【Simpleware】自动分割膝关节 CT 计算髌骨倾斜角

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一、概述 在髌骨不稳定的诊断和治疗中,3D 成像技术(如 CT 和 MRI)有助于测量获得许多信息指标。髌骨倾斜角为股骨内、外髁最高点连线与髌骨切位的最大横径延长线形成的夹角。目前的传统方法依赖于识别正确的 2D 切片以进行准确测量的能力,需要由训练有素的放射科和骨科医生投入较多时间进行操作。就典型医学扫描仪生成的切片厚度而言,髌骨的尺寸相对较小,该测量任务赖于个人判断,若缺乏充分培训很容易出现误差,且手动测量数据具有较低的评价者信度。随着人工智能算法在图像处理中的应用,3D 成像的自动分析成为潜在的有效解决方案,可以消除对经过特殊培训医师和标准化测量方法的需求。本研究提出一种避免主观选择正确 2D 切片的方法,利用 Simpleware 软件自动标记解剖标志点测量计算髌骨倾斜角,并与传统方法和手动放置标志点法的结果进行比较。 二、图像处理 选取 30 例复发性髌骨外侧不稳定患者(至少发生两次脱位)作为研究对象,收集未实施任何手术干预前的高分辨率单膝 CT 扫描数据。另从数据库选择 15 例无髌股关节疾病患者的双侧膝盖 CT 扫描作为 30 个对照数据。 将膝关节 CT 扫描图像数据的 DICOM 格式文件导入 Simpleware 软件,使用 AS Ortho 模块的 Knee CT 工具进行一键自动分割。软件采用专有的机器学习算法识别髌股关节和胫股关节的主要骨骼结构,可分割出 股骨、胫骨、腓骨、髌骨、腓肠豆。此外,AS Ortho 在自动分割的同时还将自动标注膝关节的关键解剖标志,其中包括股骨外侧/内侧髁、髌骨外侧/内侧缘,可以利用这四个标志点计算髌骨倾斜角。该算法具有确定性特征,即任何操作者每次运行均会输出相同的结果,具备完美的评价者信度。 图1:Knee CT 自动分割工具面板,输入为原始 DICOM 图像数据,勾选 Create landmarks 即可在自动分割的同时自动标注图示中“+”处的解剖标志点,点击 Apply 执行一键操作 三、计算髌骨倾斜角 本研究采用三种方法获得用于计算髌骨倾斜角的测量数据。 3.1 3D […]

全瓷种植体固定义齿贴面-框架厚度的有限元分析

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一、概述 CAD/CAM 系统和口内扫描仪等数字技术的出现改变了牙科的临床诊疗、科研和生产,推动引入的新型修复材料兼具美观和耐用性,提高了自动化生产效率及修复体的质量控制。3D 建模结合锥形束 CT、Micro CT、MRI 等新型成像方式开启了新颖的诊断、牙科治疗和评估技术。随着技术进步和对固定局部义齿(FPD)审美需求的增加,开发的全陶瓷 FPD 具有出色的生物相容性,但陶瓷贴面碎屑是导致整个假体失败的最常见并发症。 因此,为降低贴面碎屑的风险并优化修复体性能,有必要理解全瓷种植体支持式 FPD 在功能状态下的力学行为和理想设计参数。本项目基于 Micro CT 扫描数据创建三维模型,采用有限元分析研究贴面-框架厚度比对全瓷种植体支持式 FPD 中应力分布的影响。 二、图像处理 2.1 Micro CT 扫描 种植体支持式全瓷 FPD 模型是包含两个种植体固定装置(Astra Tech Osseospeed,直径为 4.0 和 4.8 mm;Dents Plash Sirona)、定制锆基台、螺钉、水泥层和嵌入骨骼中全瓷 FPD 的组件。使用 Micro CT 扫描设备(Skyscan 1172)对两个种植体固定装置及定制基台和 FPD 进行扫描,图像像素尺寸为 34.4 μm。 图1:种植体支持式 FPD 组件的 3D 模型 2.2 创建模型 将扫描图像数据导入 Simpleware 软件,使用基于阈值的分割工具、布尔运算、形态学闭运算和 Recursive Gaussian […]

