ロボット支援による椎弓根スクリューの軌道識別のための米国ベースの脊椎セグメンテーション

次の仮説がテストされます。

1. ロボット支援 US スキャンによる腰椎の 3D 再構成は、ハンドヘルド US スキャンの 3D 再構成と同等またはそれよりも高品質です。
2. 機械学習アルゴリズムは、ロボット支援およびハンドヘルド US スキャンから骨の解剖学的構造を自動的にセグメント化し、前記 3D 腰椎再構成を生成できます。
3. 椎弓根スクリューの軌道は、ロボット支援およびハンドヘルド US スキャンからの腰椎の 3D 再構成の後部脊椎ランドマークに基づいて特定できます。

このプロジェクトは、脊椎介入用途における新しいナビゲーション方法として米国における腰椎の再建を確固たるものにすることを目的とした 3 つの柱で構成されています。

• 第 1 の柱: 健常者の腰椎の、これまでに類を見ない、ロボット支援およびハンドヘルド型の生体内米国再構成データセットが取得されました。 収集されたデータセットは、グラウンド トゥルース CT データと比較され、品質が評価されます。
• 第 2 の柱: 新しい機械学習アルゴリズムは、収集されたすべての腰椎データの US 再構成を特定された各椎骨にセグメント化するようにトレーニングされます。
• 第 3 の柱: 後部椎骨ランドマークに基づいて椎弓根スクリューの軌道を特定する新しい測定方法が、セグメント化された US 再構成に適用されます。 この研究は、将来のロボット支援介入における US の使用をさらに促進します。

このプロジェクトは 2 つのフェーズで構成されます。 まず、プロジェクトの実現可能性を評価し、計画されたワークフローと安全対策を改善するために、予備的なパイロット調査が計画されています。 このパイロットでは、調査員は口移しで 2 人のボランティアを募集します。 パイロットが完了し徹底的に評価した後、調査員は実際の調査を実施します。

実際の研究のボランティアは公募によって選ばれます。 ボランティア候補者は若くて健康で、病気や腰椎の変形を受けていない人です。 選ばれたボランティアは、病歴を尋ねることによって審査されます。 参加希望があれば、ボランティアはバルグリストキャンパスでの研究に招待され、腰椎に関して臨床検査を受けます。 さらに、低線量CTスキャン、ハンドヘルドUSスキャン、ロボット支援USスキャンも開催されます。

CT スキャンは手動で 3D 表面モデルにセグメント化され、「セグメント化のグラウンド トゥルース」が取得されます。 新しい機械学習アルゴリズムにより、3D 再構成が自動的に実行され、ロボット支援およびハンドヘルド US スキャンがセグメント化されます。

次に、3D US 再構成を利用して、腰椎の後部の解剖学的ランドマークに基づく新しい方法を通じて椎弓根スクリューの軌道を特定します。

この単一センター研究は、スイスのチューリッヒ大学の整形外科コンピューターサイエンス研究 (ROCS) チームの臨床およびコンピューターサイエンスの知識と、ルーヴェン大学工学部のロボット工学および米国応用の知識を組み合わせたものです。ベルギー。 データ収集はバルグリスト キャンパスで行われます。