Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

מחקר זה מציע גישת תכנון טרום ניתוחית חדשה של בינה מלאכותית המבוססת על אחזור מאגר מקרים כירורגיים מומחים בניתוח מפרק ירך תיקון. בנוסף, הטכניקה שימשה בתחילה בחמישה חולים, והציגה הפחתה בזמן הניתוח ודימום תוך ניתוחי.

Abstract

תכנון טרום ניתוחי מדויק בתיקון מפרק הירך הוא חיוני להשגת תוצאות מוצלחות. כדי לשפר את ההערכה האינטואיטיבית של חומרת מום בעצם האצטבולרי ולמנף ניסיון מוצלח קודם בתיקון מפרק הירך, מחקר זה מציע גישה חדשה המבוססת על אחזור מסד נתונים של מקרים כירורגיים מומחים ומיושמת בתחילה ביישום קליני. במחקר זה, חמישה מטופלים שנזקקו לתיקון מפרק הירך תוכננו לפני הניתוח להשתמש במערכת התכנון הכירורגי של מאגר המקרים המומחים. נתוני ההדמיה של המטופל הוזנו למערכת והותאמו למקרים במאגר המקרים של המומחים. על סמך הניסיון הכירורגי של המומחה, הומלץ על תוכנית ניתוח תיקון. אם לא נמצא מקרה מתאים, המודל והמיקום של התותבת תוכננו על סמך תוצאות שחזור ספציפיות למטופל. בסך הכל נרשמו למחקר זה חמישה חולים, ארבעה גברים ואישה אחת, עם גיל ממוצע של 50.6 שנים. האבחנה הייתה התרופפות תותבת אספטית לאחר ניתוח מפרק הירך. זמן הניתוח הממוצע היה 123.2 דקות, והדימום הממוצע תוך ניתוחי היה 672 מ"ל. לא נצפו סיבוכים תוך ניתוחיים, כגון פגיעה בכלי הדם או בעצבים. במקרה 2, למשל, יישום תוכנית תכנון חדשנית זו איפשר למנתח לשרטט את תוכנית ניתוח התיקון עבור מטופל זה בתקופה שלפני הניתוח, ובכך להפחית את זמן הניתוח ואת הדימום תוך הניתוח. יתר על כן, ניתן ליידע את המטופלים מראש על התוצאות של מקרים מקבילים. מינוף גישת ניתוח ביג דאטה באמצעות מסד הנתונים המקיף שלנו מאפשר זיהוי אוטומטי של תוכניות טיפול מומחה תואמות לאורך כל התהליך. זה מועיל במיוחד למנתחים אורטופדיים חסרי ניסיון על ידי מתן הדרכה מדויקת לגבי אסטרטגיות כירורגיות כדי לסייע להם בבחירת גדלי תותבות מתאימים ותנוחות הרכבה. בנוסף, תוצאות ההתאמה יכולות להציע למטופלים הדמיות המתארות תוצאות חזויות לאחר הניתוח.

Introduction

השכיחות הגוברת של ניתוח מפרק ירך מלא ראשוני (THA) הובילה לעלייה מקבילה בצורך בניתוח מפרק תיקון עקב מספר גורמים, כולל התרופפות אספטית, זיהום, נקע חוזר ושבר פריפרוסטטי1. בהשוואה לניתוח מפרק ירך ראשוני, ניתוח מפרק ירך חוזר הוא הליך מורכב יותר מבחינה טכנית ומאתגר יותר מבחינה קלינית, עם שיעורי תמותה גבוהים יותר2, עלויות בריאות גבוהות יותר3 וסיכוני סיבוכים גדולים יותר4.

