A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Method Article
تقترح هذه الدراسة نهجا جديدا للتخطيط قبل الجراحة للذكاء الاصطناعي يعتمد على استرجاع قاعدة بيانات الحالة الجراحية المتخصصة في عملية تقويم مفصل الورك المراجعة. بالإضافة إلى ذلك ، تم استخدام هذه التقنية في البداية في خمسة مرضى ، مما أظهر انخفاضا في وقت الجراحة والنزيف أثناء الجراحة.
يعد التخطيط الدقيق قبل الجراحة في مراجعة تقويم مفصل الورك أمرا بالغ الأهمية لتحقيق نتائج ناجحة. لتعزيز التقييم البديهي لشدة عيب العظام الحقي والاستفادة من الخبرة الناجحة السابقة في مراجعة تقويم مفصل الورك ، تقترح هذه الدراسة نهجا جديدا يعتمد على استرجاع قاعدة بيانات الحالة الجراحية الخبيرة ويتم تنفيذه مبدئيا في التطبيق السريري. في هذه الدراسة ، تم التخطيط لخمسة مرضى يحتاجون إلى مراجعة تقويم مفصل الورك قبل الجراحة لاستخدام نظام التخطيط الجراحي لقاعدة بيانات الحالة المتخصصة. تم إدخال بيانات تصوير المريض في النظام ومطابقتها مع الحالات الموجودة في قاعدة بيانات حالات الخبراء. بناء على الخبرة الجراحية للخبير ، تمت التوصية بخطة جراحة المراجعة. إذا لم يتم العثور على حالة مناسبة ، فقد تم تخطيط نموذج وموضع الطرف الاصطناعي بناء على نتائج إعادة البناء الخاصة بالمريض. تم تسجيل ما مجموعه خمسة مرضى في هذه الدراسة ، أربعة ذكور وأنثى واحدة ، بمتوسط عمر 50.6 سنة. كان التشخيص هو ارتخاء الطرف الاصطناعي المعقم بعد تقويم مفصل الورك. كان متوسط وقت الجراحة 123.2 دقيقة ، وكان متوسط النزيف أثناء الجراحة 672 مل. لم يلاحظ أي مضاعفات أثناء الجراحة، مثل إصابة الأوعية الدموية أو الأعصاب. في الحالة 2 ، على سبيل المثال ، مكن تطبيق مخطط التخطيط المبتكر هذا الجراح من تحديد خطة جراحة المراجعة لهذا المريض في فترة ما قبل الجراحة ، وبالتالي تقليل وقت الجراحة والنزيف أثناء الجراحة. علاوة على ذلك ، يمكن إطلاع المرضى على نتائج الحالات المماثلة مسبقا. تتيح الاستفادة من نهج تحليل البيانات الضخمة من خلال قاعدة بيانات الحالة الشاملة الخاصة بنا التحديد الآلي لخطط علاج الخبراء المطابقة طوال العملية برمتها. يفيد هذا بشكل خاص جراحي العظام عديمي الخبرة من خلال تقديم إرشادات دقيقة حول الاستراتيجيات الجراحية لمساعدتهم في اختيار أحجام الأطراف الاصطناعية المناسبة وأوضاع التركيب. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تقدم النتائج المطابقة للمرضى تصورات تصور النتائج المتوقعة بعد الجراحة.
أدى الانتشار المتزايد لتقويم مفصل الورك الكلي الأولي (THA) إلى ارتفاع مماثل في ضرورة تقويم المفاصل المراجعي بسبب عدد من العوامل ، بما في ذلك الارتخاء المعقم والعدوى والخلع المتكرر والكسر المحيطبالأطراف الاصطناعية 1. بالمقارنة مع تقويم مفصل الورك الأولي ، فإن جراحة مراجعة الورك هي إجراء أكثر تعقيدا من الناحية الفنية وصعبة سريريا ، مع معدلات وفيات أعلى2 ، وتكاليف رعاية صحية أعلى3 ، ومخاطر مضاعفاتأكبر 4.
في عملية تقويم مفصل الورك المراجعة، تعتبر إعادة بناء فقدان العظام الحقي واختيار الطرف الاصطناعي أمرا بالغ الأهمية في تحديد نجاح الجراحة. يحتاج جراح العظام إلى تقييم مخزون العظام المتبقي والتشريح المتغير ، بهدف تحقيق الاستقرار الأولي الكافي للكوب الحقيالمزروع حديثا 1. وبالتالي ، يعد التخطيط الدقيق قبل الجراحة أمرا بالغ الأهمية لتوجيه خيارات العلاج المتاحة.
حاليا ، يتحمل جراحو العظام مسؤولية إجراء تقييم شامل وتخطيط لتقويم المفاصل الترميمي بناء على نتائج التصوير قبل الجراحة وخبرتهم الجراحية. ومع ذلك ، فإن هذا سيشكل تحديا كبيرا للجراح عديم الخبرة.
