通过关节形状-强度参考进行骨盆骨折复位规划

《IEEE Transactions on Medical Imaging》：Pelvic Fracture Reduction Planning via Joint Shape-Intensity Reference

Pelvic fracture复位规划需解决复杂解剖结构和骨折拓扑不连续性问题，现有基于形状模型的辅助规划方法忽略CT强度信息。本文提出SIRDiff框架，整合解剖形状和CT强度数据，通过结构感知扩散模型重建全局解剖结构，拓扑自适应结构条件化策略映射骨折标志点，细节保留自编码器确保图像重建精度，并采用多任务学习联合预测参考CT图像和骨分割图，在合成数据训练下仍能高效泛化至真实临床案例，各项评估指标均优于现有方法。

　　

摘要：

骨盆骨折复位计划在临床中至关重要，但由于骨盆复杂的解剖结构以及骨折导致的拓扑不连续性，该计划在技术上具有很高的要求。现有的计算机辅助规划方法主要依赖于基于形状的模型，而忽略了对于准确和个性化规划至关重要的CT强度信息。为了解决这一局限性，我们提出了SIRDiff这一新框架，它结合了解剖形状和CT强度信息，生成了符合生物力学原理的骨盆骨折复位规划参考模型。SIRDiff包含三个关键组成部分：1) 具有结构感知能力的扩散模型，用于重建整体解剖结构；2) 适应拓扑结构的条件化策略，将骨折标志点映射到健康的解剖图谱中，以提供可靠的结构指导；3) 保留细节的自编码器，确保从潜在表示中实现精细的图像重建。此外，SIRDiff采用多任务学习方法同时预测参考CT图像和相应的骨分割图，这增强了其在临床应用中的潜力，并确保了更好的解剖一致性。尽管SIRDiff仅在合成骨折数据上进行了训练，但它对真实临床病例具有很强的泛化能力，并且在多个临床相关的评估指标上始终优于现有方法，证明了其作为骨盆骨折复位规划的一个稳健且可部署的解决方案的潜力。