Abstract Purpose To characterize the intra- and inter-operator reliability of a CT-based 3D preoperative planning software. Materials and methods This study analyzed 30 CT scans of de-identified knees with osteoarthritis. For each scan, a case planner segmented the bones and pre-planned the TKA. Three orthopedic surgeons then reviewed each pre-planning three times at least one week apart, in a blinded manner. During the reviews, the surgeons modified the pre-plannings until they felt the plannings matched the objectives defined collegially at the beginning of the study. Reliability was assessed using the Intraclass Correlation Coefficient (ICC) and the Standard Error of Measurement (SEM). Results The intra- and inter-operator reliabilities for implant size selection were almost perfect (ICC between 0.97 and 0.99). Implants of same sizes were selected in 67.1–90.0% of cases. For implant placements, almost perfect intra- and inter-operator reliability was observed in all degrees-of-freedom (ICC between 0.81 and 1.00), except in flexion-extension for the femur (intra-operator ICC between: 0.76 and 0.99; inter-operator ICC of 0.61) and the tibia (intra-operator ICC between 0.12 and 1.00; inter-operator ICC of 0.03). All implant placements SEM were below 1.3 mm or 1.7°. Conclusions This study showed high intra- and inter-operator reliability for implant size selection and, in most of the degrees-of-freedom, also for implant placements. Further research is needed to evaluate the benefit of developing more precise means of describing the objectives of the surgical planning as well as to evaluate the possibility and relevance of adding features in the planning software to assist the operators.

Motivation: Synthetic CT (sCT) based on MRI could improve the characterization of bone pathology by estimating bone mineral density and providing a high level of structural details. However, evaluating the performance of sCT is challenging in both respects. Goal(s): To propose an evaluation framework for sCT that quantifies accuracy both in terms of image intensity and depiction of structural details. Approach: We propose the new frequency-based metric SINGHA that captures the sharpness difference between images. Results: SINGHA was complementary to standard metrics and captured differences in high frequency content, thereby contributing to a more comprehensive evaluation of sCT images. Impact: Using the newly introduced Spectrally-INformed Grading of High-frequency Attributes (SINGHA) in conjunction with standard intensity-based metrics enables to simultaneously evaluate synthetic CT accuracy in terms of bone mineral density and sharpness.

Motivation: Standard intensity-based voxel-wise losses, generally used in image-to-image translation techniques, are typically biased towards the estimation of the low frequency content in image spectra. For the generation of synthetic CT (sCT) contrast, this results in limited image sharpness, and consequently a limited clinical utility. Goal(s): To improve sharpness in synthetic contrasts. Approach: We trained a model using a combination of intensity- and frequency-based losses for the generation of sCT images from MRI. Results: Compared to a baseline model, sCT images generated using the focal-frequency loss resulted in an enhanced level of details in knee images. Impact: Our results suggest that the use of frequency-based losses, in conjunction with an intensity-based L1 loss, improves image sharpness in synthetic contrasts, and thereby shows the potential to increase their clinical usefulness.