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近日，四川大學華西醫院團隊與安健科技研究團隊在國內權威期刊＂中國骨與關節雜志＂中，發表了《基于深度學習的負重位錐形束ＣＴ下肢骨骼，自動分割及髖－膝－踝角測量的研究》。研究證實二維與三維ＨＫＡ角存在顯著差異，且三維ＨＫＡ角更為精準；同時負重位ＣＢＣＴ（ＷＲ－３Ｄ）圖像的下肢骨骼ＣＮＮ自動分割模型具有較高的準確性，這為后續下肢骨骼三維參數的自動測量奠定了技術基礎。
研究背景
髖－膝－踝 （ＨＫＡ ） 角是評價下肢力線和膝關節負荷的重要參數。但人工測量三維ＨＫＡ角等參數存在一定的局限性。因此，四川大學華西醫院團隊與安健科技的研究團隊將負重位ＣＢＣＴ與ＡＩ技術結合，通過卷積神經網絡（ＣＮＮ）實現下肢骨骼的自動分割和ＨＫＡ角的精準測量。并在此基礎上，比較二維與三維自動測量 ＨＫＡ 角之間的差異。
研究方法
此次研究的二維成像與三維成像使用的成像設備均為安健科技旗下 ＤＸ ６２９０設備。其中二維成像，采用站立狀態下的全下肢前后位成像；三維成像，采用 ＣＢＣＴ 成像系統，該系統最大重建ＦＯＶ為３５０ ｍｍ，一次掃描可同時包含雙側髖關節的成像。
三維智能分割與測量，獲得膝關節ＨＫＡ角精準影像數據
臨床專家對６５位患者的全下肢ＣＢＣＴ圖像數據，輸入Ｕ－Ｎｅｔ ＣＮＮ 搭建的骨骼分割模型。為適應下肢圖像分割，研究對Ｕ－Ｎｅｔ網絡進行改良，引入三維卷積核，同時加入殘差結構，提高分割精度。通過對股骨、髕骨、脛骨、腓骨和距骨的單獨分割，得出Ｄｉｃｅ系數為０．９２８到０．９５０，滿足臨床對于下肢關鍵骨骼的三維自動識別測量。
與此同時，研究人員使用ＡＩ自動測量的三維ＨＫＡ角，所需數據在３Ｄ ｓｌｉｃｅｒ軟件中自動進行測量。自動測量冠狀面上，股骨機械軸和脛骨機械軸形成的夾角，測量出ＨＫＡ 角的三維數據。而二維測量ＨＫＡ角，需要在二維圖像上人工確定股骨和脛骨的機械軸，得出兩條軸線在膝關節處的交角，即為最終二維 ＨＫＡ 角度。
研究結果表明，二維和三維 ＨＫＡ 角度存在 ２．０５°的平均值絕對差異，具有顯著統計學意義。
研究結果
綜上所述，此次研究中提出的ＣＮＮ下肢自動分割模型，可以完成三維全下肢骨骼自動分割。并且三維自動測量的ＨＫＡ角，具有較高的準確性和可靠性，且三維測量方法不易受投照角度、擺位等影響，測量結果相較于二維測量更為精準。
在臨床應用上，膝關節炎發病率正處于逐年上漲趨勢。而ＨＫＡ角是評估膝關節的負荷評估、畸形矯正及術后隨訪的重要依據。以膝關節炎高位截骨術和關節置換術的術前規劃為例，即使是 ２°的測量差異就有可能對臨床診斷和決策造成影響。而ＡＩ自動測量系統中的三維分割和自動測量，則避免因投照角度、人工測量誤差、組織重疊以及患者站位等因素造成的誤差，有效提高了測量結果的準確性和一致性。且研究中的成像設備－－安健科技旗下的＂ＷＲ－３Ｄ立位錐束斷層ＣＴ＂，能夠支持患者在自然負重下三維掃描及三維重建，可以更真實反映患者下肢在生理負重條件下的力線和骨骼結構。
除此之外，安健科技創新研發的ＷＲ－３Ｄ成像系統，還可進行關節內側間隙、外側間隙等角度自動測量，為醫生提供雙膝關節間隙寬度空間映射圖和曲線圖，幫助臨床醫生直觀地看到每個冠狀面關節面的間隙情況，輔助醫生針對不同患者制定個性化的診療方案。
目前，四川大學華西醫院科研團隊聯合安健科技科研團隊現已完成，基于ＷＲ－３Ｄ在青少年脊柱側彎臨床應用的相關臨床研究；全脊柱三維成像以及ＡＩ自動測量在三維Ｃｏｂｂ角的相關研究。
相關研究
［１］ Ｌｉａｎｇ， Ｚ．， Ｘｉａ， Ｃ．， Ｗａｎｇ， Ｑ． ｅｔ ａｌ． Ｗｅｉｇｈｔ－ｂｅａｒｉｎｇ ｃｏｎｅ－ｂｅａｍ ＣＴ ｗｉｔｈ ｅｘｔｅｎｓｉｖｅ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｆｏｒ ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｉｍａｇｉｎｇ ｉｎ ａｄｏｌｅｓｃｅｎｔ ｉｄｉｏｐａｔｈｉｃ ｓｃｏｌｉｏｓｉｓ： ｓｙｓｔｅｍ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｉｔｉａｌ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ． Ｐｈｙｓ Ｅｎｇ Ｓｃｉ Ｍｅｄ （２０２３）． ｈｔｔｐｓ：／／ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１００７／ｓ１３２４６－０２３－０１３１３－９
［２］ Ｌｉａｎｇ， Ｚ．， Ｘｉａ， Ｃ．， Ｗａｎｇ， Ｑ． ｅｔ ａｌ． Ｆｒｏｍ ２Ｄ ｔｏ ３Ｄ： Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｏｂｂ Ａｎｇｌｅ ｉｎ Ａｄｏｌｅｓｃｅｎｔ Ｉｄｉｏｐａｔｈｉｃ Ｓｃｏｌｉｏｓｉｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｗｅｉｇｈｔ－Ｂｅａｒｉｎｇ ３Ｄ Ｉｍａｇｉｎｇ． Ｔｈｅ Ｓｐｉｎｅ Ｊｏｕｒｎａｌ． １０．１０１６／ｊ．ｓｐｉｎｅｅ．２０２４．０３．０１９．
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