一、概述 在髌骨不稳定的诊断和治疗中,3D 成像技术(如 CT 和 MRI)有助于测量获得许多信息指标。髌骨倾斜角为股骨内、外髁最高点连线与髌骨切位的最大横径延长线形成的夹角。目前的传统方法依赖于识别正确的 2D 切片以进行准确测量的能力,需要由训练有素的放射科和骨科医生投入较多时间进行操作。就典型医学扫描仪生成的切片厚度而言,髌骨的尺寸相对较小,该测量任务赖于个人判断,若缺乏充分培训很容易出现误差,且手动测量数据具有较低的评价者信度。随着人工智能算法在图像处理中的应用,3D 成像的自动分析成为潜在的有效解决方案,可以消除对经过特殊培训医师和标准化测量方法的需求。本研究提出一种避免主观选择正确 2D 切片的方法,利用 Simpleware 软件自动标记解剖标志点测量计算髌骨倾斜角,并与传统方法和手动放置标志点法的结果进行比较。 二、图像处理 选取 30 例复发性髌骨外侧不稳定患者(至少发生两次脱位)作为研究对象,收集未实施任何手术干预前的高分辨率单膝 CT 扫描数据。另从数据库选择 15 例无髌股关节疾病患者的双侧膝盖 CT 扫描作为 30 个对照数据。 将膝关节 CT 扫描图像数据的 DICOM 格式文件导入 Simpleware 软件,使用 AS Ortho 模块的 Knee CT 工具进行一键自动分割。软件采用专有的机器学习算法识别髌股关节和胫股关节的主要骨骼结构,可分割出 股骨、胫骨、腓骨、髌骨、腓肠豆。此外,AS Ortho 在自动分割的同时还将自动标注膝关节的关键解剖标志,其中包括股骨外侧/内侧髁、髌骨外侧/内侧缘,可以利用这四个标志点计算髌骨倾斜角。该算法具有确定性特征,即任何操作者每次运行均会输出相同的结果,具备完美的评价者信度。 图1:Knee CT 自动分割工具面板,输入为原始 DICOM 图像数据,勾选 Create landmarks 即可在自动分割的同时自动标注图示中“+”处的解剖标志点,点击 Apply 执行一键操作 三、计算髌骨倾斜角 本研究采用三种方法获得用于计算髌骨倾斜角的测量数据。 3.1 3D […]