臨床実践における検証と実現可能性、およびRGB-Dカメラと人工知能に基づくソフトウェアを結合した自動システムの一致は、完全逆肩プロテーゼで手術された患者の肩の可動域を測定するためのものです。

人体で最も可動性の高い関節である肩の機能評価は複雑な臨床検査です。 肩の可動性は、表現や測定が難しい 3 次元可動性コーンに基づいています。 ただし、肩の関節振幅の正確で信頼性の高い測定は、その機能評価の基本です。 実際、これらの測定値は、患者の全体的な管理戦略とその進化の追跡を決定するのに役立ちます。

肩関節の振幅を測定する従来の方法では、ゴニオメーターを使用します。 それにもかかわらず、視覚的推定は相談で最も使用されますが、非常に審査官に依存する性質によって制限されます.

技術の進歩により、簡素化、測定バイアスの低減、および関節可動域 (ROM) 測定技術の標準化を目的として、臨床現場での追加ツールの開発と展開が可能になりました。

私たちのチームは最近、RGB-D (Red Green Blue - Depth) センサーと人工知能 (AI) アルゴリズムを組み合わせたジョイント ROM 測定システムの使用を検証する研究を発表しました。 RGB-D カメラは、高度な開発と低コストの技術ツールです。 赤外線プロジェクターとRGBモジュールの2つのセンサーで構成されています。 このカメラは、画像内のオブジェクトの距離を特徴付ける深度マップと組み合わせた赤外線技術を使用してカラー フローを作成することにより、2 次元 (2D) 画像とその環境を同時に提供します。 AI アルゴリズムは、上肢 (肩、肘、手首) の主要な関節と体幹軸を識別する 2D スケルトンを自動的に検出します。 次に、関心のある角度が測定され、各モビリティがアルゴリズムによって 3D で自動的に測定されます。

この研究の主な目的は、逆人工肩関節全置換手術を受けた患者の肩関節 ROM を測定するための自動 RGB-D + AI システムの臨床診療における実現可能性と一致性を検証および実証することです。 これらの測定値は、通常のケアルーチンで行われる測定法である視覚的方法およびゴニオメーターと比較されます。 RGB-D + AI システムによって取得された ROM 測定値は、通常のケアルーチンでの年次フォローアップ訪問中に臨床診療で取得されたものと比較されます。 主な評価基準は、度[°]で測定された関節振幅の測定値です。 測定される ROM は、臨床診療で通常評価されるものです: 外転 - 内転、屈曲 - 伸展、外旋 - 内旋 - 肘から身体へ、または 90°。

この研究は、Blue-Print ソフトウェアによって術前計画段階で推定された術後の関節 ROM 測定値を観察し、RGB-D + AI システムで測定された実際の術後 ROM と比較することも目的としています。

研究は観察的です。 収集されたデータの処理は、患者への介入や、患者の管理に関する外科医の選択の変更を予測するものではありません。 それは確かに RNIPH (Recherche non impliquant la personne humanine) です。