論文の概要: Reconstruction of 3D lumbar spine models from incomplete segmentations using landmark detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05065v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 14:23:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:55:23.222883
• Title: Reconstruction of 3D lumbar spine models from incomplete segmentations using landmark detection
• Title（参考訳）: ランドマーク検出を用いた3次元腰椎モデルの不完全分割からの復元
• Authors: Lara Blomenkamp, Ivanna Kramer, Sabine Bauer, Kevin Weirauch, Dietrich Paulus,
• Abstract要約: 不完全な3次元椎体から完全3次元腰椎モデルを再構築する新しい方法を提案する。 本手法は, 腰椎全椎をわずか0.14秒でL1からL5に区分する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4194295877935868
• License:
• Abstract: Patient-specific 3D spine models serve as a foundation for spinal treatment and surgery planning as well as analysis of loading conditions in biomechanical and biomedical research. Despite advancements in imaging technologies, the reconstruction of complete 3D spine models often faces challenges due to limitations in imaging modalities such as planar X-Ray and missing certain spinal structures, such as the spinal or transverse processes, in volumetric medical images and resulting segmentations. In this study, we present a novel accurate and time-efficient method to reconstruct complete 3D lumbar spine models from incomplete 3D vertebral bodies obtained from segmented magnetic resonance images (MRI). In our method, we use an affine transformation to align artificial vertebra models with patient-specific incomplete vertebrae. The transformation matrix is derived from vertebra landmarks, which are automatically detected on the vertebra endplates. The results of our evaluation demonstrate the high accuracy of the performed registration, achieving an average point-to-model distance of 1.95 mm. Additionally, in assessing the morphological properties of the vertebrae and intervertebral characteristics, our method demonstrated a mean absolute error (MAE) of 3.4{\deg} in the angles of functional spine units (FSUs), emphasizing its effectiveness in maintaining important spinal features throughout the transformation process of individual vertebrae. Our method achieves the registration of the entire lumbar spine, spanning segments L1 to L5, in just 0.14 seconds, showcasing its time-efficiency. Clinical relevance: the fast and accurate reconstruction of spinal models from incomplete input data such as segmentations provides a foundation for many applications in spine diagnostics, treatment planning, and the development of spinal healthcare solutions.
• Abstract（参考訳）: 患者固有の3Dスピーンモデルは、脊椎治療と手術計画の基礎となり、生体力学および生体医学の研究における負荷条件の解析に役立っている。 画像技術の進歩にもかかわらず、完全な3Dスピーンモデルの再構築は、平面X線のような画像モダリティの制限や、脊髄や横方向のプロセスのような特定の脊髄構造が欠如していることによる課題に直面していることが多い。 そこで本研究では, 分割磁気共鳴画像(MRI)から得られた不完全な3次元椎体から, 完全3次元腰椎モデルを再構築するための, 正確かつ時間効率のよい新しい手法を提案する。 本手法では,アフィン変換を用いて人工脊椎モデルを患者固有の不完全椎骨と整列させる。 トランスフォーメーションマトリックスは脊椎のランドマークから派生し、脊椎のエンドプレートで自動的に検出される。 評価の結果, 平均1.95mm, 平均点間距離は1.95mmであった。 さらに, 椎骨の形態的特性と椎骨間特性の評価において, 機能的脊椎ユニット(FSU)の角度における平均絶対誤差(MAE)を3.4{\degで示し, 個々の脊椎の変形過程を通じて重要な脊椎特性を維持する上での有効性を強調した。 本手法は, 腰椎全椎をわずか0.14秒でL1からL5に分散し, 時間効率を示す。 臨床関連性: セグメンテーションのような不完全な入力データから脊椎モデルの高速かつ正確な再構築は、脊椎診断、治療計画、脊椎医療ソリューションの開発における多くの応用の基礎となる。

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