ES2910269T3 - Procedimiento y sistema para un plan de tratamiento de articulación humana y una planificación de cirugía personalizada utilizando cinemática 3D, formación de imágenes por fusión y simulación - Google Patents
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Abstract
Procedimiento implementado por ordenador para generar una lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación para una articulación de un paciente, comprendiendo el procedimiento: - obtener datos de imágenes estáticas 3D de la articulación; - obtener, de sensores de movimiento, datos cinemáticos 3D de la articulación en movimiento, donde los sensores de movimiento monitorizan, por lo menos, una de la posición, la velocidad y la aceleración de la articulación con respecto a tres distintos planos de movimiento de la articulación, para obtener los datos cinemáticos 3D; - fusionar los datos cinemáticos 3D y los datos de imágenes estáticas 3D de la articulación, para producir datos 3D de la articulación fusionados; - procesar los datos 3D de la articulación aplicando una técnica de reconocimiento de patrones a los datos 3D de la articulación y determinar, de ese modo, a partir de los datos 3D de la articulación, puntuaciones que caracterizan una función de articulación del paciente, expresadas las puntuaciones como una unidad angular y sido relativas a uno o varios criterios representativos del movimiento de la articulación en, por lo menos, uno de flexión-extensión, abducción-aducción y rotación interna-externa; y - comparar las puntuaciones con datos de una base de datos que caracteriza una serie de planes de tratamiento y/o planes de cirugía, para generar la lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación que se corresponden con las puntuaciones.
Description
DESCRIPCIÓN
Procedimiento y sistema para un plan de tratamiento de articulación humana y una planificación de cirugía personalizada utilizando cinemática 3D, formación de imágenes por fusión y simulación
REFERENCIA A SOLICITUDES RELACIONADAS
Esta solicitud reivindica la prioridad de la Patente US61/587,116, de 16 de enero de 2012.
ESTADO DE LA TÉCNICA ANTERIOR
(a) Sector técnico
El objeto dado a conocer se refiere, en general, a herramientas para planificar cirugía y/o tratamiento. Más específicamente, el objeto se refiere a dichas herramientas aplicadas al contexto de articulaciones humanas.
(b) Estado de la técnica anterior
La Patente US2010/076563 representa la técnica anterior más reciente y da a conocer la recomendación de configuraciones de implante. Sin embargo, no da a conocer puntuaciones expresadas como una unidad angular y relativas a uno o varios criterios representativos del movimiento de la articulación en, por lo menos, uno de flexiónextensión, abducción-aducción y rotación interna-externa.
Existe una gran cantidad de datos biomecánicos 3D de la rodilla que son adquiridos de manera precisa y repetida por un sistema de adquisición de datos, tal como el pretratamiento y postratamiento KneeKG™.
Los sistemas conocidos en la técnica que tratan con planificación de cirugía se basan principalmente en información obtenida revisando imágenes médicas en condiciones estáticas y simulación 3D basada en la información estática. Los sistemas conocidos en la técnica puede ser radiografía, resonancia magnética, tomografía computarizada, KT 1000, pruebas clínicas específicas (es decir, prueba del desplazamiento del pivote y prueba de Lachman) y similares. Los procedimientos actuales involucran asimismo la utilización de exámenes radiológicos (tales como rayos X, MRI y tomografía computarizada). Sin embargo, dichos exámenes siguen siendo limitados en términos de su capacidad para evaluar diversos aspectos funcionales de la articulación de la rodilla, y habitualmente no se pueden llevar a cabo mientras la rodilla se está moviendo (es decir, son de naturaleza estática).
Otros procedimientos existentes utilizados para la planificación del tratamiento de la articulación de la rodilla para patologías de la rodilla involucran habitualmente la toma de imágenes estáticas combinada con pruebas manuales (laxitud de ligamentos). Dado que estas pruebas dependen de pruebas manuales y del cumplimiento del paciente, están perjudicadas por un cierto grado de subjetividad.
Además, algunos procedimientos existentes permiten la cuantificación del movimiento anteroposterior de la tibia con respecto al fémur (tal como el KT-1000) en una planificación del tratamiento de la articulación de la rodilla para patologías de la rodilla. Sin embargo, estos procedimientos no permiten una evaluación precisa y fiable de la articulación de la rodilla para una planificación del tratamiento de la articulación de la rodilla para patologías de la rodilla, dado que están habitualmente limitados a la realización de una evaluación estática de un movimiento de traslación. Habitualmente, dichos procedimientos no son adecuados para llevar a cabo una evaluación mientras la articulación de la rodilla está realizando un movimiento.
Sin embargo, se reconoce cada vez más que el tratamiento tiene que tener en cuenta la articulación mecánica del paciente en condiciones dinámicas y de soporte de peso. Por lo tanto, un problema existente es la integración de estos dos tipos de información para varios pacientes.
A día de hoy este problema sigue sin resolverse. Los médicos no integran información biomecánica 3D de soporte de peso en la planificación del tratamiento de cirugía y cuando se hacen cargo de un paciente (por la ausencia de herramientas). Estos utilizan solamente información 2D y/o información estática, y realizan ajustes durante la cirugía. Las principales deficiencias consisten en que se requieren muchos ajustes durante la cirugía. Los médicos evitan este problema aplicando técnicas genéricas que no son óptimas para todos los pacientes.
Por lo tanto, existe la necesidad de un procedimiento y un sistema para un plan de tratamiento de la articulación de la rodilla y para una simulación y planificación de cirugía personalizada utilizando cinemática de soporte de peso específica por paciente con fusión de imágenes 3D.
