近日，四川大学华西医院团队与安健科技研究团队在国内权威期刊＂中国骨与关节杂志＂中，发表了《基于深度学习的负重位锥形束ＣＴ下肢骨骼，自动分割及髋－膝－踝角测量的研究》。研究证实二维与三维ＨＫＡ角存在显著差异，且三维ＨＫＡ角更为精准；同时负重位ＣＢＣＴ（ＷＲ－３Ｄ）图像的下肢骨骼ＣＮＮ自动分割模型具有较高的准确性，这为后续下肢骨骼三维参数的自动测量奠定了技术基础。

研究背景

髋－膝－踝　（ＨＫＡ　）　角是评价下肢力线和膝关节负荷的重要参数。但人工测量三维ＨＫＡ角等参数存在一定的局限性。因此，四川大学华西医院团队与安健科技的研究团队将负重位ＣＢＣＴ与ＡＩ技术结合，通过卷积神经网络（ＣＮＮ）实现下肢骨骼的自动分割和ＨＫＡ角的精准测量。并在此基础上，比较二维与三维自动测量　ＨＫＡ　角之间的差异。

研究方法

此次研究的二维成像与三维成像使用的成像设备均为安健科技旗下　ＤＸ　６２９０设备。其中二维成像，采用站立状态下的全下肢前后位成像；三维成像，采用　ＣＢＣＴ　成像系统，该系统最大重建ＦＯＶ为３５０　ｍｍ，一次扫描可同时包含双侧髋关节的成像。

三维智能分割与测量，获得膝关节ＨＫＡ角精准影像数据

临床专家对６５位患者的全下肢ＣＢＣＴ图像数据，输入Ｕ－Ｎｅｔ　ＣＮＮ　搭建的骨骼分割模型。为适应下肢图像分割，研究对Ｕ－Ｎｅｔ网络进行改良，引入三维卷积核，同时加入残差结构，提高分割精度。通过对股骨、髌骨、胫骨、腓骨和距骨的单独分割，得出Ｄｉｃｅ系数为０．９２８到０．９５０，满足临床对于下肢关键骨骼的三维自动识别测量。

与此同时，研究人员使用ＡＩ自动测量的三维ＨＫＡ角，所需数据在３Ｄ　ｓｌｉｃｅｒ软件中自动进行测量。自动测量冠状面上，股骨机械轴和胫骨机械轴形成的夹角，测量出ＨＫＡ　角的三维数据。而二维测量ＨＫＡ角，需要在二维图像上人工确定股骨和胫骨的机械轴，得出两条轴线在膝关节处的交角，即为最终二维　ＨＫＡ　角度。

研究结果表明，二维和三维　ＨＫＡ　角度存在　２．０５°的平均值绝对差异，具有显著统计学意义。

研究结果

综上所述，此次研究中提出的ＣＮＮ下肢自动分割模型，可以完成三维全下肢骨骼自动分割。并且三维自动测量的ＨＫＡ角，具有较高的准确性和可靠性，且三维测量方法不易受投照角度、摆位等影响，测量结果相较于二维测量更为精准。

在临床应用上，膝关节炎发病率正处于逐年上涨趋势。而ＨＫＡ角是评估膝关节的负荷评估、畸形矫正及术后随访的重要依据。以膝关节炎高位截骨术和关节置换术的术前规划为例，即使是　２°的测量差异就有可能对临床诊断和决策造成影响。而ＡＩ自动测量系统中的三维分割和自动测量，则避免因投照角度、人工测量误差、组织重叠以及患者站位等因素造成的误差，有效提高了测量结果的准确性和一致性。且研究中的成像设备－－安健科技旗下的＂ＷＲ－３Ｄ立位锥束断层ＣＴ＂，能够支持患者在自然负重下三维扫描及三维重建，可以更真实反映患者下肢在生理负重条件下的力线和骨骼结构。

除此之外，安健科技创新研发的ＷＲ－３Ｄ成像系统，还可进行关节内侧间隙、外侧间隙等角度自动测量，为医生提供双膝关节间隙宽度空间映射图和曲线图，帮助临床医生直观地看到每个冠状面关节面的间隙情况，辅助医生针对不同患者制定个性化的诊疗方案。

目前，四川大学华西医院科研团队联合安健科技科研团队现已完成，基于ＷＲ－３Ｄ在青少年脊柱侧弯临床应用的相关临床研究；全脊柱三维成像以及ＡＩ自动测量在三维Ｃｏｂｂ角的相关研究。

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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

［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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