膝關(guān)節(jié)5個屈曲角度動態(tài)三維MR掃描在運(yùn)動軌跡模擬中的應(yīng)用

張 璇ZHANG Xuan姚 杰YAO Jie辛 星XIN Xing趙殿江ZHAO Dianjiang楊 濱YANG Bin

作者單位1.北京大學(xué)國際醫(yī)院放射科 北京 102206 2. 北京航空航天大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院 北京100191 3. 北京大學(xué)國際醫(yī)院關(guān)節(jié)外科 北京102206

膝關(guān)節(jié)5個屈曲角度動態(tài)三維MR掃描在運(yùn)動軌跡模擬中的應(yīng)用

張 璇1ZHANG Xuan姚 杰2YAO Jie辛 星3XIN Xing趙殿江1ZHAO Dianjiang楊 濱3YANG Bin

作者單位1.北京大學(xué)國際醫(yī)院放射科 北京 102206 2. 北京航空航天大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院 北京100191 3. 北京大學(xué)國際醫(yī)院關(guān)節(jié)外科 北京102206

Department of Joint Surgery， Peking University International Hospital， Beijing

102206， China

Address Correspondence to： YANG Bin E-mail： doctoryangbin@qq.com

中國醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志2016年 第24卷 第8期：620-622，626

Chinese Journal of Medical Imaging 2016 Volume 24 （8）： 620-622， 626

目的 目前有關(guān)高度屈膝位掃描方法的報道較少，故尚未能利用MRI圖像構(gòu)建完整屈伸膝過程中的膝關(guān)節(jié)運(yùn)動軌跡。本文利用膝關(guān)節(jié)5個屈曲角度獲得動態(tài)MRI圖像，構(gòu)建膝關(guān)節(jié)從過伸位到最大屈膝角度活動過程中的三維圖像及準(zhǔn)動態(tài)運(yùn)動軌跡。資料與方法 回顧性分析2015年9月-11月公開招募的10例健康成年志愿者，受試者取側(cè)臥位，受試側(cè)下肢在下，對側(cè)下肢在上并盡量遠(yuǎn)離受試側(cè)。膝關(guān)節(jié)以過伸位、屈膝30°位、屈膝60°位、屈膝90°位、最大屈膝角度位5個角度采集MRI圖像。采用三維多回波恢復(fù)梯度回波序列，常規(guī)行矢狀位抑脂掃描。掃描后將5個屈膝角度MRI圖像DICOM格式數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入軟件進(jìn)行分割、三維重建及注冊后，通過插值計(jì)算法模擬完整屈伸膝過程中的運(yùn)動軌跡。結(jié)果 通過多屈膝角度MRI技術(shù)，獲得5個屈膝角度的膝關(guān)節(jié)MRI圖像。采用膝關(guān)節(jié)5個屈曲角度的MRI圖像可重建從過伸位到最大屈膝角度活動過程中膝關(guān)節(jié)的三維圖像及運(yùn)動軌跡。結(jié)論 膝關(guān)節(jié)5個屈曲角度MRI技術(shù)能直觀地清晰顯示膝關(guān)節(jié)解剖結(jié)構(gòu)及運(yùn)動軌跡，利用該模型可以對膝關(guān)節(jié)進(jìn)行動態(tài)生物力學(xué)分析，具有良好的研究及臨床應(yīng)用價值。

膝；運(yùn)動；體位；膝關(guān)節(jié)；磁共振成像；圖像處理，計(jì)算機(jī)輔助

膝關(guān)節(jié)的運(yùn)動范圍大，以屈伸運(yùn)動為著，可以從過伸5°～10°至屈膝120°～150°。獲取膝關(guān)節(jié)的三維動態(tài)運(yùn)動軌跡，對于深入研究膝關(guān)節(jié)的運(yùn)動及診斷膝關(guān)節(jié)疾病將有極大幫助。既往獲取膝關(guān)節(jié)三維動態(tài)運(yùn)動軌跡的方法主要包括三維運(yùn)動捕捉系統(tǒng)、X線立體測量技術(shù)、2D-3D圖像配準(zhǔn)技術(shù)及動態(tài)MRI配準(zhǔn)技術(shù)等；而對于膝關(guān)節(jié)的掃描多用于伸直位和輕度屈膝位，對于大角度屈膝位掃描方法的報道較少［1-3］。本研究初步利用三維MRI采集5個屈曲角度的膝關(guān)節(jié)MRI圖像，并進(jìn)行三維重建及運(yùn)動軌跡模擬，成功構(gòu)建了膝關(guān)節(jié)準(zhǔn)動態(tài)三維圖像及運(yùn)動軌跡。

1 資料與方法

1.1研究對象 2015年9月-11月于北京大學(xué)國際醫(yī)院招募健康成年志愿者10例，其中男4例，女6例；年齡17～38歲，平均（29.82±0.71）歲；左膝3例，右膝7例。所有受試者經(jīng)病史詢問、體格檢查及影像學(xué)檢查均排除膝關(guān)節(jié)疾病，且受試前均簽署知情同意書。

1.2儀器與方法 采用GE Discovery 750 MR掃描儀，場強(qiáng)為3.0T，使用線圈為8通道US TORSOPA，掃描序列為三維多回波梯度回波（3D MERGE）序列。掃描參數(shù)：矢狀位脂肪抑制掃描，視野15 cm×15 cm，矩陣192×192，層厚0.7～1.2 mm，整體掃描層數(shù)90～120層，接收帶寬41.67，激勵角5°，采集次數(shù)2次。受試者取側(cè)臥位，受檢側(cè)膝關(guān)節(jié)靠下貼近線圈并置于掃描中心。用非磁性支具將受試側(cè)膝關(guān)節(jié)固定于所需角度，并幫助保持掃描過程中受試膝關(guān)節(jié)的靜止?fàn)顟B(tài)。分別采取過伸、30°、60°、90°和最大屈曲位（圖1）。1.3 5個角度膝關(guān)節(jié)MRI圖像的后處理 將MR掃描所得5個屈膝角度的影像資料以Dicom格式存儲，然后分別導(dǎo)入Mimics軟件（Materialise n.v.， 15.0）中，使用3D Livewire功能進(jìn)行骨與軟骨組織的組織分割（圖2）。使用Calculate 3D功能對上述組織分割輪廓進(jìn)行三維重建，并使用Smooth Mask功能對表面進(jìn)行光滑化處理，以分別構(gòu)建包含骨、軟骨組織的膝關(guān)節(jié)三維模型。

圖1　不同屈膝角度膝關(guān)節(jié)MRI掃描體位。A～E分別為過伸位、屈膝30°位、屈膝60°位、屈膝90°位、最大屈膝位

圖2　使用3D Livewire功能對骨、軟骨輪廓進(jìn)行邊界劃分。紅色線條為采用3D Livewire功能對組織進(jìn)行分割提取，顯示分割組織為股骨骨組織

1.4 膝關(guān)節(jié)準(zhǔn)動態(tài)三維模型的構(gòu)建 將所重建的5個屈曲角度三維圖像模型導(dǎo)入Mimics軟件FEA模塊中，使用remesh功能在三維實(shí)體模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行表面光順、減少三角形等運(yùn)算，得到經(jīng)過面網(wǎng)格優(yōu)化后的模型，并以STL格式保存。再將5個屈膝角度的模型導(dǎo)入Rapidform軟件（INUS，2006）同一三維坐標(biāo)系中進(jìn)行配準(zhǔn)。利用上述5個角度的靜態(tài)髕股關(guān)節(jié)模型，采用樣條插值算法計(jì)算準(zhǔn)動態(tài)膝關(guān)節(jié)三維模型。將股骨、脛骨及髕骨視為剛體，其位置可用其內(nèi)部3個不共線的點(diǎn)表示，在三維立體坐標(biāo)系中分別記錄下這3個點(diǎn)在各屈膝角度時的位置；采用3次樣條插值算法計(jì)算屈膝過程中這3點(diǎn)的近似運(yùn)動軌跡［4］。根據(jù)這3點(diǎn)的運(yùn)動軌跡即可得出相應(yīng)的膝關(guān)節(jié)運(yùn)動軌跡，而整個運(yùn)動過程中將股骨作為靜止參照相，髕骨與脛骨相對于股骨的運(yùn)動軌跡即為膝關(guān)節(jié)準(zhǔn)動態(tài)三維模型。

2 結(jié)果

2.1MRI結(jié)果 采用該掃描方式為10例受試者完成了5個屈膝角度MRI掃描，均獲得了完整的膝關(guān)節(jié)MRI圖像。其中過伸位至屈膝90°位MRI圖像清晰，最大屈膝角度MRI圖像有4例出現(xiàn)部分圖像卷褶現(xiàn)象，但仍能滿足構(gòu)建準(zhǔn)動態(tài)膝關(guān)節(jié)模型的要求，其余6例最大屈膝角度MRI圖像清晰完整（圖3）。

圖3　5個屈膝角度的膝關(guān)節(jié)MRI圖像。A～E依次分別為伸直位、屈膝30°位、屈膝60°位、屈膝90°位、屈膝120°位

2.2 準(zhǔn)動態(tài)三維重建結(jié)果 通過掃描的5個屈膝角度MRI圖像，成功構(gòu)建了10例受試者的準(zhǔn)動態(tài)膝關(guān)節(jié)三維運(yùn)動模型（圖4）。

