解剖地标识别对计算机辅助全膝关节置换术准确性的影响

N在美国每年大约有100万例膝关节置换手术. 设计用于膝关节置换术的机器人系统已经证明了与缺乏计算机辅助技术的传统方法相当的准确性. 机器人手术系统可以是无图像的，也可以是基于图像的. The two types yield similar surgical outcomes; however, 基于图像的系统需要潜在昂贵的医学成像. 
 

无图像机器人系统在由外科医生探查的横跨股骨和胫骨的解剖标志形成的坐标系中进行切除. 切除的准确性是改善膝关节置换术的关键, 哪一种方法能获得更高的患者满意度和种植寿命. 本研究旨在量化解剖地标识别对机器人定义骨骼切除执行坐标系的能力的影响.
 

为了研究, 使用无图像手术机器人对40具尸体标本进行全膝关节置换术. 手术期间收集的数据包括定义坐标系统所必需的解剖标志的位置. 计算每个标本的手术系统记录的地标位置与地面真实位置之间的差异. 然后确定数据的标准偏差, 通过蒙特卡罗模拟，将误差随机应用于每个ground truth l和mark. 利用模拟数据定义新的坐标系统，并与地面真值坐标系叠加，量化对准误差. 然后将坐标系误差与地标误差进行对比.
 

不同的地标会影响机器人坐标系的不同轴. 然而, 股骨底部的两个地标在每毫米地标位置误差的坐标系中误差最大(大于1度).
 

该研究的结果可以帮助开发新的外科医生培训技术和探测工具，以提高用于膝关节置换手术的无图像机器人手术系统的准确性.