CARACTERÍSTICAS
La invención se define mediante las reivindicaciones adjuntas. En la presente memoria se describe un sistema para
planificar un tratamiento de la articulación de la rodilla para patologías de la rodilla (es decir: osteoartritis, síndrome de dolor patelofemoral, lesión del ligamento cruzado anterior (ACL, anterior cruciate ligament), lesión de menisco, tendinitis y similares) en base a datos cinemáticos 3D. El sistema utiliza procedimientos de clasificación de datos biomecánicos 3D.
De acuerdo con la invención, se da a conocer un procedimiento según la reivindicación 1.
Según un aspecto, el procedimiento comprende, además, simular los uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de la articulación utilizando los datos cinemáticos 3D para producir una serie de datos cinemáticos 3D modificados.
Según un aspecto, el procedimiento comprende, además, comparar la serie de datos cinemáticos 3D modificados con datos cinemáticos para un modelo de articulación sana, para determinar cuál de la lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía producirá resultados óptimos para el paciente.
Según un aspecto, la comparación comprende aplicar una técnica de reconocimiento de patrones sobre los datos cinemáticos 3D modificados, comprendiendo la técnica de reconocimiento de patrones uno de: una técnica paramétrica o no paramétrica, una red neuronal, una técnica de clasificación del vecino más cercano, una técnica de proyección, una técnica de árbol de decisión, un procedimiento estocástico, un algoritmo genético y una técnica de aprendizaje y agrupamiento no supervisados.
Según un aspecto, la comparación comprende, además, clasificar los datos cinemáticos 3D modificados de la articulación del paciente, a los que se aplicó la técnica de reconocimiento de patrones, en una de varias clases de plan de tratamiento y/o plan de cirugía de la articulación de la rodilla conocidos.
Según un aspecto, la obtención de los datos cinemáticos 3D desde un sensor cinemático 3D comprende obtener datos cinemáticos 3D desde, por lo menos, uno de: una cámara, un acelerómetro, un sensor electromagnético, un giroscopio, un sensor óptico.
Según un aspecto, el procedimiento comprende, además:
- obtener, de un sensor de imágenes estáticas 3D, los datos de imágenes estáticas 3D de la articulación en una posición estática;
- utilizar los datos 3D de la articulación para producir y mostrar una animación 3D de la articulación.
Según un aspecto, el procedimiento comprende, además, simular los uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de la articulación utilizando los datos 3D de la articulación para producir una serie de datos 3D de la articulación modificados.
Según un aspecto, el procedimiento comprende, además, comparar la serie de datos 3D de la articulación modificados, con datos de la articulación para un modelo de articulación sana, para determinar cuál de la lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía producirá resultados óptimos para el paciente.
Según un aspecto, el procedimiento comprende, además, recalibrar los datos 3D de la articulación para un modelo de articulación sana, para adaptar las mediciones del paciente y producir de ese modo datos 3D de la articulación recalibrados para utilizar como los datos 3D de la articulación para su comparación con la serie de datos 3D de la articulación modificados.
Según un aspecto, la articulación comprende uno de una rodilla, un hombro, una muñeca, un tobillo, un codo y una cadera.
Según un aspecto, el procedimiento comprende, además, instalar el sensor cinemático 3D en el paciente.
Según un aspecto, el procedimiento comprende, además, almacenar en memoria los datos cinemáticos 3D.
Según un aspecto, la recalibración comprende llevar a cabo una de una técnica punto a punto y una técnica de regionalización.
Según un aspecto, la obtención de datos de imágenes estáticas 3D desde un sensor de imágenes estáticas comprende obtener datos de imágenes estáticas 3D desde un dispositivo de examen radiológico que comprende una de una máquina de rayos X, una máquina de formación de imágenes por resonancia magnética y una máquina de tomografía computarizada.
Según un aspecto, el procedimiento comprende, además, almacenar en una base de datos los datos 3D de la articulación para un modelo de articulación sana.
De acuerdo con una realización, se da a conocer un aparato según la reivindicación 12.
Se definen los siguientes términos para la presente invención.
El término “datos cinemáticos 3D” se refiere a datos representativos de una combinación de posición, velocidad y aceleración de un miembro del cuerpo, tal como un hueso involucrado en la articulación de la rodilla, por ejemplo, independientemente de cualquier fuerza física aplicada al mismo. Los datos cinemáticos 3D se obtienen utilizando sensores de movimiento, tales como los utilizados en la creación de películas de tipo animación.
Por comparación, el término “datos de imágenes estáticas 3D” pretende significar datos representativos de una sola posición. Los datos de imágenes estáticas 3D involucran, por ejemplo, la utilización de exámenes radiológicos tales como, sin limitaciones, rayos X, MRI y tomografías computarizadas.
Aunque la presente invención proporciona ejemplos específicos relacionados con las articulaciones de la rodilla, se entiende que la presente invención incluye otras articulaciones humanas tales como hombros, codos, muñecas, tobillos, caderas, etc.
