Klinische Anwendung eines präoperativen Planungssystems mit künstlicher Intelligenz in Kombination mit Expertendatenbank-Retrieval in der komplexen Revisionshüftchirurgie

Summary

Diese Studie schlägt einen neuartigen präoperativen Planungsansatz mit künstlicher Intelligenz vor, der auf dem Abruf von chirurgischen Falldatenbanken durch Experten bei der Hüftendoprothetik basiert. Darüber hinaus wurde die Technik zunächst bei fünf Patienten eingesetzt, was eine Verkürzung der Operationszeit und intraoperativer Blutungen zeigte.

Abstract

Eine genaue präoperative Planung bei der Revisionshüftendoprothetik ist entscheidend für das Erreichen erfolgreicher Ergebnisse. Um die intuitive Beurteilung des Schweregrads von Hüftpfannendefekten zu verbessern und frühere erfolgreiche Erfahrungen in der Revisionshüftendoprothetik zu nutzen, wird in dieser Studie ein neuartiger Ansatz vorgeschlagen, der auf dem Abrufen von chirurgischen Falldatenbanken durch Experten basiert und zunächst in der klinischen Anwendung implementiert wird. In dieser Studie wurden fünf Patienten, die eine Hüftendoprothetik benötigten, präoperativ so geplant, dass sie das chirurgische Planungssystem der Expertenfalldatenbank verwenden. Die Bildgebungsdaten des Patienten wurden in das System eingegeben und mit den Fällen in der Expertenfalldatenbank abgeglichen. Basierend auf den chirurgischen Erfahrungen des Experten wurde ein Revisionsoperationsplan empfohlen. Wurde kein geeigneter Fall gefunden, wurden Modell und Position der Prothese auf Basis patientenspezifischer Rekonstruktionsergebnisse geplant. Insgesamt wurden fünf Patienten in diese Studie aufgenommen, vier Männer und eine Frau, mit einem Durchschnittsalter von 50,6 Jahren. Die Diagnose lautete: aseptische Prothesenlockerung nach Hüftendoprothese. Die mittlere Operationszeit betrug 123,2 min und die mittlere intraoperative Blutung 672 ml. Es wurden keine intraoperativen Komplikationen wie Gefäß- oder Nervenverletzungen beobachtet. In Fall 2 beispielsweise ermöglichte die Anwendung dieses innovativen Planungsschemas dem Chirurgen, den Revisionsoperationsplan für diesen Patienten in der präoperativen Phase zu erstellen, wodurch die Operationszeit und die intraoperative Blutung reduziert wurden. Darüber hinaus konnten die Patienten im Vorfeld über die Ergebnisse analoger Fälle informiert werden. Die Nutzung eines Big-Data-Analyseansatzes durch unsere umfassende Falldatenbank ermöglicht die automatisierte Identifizierung passender Behandlungspläne von Experten während des gesamten Prozesses. Davon profitieren vor allem unerfahrene orthopädische Chirurgen, da sie bei der Auswahl geeigneter Prothesengrößen und Montagepositionen eine genaue Anleitung zu chirurgischen Strategien erhalten. Darüber hinaus können die übereinstimmenden Ergebnisse den Patienten Visualisierungen bieten, die die vorhergesagten postoperativen Ergebnisse darstellen.

Introduction

Die zunehmende Prävalenz der primären Hüfttotalendoprothetik (THA) hat zu einem entsprechenden Anstieg der Notwendigkeit einer Revisionsendoprothetik geführt, was auf eine Reihe von Faktoren zurückzuführen ist, darunter aseptische Lockerung, Infektionen, rezidivierende Dislokationen und periprothetische Frakturen¹. Im Vergleich zur primären Hüftendoprothetik ist die Hüftrevisionsoperation ein technisch komplexeres und klinisch anspruchsvolleres Verfahren mit höheren Sterblichkeitsraten², höheren Gesundheitskosten³ und größeren Komplikationsrisiken⁴.

Bei der Revisions-Hüftendoprothetik sind die Rekonstruktion des Hüftpfannenknochenverlusts und die Auswahl der Prothese von größter Bedeutung für den Erfolg der Operation. Der Orthopäde muss den Restknochenbestand und die veränderte Anatomie beurteilen, um eine ausreichende Anfangsstabilität der neu implantierten Hüftpfanne¹ zu erreichen. Daher ist eine präzise präoperative Planung entscheidend, um die verfügbaren Behandlungsoptionen zu steuern.

Derzeit sind Orthopäden für die Durchführung einer umfassenden Beurteilung und Planung der Revisionsendoprothetik auf der Grundlage präoperativer bildgebender Befunde und ihrer eigenen chirurgischen Erfahrung verantwortlich. Dennoch wird dies für den unerfahrenen Chirurgen eine große Herausforderung darstellen.

