論文の概要: 3D Acetabular Surface Reconstruction from 2D Pre-operative X-ray Images using SRVF Elastic Registration and Deformation Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22177v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 06:47:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:31:03.755644
• Title: 3D Acetabular Surface Reconstruction from 2D Pre-operative X-ray Images using SRVF Elastic Registration and Deformation Graph
• Title（参考訳）: SRVF弾性レジストレーションと変形グラフを用いた2次元術前X線画像からの3次元脳表面再構成
• Authors: Shuai Zhang, Jinliang Wang, Sujith Konandetails, Xu Wang, Danail Stoyanov, Evangelos B. Mazomenos,
• Abstract要約: 本稿では,2乗根速度関数(SRVF)に基づく弾性形状登録技術を統合する新しいフレームワークを提案する。 術前の骨盤X線像と半球面モデルとを複数視野で観察し, 骨盤の3次元関節面を再構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.26681988459618
• License:
• Abstract: Accurate and reliable selection of the appropriate acetabular cup size is crucial for restoring joint biomechanics in total hip arthroplasty (THA). This paper proposes a novel framework that integrates square-root velocity function (SRVF)-based elastic shape registration technique with an embedded deformation (ED) graph approach to reconstruct the 3D articular surface of the acetabulum by fusing multiple views of 2D pre-operative pelvic X-ray images and a hemispherical surface model. The SRVF-based elastic registration establishes 2D-3D correspondences between the parametric hemispherical model and X-ray images, and the ED framework incorporates the SRVF-derived correspondences as constraints to optimize the 3D acetabular surface reconstruction using nonlinear least-squares optimization. Validations using both simulation and real patient datasets are performed to demonstrate the robustness and the potential clinical value of the proposed algorithm. The reconstruction result can assist surgeons in selecting the correct acetabular cup on the first attempt in primary THA, minimising the need for revision surgery.
• Abstract（参考訳）: 人工股関節置換術(THA)における関節バイオメカニクスの回復には,適切な臼蓋内カップ径の正確かつ確実な選択が重要である。 本稿では,角根速度関数(SRVF)に基づく弾性形状登録法と組込み変形(ED)グラフ法を併用した新しい枠組みを提案する。 SRVFベースの弾性登録は、パラメトリック半球モデルとX線画像の2D-3D対応を確立し、EDフレームワークはSRVF由来の対応を制約として組み込んで、非線形最小二乗最適化を用いて3次元の頭蓋表面再構成を最適化する。 シミュレーションと実際の患者データセットの両方を用いた検証を行い、提案アルゴリズムの堅牢性と潜在的臨床的価値を示す。 再建の結果は、一次THAの最初の試みにおいて、正しい臼蓋カップを選択するのを補助し、修正手術の必要性を最小限に抑えることができる。

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