Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorСидорук, О. О.uk
dc.contributor.authorКоваль, Л. Г.uk
dc.contributor.authorSydoruk, O. O.en
dc.contributor.authorKoval, L. G.en
dc.date.accessioned2026-02-12T14:51:57Z
dc.date.available2026-02-12T14:51:57Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationСидорук О. О., Коваль Л. Г. Автоматизовані системи підбору імплантів колінного суглоба: огляд і перспективи // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2025. № 2. С. 162-171. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/809.uk
dc.identifier.issn2311-2662
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50631
dc.description.abstractThe article discusses the current state and future prospects of automated systems for knee implant ion. It emphasizes the importance of precise implant matching for successful total knee arthroplasty, as well as the increasing role of technologies such as robotic surgical systems, artificial intelligence and machine learning-based tools, computer-assisted surgery systems, and patient-specific implants. Various robotic systems, their characteristics, and comparative aspects are described in detail. The application of artificial intelligence and machine learning in predicting implant sizes, 3D planning, and the development of patient-specific implants is examined. Special attention is paid to computer-assisted surgery systems beyond robotics, the role of preoperative planning, and 3D modeling. An overview of emerging technologies and future directions in this field is provided.В статті аналізується сучасний стан та перспективи розвитку автоматизованих систем для підбору імплантів колінного суглоба. Підкреслено важливість точного підбору імпланту для успішного ендопротезування, а також зростаючу роль технологій, таких як роботизовані хірургічні системи, інструменти на основі штучного інтелекту та машинного навчання, системи комп’ютерної хірургії та пацієнт-специфічні імпланти. Детально описано роботизовані системи, їхні характеристики та порівняльні аспекти. Розглянуто застосування штучного інтелекту та машинного навчання в прогнозуванні розмірів імплантів, 3D-плануванні та розробці пацієнт-специфічних імплантів. Окрему увагу приділено системам комп’ютерної хірургії поза робототехнікою, ролі передопераційного планування та 3D-моделювання. Наведено огляд новітніх технологій та майбутніх напрямків у цій галузі.en
dc.description.abstractВ статті аналізується сучасний стан та перспективи розвитку автоматизованих систем для підбору імплантів колінного суглоба. Підкреслено важливість точного підбору імпланту для успішного ендопротезування, а також зростаючу роль технологій, таких як роботизовані хірургічні системи, інструменти на основі штучного інтелекту та машинного навчання, системи комп’ютерної хірургії та пацієнт-специфічні імпланти. Детально описано роботизовані системи, їхні характеристики та порівняльні аспекти. Розглянуто застосування штучного інтелекту та машинного навчання в прогнозуванні розмірів імплантів, 3D-плануванні та розробці пацієнт-специфічних імплантів. Окрему увагу приділено системам комп’ютерної хірургії поза робототехнікою, ролі передопераційного планування та 3D-моделювання. Наведено огляд новітніх технологій та майбутніх напрямків у цій галузі.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofОптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. № 2 : 162-171.uk
dc.relation.urihttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/809
dc.subjectавтоматизована системаuk
dc.subjectколінний суглобuk
dc.subjectімплантuk
dc.subjectендопротезуванняuk
dc.subjectроботизована хірургіяuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкомп\'ютерна хірургіяuk
dc.subjectпацієнт-специфічний імплантuk
dc.subjectпередопераційне плануванняuk
dc.subjectautomated systemen
dc.subjectknee jointen
dc.subjectimplanten
dc.subjectarthroplastyen
dc.subjectrobotic surgeryen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectcomputer-assisted surgeryen
dc.subjectpatient-specific implanten
dc.subjectpreoperative planninge
dc.titleАвтоматизовані системи підбору імплантів колінного суглоба: огляд і перспективиuk
dc.title.alternativeAutomated knee implant ion systems: review and prospectsen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.89:617.3
dc.relation.referencesSiddiqi, A., Horan, T., Molloy, R. M., Bloomfield, M. R., Patel, P. D., & Piuzzi, N. S. (2021). A clinical review of robotic navigation in total knee arthroplasty: historical systems to modern design.EFORT Open Reviews,6(4), 252-269. https://doi.org/10.1302/2058-5241.6.200071.en
