使用人工智能开发用于高骨切除的自动手术规划系统
Kazuki Miyama1, Takenori Akiyama2, Ryoma Bise3
1Department of Orthopaedic Surgery, Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University, 3-1-1 Maidashi, Higashi-Ku, Fukuoka 812-8582, Japan; Department of Advanced Information Technology, Kyushu University, 744 Motooka, Nishi-Ku, Fukuoka 819-0395, Japan; Akiyama Clinic, 2-28-39, Noke, Sawaraku, Fukuoka City, Fukuoka 814-0171, Japan.
The Knee
|April 10, 2024
概括
这项研究引入了一个人工智能系统用于高骨切割 (HTO) 手术规划. 深度学习系统准确而快速地测量下肢对齐,有助于术前规划.
科学领域:
- 整形外科手术 整形外科手术
- 医学成像分析 医学成像分析
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 高骨切除术 (HTO) 需要精确的手术规划,以获得最佳的患者结果.
- 目前用于评估下肢对齐的方法可能是耗时和主观的.
- 人工智能 (AI) 的整合为自动化和改进外科手术规划过程提供了潜力.
研究的目的:
- 使用深度学习开发和验证HTO的自动手术规划系统.
- 评估系统在测量关键下肢对齐参数方面的准确性.
- 与手动测量相比,评估人工智能系统的效率.
主要方法:
- 一个基于深度学习的AI系统被开发出来,可以自动检测全腿站立X射线图上的解剖学地标.
- 该系统模拟了高骨切除术 (HTO) 并测量了五个下肢对齐参数:关节膝盖角 (HKA),承重线比 (WBL比),机械侧向远侧角 (mLDFA),机械中向近侧角 (mMPTA) 和机械侧向远侧角 (mLDTA).
- 经验丰富的骨科外科医生提供的基准真相 (GT) 值验证了准确性,并使用类内相关系数 (ICC) 评估了评估者之间的可靠性.
主要成果:
- 人工智能系统表现出高精度,所有测量参数的绝对误差在1.5°或1.5%以内.
- 在骨切割前的模拟中,HKA (0.99) 和WBL比率 (>0.99) 的可靠性非常好,所有参数的ICC值>0.80.
- 该系统的测量时间 (0.24秒) 比人类外科医生 (118秒) 快得多.
结论:
- 拟议的人工智能系统是用于准确和快速测量下肢对齐参数在骨切割前后模拟的实际应用的工具.
- 该系统显示了在高骨切割 (HTO) 中改善手术规划的巨大潜力.
- 人工智能系统的速度和准确性表明,它可以简化外科手术规划工作流.
