3Dעצמות שיקום

הדמיה רפואית עברה טרנספורמציה רדיקלית במהלך שני העשורים האחרונים, המונעת בעיקר על ידי שילוב של טכניקות עיבוד תמונות מתוחכמות לתוך זרימת העבודה הקלינית.בין ההתפתחויות המשפיעות ביותר היא היכולת לייצר מודלים תלת-ממדיים מדויקים של מבני העצם מנתוני תמונה דו-ממדיים שהושגו באמצעות שיטות כגון tomography משופרת (CT) ודמיית ההדמיה מגנטית (MRI). 3D אלה מספקים מנתחים אוטופים התפתחותיים, חוקרים בעלי תפקוד קליני, עם תכונות מתמטיות משופרות יותר, עם תכונות מתמטיות מתקדמות יותר, ואבחון של שיטות עיבוד קליניות, ואבחון של שיטות עיבוד משופרות, ואבחון של שיטות עיבוד קליניות יותר, וטכנולוגיות מתקדמות יותר, וטכנולוגיות מתמטיות של שיטות עיבוד.

מימון של אימגינציה רפואית לשיקום עצמות

האיכות והדיוק של כל שחזור תלת מימד תלויות במידה רבה בתמונות המקור.הבנת החוזקות והמגבלות של שיטות הדמיה שונות חיונית לייצור מודלים אמינים.

Tomography

CT נשאר תקן הזהב עבור הדמיה העצם בגלל היכולת יוצאת דופן שלה להבחין בין העצם לבין רקמות רך מבוסס על הבדלים בצפיפות הרקמות. סורקים CT לייצר סדרה של פרוסות axial, כל אחד מורכב של voxels עם יחידת Hounsfield (HU) ערכים התואמים את ההפחתה של רזולוציה של X-rays.עצמות בדרך כלל מציג ערכים גדולים מעל 300, בעוד רקמות רך ואוויר יש ערכים נמוכים יותר.

חידוש מגנטי מאיים

MRI מספק ניגודיות רכות גבוהות בהשוואה ל- CT, מה שהופך אותו יקר עבור הדמיה של קלחוס, ligaments, ו- העצם העצם העצם נראה כהה על רוב רצפי MRI בגלל תכולת המים הנמוכה שלה וזמן הרפיה קצר T2, אשר יכול להפוך את הקטע הישיר של רקמות מאתגר יותר. רצף מתקדם כגון זמן הד קצר (UTE) ואפס (ZTE) פותחו כדי להתאים מחדש את ה-MRI, לעתים קרובות, עם MRI.

תקני DICOM

כל מכשירי הדמיה רפואיים מודרניים מייצרים תמונות בפורמט DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). קבצי DICOM מכילים לא רק נתונים פיקסל אלא גם metadata כגון עובי פרוסה, pixel ספיגה ונטייה סבלנית. metadata זה חיוני לשיקום מדויק 3D כי הוא מספק את הכובד המרחבי הדרוש כדי ליצור מודל עיבוד גיאומטרי.

טכניקות עיבוד תמונה

טכניקות עיבוד תמונות מוחלות בשלבים מרובים של צינור שיקום 3D. שיטות אלה הופכות נתונים פיקסל גולמי לתוך כרכים מקטעים שניתן להפוך כמו משטחים תלת-ממדיים.

שיפור

תמונות רפואיות Raw מכילות לעתים קרובות רעש מתהליך הרכישה, אשר יכול לחדד את הביצועים של אלגוריתמים מקטעים הבאים.טכניקות שיפור תמונה מוחלות על שיפור יחס אותות-לכאורה וניגודיות, מה שהופך את גבולות העצם למבדילים יותר.

(FLT:0) מסננים של צמצום מסננים (NeffusionsFLT:1) כמו Gaussian מטושטש, סינון החציוני, ו diffusion anisotropic משמשים כדי לדכא וריאציות אקראיות בעוצמת פיקסל תוך שמירה על מידע קצה. Anisotropic diffusion הוא שימושי במיוחד עבור תמונות רפואיות כי הוא חלק אזורים הומוגניים תוך שמירה על גבולות שונים בין סוגים של תפוצה יעילה של פשטנית:

המונחים

הסגמנטציה היא תהליך של חלוקת תמונה לאזורים התואמים מבנים אנטומיים נפרדים.לשיקום העצם, המטרה היא לבודד את ה- voxels השייכים לרקמות העצם מאלה השייכים לרקמות רכות, אוויר וחומרים אחרים. Segmentation ניתן לבצע באופן ידני, סמי-אוטומטי, או באופן אוטומטי, עם שיטות אוטומטיות חיוניות לטיפול בנתונים גדולים.

