[論文レビュー] Pelvis Surface Estimation From Partial CT for Computer-Aided Pelvic Osteotomies

Robert B. Grupp, Yoshito Otake+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 23, 2019

Pelvic and Acetabular Injuries被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、部分的CTスキャンから完全な仙骨表面を再構築するための滑らかな外挿法を提案する。統計的形状モデル（SSM）を用い、従来のカットアンドパスタイプの手法と比較して表面誤差を顕著に低減する。仙骨窩および腸骨棘上部5%を事前知識として用いることで、平均で1.31 mmのRMS表面誤差の改善と、最大誤差で3.16 mmの改善が達成され、被照射線量を低減しつつ正確なコンピュータ支援仙骨骨切り術が可能になる。

ABSTRACT

Computer-aided surgical systems commonly use preoperative CT scans when performing pelvic osteotomies for intraoperative navigation. These systems have the potential to improve the safety and accuracy of pelvic osteotomies, however, exposing the patient to radiation is a significant drawback. In order to reduce radiation exposure, we propose a new smooth extrapolation method leveraging a partial pelvis CT and a statistical shape model (SSM) of the full pelvis in order to estimate a patient's complete pelvis. A SSM of normal, complete, female pelvis anatomy was created and evaluated from 42 subjects. A leave-one-out test was performed to characterise the inherent generalisation capability of the SSM. An additional leave-one-out test was conducted to measure performance of the smooth extrapolation method and an existing "cut-and-paste" extrapolation method. Unknown anatomy was simulated by keeping the axial slices of the patient's acetabulum intact and varying the amount of the superior iliac crest retained; from 0% to 15% of the total pelvis extent. The smooth technique showed an average improvement over the cut-and-paste method of 1.31 mm and 3.61 mm, in RMS and maximum surface error, respectively. With 5% of the iliac crest retained, the smoothly estimated surface had an RMS surface error of 2.21 mm, an improvement of 1.25 mm when retaining none of the iliac crest. This anatomical estimation method creates the possibility of a patient and surgeon benefiting from the use of a CAS system and simultaneously reducing the patient's radiation exposure.

研究の動機と目的

• 不完全な仙骨CTスキャンにおける表面再構築誤差を低減すること。
• 既存のカットアンドパスタイプ外挿法における不連続な遷移の制限を解消すること。
• 術前CTスキャンが部分的である場合でも、患者とCTの登録を正確に行えるようにすること。
• 全仙骨CTスキャンを避けることで、思春期および出産適齢の女性における被照射線量を最小限に抑えること。
• 仙仙骨周囲骨切り術（PAO）における3次元手術計画およびナビゲーションの正確性と信頼性を向上させること。

提案手法

• 70体の全容量CTボリュームから得られた42体の有効な仙骨表面メッシュを用い、可変強度ベースのボリュームレジストレーションにより、正常女性仙骨の統計的形状モデル（SSM）を構築した。
• 一般化誤差を評価し、外挿の指針とすることを目的に、1人を除いた交差検証（leave-one-out cross-validation）を用いてSSMをトレーニングした。
• 2種類の外挿法を比較した：(1) カットアンドパスト、すなわちSSMが予測した領域を既知の事前知識領域に直接コピーする手法、(2) スムーズ外挿、すなわち既知領域と推定領域の間で連続性を保証するための薄板スプライン（TPS）を用いる手法。
• TPS変換は、部分的な事前知識とSSMによる推定領域の共通領域を用いて計算され、境界部における滑らかな補間が保証された。
• 外挿領域における表面誤差は、さまざまな事前知識領域サイズ（0%〜15%の腸骨棘上部）を想定し、RMS誤差および最大誤差の指標を用いて定量化した。
• 欠損CTスライスをシミュレートし、異なる事前知識領域と外挿手法を用いた再構築精度を比較することで、本手法の妥当性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統計的形状モデル（SSM）を用いたスムーズな外挿法は、不完全な仙骨CTスキャンにおいて、カットアンドパスタイプ手法と比較して表面再構築誤差を低減できるか？
• RQ2 腸骨棘上部の解剖学的構造（事前知識として）を含めることで、仙骨表面再構築の精度は向上するか？
• RQ3 スムーズな外挿法は、仙骨骨切り術におけるコンピュータ支援外科研術システムの登録精度をどの程度向上させるか？
• RQ4 事前知識領域のサイズ（例：腸骨棘上部の0%〜15%）を変化させた場合、SSMを用いた仙骨表面推定の精度にどのような影響を与えるか？
• RQ5 本手法により、著しく被照射線量を低減しつつ正確な3次元手術計画が可能になるか？

主な発見

• スムーズな外挿法は、すべての事前知識設定において、カットアンドパスタイプ手法と比較して平均RMS表面誤差を1.31 mm低減した。
• スムーズ法は、カットアンドパスタイプ手法と比較して平均最大表面誤差を3.16 mm低減した。最小改善でもRMS誤差は0.68 mmの改善が得られた。
• 仙骨窩および腸骨棘上部5%を事前知識として用いた場合、外挿領域のRMS誤差は2.21 mmであった。これはSSMの一般化誤差1.61 mmからわずか0.60 mmの増加にとどまった。
• 腸骨棘上部5%の追加で、スムーズ法では表面誤差が顕著に低減されたが、カットアンドパスタイプ手法では追加の事前知識による改善が限定的であった。
• スムーズ法は、既知領域と推定領域の間で視覚的に連続的かつ解剖学的に妥当な遷移を生成したのに対し、カットアンドパスタイプ手法では不連続性が見られた。
• SSMは優れた一般化能力を示し、交差検証で完全な解剖学的構造を事前知識として用いた場合、RMS表面誤差は1.61 mmであった。