Gradual correction using external fixator has been advocated as a minimally invasive solution for limb deformity and is widely used in the clinic. This treatment manner requires a long-term distraction process, which is guided by a preplanned correction path. However, bone cross-section (BCS) collision and soft tissue (ST)-distraction rod (DR) collision may occur on the path and then affect the continuity of the process. Thus, collision detection should be carried out before performing distraction. Existing detection solutions do not simultaneously consider these two types of collisions, and primarily target long-bone deformity. To solve these issues, taking more complex foot and ankle deformity as the research object, a novel analytical detection approach is proposed in this paper. By modelling the contours of BCS, ST, and DRs as convex envelope planes/bodies using different spatial line styles, the spatial posture relations of their boundaries can be reproduced on the correction path, and collision detection can be transformed into the mathematical problem of calculating point-plane and point-line distances. Subsequently, two algorithms are proposed for BCS and ST-DR collision detections, and adjustment strategies are provided to resolve algorithm anomalies. Clinical case simulation proves the effectiveness and applicability of the approach. Since the detection is used for pre-distraction prediction rather than real-time monitoring, the correction path with potential collision risk can be re-planned before distraction, and finally, guarantees the safety of gradual correction.

外固定架渐进式矫正被提倡作为肢体畸形的微创解决方案，并在临床上得到广泛应用。这种治疗方式需要一个长期的分心过程，该过程由预先计划的矫正路径引导。然而，在路径上可能会发生骨横截面（BCS）碰撞和软组织（ST）-牵引杆（DR）碰撞，从而影响过程的连续性。因此，在进行分心之前应进行碰撞检测。现有的检测解决方案不会同时考虑这两种类型的碰撞，主要针对长骨畸形。为了解决这些问题，本文以更复杂的足踝畸形为研究对象，提出了一种新的分析检测方法。通过对 BCS、ST 的轮廓进行建模，DRs作为凸包络面/体使用不同的空间线型，其边界的空间姿态关系可以在校正路径上重现，碰撞检测可以转化为计算点平面和点线距离的数学问题。随后，针对BCS和ST-DR碰撞检测提出了两种算法，并提供了解决算法异常的调整策略。临床病例模拟证明了该方法的有效性和适用性。由于检测是用于分心前预测而不是实时监测，因此可以在分心前重新规划具有潜在碰撞风险的校正路径，最终保证渐进校正的安全性。它们边界的空间姿态关系可以在校正路径上重现，碰撞检测可以转化为计算点平面和点线距离的数学问题。随后，针对BCS和ST-DR碰撞检测提出了两种算法，并提供了解决算法异常的调整策略。临床病例模拟证明了该方法的有效性和适用性。由于检测是用于分心前预测而不是实时监测，因此可以在分心前重新规划具有潜在碰撞风险的校正路径，最终保证渐进校正的安全性。它们边界的空间姿态关系可以在校正路径上重现，碰撞检测可以转化为计算点平面和点线距离的数学问题。随后，针对BCS和ST-DR碰撞检测提出了两种算法，并提供了解决算法异常的调整策略。临床病例模拟证明了该方法的有效性和适用性。由于检测是用于分心前预测而不是实时监测，因此可以在分心前重新规划具有潜在碰撞风险的校正路径，最终保证渐进校正的安全性。碰撞检测可以转化为计算点平面和点线距离的数学问题。随后，针对BCS和ST-DR碰撞检测提出了两种算法，并提供了解决算法异常的调整策略。临床病例模拟证明了该方法的有效性和适用性。由于检测是用于分心前预测而不是实时监测，因此可以在分心前重新规划具有潜在碰撞风险的校正路径，最终保证渐进校正的安全性。碰撞检测可以转化为计算点平面和点线距离的数学问题。随后，针对BCS和ST-DR碰撞检测提出了两种算法，并提供了解决算法异常的调整策略。临床病例模拟证明了该方法的有效性和适用性。由于检测是用于分心前预测而不是实时监测，因此可以在分心前重新规划具有潜在碰撞风险的校正路径，最终保证渐进校正的安全性。