Image processing software tools development for shoulder arthroplasty

thumbnail.default.alt
Tarih
2021-05-21
Yazarlar
Sadeghi, Majid Mohammad
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Graduate School
Özet
Reverse shoulder arthroplasty is an operation performed on shoulder joints with diseases such as osteoarthritis and rheumatoid arthritis, complex fractures of the proximal humerus, and osteonecrosis of the humeral head. This operation can face problems and create risky conditions for the patient, which might end in revision operations. In this work, methods are investigated to reduce one of the main reasons for the problems faced in reverse shoulder arthroplasty. This main reason is the wrong positioning of the K-wire which itself results in the wrong positioning of the implant baseplate. The wrong positioning can reduce the range of motion of the shoulder or can lead to complete malfunctioning of the joint. Using pre-operative planning of the surgery, and patient-specific instrumentation, are the solutions evaluated for improvement of the condition and reducing the risk of malpositioning. Preoperative planning which is deciding the correct choice of the procedure before the operation based on the patient, injury type, facilities available, and surgeon's skills, is an important method in improving implant positioning. Preoperative planning can be performed using two-dimensional images of the patient, but use of three dimensional images and computer preoperative planning software tools can improve planning. Patient-specific instrumentation which is a modern orthopaedics technique, uses Computed Tomography or Magnetic Resonance Imaging of a specific patient to create customized guides preoperatively. Prostheses or guides that are designed based on the specific anatomy or injury of a patient provide an opportunity to be implemented more precisely and hence can help improve implant positioning and reduce the risk of complications resulting from malpositioning. The PSI guide generation process is performed using software tools that perform preoperative planning on the three-dimensional models of the patient's data. A new open-source software tool, that provides preoperative planning capability for the surgeon, and also creates a patient-specific guide for K-wire positioning, is developed in this work to test the presented solutions. First, the development of the software, using only open-source platforms, is explained, then using the results of the software an experiment is designed and performed. The experiment evaluated the accuracy of the software results and also compared the results with other existing methods. The experiment contained five different shoulder anatomies and glenoid types. For each type ten different samples were manufactured. Two experienced surgeons experimented on the manufactured bone models and the results were evaluated to differentiate between different anatomies. The results were evaluated to control the version angle, inclination angle, and the entry point location of the K-wire after the experiment. The evaluation of the results presented that this proposed method has good accuracy for all three parameters. Also, the results showed better outcomes for specific types of anatomies when compared to the freehand method and the conventional guide method.
Ters omuz artroplastisi (TAO), ağrı hakim olduğunda, güç veya hareketlilik dahil olmak üzere omuz eklemi işlevselliği bozulduğunda veya kaybolduğunda ve analjezik ve fizyoterapi gibi konservatif tedaviler etkili olmadığında yapılan bir omuz protezi implantasyonudur. TOA'da, skapula kemiğinin (Kürek kemiği) hem humerus başı hem de glenoid bölümleri implantlarla değiştirilir ancak eklemin anatomisi, glenoide takılan protezin top şeklinde ve humerus kemiğine takılan protezin içbükey bir şekle sahip olacağı şekilde tersine çevrilir. Ters omuz artroplastisi genellikle başarılıdır, ancak farklı komplikasyonlar ortaya çıkabilir. TOA'daki en yaygın komplikasyonlar instabilite, enfeksiyon ve glenoid gevşemedir. TOA'daki glenohumeral instabilite, eklem protez bileşenlerinin yanlış konumlandırılmasından kaynaklanabilir. Bileşenin mesafe veya açı açısından yanlış yerleştirilmesi instabiliteye neden olabilir. Glenoid implantın doğru yerleştirilmesi, protez dayanıklılığı ve daha iyi omuz fonksiyonu için çok önemlidir fakat, İşlem geleneksel yöntem kullanılarak yapıldığında, daha önce gerçekleştirilen operasyondan sonra kürek kemiğinin değişken