基于超声波的注册计算机辅助导航皮肤穿管固定器

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 整形外科手术 整形外科手术
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 骨骨折的穿皮固定需要精确的螺丝放置.
• 当前的计算机辅助导航方法通常依赖于手动注册,导致长时间的计算时间和潜在的不准确性.
• 在骨科手术过程中减少患者和工作人员的辐射暴露是一个重大问题.

研究的目的:

• 开发和验证一个完全自动化的,基于深度学习的超声波 (US) 分段和注册方法,用于导航穿皮骨骨折固定.
• 与现有的半人工技术相比,提高了螺丝放置的准确性,精度和效率.
• 通过美国指导的方法评估减少辐射剂量的潜力.

主要方法:

• 在手术前的计算机断层扫描 (CT) 扫描与在手术期间的美国图像的整合,使用深度学习进行自动注册.
• 实施深度学习模型用于美国图像细分和注册,以实现稳健快速的流程.
• 在实验室验证使用3D打印的手腕幻影来评估导航螺丝放置的准确性.

主要成果:

• 在所有十个测试的螺丝上都取得了成功的螺丝安置.
• 从计划的螺丝轴的平均偏差是1.0 ± 0.6mm在远极和0.7 ± 0.3mm在近极.
• 整个自动化流程,包括注册,大约需要12秒,从而实现了无的外科手术工作流程集成.

结论:

• 基于深度学习的美国细分和注册提供了一种快速,完全自动化和强大的解决方案,用于导航皮质骨骨折固定.
• 这种方法提高了螺丝放置的准确性和精度,同时可能减少手术时间和辐射暴露.
• 经过验证的方法显示了临床整合到骨科外科工作流程的重大前景.