佛罗里达州盖恩斯维尔，2025年2月18日 /PRNewswire/ -- 全球医疗技术领导者Exactech在亚利桑那州凤凰城举行的2025年骨科研究学会（ORS）年会上展示了15项新研究，描述了全关节置换术和创伤解决方案的新研究和进展。这些研究探讨了公司最新的创新成果，包括利用人工智能（AI）和机器学习（ML）图像分割和预测建模、基于CT图像的放射组学分析、计算机辅助手术导航、临床结果研究及增强型植入材料。
其中一项基于机器学习的研究分析了三角肌术前CT扫描数据，评估图像采集和处理参数对放射组学测量提取的影响。通过机器学习框架，该研究确定了多个扫描协议中最稳定的放射组学特征，发现基于形状的特征最稳定且受影响最小，而二阶纹理特征受图像处理参数变化影响最大。另一项基于机器学习的研究考察了这些稳定放射组学特征与患者肩关节置换术前活动量之间的关系，报告指出几个三角肌放射组学特征可预测术前运动量，而这又是术后运动量的预测因素。
“这些放射组学研究提供了新的见解，可以融入术前规划软件中，应用于改进临床决策支持工具，”Exactech四肢产品高级副总裁克里斯·罗奇表示。“目前，肩外科医生在考虑患者进行肩关节置换术时，并不使用任何定量方法评估三角肌。我们的新研究不仅提供了一种可重复的定量评估三角肌的方法，还确定了具有临床意义并能预测肩关节置换术结果的具体放射组学特征。”
其他研究表明，Activit-E®聚乙烯在关节置换术中表现出优异的抗氧化性能和机械耐用性。与传统的超高分子量聚乙烯（UHMWPE）相比，Activit-E在激进的膝关节磨损测试和模拟体内老化条件下表现更优。其过氧化物交联、维生素E稳定的组成设计旨在提高植入物的使用寿命和患者疗效。
“这些研究结果强化了Exactech致力于开发最先进的植入材料，提供更高的耐用性和性能的承诺，”工程和发展总监路易斯·阿尔瓦雷斯表示。“凭借我们新的Activit-E聚乙烯，我们正在推进材料技术，以改善全关节置换术的长期成功。”
其他研究涵盖了基于无监督机器学习聚类模型的新型TKA患者3D分类，该分类可以应用于公司的Newton®膝关节平衡技术。
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