anatomisi, eklem kontraktürleri, glenoiddeki kemik kaybı ve güvenilir anatomik işaretlerin olmaması nedeniyle bileşen yerleştirme zor olabilir. Operasyon öncesi planlama ve hastaya özel kılavuzların kullanımı implant konumlandırmanın iyileştirilmesine yardımcı olabilir ve sonuç olarak yanlış konumlandırmadan kaynaklanan komplikasyon riskini azaltmak için uygun bir çözüm sunabilir. PSI (Hastaya Özel Enstrümantasyon), hastanın anatomisinin gereksinimlerini karşılayan özelleştirilmiş kılavuzlar oluşturmak için belirli bir hastanın Bilgisayarlı Tomografi veya Manyetik Rezonans Görüntülemesini kullanan bir yöntemdir. PSI kılavuz oluşturma süreci, hastanın kemiklerinin üç boyutlu modelleri üzerinde operasyon öncesi planlama yoluyla gerçekleştirilir. Operasyon öncesi planlama, hastayı ve hasar koşullarını değerlendirerek ve cerrahın kullanabileceği imkanları, donanımı ve becerileri göz önünde bulundurarak doğru prosedür ve implant tipi seçimine karar vermektir. Yazılımın operasyon öncesi planlamada çok önemli yardımı olabilir. Bir hastanın anatomisinin ve özel durumunun üç boyutlu bir modelini görüntülemek, bir cerrahın farklı tedavi çözümlerini belirlemesine yardımcı olabilir. Cerrahın implantı hastanın kemiklerine sanal bir alanda yerleştirme yeteneği, glenoid versiyonun ve eğimin optimal düzeltmesine karar vermede yardımcı olabilir. Ayrıca yazılım PSI kılavuzu oluşturma sürecinin gerekli bir parçasıdır. Bu çalışma, ters omuz artroplastisinde yanlış konumlandırmanın zorluklarının üstesinden gelebilecek bir yazılım aracı oluşturmuştur ve bu tezde, ters omuz artroplastisi için bir PSI, ameliyat öncesi planlama ve kılavuz tasarım yazılım aracı geliştirme aşamaları ve süreçleri açıklanmıştır. Böyle bir yazılım aracı geliştirmek için öncelikle farklı tıbbi durumlar araştırıldı ve ardından Bilgisayar Tomography (BT) tarama görüntüleri olarak girdi verilerinin türü ve özellikleri incelendi. Ardından, son yazılıma ulaşmak için giriş verileri üzerinde yapılacak işlemler tasarlandı ve operasyon öncesi planlamanın genel süreci planlandı. Genel süreçler kullanılarak sürecin her bir adımı tasarlandı ve geliştirildi. Her adım için gerekli algoritmalar ve yazılım araçları bulundu, geliştirildi ve entegre edildi. Girilen verileri yakalamak, okumak, yazılım ortamına aktarmak, verileri sıralamak ve kaydetmek için farklı protokoller ve standartlar kullanıldı. Diğer adımlarda kullanılacak en iyi veri yakalama yöntemini sağlayan yazılım için belirli bir BT tarama protokolü seçildi. DICOM standardı, GDCM ve VTK kütüphaneleri daha sonra yakalanan verileri işlemek için kullanıldı. DICOM standardının uluslararası kabul görmüş alanları ve ayrıntıları sayesinde veri işleme çok verimli hale getirildi, GDCM ve VTK kütüphanelerinin kullanılması ile verilere erişimin sorunsuz olması sağlandı. Yakalanan ve sıralanan verilerin ön işleme tabi tutulması için kontrast artırma ve gürültü giderme işlemleri gerçekleştirildi. Verilerdeki önemli bilgileri koruyabilen özel gürültü giderme algoritmaları seçildi ve bunların ITK kütüphanesinde uygulanması ile süreç çok güvenilir hale getirildi. Tüm dokulardan kemiklerin tespiti ve ardından kürek kemiği ve özelliklerinin tespiti için yeni algoritmalar ve yöntemler geliştirildi ve VTK kütüphanesi kullanıldı. Kemikleri diğer dokulardan ayırabilmek amacıyla, her hastanın otomatik eşik tespiti için özel olarak seçilmiş BT tarama protokolü ve hasta verilerini kullanmak üzere yeni algoritma geliştirildi. Diğer kemikler arasından kürek kemiğini tespit etmek için, omuz bölgesindeki kemiklerin geometrik özelliklerinin bir kemik ayırma yöntemi oluşturduğu kabul edildi. Kürek kemiğinin özelliklerini saptamak için birçok farklı geometrik özellik, kürek kemiğinin ve glenoid yüzeyinin genel şekli, nokta ve yüzey algılama algoritmalarının bir kombinasyonu kullanıldı. Algoritmaların bazı bölümlerinde VTK kütüphanesini kullanıldı ve bazı bölümler kütüphanelerin mevcut sorunun belirli gereksinimlerini karşılamadığı için yalnızca C ++ dili kullanılarak geliştirildi. Yazılımın GUI (Grafiksel Kullanıcı Arayüzü) tasarımı ve yazılım destekli operasyon öncesi planlama birlikte gerçekleştirildi. GUI bölümlerinin düzeni ve mevcut özellikler, operasyon öncesi planlama için işlevsellikleri göz önünde bulundurularak tasarlandı. GUI, işleme ve ara yüz tasarımı için VTK ve Qt kütüphaneleri kullanıldı. Operasyon öncesi planlama süreci hem yazılımın teknik yönleri hem de yazılımın kullanıcısı olarak cerrahlardan gelen geri bildirimler dikkate