Automatisierte 3-dimensionale Stellungskontrolle des distalen Tibiofibulargelenks (Syndesmose) mit Unterstützung durch künstliche Intelligenz

Hintergrund

Distorsionen des oberen Sprunggelenks können zu Bandverletzungen, Frakturen oder isolierten Verletzungen des Syndesmosenbandkomplexes führen. Der Nachweis einer Instabilität oder Inkongruenz der Syndesmose als präarthrotische Deformität steht dabei im Zentrum einer erfolgreichen Therapie. Dieser Nachweis ist jedoch problembehaftet und, wie in eigenen Studien gezeigt, abhängig von der Fußposition und dem Untersucher. Gängige klinische Untersuchungen wie der Frick-Test sind dabei unzureichend valide. Zudem kommt die intraoperative Beurteilung der korrekten Stellung des komplexen distalen tibiofibularen Gelenks bei Syndesmosenverletzung im Rahmen von Frakturen.

Genannte Schwächen wurden in einem eigens entwickelten 3-dimensionalen Messprotokoll beseitigt [1]. Dieses Messprotokoll liefert 3-D-Parameter, die eine Bewertung der Syndesmose in vertikaler (Vertical Offset, Δz), anteroposteriorer (Translation Angle, Δα) und mediolateraler (Clear Space Difference, ΔCS) Richtung zulassen und bereits in Studien Anwendung gefunden hat [2], [3]. Problematisch zeigte sich der hohe Zeitaufwand bei der Segmentierung der CT-Bilddaten für die 3-D-Modelle, die in das Messprotokoll importiert werden. Dieser erhebliche Zeitaufwand verhindert aktuell eine Echtzeitauswertung und den intraoperativen Einsatz zur Repositionskontrolle.

Publication History

Article published online:
05 November 2024

• Literatur

• 1 Souleiman F, Heilemann M, Hennings R. et al. A standardized approach for exact CT-based three-dimensional position analysis in the distal tibiofibular joint. BMC Med Imaging 2021; 21: 41 DOI: 10.1186/s12880-021-00570-y.
• 2 Souleiman F, Heilemann M, Hennings R. et al. Effect of weightbearing and foot positioning on 3D distal tibiofibular joint parameters. Sci Rep 2022; 12: 9357 DOI: 10.1038/s41598-022-12963-2.
• 3 Hennings R, Souleiman F, Heilemann M. et al. Suture button versus syndesmotic screw in ankle fractures – evaluation with 3D imaging-based measurements. BMC Musculoskelet Disord 2021; 22: 970 DOI: 10.1186/s12891-021-04834-0.
• 4 Isensee F, Jaeger PF, Kohl SAA. et al. nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation. Nat Methods 2021; 18: 203-211 DOI: 10.1038/s41592-020-01008-z.