환자-특정 생체역학 매개변수를 사용한 척추 수술 계획

척추 교정 시술을 위한 수술 하드웨어를 선택하거나 설계함으로써 잠재적인 수술 중재를 최적화할 목적으로 대상 척추의 생체역학 특성을 평가하는 방법 및 시스템. 이 시스템은 생리학적, 생체역학적, 해부학적 요인을 고려하여 수술 시술의 결과를 분석, 예측 및 개선하도록 구성된 시뮬레이션된 동적 분석을 사용한다. 기계 학습 알고리즘은 대상의 척추에 인가되는 힘과 모멘트의 계산된 분포를 사용하고 대상의 결과를 참조 집단으로부터의 환자의 결과와 비교한다. 참조 집단의 개인의 생체역학 매개변수를 분석하고 시술이 성공한 사람 대비 시술에 실패한 사람을 구별하고 그 생체역학 매개변수를 척추 수술에 대해 평가 중인 개인의 생체역학 매개변수와 비교함으로써, 이 방법은 성공적인 수술에 대한 가능성을 예측하고 최적의 시술 및/또는 최적의 임플란트(들) 구성을 추천할 수 있다. Methods and systems for evaluating the biomechanical properties of a subject's spine for the purpose of optimizing a potential surgical intervention by selecting or designing surgical hardware fora spinal correction procedure. The system uses a simulated dynamic analysis configured to analyze, predict and improve the outcome of the surgical procedure by taking into account physiological, biomechanical, and anatomical factors. Machine learning algorithms use the computed distribution of forces and moments on the subject's spine, and compare the subject's results with those of patients from a reference population. By analyzing the biomechanical parameters of individuals in the reference population and distinguishing those whose procedure succeeded versus those whose procedure failed, and comparing their biomechanical parameters to these of the individual under evaluation for a spinal surgery, the method is able to predict the chances for a successful surgery, recommend an optimal procedure and/or the optimal implant(s) configuration.