論文の概要: Enhanced Knee Kinematics: Leveraging Deep Learning and Morphing Algorithms for 3D Implant Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01557v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 20:11:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 19:40:03.122763
• Title: Enhanced Knee Kinematics: Leveraging Deep Learning and Morphing Algorithms for 3D Implant Modeling
• Title（参考訳）: 強化膝キネマティクス:3次元インプラントモデリングのためのディープラーニングとモーフィングアルゴリズムの活用
• Authors: Viet-Dung Nguyen, Michael T. LaCour, Richard D. Komistek,
• Abstract要約: 本研究では, 人工膝の正確な3次元再構築のための機械学習アルゴリズムとモーフィング技術を用いた新しいアプローチを提案する。 畳み込みニューラルネットワークは、インプラントされたコンポーネントの大腿骨輪郭を自動的に分割するように訓練される。 移植膝関節のパーソナライズされた3次元モデルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.752817022620644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate reconstruction of implanted knee models is crucial in orthopedic surgery and biomedical engineering, enhancing preoperative planning, optimizing implant design, and improving surgical outcomes. Traditional methods rely on labor-intensive and error-prone manual segmentation. This study proposes a novel approach using machine learning (ML) algorithms and morphing techniques for precise 3D reconstruction of implanted knee models. The methodology begins with acquiring preoperative imaging data, such as fluoroscopy or X-ray images of the patient's knee joint. A convolutional neural network (CNN) is then trained to automatically segment the femur contour of the implanted components, significantly reducing manual effort and ensuring high accuracy. Following segmentation, a morphing algorithm generates a personalized 3D model of the implanted knee joint, using the segmented data and biomechanical principles. This algorithm considers implant position, size, and orientation to simulate the knee joint's shape. By integrating morphological data with implant-specific parameters, the reconstructed models accurately reflect the patient's implant anatomy and configuration. The approach's effectiveness is demonstrated through quantitative evaluations, including comparisons with ground truth data and existing techniques. In 19 test cases involving various implant types, the ML-based segmentation method showed superior accuracy and consistency compared to manual segmentation, with an average RMS error of 0.58 +/- 0.14 mm. This research advances orthopedic surgery by providing a robust framework for the automated reconstruction of implanted knee models. Leveraging ML and morphing algorithms, clinicians and researchers gain valuable insights into patient-specific knee anatomy, implant biomechanics, and surgical planning, leading to improved patient outcomes and enhanced quality of care.
• Abstract（参考訳）: 移植膝モデルの正確な再建は, 整形外科手術や生体工学, 術前計画の強化, インプラント設計の最適化, 手術成績の向上に不可欠である。 伝統的な手法は、労働集約的かつエラーを起こしやすい手作業のセグメンテーションに依存している。 本研究では, 人工膝の正確な3次元再構築のための機械学習アルゴリズムとモーフィング技術を用いた新しいアプローチを提案する。 この手法は、患者の膝関節の蛍光画像やX線画像などの術前画像を取得することから始まる。 その後、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が訓練され、インプラントされたコンポーネントの大腿骨の輪郭を自動的に分割し、手作業を大幅に削減し、高い精度を確保する。 セグメント化後, 変形アルゴリズムは人工膝関節のパーソナライズされた3次元モデルを生成する。 このアルゴリズムは膝関節の形状をシミュレートするためにインプラントの位置、大きさ、方向を考慮している。 形態データをインプラント固有のパラメータと統合することにより、再建されたモデルは患者のインプラント解剖と構成を正確に反映する。 提案手法の有効性は, 基礎的真理データと既存手法との比較など, 定量的評価によって実証される。 各種インプラント型を含む19の試験例において、MLベースのセグメンテーション法は手動セグメンテーションよりも精度と一貫性が優れ、平均RMS誤差は0.58 +/- 0.14 mmであった。 本研究は, 移植膝モデルの自動再建のための頑健な枠組みを提供することにより整形外科手術を進展させる。 MLとフォーミングアルゴリズムを活用することで、臨床医や研究者は患者固有の膝解剖、インプラントバイオメカニクス、および手術計画に関する貴重な洞察を得ることができ、患者の成果の改善とケアの質の向上につながる。

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