Prediction of the upright articulated spine shape in the operating room using conditioned neural kernel fields
Notice bibliographique
Résumé
Anterior vertebral tethering (AVT) is a non-invasive spine surgery technique, treating severe spine deformations and preserving lower back mobility. However, patient positioning and surgical strategies greatly influences postoperative results. Predicting the upright geometry from pediatric spines is needed to optimize patient positioning in the operating room (OR) and improve surgical outcomes, but remains a complex task due to immature bone properties. We propose a framework used in the OR predicting the upright spine geometry at the first visit following surgery in idiopathic scoliosis patients. The approach first creates a 3D model of the spine while the patient is on the operating table. For this, multiview Transformers that combine images from different viewpoints are used to generate the intraoperative pose. The postoperative upright shape is then predicted on-the-fly using implicit neural fields, which are trained from geometries at different time points and conditioned with surgical parameters. A Signed Distance Function for shape constellations is used to handle the variability in spine appearance, capturing a disentangled latent domain of the articulation vectors, with separate encoding vectors representing both articulation and shape parameters. A regularization criterion based on a pre-trained group-wise trajectory of spine transformations generates complete spine models. A training set of 652 patients with 3D models was used to train the model, tested on a distinct cohort of 83 surgical patients. The framework based on neural kernels predicted upright 3D geometries with a mean 3D error of 1 . 3 ± 0 . 5 mm in landmarks points, and IoU of 95.9% in vertebral shapes when compared to actual postop models, falling within the acceptable margins of error below 2 mm. • We introduce a forecasting method of the standing spine shape during surgery. • An articulated neural kernel field disentangles spine’s latent representations. • An articulation/shape network is used to generate the standing shape. • Multi-view model based on view-divergent Transformers infers intra-op 3D model. • Clinical efficacy is demonstrated in spine surgery plans with several deformations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».