論文の概要: Towards MR-Based Trochleoplasty Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06076v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 07:15:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.115651
• Title: Towards MR-Based Trochleoplasty Planning
• Title（参考訳）: MRを用いた人工骨頭置換術の計画に向けて
• Authors: Michael Wehrli, Alicia Durrer, Paul Friedrich, Sidaty El Hadramy, Edwin Li, Luana Brahaj, Carol C. Hasler, Philippe C. Cattin,
• Abstract要約: 本稿では, 従来のMR画像から, 超解像, 患者特異的な3次元擬似健康ターゲット形態を生成するパイプラインを提案する。 疑似健康な低解像度3次元MR画像を生成する以前の研究とは対照的に,本手法はサブミリ波分解した3次元形状の生成を可能にする。 25例のTD患者に対するアプローチについて検討し, 目的形態がSulcus angle (SA) とTGD (Trochlear groove depth) を有意に改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4196529058043654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To treat Trochlear Dysplasia (TD), current approaches rely mainly on low-resolution clinical Magnetic Resonance (MR) scans and surgical intuition. The surgeries are planned based on surgeons experience, have limited adoption of minimally invasive techniques, and lead to inconsistent outcomes. We propose a pipeline that generates super-resolved, patient-specific 3D pseudo-healthy target morphologies from conventional clinical MR scans. First, we compute an isotropic super-resolved MR volume using an Implicit Neural Representation (INR). Next, we segment femur, tibia, patella, and fibula with a multi-label custom-trained network. Finally, we train a Wavelet Diffusion Model (WDM) to generate pseudo-healthy target morphologies of the trochlear region. In contrast to prior work producing pseudo-healthy low-resolution 3D MR images, our approach enables the generation of sub-millimeter resolved 3D shapes compatible for pre- and intraoperative use. These can serve as preoperative blueprints for reshaping the femoral groove while preserving the native patella articulation. Furthermore, and in contrast to other work, we do not require a CT for our pipeline - reducing the amount of radiation. We evaluated our approach on 25 TD patients and could show that our target morphologies significantly improve the sulcus angle (SA) and trochlear groove depth (TGD). The code and interactive visualization are available at https://wehrlimi.github.io/sr-3d-planning/.
• Abstract（参考訳）: TD(Trochlear Dysplasia)を治療するために、現在のアプローチは主に低分解能なMRスキャンと外科的直観に依存している。 手術は外科医の経験に基づいて計画されており、最小限の侵襲的テクニックの採用が制限されており、一貫性のない結果をもたらす。 本稿では, 従来のMR画像から, 超解像, 患者特異的な3D擬似健康ターゲット形態を生成するパイプラインを提案する。 Inlicit Neural Representation (INR) を用いた等方的超解像MR体積の計算を行う。 次に,多ラベルのカスタムトレーニングネットワークで大腿骨,大腿骨,膝蓋骨,線維骨を分割する。 最後に、ウェーブレット拡散モデル(WDM)を訓練し、トロクラー領域の擬似健康目標形態を生成する。 疑似高解像度3次元MR画像を作成する以前の研究とは対照的に,本手法は術前および術中使用に適合するサブミリスケールの3次元形状の生成を可能にする。 これらは、母性膝蓋関節を保存しながら大腿骨溝を形成するための術前の青写真として機能する。 さらに、他の研究とは対照的に、パイプラインのCTは必要ありません。 25例のTD患者に対するアプローチを検討したところ, 対象形態がサルカス角 (SA) とトロクラー溝深度 (TGD) を有意に改善することが明らかとなった。 コードとインタラクティブな視覚化はhttps://wehrlimi.github.io/sr-3d-planning/で公開されている。

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