[논문 리뷰] Bone Surface Reconstruction and Clinical Features Estimation from Sparse Landmarks and Statistical Shape Models: A feasibility study on the femur

Alireza Asvadi, Guillaume Dardenne외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 07. 07.

Hip disorders and treatments참고 문헌 23인용 수 9

한 줄 요약

이 연구는 유일한 세 개의 희박한 뼈 고정점 또는 비침습적 피부 표면 촉진점만을 이용하여 대퇴골 표면을 복원하고 기계적 축을 추정하는 통계적 형태모델(SSM) 기반 방법을 제안한다. 이 방법은 기계적 축의 오차를 3.5° 이내로 유지하여 정형외과 및 재활 분야에서 비침습적 하지 정렬 평가의 강력한 가능성을 입증한다.

ABSTRACT

In this study, we investigated a method allowing the determination of the femur bone surface as well as its mechanical axis from some easy-to-identify bony landmarks. The reconstruction of the whole femur is therefore performed from these landmarks using a Statistical Shape Model (SSM). The aim of this research is therefore to assess the impact of the number, the position, and the accuracy of the landmarks for the reconstruction of the femur and the determination of its related mechanical axis, an important clinical parameter to consider for the lower limb analysis. Two statistical femur models were created from our in-house dataset and a publicly available dataset. Both were evaluated in terms of average point-to-point surface distance error and through the mechanical axis of the femur. Furthermore, the clinical impact of using landmarks on the skin in replacement of bony landmarks is investigated. The predicted proximal femurs from bony landmarks were more accurate compared to on-skin landmarks while both had less than 3.5 degrees mechanical axis angle deviation error. The results regarding the non-invasive determination of the mechanical axis are very encouraging and could open very interesting clinical perspectives for the analysis of the lower limb either for orthopedics or functional rehabilitation.

연구 동기 및 목표

• 통계적 형태모델을 이용하여 뼈 고정점의 수, 위치, 정확도가 대퇴골 표면 복원 및 기계적 축 추정에 미치는 영향을 평가한다.
• 대퇴골 고정점과 피부 표면 촉진 고정점 간의 성능을 비교하여 대퇴골 표면 복원 및 기계적 축 추정 능력을 평가한다.
• 정형외과 및 기능적 재활 분야에서 하지 정렬 분석을 위한 비침습적 기계적 축 추정의 임상적 가능성을 평가한다.
• 독립된 시신 대퇴골 및 공개된 대퇴골 데이터셋을 기반으로 두 가지 통계적 형태모델(SSM)을 개발하고 검증하여 강력한 복원 능력을 확보한다.
• 최소 침습적 고정점 확보 방법을 사용할 경우 복원 정확도와 임상 실용성 사이의 상충 관계를 조사한다.

제안 방법

• 14개의 시신 대퇴골(내부 데이터셋의 70%)과 Sicas 데이터셋의 35개 대퇴골(공개 데이터셋의 70%)을 기반으로 주성분 분석(PCA)을 이용해 두 개의 통계적 형태모델(SSM)을 구축하였다.
• 초기 자세를 표준화하기 위해 여섯 개의解剖학적 고정점(부비상, 대퇴골두, 소퇴골두, 내측/외측 후방 경추, 상관절구)을 이용한 고정점 기반 강체 정렬을 수행하였다.
• 표면 거리 오차를 최소화하는 제약 조건이 있는 최적화 방법을 사용하여 SSM을 희박한 고정점에 맞추어 대퇴골 표면을 복원하였다.
• 기계적 축은 고관절 중심(부비상)과 무릎관절 중심(상관절구)을 연결하는 선으로 계산되었으며, 이는 기준값과의 각도 편차를 핵심 평가 지표로 사용하였다.
• 표면 복원 정확도는 예측된 대퇴골 표면과 기준값 표면 간의 점 간 거리의 제곱근 평균제곱오차(RMSE)로 정량화하였다.
• 내부 데이터셋의 6개 테스트 대퇴골과 Sicas 데이터셋의 15개 테스트 대퇴골을 대상으로 반복 시험을 수행하여 편향과 분산을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 뼈 고정점의 수와 위치가 통계적 형태모델을 이용한 대퇴골 표면 복원 정확도에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ2 직접적인 뼈 고정점과 비침습적 피부 표면 촉진 고정점 간의 고정점 확보 방법이 복원 품질과 기계적 축 추정에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ3 통계적 형태모델이 기계적 축을 임상적으로 허용 가능한 기준 내에서 충분히 정확하게 추정할 수 있는가?
• RQ4 훈련 데이터셋의 크기와 다양성이 SSM의 표면 및 기계적 축 추정 성능에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ5 연조직 변형이 피부 표면 고정점 기반 복원 정확도에 미치는 영향은 어느 정도이며, 실무에서 이를 완화할 수 있는가?

주요 결과

• 단지 세 개의 뼈 고정점만을 사용해도 SSM이 평균 5 mm 이내의 점 간 표면 오차로 대퇴골 표면을 복원하였으며, Sicas로 훈련된 모델은 0.5–2 mm의 RMSE를 기록하였다.
• 뼈 고정점에서 추정한 기계적 축은 기준값과 평균 2° 이내의 각도 편차를 보였으며, 고관절골절 수술의 임상 기준을 충족하였다.
• 피부 표면 촉진 고정점 기반 복원에서는 평균 기계적 축 편차가 3.5°였으며, 하지 정렬 교정의 임상적으로 허용 가능한 범위인 3°–5° 내에 들어갔다.
• Sicas로 훈련된 SSM은 더 큰 훈련 데이터셋 덕분에 내부 모델보다 성능이 뛰어났으며, 모든 실험에서 일관되게 낮은 표면 복원 오차를 기록하였다.
• 피부 표면 고정점 사용 시 표면 복원 정확도는 낮아져 7.5–10.5 mm의 RMSE를 보였지만, 기계적 축 추정은 여전히 임상적으로 실용 가능했으며, 이는 비침습적 하지 분석의 잠재력을 시사한다.
• 이 연구는 최소한의 고정점 입력에도 불구하고 SSM이 신뢰성 있게 주요 임상 파rameter를 추정할 수 있음을 입증하여, 향후 기능적 재활 및 비침습적 정형외과 계획 분야의 응용을 뒷받침한다.