3 討論

膝關(guān)節(jié)MRI掃描具有諸多優(yōu)勢，并已廣泛應(yīng)用于膝關(guān)節(jié)疾病的診治中。目前膝關(guān)節(jié)多采用伸膝位或輕度屈膝位掃描，較少應(yīng)用于大角度屈膝時的掃描［1-2］。由于膝關(guān)節(jié)的解剖解構(gòu)復(fù)雜、運(yùn)動范圍廣泛，在膝關(guān)節(jié)屈伸運(yùn)動過程中，其組成結(jié)構(gòu)的幾何形態(tài)、位置關(guān)系、運(yùn)動狀態(tài)均在動態(tài)變化中，在不同屈膝角度，尤其是伸直位與深度屈膝位差別顯著。因此，僅進(jìn)行伸直位或輕度屈膝角度的掃描無法反映膝關(guān)節(jié)的完整生理或病理狀態(tài)，在臨床治療中會造成對膝關(guān)節(jié)疾病的誤診或漏診，在研究中也無法完整了解膝關(guān)節(jié)的運(yùn)動狀態(tài)，故亟需探索更大屈膝角度的MRI掃描方法。

圖4　5個角度的三維靜態(tài)膝關(guān)節(jié)模型。A～F依次分別為伸直位、屈膝30°位、屈膝60°位、屈膝90°位、屈膝120°位以及重建完成膝關(guān)節(jié)準(zhǔn)動態(tài)三維模型

在膝關(guān)節(jié)的諸多掃描序列中，高分辨率的三維掃描技術(shù)可通過薄層連續(xù)采集減少部分容積效應(yīng)，在感興趣區(qū)內(nèi)時沒有層間距，可提高肌肉與骨骼的MRI質(zhì)量和效率，各向同性使掃描后的圖像可以自由地在任意方向進(jìn)行重建［5-7］。3D MERGE序列具有較高的信噪比、采集速度快、空間分辨率高及磁敏感偽影少等特點(diǎn)［8］。本研究中膝關(guān)節(jié)掃描采用3D MERGE序列，獲得了高品質(zhì)的多層面重建圖像，不僅可以評估軟骨形態(tài)，也可評價半月板、交叉韌帶和軟骨下骨［9-11］。相對于冠狀位和橫斷位，矢狀位圖像含有更多的解剖信息，故本研究選用矢狀位方向進(jìn)行掃描。

由于受MRI掃描空間所限，進(jìn)行大角度屈膝掃描需要擺放特殊體位，該體位需滿足以下幾個要點(diǎn)：使受試膝關(guān)節(jié)能完整進(jìn)入掃描空間；盡量使受試膝關(guān)節(jié)接近磁場中心，以提高掃描質(zhì)量；使對側(cè)肢體盡量遠(yuǎn)離受試膝關(guān)節(jié)，以減少對受試側(cè)圖像的干擾；使受試者盡量舒適地側(cè)臥，以耐受較長時間掃描。為保證屈膝角度的準(zhǔn)確以及掃描時受試部位處于靜止?fàn)顟B(tài)，本法采用自制非磁性支具將受試側(cè)膝關(guān)節(jié)固定于所需膝關(guān)節(jié)屈曲角。掃描過程中，屈膝30°、60°、90°及最大屈曲位圖像時，受試者需采用側(cè)臥位；而對于掃描過伸位圖像時，MRI的空間比較充裕，可按照常規(guī)掃描選用平臥位或側(cè)臥位均可。本方法中，擺放體位時使受試者身體縱軸線盡量移向背側(cè)，受試膝關(guān)節(jié)也能盡量向磁場中心移動，待其進(jìn)入掃描區(qū)域內(nèi)再適度調(diào)整體位，滿足掃描需要。

膝關(guān)節(jié)5個屈膝角度MRI掃描為非常規(guī)掃描，故無法使用膝關(guān)節(jié)專業(yè)線圈。而為實(shí)現(xiàn)膝關(guān)節(jié)的三維重建，需選擇3D MERGE序列，掃描層厚為0.7～1.2 mm的薄層掃描，并確保掃描層數(shù)在90～120層之間，從而滿足進(jìn)行三維重建的質(zhì)量要求。因此，本法采用8通道US TORSOPA，使線圈包繞受試側(cè)膝關(guān)節(jié)，以提高掃描質(zhì)量、減少圖像偽影。