dc.relation.referencesGuezou-Philippe, A., Clavé, A., Maguet, E., Maintier, L., Garraud, C., Fouefack, J.-R., ... & Stindel, E. (2025). Fully automated workflow for designing patient-specific orthopaedic implants: Application to total knee arthroplasty. PLoS ONE, 20(6), e0325587. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0325587.en
dc.relation.referencesKoenig, J. A., & Plaskos, C. (2019). Total knee arthroplasty technique: OMNIBotics. InRobotics in Knee and Hip Arthroplasty: Current Concepts, Techniques and Emerging Uses (pp. 167-183). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-16593-2_17.en
dc.relation.referencesWalgrave, S., & Oussedik, S. (2023). Comparative assessment of current robotic-assisted systems in primary total knee arthroplasty.Bone & joint open,4(1), 13-18. https://doi.org/10.1302/2633-1462.41.BJO-2022-0070.R1.en
dc.relation.referencesBagaria, V., Nadange, S., & Tiwari, A. (2025). A case series of robotic TKA in stiff knees using the imageless CORI system: technical strategies and early functional results.Musculoskeletal surgery, 1-8. https://doi.org/10.1007/s12306-025-00931-8.en
dc.relation.referencesSabatini, L., Ascani, D., Vezza, D., Massè, A., & Cacciola, G. (2024). Novel Surgical Technique for Total Knee Arthroplasty Integrating Kinematic Alignment and Real-Time Elongation of the Ligaments Using the NextAR System.Journal of Personalized Medicine,14(8), 794. https://doi.org/10.3390/jpm14080794.en
dc.relation.referencesDrynan, D., Rasouli, R. F., Williams, J. W., & Balalla, B. (2021). Measured Resection Techniques Do Not Align to the Cylindrical Axis in Kinematic Total Knee Arthroplasty.Arthroplasty Today,8, 157-162. https://doi.org/10.1016/j.artd.2021.02.014.en
dc.relation.referencesKelmers, E., Szuba, A., King, S. W., Palan, J., Freear, S., Pandit, H. G., & van Duren, B. H. (2023). Smart knee implants: an overview of current technologies and future possibilities.Indian Journal of Orthopaedics,57(5), 635-642. https://doi.org/10.1007/s43465-022-00810-5.en
dc.relation.referencesGrutter, P., & Trained, J. H. F. (2022). Mako SmartRobotics™ for total knee replacement. URL: https://gruttermd.com/robotic-knee-replacement-dr-paul-grutter-md.en
dc.relation.referencesBatailler, C., Hannouche, D., Benazzo, F., & Parratte, S. (2021). Concepts and techniques of a new robotically assisted technique for total knee arthroplasty: the ROSA knee system.Archives of orthopaedic and trauma surgery,141(12), 2049-2058. https://doi.org/10.1007/s00402-021-04048-y.en
dc.relation.referencesRoche, M. (2021). The MAKO robotic-arm knee arthroplasty system.Archives of orthopaedic and trauma surgery,141(12), 2043-2047. https://doi.org/10.1007/s00402-021-04208-0.en
dc.relation.referencesBurge, T. A., Jones, G. G., Jordan, C. M., Jeffers, J. R., & Myant, C. W. (2022). A computational tool for automatic selection of total knee replacement implant size using X-ray images. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, 10, 971096. https://doi.org/10.3389/fbioe.2022.971096.en
dc.relation.referencesPichler, L., Klein, L., Perka, C. F., Gwinner, C., & El Kayali, M. K. (2024). The accuracy of preoperative implant size prediction achieved by digital templating in total knee arthroplasty is not affected by the quality of lateral knee radiographs. Journal of Experimental Orthopaedics, 11(3), e12102. https://doi.org/10.1002/jeo2.12102.en
dc.relation.referencesBertolino, L., Ranzini, M. B. M., Favaro, A., Bardi, E., Ronzoni, F. L., & Bonanzinga, T. (2025). Use of Artificial Intelligence on Imaging and Preoperatory Planning of the Knee Joint: A Scoping Review.Medicina,61(4), 737. https://doi.org/10.3390/medicina61040737.en
dc.relation.referencesMin, M., Wang, X., Urba, R., Zhang, W., Gao, J., & Fan, L. (2025). Comparison of traditional template measurements and artificial intelligence preoperative planning in total knee arthroplasty.Frontiers in Surgery,12, 1573148. https://doi.org/10.3389/fsurg.2025.1573148.en
dc.relation.referencesSalman, L. A., Khatkar, H., Khaleel, A., & Jones, G. (2024). Reliability of artificial intelligence in predicting total knee arthroplasty component sizes: A systematic review. European Journal of Orthopaedic Surgery & Traumatology, 34(2), 747–756. https://doi.org/10.1007/s00590-023-03784-8.en
dc.relation.referencesBatailler, C., Shatrov, J., Sappey-Marinier, E., Servien, E., Parratte, S., & Lustig, S. (2022). Artificial intelligence in knee arthroplasty: Current concept of the available clinical applications. Arthroplasty, 4, Article 17. https://doi.org/10.1186/s42836-022-00119-6.en
