以前の術後画像を使用した鼻形成術における術前コンピューターシミュレーション

重要性：外科医の知識と経験に基づいて、現実的で有用な術前カウンセリングを提供します。目的：術前および術後患者の画像を使用して、新しいクエリ患者の術後結果を予測します。設計、設定、および参加者：画像標準化の前処理後、顔面ランドマークは、正面ビューで68ポイント、プロファイルビューで19ポイントを使用して行われました。顔の特徴が計算され、クエリイメージの特徴ベクトルとデータベース画像の機能ベクトル間の類似性測定に基づいて画像の取得が行われました。術後の回収された画像の鼻領域は、単室の三次病院でクエリ患者の顔の対応する領域に交換されました。2010年から2018年までValiaSR病院で正常に手術を受けたすべての鼻形成術患者のデータベースから400人の患者（360人の女性と40人の男性）のカラープロファイル写真をランダムに選択しました。結論と関連性：このシステムは迅速で、扱いやすく、信頼性が高く、正確な結果とプロファイルビューの両方で術後の結果をシミュレートします。このシステムは、外科医と患者間のより有益なコミュニケーションを改善できるだけでなく、外科医と住民の訓練を促進できると考えています。

Importance: Providing realistic and useful preoperative counseling based on a surgeon's knowledge and experience. Objective: Using previous preoperative and postoperative patients' images to predict the postoperative result of a new query patient. Design, Setting, and Participants: After preprocessing for image standardization, facial landmarking was done using 68 points on the frontal view and 19 points on the profile view. Facial features were calculated and image retrieval was done based on similarity measurement between the query image's feature vector and database images' feature vectors. The nasal areas on the postoperative retrieved images were swapped to the corresponding region on the query patient's face at a unicenter tertiary hospital. We randomly selected the color profile photographs of 400 patients (360 women and 40 men) from the database of all rhinoplasty patients who had been successfully operated at Valiasr hospital from 2010 to 2018. Results: The accuracy of this preoperative simulation was >80% in our pilot study in 20 patients. Conclusions and Relevance: This system is fast, easy to handle, reliable, and accurate to simulate postoperative outcomes both in frontal and profile views. We believe that this system could not only improve more informative communication between surgeons and patients but also could facilitate the training of surgeons and residents.