美國RSIP公司發布視覺AI模塊，解決膝關節置換問題

雷鋒網按：膝關節置換手術是當今美國最常見的骨科手術之一，該手術的背后多是由關節炎或損傷致使。其手術過程是把受損的軟骨和骨頭從膝關節中取出，用金屬、塑料或陶瓷制成的植入物對損傷部分進行替換，植入物的使用壽命通常超過20年。

于大多數患者而言，膝關節置換手術不僅恢復過程痛苦且漫長，長期的使用體驗是否舒適，也非常關鍵。

美國計算機視覺公司RSIP Vision發布一款全新的人工智能模塊，意在幫助每年數百萬接受膝關節手術的患者，計算出合適的植入物。

RSIP Vision公司的人工智能模塊主要基于CT圖像分割技術，來協助外科醫生為患者匹配盡可能合適的植入物，增加舒適度、減少疼痛，讓患者更快可以下地走動。

他們已開發出的基于復雜計算機視覺算法和圖像處理AI模塊，構建的模型解剖精度高達0.3 mm RMSE，非常接近于CT分辨率所允許的精度。該方案中的圖像分割，主要挑戰在于難以確定骨和軟骨之間的邊界：其局部值非常接近。RSIP Vision通過觀察梯度結構并應用優化算法來檢測軟組織、軟骨和骨骼之間的邊緣來解決這一難題，然后能夠在幾分鐘內選定邊界，并完成分割。

除了優化技術和作為分割的補充之外，RSIP Vision的計算機輔助關節置換AI模塊能夠準確識別在擬合過程中使用的解剖標志。

RSIP Vision的長遠規劃是開發一系列產品，然后把這些模塊集成到醫療設備商的軟件環境中，賦能各類醫療器械和科室：比如骨科、肺心病和心臟病學等。

人工智能模塊解決了復雜的技術挑戰，并通過確保更高精度、更短的上市時間和更低的成本為這些供應商的產品增值。

RSIP Vision的方案是利用深度學習對數千名患者的數據進行訓練，了解不同骨骼的大小形狀和高維特征。

該方案使得放射科醫生能夠更有效地分析患者的CT掃描結果，并對身體與植入物接觸的每個部位進行精確測量。這種精確度對于為每個病人是否能找到合適的植入物至關重要：無論是從制造商的多個型號植入物中選擇，還是3D打印個性化的植入物來完美匹配膝蓋。

AI模塊消除了繁瑣的工作，為放射科醫生節省了相當多的時間，同時也提高了結果反饋的速度和準確性。

這種新的人工智能技術還簡化了外科醫生的工作流程，幫助他們為患者找到合適的植入物，并向他們精確地展示在哪里切割骨頭。

該技術也同樣適用于機器人手術，因為AI清楚地分割出切割骨頭的正確區域，并勾畫好打孔的區域，降低了對患者的傷害風險。

RSIP Vision創始人兼首席執行官羅恩索弗曼表示：“隨著人工智能對每個行業的重要性日益增強，我們致力于為眾多企業解決技術挑戰。將我們在深度學習、圖像處理和計算機視覺方面的專業知識應用到膝關節置換手術中，尤其令人欣慰的是，我們的人工智能模塊為患者在痛苦緊張的術中和術后過程中帶來了非常大的舒適度和安全性。”雷鋒網雷鋒網

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