dc.relation.referencesLambrechts, A., Wirix-Speetjens, R., Maes, F., & Van Huffel, S. (2022). Artificial intelligence based patient-specific preoperative planning algorithm for total knee arthroplasty. Frontiers in Robotics and AI, 9, 840282. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.3389/frobt.2022.840282.en
dc.relation.referencesNguyen, V. D., LaCour, M. T., & Komistek, R. D. (2024). Enhanced Knee Kinematics: Leveraging Deep Learning and Morphing Algorithms for 3D Implant Modeling.arXiv preprint arXiv:2408.01557. https://arxiv.org/pdf/2408.01557.en
dc.relation.referencesEnam, S., Seng, G. H., & Ramlee, M. H. (2024). Patient-Specific Design of Knee and Ankle Implant: A Short Review on the Design Process, Analysis, Manufacturing, and Clinical Outcomes.Malaysian Journal of Medicine & Health Sciences,20(2). https://doi.org/10.47836/mjmhs.20.2.40.en
dc.relation.referencesDunka, V., Punukollu, P., Punukollu, M., Burugu, S., Yerneni, R. P., & Kodali, S. (2021). AI-Based Biomechanical Modeling for Personalized Orthopedic Implants: Leveraging Machine Learning for Patient-Specific Design, Material Selection, and Post-Surgical Outcome Prediction.Essex Journal of AI Ethics and Responsible Innovation,1, 358-397. https://ejaeai.org/index.php/publication/article/view/65.en
dc.relation.referencesCiliberti, F. K., Guerrini, L., Gunnarsson, A. E., Recenti, M., Jacob, D., Cangiano, V., ... & Aubonnet, R. (2022). CT-and MRI-based 3D reconstruction of knee joint to assess cartilage and bone.Diagnostics,12(2), 279. https://doi.org/10.3390/diagnostics12020279.en
dc.relation.referencesBurge, T. A., Jones, G. G., Jordan, C. M., Jeffers, J. R., & Myant, C. W. (2022). A computational tool for automatic selection of total knee replacement implant size using X-ray images. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, 10, 971096. https://doi.org/10.3389/fbioe.2022.971096.en
dc.relation.referencesHeller, M. T., Maderbacher, G., Schuster, M. F., Forchhammer, L., Scharf, M., Renkawitz, T., & Pagano, S. (2025). Comparison of an AI-driven planning tool and manual radiographic measurements in total knee arthroplasty.Computational and Structural Biotechnology Journal,28, 148-155. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2025.04.009.en
dc.relation.referencesRomanyuk O.N., Romanyuk O.V., Babiy B.V., Maidanyuk V.P., Kotlyk S.V. “Game mechanics using neuro-headsets”, in Proceedings of the conference “Computer games and multimedia as an innovative approach to communication –2025”, Odesa, Ukraine, 2025, pp. 377–378.en
dc.relation.referencesRomanyuk O.N., Pavlov S.V., Maidanyuk V.P., Titova N.V., Romanyuk S.O., “Use of neuro-headsets for diagnosing diseases”, in Proceedings of the International Scientific and Technical Conference on Opto-Electronic Information Technologies “PHOTONICS – ODS 2025”, Vinnytsia, Ukraine, 2025, 3 p.en
dc.relation.referencesRomanyuk O.N., Titova N.V., Romanyuk S.O., “The use of neuro-headsets for computer diagnostics of diseases”, in Automation and biomedical and computer technologies: abstracts of the reports of the All-Ukrainian scientific and technical internet conference, Dnipro, Ukraine: State Higher Educational Institution “PDTU”, 2025, pp. 186–189.en
dc.relation.referencesRomanyuk O.N., Pavlov S.V., Titova N.V., Romanyuk S.O., Maidanyuk V.P., “The use of neuro-headsets for diagnostics of diseases”, Optical-electronic information and energy technologies, vol. 49, No. 1, p. 168–177, 2025.en
dc.relation.referencesRomanyuk O.N., Pavlov S.V., “Development of implantable neurointerfaces”, in Collection of Abstracts of the IV International Scientific and Technical Conference “Prospects for the Development of Mechanical Engineering and Transport – 2025” [Electronic edition], Vinnytsia, Ukraine: VNTU, 2025, pp. 403–405.en
dc.relation.referencesPavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pages.en
dc.relation.referencesWójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M. Information Technology in Medical Diagnostics II. London: (2019). Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages.en
dc.relation.referencesY. Pylypets, S. Pavlov, Y. Yaroslavsky, S. Kostyuk, and M. Ursan, “Features of the application of telemedical technologies based on artificial intelligence in disaster medicine,” Opt-el. inf-energ. tech., vol. 48, no. 2, pp. 190–195, Nov 2024.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-162-171


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію