固定位點不只是一個點
系統以局部表面法向為軸，對圓柱與骨面的交線進行取樣，使孔位邊界始終貼合局部幾何。
圓柱 × 骨面01 / 設計原則
系統負責生成設計，專家始終掌控。
工作流程接受病例所需的骨骼狀態——完整解剖、矯正計畫或重建結果——並將固定意圖轉化為幾何感知的接骨板設計。
人
定義目標
提供目標 3D 解剖模型與固定意圖。
系統
規劃與生成
提出固定位點，建構區域專屬拓撲，生成可控的接骨板幾何。
02 / 工作流程
從 3D 骨骼模型到固定接骨板
一條連續的自動化工作流程：從病例解剖與固定意圖，到可編輯的接骨板幾何。
03 / 核心能力
同一引擎，不同板型家族
自動化流水線保持一致，拓撲、板型與孔位模式則隨解剖部位自適應。
貼合骨面的板體路徑
路徑投影到骨面並平滑處理，同時將高度突變識別為橋接區域，減少路徑侵入骨面。
- 最近點投影
- 弧長重取樣
- 橋接偵測
解剖專屬的板型家族
小骨用的緊湊直板與截骨固定用的寬頭長柄結構遵循不同的拓撲規則——而不是一套通用模板。
- 區域專屬拓撲模板
- 可變板型輪廓
- 病例專屬孔位模式
可追溯的工程結構
模型、孔位、分組、連接路徑、板體幾何與參數保存在同一設計樹中，可整體匯出。
- 多模型管理
- 分組與批次編輯
- STL + JSON 匯出
分組 01
演示用板型參數
5 APERTURES5 VA LOCKINGAO-STYLE LINEAR
04 / 互動式參數
自動化給出方案，專家塑造結果。
每個解剖部位都有自己的板型邏輯。工程與臨床團隊可以調整生成的板型輪廓、橋接比例、孔位佈局與沉頭孔，再重新生成最終幾何。
拖動滑桿，頁面頂部演示視窗中的接骨板會即時更新。
預約演示05 / 技術架構
一條流水線，多種固定場景
病例解剖與區域拓撲定義設計；確定性幾何將其轉化為可控的三維結果。
輸入
3D 骨骼模型
完整、矯正、重建或特定術式狀態的骨骼幾何進入工作流程。
規劃
固定位點
系統基於幾何與區域約束提出候選螺釘位置。
拓撲
板體結構
貼合骨面的路徑與區域專屬模板規則共同定義板型家族。
輸出
可編輯接骨板幾何
貼合解剖的幾何，隨時供專家審核、模擬與匯出。
06 / 路線圖
核心生成流水線已建成，驗證在即。
自動化的模型到接骨板工作流程與多部位演示已經就位，下一個里程碑是在具代表性的流程中完成結構化評估。
階段 01 · 已完成
幾何基礎
三維視覺化、表面互動、參數化接骨板、幾何檢查與可追溯匯出。
已完成
階段 02 · 已完成
解剖感知生成
自動固定規劃、多種板型拓撲與可編輯幾何生成。
工程系統就緒
階段 03 · 下一步
臨床驗證
代表性病例研究、專家評估、流程整合與證據累積。
下一個里程碑
07 / 精選研究
精選研究成果
研究涵蓋點雲智能、稀疏視角 CBCT 與低劑量 3D 骨骼重建。
- 01FPConv: Learning Local Flattening for Point Convolution
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)·2020
3D VisionPoint-Cloud UnderstandingScene Analysis - 02Task-Aware Sampling Layer for Point-Wise Analysis
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG)·2022
3D PerceptionShape AnalysisIntelligent Sensing - 03Learning Deep Intensity Field for Extremely Sparse-View CBCT Reconstruction
International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI)·2023
Medical ImagingLow-Dose CTOrthopaedic Imaging - 04Learning 3D Gaussians for Extremely Sparse-View Cone-Beam CT Reconstruction
International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI)·2024
Medical ImagingLow-Dose CT3D Reconstruction - 05C²RV: Cross-Regional and Cross-View Learning for Sparse-View CBCT Reconstruction
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)·2024
Medical ImagingMulti-Anatomy ImagingLow-Dose CT - 06Real-Time Reconstruction of 3D Bone Models via Very-Low-Dose Protocols
npj Digital Medicine·2026
OrthopaedicsSurgical PlanningLow-Dose Imaging - 07DeepSparse: A Foundation Model for Sparse-View CBCT Reconstruction
IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI)·2026
Medical Imaging AILow-Dose CTCross-Anatomy Reconstruction