Las características y ventajas del objeto de la misma resultarán más evidentes en vista de la siguiente descripción detallada de realizaciones seleccionadas, que se muestran en las figuras adjuntas.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS
Otras características y ventajas de la presente invención resultarán evidentes a partir de la siguiente descripción detallada, tomada junto con los dibujos adjuntos, en los cuales:
la figura 1a es una ilustración del fémur y de la tibia de una articulación de la rodilla, que muestra tres planos de movimiento de la articulación de la rodilla, según el conocimiento común general asociado con la técnica anterior; la figura 1b es una ilustración de una articulación de la rodilla de un paciente con un sensor, y muestra los tres planos de movimiento de la figura 1 a, según una realización;
la figura 2 es un diagrama de bloques de un aparato para producir un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente, según una realización;
la figura 3 es un diagrama de flujo de un procedimiento para producir un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente, según una realización;
la figura 4 es una ilustración esquemática del sistema para producir un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente, según una realización; y
la figura 5 es un diagrama de flujo de un procedimiento para producir un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente, según otra realización.
Se observará que en todos los dibujos adjuntos, las características similares se identifican mediante numerales de referencia similares.
DESCRIPCIÓN DETALLADA
Esta invención trata de problemas multiclase. Estos problemas multiclase pueden ser abordados utilizando tratamientos tales como, de forma no limitativa, artroplastia total de la rodilla (TKA, Total Knee Arthroplasty)-artritis; tratamientos conservadores tales como, de forma no limitativa, terapia física, ortesis, férulas y vendajes terapéuticos; tratamientos quirúrgicos o técnicas tales como, de forma no limitativa, alineamiento de implantes, de tipo implante, alineamiento de túneles, de tipo injerto y viscosuplementos (farmacológicos). Esto conduce al plan de tratamiento de la articulación de la rodilla descrito en el presente documento.
El sistema que se ha desarrollado no solamente permitirá la posibilidad de asignar una clase de tratamiento a un sujeto, sino asimismo personalizar el plan de tratamiento y la cirugía. Se utilizan datos cinemáticos 3D de soporte de peso (determinados por las velocidades y la aceleración del movimiento; curva de flexión/extensión; abducción/aducción y rotación tibial interna/externa). Se utiliza información global y única para un paciente. Se fusionan datos de imágenes estáticas 3D y datos cinemáticos 3D, así como otra información 3D pertinente, para simular diferentes tratamientos con el fin de optimizar la planificación del tratamiento (conservador y quirúrgico). Esta invención presenta las ventajas siguientes: es un procedimiento de tratamiento que es objetivo y no invasivo; y es único en que permite la integración de mediciones biomecánicas 3D (datos cinemáticos 3D) en condiciones de soporte de peso y datos de anatomía 3D (datos de imágenes estáticas 3D) del paciente, así como otras
herramientas 3D.
El procedimiento utiliza datos, tales como los producidos por el sistema KneeKG™, y realiza la planificación de la cirugía biomecánica (por ejemplo, TKA, reconstrucción Ac L y otros) utilizando las coordenadas de datos cinemáticos de KneeKG™ en un modelo 3D reconstruido de los huesos del paciente (por ejemplo, a partir de formación de imágenes por resonancia magnética (MRI, Magnetic Resonance Imaging)) y superponiendo sobre este un modelo 3D del implante de la rodilla seleccionado por el cirujano. Gracias a esta herramienta es posible determinar, en simulación, si existen posibilidades de reducción o pérdida del rango de movimiento de la rodilla. Otro uso de este producto en la planificación de cirugía es para personalizar los bloques de corte e incluso los implantes, teniendo en cuenta la biomecánica del paciente.
En las realizaciones se da a conocer un procedimiento y un aparato para producir un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente.
Haciendo referencia a continuación a los dibujos y, más particularmente, a la figura 1b, se muestra un paciente común 10, en este caso un humano, de manera que se recogen datos cinemáticos 3D de la articulación de la rodilla utilizando un dispositivo sensor 12 de datos cinemáticos 3D, que el paciente 10 lleva puesto sobre una articulación de la rodilla. Según una realización, los datos cinemáticos 3D son datos cinemáticos 3D de soporte de peso; datos cinemáticos 3D reunidos en condiciones de soporte de peso. El dispositivo sensor 12 de datos cinemáticos 3D es no invasivo y permanece sobre una superficie de la piel del paciente 10. Cabe señalar que se pueden utilizar, para dichos propósitos, muchos tipos de dispositivos sensores de datos cinemáticos 3D. Los ejemplos incluyen dispositivos de seguimiento óptico; dispositivos de seguimiento electromagnético y acelerómetros.
Tal como se ve en las figuras 1a y 1b, una articulación de la rodilla se puede mover según tres diferentes planos de movimiento; permitiendo cada uno de estos dos grados de libertad.
Primer plano de movimiento: flexión-extensión mostrado por la flecha M1: este movimiento se refiere a la capacidad de movimiento de la articulación de la rodilla para mover la pierna hacia (flexión) la parte posterior del muslo, y alejándola (extensión).
Segundo plano de movimiento: abducción-aducción mostrado por la flecha M2: este movimiento se refiere a la capacidad de movimiento de la articulación de la rodilla para arquear la pierna hacia un eje central del cuerpo. Como un ejemplo, un plano de abducción-aducción puede ser evidente en un sujeto que tiene un comportamiento “de tipo vaquero”, aunque este tipo de movimiento es habitualmente discreto en la mayor parte de los pacientes humanos. Tercer plano de movimiento: rotación interna-externa mostrada por la flecha M3: este movimiento se refiere a la capacidad de movimiento de la articulación de la rodilla para rotar sobre sí misma (o sobre un eje de rotación sustancialmente a lo largo de un plano longitudinal de la pierna).
El dispositivo sensor 12 de datos cinemáticos 3D monitoriza datos cinemáticos 3D que reflejan cada uno de los tres planos de movimiento descritos anteriormente. Por lo tanto, los datos cinemáticos 3D reunidos son indicativos de tres planos de movimiento (6 grados de libertad) por articulación de la rodilla de un paciente.
Dado que la mayor parte de los trastornos de la articulación de la rodilla (ya sean osteoartritis de la rodilla, ruptura del ligamento cruzado anterior, rotura de menisco, síndrome patelofemoral) tienen un impacto concreto en el movimiento de la articulación de la rodilla, estos se pueden asociar con datos cinemáticos 3D específicos reunidos durante el movimiento de la rodilla. Asimismo, un movimiento anómalo de la articulación de la rodilla se determina mediante registros de datos cinemáticos 3D y, en algunos casos, es informativo asimismo para la producción de un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente.
Una base de datos almacena datos 3D de la articulación de la rodilla asociados, cada uno, con un determinado plan de tratamiento y/o de cirugía de la articulación de la rodilla, para un paciente. Los datos 3D de la articulación de la rodilla se cargan previamente en base a los datos cinemáticos 3D reunidos de varios pacientes y de datos de imágenes estáticas 3D reunidos asimismo de varios pacientes. Para un determinado conjunto de datos 3D de la articulación de la rodilla, diversos tratamientos y/o planes de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente realizados utilizando un conjunto de varios medios, tales como formación de imágenes, evaluación de expertos y datos cinemáticos 3D, son correlacionados entre sí para garantizar que el plan final de tratamiento y/o el plan final de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente asociados con los datos 3D de la articulación de la rodilla sean precisos. De este modo, los datos 3D de la articulación de la rodilla están, cada uno, asociados con un plan de tratamiento y/o de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente.
Tras la comparación de los datos 3D de la articulación de la rodilla con datos 3D de la articulación de la rodilla modificados de un determinado paciente, se determina, por lo menos, un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla de manera directa y automática, y según un nivel de fiabilidad cuantificado, tal como se describe a continuación en mayor detalle.
La figura 2 es una ilustración esquemática de un aparato para producir un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente, según una realización. El aparato 20 tiene un conjunto de sensores cinemáticos 3D 22 y sensores 23 de imágenes estáticas 3D en comunicación con un dispositivo de procesamiento 24, una memoria 26, una interfaz gráfica de usuario (GUI, graphical user interface) 28, un dispositivo de visualización 30 y una base 32 de datos.
En una realización, los sensores cinemáticos 3D 22 tienen dispositivos de seguimiento (no mostrados) para rastrear la posición, la velocidad y la aceleración de varias partes de la rodilla durante un movimiento de la articulación de la rodilla con el fin de generar datos cinemáticos 3D asociados al movimiento de la articulación de la rodilla a medida que este se realiza. En este caso, los sensores cinemáticos 3D 22 son dispositivos de detección adaptados para ser acoplados a la articulación de la rodilla del paciente o a otra parte de la extremidad sometida a evaluación. En otros casos, los sensores cinemáticos 3D 22 son sensores de fuerza posicionados para medir cualquiera, o una combinación, de datos cinemáticos 3D y fuerzas de reacción del suelo durante el movimiento. Otros ejemplos de sensores cinemáticos 3D 22 incluyen, de forma no limitativa, cámaras, acelerómetros y giroscopios que están posicionados, respectivamente, por ejemplo, en el fémur y la tibia del paciente. Una vez se han reunido los datos cinemáticos 3D de los sensores cinemáticos 3D 22, estos son enviados desde los sensores cinemáticos 3D 22 al dispositivo de procesamiento 24 y, opcionalmente, almacenados en la memoria.
Se reúnen asimismo datos de imágenes estáticas 3D de la articulación de la rodilla en una posición estática, desde sensores 23 de imágenes estáticas 3D. Una vez los datos de imágenes estáticas 3D se han reunido desde los sensores 23 de imágenes estáticas 3D, estos son enviados desde los sensores 23 de imágenes estáticas 3D al dispositivo de procesamiento 24 y, opcionalmente, son almacenados en la memoria. Ejemplos de los sensores 23 de imágenes estáticas 3D pueden ser, de forma no limitativa, la utilización de exámenes radiológicos, tales como rayos X, MRI y tomografía computarizada.
Una vez recibidos en el dispositivo de procesamiento 24, ya sea después del movimiento o durante el tiempo en que se está realizando el movimiento, los datos cinemáticos 3D y los datos de imágenes estáticas 3D se procesan en el dispositivo de procesamiento 24. El dispositivo de procesamiento 24 fusiona los datos cinemáticos 3D y los datos de imágenes estáticas 3D de la articulación de la rodilla, para producir datos 3D de la articulación de la rodilla fusionados, según instrucciones almacenadas en la memoria 26. Dicho procesamiento tiene como resultado datos 3D de la articulación de la rodilla, de la articulación de la rodilla. Los datos 3D de la articulación de la rodilla se generan en base a los datos cinemáticos 3D y son indicativos de, por lo menos, uno de los tres planos de movimiento M1, M2 y M3 de la articulación de la rodilla, tal como se ha explicado anteriormente en relación con las figuras 1a y 1b. Además, los datos 3D de la articulación de la rodilla se generan en base a los datos de imágenes estáticas 3D y son indicativos de una posición estática de la articulación de la rodilla.