مع تطور تقنية الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) ، تم استخدامها بشكل متزايد في جراحة العظام ، في المقام الأول لتجزئة الصور وتشخيصها وتصنيفها وتصنيفها5. وفي الوقت نفسه ، بدأ الذكاء الاصطناعي في تحقيق النجاح الأولي في مساعدة THA6 الابتدائية. ومع ذلك ، فإن التخطيط الذكي قبل الجراحة لمراجعة تقويم مفصل الورك يظل لوحة فارغة. يتمتع الذكاء الاصطناعي بمستقبل واعد في جراحة مراجعة الورك ، لا سيما في تقييم عيوب العظام. هذه العيوب فريدة لكل مريض ، وعلى الرغم من أنها تظهر أنماطا معينة ، إلا أن طريقة تصنيف Paprosky التقليدية تفتقر إلى الدقة المطلوبة لتوصيفها بالكامل. ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي قادر على استخراج معلومات أكثر تفصيلا من بيانات الصور ، مما يوفر وسيلة واعدة لتعزيز دقة ودقة تقييم عيوب العظام. قمنا بتطوير نظام تخطيط جديد قبل الجراحة بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتوجيه قرارات جراحي العظام بشأن تقويم المفاصل المراجعين بناء على استرجاع قاعدة بيانات الحالة الجراحية المتخصصة.
أنشأنا أولا طريقة جديدة لإعادة بناء عيوب العظام الحقي ، وقياس وكتابة عيوب العظام الحقي. بعد ذلك ، قمنا ببناء قاعدة بيانات لحالات مراجعة الورك من خلال جمع البيانات السريرية والتصويرية على 200 حالة جراحية لمراجعة مفصل الورك من خبير وطني كبير. تتكون قاعدة البيانات من التصوير المقطعي المحوسب قبل الجراحة (CT) ، والأشعة السينية قبل الجراحة ، والأشعة السينية بعد الجراحة ، والتركيبة السكانية للمريض. يمكننا مطابقة الحالات في قاعدة البيانات بناء على خصائص العيوب العظمية الحالية للمرضى المقرر خوضهم للجراحة والعثور على سيناريوهات الحالة الأكثر تشابها لتزويد الجراح بمرجع ما قبل الجراحة. يسمح هذا النهج للجراح بالحصول على فكرة ما قبل الجراحة عن بروتوكول مراجعة الحقي ، مما يقلل من التجربة أثناء الجراحة ووقت الخطأ.
حصلت الدراسة على إذن من لجنة الأخلاقيات في مستشفى لويانغ للعظام والكسور في مقاطعة خنان. بالإضافة إلى ذلك ، استندت هذه الدراسة إلى بيانات التصوير ولن تضر بالمتطوعين أو تكشف عن معلوماتهم. ولذلك، لا حاجة للمشاركين أو الأوصياء القانونيين أو الأقارب على التوقيع على استمارة الموافقة المستنيرة، بموجب التشريعات الوطنية والمتطلبات المؤسسية.
1. استيراد الصور
2. استعادة عيب عظم الحقي على الجانب المصاب
3. تجزئة الصور وإعادة البناء
4. قسم عيب العظام الحقي وحساب كمية العيب
5. البحث في قاعدة بيانات مراجعة الورك الخبير - تخطيط العيوب الحقي
حاليا ، قمنا بتطبيق هذه الطريقة في خمس حالات للمرضى الذين خضعوا لتقويم مفصل الورك ، بما في ذلك أربعة رجال وامرأة. تراوحت الأعمار بين 42 و 67 عاما. تم تشخيصهم على أنهم ارتخي بدلي معقم بعد تقويم مفصل الورك وتم تصنيفهم بناء على تصنيف Paprosky8. كان متوسط وقت الجراحة للم...
نظرا للأضرار التشريحية الكبيرة ، وحالة الأنسجة الرخوة المعقدة بعد تقويم مفصل الورك ، ووجود القطع الأثرية المعدنية الشديدة التي غالبا ما ترتبط بالغرسات المعدنية ، غالبا ما يكون من الضروري للمهنيين الطبيين ذوي الخبرة استخدام إعادة البناء ثلاثية الأبعاد لتحليل نتائج الت...
يعمل المؤلف Xiaolu Xi و Ke Yuan و Qiang Xie من قبل شركة Wuhan United Imaging Surgical Co.، Ltd. يعلن المؤلفون الباقون أنه ليس لديهم مصالح متنافسة.
تم دعم نظام تخطيط ما قبل الجراحة الذكاء الاصطناعي في هذا العمل من قبل شركة ووهان المتحدة للتصوير الجراحي المحدودة.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
PyCharm | JetBrains | 243.21565.199 | The Python IDE for data science and web development |
Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article
Request PermissionThis article has been published
Video Coming Soon
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved