MedSca3D：基于磁共振影像解剖条件与物理约束的个性化骨软骨支架潜扩散设计方法

《Scientific Reports》：MRI-guided physics-constrained deep generative modelling for personalized osteochondral scaffold design

　　

摘要

骨软骨界面受影响的骨软骨缺损仍然是一个持久的临床挑战，因为当前的基于支架的修复方法依赖于几何通用、孔隙均匀的植入物，这些植入物不能适应患者解剖结构、缺损形态或天然骨软骨组织的区域性机械梯度。现有的深度学习方法要么产生解剖标签但不生成支架设计（SD），要么从抽象的标量属性输入生成支架几何形状（SGs），而不纳入患者影像，因此在从临床磁共振成像到个性化、生物力学信息支架输出的计算路径上没有留下任何通路。MedSca3D被提议为一种用于个性化骨软骨支架设计的解剖条件物理约束潜扩散模型，通过四个顺序计算阶段将常规膝关节磁共振成像体积转化为可打印的、物理约束的、个性化的骨软骨支架设计。从OAI-3D-DESS膝关节磁共振成像中派生出三个空间结构化的条件场：一个界定支架目标区域的合成缺损空洞掩膜、一个作为磁共振成像衍生结构条件代理的归一化软骨下支持场，以及一个编码天然骨软骨孔隙率梯度的厚度归一化软骨深度场。一个VQ-VAE将双通道支架体积压缩到离散潜空间，在该空间内，条件潜扩散模型联合生成支架几何形状和梯度孔隙率，通过交叉注意力注入条件三个解剖学场。一个冻结的神经有限元分析代理作为可微分训练约束强制施加冯·米塞斯应力相容性，而无需在推理时进行有限元模拟。在OAI衍生合成骨软骨缺损测试用例上进行评估，MedSca3D实现了0.934的缺损体积重叠度、0.051的孔隙率均方根误差、0.923的梯度轮廓相关性、4.37%的杨氏模量相对误差和3.17的应力集中因子。与程序化三周期极小曲面基线相比，MedSca3D记录了更低的泄漏率、更高的缺损吻合度、更低的孔隙率误差和更低的应力集中，而规则三周期极小曲面实现了更低的模量误差3.91%。与确定性回归基线相比，MedSca3D在所有报告的指标上表现更好。完整的流程可在每例43秒内交付可打印的STL支架设计。