(FLT:0Global סף ריצוף 1:1) הוא אחד שיטות הפלט הפשוטות ביותר עבור תמונות CT. כי העצם יש מגוון מוגדר היטב של ערכים עצומים, סף עולמי (בדרך כלל בין 200 ל -400 HU) יכול להפריד העצם מרקמות רכות.אבל, גישה זו יכולה להיכשל כאשר צפיפות העצם משתנה עקב או כאשר שתלים מתכת מייצרים להיות מכשולים קשים:2apive לסף של תאים אלה, על ידי אטמוספירה שונה של תאים שונים של אטמוספירה של תאים שונים של אטמוספירה של אטמוספירה של תאים שונים של אטמוספירה של תאים שונים של אטמוספירה עבור אלה.

(FLT:0) אלגוריתמים של אלגוריתמים מתחילים מנקודת זרע שמוצבת באופן ידני בתוך העצם ומתרחבים החוצה על ידי הוספת voxels שכנים הנופלים בטווח אינטנסיביות מוגדר. שיטה זו יעילה עבור עצמות עם צפיפות אחידה יחסית, אך דורשת התערבות של משתמשים כדי לבחור נקודות זרע ויכולה להדליף לתוך מבנים סמוכים אם הטווח אינו נבחר בקפידה.

(FLT:0) ,Edge DetectionFLT:1 שיטות כגון גלאי Canny Edge ו-Sobel המפעילה מזהה גבולות בין אזורים עם עוצמות שונות.עבור פלח העצם, גילוי קצה ניתן להשתמש כדי לפענח את גבול העצם הקורטי.עם זאת, מפות קצה מכילות לעתים קרובות פערים ודורשות עיבוד נוסף, כגון קישור או פעולות מורולוגיות, כדי לייצר גבולות מתאימים לשיקום 3D.

(FLT:0) מודלים קוטורליים קולקטיביים FLT:1, הידוע גם כנחשים, הם עקומות ממין אנרגיה להתפתח תחת השפעת הכוחות הפנימיים (ששומרים על חלק) וכוחות חיצוניים (שמושך את העקומה לתכונות תמונות כגון קצוות) קווי מתאר פעילים יכולים לייצר גבולות חלקיים סגורים עבור מבני עצם ומשמשים נרחבים לפיזור של העובר, טיטביה, ועצמות ארוכות אחרות, אם הן יכולות להיות מסוגלות לחדורות לסווגן של אנרגיה, אך הן יכולות להיות חלקות, אך הן יכולות להיות מסוגלות, אך הן רגישות, אם הן יכולות להיות מסוגלות, אך ורק לחדורות, אך ורק לסווגן, אם הן יכולות להיות מסוגלות, אם הן יכולות להיות מסוגלות, אך ורק לחדורות, אך ורק לסווגן, אם הן יכולות להיות מסוגלות לסווגן, אך ורק לסווגן, אך ורק לסווגן, אם הן יכולות להיות מסוגלות באופן נרחב, אך ורק לסווגן, אך ורק לסווגן, אם הן יכולות להיות מסוגלות, אם הן יכולות להיות מסוגלות, אך הן יכולות להיות מסוגלות, אם הן יכולות להיות מסוגלות, אם הן יכולות להיות מסוגלות, אם הן יכולות להיות מסוגלות, אם הן יכולות להיות מסוגלות לחדורות

(FLT:0) שיטות של פלמנטציה מבוססות רגולציה 1 (FLT:1 ), כגון האלגוריתם צ'אן-ויז משתמשים בסטטיסטיקות אינטנסיביות ולא קצה מידע כדי להניע את הסעיף.שיטות הללו יעילות במיוחד עבור תמונות עם נקודות חלשות או דיפרנציות, אשר יכולות להתרחש בעצם אוסטאופוטית או בנוכחות שינויים פתולוגיים.

רישום ומודיעין

בתרחישים קליניים רבים, תמונות ממודולים מרובים או נקודות זמן מרובות צריך להיות מתואם לפני שחזור 3D טכניקות רישום compute טרנספורמציה מרחבית המפות תמונה אחת על מערכת תיאום של אחר. ריגיד רישום (אשר מאפשר רק סיבוב ותרגום) משמש כאשר העצם הוא הניח להיות undeized, בעוד רישום לא קשיח (אשר מאפשר עיוותים מקומיים) משמש יישומים כגון מעקב אחר העצם או ניטור של עצמו.

