Forscher des College of Engineering and Computer Science der Florida Atlantic University und des Marcus Neuroscience Institute des Boca Raton Regional Hospital , das zu Baptist Health gehört, haben einen wichtigen Meilenstein in der Modellierung der Lendenwirbelsäule erreicht, indem sie künstliche Intelligenz mit Biomechanik integriert haben, um die Wirbelsäulendiagnostik und die personalisierte Behandlungsplanung zu verändern.
Sie sind die ersten, die eine vollautomatische Finite-Elemente-Analyse-Pipeline speziell für die Modellierung der Lendenwirbelsäule entwickelt haben. Ihr Durchbruch besteht in der Integration von Deep-Learning-Tools wie nnUNet und MONAI mit biomechanischen Simulatoren wie GIBBON und FEBio.
Die Ergebnisse der Studie, die in der Fachzeitschrift World Neurosurgery veröffentlicht wurden , zeigen, dass dieser neue Ansatz die Vorbereitungszeit für Lendenwirbelsäulenmodelle um 97,9 % – von über 24 Stunden auf nur 30 Minuten und 49 Sekunden – reduzierte, ohne die biomechanische Genauigkeit zu beeinträchtigen. Die vollautomatische Pipeline ermöglicht schnelle, patientenspezifische Simulationen, die die präoperative Planung, die Optimierung von Wirbelsäulenimplantaten und die Früherkennung degenerativer Wirbelsäulenerkrankungen unterstützen.
Tests zeigten, dass die virtuelle Wirbelsäule genauso reagierte wie eine echte: Sie zeigte realistische Bandscheibenbewegungen, Bänderspannungen und Druck im hinteren Bereich der Wirbelsäule beim Beugen und Strecken. Da das System mit sehr wenig manuellem Aufwand arbeitet, ist es deutlich schneller und zuverlässiger als herkömmliche Methoden und damit ein wertvolles Werkzeug für Ärzte und Forscher.
„Was unseren Ansatz auszeichnet, ist seine Fähigkeit, standardmäßige medizinische Bilder wie CT- oder MRT-Scans automatisch in hochpräzise, ??patientenspezifische Wirbelsäulenmodelle umzuwandeln“, sagte Dr. Maohua Lin , korrespondierender Autor und wissenschaftlicher Assistenzprofessor am Department für Biomedizintechnik der FAU . „Herkömmliche manuelle Methoden erfordern eine komplexe Geometrieverarbeitung, Vernetzung und die Einrichtung einer Finite-Elemente-Simulation. Dadurch sind sie nicht nur zeitintensiv, sondern auch stark von der Expertise des Bedieners abhängig. Unsere automatisierte Pipeline reduziert den Zeitaufwand erheblich und verkürzt, was früher mehrere Stunden oder sogar Tage dauerte, auf wenige Minuten.“
Für die Studie nutzten die Forscher fortschrittliche KI, um wichtige Teile der Wirbelsäule – wie Knochen und Bandscheiben – anhand medizinischer Scans automatisch zu identifizieren. Diese wurden anschließend in glatte 3D-Modelle umgewandelt, die Knochen, Knorpel und Bänder umfassten. Sie kartierten die Ansatzpunkte der Bänder und formten den Knorpel anhand gängiger Muster. Abschließend führten die Forscher Computersimulationen durch, um zu untersuchen, wie die Wirbelsäule auf Bewegungen wie Beugen und Drehen reagiert. Dies half ihnen zu verstehen, wo sich Belastungen aufbauen und wie sich die Wirbelsäule im realen Leben bewegt.
DOI
Credits:
Florida Atlantic University
