• 3D puzzle solving
• ct
• fracture reduction
• image segmentation
• preoperative surgical planning
• registration workflow

La tesi presentata discute della pianificazione preoparatoria per la riduzione di fratture mediante Imaging Volumetrico.
Lo studio può essere considerato di tipo esplorativo ed è servito per capire ciò che già esiste allo stato dell’arte per poi sviluppare, in ambiente R&D, nuove applicazioni cliniche.
Il contesto delle fratture ossee, soprattutto relativo a quelle di tipo frammentarie o comminute, riguarda lesioni complesse e difficili da trattare; è necessario avere un buon planning chirurgico per poter riposizionare al meglio i frammenti e ripristinare l'anatomia originale.
Questo aiuta a eseguire una riduzione di successo.
Il lavoro presenta un metodo assistito da computer che, partendo dalle immagini CT dell’osso sano (controlaterale illeso) e le immagini CT dell’osso fratturato,  permette di riallineare la frattura con un approccio 3D puzzle solving. 
I volumi verranno segmentati in modo semiautomatico ed importati in ambiente MeshLab; questo software consente,  in pochi passaggi e con l’ausilio di tool di allineamento già presente al suo interno, di ottenere un buon risultato.
Questa tesi propone il ripristino dell’anatomia originale attraverso il workflow di registrazione implementato in modo tale da abbinare le superfici ossee native del frammento a un modello intatto, generato dell'arto illeso.
Grazie ad un tempo ridotto e numero limitato di passaggi si può ottenere un riallineamento e ricostruzione virtuale della frattura.
Il flusso di lavoro è stato testato su più datatsets e da più utenti differenti per valutarne anche l’usabilità.
Presenti nella parte conclusiva valutazioni e possibili sviluppi futuri di questo lavoro che permetteranno al chirurgo una miglior raggiungimento dell’obiettivo target.

 

The thesis discusses about the preoperative planning for fracture reduction using Volumetric Imaging. The study can be considered exploratory and served to understand what already exists in the state of the art in order to then develop new clinical applications in a research and development environment.
In the context of bone fractures, especially if they are fragmentary or comminuted, they are complex and difficult to treat lesions; it is necessary to have good surgical planning on how to best reposition the fragments to restore the original anatomy.
This helps to perform a successful reduction.
The work presents a method, computer-assisted, that starting from the CT images of healthy bone (contralateral) and CT images of fractured bone allows to realign the fracture with a 3D puzzle solving approach. 
Volumes will be semi-automatically segmented and imported into the MeshLab software; this software allows in a few steps and with the help of alignment tools already present inside it to achieve a good result.
Therefore, this thesis proposes that the original anatomy be restored through the implemented recording workflow that combines the native bone surfaces of the fragment with an intact, generated model of the limb unharmed.
In a reduced time and reduced number of steps allows to obtain a virtual realignment and reconstruction of the fracture.
The workflow has been tested on multiple datasets and by multiple different users to evaluate usability.
In the final part there are some evaluations and possible future developments of this work that will allow the surgeon a better achievement of the target goal.