Mit der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) wird sie zunehmend in der orthopädischen Chirurgie eingesetzt, vor allem zur Bildsegmentierung, Diagnose und Klassifizierung von Pathologien und Implantaten⁵. In der Zwischenzeit beginnt die KI, erste Erfolge bei der Unterstützung der primären THA⁶ zu erzielen. Die intelligente präoperative Planung für die Hüftendoprothetik bleibt jedoch ein unbeschriebenes Blatt. Die KI hat eine vielversprechende Zukunft in der Hüftrevisionschirurgie, insbesondere bei der Beurteilung von Knochendefekten. Diese Defekte sind für jeden Patienten einzigartig, und obwohl sie bestimmte Muster aufweisen, fehlt es der traditionellen Paprosky-Klassifikationsmethode an der Präzision, die erforderlich ist, um sie vollständig zu charakterisieren. Nichtsdestotrotz ist KI in der Lage, detailliertere Informationen aus Bilddaten zu extrahieren, was einen vielversprechenden Weg bietet, um die Genauigkeit und Präzision der Beurteilung von Knochendefekten zu verbessern. Wir haben ein neuartiges KI-gestütztes präoperatives Planungssystem entwickelt, um orthopädische Chirurgen bei der Entscheidung über eine Revisionsendoprothetik auf der Grundlage des Abrufs von chirurgischen Falldatenbanken durch Experten zu unterstützen.

Zunächst haben wir eine neuartige Methode zur Rekonstruktion von Hüftpfannendefekten etabliert, indem wir Hüftknochendefekte quantifizieren und typisieren. Anschließend erstellten wir eine Datenbank für Hüftrevisionsfälle, indem wir klinische und bildgebende Daten zu 200 chirurgischen Fällen von Hüftrevisionen von einem hochrangigen nationalen Experten sammelten. Die Datenbank besteht aus präoperativer Computertomographie (CT), präoperativem Röntgen, postoperativem Röntgen und Patientendemografie. Wir können Fälle in der Datenbank auf der Grundlage der aktuellen Knochendefektmerkmale von Patienten, die für eine Operation geplant sind, abgleichen und die ähnlichsten Fallszenarien finden, um dem Chirurgen eine präoperative Referenz zu liefern. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Chirurgen, eine präoperative Vorstellung vom Protokoll der Hüftpfannenrevision zu haben, wodurch die intraoperative Trial-and-Error-Zeit reduziert wird.

Protocol

Die Studie erhielt die Genehmigung der Ethikkommission des Orthopädisch-Traumatologischen Krankenhauses Luoyang der Provinz Henan. Darüber hinaus basierte diese Studie auf bildgebenden Daten und würde den Freiwilligen nicht schaden oder ihre Informationen preisgeben. Daher war es nach nationalem Recht und institutionellen Anforderungen nicht erforderlich, dass die Teilnehmer oder ihre Erziehungsberechtigten/nächsten Angehörigen eine Einwilligungserklärung nach Aufklärung unterzeichnen mussten.

1. Import von Bildern

1. Importieren Sie die Original-CT-Daten der beidseitigen Hüfte des Patienten. Öffnen Sie die medizinische Bildverarbeitungssoftware, wählen Sie Daten importieren und klicken Sie auf Lokale Daten , um die ursprünglichen CT-Daten des Patienten zu importieren. Abbildung 1 zeigt die Bildimportschnittstelle.

2. Wiederherstellung des Hüftpfannedefekts auf der betroffenen Seite

1. Stellen Sie fest, ob der Patient eine einseitige oder bilaterale Läsion hat. Wählen Sie das Messwerkzeug aus und zeichnen Sie mit der Maus ein rechteckiges Feld auf das Bild, um den HU-Wert (Hounsfield-Einheit, HU) der Hüftknochenfläche direkt zu messen. Betrachten Sie Metall als vorhanden, wenn der HU-Wert 1000 überschreitet, und bezeichnen Sie diesen Bereich als betroffenes Hüftgelenk.

3. Bildsegmentierung und -rekonstruktion

1. Wählen Sie die Bilddaten des zu planenden Patienten aus. Klicken Sie auf die Option Automatische Segmentierung , der CT-Wert von 400 ist standardmäßig für die grobe Segmentierung des Hüftknochens ausgewählt.
2. Wählen Sie die Schaltfläche Bearbeiten aus, um die Segmentierungsergebnisse der einzelnen Teile der einzelnen Ebenen manuell anzupassen. Wählen Sie dann die Option 3D-Rekonstruktion , um die Berechnung der 3D-Rekonstruktion der Stelle des Patienten abzuschließen. Das rekonstruierte 3D-Modell umfasst hauptsächlich die linken/rechten Hüftknochen und die linken/rechten Oberschenkelregionen. Wie in Abbildung 2 gezeigt, werden verschiedene Teile mit unterschiedlichen Farben dargestellt.

4. Teilung des Hüftpfannendefekts und Berechnung des Defektbetrags

1. Für Patienten mit einseitiger Hüftoperation wählen Sie das 3D-Modell der gesunden Seite. Nutzen Sie die Spiegelfunktion, um sie an die anatomische Struktur der betroffenen Seite anzupassen. Damit ist die Rekonstruktion des Modells für die Wiederherstellung des Hüftgelenks abgeschlossen.
2. Für Patienten mit beidseitiger Hüftoperation öffnen Sie die Standardmodellbibliothek und wählen Sie als Restaurationsmodell das Hüftmodell aus, das der Anatomie des Patienten am ähnlichsten ist.
3. Klicken Sie auf die Option Partitionieren , um das 3D-Modell des Hüftdefekts (betroffene Seite), das in Schritt 2 rekonstruiert wurde, und das 3D-Modell der Hüfte, das in Schritt 3 wiederhergestellt wurde, zu teilen. Klicken Sie dann auf die Option Differenzoperation , um die Differenzoperation für die beiden partitionierten Hüftknochenmodelle durchzuführen und den Hüftpfannendefekt zu berechnen. Das Hüftknochenmodell wird nach Qins Methode⁷ in verschiedene Regionen unterteilt, wie in Abbildung 3 gezeigt.
   HINWEIS: Aufgrund des Fokus auf die 3-Punkt-Fixation (Rami ischii, Rami ossis pubis und anterosuperior Teil des Acetabulums) der Hüftpfanne innerhalb der Grenzen der Hüftpfanne wurde die Hüftpfanne alle 120° in 3 gleiche Teile geteilt, definiert als das Schädeldach, die vordere Säule und die hintere Säule, ohne die mediale Wand. Um chirurgische Eingriffe zu steuern, stellen Sie die Unterschichten basierend auf dem Durchmesser des Hüftpfanne her. Es wurde festgelegt, dass die innere Schicht zwischen 54 mm und 62 mm und die äußere Schicht zwischen 62 mm und 70 mm für Männer liegen muss. Die innere Schicht liegt zwischen 50 mm und 58 mm und die äußere Schicht zwischen 58 mm und 66 mm für Frauen.

5. Expertensuche in der Datenbank für Hüftrevisionen - Planung von Hüftpfannendefekten

1. Öffnen Sie die Expertenfallbasis und verwenden Sie das berechnete Hüftpfannendefektvolumen, wie oben beschrieben, als Eingabe für den Abruf. Wählen Sie die Messwerkzeuge aus, um die relevanten Planungsparameter auf den prä- und postoperativen Röntgenfilmen der entnommenen Fälle zu beurteilen und die Planungsdaten zu erhalten.
2. Öffnen Sie die Expertenfallbasis und geben Sie die Art und Menge des Hüftdefekts für den automatischen Abruf ein. Es werden die entsprechenden Fallinformationen in der Datenbank eingeholt, einschließlich präoperativer und postoperativer Bilder ähnlicher Fälle und der Planungsparameter des Arztes (Implantatgröße, -position usw.).
3. Die Suchergebnisse werden in der Reihenfolge der Ähnlichkeit von der höchsten zur niedrigsten angezeigt. Lassen Sie den Arzt die ähnlichsten Fälle auswählen. Die vollständige Vorgehensweise ist in Abbildung 4 dargestellt.
4. Wenn ein ähnlicher Fall in der obigen Datenbank nicht zu finden ist, übernehmen Sie das Ergebnis der Modellrekonstruktion aus Schritt 2, wobei die Mitte des intakten Hüftpfanne als Zentrum der Hüftpfanne verwendet wird. Standardmäßig beträgt der Winkel der Hüftpfanne in der ante-Version 20° und der Abduktionswinkel 40° (diese Regel ist klinisch definiert).
   HINWEIS: Nach der Planung ist der Chirurg in der Lage, den chirurgischen Eingriff zu antizipieren und die Prothese und die unterstützenden Instrumente präziser vorzubereiten. Dieser Ansatz schließt die Möglichkeit aus, in eine Situation zu geraten, in der während der Operation nicht die richtige Prothese verfügbar ist. Darüber hinaus wird die empfohlene Lösung direkt während der Operation eingesetzt, wodurch alternative Lösungen, Umwege oder langwierige Trial-and-Error-Prozesse vermieden werden.

Results

Derzeit haben wir diese Methode bei fünf Fällen von Patienten angewendet, die sich einer Hüftendoprothetik unterzogen haben, darunter vier Männer und eine Frau. Das Alter reichte von 42 bis 67 Jahren. Sie wurden als aseptische Prothesenlockerung nach Hüftendoprothetik diagnostiziert und anhand der Paprosky-Klassifikation⁸ klassifiziert. Die mittlere Operationszeit für die fünf Patienten betrug 123,2 min, mit einem mittleren intraoperativen Blutverlust von 672 ml. Die Operationszeit ist die Gesamtz...

Discussion

Aufgrund erheblicher anatomischer Schäden, des komplizierten Weichteilzustands nach einer Hüftendoprothetik und des Vorhandenseins schwerer Metallartefakte, die häufig mit Metallimplantaten in Verbindung gebracht werden, ist es für erfahrene Mediziner häufig erforderlich, die 3D-Rekonstruktion zu nutzen, um die Bildgebungsergebnisse und klinischen Manifestationen umfassend zu analysieren, um spezifische Knochendefekte bei Patienten zu beurteilen und anschließend geeignete Hüftpfannenprot...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
PyCharm	JetBrains	243.21565.199	Die Python-IDE für Data Science und Webentwicklung