בתיקון מפרק הירך, שחזור אובדן עצם אצטבולרי ובחירת התותבת הם בעלי חשיבות עליונה בקביעת הצלחת הניתוח. המנתח האורטופדי צריך להעריך את מלאי העצם הנותר ואת האנטומיה שהשתנתה, במטרה ליציבות ראשונית נאותה של האצטבולריתהחדשה שהושתלה 1. כתוצאה מכך, תכנון טרום ניתוחי מדויק הוא חיוני כדי להנחות את אפשרויות הטיפול הזמינות.

נכון לעכשיו, מנתחים אורטופדיים אחראים על ביצוע הערכה ותכנון מקיפים של ניתוח מפרקים חוזר על סמך ממצאי הדמיה טרום ניתוחית וניסיונם הכירורגי האישי. עם זאת, זה יהווה אתגר משמעותי עבור המנתח חסר הניסיון.

עם התפתחות טכנולוגיית הבינה המלאכותית (AI), נעשה בה שימוש הולך וגובר בניתוחים אורטופדיים, בעיקר לצורך פילוח תמונה, אבחון וסיווג של פתולוגיות ושתלים5. בינתיים, בינה מלאכותית מתחילה להשיג הצלחה ראשונית בסיוע ל-THA6 ראשוני. עם זאת, תכנון טרום ניתוחי אינטליגנטי לתיקון מפרק הירך נותר לוח חלק. לבינה מלאכותית יש עתיד מבטיח בניתוחי תיקון מפרק הירך, במיוחד בהערכת פגמים בעצם. פגמים אלה ייחודיים לכל מטופל, ולמרות שהם מציגים דפוסים מסוימים, שיטת הסיווג המסורתית של פפרוסקי חסרה את הדיוק הנדרש כדי לאפיין אותם במלואם. עם זאת, בינה מלאכותית מסוגלת לחלץ מידע מפורט יותר מנתוני תמונה, ומציעה דרך מבטיחה לשיפור הדיוק והדיוק של הערכת פגמים בעצם. פיתחנו מערכת תכנון טרום ניתוחית חדשה בסיוע בינה מלאכותית כדי להנחות את החלטות המנתחים האורטופדיים לגבי ניתוח מפרקים על סמך אחזור מסד נתונים של מקרים כירורגיים מומחים.

לראשונה הקמנו שיטה חדשה לשחזור פגמים בעצם אצטבולרי, כימות ואפיון פגמים בעצם האצטבולרית. לאחר מכן, בנינו מסד נתונים של מקרי תיקון מפרק הירך על ידי איסוף נתונים קליניים והדמיה על 200 מקרים כירורגיים של תיקון מפרק הירך ממומחה לאומי בכיר. מסד הנתונים מורכב מטומוגרפיה ממוחשבת לפני הניתוח (CT), צילום רנטגן לפני הניתוח, צילום רנטגן לאחר הניתוח ודמוגרפיה של המטופלים. אנו יכולים להתאים מקרים במסד הנתונים על סמך מאפייני מום העצם הנוכחיים של חולים שנקבעו לניתוח ולמצוא את תרחישי המקרה הדומים ביותר כדי לספק למנתח התייחסות טרום ניתוחית. גישה זו מאפשרת למנתח לקבל מושג טרום ניתוחי על פרוטוקול התיקון האצטבולרי, ומפחיתה את זמן הניסוי והטעייה תוך הניתוח.

Protocol

המחקר קיבל אישור מוועדת האתיקה של בית החולים האורתופדי-טראומטולוגי לו-יאנג במחוז הנאן. בנוסף, מחקר זה התבסס על נתוני הדמיה ולא פגע במתנדבים או חשף את המידע שלהם. לכן, על פי החקיקה הלאומית והדרישות המוסדיות, לא היה צורך שהמשתתפים או האפוטרופוסים החוקיים שלהם/קרובי משפחתם יחתמו על טופס הסכמה מדעת.

1. ייבוא תמונות

  1. ייבא את נתוני ה-CT המקוריים של הירך הכוללת הדו-צדדית של המטופל. פתח את תוכנת עיבוד התמונה הרפואית, בחר ייבוא נתונים ולחץ על נתונים מקומיים כדי לייבא את נתוני ה-CT המקוריים של המטופל. איור 1 מציג את ממשק ייבוא התמונה.

