論文の概要: Automated Screw Planning for Reduced Pelvic Fractures Based on Statistical Shape Models and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.36847v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 06:58:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-30 21:28:47.250044
• Title: Automated Screw Planning for Reduced Pelvic Fractures Based on Statistical Shape Models and Deep Learning
• Title（参考訳）: 統計的形状モデルと深部学習に基づく骨盤骨折の自動化スクリュー計画
• Abstract要約: 骨盤不安定骨折に対する経皮的イリオサシラルスクリュー固定術は重要な侵襲的治療である。 仙腸領域は複雑な解剖学的および狭いスクリュー回廊を有するため、スクリュー配置の正確さと安全性は外科的結果に直接影響を及ぼす。 骨盤骨折に対する術前イリオサックスクリュー計画のための完全自動パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.164402724500093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Percutaneous iliosacral screw fixation is an important minimally invasive treatment for unstable pelvic fractures. Because the sacroiliac region has complex anatomy and narrow screw corridors, the accuracy and safety of screw placement directly affect surgical outcomes. Accurate and reliable preoperative screw planning is therefore essential to improve surgical success and reduce intraoperative risks. Conventional preoperative planning typically requires surgeons to determine screw trajectories through manual measurements, a labor-intensive process that depends on subjective clinical experience. To address these challenges, we propose a fully automated pipeline for preoperative iliosacral screw planning in patients with pelvic fractures. Using patient-specific three-dimensional anatomy, the pipeline automatically identifies safe screw corridors and generates individualized insertion trajectories to support clinical preoperative planning. We evaluated the proposed pipeline on 200 clinical cases of pelvic fractures. Compared with conventional manual measurements, the safety margin of the safe insertion corridors increased by 2% across the four screw types, the mean planning time decreased by more than 90%, and the clinical acceptance rate reached 95%.
• Abstract（参考訳）: 骨盤不安定骨折に対する経皮的イリオサシラルスクリュー固定術は重要な侵襲的治療である。 仙腸領域は複雑な解剖学的および狭いスクリュー回廊を有するため、スクリュー配置の正確さと安全性は外科的結果に直接影響を及ぼす。 したがって、外科的成功を改善し、術中リスクを低減するためには、正確な、信頼性の高い術前スクリュー計画が不可欠である。 従来の術前計画では、外科医は手動計測によってスクリュー軌跡を決定する必要があり、それは主観的な臨床経験に依存する労働集約的なプロセスである。 これらの課題に対処するため,骨盤骨折に対する術前イリオ仙骨スクリュー計画のための完全自動パイプラインを提案する。 患者固有の3次元解剖学を用いて、パイプラインは自動的に安全なねじ回廊を識別し、個別に挿入軌跡を生成し、臨床術前計画を支援する。 骨盤骨折200例について検討した。 従来の手動測定と比較すると, 安全挿入回廊の安全マージンは4種類のスクリュータイプで2%増加し, 平均計画時間は90%以上減少し, 臨床受け入れ率は95%に達した。

関連論文リスト

• TAVI-TEC: An AI-Based Tool for Procedural Planning of Transcatheter Aortic Valve Implantation [32.927694104455135]
  本研究では,WebベースのDICOMビューアに完全に自動化された人工知能ベースのフレームワークであるTAVI-TECについて述べる。 心血管構造の深層学習に基づくセグメンテーション,石灰化検出,中心線抽出,ランドマーク同定,および環状平面定義を,キー環状および大動脈根の測定値の定量化のために実施した。 弁の大きさ予測モデルは82%の精度を達成し, 隣り合う補綴器サイズの間にはほとんどの誤分類が生じた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-31T10:16:55Z)
• Modular Robotic Catheters for Endovascular Aneurysm Repair [55.52876285801259]
  血管内動脈瘤の修復は、外科医がカテーテルとガイドワイヤーを腹部大動脈の様々な枝にナビゲートする必要がある。 これまでの臨床研究は、外科医が標準的な商用機器を使用して血管へのアクセスに苦慮し続けていることを示唆している。 この問題を解決するための2つのコントリビューションを提示する: 1) デキスタリティを高めるために4自由度からなる2-セグメントステアブルカテーテル。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-28T14:53:03Z)
• Semantic Segmentation for Preoperative Planning in Transcatheter Aortic Valve Replacement [61.573750959726475]
  経カテーテル大動脈弁置換術(TAVR)の術前計画のための医療ガイドラインを考察し,セマンティックセグメンテーションモデルを用いて支援できる課題を同定する。 まず, 細粒度のTAVR関連擬似ラベルを, 粗粒度の解剖学的情報から抽出し, セグメンテーションモデルを訓練し, スキャンでこれらの構造がどれだけよく見つかるかを定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T13:24:45Z)
• Fully automated workflow for designing patient-specific orthopaedic implants: application to total knee arthroplasty [0.0]
  変形性関節症は世界中で約5億2800万人に影響を及ぼし、関節の痛みと硬直を引き起こす。 人工膝関節全置換術における患者固有のインプラント設計のための完全自動化ワークフローを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T17:08:03Z)
• Automatic registration with continuous pose updates for marker-less surgical navigation in spine surgery [52.63271687382495]
  本研究では, 腰部脊柱管固定術の登録問題を, 無放射線で自動的に解決するアプローチを提案する。 深部神経ネットワークは、腰椎を分割し、その方向を同時に予測するように訓練され、前手術モデルに対する最初のポーズが得られた。 拡張現実ベースのナビゲーションシステムとの統合により、直感的な外科的ガイダンスが提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-05T16:26:41Z)
• Safe Deep RL for Intraoperative Planning of Pedicle Screw Placement [61.28459114068828]
  安全な深部強化学習(DRL)に基づく訓練経路計画にリアルタイムな観察を活用するロボット脊椎手術の術中計画手法を提案する。 本手法は,ゴールドスタンダード (GS) 掘削計画に関して,90%の骨貫通を達成できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T11:42:53Z)
• CholecTriplet2021: A benchmark challenge for surgical action triplet recognition [66.51610049869393]
  腹腔鏡下手術における三肢の認識のためにMICCAI 2021で実施した内視鏡的視力障害であるColecTriplet 2021を提案する。 課題の参加者が提案する最先端の深層学習手法の課題設定と評価について述べる。 4つのベースライン法と19の新しいディープラーニングアルゴリズムが提示され、手術ビデオから直接手術行動三重項を認識し、平均平均精度(mAP)は4.2%から38.1%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-10T18:51:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。