基于深度学习直接预测缺损形状的颅骨植入体自动设计及对比研究

来自国内的研究人员针对颅骨缺损修复中植入体设计耗时的问题，提出了一种融合深度学习与后处理的自动化工作流。该研究将颅骨修复视为形状补全任务，通过神经网络直接预测缺损部位形态，辅以传统优化步骤，实现平均Dice相似系数(DSC)和边界DSC均达0.81，95%分位Hausdorff距离仅3.01mm的精准重建，并开发了3D Slicer插件提升临床转化价值。

　　

颅骨缺损作为头部骨骼损伤的常见类型，其修复过程依赖定制化植入体的精准设计。这项研究创新性地将颅骨植入体设计转化为三维形状补全(shape completion)任务，开发出融合深度学习与后处理优化的全自动工作流。核心方案采用深度神经网络直接预测缺损颅骨的几何形态，再通过传统算法对生成的植入体模型进行精细化调整。

性能评估采用交叉验证法，结果显示预测模型在形态学指标上表现优异：平均Dice相似系数(Dice Similarity Score, DSC)和边界DSC均达到0.81，表明预测形状与真实缺损的高度吻合。表面距离误差采用Hausdorff距离(HD)的95%分位数量化，平均仅3.01毫米，远低于临床允许的误差阈值。与传统手工设计流程的对比实验证实，该自动化方案能显著提升设计效率。

为促进临床应用，研究团队还开发了3D Slicer平台的专用插件，将整套算法封装为可视化工具。这种"端到端"的解决方案不仅缩短了从影像扫描到植入体成型的周期，其毫米级精度更为复杂颅骨缺损的个性化修复提供了新范式。