페디클 나사 궤적 식별을 위한 로봇 지원 미국 기반 척추 분할

다음 가설을 테스트합니다.

1. 로봇 지원 US 스캐닝에서 요추의 3D 재구성은 3D 재구성 휴대용 US 스캐닝과 동등하거나 품질이 더 좋습니다.
2. 기계 학습 알고리즘은 로봇 지원 및 휴대용 US 스캐닝에서 뼈 해부학을 자동으로 분할하여 상기 3D 요추 재건을 생성할 수 있습니다.
3. 척추경 나사 궤적은 로봇 보조 및 휴대용 US 스캐닝에서 요추의 3D 재구성의 후방 척추 랜드마크를 기반으로 식별할 수 있습니다.

이 프로젝트는 중재 척추 적용 분야에서 새로운 탐색 방법으로서 요추의 미국 재건을 강화하는 데 도움이 되는 목적으로 세 가지 기둥으로 구성됩니다.

• 1st Pillar: 건강한 피험자의 요추에 대한 최초의 생체 내 로봇 지원 및 휴대용 미국 재건 데이터 세트를 획득했습니다. 수집된 데이터 세트는 실제 CT 데이터와 비교하여 품질을 평가합니다.
• 두 번째 기둥: 수집된 모든 요추 데이터의 미국 재구성을 식별된 각 척추로 분할하도록 새로운 기계 학습 알고리즘이 훈련됩니다.
• 세 번째 기둥: 후방 척추 랜드마크를 기반으로 척추경 나사 궤적을 식별하는 새로운 측정 방법이 분할된 미국 재구성에 적용됩니다. 이 연구는 로봇 지원 개입에 향후 사용을 위해 미국을 더욱 촉진합니다.

이 프로젝트는 두 단계로 구성됩니다. 첫째, 프로젝트의 타당성을 평가하고 계획된 워크플로 및 안전 조치를 개선하기 위한 예비 파일럿 연구가 계획되어 있습니다. 이 파일럿을 위해 조사관은 두 명의 자원 봉사자를 입대 입으로 모집합니다. 파일럿을 완료하고 철저히 평가한 후 조사관은 실제 연구를 수행합니다.

실제 연구를 위한 자원 봉사자는 공개 참여를 통해 선정됩니다. 가능한 지원자는 젊고 건강하며 질병이나 요추 변형의 영향을 받지 않습니다. 선발된 지원자들은 그들의 병력에 대해 질문하여 선별됩니다. 포함되고 참여할 의향이 있는 경우 지원자는 Balgrist Campus 연구에 초대되고 요추에 대해 임상 검사를 받게 됩니다. 또한 저선량 CT 스캔, 휴대용 US 스캔, 로봇 보조 US 스캔이 진행됩니다.

CT 스캔은 수동으로 3D 표면 모델로 분할되어 "분할 실측 정보"를 얻습니다. 새로운 기계 학습 알고리즘은 자동으로 3D 재구성을 수행하고 로봇 지원 및 휴대용 US 스캔을 분할합니다.

그런 다음 3D US 재건은 요추의 후방 해부학적 랜드마크를 기반으로 하는 새로운 방법을 통해 척추경 나사못 궤적을 식별하는 데 활용됩니다.

이 단일 센터 연구는 스위스 취리히 대학교 정형외과 컴퓨터 과학(ROCS) 팀의 임상 및 컴퓨터 과학 지식과 루벤 대학교 공학부의 로봇 공학 및 미국 응용 지식을 결합한 것입니다. 벨기에. 데이터 수집은 Balgrist Campus에서 수행됩니다.