在骨科手术中的手术内光学导线放置的外科导航
L Mekki1, N M Sheth1, R C Vijayan1
1Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore MD, United States of America.
Physics in medicine and biology
|September 29, 2023
概括
这项研究引入了一种新的机器学习方法,用于从两个光镜图像中定位3D导线,提高手术精度并减少骨折固定期间的辐射暴露.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 机器学习 机器学习
- 手术导航 手术导航
背景情况:
- 准确的手术导线放置对于骨折固定植入物至关重要.
- 从二维光学中理解3D空间是一个重大挑战.
- 减少外科手术期间的辐射暴露是一个关键目标.
研究的目的:
- 开发和评估一种使用最小的光镜图像精确3D导线定位的新方法.
- 为了提高外科手术的准确性,并在骨折固定手术中减少辐射剂量.
- 为导线放置提供实时3D导航反.
主要方法:
- 使用基于机器学习的细分来识别导线关键点和轨迹.
- 使用成像器的几何模型来确定3D姿势.
- 在多个视图中建立特征对应,并为3D本地化进行后置投影.
- 对比基于分析和优化的方法来计算3D导线方向.
主要成果:
- 实现了1.8mm的导线尖端定位的中位精度和2.7°的方向在3D世界坐标.
- 检测网络在2.2mm以内识别了导线尖端,在2D中在1.1°以内确定了方向.
- 在特征对应中表现出高精度 (83%) 和回忆 (90%),有效地拒绝错误检测.
结论:
- 开发的方法可以从两个光镜图像中自动检测2D和3D定位手术导线.
- 这种技术允许在手术前扫描上虚拟叠加导线,改善手术内指导.
- 精确的3D姿势确定从有限的成像减少了重复扫描的需要,从而降低辐射剂量.
