完美(中国)体育-人工智能在骨科术中导航的应用进展 | 上海医疗器械博览会关注 AI+植入介入

2024-01-24

骨科手术繁杂而邃密。于骨科手术中，大夫须正确地辨认及定位枢纽关头、骨骼、韧带、肌肉及神经等构造布局，同时还有要思量手术时间、出血量、创伤面积、患者痛苦悲伤等因素。因为术野狭窄、操作空间窄，对于大夫手术技能的要求很是高。此外，术中的要害操作，如植入物的定位、截骨、钻孔、切割韧带等对于精度有很高的要求，稍微的偏差可能造成严峻的并发症。

骨科手术繁杂而邃密。骨科导航体系的开发旨于经由过程阐发术前、术中及术后数据，提供加强实际的三维可视化情况，提高医治效果。跟着数字化技能的迅速成长和临床运用，人工智能技能被引入到骨科术中导航体系中。人工智能与器械装备、成像技能相联合，加强了骨科大夫的可视化能力，使他们于手术历程中得到及时反馈及引导，进而提供最好临床决议计划。人工智能于骨科术中导航的运用还有能提妙手术的可反复性，降低了报酬过错的发生率。本文综述了人工智能于骨科术中导航的运用近况，并先容人工智能的基本观点以和基在人工智能的图象配准、及时跟踪及三维可视化技能的成长，对于今朝存于的局限及不足举行切磋。

上海医疗器械展览会Medtec China 相识到于已往的三十年中，为降低手术危害，术者及工程师开发了各类各样的医疗装备及软件来辅助手术的顺遂完成，此中之一是手术导航 。手术导航体系经由过程整合术前手术规划、术中器械跟踪及成像数据，提供加强实际的三维（three-dimensional，3D）可视化情况，今朝成为手术室中不成或者缺的一部门。于导航体系的辅助下，骨科大夫可以举行精准跟踪并不雅察剖解部位及手术器械，对于术中操作举行及时调解，进而做出最好决议计划。此外，骨科手术导航体系可以或许及时网络特定剖解布局（如髋、膝枢纽关头）的数据，以帮忙大夫于手术历程中调解软构造均衡。

骨科手术的高危害及繁杂性使引入人工智能（artificial intelligence，AI）技能成为须要，以提妙手术质量及降低手术危害 。基在AI的手术导航体系已经广泛运用在包括髋、膝枢纽关头置换术 、脊柱手术、软构造修复、截骨术、骨肿瘤切除了术以和骨折复位及固定等多种骨科临床实践中 。只管云云，AI于骨科中的运用仍处在低级阶段。最近几年来，AI于骨科范畴飞速成长，同时涌现出年夜量临床研究。本文综述了AI于骨科术中导航的运用近况，并先容AI的基本观点以和基在AI的图象配准、及时跟踪及3D可视化技能的成长，并对于今朝存于的局限及不足举行切磋。

1、检索计谋

于中国知网及万方数据库中以 人工智能 、 骨科手术 、 术中导航 作为中文检索词举行检索。于PubMed及Web of Science数据库限制语言为 English ，并以要害词 artificial intelligence 、 orthopedic surgery 及 intra-operative navigation 举行检索，时间界说为2018年1月至2023年8月。

文献纳入尺度为：（1）与 AI于骨科术中导航的运用 主题相干的临床或者基础研究；（2）文献类型为正式发表的研究性论著或者综述。文献解除尺度为：（1）反复性研究；（2）主题相干度不高、循证医学等级低的研究；（3）文献类型为技能先容、勘误或者评论；（4）没法获取全文的文献；（5）除了中文及英文外其他语种的文献。

共检索中文、英文文献984篇，经由过程EndNote软件解除反复文献77篇，获得907篇文献，并依据上述纳入和解除尺度终极共纳入相干文献87篇，此中中文文献4篇、英文文献83篇。

2、AI的观点

AI是研究、开发用在模仿、延长及扩大人的智能的理论、要领、技能和运用体系的一门新的技能科学，目的是付与计较机像人类同样的智力来解决现实问题。呆板进修（machine learning，ML）是AI的子集，使计较机 从经验中进修 ；深度进修（deep learning，DL）是ML的子集，其采器具有多层处置惩罚单位的年夜范围神经收集布局练习计较机辨认及进修更微妙及繁杂的模式。

