목적: 본 연구에서는 평균 인구 모델을 기반으로 한 자동 컴퓨터 보조 수술 계획 접근법을 정립하고자 하였다. 방법: 우리는 Advanced Normalization Toolkits(ANTs)와 Shapeworks를 사용하여 상완골(humerus) 데이터셋으로부터 평균 인구 모델을 구축하였다. 실험에는 (1) 수술 계획 이전 단계에서의 평균 인구 모델 평가와 (2) 평균 인구 모델 구축 과정에 사용되지 않은 새로운 데이터셋에서 상완골의 임상적 랜드마크를 예측하는 상황에서 평균 인구 모델의 검증이 포함된다. 평가 실험은 설명분산(explained variation) 및 거리 모델(distance model)로 구성된다. 검증 실험에서는 전문가가 결정한 임상적 지표(ground truth)와 평균 인구 모델에서 새로운 데이터셋으로 전이된 랜드마크 간의 제곱근평균오차(root-mean-square error, RMSE)를 계산하였다. 결과: ANTs로 구축한 템플릿을 사용하였을 때의 평가 및 검증 결과는 Shapeworks로 생성한 평균 형(mean shape)을 사용하였을 때와 비교하였다. ANTs로 구축한 평균 인구 모델은 전문가가 결정한 지표와 비교했을 때 수용 가능한 오차로 새로운 데이터셋에서 임상 위치를 예측할 수 있었다. 그러나 Shapeworks로 구축한 평균 형에 비해 ANTs로 구축한 템플릿은 랜드마크 예측 정확도가 더 우수하였다. 결론: 평균 인구 모델은 평균 인구 모델을 생성하는 데 사용된 데이터셋에 포함되지 않은 새로운 환자에 대해 해부학적 랜드마크를 자동으로 점검하고 수술 결정을 추적하는 데 활용될 수 있다.

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