ITR: Data-driven Human Knee Modeling for Expert Surgical Planning Systems

ITR:用于专家手术计划系统的数据驱动的人体膝关节建模

基本信息

项目摘要

This work is developing a patient specific simulation tool that combines medical images and functional motion measurements to create a reliable biomechanical model suitable for pre- and intraoperative simulation of a patient's knee biomechanics after insertion of a implant. There currently exists no patient specific biomechanics simulator, and patient outcomes and quality of life should be improved through the ability to produce an ideal placement of medical devices and grafts. The work involves development of a novel knee biomechanical structure, based on parallel kinematic structures; automatic generation of patient-specific geometric models of joint anatomy from magnetic resonance images and deduction of soft-tissue information from motion capture data; and a surgical planner to determine the performance of a desired implant location, find the optimal placement of the implant, and simulate postoperative joint performance.The parallel kinematic description more faithfully represents the motion of a knee, which undergoes complex twist motions that current techniques attempt to model with simple revolute joints in a serial chain. Potential surgical outcomes are then modeled by inserting implants into the parallel structure and simulating the outcome, and optimizing the placement of the implant to maximally improve the positive results of the procedure. In addition to the technical achievements of this research, the broader outcome will include improved surgical results and quality of life for patients undergoing knee implant and graft procedures.
这项工作正在开发一种患者特定的模拟工具,该工具结合了医学图像和功能运动测量,以创建一个可靠的生物力学模型,适用于植入植入物后患者膝关节生物力学的术前和术中模拟。 目前还没有患者特定的生物力学模拟器,患者的结果和生活质量应该通过产生医疗器械和移植物的理想放置的能力来改善。 这项工作涉及开发一种基于平行运动学结构的新型膝关节生物力学结构;根据磁共振图像自动生成患者特定的关节解剖学几何模型,并根据运动捕捉数据推导软组织信息;以及外科手术计划器,用于确定期望的植入位置的性能,找到植入物的最佳放置,并行运动学描述更忠实地表示膝关节的运动,膝关节经历复杂的扭转运动,当前技术试图用串联链中的简单旋转关节来建模。 然后通过将植入物插入平行结构并模拟结果,并优化植入物的放置以最大限度地改善手术的积极结果,来模拟潜在的手术结果。 除了这项研究的技术成就外,更广泛的结果将包括改善手术结果和接受膝关节植入物和移植手术的患者的生活质量。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Branislav Jaramaz其他文献

Laboratory validation of patient-specific templating for total knee arthroplasty
用于全膝关节置换术的患者特定模板的实验室验证
  • DOI:
    10.1038/s41598-024-77794-9
  • 发表时间:
    2025-01-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.900
  • 作者:
    Mahmoud A. Hafez;Arne Jansen;Frank Portheine;Branislav Jaramaz
  • 通讯作者:
    Branislav Jaramaz

Branislav Jaramaz的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似国自然基金

Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    万元
  • 项目类别:
    合作创新研究团队
Data-driven Recommendation System Construction of an Online Medical Platform Based on the Fusion of Information
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    万元
  • 项目类别:
    外国青年学者研究基金项目
Development of a Linear Stochastic Model for Wind Field Reconstruction from Limited Measurement Data
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    40 万元
  • 项目类别:
基于Linked Open Data的Web服务语义互操作关键技术
  • 批准号:
    61373035
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    77.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Molecular Interaction Reconstruction of Rheumatoid Arthritis Therapies Using Clinical Data
  • 批准号:
    31070748
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    34.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
高维数据的函数型数据(functional data)分析方法
  • 批准号:
    11001084
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    16.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
染色体复制负调控因子datA在细胞周期中的作用
  • 批准号:
    31060015
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
Computational Methods for Analyzing Toponome Data
  • 批准号:
    60601030
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    17.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

ITR: A Data Driven Environment for Multiphysics Applications
ITR:多物理场应用的数据驱动环境
  • 批准号:
    0451569
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 104万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
ITR-(ASE+NHS)-(dmc+sim): Simulation Transformation for Dynamic, Data-Driven Application Systems (DDDAS)
ITR-(ASE NHS)-(dmc sim):动态数据驱动应用系统 (DDDAS) 的仿真转换
  • 批准号:
    0426971
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 104万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR: Collaborative Research (ASE+EVS)-(dmc+sim): Data Driven Simulation of the Subsurface: Optimization and Uncertainty Estimation
ITR:协作研究 (ASE EVS)-(dmc sim):数据驱动的地下模拟:优化和不确定性估计
  • 批准号:
    0426241
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 104万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: ITR-(ASE+EVS)-(dmc+sim) Data Driven Simulation of the Subsurface: Optimization and Uncertainty Estimation
合作研究:ITR-(ASE EVS)-(dmc sim) 地下数据驱动模拟:优化和不确定性估计
  • 批准号:
    0426354
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 104万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR-(ASE)-(dmc+int): Reconfigurable, Data-driven Resource Allocation in Complex Systems: Practice and Theoretical Foundations
ITR-(ASE)-(dmc int):复杂系统中可重构、数据驱动的资源分配:实践和理论基础
  • 批准号:
    0428330
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 104万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR: Collaborative Research: (ASE+NHS+EVS)-(sim+dmc+int): In Silico De Novo Protein Design: A Dynamically Data Driven, (DDDAS), Computational and Experimental Framework
ITR:协作研究:(ASE NHS EVS)-(sim dmc int):计算机从头蛋白质设计:动态数据驱动、(DDDAS)、计算和实验框架
  • 批准号:
    0429534
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 104万
  • 项目类别:
    Continuing grant
ITR: Collaborative Research: (ASE+NHS+EVS)-(sim+dmc+int): In Silico De Novo Protein Design: A Dynamically Data Driven, (DDDAS), Computational and Experimental Framework
ITR:协作研究:(ASE NHS EVS)-(sim dmc int):计算机从头蛋白质设计:动态数据驱动、(DDDAS)、计算和实验框架
  • 批准号:
    0426691
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 104万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
"Collaborative Research"ITR-(ASE+EVS)-dmv+sim):Data Driven Simulation of the Subsurface: Optimization and Uncertainty Estimation
“协作研究”ITR-(ASE EVS)-dmv sim):数据驱动的地下模拟:优化和不确定性估计
  • 批准号:
    0427005
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 104万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR: Collaborative Research: (ASE+NHS+EVS)-(sim+dmc+int): In Silico De Novo Protein Design: A Dynamically Data Driven, (DDDAS), Computational and Experimental Framework
ITR:协作研究:(ASE NHS EVS)-(sim dmc int):计算机从头蛋白质设计:动态数据驱动、(DDDAS)、计算和实验框架
  • 批准号:
    0427103
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 104万
  • 项目类别:
    Standard Grant
ITR: Data-Driven Autonomic Performance Modulation for Servers
ITR:数据驱动的服务器自主性能调制
  • 批准号:
    0325056
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    $ 104万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了