骨科范畴中触及的DL技能年夜致可以分为监视进修（supervised learning，SL）及无监视进修（unsupervised learning，UL）。SL需要人类的专业常识来预处置惩罚及标志练习数据，并分配准确的种别 。算法被明确奉告要查找的内容，经由过程进修带有标注的数据及输出种别之间的相对于瓜葛，测验考试对于未见过的新数据举行分类或者猜测。SL可用在分类问题（如图象中是肩还有是膝？）及回归（如差别变量之间的瓜葛是甚么？）。经常使用的SL算法包括撑持向量机、决议计划树、随机丛林及卷积神经收集等。于骨科手术导航体系中，SL可以帮忙大夫辨认及检测细微的骨折和骨密度的变化，还有可以支解骨骼布局天生3D重修模子，提供更正确的手术导航及引导 。

UL练习历程不需要操作者的标志，也没有猜测输出 。UL答应呆板于没有特定指令的环境下履行使命，并经由过程发明之前未知的数据模式来创造新的常识。经常使用的UL算法包括自编码器、聚类阐发及天生匹敌收集（generating adversarial networks，GAN）等。于骨科手术导航体系中，UL可以帮忙大夫支解及定位骨骼、血管、神经及其他软构造布局，还有可以用来加强成像质量 。Ranti等 陈诉了采用聚类阐发猜测接管枢纽关头置换手术的患者预后。Ahn等陈诉利用GAN可以或许天生能正确反应膝枢纽关头骨枢纽关头炎进展阶段的X线图象，而资深专家及AI均没法将其与真实膝枢纽关头X线片辨别。GAN还有常被用来加强图象质量及图象去噪，经由过程GAN收集天生更清楚、更易辨认的医学图象，有助在提高大夫于手术历程中的决议计划能力。此外，利用GAN能天生更多的数据，从而扩展练习数据集，提高模子的泛化能力。总之，今朝的研究斥地了采用天生模子来合成真实匿名图象的潜力，为解决数据稀缺的问题提供了要领。

3、骨科手术术中的导航体系

导航曾经经只是简朴的术中定位东西，但已往三十年来手术导航体系迅速成长，已经成为骨科手术中不成或者缺的内容。骨科手术导航体系有三个主要作用：定位、寻觅空间瓜葛及轨迹计划；也就是说，手术导航体系需要解决的问题是决议 去哪里 ，找出 它于哪里 ，并规划 怎样达到那里 。与其逐一对于应，定位可以经由过程及时跟踪完成，寻觅空间瓜葛需借助图象配准技能，而轨迹计划则经由过程3D可视化实现。今朝，手术导航体系被广泛运用在各种骨科手术中，当大夫持手术器械举行操作时，导航体系可以正确跟踪并及时可视化患者剖解布局的位置、辨认感兴致区域、监控手术器械，并指导大夫把持手术器械以正确达到手术部位。

骨科导航技能初次运用在1994年。Digioia等 于匹兹堡开发了基在CT的计较机导航体系，乐成完成为了全髋枢纽关头置换术中髋臼假体的精准放置。随后，首个计较机辅助膝枢纽关头置换体系于1997年投入利用，并接踵呈现了多个骨科手术导航体系，如ROSA及NavioPFS ，以和一些轻量型的体系，如用在微创脊柱手术的Mazor及用在全膝枢纽关头置换术的MNIBotics 。今朝，骨科手术中经常使用的主流导航体系还有包括CurveTM、Kick、SpineMap 3D及Stryker NAV3i等 。用在全髋枢纽关头置换及全膝枢纽关头置换的骨科Mako体系是今朝国际上运用最广泛，且智能化水平最高的骨科手术导航体系。2016年，我国天智航公司推出第三代骨科手术导航呆板人TiRobot ，是今朝世界上独一可以或许开展四肢、骨盆骨折以和脊柱全节段手术的骨科呆板人体系。

手术导航体系可用在术前、术中及术后三个阶段，术中导航对于骨科手术的实行最为主要。术中导航体系借助图象配准技能及时反馈器械与患者剖解布局之间的空间位置瓜葛，经由过程及时跟踪技能精准定位手术器械及剖解位置，联合3D可视化技能分散并衬着感兴致区域，指导骨科大夫完成手术操作。骨科术中导航体系的及时跟踪、图象配准以和3D可视化均属在图象处置惩罚技能，也是术中导航的要害。基在AI的图象辨认经由过程对于年夜量影像数据的练习进修，主动辨认及阐发图象中的特性，使其成为医学图象处置惩罚范畴中的一种主要东西 。最近几年来，跟着AI技能的成长，骨科术中导航相干技能也获得了快速前进。

骨科手术导航体系凡是包罗如下几个基本步调：（1）术前规划，即数据收罗与建模；（2）配准术前与术者数据、及时跟踪手术器械；（3）可视化要害布局信息；（4）术后验证，即比力术后成果与术前规划的成果。

（一）图象配准

不管选择何种影像学查抄，导航体系起首必需成立术前或者术中影像学与患者剖解布局之间的空间瓜葛，成立这类瓜葛是经由过程图象配准技能来实现的。于术前收罗的3D数据（基在CT或者MRI图象）或者构建的3D剖解模子用在手术引导前，必需经由过程配准历程将其匹配得手术场景内患者的剖解体系中，并于三维坐标系中显示其位置，这也是于成像数据的 虚拟 坐标系与患者参考阵列界说的 真实 坐标系之间成立瓜葛的历程。配准的精准度会直接影响导航步伐中的后续所有步调：一方面，配准可能发生于导航前，但于这类环境下，配准后地标的任何挪动城市影响导航的正确性；另外一方面，假如利用术中3D成像，此时的配准历程可以于手术历程中实现主动化。

图象配准按照维度可以分为时间序列及空间维度。基在时间序列的配准是指于差别时间序列上对于齐不异或者差别模式的医学图象；而基在空间维度的配准根据图象空间的几何维度数目又可以划分为2D-2D、2D-3D及3D-3D配准。年夜大都骨科导航体系是使用2D-3D的图象配准，这是一种预计术前3D体积布局（CT、MRI或者3D模子）与其2D图象（术中 C 型臂X线机透视或者内镜成像）之间的空间瓜葛的技能。

近期开发了很多基在AI的2D-3D图象配准技能。Klebingat等 陈诉了一种可以或许主动确定全髋枢纽关头置换手术参数的要领。术者利用基在卷积神经收集的2D-3D配准要领正确地评估全髋枢纽关头置换术中植入物磨损、前倾及歪斜度的参数，并于患者髋枢纽关头X线片上正确支解、定位骨盆（如股骨头或者髋臼杯区域）及假体组件。Guo等引入全卷积收集框架，于无须任何用户交互的环境下完成术前CT数据及术中X线片之间的刚性配准，使用DL算法完成为了患者特定剖解的支解细化，并于74例患者的骨盆长进行了验证，成果显示全卷积收集的配准效果不变，历时短（ 0.1 s）。该要领不仅包管了可变形图象配准的正确性，并且年夜幅削减了图象配准所需的时间。Lutter等 利用2D-3D配正确定了膝枢纽关头X线片中膝枢纽关头的磨损部位及水平，基在卷积神经收集精准支解定位X线片上的假体组件，基在模子的2D-3D配准切确计较植入物于膝枢纽关头中的空间位置及标的目的。Van Houtte等提出了基在图谱的端到真个2D-3D配准DL模子，该模子将3D图谱中的图象配准到股骨X线片上，经由过程对于扭曲图集图象或者任何其他辅助数据的变形场举行回归，正确地重修了患者的股骨CT图象并举行了验证，证明了其精准性。Zhang等提出了时间一致的2D-3D配准技能对于颅面布局举行3D生长丈量，利用基在卷积神经收集的回归及初始化响应的3D数据形成为了对于应的锥形束CT图象的密集位移场。Han等基在骨折复位手术导航提出多体2D-3D配准要领，将术前骨盆骨折复位规划配准到患者特定的剖解布局中，以跟踪术中2D透视图象中的多个骨碎片，于骨盆外貌配准的偏差降低至（2.2±0.3） 妹妹。这些基在AI的2D-3D配准要领显著提高了骨科手术及时导航的效率、精准度及不变性。

