Open-Source Parametric Design and Automated Surgical Planning Pipeline for Total Knee Replacement

Applied Sciences, 2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/app16125987
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper presents an open-source, fully parametric three-component total knee arthroplasty (TKA) implant system and an automated surgical planning pipeline, addressing the absence of publicly available, modifiable TKA design frameworks in the literature. A cruciate-retaining femoral component, tibial baseplate, and polyethylene insert were designed in Autodesk Fusion with 160 parameters governing all anatomically significant geometry. The femoral articulation surface uses a tangency-constrained triple-radius J-curve. An automated Blender (v. 5.1) Python pipeline performs bone model alignment, size selection from a twelve-size chart, Boolean resection via parametric cutting blocks, and final component placement. Prototypes were 3D printed and validated on 1:1 anatomical bone models. The implant system achieved flush seating on all resection surfaces and impingement-free articulation through the full range of motion on all bone sets. The pipeline correctly aligned bone models, performed resections, and selected appropriately sized implants in all 11 cases, processing each in 1–1.5 min. The system is the first open-source TKA framework to simultaneously provide full parametric definition, documented design rationale, three-component coverage, an automated planning pipeline, and an additive manufacturing fabrication path. By releasing the complete parametric model and pipeline as open source, this work enables independent validation, population-specific adaptation, and iterative improvement by the global research community.