Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Predictive geometrical model of the upper extremity of human fibula

Tytuł:
Predictive geometrical model of the upper extremity of human fibula
Autorzy:
Tufegdzic, M.
Arsic, S.
Trajanovic, M.
Data publikacji:
2016
Słowa kluczowe:
geometrical model
parameter
human fibula
prediction
regression model
model geometryczny
parametr
kość strzałkowa
model regresyjny
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Computer assisted preoperative planning in orthopedic surgery, as well as designing and manufacturing of personalized fixators, implants and scaffolds requires a good three-dimensional model of bone(s) of the treated patients. Existing methods that convert the Computer Tomography (CT) images into the polygonal three-dimensional models are time-consuming and inefficient. Therefore, we propose a predictive model that allows quick creation of three-dimensional (3D) surface model of a particular bone by measuring the relevant parameters from an X-ray or CT image. In this paper, we present the process of creating a predictive geometrical model using the case of proximal end of fibula as an example. The predictive model is built by defining the referential geometric entities that correspond to anatomical features, based on which appropriate points, axes, planes and curves are created. Using the method of linear and nonlinear regression with four different parameters, which can be measured from X-ray images or anterior-posterior projection of fibula at CT scans, the equations for X, Y and Z coordinates of the selected 168 points are obtained and their predictive values are calculated. These values are used for creating 3D surface model with the aim of two different methods: using loft function and converting these coordinates into point cloud. These models were compared and verified through analysis of deviations and distances between initial model and predictive models. The resulting 3D model has satisfactory accuracy, and the process of its building is much shorter.
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies