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。
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 自动
由 Simpleware 软件 AS Otrho 功能自动标注四个解剖标志点。
3.2 3D 手动
由一位解剖学研究方向博士后对数据集中所有膝关节的四个必要标志点进行手动标注。
通过标志点计算髌骨倾斜角的开源算法由本研究团队开发，在三维空间绘制矢量，获得其在 XY 平面的投影（Z 轴由扫描仪的轴向定义），这两条线间夹角即为髌骨倾斜角。
3.3 2D 手动
由一名运动医学研究学生使用从 CT 扫描中获取的轴向 2D 切片图像，沿股骨后髁连线及髌骨最大宽度处画线，两线夹角即为髌骨倾斜角。
采用 Kruskal Wallis（KW）检验比较 2D 手动、3D 手动、3D 自动方法计算髌骨倾斜角在整个图像数据集以及对照组和不稳定组之间的差异。通过双向、单评分、绝对一致性计算三种方法之间的组内相关系数（ICC），分析可靠性。所有分析均在 MATLAB 中进行，本研究所用 ICC 并非评估评价者间或评价者内信度，而是衡量不同方法之间的一致性。
针对每种测量计算方法，使用 Mann-Whitney U（MWU）检验分析对照组与不稳定性患者间髌骨倾斜角的差异，定义经 Bonferroni 校正后 p 值小于 0.05 为具有统计学显著性差异。
四、结果与讨论
对于需要处理的 60 组膝关节 CT 扫描数据，AI 算法能够准确识别 59 组分割模型中的解剖标志点并将标注放置在适当位置。仅将 1 组膝关节髌骨外侧/内侧缘的标注名称输出为 patella border（1） 和 patella border（2），未能识别出内外侧，研究人员无需移动标志点位置，手动重命名这两个标志点后可继续用于计算角度。
统计分析使用不同方法计算得到的髌骨倾斜角数据，结果表明患者组与对照组之间具有显著差异（p <0.001），而不同测量方法之间差异无统计学意义（p 值均 ≥ 0.10）。计算不同方法之间的 ICC，一致性为良好到优秀。
通过使用 Simpleware 软件的脚本编辑功能还可以实现大规模研究中批量图像数据处理的流程自动化，进一步减少临床医生的工作量。60 个数据中仅有 1 次（约占 1.7%）未能识别髌骨外侧/内侧缘的情况是可以接受的，不会对临床决策产生不利影响，可以结合 AI 算法和医师辅助验证共同保障结果输出的准确性。
五、结论
本研究提出了一种借助 AI 算法的 3D 自动测量计算髌骨倾斜角的方法，与传统手动测量方法的结果相当。分析表明，Simpleware 软件能够准确自动标注膝关节的解剖标志点，有助于更有效地为医生提供手术决策指标。
六、参考
- Sieberer J, Rancu A, Park N, et al. Patellar tilt calculation utilizing artificial intelligence on CT knee imaging[J]. The Knee, 2025, 54: 217-221.
- 由解剖标志点计算髌骨倾斜角的算法：https://zenodo.org/records/11053095