上海医疗器械展览会Medtec China展区设置不停优化，原医用法例专区和医用配套办事展区归并为咨询办事（法例，CDMO，CSO) 展区，原医疗制造主动化展区进级为医疗主动化、传动节制、呆板人技能展区。强势展区范围不停扩张，从医用质料(高份子/复合质料）和其部件，金属质料/无机非金属质料和其部件加工，粘结剂，粘结产物，到管件及挤压加工产物展区。截至今朝，已经吸引了多量医疗营业的企业争先入驻，包括路博润，迈图，Avantor NuSil，杜邦，奥美凯，汉高，艾德斯，瀚纳瑞，宝丽摩赛思，韦恩堡金属，田中贵金属，ELGILOY，海瑞嘉，金纬，圣安，宝碟等。点击马上报名参展

（二）及时跟踪

手术导航体系的导航器是一种空间位置跟踪装备，可以确定对于象的位置及标的目的，并以3D坐标的情势提供这些数据。及时跟踪是同步骨科导航中各类信息的要害步调，于举行手术操作时不管采用何种暗语，术中只能显露出部门病灶，病变之间或者病变构造与正常构造之间的空间位置瓜葛不成见，给手术操作增长了难度。跟踪装备完善地解决了这个问题。手术导航体系使用跟踪装备及时确定手术器械、病变部位和手术对于象的3D位置及标的目的，帮忙术者正确、有用地校准及定位。骨科手术导航体系今朝于全髋枢纽关头置换术、全膝枢纽关头置换术、脊柱外科手术及骨折修复中广泛运用，此中最重要的一个缘故原由是骨骼布局比形变较年夜的软构造更易被跟踪 。

很多初期的手术导航体系利用基在物理介质的跟踪要领，如声学、磁性、光学及机械等要领，此中光学跟踪体系因其精准度高及非接触式等上风一度成为骨科术中导航的金尺度。最近几年来，很多研究职员于光学导航的基础上开发了AI算法，以提高骨科手术的正确性及效率。与其他导航体系比拟，AI光学导航体系的巨年夜上风于在算法只需要几秒就能够完成方针跟踪。von Atzigen等开发了HoloYolo体系，使用ML跟踪椎弓根螺钉尖真个空间位置，于无接触的环境下导航脊柱钉棒体系的植入。跟着深度传感技能的快速成长，一些研究最先摸索利用RGB-D相机来替换光学体系。Liu等 描写了一种基在RGB-D深度相机及DL的骨骼跟踪的新要领。于手术历程中，RGB-D相机重复捕捉袒露骨骼的深度图象，深度神经收集利用这些图象进修定位、支解及提取方针骨骼的外貌几何外形，随后将提取的外貌几何外形与统一骨骼的术前模子举行比力以实现跟踪，研究成果显示平均位移及角度偏差别离为2.74 妹妹及6.66°。Hu等 陈诉了一种基在DL算法的RGB-D相机无标志跟踪法，可以辅助完成膝枢纽关头置换手术。DL模子动态定位2D感兴致区域及及时支解3D骨构造，成果证明该要领对于方针遮挡具备稳健性，且跟踪偏差于4 妹妹如下，可基本满意临床要求。

（三）3D可视化

骨科导航体系中收罗的及时多模态数据为大夫提供了要害的布局信息，并最年夜限度地削减敌手术历程的滋扰。骨科术前及术中孕育发生了年夜量的多模态数据，特别是3D数据（CT及MRI等），这些数据必需以直不雅可视化的方式出现给术者，以显示术区主要的剖解布局。3D可视化技能基在患者的2D医学图象数据利用计较机图形技能出现出3D布局，使用支解及衬着等要领将感兴致方针从布局中分散出来，使大夫可以越发直不雅、清楚地不雅察患者的剖解布局以和手术器械的挪动环境，为手术方案的调解及入路的选择提供了决议计划撑持，提妙手术效率及精准性。

