肌肉骨骼系统多尺度数据驱动数字孪生框架
图像与视频处理
2025-07-28 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
肌肉骨骼疾病（MSDs）是全球致残的主要原因之一，需要先进的诊断和治疗工具来进行个性化评估与治疗。MSDs 的有效管理涉及异构数据源的交互，使数字孪生（DT）范式成为有价值的选择。本论文提出了肌肉骨骼数字孪生（MS-DT），一种新颖的框架，将多尺度生物力学数据与计算建模相结合，创建详细的患者特异性肌肉骨骼系统表征。通过结合运动捕捉、超声成像、肌电图和医学影像，MS-DT 实现了脊柱运动学、姿势和肌肉功能的分析。交互式可视化平台为临床医生和研究人员提供了直观的界面，用于探索生物力学参数并追踪患者特异性变化。结果证明了 MS-DT 在提取精确运动学和动态组织特征方面的有效性，为监测脊柱生物力学和康复提供了全面工具。该框架提供高保真建模和实时可视化，以改善患者特异性诊断与干预规划。
引用
@article{arxiv.2506.11821,
title = {Framework of a multiscale data-driven DT of the musculoskeletal system},
author = {Martina Paccini and Simone Cammarasana and Giuseppe Patanè},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.11821},
year = {2025}
}