通過本掃描方法獲取完整的膝關(guān)節(jié)MRI圖像后，將膝關(guān)節(jié)5個屈膝角度的圖像分別導(dǎo)入mimics軟件中，采用專門為低對比度圖像設(shè)計(jì)的3D Livewire工具進(jìn)行骨與軟骨組織的組織分割后得到各組織的輪廓，再進(jìn)行相應(yīng)組織的三維重建，并對三維圖像進(jìn)行修飾后，可得到5個屈膝角度的膝關(guān)節(jié)三維圖像。通過這5個間斷的三維圖像，采用數(shù)學(xué)插值算法模擬出完整的膝關(guān)節(jié)準(zhǔn)動態(tài)運(yùn)動軌跡。對比既往研究，該軌跡接近于正常膝關(guān)節(jié)運(yùn)動軌跡，證實(shí)該方法是構(gòu)建膝關(guān)節(jié)準(zhǔn)動態(tài)運(yùn)動軌跡的有效方法［3］。采用三維運(yùn)動捕捉系統(tǒng)，需要在體表安置多個標(biāo)志物，這些標(biāo)志物只能附著于皮膚上，運(yùn)動過程中存在相對于膝關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)的位移，影響模型的準(zhǔn)確性；且該方法不能構(gòu)建膝關(guān)節(jié)內(nèi)部結(jié)構(gòu)。采用2D-3D圖像配準(zhǔn)技術(shù)存在輻射損害，且僅通過一個伸直位的膝關(guān)節(jié)三維圖像與膝關(guān)節(jié)運(yùn)動全程的二維圖像進(jìn)行配比，存在配準(zhǔn)的難度及誤差；而動態(tài)MRI技術(shù)僅能獲取輕度屈膝角度的膝關(guān)節(jié)連續(xù)運(yùn)動圖像，且圖像清晰度較差，也增加了配準(zhǔn)的誤差。因此，與既往構(gòu)建膝關(guān)節(jié)三維動態(tài)運(yùn)動軌跡的方法相比，本方法具有對受試者無放射損害、構(gòu)建三維模型及軌跡準(zhǔn)確、構(gòu)建方法快捷、構(gòu)建組織完整等優(yōu)點(diǎn)。本課題組使用該方法進(jìn)行了髕骨運(yùn)動軌跡的分析。與既往研究對比表明，本方法重建可獲得準(zhǔn)確的運(yùn)動軌跡［3］。

本方法存在若干缺陷：獲取的膝關(guān)節(jié)圖像為非負(fù)重圖像，無法反映負(fù)重運(yùn)動中的膝關(guān)節(jié)軌跡；由于掃描時間、患者依從性、重建復(fù)雜性等原因的限制，本方法僅掃描了膝關(guān)節(jié)屈伸運(yùn)動過程中間斷的5個角度MRI圖像，以此為基礎(chǔ)重建模擬的軌跡與真實(shí)軌跡尚存在一定誤差；對于身材較為高大、體型肥胖的患者，獲取高屈膝角度的MRI圖像尚存在一定困難，故今后尚需進(jìn)一步改進(jìn)掃描方法。

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（本文編輯 聞 浩）

Application of MRI Scan with Five Intervallic Knee Flexion Angles on Quasi Dynamic Three-dimensional Knee Trajectory Simulation

Purpose Currently， there is rare study on knee flexion， thus the knee trajectory simulation in extension and flexion of the knee using MRI is not completed. This paper aims to establish Quasi dynamic three-dimensional （3D） knee trajectories which are simulated by MRI in five intervallic knee flexion angles. Materials and Methods Sagittal 3D multi-echo recovery gradient echo （MERGE） sequences of knees of ten healthy volunteers from September to November 2015 were acquired on a 3.0T magnet in five intervallic knee flexion angles-hyperextension， 30°flexion， 60°flexion， 90°flexion and maximum flexion. After bone and cartilage segmentation， 3D-reconstruction and 3D-registration， quasi dynamic 3D knee trajectories were simulated by using spine interpolation algorithm. Results All knee MRI of 10 volunteers were acquired by applying this technique and quasi dynamic 3D knee trajectories were simulated afterwards. Conclusion MRI scans in five intervallic knee flexion angles can clearly display the anatomic structure and quasi dynamic 3D trajectories simulation in knee joint， and can be well applied not only in basic but in clinic research.

Knee； Exercise； Posture； Knee joint； Magnetic resonance imaging； Image processing， computer-assisted

楊 濱

國家自然科學(xué)基金（11302248）；北京大學(xué)國際醫(yī)院院內(nèi)科研基金（YN2016QN08）。

R684；R445.2

2016-03-23

2016-05-27

10.3969/j.issn.1005-5185.2016.08.017