2 research outputs found

    Reconstruction of Patient-Specific Bone Models from X-Ray Radiography

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    The availability of a patient‐specific bone model has become an increasingly invaluable addition to orthopedic case evaluation and planning [1]. Utilized within a wide range of specialized visualization and analysis tools, such models provide unprecedented wealth of bone shape information previously unattainable using traditional radiographic imaging [2]. In this work, a novel bone reconstruction method from two or more x‐ray images is described. This method is superior to previous attempts in terms of accuracy and repeatability. The new technique accurately models the radiological scene in a way that eliminates the need for expensive multi‐planar radiographic imaging systems. It is also flexible enough to allow for both short and long film imaging using standard radiological protocols, which makes the technology easily utilized in standard clinical setups

    Segmentation de l'articulation de la hanche Ă  partir de radiographies biplanes en utilisant une approche multi-structures

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    En produisant une paire de radiographies orthogonales en position debout, le systĂšme EOS, beaucoup moins irradiant que le CT scan, offre la possibilitĂ© de reconstruire en 3D des structures osseuses. Pour reconstruire une structure osseuse Ă  partir de radiographies biplanes, les contours extraits dans les images sont associĂ©s Ă  des informations a priori 3D. Ce mĂ©moire porte sur l’extraction simultanĂ©e de contours des deux structures adjacentes de l’articulation de la hanche : la tĂȘte fĂ©morale et le cotyle. Cette tĂąche est ardue, notamment Ă  cause du bruit Ă©levĂ©, du faible contraste et de la superposition de structures. Nous avons adoptĂ© une approche multi-structures permettant de segmenter simultanĂ©ment deux contours correspondant chacun Ă  une structure. La mĂ©thode proposĂ©e requiert une initialisation manuelle au niveau de la tĂȘte fĂ©morale par le tracĂ© d’un cercle pour extraire et localiser la rĂ©gion de l’articulation. Le processus de segmentation s’applique sur cette rĂ©gion qui est transformĂ©e dans un espace redressĂ©, oĂč les deux contours recherchĂ©s correspondent Ă  deux chemins alignĂ©s. Les arĂȘtes verticales sont dĂ©tectĂ©es dans l’image redressĂ©e par un opĂ©rateur du gradient horizontal. Deux images de gradient de signe opposĂ© sont gĂ©nĂ©rĂ©es, dans lesquelles la frontiĂšre de chaque structure est reprĂ©sentĂ©e par un chemin. Un volume redressĂ© est construit en combinant ces deux images, permettant d’unir les deux chemins en un seul. Pour cela, un algorithme de recherche d’un chemin minimal 3D dans un volume a Ă©tĂ© dĂ©veloppĂ©. Les contraintes inter-structures sont imposĂ©es durant la recherche. La projection du chemin obtenu donne deux chemins distincts et labellisĂ©s qui sont transformĂ©s dans l’espace de l'image originale pour rĂ©cupĂ©rer ainsi le contour de chaque structure. Nous avons appliquĂ© cette mĂ©thode sur 100 images radiographiques du membre infĂ©rieur, contenant chacune deux articulations de hanche, acquises dans les directions frontale, oblique et latĂ©rale. L’évaluation de la prĂ©cision a donnĂ© une erreur globale point-contour RMS±ÉT de 1,27±0.79 mm pour la tĂȘte fĂ©morale et 1.26±0.74 mm pour le cotyle. Pour la rĂ©pĂ©tabilitĂ©, nous avons obtenu en moyenne 80% de diffĂ©rences locales au-dessous de 1 mm. Les rĂ©sultats rĂ©vĂšlent que la mĂ©thode est prĂ©cise, mais elle dĂ©pend aussi de la complexitĂ© de l'image segmentĂ©e et de la prĂ©sence ou non d’une pathologie, notamment la coxarthrose. Ce travail servira certainement Ă  amĂ©liorer le processus de la reconstruction en termes de prĂ©cision
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