ההרשמה מתבצעת בדרך כלל באמצעות שיטות המבוססות על אינטנסיביות הממקסמות מדד דומה כגון מידע הדדי או קורלציה נורמטיבית. עבור יישומי עצם, מידע הדדי הוא יעיל במיוחד כי הוא יכול להתמודד עם ההתפלגות השונות של CT ו- MRI מבלי לדרוש פלח מפורש של אותם מבנים בשני התמונות.

קו השיקום 3D Reשיקום

לאחר השלמת הסעיף, נפח בינארי וכתוצאה מכך (שם voxels מוגדרים כעצם או לא עצם) חייב להיות מומר לתוך ייצוג משטח שניתן לדמיין ולנתח.תהליך זה כרוך כמה שלבים.

צילום: Marching Cubes

אלגוריתם קוביות צועד הוא השיטה הנפוצה ביותר עבור תמצית של isosurfaces מהנתונים נפחיים. האלגוריתם מעבד את נפח אחד קוביה אחת של שמונה voxels בזמן, לקבוע כיצד ה- isosurface intersects כל קוביה המבוססת על דפוס של voxels מעל ומתחת לסף. אינטרפולציה לאורך הקצוות משמש כדי למקם את פני השטח בדיוק, ומשולש של כל משטח זה נוצר.

קוביות ממרץ יכולות לייצר מברשות מפורטות ביותר, אך ספירת המשולש יכולה להיות גבוהה מאוד, במיוחד עבור כרכים גדולים עם רזולוציה תת-מילימטרית.זה יכול להקשות על המודל להתמרן ולנסח בזמן אמת.

Smoothing and Artifact Removal

(הופנה מהדף ה-Voxel) מכיל לעתים קרובות חפצים כגון מדרגות (התוצאה מהטבע הדיסקרטי של רשת ה- voxel) ואיים מעוררים של העצם (התוצאה מרעש או קלקולות קטנים) (FLT:0Laplacian החלקה של עמוד השדרה) ומצמצמצמצמצמצמצמצמצמצמצמצמצמצמצמת את הנפחים של ה-Fubn) באופן מיוחד, בין השאר, לבין ה-Fubn-Fubn-Fubn-Fubi) לבין LT5, לבין LT5, לבין LT5, לבין LT5, לבין LT5, אשר ניתן לצמצום של מספר 2.

כרך ראשון מול Surface Rendering

שתי גישות עיקריות קיימות להצגת נתונים רפואיים תלת-ממדיים.FLT:0Surface גורמות הדפסה 1 (כפי שתואר לעיל) מייצר מרש משולש המייצג את פני השטח העצם. גישה זו יעילה מבחינה חישובית ומאפשרת למניפולציה קלה למדידה, אך היא מונעת מידע על מבנה העצם הפנימי.

יישומים קליניים של 3Dעצמות

היכולת ליצור מודלים תלת-ממדיים מדויקים של מבני העצם הפכה אזורים רבים של תרגול קליני.

תכנון כירורגי וסימפוציה

מנתחים אורתופדיים משתמשים במודלים תלת-ממדיים כדי לתכנן הליכים מורכבים כגון תחליף משותף, אוסטיאוטומיה, ותיקון שבר.מודל 3D מאפשר המנתח לדמיין את האנטומיה הייחודית של המטופל, סימולציה גישות שונות, ולבחור את הגודל והמיקום האופטימלי לפני הכניסה לחדר הניתוח. מחקרים הראו כי השימוש בתכנון תלת-ממדי מקטין את הזמן תוך-אקטיבי, ירידה בדם, משפר את היישר ואת התוצאות עבור הליכים כגון היפוך אנדאוסטרומנטלסטיאוסטרול.

מודלים אנטומיים ספציפיים לחולה 3D מותקנים יותר ויותר משמשים תבניות פיזיות לתכנון טרום פעיל ואת הפניה לא פעיל. חיתוך מדריכים ומדריכי קידוח ניתן לתכנן על בסיס מודל 3D ו סטריליזציה לשימוש במהלך ניתוח, להבטיח כי osteotomy מתוכנן או השתלת המיקום מבוצעת בדיוק.