2. התאוששות של פגם בעצם האצטבולרי בצד הפגוע

  1. קבע אם למטופל יש נגע חד צדדי או דו-צדדי. בחר בכלי מדידה והשתמש בעכבר כדי לצייר תיבה מלבנית על התמונה, ולמדוד ישירות את ערך ה- HU (יחידת Hounsfield, HU) של אזור עצם הירך. קחו בחשבון מתכת הקיימת כאשר ערך ה-HU עולה על 1000 וייעדו את האזור הזה כמפרק הירך הפגוע.

3. פילוח ובנייה מחדש של תמונות

  1. בחר את נתוני התמונה של המטופל לתכנון. לחץ על האפשרות פילוח אוטומטי , ערך ה-CT של 400 נבחר כברירת מחדל לפילוח גס של עצם הירך.
  2. בחר בלחצן ערוך כדי להתאים באופן ידני את תוצאות הפילוח של כל חלק בכל שכבה. לאחר מכן, בחר באפשרות שחזור תלת מימד כדי להשלים את חישוב השחזור התלת-ממדי של אתר המטופל. המודל התלת-ממדי המשוחזר כולל בעיקר את עצמות הירך השמאלית/ימנית ואת אזורי עצם הירך השמאלית/ימנית. כפי שמוצג באיור 2, חלקים שונים מוצגים בצבעים שונים.

4. מחיצת פגם בעצם האצטבולרית וחישוב כמות הפגמים

  1. עבור מטופלים עם ניתוח ירך חד צדדי, בחר במודל התלת מימד של הצד הבריא. השתמש בפונקציית המראה כדי ליישר אותה עם המבנה האנטומי של הצד הפגוע. זה ישלים את שחזור מודל שיקום מפרק הירך.
  2. עבור מטופלים עם ניתוח ירך דו-צדדי, פתח את ספריית המודלים הסטנדרטית ובחר את מודל הירך הדומה ביותר לאנטומיה של המטופל כמודל השיקום.
  3. לחץ על המחיצה אפשרות כדי לחלק את המודל התלת-ממדי של פגם הירך (הצד הפגוע) ששוחזר בשלב 2 ואת המודל התלת-ממדי של הירך ששוחזר בשלב 3. לאחר מכן, לחץ על פעולת ההבדל אפשרות לבצע את פעולת ההבדל בשני דגמי עצם הירך המחולקים כדי לחשב את הפגם האצטבולרי. מודל עצם הירך יחולק לאזורים שונים על פי שיטת צ'ין7, כפי שמוצג באיור 3.
    הערה: בשל ההתמקדות בקיבוע 3 נקודות (rami ischii, rami ossis pubis והחלק הקדמי-עליון של האצטבולום) של הגביע האצטבולרי בגבולות הדופן האצטבולרית, האצטבולר חולק ל-3 חלקים שווים כל 120°, שהוגדרו כגג הגולגולת, העמוד הקדמי והעמוד האחורי, למעט הקיר המדיאלי. כדי להנחות הליכים כירורגיים, יש לייצר את שכבות המשנה על סמך קוטר האצטבולום. נקבע כי השכבה הפנימית חייבת להיות בין 54 מ"מ ל-62 מ"מ והשכבה החיצונית חייבת להיות בין 62 מ"מ ל-70 מ"מ לגברים. השכבה הפנימית שוכנת בין 50 מ"מ ל -58 מ"מ והשכבה החיצונית שוכנת בין 58 מ"מ ל -66 מ"מ לנשים.

5. חיפוש מומחה במאגר תיקון מפרק הירך - תכנון פגמים אצטבולריים

  1. פתח את בסיס המקרה המומחה והשתמש בנפח הפגם האצטבולרי המחושב כמתואר לעיל כקלט לאחזור. בחר את כלי המדידה כדי להעריך את פרמטרי התכנון הרלוונטיים על סרטי הרנטגן לפני ואחרי הניתוח של המקרים שאוחזרו וקבל את נתוני התכנון.
  2. פתח את בסיס מארז המומחה והזן את סוג וכמות הפגם בירך לשליפה אוטומטית. יתקבל מידע על המקרים המתאימים במאגר, כולל תמונות לפני ואחרי הניתוח של מקרים דומים ופרמטרי התכנון של הרופא (גודל השתל, מיקום וכו').
  3. תוצאות החיפוש יוצגו לפי סדר הדמיון מהגבוה לנמוך ביותר. תן לרופא לבחור את המקרים הדומים ביותר. ההליך המלא מוצג באיור 4.
  4. אם לא ניתן למצוא מקרה דומה במסד הנתונים לעיל, אמצו את תוצאת שחזור המודל משלב 2, תוך שימוש במרכז האצטבולום השלם כמרכז הכוס האצטבולרית. כברירת מחדל, זווית הגרסה הקדמית של הכוס האצטבולרית היא 20 מעלות, וזווית החטיפה היא 40 מעלות (כלל זה מוגדר קלינית).
    הערה: לאחר התכנון, המנתח מסוגל לצפות את ההליך הכירורגי ולהכין את התותבת והמכשירים התומכים בדיוק רב יותר. גישה זו מבטלת את האפשרות להיתקל במצב בו התותבת הנכונה אינה זמינה במהלך הניתוח. יתרה מכך, הפתרון המומלץ מופעל ישירות במהלך הניתוח, ומייתר את הצורך בפתרונות חלופיים, מעקפים או תהליכי ניסוי וטעייה ממושכים.

תוצאות

נכון לעכשיו, יישמנו שיטה זו בחמישה מקרים של מטופלים שעברו ניתוח תיקון של מפרק הירך, כולל ארבעה גברים ואישה אחת. הגילאים נעו בין 42 ל-67 שנים. הם אובחנו כהתרופפות תותבת אספטית לאחר ניתוח מפרק הירך וסווגו על סמך סיווג פפרוסקי8. זמן הניתוח הממוצע עבור חמשת החולים ה?...

Discussion

בשל נזק אנטומי משמעותי, מצב הרקמות הרכות המורכב לאחר ניתוח מפרק הירך, ונוכחותם של חפצי מתכת חמורים הקשורים לעתים קרובות לשתלי מתכת, לעתים קרובות יש צורך באנשי מקצוע רפואיים מנוסים להשתמש בשחזור תלת מימד כדי לנתח באופן מקיף את תוצאות ההדמיה והביטויים הקליניים על מנת להער...

Disclosures

הסופר שיאולו שי, קה יואן וצ'יאנג שיה מועסקים על ידי ווהאן יונייטד הדמיה כירורגית בע"מ. שאר המחברים מצהירים שאין להם אינטרסים מתחרים.

Acknowledgements

מערכת התכנון הטרום ניתוחי של AI בעבודה זו נתמכה על ידי Wuhan United Imaging Surgical Co., Ltd.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
PyCharmJetBrains243.21565.199The Python IDE for data science and web development

