ترجمه فارسی مقاله سینماتیک پیشرفته زانو: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و مورفینگ برای مدل‌سازی سه‌بعدی ایمپلنت

چکیده

Accurate reconstruction of implanted knee models is crucial in orthopedic surgery and biomedical engineering, enhancing preoperative planning, optimizing implant design, and improving surgical outcomes. Traditional methods rely on labor-intensive and error-prone manual segmentation. This study proposes a novel approach using machine learning (ML) algorithms and morphing techniques for precise 3D reconstruction of implanted knee models. The methodology begins with acquiring preoperative imaging data, such as fluoroscopy or X-ray images of the patient’s knee joint. A convolutional neural network (CNN) is then trained to automatically segment the femur contour of the implanted components, significantly reducing manual effort and ensuring high accuracy. Following segmentation, a morphing algorithm generates a personalized 3D model of the implanted knee joint, using the segmented data and biomechanical principles. This algorithm considers implant position, size, and orientation to simulate the knee joint’s shape. By integrating morphological data with implant-specific parameters, the reconstructed models accurately reflect the patient’s implant anatomy and configuration. The approach’s effectiveness is demonstrated through quantitative evaluations, including comparisons with ground truth data and existing techniques. In 19 test cases involving various implant types, the ML-based segmentation method showed superior accuracy and consistency compared to manual segmentation, with an average RMS error of 0.58 +/- 0.14 mm. This research advances orthopedic surgery by providing a robust framework for the automated reconstruction of implanted knee models. Leveraging ML and morphing algorithms, clinicians and researchers gain valuable insights into patient-specific knee anatomy, implant biomechanics, and surgical planning, leading to improved patient outcomes and enhanced quality of care.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

بازسازی دقیق مدلهای زانو کاشته شده در جراحی ارتوپدی و مهندسی زیست پزشکی ، تقویت برنامه ریزی قبل از عمل ، بهینه سازی طراحی ایمپلنت و بهبود نتایج جراحی بسیار مهم است.روشهای سنتی به تقسیم دستی دستی و مستعد خطا متکی هستند.این مطالعه یک رویکرد جدید با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) و تکنیک های مورفینگ برای بازسازی دقیق سه بعدی مدل های زانو کاشته شده ارائه می دهد.این روش با دستیابی به داده های تصویربرداری قبل از عمل ، مانند فلوروسکوپی یا تصاویر اشعه ایکس از مفصل زانو بیمار آغاز می شود.سپس یک شبکه عصبی حلقوی (CNN) آموزش داده می شود تا به طور خودکار کانتور استخوان ران از اجزای کاشته شده را تقسیم کند ، تلاش دستی را به میزان قابل توجهی کاهش داده و از دقت بالایی برخوردار شود.پس از تقسیم بندی ، یک الگوریتم مورفینگ با استفاده از داده های تقسیم شده و اصول بیومکانیکی ، یک مدل سه بعدی شخصی از مفصل زانو کاشته شده تولید می کند.این الگوریتم موقعیت ، اندازه و جهت گیری ایمپلنت را برای شبیه سازی شکل مفصل زانو در نظر می گیرد.با ادغام داده های مورفولوژیکی با پارامترهای خاص ایمپلنت ، مدل های بازسازی شده به طور دقیق منعکس کننده آناتومی و پیکربندی کاشت بیمار هستند.اثربخشی این رویکرد از طریق ارزیابی های کمی ، از جمله مقایسه با داده های حقیقت زمین و تکنیک های موجود نشان داده شده است.در 19 مورد آزمون شامل انواع مختلف ایمپلنت ، روش تقسیم بندی مبتنی بر ML دقت و قوام برتر را در مقایسه با تقسیم بندی دستی نشان داد ، با میانگین خطای RMS 0.58 +/14 میلی متر.این تحقیق با ارائه یک چارچوب قوی برای بازسازی خودکار مدل های زانو کاشته شده ، جراحی ارتوپدی را پیشرفت می کند.با استفاده از ML و الگوریتم های مورفینگ ، پزشکان و محققان بینش ارزشمندی در مورد آناتومی زانو خاص بیمار ، بیومکانیک ایمپلنت و برنامه ریزی جراحی کسب می کنند و منجر به بهبود نتایج بیمار و افزایش کیفیت مراقبت می شود.