עיצוב אסתטיקה ו Implant

העיצוב של שתלים מותאמים אישית לשיקום שטחי, שיקום אגן, ואתרים אנטומיים מורכבים אחרים מסתמכים על מודלים תלת-ממדיים של עצמות. מהנדסים משתמשים במודלים כדי לעצב שתלים שתואמים באופן הדוק את הגיאומטריה של העצם של המטופל, שיפור וצמצום הסיכון של החלמה או כישלון.תוספת שטח (3D) מאפשר שתלים אלה להיות מייצור חומרים ביו-קויים לא-תואמים כגון טיטניום ו-קאט משמש גם עיבוד משטח (Ricericial)

כלי חינוך והדרכה

מודלים של עצמות 3D הפכו לחלק בלתי נפרד של חינוך רפואי.סטודנטים ותושבים יכולים אינטראקציה עם מודלים דיגיטליים כדי ללמוד האנטומיה מכל זווית, ללא מגבלות של דגימות קדראביטרי מסורתיות.כלים מורכבים מאפשרים למשתמשים להסיר ולוסיף שכבות, מרחקים וזווית, ולחקור וריאציות אנטומיות. חוויות למידה אינטראקטיביות אלה הוכחו כדי לשפר את ההבנה המרחבית ושימור של מערכות יחסים אנטומיות מורכבות.

אנתרופולוגיה משפטית

במדע רגיש, שחזור 3D של שרידי השלד משמש לזיהוי וניתוח. סריקת CT של שרידי unidentified מאפשרת אנתרולוגים רגישים ליצור מודלים תלת-ממדיים שניתן לנתח עבור גיל, מין, שיעור, ושושלת ללא להפריע את הדגימה המקורית.

אתגרים במערכות הנוכחיות

למרות ההתקדמות המשמעותית בעיבוד תמונות לשיקום העצם, מספר אתגרים נותרו להגביל את האימוץ והאמינות הנרחבים של טכניקות אלה.

אמינות ואימות

הדיוק של שחזור תלת מימד תלוי בכל שלב בצנרת, מרכישה של תמונות לדור mesh. Variations בעובי פרוסה, שיקום גרעין ואלגוריתם פלח יכול לייצר הבדלים משמעותיים במודל הסופי.מחקרים אימות השוואת 3D שחזורים ועד למדידות אמת קרקעיות מן דגימות פיזי הראו כי שגיאות במיקום ציוני דרך יכול לנוע משברירי של מ"מ למספר מ"מ, בהתאם למורכבות של פרוטוקולים סטנדרטיים של איכות ופרוטוקולים סטנדרטיים.

יעילות אפילאלית

כמויות CT של רזולוציה גבוהה יכולות להכיל מאות מיליוני voxels, ועיבוד נתונים גדולים כאלה דורש משאבים חישוביים משמעותיים. אלגוריתמים של סגמנטציה הפועלים על נפח כולו יכולים להיות איטיים, וצעדת קוביות עם מיליוני משולשים יכול להיות קשה להפוך על התאמות קליניות סטנדרטיות. עיבוד מבוסס ענן ו- GPU מציעים פתרונות פוטנציאליים, אבל דורשות אמצעים אבטחה חזקים אלה ורשת אמינה כי הם תמיד זמינים בהגדרות קליניות.

אפשרויות ל-Bonom Density and Pathology

Osteoporosis, osteoarthritis, ותנאים פתולוגיים אחרים יכולים לשנות צפיפות העצם ואת המבנה, מה שהופך פלח מאתגר יותר. אוסטאופוטי העצם הפחית ערכים עצומים ו קורטיקטים דקים, אשר יכול לגרום שיטות המבוססות הסף להחמיץ רקמת העצם או נפיחות מופרזת של דלקת יתר.

סטנדרט והתאמה

חבילות תוכנה שונות ואלגוריתמים יכולים לייצר תוצאות שונות מאותה תמונות מקור, ואין תקן מקובל באופן אוניברסלי עבור שחזור תלת-ממדי בפרקטיקה קלינית.חוסר סטנדרטיזציה זה מקש להשוות תוצאות על פני מחקרים ומוסדות. מאמץ להקים הנחיות קונצנזוס לשיקום 3D ב אורתופדים, בדומה לאלה הקיימים למדידה רדיוגרפית, נדרשים לשפר את יעילותם מחדש ואת התועלת הקלינית של מודלים אלה.

כיוונים עתידיים

הדור הבא של טכניקות עיבוד תמונות מבטיח לטפל רבים של המגבלות הנוכחיות ולהרחיב את היכולות של שחזור העצם 3D.

