The accurate quantification of in-vivo tibio-femoral kinematics is essential for understanding joint functionality, but determination of the 3D pose of bones from 2D single-plane fluoroscopic images remains challenging. We aimed to evaluate the accuracy, reliability and repeatability of an intensity-based 2D/3D registration algorithm. The accuracy was evaluated using fluoroscopic images of 2 radiopaque bones in 18 different poses, compared against a gold-standard fiducial calibration device. In addition, 3 natural femora and 3 natural tibiae were used to examine registration reliability and repeatability. Both manual fitting and intensity-based registration exhibited a mean absolute error of <1 mm in-plane. Overall, intensity-based registration of the femoral bone model revealed significantly higher translational and rotational errors than manual fitting, while no statistical differences (except for y-axis translation) were found for the tibial bone model. The repeatability of 108 intensity-based registrations showed mean in-plane standard deviations of 0.23-0.56 mm, but out-of-plane position repeatability was lower (mean SD: femur 7.98 mm, tibia 6.96 mm). SDs for rotations averaged 0.77-2.52°. While the algorithm registered some images extremely well, other images clearly required manual intervention. When the algorithm registered the bones repeatably, it was also accurate, suggesting an approach that includes manual intervention could become practical for efficient and accurate registration.

中文翻译：

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对基于强度的自然膝关节视频透视检查数据的2D / 3D注册算法的评估。

体内胫股运动学的准确量化对于理解关节功能至关重要，但是从2D单平面透视图像确定骨骼的3D姿势仍然具有挑战性。我们旨在评估基于强度的2D / 3D配准算法的准确性，可靠性和可重复性。与金标准基准校准设备相比，使用18个不同姿势的2个不透射线骨骼的透视图像评估了准确性。此外，使用3个天然股骨和3个天然胫骨检查配准的可靠​​性和可重复性。手动拟合和基于强度的配准均显示面内<1 mm的平均绝对误差。总体，基于强度的股骨模型配准显示，平移和旋转误差明显高于人工拟合，而胫骨模型没有统计学差异（y轴平移除外）。108个基于强度的配准的可重复性显示平均平面内标准偏差为0.23-0.56 mm，但面外位置的可重复性较低（平均SD：股骨7.98 mm，胫骨6.96 mm）。旋转的SD平均值为0.77-2.52°。虽然该算法记录了一些图像非常好，但是其他图像显然需要手动干预。当该算法可重复地对骨骼进行配准时，它也是准确的，这表明包括手动干预在内的方法对于有效和准确的配准可能会变得实用。胫骨模型无统计学差异（y轴平移除外）。108个基于强度的配准的可重复性显示平均平面内标准偏差为0.23-0.56 mm，但面外位置的可重复性较低（平均SD：股骨7.98 mm，胫骨6.96 mm）。旋转的SD平均值为0.77-2.52°。虽然该算法记录了一些图像非常好，但是其他图像显然需要手动干预。当该算法可重复地对骨骼进行配准时，它也是准确的，这表明包括手动干预在内的方法对于有效和准确的配准可能会变得实用。胫骨模型无统计学差异（y轴平移除外）。108个基于强度的配准的可重复性显示平均平面内标准偏差为0.23-0.56 mm，但面外位置的可重复性较低（平均SD：股骨7.98 mm，胫骨6.96 mm）。旋转的SD平均值为0.77-2.52°。虽然该算法记录了一些图像非常好，但是其他图像显然需要手动干预。当该算法可重复地对骨骼进行配准时，它也是准确的，这表明包括手动干预在内的方法对于有效和准确的配准可能会变得实用。但面外位置重复性较低（平均SD：股骨7.98毫米，胫骨6.96毫米）。旋转的SD平均值为0.77-2.52°。虽然该算法记录了一些图像非常好，但是其他图像显然需要手动干预。当该算法可重复地对骨骼进行配准时，它也是准确的，这表明包括手动干预在内的方法对于有效和准确的配准可能会变得实用。但面外位置重复性较低（平均SD：股骨7.98毫米，胫骨6.96毫米）。旋转的SD平均值为0.77-2.52°。虽然该算法记录了一些图像非常好，但是其他图像显然需要手动干预。当该算法可重复地对骨骼进行配准时，它也是准确的，这表明包括手动干预的方法对于有效和准确的配准可能会变得实用。