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Automatic Bone Surface Restoration for markerless Computer-Assisted Orthopaedic Surgery

Chinese Journal of Mechanical Engineering 2022年第1期35卷 85-90页

作者： Xue Hu Ferdinando Rodriguez y Baena Mechatronics in Medicine Laboratory Imperial College LondonLondonUK

An automatic markerless knee tracking and registration algorithm has been proposed in the literature to avoid the marker insertion required by conventional computer-assisted knee surgery,resulting in a shorter and less invasive surgical workflow.However,such an algorithm considers intact femur geometry only.The bone surface modification is inevitable due to intra-operative intervention.The mismatched correspondences will degrade the reliability of registered target pose.To solve this problem,this work proposed a supervised deep neural network to automatically restore the surface of processed bone.The network was trained on a synthetic dataset that consists of real depth captures of a model leg and simulated realistic femur cutting.According to the evaluation on both synthetic data and real-time captures,the registration quality can be effectively improved by surface reconstruction.The improvement in tracking accuracy is only evident over test data,indicating the need for future enhancement of the dataset and network.

关键词： Bone surface reconstruction Computer assisted orthopedic surgery markerless femur tracking

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