אינטליגנציה מלאכותית ולמידה עמוקה

למידה עמוקה התפתחה ככלי רב עוצמה עבור פלח תמונות רפואיות, המציעה את הפוטנציאל לשיקום עצמי אוטומטי לחלוטין ומדויק מאוד.רשתות עצביות מהפכתיות (CNN), במיוחד ארכיטקטורות U-Net, הפגינו ביצועים המדינה-of-the-art על משימות פלח עבור סוגים רבים של עצמות, כולל משבי נשימה, טיטה, עמוד השדרה, ועצמות סלעיות אלה לומדות תכונות היררכיות ישירות מן ההיררכיה, ישירות מן הטכניקות, ומאפשרות להתאמה של נתונים ואפקטים לתבניות המבוססות על פני אנטומיות, ואפקטים, לתבניות המבוססות על פני אנטומיה, לתבניות, לתבניות, לסף, לתבניות המבוססות על פני אנטומיה, לסף, לסף, לתבניות המבוססות על פני אנטומיות, לתבניות המבוססות על פני אנטומיות, לתבניות המבוססות על פני אנטומיות, לתבניות אנטומיות, לכדי אתגרים, לתבניות המבוססות על פני אנטומיה, לקרינה, לתבניות מורכבות.

מודלים למידה עמוקה עבור פלח העצם דורש נתונים גדולים, מאומתים, ואת הזמינות של נתונים כאלה נשאר מחסום לפיתוח.עם זאת, יוזמות כגון פרויקט TotalSegator ואת ה Segment רפואי Segment Decathlon עושים תמונות רפואיות מלוטשות יותר זמין נרחב יותר.עבר למידה וטכניקות הגדלת נתונים יכול עוד להפחית את כמות של הכשרה הנדרשת על ידי מינוף של משימות הקשורות מלאכותיות ומתרחבות באמצעות הטרנספורמציה אקראית דרך הטרנספורמציה אקראית.

שחזור בזמן אמת בחדר ההפעלה

השילוב של שחזור תלת-ממדי במערכות ניווט תוך-ניתוח הוא תחום פעיל של מחקר.שיקום בזמן אמת מהדמיה תוך-ניתוח, כגון CT-beam או O-arm, יכול לספק מנתחים עם מודלים תלת-ממדיים מעודכנים במהלך ההליך, המאפשר להם להתאים את התוכנית הניתוחית לשינויים המתרחשים במהלך ניתוח.זה דורש אלגוריתמים מהירים, GPU-acerated שיכולים לעבד נתונים ועדכון מודל 3D בתוך מודל למידה עמוק.

שילוב מציאות מורחבת

מערכות מציאות מוגברת (AR) אשר מעלות מודלים של עצמות 3D על ראיית המנתח של המטופל מציעות את הפוטנציאל לשיפור הדיוק והפחתת ההסתמכות על תצוגות חיצוניות גדולות. תצוגות בעלות ראש כגון Microsoft HoloLens ואת Magic Leap שימש במחקרים פיילוט עבור ניתוח אורתופדי, עם מודל 3D רשום האנטומיה של המטופל באמצעות סימולציה fiducial או סימן פני השטח הוא ככל הנראה מתאים להליך ניתוח ARgological.

בנייה מרובה ושיקום רב-ממדי

מערכות עתידיות ישלבו יותר ויותר נתונים ממודולים הדמיה מרובים כדי ליצור מודלים מקיפים שלוכדים הן גיאומטריה העצם המקרוסקופית והן ארכיטקטורת העצם מיקרוסקופית. CT כמותית גבוהה (HR-pQCT) יכול לצלם מבנה העצם מסלולי ברזולוציה מיקרונית, בעוד ש- CT מספק את הגאומטריה המלאה של אינסולין.

מסקנה

טכניקות עיבוד תמונות הן הבסיס שעליו בנויות שחזור תלת-ממדי מודרני של מבני העצם.מחדש הראשוני וחלוקת תמונות רפואיות למיצוי ולזיקוק של מברשות פני השטח, כל צעד בצנרת תורם לדיוק ולתועלת הקלינית של המודל הסופי.היישומים של דגמי עצמות תלת-ממדיים לאורך תכנון כירורגי, תכנון, השתל, חינוך רפואי, וניתוח רגיש, והמשך האבולוציה של טכניקות אלה כדי להרחיב את ההשפעה הגדלה יותר, כמו גם את האפקטים של זמן אמתיים, ולפתח את המשתנים, כמו גם את המציאות הרב-ממדיים, כמו גם את המשתנים מתקדמים יותר ויותר, כמו גם את המשתנים.