L. Passemard*a (Mlle), N. Pham Danga (Pr), T. Larocheb (M.)
a CHU Clermont-Ferrand, Clermont Ferrand (63000), FRANCE ; b Ecole ISIMA, Clermont-Ferrand, FRANCE
* leapassemard@gmail.com
L’émergence des nouvelles technologies dont le mirroring et l’impression 3D, nous permet de planifier la chirurgie reconstructrice (guide de coupe, plaque d’ostéosynthèse sur mesure) des traumatisés du massif facial. Cette planification a montré une diminution des coûts totaux, du temps opératoire comparativement aux méthodes traditionnelles (King et al., 2018) ainsi qu’un gain de précision du geste (Longeac et al., 2020). Ces techniques ont certaines limites pour les fractures multiples, bilatérales ou s’il n’existe pas de scanner sain antérieur. L’objectif de cette étude est de tester la qualité de reconstruction d’un logiciel développé par des étudiants en école d’ingénieur sur des scanners de patients présentant des fractures du massif facial.
Le logiciel a été développé en utilisant le deep-learning avec entraînement sur des scanners sains. Au total, 26 scanners de patients avec fractures multiples du massif facial ont été inclus entre juin et septembre 2020. La qualité de reconstruction était établie selon une échelle de 5 critères la classant comme très satisfaisante, satisfaisante ou non satisfaisante.
Dix-neuf scanners ont été analysé. La reconstruction était très satisfaisante dans 3 cas, satisfaisante dans 3 cas et non satisfaisante dans 16 cas.
Cette méthode montre certaines limites, mais de nombreuses pistes ont été explorées afin de l’améliorer (entraînement sur zones standardisées de fracture, augmentation du nombre de scanner sain de la banque de donnée etc). Les résultats sont encourageants sur l’apport de cette méthode pour la prise en charge chirurgicale des fractures du massif facial.