alınarak tasarlandı. Kılavuzu tasarlamak için VTK, CGAL ve OpenMesh kütüphaneleri kullanıldı. Kılavuzun algoritmaları ve geometrik şekli, işlemin her belirli hasta için tam otomatik olabileceği ve kılavuzun glenoid üzerinde uygun oturma ve delme işlemi için iyi mekanik dayanıma sahip olacağı şekilde tasarlandı. Bu çalışmada geliştirilen yöntemler ve algoritmalar, yazılımın her bölümündeki görevleri çözmek için optimize edilmek üzere tasarlandı. Kullanılan kütüphanelerin tümü, diğer geliştiriciler tarafından erişilebilen iyi kurulmuş ve iyi bilinen açık kaynaklı kütüphanelerdir. Tüm bu algoritmalar ve kütüphaneler, her tıbbi vaka için hastaya özel bir kılavuz oluşturma imkânı sağlar. Bu durumlar daha sonra geliştirilen yazılımı test etmek için kullanılabilir. Yazılımı farklı yönlerden test etmek için bir deney tasarlandı. İlk olarak, farklı hastalar üzerinde operasyon öncesi planlama yapmak için yazılım yeteneği kontrol edildi ve tasarlanan kılavuzların kalitesini gözlemlendi. İkinci olarak, farklı glenoid tipleri için bu yazılım tarafından operasyon öncesi planlama yapıldığında gerçekleştirilen işlemlerin sonuçlarının doğruluğu kontrol edildi. Bu hedeflere ulaşmak için deneyde, beş farklı kürek kemiği tipinin bilgisayarlı tomografi taramalarını kullanıldı. Çalışma gruplarını oluşturmak için Walch sınıflandırması kullanıldı. Walch sınıflandırmasına göre bir kürek kemiğinin her biri tip A2, B2, C, D idi ve bir kürek kemiği sağlam veya artritik olmayan bir glenoide sahipti. Gerçekleştirilecek deney için, kürek kemiği modellerinin 3 boyutlu hızlı yazıcı ile modellenmesi sağlandı. Toplam 150 tam boyutlu fiziksel kürek kemiği modeli ve 15 kılavuz modeli üretildi. Üretilen kemik modelleri etiketlendi ve kodlandı. Her bir kürek kemiği tipi grubu için deney üç farklı yöntem kullanılarak gerçekleştirildi ve her yöntem iki farklı cerrah tarafından beş kez tekrarlandı. Deneyin sonuçlarını gözlemlemek için, modellerin ve kılavuz pinlerin operasyon sonrası BT taramaları, yazılımla kullanılacak ilk görüntüleri yakalamak için kullanılan aynı BT tarama protokolü kullanılarak elde edildi. Daha sonra, bu BT görüntüleri, kemiğin içinde yer alan kılavuz pim ile kemiklerin 3D modellerini oluşturmak için kullanıldı. Her numunenin 3D modelleri, birbirleriyle tam olarak eşleşecek şekilde 3D alana kaydedildi. Daha sonra Friedman ve Maurer yöntemleri kullanılarak, 3 boyutlu modellerin versiyonu ve eğimi dijital olarak ölçüldü. Kılavuz pim girişinin glenoid yüzeye pozisyonu da planlanan giriş noktasına göre ölçüldü. Versiyonun ortalama değeri ve standart sapması, eğim ve giriş noktası konumları, her yöntemle çalıştırılan her numune için ölçüldü. Bu çalışmanın hipotezlerinden biri, diğer PSI olmayan omuz artroplasti operasyonlarına kıyasla operasyon öncesi planlama yeteneklerini ve PSI kılavuzlarını yüksek doğrulukla kolaylaştırabilen açık kaynaklı bir yazılım platformunun geliştirilebileceğidir. PSI yönteminin geleneksel yöntemlerle karşılaştırılması için sonuçların değerlendirildiği durumlarda, PSI yönteminin hata değerleri diğer yöntemlerden daha iyi ortalama ve standart sapma göstermiştir, PSI yönteminin operasyon sonrası değerleri, planlanan değerler ve hastaya özel kılavuz, planlanan değerlerle birbirine iyi derecede yakındır. Bu çalışmanın bir başka hipotezi, operasyon öncesi planlama yazılımı kullanılarak tasarlanan PSI'lerin, özellikle glenoid kemik deformesi vakalarında, standart kılavuzlu ve serbest el enstrümantasyon yöntemlerinden daha iyi kılavuz pim konumlandırma sağlayabileceğidir. Glenoid gruplarının çoğu için farklı tipteki glenoidlerin hata değerlerinin PSI için daha iyi ortalama ve standart sapma değerleri gösterdiği görülmüştür. Bu çalışmanın sonuçları, PSI'nın kılavuz pim konumlandırma doğruluğunu göstermiştir ve artritik olmayan glenoid tipi ve kusurlu glenoid tipleri C, B2 ve A2 için, PSI'nın diğer yöntemlere göre daha doğru olduğunu göstermiştir, fakat bu sonuçlar istatiksel anlamda artritik olmayan glenoid tipi ve C glenoid tipi için anlamlıdır. Genel olarak, çalışma sonuçları, kanıtlamaya ve ulaşmaya çalıştığı ilk amaçları ve hipotezleri desteklemektedir ve yalnızca açık kaynaklı kütüphaneler kullanılarak geliştirilen araç, daha fazla araştırma için bir kılavuz olabilir.
Açıklama
Thesis (Ph.D.) -- Istanbul Technical University, Graduate School, 2021
Anahtar kelimeler
bioengineering, biyomühendislik, orthopedics and traumatology, ortopedi ve travmatoloji, digital image processing, sayısal görüntü işleme
Alıntı