En una realización, se utiliza la formación de imágenes por resonancia magnética (MRI) para la reconstrucción de una articulación de la rodilla. Para llevar a cabo la generación de imágenes por fusión (es decir, la fusión de los datos cinemáticos 3D y los datos de imágenes estáticas 3D), se definen unos ejes correspondientes a los ejes funcionales encontrados en la calibración KneeKG en base al modelo de articulación de la rodilla sana, almacenándose el modelo de articulación de la rodilla sana en una librería de datos. A continuación, el modelo de articulación de la rodilla sana se puede recalibrar utilizando un algoritmo de recalibración (es decir, una técnica de punto a punto) para ajustarlo a la articulación de la rodilla de un determinado paciente. Puede utilizarse asimismo una técnica de regionalización. El modelo transformado (es decir, recalibrado) de articulación de la rodilla sana se convierte en el modelo de la articulación de la rodilla utilizado para un determinado paciente durante una cirugía y/o durante una planificación de tratamiento.
Los datos 3D de la articulación de la rodilla son almacenados en la base 32 de datos en asociación con, por lo menos, una clase (por ejemplo, osteoartritis de la rodilla, ruptura del ligamento cruzado anterior, rotura de menisco, síndrome patelofemoral) del plan de tratamiento y/o del plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente. Una clase tiene uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de la articulación de la rodilla, que se sabe están asociados a la misma.
Aun haciendo referencia a la figura 2, los datos 3D de la articulación de la rodilla son recuperados de la base 32 de datos por el dispositivo de procesamiento 24. A continuación, el dispositivo de procesamiento 24 procede aplicando una técnica de reconocimiento de patrones a estos datos 3D de la articulación de la rodilla, a partir de lo cual el dispositivo de procesamiento 24 realiza una clasificación de los datos 3D de la articulación de la rodilla, de la articulación de la rodilla analizada.
El reconocimiento de patrones y la clasificación se llevan a cabo en el dispositivo de procesamiento 24. Se pueden utilizar varios tipos de técnicas de reconocimiento de patrones (denominado, asimismo, clasificación de patrones), según instrucciones (denominadas, asimismo, codificación) almacenadas en la memoria 26. Por ejemplo, se utiliza cualquier técnica de reconocimiento de patrones implementada por ordenador entre los datos 3D de la articulación de la rodilla y un plan de tratamiento y/o de cirugía de la articulación de la rodilla tal como, por ejemplo, cualquier tipo de técnicas de aprendizaje automático para proporcionar una clasificación automática y una toma de decisiones automatizadas en base a los datos 3D de la articulación de la rodilla.
Una lista no exhaustiva de posibles implementaciones utilizadas para reconocimiento de patrones incluye: una técnica paramétrica o no paramétrica, una red neuronal, una técnica de clasificación del vecino más cercano, una técnica de proyección, una técnica de árbol de decisión, un procedimiento estocástico, un algoritmo genético y una técnica de aprendizaje y agrupamiento no supervisados.
El dispositivo de procesamiento 24 procede a clasificar los datos 3D de la articulación de la rodilla de la articulación de la rodilla en una de varias clases de plan de tratamiento y/o plan de cirugía de la articulación de la rodilla conocidos, para un paciente, en base a los resultados de la técnica de reconocimiento de patrones.
Una vez se ha realizado la clasificación de los datos 3D de la articulación de la rodilla, se identifica un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente en base a la clase o clases en las que se han clasificado los datos 3D de la articulación de la rodilla, y el plan de tratamiento y/o plan de cirugía de la articulación de la rodilla identificados para un paciente son entregados por el dispositivo de procesamiento 24.
Más particularmente, el plan de tratamiento y/o el plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente identificados corresponden al plan de la articulación de la rodilla en la clase de planes de articulación de la rodilla en la que el dispositivo de procesamiento 24 ha clasificado los datos 3D de la articulación de la rodilla. Por ejemplo, si los datos 3D de la articulación de la rodilla se clasifican en una clase de plan de tratamiento y/o de plan de cirugía de la articulación de la rodilla asociada a una rotura de menisco, entonces el plan identificado corresponde a, o, por lo menos, comprende un plan de tratamiento o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para la rotura de menisco.
En algunos casos, el plan identificado puede, de hecho, combinar más de un plan de tratamiento y/o plan de cirugía de la articulación de la rodilla cuando los datos 3D de la articulación de la rodilla se clasifican en una clase asociada a más de un plan.
Además, la base 32 de datos puede almacenar los datos 3D de la articulación de la rodilla para la articulación de la rodilla de diferentes pacientes, cualquier tipo de datos de identificación de paciente, y los datos cinemáticos 3D y datos de imágenes estáticas 3D recibidos de los sensores cinemáticos 3D 22 y los sensores 23 de imágenes estáticas 3D. En una realización, la base 32 de datos almacena una serie de conjuntos de datos 3D de la articulación de la rodilla; estando cada conjunto asociado a una clase particular de planes (plan de tratamiento y/o plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente).
La GUI 28 y el dispositivo de visualización 30 están en comunicación entre sí y con el dispositivo de procesamiento 24 (y, en una realización, con la memoria 26). La GUI 28 recibe cualquiera o una combinación de la clasificación para la articulación de la rodilla analizada y el plan identificado, cualquiera que sea apropiado en una clase específica. Sin embargo, en cualquier caso, la GUI 28 presenta cualquiera, o una combinación de la clasificación y del plan particular identificado, incluyendo una descripción del plan de tratamiento y/o del plan de cirugía de la articulación de la rodilla involucrado, en el dispositivo de visualización 30. La GUI 28 puede asimismo presentar el problema de la articulación de la rodilla 3D generado a partir de los datos cinemáticos 3D y los datos de imágenes estáticas 3D.
