論文の概要: Fully automated workflow for the design of patient-specific orthopaedic implants: application to total knee arthroplasty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15353v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 09:36:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:51:48.545802
• Title: Fully automated workflow for the design of patient-specific orthopaedic implants: application to total knee arthroplasty
• Title（参考訳）: 人工膝関節置換術への応用
• Authors: Aziliz Guezou-Philippe, Arnaud Clavé, Ehouarn Maguet, Ludivine Maintier, Charles Garraud, Jean-Rassaire Fouefack, Valérie Burdin, Eric Stindel, Guillaume Dardenne,
• Abstract要約: 提案したワークフローは、患者のCT画像から直接、高速で信頼性の高い膝インプラントのパーソナライズを可能にする。 TKAの患者固有の事前手術計画を極めて短期間で確立し、すべての患者に容易に利用できるようにする。 このソリューションは、合併症を減らし、患者の満足度を高めながら、関節形成の増大に答えるのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Arthroplasty is commonly performed to treat joint osteoarthritis, reducing pain and improving mobility. While arthroplasty has known several technical improvements, a significant share of patients are still unsatisfied with their surgery. Personalised arthroplasty improves surgical outcomes however current solutions require delays, making it difficult to integrate in clinical routine. We propose a fully automated workflow to design patient-specific implants, presented for total knee arthroplasty, the most widely performed arthroplasty in the world nowadays. The proposed pipeline first uses artificial neural networks to segment the proximal and distal extremities of the femur and tibia. Then the full bones are reconstructed using augmented statistical shape models, combining shape and landmarks information. Finally, 77 morphological parameters are computed to design patient-specific implants. The developed workflow has been trained using 91 CT scans of lower limb and evaluated on 41 CT scans manually segmented, in terms of accuracy and execution time. The workflow accuracy was $0.4\pm0.2mm$ for the segmentation, $1.2\pm0.4mm$ for the full bones reconstruction, and $2.8\pm2.2mm$ for the anatomical landmarks determination. The custom implants fitted the patients' anatomy with $0.6\pm0.2mm$ accuracy. The whole process from segmentation to implants' design lasted about 5 minutes. The proposed workflow allows for a fast and reliable personalisation of knee implants, directly from the patient CT image without requiring any manual intervention. It establishes a patient-specific pre-operative planning for TKA in a very short time making it easily available for all patients. Combined with efficient implant manufacturing techniques, this solution could help answer the growing number of arthroplasties while reducing complications and improving the patients' satisfaction.
• Abstract（参考訳）: 関節形成術は関節症を治療し、痛みを軽減し、移動性を改善するために一般的に行われている。 関節形成術はいくつかの技術的改善が知られているが、多くの患者はまだ手術に満足していない。 パーソナライズされた関節形成術は手術成績を改善するが、現在の解決策には遅延が必要であり、臨床ルーチンへの統合が困難である。 人工膝関節置換術における人工膝関節全置換術(人工膝関節全置換術)の適応について検討した。 提案したパイプラインは、まず、人工ニューラルネットワークを使用して大腿骨と大腿骨の近位部と遠位部を分割する。 次に、全骨を拡張統計形状モデルを用いて再構築し、形状とランドマーク情報を組み合わせる。 最後に、77の形態パラメータを計算し、患者固有のインプラントを設計する。 開発されたワークフローは、下肢の91個のCTスキャンを用いてトレーニングされ、精度と実行時間の観点から、41個のCTスキャンを手動でセグメント化して評価されている。 ワークフローの精度はセグメンテーションで0.4\pm0.2mm$、全骨再建で1.2\pm0.4mm$、解剖学的ランドマークの決定で2.8\pm2.2mm$であった。 カスタムインプラントは患者の解剖学を0.6\pm0.2mm$の精度で適合させた。 セグメンテーションからインプラントの設計までの全工程は約5分続いた。 提案したワークフローにより、手動による介入を必要とせずに、患者のCT画像から直接、高速で信頼性の高い膝インプラントのパーソナライズが可能になる。 TKAの患者固有の事前手術計画を極めて短期間で確立し、すべての患者に容易に利用できるようにする。 効率的なインプラント製造技術と組み合わせることで、合併症を減らし、患者の満足度を向上させることができる。

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