Une nouvelle méthode permet de reconstruire la géométrie 3D d’un fémur distal spécifique à un patient à partir de seulement deux vues radiographiques orthogonales, sans nécessiter de scanner CT.
Cette approche innovante s’appuie sur un modèle de forme statistique, construit par analyse en composantes principales (PCA) à partir de 50 maillages de fémur dérivés de scanners CT (issus de MedShapeNet). Le modèle est ensuite ajusté aux deux silhouettes radiographiques (PA et latérale) en utilisant le soft rasterizer de PyTorch3D, combiné à une technique de recuit simulé pour l’optimisation.
Le processus implique l’optimisation de 10 coefficients de forme, avec une prior de Mahalanobis pour garantir la plausibilité du résultat, et utilise l’optimiseur Adam sur environ 1000 itérations. L’intérêt majeur réside dans l’absence de scanner CT, de réseau neuronal complexe et d’un ensemble d’entraînement massif, ce qui pourrait simplifier et accélérer la reconstruction 3D osseuse en milieu clinique.
Cette avancée ouvre des perspectives pour l’imagerie médicale et la planification chirurgicale, en offrant une alternative moins irradiante et potentiellement plus accessible.
Source : Reddit r/MachineLearning