The increased use of 3D models of organs or bones by the surgeon has lead to rapid development of new methods to automaKze model generaKon

Baur, Charles

Clogenson, Marine

Duff, John M.

Kostrzewski, Szymon

Luethi, Marcel

Infoscience - École polytechnique fédérale de Lausanne

The	  Value	  of	  Sta-s-cal	  Shape	  Models	  to	  Spine	  Surgery	  	  M.	  Clogenson1,	  J.	  M.	  Duﬀ2,	  M.	  Lüthi3,	  S.	  Kostrzewski4,	  C.	  Baur1,	  S.	  Henein1	  	  1	  Instant-­‐Lab,	  Ecole	  Polytechnique	  Fédérale	  de	  Lausanne	  (EPFL)	  2	  Neurosurgery,	  Centre	  Hospitalier	  Universitaire	  Vaudois	  (CHUV)	  3	  Graphics	  and	  Vision	  Research	  Group,	  University	  of	  Basel	  4	  KB	  Medical	  SA,	  Lausanne	  Introduc-on	  The	   increased	  use	  of	   3D	  models	  of	  organs	  or	  bones	  by	   the	   surgeon	  has	   lead	   to	   rapid	  development	  of	  new	  methods	  to	  automaKze	  model	  generaKon.	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  3D	  Model	  Genera-on	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  unsuitable	  for	  some	  procedures,	  especially	  emergency	  surgeries	  	  Need:	  Rapid	  and	  precise	  automaKc	  segmentaKon	  method	  Solu-on:	  StaKsKcal	  Shape	  Modeling	  (SSM)	  Our	  case	  study	  focuses	  on	  segmentaKon	  and	  3D	  model	  generaKon	  of	  the	  second	  cervical	  vertebra	   (C2).	  The	  C2,	   (or	  axis),	  presents	  very	  speciﬁc	  challenges	  to	   the	  surgeon	  during	  C1-­‐C2	  screw	  placement:	  	  ²  Unique	  shape	  ²  The	  most	  complex	  in	  the	  enKre	  spine	  ²  The	  most	  risky	  for	  implant	  placement	  ²  Maximum	  variaKon	  in	  implant	  placement:	  ±	  1mm	  	  A	  C2	  3D	  model	  will	  opKmize	  screw	  placement	  and	  provide	  rapid	  automaKc	  planning	  for	  the	  surgery	  procedure.	  	  	  Overview	  Method:	  SSM-­‐based	  segmentaKon	  	  Implemented	  with	  StaKsmo	  [2]	  C2	  Sta-s-cal	  Shape	  Model	  SSM	  Genera-on	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  C2	  SSM	  ²  Large	  variability	  found	  in	  the	  C2	  	  ²  Size	  of	  the	  bone	  mainly	  captured	  in	  the	  ﬁrst	  modes.	  	  	  SSM	  Viewer	  	  S l i c e r	   modu l e	   t o	  visual ize	   the	   main	  variaKon	  of	  SSM.	  	  Eigen	  Spectrum	  88 . 5%	   o f	   t h e	   C 2	  variaKon	   captured	   by	  the	  ﬁrst	  20	  modes.	  	  	  C2	  Genera-on	  Method	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  Results	  Comparison	   of	   the	   3D	   model	   between	  manual	   segmentaKon	   (obtained	   with	  Slicer	  [1])	  and	  our	  method:	  	  ²  Euclidean	  Distance:	  mean	  error:	  	  0.9	  ±	  0.2	  mm	  ²  Dice	  Coeﬃcient:	  mean:	  	  0.85	  ±	  0.1	  ²  Time	  reduced:	  1h	  	  	  	  	  	  	  	  	  	  2min	  ²  shape	   diﬀerences:	   in	   the	   inferior	  arKcular	   facet	   of	   the	   vertebra:	   	   zone	  where	   the	   disKncKon	   between	   two	  vertebras	   is	   diﬃcult	   to	   idenKfy	   even	   by	  direct	  viewing	  of	  the	  CT	  scan	  	  ²  In	  the	  isthmus:	  error	  inferior	  to	  1mm	  Conclusion	  Before	  	  C2	  segmentaKon	  done	  manually	  slice-­‐by-­‐slice	  and	  very	  Kme	  consuming.	  	  Now	  ²  Simpliﬁed	  user	  interacKon	  	  ²  Reduced	  the	  Kme	  the	  surgeon	  waits	  for	  the	  3D	  model	  ²  Enabled	   rapid	  planning	  or	  adaptaKon	  of	  planning	   for	   spine	  surgery	  Possible	  improvements	  	  ²  Focused	  the	  landmarks	  in	  the	  isthmus	  of	  the	  C2	  ²  Enforced	   ﬁang	   in	   parKcular	   zone	   such	   as	   the	  inferior	  arKcular	  facet	  SSMs	  are	  invaluable	  tools	  for	  rapid	  and	  precise	  3D	  model	  generaKons	  in:	  	  ²  surface	  merge	  algorithms,	  	  ²  diagnosis	   (scoliosis,	   trauma	   modeling	   of	   broken	  vertebrae	  elements)	  	  ²  and	  roboKc	  surgeries.	  	  3D	  model	  CT	  scan	  	  	   Manual	  SegmentaKon	  1-­‐2hours	  with	  sobware	  	  (ex:	  Slicer	  3D	  [1])	  ²  Procrutes	  Alignment	  ²  Gaussian	  Process	  ²  Threshold	  segmentaKon	  ²  Slide-­‐by-­‐slide	  segmentaKon	  ²  Principal	  Component	  Analysis	  (PCA)	  Euclidean	  Distance	  Acknowledgement:	  The	  Swiss	  NaKonal	  Science	  FoundaKon	  (SNSF)	  supported	  this	  study.	  	  Bibliography:	  [1]	  A.	  Fedorov	  et	  al.,	  “3D	  Slicer	  as	  an	  image	  compuKng	  plagorm	  for	  the	  QuanKtaKve	  Imaging	  Network,”	  Magn.	  Reson.	  Imaging,	  30(9),	  1323–1341,	  Nov.	  2012	  [2]	  M.	  Lüthi	  et	  al.,	  “StaKsmo-­‐A	  framework	  for	  PCA	  based	  staKsKcal	  models,”	  Insight	  J.,	  1,	  1–18,	  2012	  SegmentaKon	   RegistraKon	   Model	  Building	  CT	  scans	  Reference	  Shape	  C2	  SSM	  Landmark	  placement	  Unique	  User	  Interac-on	  Step	  C2	  SSM	  New	  CT	  scan	  SegmentaKon	  3D	  model	  Constrained	  Model	  Fiang	  Screw	  4mm	  Isthmus	  6mm	  0.68	  0.46	  0.90	   0.85	  1.23	  0.99	  0	  0.2	  0.4	  0.6	  0.8	  1	  1.2	  1.4	  Euclidean	  Distance(mm)	   Dice	  Coeﬃcient	  C2	  SSM	  Building	  Done	  one	  Kme	  Used	  for	  each	  new	  paKent	  1.	  C2	  Model	  GeneraKon	  2.	   landmarks	  constrained	  shape	  model	  ﬁang	  

The value of Statistical Shape Models to Spine Surgery

http://infoscience.epfl.ch/record/207495/files/PosterShape2014.pdf

The value of Statistical Shape Models to Spine Surgery

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Infoscience - École polytechnique fédérale de Lausanne