骨科手术中术前 MRI 与术中透视的端到端 2D/3D 配准研究 —— 提升术中可视化效果的创新框架

为解决术中透视图像难以显示软组织病变和骨缺损的问题，研究人员开发端到端 MRI - 透视图像配准框架。该框架利用深度学习生成 sCT 和 DRR 实现 2D/3D 配准， cadaver 研究显示股骨区平移精度 2.4±1.0 mm、旋转精度 1.6±0.8° ，成功可视化传统透视不可见病灶，为骨科手术提供新指引。

　　

在骨科手术中，软组织病变和骨缺损难以在术中透视图像中清晰显示。为此开发了一种端到端的 MRI 到透视图像配准框架，旨在增强术中可视化效果。该框架通过深度学习对 MRI 扫描进行分割并生成合成 CT（sCT）容积，进而利用 sCT 生成数字重建放射影像（DRRs），实现与术中透视图像的 2D/3D 配准。研究针对核心减压（CD）手术，通过模拟和尸体研究验证框架性能，重点关注股骨和骨盆区域的配准精度。尸体研究结果显示，股骨区域平均平移配准精度达 2.4±1.0 毫米，旋转精度为 1.6±0.8° 。该方法成功实现了传统透视图像中不可见的坏死病灶的术中可视化，是股骨和骨盆手术图像引导领域的重大进展。该 MRI 到透视配准框架为骨科手术提供了一种新颖的图像引导方法，无需 CT 扫描，仅使用 MRI 即可增强软组织和骨缺损的可视化，减少辐射暴露，为术中手术引导提供了更安全、更有效的替代方案。