上海医疗器械展览会Medtec China相识到AI的成长促成了虚拟实际（virtual reality，VR）及加强实际（augmented reality，AR）的前进 。AR及VR联合跟踪装备将物体的空间信息及时传送至显示器或者监督器上，以更直不雅的情势可视化相干布局。AR及VR的实现需要依赖快速的数据处置惩罚能力，而AI于加强视频及图象数据分辩率方面的上风可以降低体系计较的压力及软件、硬件的成本。AR、VR及AI的联合孕育发生了快速正确的导航体系。Chen等 开发了基在AR/AI的手术导航体系，可主动辨认患者的骨盆布局并及时跟踪手术器械，同时于术者的头戴式显示器上及时衬着虚拟剖解模子，使术者清晰地不雅察骨盆布局。Choi等 开发了一种基在AR/AI的便携式手术导航装备，用在及时显示骨肿瘤手术历程中的安全间隙。该体系经由过程与手术器械相连，及时反馈切除了平面及最小间距，帮忙术者于手术历程中正确切除了肿瘤区域。Auloge等评估了基在AR/AI的新型导航体系的可行性、正确性、安全性及患者的辐射袒露量。于对于椎体压缩性骨折患者举行经皮椎体成形术时，AR/AI体系都可辨认方针椎体并天生安全正确的手术轨迹，穿刺针定位的正确性与透视辅助相似，但辐射剂量降低了50%。Ma等 提出采用AR/AI导航体系辅助脊柱手术中的椎弓根螺钉放置，使用DL算法将3D剖解标志配准到脊柱的CT图象，AR/AI导航体系显示平均位移偏差为3.79 妹妹，平均角度偏差为4.51°。

4、总结与瞻望

虽然AI于骨科术中导航中存于很多上风，但也面对着一些挑战及不足。起首是数据的质量、隐私性及靠得住性的问题。AI算法的练习及验证需要依赖年夜样本数据，因为数据往往难以获取，且质量乱七八糟，今朝年夜大都研究还有仅仅是基在内部构建的数据集。其次，于现实医疗场景中，堆集及标志年夜量的医疗数据事情量重大，且一些病发率低的疾病的数据网络难度更年夜，致使数据量掉衡，倒霉在深度进修。怎样实此刻有限的样本中完成进修是当前AI的成长标的目的，研究职员但愿呆板进修模子于进修了必然种别的年夜量数据后，对于在新的种别仅需要极少量的样本就能快速进修，这就是小样本进修。因为成立高质量医学数据集的成本很高，相干研究也致力在小样本进修。其次，数据标志需要依赖专业大夫的经验，该历程泯灭年夜量人力，且差别层级的大夫之间也存于差异。别的，AI的利用应以掩护患者的隐私安全，以遵照法令框架及原则作为基本要求，是以数据的利用必需征询患者的知情赞成。末了，AI仅从患者的给定命据中进修，是以手术的正确性取决在给定的数据。AI只做它被编程要做的工作，这些呆板不睬解感情、人类思惟及做出正确决议的缘故原由，是以需要于利用历程中举行监视。AI算法应该增强其成果的可注释性，使大夫明确其推理历程，有用应答因为算法误差引起的临床运用中的各种问题 。为实现这一方针，医疗机构该当鼓动勉励AI的临床利用，为数字化新时代做铺垫。

只管存于上述问题及局限性，不成否定AI于骨科手术导航中有着巨年夜的运用远景 。将来，跟着算法的不停进级及硬件装备的不停完美，手术辅助及导航体系的精准度及效率将会进一步提高。同时，主动化操作及智能化决议计划将成为此后的成长趋向。学者正于摸索怎样使用AI主动计划手术路径、选择最好手术方案、及时监控手术进程，并提供基在数据的决议计划撑持。此外，一些新兴的技能也将为骨科手术提供更多的选择，如基在VR及AR的手术辅助体系、基在ML的个性化手术方案等 。不管是术中引导、术前规划，还有是术后猜测，AI都是高效的辅助东西。将来，跟着数据库中年夜数据靠得住性与不变性的提高，以和经由过程大夫与工程师配合介入制订合理算法，基在AI的术中导航必能成为骨科大夫的利器。

文章来历： 中华骨科杂志

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