La GUI 28 permite la interacción del usuario, de tal modo que se activa una configuración de visualización particular en el dispositivo de visualización 30, para mostrar cualquiera, o una combinación de los datos 3D de la articulación de la rodilla, el plan de tratamiento y/o el plan de cirugía de la articulación de la rodilla relevantes para los datos 3D de la articulación de la rodilla identificados, según una preferencia del usuario.
Aun haciendo referencia a la figura 2, cabe señalar que, en una realización, los sensores cinemáticos 22 están realizados como un analizador del movimiento de la rodilla en 3D, comúnmente disponible, tal como el descrito en la Patente US7,291,119, y que tiene un conjunto de sensores de seguimiento adecuados para obtener datos cinemáticos 3D para movimientos tibiofemorales de una articulación de la rodilla. Sin embargo, los sensores cinemáticos 3D 22 pueden ser cualquier tipo de analizador de la rodilla dinámico 1D, 2D o 3D en base a cualquiera, o a una combinación de tecnologías disponibles que proporcionen acelerómetros monolíticos, electromagnéticos, que sirvan para la monitorización de aceleración, posición y velocidad.
Además del aparato 20 mencionado anteriormente, cabe señalar que, en una realización, el aparato 20 está adaptado para realizar cualquiera de las etapas detalladas anteriormente de un procedimiento 100 para producir un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente, descritas en relación con la figura 3. El procedimiento 100 comprende la etapa 102 de obtención de datos cinemáticos 3D de la articulación de la rodilla en movimiento. Los datos cinemáticos 3D son representativos de un movimiento realizado por una articulación de la rodilla, según uno de los tres planos de movimiento definidos anteriormente haciendo referencia a las figuras 1a y 1b. El procedimiento 100 comprende, además, la etapa 104 de obtención de datos de imágenes estáticas 3D de la articulación de la rodilla en una posición estática. Según otra realización, la etapa 104 es sustituida por la obtención de datos de imágenes dinámicas 3D, tal como de una MRI dinámica o de análisis radioestereométrico (RSA, Radiostereometric Analysis). Además, el procedimiento 100 comprende la etapa 106 de
fusionar los datos cinemáticos 3D y los datos de imágenes estáticas 3D de la articulación de la rodilla, para producir datos 3D de la articulación de la rodilla fusionados. El procedimiento 100 comprende, además, la etapa 108 de simular una serie de tratamientos utilizando los datos 3D de la articulación de la rodilla, cuando la serie de tratamientos produce una serie de datos 3D de la articulación de la rodilla modificados. Además, el procedimiento 100 comprende la etapa 110 de comparar la serie de datos 3D de la articulación de la rodilla modificados con una base de datos de datos 3D de la articulación de la rodilla para determinar qué tratamiento, de la serie de tratamientos, producirá resultados óptimos como resultado del tratamiento y/o de la cirugía.
La identificación de dichos tratamientos de la articulación de la rodilla es realizada por un dispositivo informático según este procedimiento 100 y, de ese modo, proporciona asistencia en tratamientos médicos y cirugías.
En una realización, los tratamientos de la articulación de la rodilla son archivados para análisis posterior, informe o presentación en una salida de cualquier tipo, tal como correo electrónico u otra notificación basada en red dirigida a usuarios autenticados, por ejemplo.
En una realización, el procedimiento 100 involucra asimismo, opcionalmente, presentar los datos 3D de la articulación de la rodilla y/o el plan de tratamiento y/o el plan quirúrgico de la articulación de la rodilla para un paciente, de acuerdo con un formato determinado. El formato puede ser según una o varias preferencias introducidas por un usuario, o estar establecido por defecto. En una realización, la presentación involucra opcionalmente generar un conjunto de ilustraciones gráficas para representar los datos de acuerdo, por lo menos, con uno de los tres planos de movimiento a medida que son detectados por el sensor de movimiento durante el movimiento. En una realización, los planos de movimiento se proporcionan en términos de grados, y el tiempo transcurrido durante el movimiento de la articulación de la rodilla se proporciona en términos de porcentaje del movimiento realizado.
Haciendo referencia a continuación a la figura 4, se muestra una ilustración esquemática de un sistema 400 para producir un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente, según una realización. El sistema 400 comprende un aparato 402 de adquisición de datos cinemáticos 3D de la rodilla, un aparato 404 de adquisición de datos de imágenes estáticas 3D de la rodilla (tal como rayos X, MRI y tomografía computarizada) y un dispositivo informático 406. El aparato 402 de adquisición de datos cinemáticos 3D de la rodilla obtiene los datos cinemáticos 3D de la rodilla 408. El aparato 404 de adquisición de datos de imágenes estáticas 3D de la rodilla obtiene los datos de imágenes estáticas 3D de la rodilla 410. Tanto los datos cinemáticos 3D de la rodilla 408 como los datos de imágenes estáticas 3D de la rodilla 410 son alimentados al dispositivo informático 406, que los fusiona para producir datos 3D de la articulación de la rodilla y simula una serie de tratamientos utilizando los datos 3D de la articulación de la rodilla para determinar, finalmente, qué tratamiento de la serie de tratamientos producirá resultados óptimos 412 como resultado del tratamiento y/o de la cirugía.