自动分割工具加速定制化植入物的设计

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概述 implantcast GmbH 公司定制植入物的 C-Fit 3D 部门每年处理约 1000 个非标准手术规划,专注于复杂的解剖结构和翻修病例。 implantcast 公司利用 Simpleware 软件中的自动分割工具处理患者特定解剖结构,通过基于 AI 的工具大大缩短时间,一键点击即可创建分割模型。工程师在应用反馈中强调了该工具的超高效率,特别是针对含金属伪影翻修病例扫描图像中骨骼和金属部分的区分,将分割时间从数小时缩短至几分钟。AI 驱动的 Bone filling 工具可以进一步简化工作流程,尤其是腕骨和掌骨的分割。Simpleware 软件提供的有效工具提高了手术规划的效率,即使是具有挑战性的数据也能获得可靠的结果,某些情况下可以节省高达 100% 的时间。 亮点 implantcast 公司通过使用 Simpleware 自动分割工具显著减少手术规划前手动分割常规程序和更为复杂图像数据处理花费的时间 分割时间从 3 小时缩短到 15 分钟,甚至某些情况下一键分割的结果就能完全满足需求 Bone filling 工具也有助于分割手部骨骼等具有挑战性的病例 介绍 implantcast GmbH 公司成立于1988年,专注于内置假体技术,提供人工关节置换、肿瘤和翻修系统等的解决方案。在过去十年里,implantcast 的C-Fit 3D 部门为非标准解剖结构和手术规划定制植入物,每年处理约 1000 例。该团队专门研究肿瘤和翻修病例,并出口到 80 多个国家。该过程从患者的 CT 成像开始,然后创建虚拟骨骼模型和可用作手术输入的植入物设计。 图1:implantcast 定制部分骨盆置换植入物的工作流程 创建这些模型的一个挑战是处理患者特定解剖结构,特别是在扫描图像中骨骼和金属部分无法区分的翻修病例中。Implantcast 使用 Simpleware 自动分割工具,通过基于 AI […]

经颅运动诱发电位阈值电压和电流密度的有限元模拟

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概述 经颅运动诱发电位(tcMEP)已广泛应用在不同外科手术过程中监测皮质脊髓束。通过放置在颅骨上的两个刺激电极进行 tcMEP 刺激是标准技术,具有较低阈值的阳极引发肌肉 MEP 反应。动脉瘤和其他幕上手术期间的传统 tcMEP 技术存在局限性,当患者全身麻醉时需要相对较高的刺激强度来激活运动神经束。因此,具有在较深皮质下激活皮质脊髓束和绕过皮质或近皮质浅表病变的风险。 连接四极 tcMEP 方法(LQP-tcMEP)的优势在于双侧颅骨上的两个阳极和两个阴极,根据国际 10-20 系统将电极放置在 M3、M4、C1、C2 处,靠近运动皮层中手臂和腿部的代表区域。由于电流扩散更广和在更多皮层或浅皮层下激活,tcMEP 可能需要较低的电压。在本研究中,通过使用逼真的头部模型进行有限元模拟(FEM),比较 LQP、M3-M4 和 C1-C2 之间在阈值和超阈值刺激强度下中央前皮质中手部、手臂和腿部的电流密度。 方法 运动诱发电位 对 25 名未破裂颅内动脉瘤患者进行开颅夹闭手术并监测 tcMEP,患者术前没有运动障碍或术中神经电生理监测禁忌症。分别在 C1、M3、C2 和 M4 位点放置螺旋电极,施加恒定电压刺激,使用 Cadwell Cascade 系统记录。采用 8 个脉冲,脉冲间隔为 2 ms,脉冲宽度为 75 μs。使用 C1-M3 和 C2-M4 处电极配置 LQP 蒙太奇,C1-C2 或 M3-M4 测试双极蒙太奇,从手部的拇短展肌/小指展肌和脚部的趾短伸肌/拇展肌获得 MEP 阈值电压。对于每位患者,随机测试 LQP、M3-M4 和 C1-C2,从每次蒙太奇的手和脚获得刺激阈值。阈值响应定义为可记录到较小(幅度超过 25 μV)和可靠复合肌肉动作电位(CMAP)的最低刺激强度,在 […]

