BioCAT
Ons multidisciplinair team van artsen, ingenieurs en biomedische experts werkt nauw samen. Door computationele technieken te combineren met diepgaand inzicht in anatomie, streven we ernaar diagnostiek te verfijnen, chirurgische precisie te verbeteren en positieve resultaten voor patiënten te bevorderen.
Leden
Emmanuel Audenaert, Kate Duquesne, Aline Van Oevelen, Marlies Verleyen, Ide Van den Borre, Roel Huysentruyt, Armin Omidvar Ghaziani, Sara Kowsar, Jing Li, Yukun He, Weilong Xu, Vicky Vandenbossche, Matthias Peiffer en Leander De Mol
Onderzoeksprojecten
1) Bewegingsanalyse
Bewegingsanalyse speelt een cruciale voor medische diagnose, biomechanica en zelfs animatie. Om kinematische informatie te verkrijgen, is optische bewegingsregistratie de gouden standaard. Deze methode volgt reflecterende markeringen die op de huid zijn geplaatst om de onderliggende 3D-bewegingen van het skelet af te leiden. Nochtans is de huid niet stevig aan het skelet bevestigd, waardoor relatieve huidbewegingen ontstaan. In computeranimatie wordt deze beweging van de huis als essentieel beschouwd om realistisch ogende avatars te creëren. In de revalidatiewetenschappen interfereert de beweging van de huid echter met de nauwkeurige extractie van de gewrichtskinematica en -kinetiek en wordt daarom als ruis beschouwd.
In dit project wordt een nieuwe methodologie ontwikkeld om nauwkeurigere kinematica te bepalen. De beweging van de huid wordt niet als ruis beschouwd, maar wordt gezien als een belangrijke informatiebron. Daarom worden methoden uit de klinische biomechanica en computeranimatie met elkaar vermengd. De vervorming van de huidgeometrie wordt gemeten en gemodelleerd. Door consistentie tussen het gemeten en voorspelde huidoppervlak af te dwingen, wordt de kinematica bepaald.
- onderzoekers: Kate Duquesne, Jan Sijbers, Wim Van Paepegem, Emmanuel Audenaert
2) Segmentatie van medische beeldvorming, vormregistratie en automatische metingen
We mikken op het gebruik van de nieuwste AI technieken voor precieze segmentatie van anatomische structuren, gecombineerd met vormregistratie. Onze focus ligt op het snel en accuraat verkrijgen van 3D-modellen van de botten en zachte weefsels. De nadruk wordt gelegd op Angio CT, Belastings-CT en MRI-beelden.
Na de segmentatie worden anatomische referentiepunten overgebracht naar nieuwe vormen, gebruikmakend van intern ontwikkelde registratie methodes. Daarnaast verkennen we de recente vooruitgangen op het gebied van AI. De 3D-modellen door segmentatie gecombineerd met de verkregen referentiepunten, laten ons toe om automatische anatomische metingen uit te voeren.
- onderzoekers: Roel Huysentruyt, Ide Van den Borre, Emmanuel Audenaert
Figuur 1: Voorbeelden van een segmentatie en registratieprocedure (links) en automatische anatomische metingen (rechts)
3) SHAPE/Genomics
Recent onderzoek heeft aangetoond dat artrose geassocieerd wordt met genetische variaties die de botontwikkeling beïnvloeden. Het meten van gewrichtsvorm is echter complex en onnauwkeurig. In dit interdisciplinair project verzamelen we DNA en CT-scans van patiënten om de rol van gewrichtsvorm en biomechanica in artrose te bestuderen. Later in dit project zullen willen we de belasting op de gewrichten met behulp van computermodellen berekenen en koppelen aan genetische informatie. We zullen onze bevindingen valideren met een controlegroep en ontwikkelen een model om de vorm van het skelet te voorspellen op basis van scans. Dit kan de noodzaak voor extra scans in de toekomst verminderen. Door DNA en CT-scans te verzamelen, kunnen we een uitgebreid databestand creëren dat bruikbaar is voor zowel orthopedische en vasculaire studies.
Het finale doel van het project is om predictieve markers te vinden van DNA naar botvorm. Deze markers kunnen ons helpen om in een vroeg stadium te voorspellen wie een verhoogd risico heeft op artrose. Hierdoor kunnen we preventieve maatregelen nemen of nieuwe behandelmethoden ontwikkelen die hier specifiek op gericht zijn.
- onderzoekers: Marlies Verleyen, Yukun He, Emmanuel Audenaert
Figuur 2: Onderzoeksprotocol SHAPE/Genomics
4) Berekeningen van druk in het kniegewricht voor preoperatieve planning
Preoperatieve planning voor knieoperaties speelt een cruciale rol bij het garanderen van succesvolle resultaten. Helaas blijft het beoordelen van de belastingsverdeling binnen het gewricht, een cruciale factor voor het begrijpen van slijtagepatronen en mogelijke complicaties, een uitdaging in de preoperatieve setting. De huidige methoden zijn gebaseerd op invasieve drukmetingen, waardoor de toepasbaarheid ervan voor preoperatieve planning beperkt blijft. Bovendien omvatten traditionele methoden doorgaans het analyseren van statische beelden, waarbij de dynamische beweging van de knie tijdens activiteiten zoals lopen niet wordt vastgelegd. Deze beperkingen kunnen leiden tot suboptimale chirurgische plannen die niet volledig tegemoet komt aan de specifieke noden van elke patiënt.
Daarom wordt een gepersonaliseerd computationeel kniemodel ontwikkeld om op niet-invasieve wijze de druk op het tibiaplateau tijdens het lopen te berekenen. Pre-operatieve simulaties met dit model kunnen helpen bij het bepalen van de ideale chirurgische correctie voor een optimale herverdeling van de gewrichtsbelasting.
- onderzoekers: Aline Van Oevelen, Arne Burssens, Amélie Chevalier, Gunther Steenackers, Emmanuel Audenaert
Publicaties
Contact
Emmanuel Audenaert, PI