Haciendo referencia a continuación a la figura 5, se muestra un diagrama de flujo de un procedimiento 500 para producir un plan de tratamiento y/o plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente, de acuerdo con una realización. El procedimiento 500 para producir un plan de tratamiento y/o un plan de cirugía de la articulación de la rodilla para un paciente puede comprender la etapa 502 de obtener, a partir de sensores de movimiento, datos cinemáticos 3D de la articulación de la rodilla en movimiento, la etapa 504 de determinar, a partir de los datos cinemáticos 3D, puntuaciones que caracterizan la función de la articulación del paciente, siendo relativas las una o varias puntuaciones a uno o varios criterios; y la etapa 506 de comparar las puntuaciones con los datos de una base de datos que caracteriza una serie de planes de tratamiento y/o planes de cirugía, para generar la lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía que se corresponden con las puntuaciones.
En una realización, los criterios para las puntuaciones incluyen, de forma no limitativa, marcha con desviación en varo, flexum, flexión fija y valgo dinámico. La tabla muestra un caso práctico de ejemplo en un tratamiento en modo conservador para diferentes puntuaciones que caracterizan las funciones de la articulación de un paciente.
Haciendo referencia a continuación a la figura 6, se muestra una realización de un procedimiento 600 para producir
una animación 3D de una articulación de un paciente. La animación 3D se utiliza para ayudar al médico en la determinación de una lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación para la articulación del paciente, y en la selección de los mejores planes de tratamiento y/o planes de cirugía de la articulación para el trastorno del paciente. El procedimiento comprende: obtener, de sensores de movimiento, datos cinemáticos 3D de la articulación en movimiento (etapa 602); obtener, de un sensor de imágenes estáticas 3D, datos de imágenes estáticas 3D de la articulación en una posición estática (etapa 604); fusionar los datos cinemáticos 3D y los datos de imágenes estáticas 3D de la articulación para producir datos 3D de la articulación fusionados para la articulación del paciente (etapa 606); y utilizar los datos 3D de la articulación para producir y mostrar una animación 3D de la articulación (etapa 608). Según otra realización, la etapa 604 es sustituida por la obtención de datos de imágenes dinámicas 3D, tal como de una MRI dinámica o de análisis radioestereométrico (RSA, Radiostereometric Analysis).
Claims (12)
1. Procedimiento implementado por ordenador para generar una lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación para una articulación de un paciente, comprendiendo el procedimiento:
- obtener datos de imágenes estáticas 3D de la articulación;
- obtener, de sensores de movimiento, datos cinemáticos 3D de la articulación en movimiento, donde los sensores de movimiento monitorizan, por lo menos, una de la posición, la velocidad y la aceleración de la articulación con respecto a tres distintos planos de movimiento de la articulación, para obtener los datos cinemáticos 3D;
- fusionar los datos cinemáticos 3D y los datos de imágenes estáticas 3D de la articulación, para producir datos 3D de la articulación fusionados;
- procesar los datos 3D de la articulación aplicando una técnica de reconocimiento de patrones a los datos 3D de la articulación y determinar, de ese modo, a partir de los datos 3D de la articulación, puntuaciones que caracterizan una función de articulación del paciente, expresadas las puntuaciones como una unidad angular y sido relativas a uno o varios criterios representativos del movimiento de la articulación en, por lo menos, uno de flexión-extensión, abducción-aducción y rotación interna-externa; y
- comparar las puntuaciones con datos de una base de datos que caracteriza una serie de planes de tratamiento y/o planes de cirugía, para generar la lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación que se corresponden con las puntuaciones.
2. Procedimiento, según la reivindicación 1, que comprende, además, simular los uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación utilizando los datos cinemáticos 3D para producir una serie de datos cinemáticos 3D modificados.
3. Procedimiento, según la reivindicación 2, que comprende, además, comparar la serie de datos cinemáticos 3D modificados, con datos cinemáticos para un modelo de articulación sana, para determinar cuál de la lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación producirá resultados óptimos para el paciente.
4. Procedimiento, según la reivindicación 3, en el que la comparación comprende aplicar una técnica de reconocimiento de patrones sobre los datos cinemáticos 3D modificados, comprendiendo la técnica de reconocimiento de patrones uno de: una técnica paramétrica o no paramétrica, una red neuronal, una técnica de clasificación del vecino más cercano, una técnica de proyección, una técnica de árbol de decisión, un procedimiento estocástico, un algoritmo genético y una técnica de aprendizaje y agrupamiento no supervisados.
5. Procedimiento, según la reivindicación 4, en el que la comparación comprende, además, clasificar los datos cinemáticos 3D modificados de la articulación del paciente, a los que se aplicó la técnica de reconocimiento de patrones, en una de varias clases de plan de tratamiento y/o plan de cirugía de la articulación de la rodilla conocidos.
6. Procedimiento, según la reivindicación 1, que comprende, además:
- obtener, de un sensor de imágenes estáticas 3D, los datos de imágenes estáticas 3D de la articulación en una posición estática; y
- utilizar los datos 3D de la articulación para producir y mostrar una animación 3D de la articulación.
7. Procedimiento, según la reivindicación 6, que comprende, además, simular los uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación utilizando los datos 3D de la articulación para producir una serie de datos 3D de la articulación modificados.
8. Procedimiento, según la reivindicación 7, que comprende, además, comparar la serie de datos 3D de la articulación modificados con datos de articulación para un modelo de articulación sana, para determinar cuál de la lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación producirá resultados óptimos para el paciente.
9. Procedimiento, según la reivindicación 8, que comprende, además, recalibrar los datos 3D de la articulación para un modelo de articulación sana con el fin de adaptarse a mediciones del paciente y producir, de ese modo, datos 3D de la articulación recalibrados para utilizar como los datos 3D de la articulación para su comparación con la serie de datos 3D de la articulación modificados.