肿瘤电场治疗全胸模型中非小细胞肺癌的计算分析

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一、概述 非小细胞肺癌(NSCLC)占肺癌中的大多数,标准治疗方法有手术、放射治疗和药物治疗,包括细胞毒性化疗、靶向药物或根据肿瘤分子分型结果的免疫治疗。然而对于许多患者来说,不良反应往往会限制某些临床护理选择并降低生活质量。肿瘤电场治疗(TTFields)采用频率为 150 至 200 kHz 的交变电场,通过 2 对彼此正交放置的换能器阵列连接便携式电场发生器从外部施加到身体,在肿瘤细胞有丝分裂时破坏肿瘤细胞发挥抗癌作用。 TTFields 的疗效最初是在胶质母细胞瘤中进行研究,结果显示它可以延长新诊断患者的生存期。然而,人们对胸腔内 TTFields 的传播了解甚少。与浸泡在高导电性脑脊液中的大脑不同,肺泡和支气管内的空气是一种非导电介质,可能会改变 TTFields 的行为。本项目获取 4 名低分化肺腺癌患者的正电子发射断层扫描和计算机断层扫描图像数据集,通过图像处理创建大体肿瘤体积(GTV)、临床靶区(CTV)和从胸部表面到胸腔内的结构,然后使用有限元模拟研究电场的穿透能力和分布特性。 二、模型准备和模拟 2.1 图像获取 从癌症中心获取 4 名 NSCLC 患者的 DICOM 成像数据,用于回顾性影像学分析。本研究使用计算机断层扫描(CT)和正电子发射断层扫描图像,在 Simpleware 软件中对胸部各种组织的 CT 图像进行分割,然后与正电子发射断层扫描数据进行配准以勾画出 GTV。模型的准确性高度依赖于输入参数和用于勾画各种解剖结构的图像分辨率,因此在分割前将每个图像数据集超采样为 1 × 1 × 1 mm 的分辨率,使用切片之间的最近邻插值最大限度地减少体素边缘效应。 2.2 图像分割 胸内组织在患者个体间并不均匀,包括但不限于各种胸肌、皮质骨、松质骨、血管、气腔和心脏结构。单独分割气道结构(如隆突、气管)和血管(如下腔静脉、上腔静脉)作为空间参考的解剖标志。由于每个 GTV 的位置独特,模型之间存在 TTFields 异质性。在每个 GTV 周围均匀扩展 3 mm 作为 CTV,从而包含放射影像中不一定能检测到的亚临床微观疾病。将 CTV 和 GTV […]

采用增材制造点阵设计增强医用植入物的功能性

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一、概述 抗生素耐药细菌种类的增加推动了对最小化感染风险医疗器械的需求。抗菌功能可以通过修改植入物的设计实现,即并入一个局部释放治疗剂的储存库,因此维持植入物的机械功能至关重要。本研究通过增材制造探索可能实现设计灵活性的机会,开发多种内部多孔晶格结构模型用于最大限度地提高装载药物体积,同时保持髋关节植入物的承载能力。 图1:髋关节植入物的 CAD设计(a)传统植入物(b)晶格设计提供装载治疗剂的孔隙空间 二、设计、模拟与制造 2.1 晶胞设计 目前二期髋关节翻修占位器的使用寿命有限且无法承受患者的全部负荷,本研究对其具有内部晶格的结构优化进行研究。晶格根据多孔金属压缩试验国际标准 ISO 13314 设计,选择压缩晶格直径 Do 和 高度 Ho 均为 15 mm的圆柱体试样,遵循 Ho = Do ~ 2 Do,试样直径与平均孔径 da 的关系为 Do ≥ 10 da。值得注意的是,M2 Cusing SLM 系统(德国 Concept Laser)的分辨率要求最小支柱直径约为 0.2 mm 才能达到可接受的零件质量。 使用 Simpleware 软件创建 8 种不同晶胞类型的压缩晶格结构。为能够加入最大体积的治疗剂,每种晶胞类型的目标体积分数(固体与孔隙的比率)以 10 为增量递减,直到在保持所有设计参数的情况下确定最低可能的体积分数。晶胞周期(沿轴填充图像域的晶胞数量)在 X、Y 和 Z 方向上相同,以 5 为步长变化。随着体积分数降低或晶胞周期增加,支柱直径会减小。因此,在确定可能的最低体积分数后,为每个压缩晶格设计最高的晶胞周期,这将为每种晶胞类型提供在 SLM 设备限制范围内的最小支柱直径。 2.2 有限元分析 在 Simpleware FE 中为每个晶格结构生成高质量的四面体网格模型,导入 Comsol Multiphysics 软件进行有限元分析。轴向施加 2300 N,底面施加所有方向的固定约束。设置 […]

