Génération automatique d'un modèle tridimensionnel de l'avant-bras utilisant un modèle de forme statistique pour la planification préopératoire – PERForms

La fracture du radius distal est très fréquente. Elle constitue un problème de santé publique, en particulier chez les femmes de plus de 50 ans souffrant d'ostéoporose. Le processus de décision de ces fractures reste difficile et controversé. De plus, le résultat fonctionnel final est fortement corrélé à la restitution de certains paramètres morphométriques. Jusqu'alors, la majorité des auteurs se sont concentrés sur la conception d'un implant unique dédié à la fracture. Cependant, le challenge majeur réside dans la planification préopératoire, d'abord pour confirmer l'indication chirurgicale, puis pour guider les décisions du chirurgien. Ainsi, nous proposons une approche originale en développant un logiciel de planification automatique pour la fracture du radius distal. Cette planification sera basée sur un modèle fiable alors que la plupart des études cliniques négligent souvent cette étape essentielle.

L'objectif principal du projet PERForms est de développer un modèle 3D personnalisé de l'avant-bras qui sera généré automatiquement par un logiciel de planification et qui servira de base au calcul des informations morphométriques du patient. Ce modèle sera statique et dynamique et généré de manière fiable, précise, reproductible et automatisée aidant ainsi les chirurgiens dans leur diagnostic et leur prise de décision. Pour atteindre cet objectif, une méthode spécifique de modèle statistique de forme (SSM) qui a déjà prouvé son utilité pour d'autres articulations en termes de segmentation automatique, de prédiction anatomique et fonctionnelle, et de repositionnement dynamique, sera utilisée. Le projet suivra les étapes énumérées ci-dessous :

1) Collecte de données et labellisation
2) Construction et validation du SSM
3) Génération de l'avant-bras prémorbide et réalignement dans une position anatomique
4) Processus de segmentation automatique et validation
5) Optimisation et validation pré-clinique du modèle