10. Procedimiento, según la reivindicación 9, en el que la recalibración comprende realizar una técnica punto a punto y una técnica de regionalización.
11. Procedimiento, según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 10, en el que la etapa de obtener datos cinemáticos 3D a partir de sensores de movimiento comprende obtener datos cinemáticos 3D a partir de, por lo menos, uno de una cámara, un acelerómetro, un sensor electromagnético, un giróscopo y un sensor óptico.
12. Aparato para generar una lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación para
una articulación de un paciente, comprendiendo el aparato:
- una primera entrada para recibir datos de imágenes estáticas 3D de la articulación;
- una segunda entrada para recibir datos cinemáticos 3D de la articulación en movimiento, donde los datos cinemáticos 3D son datos recogidos por sensores de movimiento que monitorizan, por lo menos, una de la posición, la velocidad y la aceleración de la articulación con respecto a tres distintos planos de movimiento del articulación; - un dispositivo de procesamiento en comunicación con las entradas;
- una memoria para almacenar instrucciones que hacen que el dispositivo de procesamiento:
- fusione los datos cinemáticos 3D y los datos de imágenes estáticas 3D de la articulación, para producir datos 3D de la articulación fusionados;
- procese los datos 3D de la articulación aplicando una técnica de reconocimiento de patrones a los datos 3D de la articulación y determine, de ese modo, a partir de los datos 3D de la articulación, puntuaciones que caracterizan una función de articulación del paciente, expresadas las puntuaciones como una unidad angular y siendo relativas a uno o varios criterios representativos del movimiento de la articulación en, por lo menos, uno de flexión-extensión, abducción-aducción y rotación interna-externa; y
- compare las puntuaciones con datos de una base de datos que caracterizan una serie de planes de tratamiento y/o planes de cirugía, para generar la lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación que se corresponden con las puntuaciones; y
- una salida para entregar la lista de uno o varios planes de tratamiento y/o planes de cirugía de articulación que se corresponden con las puntuaciones.
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| US10445466B2 (en) * | 2015-11-18 | 2019-10-15 | Warsaw Orthopedic, Inc. | Systems and methods for post-operative outcome monitoring |
| AU2016411801A1 (en) * | 2016-06-14 | 2019-02-07 | 360 Knee Systems Pty Ltd | Graphical representation of a dynamic knee score for a knee surgery |
| WO2018081795A1 (en) * | 2016-10-31 | 2018-05-03 | Zipline Medical, Inc. | Systems and methods for monitoring physical therapy of the knee and other joints |
| US11259743B2 (en) | 2017-03-08 | 2022-03-01 | Strive Orthopedics, Inc. | Method for identifying human joint characteristics |
| WO2019245864A1 (en) | 2018-06-19 | 2019-12-26 | Tornier, Inc. | Mixed reality-aided education related to orthopedic surgical procedures |
| CN108804865B (zh) * | 2018-06-20 | 2020-10-13 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种用于模拟等离子体中氘氚聚变反应的方法、系统、计算机设备及存储介质 |
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| US20200205900A1 (en) * | 2018-12-31 | 2020-07-02 | Motion Insights, Inc. | Dynamic 3d motion capture for surgical implant orientation |
| US20220157463A1 (en) * | 2019-03-04 | 2022-05-19 | Smith & Nephew, Inc. | Quantitation of secondary degradation in unaffected joints resulting from osteoarthritis of the knee or hip |
| GB2588236B (en) | 2019-10-18 | 2024-03-20 | Mclaren Applied Ltd | Gyroscope bias estimation |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5413116A (en) * | 1993-06-24 | 1995-05-09 | Bioresearch | Method and apparatus for diagnosing joints |
| US7239908B1 (en) * | 1998-09-14 | 2007-07-03 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Assessing the condition of a joint and devising treatment |
| ATE397410T1 (de) | 1999-11-01 | 2008-06-15 | Ecole Technologie Superieure | Dreidimensionales kinematisches knieanalyseverfahren |
| US20030153978A1 (en) * | 2002-02-08 | 2003-08-14 | Whiteside Biomechanics, Inc. | Apparatus and method of ligament balancing and component fit check in total knee arthroplasty |
| US8260593B2 (en) * | 2002-09-18 | 2012-09-04 | Siemens Product Lifecycle Management Software Inc. | System and method for simulating human movement |
| US7383164B2 (en) * | 2004-03-05 | 2008-06-03 | Depuy Products, Inc. | System and method for designing a physiometric implant system |
| EP2017785A1 (en) * | 2007-07-17 | 2009-01-21 | BrainLAB AG | Imaging method for motion analysis |
| US7988647B2 (en) * | 2008-03-14 | 2011-08-02 | Bunn Frank E | Assessment of medical conditions by determining mobility |
| US8078440B2 (en) * | 2008-09-19 | 2011-12-13 | Smith & Nephew, Inc. | Operatively tuning implants for increased performance |
| US8160326B2 (en) * | 2008-10-08 | 2012-04-17 | Fujifilm Medical Systems Usa, Inc. | Method and system for surgical modeling |
| US9142024B2 (en) * | 2008-12-31 | 2015-09-22 | Lucasfilm Entertainment Company Ltd. | Visual and physical motion sensing for three-dimensional motion capture |
| US8444564B2 (en) * | 2009-02-02 | 2013-05-21 | Jointvue, Llc | Noninvasive diagnostic system |
| US20130211259A1 (en) * | 2009-02-02 | 2013-08-15 | Jointvue, Llc | Determination of joint condition based on vibration analysis |
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