Определение денситометрических данных геометрическими примитивами для анализа структуры костных тканей при транспедикулярной фиксации

Проблема современных методов навигации при использовании сегментации заключается в преобразовании данных о структуре костных тканей в единый объект, представляющий собой твердотельную трехмерную модель. Эта проблема может оказать существенное влияние на точность введения импланта. Анализ растровых изображений и изучение значений шкалы Хаунсфилда в месте установки импланта позволит выбирать траектории для их ввода. Предложен геометрический примитив для определения денситометрических данных пациентов в компьютерной томографии для анализа костных тканей при транспедикулярной фиксации. Предложенный геометрический примитив основан на получении значений единиц Хаунсфилда тканей позвонка пациента. Он включает в себя действия по работе с вокселями в DICOM-изображениях компьютерных томографий. Валидность сбора данных геометрическим примитивом проверена на примере с использованием данных пациента. Получены графики, описывающие структуру педикулы позвонка вдоль выбранного цилиндра.
EDN: RYTKHK, https://elibrary/rytkhk

Литература

[1] Lefranc M., Peltier J. Accuracy of thoracolumbar transpedicular and vertebral body percutaneous screw placement: coupling the Rosa® Spine robot with intraoperative flat-panel CT guidance—a cadaver study. J. Robot. Surg., 2015, vol. 9, no. 4, pp. 331–338, doi: https://doi.org/10.1007/s11701-015-0536-x

[2] Янушевич О.О., ред. Медицинская робототехника. Москва, Гэотар-Медиа, 2023. 384 с.

[3] Levin A.A., Klimov D.D., Vorotnikov A.A. et al. The comparison of the process of manual and robotic positioning of the electrode performing radiofrequency ablation under the control of a surgical navigation system. Sci. Rep., 2020, vol. 10, art. 8612, doi: https://doi.org/10.1038/s41598-020-64472-9

[4] Chen J., Li Y., Zheng H. et al. Hounsfield unit for assessing bone mineral density distribution within lumbar vertebrae and its clinical values. Front. Endocrinol., 2024, vol. 15, art. 1398367, doi: https://doi.org/10.3389/fendo.2024.1398367

[5] Леонова О.Н., Байков Е.С., Крутько А.В. Особенности плотности костной ткани поясничных позвонков у пациентов с дегенеративными заболеваниями позвоночника. Гений ортопедии, 2022, т. 28, № 5, с. 692–697, doi: https://doi.org/10.18019/1028-4427-2022-28-5-692-697

[6] Aiello M., Esposito G., Pagliari G. et al. How does DICOM support big data management? Investigating its use in medical imaging community. Insights Imaging, 2021, vol. 12, art. 164, doi: https://doi.org/10.1186/s13244-021-01081-8

[7] Jodogne S., Bernard C., Devillers M. et al. Orthanc — a lightweight, restful dicom server for healthcare and medical research. IEEE 10th Int. Symp. Biomedical Imaging, 2013, pp. 190–193, doi: https://doi.org/10.1109/ISBI.2013.6556444

[8] Косулин А.В., Елякин Д.В., Лебедева К.Д. и др. Применение навигационного шаблона для прохождения ножки позвонка при транспедикулярнои? фиксации. Педиатр, 2019, т. 10, № 3, с. 45–50, doi: https://doi.org/10.17816/PED10345-50

[9] Molliqaj G., Schatlo B., Alaid A. et al. Accuracy of robot-guided versus freehand fluoroscopy-assisted pedicle screw insertion in thoracolumbar spinal surgery. Neurosurg. Focus, 2017, vol. 42, no. 5, art. E14, doi: https://doi.org/10.3171/2017.3.FOCUS179

[10] Adamski S., Stogowski P., Rocławski V. et al. Review of currently used classifications for pedicle screw position grading in cervical, thoracic and lumbar spine. Chirurgia Narządów Ruchu i Ortopedia Polska, 2023, vol. 88, no. 4, pp. 165–171.

[11] Губин А.В., Рябых С.О., Бурцев А.В. Ретроспективный анализ мальпозиции винтов после инструментальной коррекции деформаций грудного и поясничного отделов позвоночника. Хирургия позвоночника, 2015, т. 12, № 1, с. 8–13, doi: https://doi.org/10.14531/ss2015.1.8-13

[12] Куликов Ю.Н., Воротников А.А., Мищенков Д.С. и др. Информационная система сбора, хранения и обработки денситометрических данных для определения перспективных навигационных данных медицинских роботов. Медицинская техника, 2024, № 1, с. 10–13, EDN: DZGLWS

[13] Kulikov Y.N., Vorotnikov A.A., Mishchenkov D.S. et al. An information management system for collecting, storing, and processing densitometric data to identify promising navigation data for medical robots. Biomed. Eng., 2024, vol. 58, no. 1, pp. 14–18, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s10527-024-10357-4

[14] Куликов Ю.Н., Мищенков Д.С., Воротников А.А. и др. Прототип программного комплекса по анализу интраоперационных данных транспедикулярной фиксации для учета индивидуальных особенностей пациента. Свид. гос. рег. прог. ЭВМ 2024661832 от 22.05.2024

[15] Симонов Е.Н., Аврамов Д.В., Аврамов М.В. Метод объемного рендеринга для визуализации трехмерных данных в рентгеновской компьютерной томографии. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Сер. Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника, 2016, т. 16, № 4, с. 5–12, doi: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr160401

[16] Mueller D. LookAt transform initializer and oblique section image filter. The Insight Journal, 2007, doi: https://doi.org/10.54294/vjl9ud

[17] Vorotnikov A.A., Poduraev Y.V., Romash E.V. Estimation of error in determining the centers of rotation of links in a kinematic chain for industrial robot calibration techniques. Meas. Tech., 2015, vol. 58, no. 8, pp. 864–871, doi: https://doi.org/10.1007/s11018-015-0809-9

[18] Pieper S., Halle M., Kikinis R. 3D slicer. 2nd IEEE Int. Symp. Biomedical Imaging: Nano to Macro, 2004, pp. 632–635, doi: https://doi.org/10.1109/ISBI.2004.1398617

[19] Hunter J.D. Matplotlib: a 2D graphics environment. Comput. Sci. Eng., 2007, vol. 9, no. 3, pp. 90–95, doi: https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55

[20] Vorotnikov A., Romash E., Isaev A. et al. Uncertainty estimation of axes direction determination of industrial robot using an ellipsoid concentration model. Proc. of the 27th DAAAM Int. Symp. Intelligent Manufacturing And Automation, 2016, pp. 480–486, doi: http://dx.doi.org/10.2507/27th.daaam.proceedings.072