Informationen für die Operationsplanung und Ergebnisvorhersage verschiedener Eingriffsszenarien zur Verfügung zu stellen. Um Fußfehlformen gerecht zu werden, wie sie bei der mit Zerebralparese (CP) und vielen anderen orthopädischen Erkrankungen vorzufinden sind, wurde die "Heidelberger Fußmessmethode" entwickelt, welche in diesem Vorhaben um Ultraschallmessungen zur Erfassung der zugrundeliegenden knöchernen Strukturen als ein neues klinisches Protokoll erweitert werden soll. Außerdem sollen in diesem Vorhaben bei Fußoperationen intraoperativ Muskelkräfte und Dehnungseigenschaften vermessen werden, um über entsprechende Muskelmodellierungen durch die Projektpartner zu einem besseren Verständnis der Fußfehlfunktion und ihrer operativen Korrektur zu gelangen.

Mathematische Modelle und Computersimulationen haben das große Potenzial, ein System systematisch zu untersuchen, zum Beispiel, wie sich Veränderungen einzelner muskuloskelettaler Systemkomponenten auf das gesamte mechanische Verhalten auswirken. Im Vorhaben sollen folgende methodische Ansätze verfolgt werden: 1) Entwicklung datenintegrierter, mikrostruktur-basierter konstitutiver Materialgesetze für Skelettmuskeln, mit welchen intraoperativ gemessenes mechanisches Verhalten erfasst werden kann, 2) Integration der Modelle für passives und aktives Materialverhalten in das kommerzielle Softwarepaket LSDYNA zur 3D-Simulation von Muskeln und zur Vorhersage und Analyse des Ergebnisses verschiedener chirurgischer Eingriffe und 3) Simulation von Mehrmuskelsystemen und des Bewegungsapparates. Die Entwicklung solcher mikrostrukturbasierten Konstitutivgesetze erfordert das Einbeziehen von experimentell während der Operation erhobenen Strukturdaten. Gegenwärtige Methoden zur in vivo-Bewertung der Muskeltätigkeit basieren auf indirekten Ansätzen mit begrenzten Fähigkeiten. Um die Veränderung der Muskelstruktur zu verstehen, ist es notwendig, den Einfluss kollagener Strukturen auf die aktiven Muskeleigenschaften zu untersuchen. Ziel ist es, prä-, intra- und postoperative Bewertungsinstrumente zu entwickeln und die Eigenschaften der Muskeln bei verschiedenen Erkrankungen und Gelenkpathologien zu untersuchen. Anhand der Ergebnisse kann dann beurteilt werden, wie kollagene Strukturen das aktive mechanische Verhalten der Muskeln bei Vorhandensein einer neurologischen Störung und Zerebralparese (CP) beeinflussen. Zusätzlich zu den klassischen klinischen Bewertungen der Ganganalyse und den Bildgebungsdaten wird im Vorhaben die Muskelkraft mit der Gelenkfunktion intraoperativ untersucht. Das Vorhaben wird sowohl Informationen zu den mechanischen und histologischen Muskeleigenschaften liefern, als auch Kraft- und Drehmomentinformationen bereitstellen.

Durch das Vorhaben soll ein tieferes Verständnis für Fußdeformitäten in der Fortbewegung im Kontext muskuloskelettaler Erkrankungen erreicht werden, um Klinikern quantitative Informationen für die Operationsplanung verschiedener Eingriffsszenarien verfügbar zu machen. Zur Untersuchung der FE-Modellierung des Bewegungsapparates werden detaillierte 3D-Gewebestrukturen benötigt. Die Gewebesegmentierungsprozesse aus medizinischen Bildern basieren nach heutigem Stand der Technik auf herkömmlichen Bildverarbeitungstechniken, die durch zusätzliche Faserinformationen aus dem Diffusions-Tensor MRT ergänzt werden. Erste Anwendungen von Deep-Learning-Methoden (DLM) für die Gewebesegmentierung zeigen vielversprechendere, schnellere und bessere Modellergebnisse als herkömmliche automatisierte Segmentierungstechniken. All diese Verfahren ignorieren jedoch das Bindegewebe. Der Hauptgrund ist das niedrige MRT-Signal insbesondere aus der Sehne, die eine Schlüsselstruktur zur Krafterzeugung im Bewegungsapparat darstellt. Ziel dieses Teilvorhabens ist es, aus MRT-Bildern ein detailliertes Strukturmodell des Fußes durch semantische Segmentierung der relevanten Gewebestrukturen mit DLM zu generieren, um damit FE-Simulationen durchführen zu können.