日本語タイトル#
ルールベースのキーポイント抽出による脊椎の MR ガイド生物力学デジタルツイン
英文タイトル#
Rule-based Key-Point Extraction for MR-Guided Biomechanical Digital Twins of the Spine
日本語摘要#
デジタルツインは特定の個体に対するシミュレーションと臨床意思決定支援のための強力なフレームワークを提供しますが、その開発は通常、正確な個別解剖モデルに依存しています。本研究では、MRI からサブピクセル精度のキーポイントを抽出するためのルールベースのアプローチを提案します。このアプローチは、以前の CT ベースの方法から適応されたものです。私たちの方法は、堅牢な画像アライメントと椎体特異的な方向推定を組み合わせて解剖学的に意味のあるランドマークを生成し、これらのランドマークは生物力学モデルにおける筋肉や靭帯の付着点のような境界条件や力の作用点として機能します。これらのモデルは、被験者の個別解剖構造を考慮して脊椎力学をシミュレートすることを可能にし、臨床診断や治療計画におけるカスタマイズされたアプローチの開発を支援します。MRI イメージングを活用することで、私たちの方法は放射線を必要とせず、大規模研究や代表性のない集団での使用に適しています。本研究は、正確な医療画像分析と生物力学シミュレーションのギャップを埋めることでデジタルツインエコシステムに貢献し、医療における個別化モデリングの重要なテーマと一致しています。
英文摘要#
Digital twins offer a powerful framework for subject-specific simulation and clinical decision support, yet their development often hinges on accurate, individualized anatomical modeling. In this work, we present a rule-based approach for subpixel-accurate key-point extraction from MRI, adapted from prior CT-based methods. Our approach incorporates robust image alignment and vertebra-specific orientation estimation to generate anatomically meaningful landmarks that serve as boundary conditions and force application points, like muscle and ligament insertions in biomechanical models. These models enable the simulation of spinal mechanics considering the subject's individual anatomy, and thus support the development of tailored approaches in clinical diagnostics and treatment planning. By leveraging MR imaging, our method is radiation-free and well-suited for large-scale studies and use in underrepresented populations. This work contributes to the digital twin ecosystem by bridging the gap between precise medical image analysis with biomechanical simulation, and aligns with key themes in personalized modeling for healthcare.
文章ページ#
ルールベースのキーポイント抽出による脊椎の MR ガイド生物力学デジタルツイン
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