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。

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［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

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