References

  1. Sadoghi, P., et al. Revision surgery after total joint arthroplasty: a complication-based analysis using worldwide arthroplasty registers. J Arthroplasty. 28 (8), 1329-1332 (2013).
  2. Laughlin, M. S., et al. Mortality after revision total hip arthroplasty. J Arthroplasty. 36 (7), 2353-2358 (2021).
  3. Bozic, K. J., et al. Comparative epidemiology of revision arthroplasty: Failed THA poses greater clinical and economic burdens than failed TKA. Clin Orthop Relat Res. 473 (6), 2131-2138 (2015).
  4. Mahomed, N. N., et al. Rates and outcomes of primary and revision total hip replacement in the United States medicare population. J Bone Joint Surg Am. 85 (1), 27-32 (2003).
  5. Ko, S., et al. Artificial intelligence in orthopedics: three strategies for deep learning with orthopedic specific imaging. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 30 (3), 758-761 (2022).
  6. Velasquez Garcia, A., et al. Artificial intelligence-based three-dimensional templating for total joint arthroplasty planning: a scoping review. Int Orthop. 48 (4), 997-1010 (2024).
  7. Wang, J., et al. Statistical shape models quantify acetabular defects in hip revision surgery: implications for classification and surgical planning. Arch Orthop Trauma Surg. 145 (1), 45 (2024).
  8. Telleria, J. J., Gee, A. O. Classifications in brief: Paprosky classification of acetabular bone loss. Clin Orthop Relat Res. 471 (11), 3725-3730 (2013).
  9. Zhang, J. W., et al. Comparison of 3D printing rapid prototyping technology with traditional radiographs in evaluating acetabular defects in revision hip arthroplasty: A prospective and consecutive study. Orthop Surg. 13 (6), 1773-1780 (2021).
  10. Li, Q., et al. Three-dimensional technology assisted trabecular metal cup and augments positioning in revision total hip arthroplasty with complex acetabular defects. J Orthop Surg Res. 14 (1), 431 (2019).
  11. Matar, H. E., Platt, S. R., Board, T. N., Porter, M. L. Overview of randomized controlled trials in primary total hip arthroplasty (34,020 Patients): What have we learnt. J Am Acad Orthop Surg Glob Res Rev. 4 (8), e20.00120 (2020).
  12. D'Apolito, R., Zagra, L. Uncemented cups and impaction bone grafting for acetabular bone loss in revision hip arthroplasty: A review of rationale, indications, and outcomes. Materials. 15 (10), 3728 (2022).
  13. Mancino, F., et al. Reconstruction options and outcomes for acetabular bone loss in revision hip arthroplasty. Orthop Rev. 12 (Suppl 1), 8655 (2020).
  14. Ying, J., et al. Treatment of acetabular bone defect in revision of total hip arthroplasty using 3D printed tantalum acetabular augment. Orthop Surg. 15 (5), 1264-1271 (2023).
  15. Shen, J., et al. Study on the causes of revision and prosthesis selection after total hip replacement for Crowe Type IV hip dysplasia. Chinese J Reparative Reconstructive Surg. 34 (05), 557-562 (2020).
  16. Yang, W., et al. Clinical application of artificial intelligence-assisted three-dimensional planning in direct anterior approach hip arthroplasty. Int Orthop. 48 (3), 773-783 (2024).
  17. Crutcher, J. P., Hameed, D., Dubin, J., Mont, M. A., Mont, M. Comparison of three-versus two-dimensional pre-operative planning for total hip arthroplasty. J Orthop. 47, 100-105 (2023).
  18. Chen, X., et al. Validation of CT-Based three-dimensional preoperative planning in comparison with acetate templating for primary total hip arthroplasty. Orthop Surg. 14 (6), 1152-1160 (2022).
  19. Huo, J., et al. Value of 3D preoperative planning for primary total hip arthroplasty based on artificial intelligence technology. J Orthop Surg Res. 16 (1), 156 (2021).
  20. Saito, K., et al. Intraoperative hemorrhage in revision total hip arthroplasty: a retrospective single-center study. J Anesth. 33 (3), 399-407 (2019).
  21. Pflüger, M. J., Frömel, D. E., Meurer, A. Total hip arthroplasty revision surgery: Impact of morbidity on perioperative outcomes. J Arthroplasty. 36 (2), 676-681 (2021).
  22. Bautista, M., et al. Thromboprophylaxis for hip revision arthroplasty: Can we use the recommendations for primary hip surgery? A cohort study. Clin Appl Thromb Hemost. 25, 1076029618820167 (2019).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved