FAI

Development and validation of a multi-modal image-based madel generation method for non-invasive dynamic assessment of Femoroacetabular lmpingement (FAI)

2016 - 2019
Terminé
  • Investigateur(s)
    Jérôme Schmid, Christophe Chênes, Prof. Guoyan Zheng (University of Bern), Prof. Moritz Tannast (University of Bern)
  • Financement
    FNS Div. II
  • Collaboration scientifique
    University of Bern, Inselspital, University of Bern, ISTB

Le projet vise à développer des approches assistées par ordinateur pour créer des modèles personnalisées de la hanche dans le but d’étudier et traiter les conflits fémoro-acétabulaires.

L’originalité du projet réside dans l’utilisation d’acquisitions radiologiques très peu invasives (radiographies et IRM) et dans la création de méthodes informatisées robustes et totalement automatisées.

Les conflits fémoro-acétabulaires sont une des causes majeures de coxarthrose primaire et sont à l’origine de lésions du cartilage et du labrum chez les jeunes adultes. Il est estimé que 10 à 15% de la population adulte serait atteinte par une des formes de ces conflits. Afin de restituer au patient mobilité et confort, le traitement chirurgical est souvent nécessaire. Celui-ci nécessite alors une planification précise qui se base notamment sur la localisation des conflits sur les surfaces articulaires.

Lien utile

Publications

Segmentation of the proximal femur in radial MR scans using a random forest classifier and deformable model registration

Damopoulos, D., Lerch, T. D., Schmaranzer, F., Tannast, M., Chênes, C., Zheng, G., Schmid, J.

(2019). Segmentation of the proximal femur in radial MR scans using a random forest classifier and deformable model registration : International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery.

https://arodes.hes-so.ch/record/3965?ln=fr


Auteur(s) : Christophe Chênes Jérôme Schmid

Article scientifique

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