基于规则的MRI引导脊柱生物力学数字孪生体关键点提取

数字孪生体提供了一种强大的主体特定仿真和临床决策支持框架，但其开发往往依赖于准确、个性化的解剖模型。在本工作中，我们提出了一种基于规则的方法，从MRI中提取亚像素级的关键点，该方法改编自先前的CT基方法。 our approach incorporates robust image alignment and vertebra-specific orientation estimation to generate anatomically meaningful landmarks that serve as boundary conditions and force application points, like muscle and ligament insertions in biomechanical models. 这些模型使我们能够考虑受试者个体解剖结构来模拟脊柱力学，从而支持在临床诊断和治疗规划中制定量身定制的方法。通过利用MR成像，我们的方法无辐射且特别适用于大规模研究和代表性人群中的应用。本工作通过桥接精确医学图像分析与生物力学仿真，为数字孪生生态系统做出了贡献，并与个人化建模有助于医疗保健的关键主题相吻合。