本研究提出了一种基于翻修髋关节置换术中专家手术病例数据库检索的新型人工智能术前计划方法。此外,该技术最初用于 5 名患者,手术时间和术中出血减少。
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本研究提出了一种基于翻修髋关节置换术中专家手术病例数据库检索的新型人工智能术前计划方法。此外,该技术最初用于 5 名患者,手术时间和术中出血减少。
翻修髋关节置换术的准确术前计划对于获得成功结果至关重要。为了加强对髋臼骨缺损严重程度的直观评估并利用以前在翻修髋关节置换术方面的成功经验,本研究提出了一种基于专家手术病例数据库检索的新方法,并初步在临床应用中实施。在这项研究中,5 例需要翻修髋关节置换术的患者术前计划采用专家病例数据库手术计划系统。患者的影像学数据被输入系统并与专家病例数据库中的病例进行匹配。根据专家的手术经验,推荐了翻修手术计划。如果没有找到合适的病例,则根据患者特异性重建结果规划假体的模型和位置。本研究共纳入 5 名患者,4 名男性和 1 名女性,平均年龄为 50.6 岁。诊断为髋关节置换术后无菌假体松动。平均手术时间为 123.2 min,平均术中出血量为 672 mL。未观察到术中并发症,例如血管或神经损伤。例如,在案例 2 中,这种创新计划方案的应用使外科医生能够在术前为该患者制定翻修手术计划,从而减少手术时间和术中出血。此外,可以提前告知患者类似病例的结果。通过我们全面的病例数据库利用大数据分析方法,可以在整个过程中自动识别匹配的专家治疗计划。这尤其有利于没有经验的骨科医生,因为它提供了手术策略的准确指导,帮助他们选择合适的修复体尺寸和安装位置。此外,匹配结果可以为患者提供描述预测术后结果的可视化效果。
由于多种因素,包括无菌性松动、感染、复发性脱位和假体周围骨折,一期全髋关节置换术 (THA) 的患病率增加,导致翻修关节置换术的必要性相应增加1。与初次髋关节置换术相比,翻修髋关节手术是一种技术上更复杂且临床上更具挑战性的手术,死亡率更高2,医疗费用更高3,并发症风险更大4。
在翻修髋关节置换术中,髋臼骨丢失的重建和假体的选择对于决定手术的成功至关重要。骨科医生需要评估残余骨量和改变的解剖结构,旨在使新植入的髋臼杯具有足够的初始稳定性1。因此,精确的术前计划对于指导可用的治疗方案至关重要。
目前,骨科医生负责根据术前影像学检查结果和自身手术经验对翻修关节置换术进行全面评估和规划。然而,这将给没有经验的外科医生带来重大挑战。
随着人工智能 (AI) 技术的发展,它越来越多地用于骨科手术,主要用于图像分割、诊断以及病理和植入物的分类5。与此同时,AI 开始在协助小学 THA6
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该研究获得了河南省洛阳骨伤医院伦理委员会的批准。此外,这项研究基于成像数据,不会伤害志愿者或泄露他们的信息。因此,根据国家立法和机构要求,参与者或其法定监护人/近亲属无需签署知情同意书。
1. 图片导入
2. 患侧髋臼骨缺损的恢复
3. 图像分割和重建
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目前,我们将该方法应用于 5 例接受翻修髋关节置换术的患者,包括 4 例男性和 1 例女性。年龄从 42 岁到 67 岁不等。他们被诊断为髋关节置换术后无菌假体松动,并根据 Paprosky 分类8 进行分类。5 例患者平均手术时间为 123.2 min,平均术中失血量为 672 mL。手术时间是总时间,包括股骨柄假体翻修。患者的详细信息如 表 1 所示, 重建结果如图 5 所示。
以病例二为例:患者是一名 67 岁的女性,13 年前接受了 THA。她于 2024 年 1 月因髋关节疼痛和活动障碍到医院就诊,这种疼痛已经持续了 3 年。诊断为 THA 后假体松动,Paparosky 分类为 IIC 型,并提出翻修髋关节置换术。我们将患者的术前 CT 数据导入系统,并将其与 2017 年 11 月就诊的一名 58 岁男性患者的 CT 数据进行匹配,该患者表现出非常相似的髋臼骨缺损。当时,手术过程是使用 Jumbo 杯结合加压骨移植技术进行的,这.......
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由于严重的解剖损伤、髋关节置换术后错综复杂的软组织状况以及通常与金属植入物相关的严重金属伪影的存在,经验丰富的医疗专业人员经常需要利用 3D 重建来综合分析影像学结果和临床表现,以评估患者的特定骨缺损,并随后规划合适的髋臼假体9,10.然而,即使重建了患者模型,术前计划仍然严重依赖临床医生的专业知识,尤其是在处理患有严重髋臼缺损的患者时。因此,年轻医生在治疗此类患者时面临相当大的挑战。为了更准确地评估髋臼骨缺损的程度,并利用既往复杂的髋关节术前计划经验作为医生的参考,本研究使用了一个专家病例数据库,该数据库几乎涵盖了所有临床类型的髋关节缺损,同时根据某些标准对患者进行分类。通过利用该数据库中对髋臼骨缺损的评估,医生可以选择合适的髋臼假体和手术方案,以确保髋关节的术后稳定性和功能恢复。
尽管初次髋关节置换术是一种成熟的手术11,但髋臼骨缺损的评估在确保翻.......
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作者 Xiaolu 习、袁可和谢强受雇于武汉联影外科有限公司。其余作者声明他们没有竞争利益。
这项工作中的 AI 术前计划系统得到了武汉联影外科有限公司的支持。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| PyCharm | JetBrains | 243.21565.199 | 用于数据科学和 Web 开发的 Python IDE |
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