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Artículo

Medical Imaging Diagnosis of Anterior Cruciate Ligament Injury Based on Intelligent Finite-Element AlgorithmDiagnóstico por imagen médica de la lesión del ligamento cruzado anterior basado en un algoritmo inteligente de elementos finitos

Resumen

Se propuso un método de imagen médica basado en un algoritmo inteligente de elementos finitos para diagnosticar mejor el modelado de lesiones del ligamento cruzado anterior. Se utilizó el modelado tridimensional por elementos finitos de TC para predecir los puntos de fijación del túnel femoral del ligamento cruzado anterior (LCA). En este estudio se seleccionaron 19 sujetos, de los cuales 11 eran hombres y 8 mujeres. Había 7 casos de rodilla izquierda y 12 casos de rodilla derecha; todos los pacientes tenían lesiones deportivas. La estructura anatómica de la rodilla del paciente se transformó en un modelo tridimensional utilizando un software de análisis de elementos finitos para la segmentación. Se conservaron los modelos de la meseta tibial y el cóndilo femoral lateral. Los resultados mostraron que la diferencia en la puntuación de Lysholm (D) entre 6 meses después de la cirugía y 1 día antes de la cirugía se utilizó como variable dependiente en el modelo tridimensional de elementos finitos de la articulación de la rodilla establecido por el software. Se realizó un análisis de correlación de Pearson, y la diferencia P<0,05 fue estadísticamente significativa. La imagen original del formato Dicom obtenida mediante tomografía computarizada se preprocesa en Mimics sin ninguna conversión de formato, lo que evita la pérdida de información, ahorra más tiempo y reduce la carga de trabajo. La definición de "umbral" se utiliza para completar la extracción del contorno óseo y realizar la automatización. Se mejoran la velocidad y la precisión del modelado.

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