この研究は、超音波による脊椎手術時のリアルタイムの視覚化の価値を生かしつつ、骨による音響シャドウの影響で脊椎解剖の完全な可視化に関する限界を克服する新しい手法を提案しています。著者たちは、単一のX線画像から得られる情報を活用し、遮蔽された解剖構造を3D超音波で復元するためのマルチモーダル深層学習手法を開発しました。具体的には、X線スキャンを模した2D側面脊椎視と超音波画像での限られた可視性を再現した3D部分脊椎表現のペアデータを生成し、両者の情報を統合しています。これにより、従来技術と比較して脊椎構造の再構築が大幅に改善されたことが示され、超音波の強みを保ちながら、X線投影の統合が超音波の限界を軽減することが確認されました。