血管柄付き骨移植による下顎再建計画のための患者個別最適化と骨癒合の強化

要旨: 血管化骨移植片による下顎再建は、ドナー-レシピエント間の非癒合によって複雑化し、現在のバーチャル外科計画は、骨癒合を明示的に促進する構成ではなく幾何学的な計画を生成してしまう。私たちは、患者固有の下顎再建のための画像から意思決定へ至る計画ループであるOsteoOpt++を提示する。術前のコンピュータ断層撮影（CT）は、テンプレートから患者への登録と、筋肉および顎関節パラメータのCT由来の更新を通じて、パーソナライズされたデジタルツインへと変換される。続いて、期待改善プラス獲得規則によるベイズ最適化により、アポジション（密着）駆動の目的関数および安全係数で正則化した変種の下で、臨床的に制御可能な6つの切断平面およびドナー配置変数が探索される。ワークフローは、3つの汎用欠損（体部、恥骨結合部、下顎枝体部）および合計3+1件の患者固有症例で評価され、3件を最適化に、1件を検証に用いた。汎用症例では、一般的な外科アプローチに対して、ドナー-下顎のアポジション（密着）が最大で29パーセントポイント増加した（相対329%）。患者固有症例では、術者が実装した術後5日目の構成に対して最大で26パーセントポイント増加した。11のモデリングパラメータに対する10%感度分析では、アポジション駆動の目的関数の変化は汎用症例で3%、患者固有症例で4%に上限が設けられ、縦断症例では、予測されたアポジションと1年目の骨形成の間のDice一致度が0.70および0.76であった。臨床的には、本手法は、手術室で現在提供されている構成よりも癒合条件の改善が見込まれるよう、切断平面の向きとドナー配置について、術前の画像に基づく推奨を外科医に提示する。最適化および患者固有のモデリングコードは、https://github.com/hamidreza-aftabi/OsteoOpt でオープンソースとして公開されている。