检测不同髋关节手术后髂腰肌肌腱炎的新型模拟

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概述 髂腰肌肌腱炎通常由髂腰肌肌腱和髋臼杯之间的撞击引发,影响约 18% 的全髋关节置换术(THA)和 30% 的髋关节表面置换术(HRA)患者。已研究开发出一种用于检测髂腰肌撞击的新型模拟,且在 THA 患者中验证。 本项目将验证扩展到 HRA 患者,比较 THA 和 HRA 患者的结果。使用 Simpleware 软件对 12 名患者的两组 CT 扫描数据进行分割、标记、导出后进行模拟。结果表明,模拟能够显著预测髂腰肌肌腱炎,并在 THA 和 HRA 患者的研究中区分有症状和无症状队列。这种新颖的模拟将为术前髋臼杯的放置决策和术后髂腰肌肌腱炎诊断提供助力。 亮点 已开发并验证一种检测髂腰肌撞击的新型模拟 在 Simpleware 软件中分割和标记 CT 扫描数据 模拟可显著预测髂腰肌肌腱炎 改善术前和术后手术决策 介绍 髋关节表面置换术(HRA)是全髋关节置换术(THA)治疗终末期髋关节骨关节炎(OA)的替代手术方案。与 THA 相比,HRA 具有相同的翻修率,同时保留了更多的骨量,能够更好地恢复天然生物力学。然而,腹股沟疼痛和髂腰肌肌腱炎仍是 HRA 后的常见并发症。最常见的原因是由于髋臼植入物的偏位、前倾不足或尺寸过大等因素造成髋臼杯前缘与髂腰肌肌腱的撞击。 本研究在前期 THA 模拟的基础上,通过对有症状和无症状患者的病例对照研究,探讨 HRA 患者髂腰肌肌腱炎的发生机制。然后将这些结果与先前收集的 THA 结果进行比较,研究臼杯撞击和肌腱炎机制的差异。 本研究对两个假设进行检验。首先,有症状 HRA 患者队列在仰卧位和站立位的撞击程度均显著高于无症状 HRA 患者。其次,由于与 HRA 相关的髋臼杯较大,有症状 […]

通过有限元模拟预测 3D 打印多孔钛牙种植体的疲劳寿命

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牙种植体必须承受施加在天然牙齿上的咀嚼负荷,这些重复的力可能会导致种植体松动或失败。在牙种植体中加入孔隙可增加与骨骼的接触表面积和作为药物输送装置,从而改善长期稳定性和降低失效风险。

加入多孔特征会削弱种植体的机械能力,但必须确保足够的疲劳强度,而根据 ISO 14801 测试各种多孔结构的成本高昂且耗时。本研究对 3D 打印多孔钛牙种植体试样进行机械性能测试,建立耐久极限(即无限疲劳寿命)与单调荷载至失效之间的关系,开发和校准有限元模型预测给定多孔结构的疲劳寿命。

利用深度学习精准快速分割老年人头部核磁数据

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从核磁共振图像(MRI)对整个头部进行精准的分割为个性化的有限元计算模型奠定了基础,提供非侵入性脑刺激(NIBS)等领域的计算机辅助解决方案。
本研究提出一种名为 GRACE 的深度学习方法,在一个新数据集上进行训练和验证,该数据集包含 177 个经过细致人工审查的手动校正 MRI 衍生基准分割。

 
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