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    基于人工智能的THA術(shù)前規(guī)劃模型的臨床應(yīng)用研究*

    2022-10-14 06:55:00李森磊張逸凌
    計(jì)算機(jī)時(shí)代 2022年10期
    關(guān)鍵詞:假體髖關(guān)節(jié)醫(yī)師

    楊 豪,李森磊,陳 龍,張逸凌,孫 立

    (1.貴州大學(xué)醫(yī)學(xué)院,貴州 貴陽(yáng) 550025;2.貴州省人民醫(yī)院骨科;3.北京長(zhǎng)木谷醫(yī)療科技有限公司)

    0 引言

    每年有近百萬(wàn)人行全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)(Total hip arthroplasty,THA)(手術(shù)過(guò)程如圖1),而手術(shù)成功的關(guān)鍵之一在于假體型號(hào)和大小的選擇。伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),以及計(jì)算機(jī)技術(shù)、影像學(xué)、醫(yī)學(xué)的高速發(fā)展和交叉融合,給外科醫(yī)師帶來(lái)了新的技術(shù)手段。有學(xué)者使用計(jì)算機(jī)圖形處理軟件,將患者X 光片導(dǎo)入計(jì)算機(jī),使用二維數(shù)據(jù)庫(kù)模板比對(duì)測(cè)量從而進(jìn)行術(shù)前規(guī)劃(如圖2)。也有學(xué)者將CT 數(shù)據(jù)三維重建后進(jìn)行3D打印,在模型上進(jìn)行術(shù)前規(guī)劃和模擬。但是前者受X光片放大比例影響,準(zhǔn)確率差;后者需要醫(yī)師手動(dòng)分割,耗時(shí)長(zhǎng)、難度大。所以我們希望有一種可以自動(dòng)規(guī)劃患者患側(cè)假體大小和型號(hào)的算法模型出現(xiàn),并且驗(yàn)證其在臨床中的可行性與有效性。

    圖1 全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)手術(shù)過(guò)程

    圖2 數(shù)字模板規(guī)劃過(guò)程

    1 概述

    THA 已經(jīng)是十分成熟有效地治療終末期髖關(guān)節(jié)疾病的手術(shù)方式,它可以有效減輕患者關(guān)節(jié)疼痛,改善髖關(guān)節(jié)功能。但是假體選擇不準(zhǔn)確會(huì)使得術(shù)后易出現(xiàn)并發(fā)癥,如關(guān)節(jié)不穩(wěn)和假體松動(dòng)。

    目前國(guó)內(nèi)外多用數(shù)字模板進(jìn)行術(shù)前規(guī)劃選擇假體,即在計(jì)算機(jī)中測(cè)量二維X光片放大比例,計(jì)算解剖標(biāo)志點(diǎn)之間的距離,然后在提前建立的假體模板庫(kù)中根據(jù)醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行覆蓋測(cè)量。該方法雖然簡(jiǎn)單,但是髖關(guān)節(jié)疾病患者多伴有病因多樣化的特點(diǎn)同時(shí)受光片放大比例影響,因此規(guī)劃效率低,準(zhǔn)確率為40%-80%。為了提高術(shù)前規(guī)劃的準(zhǔn)確率,醫(yī)師和工程師發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)和三維重建技術(shù)非常適合數(shù)字骨科學(xué)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)是深度模擬人大腦的構(gòu)成,在視覺(jué)上突破原有機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的界限。三維重建是將患者CT信息從二維平片重建為三維模型,醫(yī)師可以在三維視圖下進(jìn)行術(shù)前規(guī)劃或是模擬操作。國(guó)外工程師使用MIMICS(Materialise’s interactive medical image control system)工程模塊進(jìn)行人為分割和髖關(guān)節(jié)三維重建,然后規(guī)劃選擇假體,準(zhǔn)確率可達(dá)90%。這兩種術(shù)前規(guī)劃手段仍由醫(yī)師進(jìn)行手動(dòng)分割,有操作復(fù)雜、耗時(shí)長(zhǎng)、費(fèi)用高昂等弊端,無(wú)法大規(guī)模推廣和應(yīng)用。

    因此,我們希望有一種算法模型可以精確識(shí)別髖關(guān)節(jié)解剖標(biāo)志點(diǎn),自動(dòng)重建三維模型,同時(shí)智能植入合適型號(hào)的假體。

    2 目標(biāo)

    本次研究旨在探索大樣本下三種常見(jiàn)髖關(guān)節(jié)疾?。ü晒穷i骨折、股骨頭缺血性壞死、發(fā)育性髖關(guān)節(jié)發(fā)育不良(Developmental dysplasia of the hip,DDH)通過(guò)基于人工智能算法的術(shù)前規(guī)劃同數(shù)字模板法規(guī)劃后行THA 的準(zhǔn)確性(假體規(guī)劃和實(shí)際植入的比較)、可靠性(不同種病種規(guī)劃的差異)以及有效性(手術(shù)衡量指標(biāo))。

    3 方法

    患者納入標(biāo)準(zhǔn):①所有患者癥狀、體征、影像學(xué)檢查確診,既往均未行患髖部矯形手術(shù);②髖關(guān)節(jié)疼痛明顯且伴有功能障礙;③經(jīng)過(guò)評(píng)估能夠耐受手術(shù)。

    患者排除標(biāo)準(zhǔn):①患者有影響關(guān)節(jié)活動(dòng)性的非髖關(guān)節(jié)疾??;②患者髖部開(kāi)放性骨折;③不配合隨訪的患者。

    研究疾病類型:股骨頸骨折(對(duì)照組52例、實(shí)驗(yàn)組53 例);股骨頭缺血性壞死(對(duì)照組59 例、實(shí)驗(yàn)組54例);DDH(對(duì)照組57例、實(shí)驗(yàn)組55例)。

    3.1 對(duì)照組

    使用貴州省人民醫(yī)院骨科自主研發(fā)的數(shù)字模板規(guī)劃軟件(版本1.0),術(shù)前拍攝標(biāo)準(zhǔn)盆骨正位片、雙下肢全長(zhǎng)片、側(cè)位片等。拍攝時(shí)取仰臥位,患者在大腿根部?jī)?nèi)側(cè)粘貼已知直徑為51.90mm 的鋼球作為標(biāo)志物,用以計(jì)算光片比例因子(比例因子=鋼球?qū)嶋H測(cè)量直徑/X光片上測(cè)量所得鋼球直徑)。規(guī)劃時(shí),髖臼模板緊貼髖臼內(nèi)壁,股骨柄假體最大程度覆蓋股骨髓腔,醫(yī)師根據(jù)患者骨質(zhì)情況和經(jīng)驗(yàn)選擇假體類型。同時(shí)醫(yī)師在考慮生物力學(xué)的基礎(chǔ)上使得假體在Lewinneck安全區(qū)內(nèi),數(shù)字模板規(guī)劃過(guò)程(如圖2)。

    該方法的缺點(diǎn):①每次設(shè)備和患者之間的距離會(huì)有差異,導(dǎo)致放大比例有誤差;②在拍攝髖關(guān)節(jié)正位片時(shí),理論上患者腳尖內(nèi)旋30°,實(shí)際上不同患者內(nèi)旋角度不會(huì)是標(biāo)準(zhǔn)的角度;③髖關(guān)節(jié)作為復(fù)雜的球窩狀關(guān)節(jié),假體的空間立體屬性無(wú)法在二維X 光片上得到精確體現(xiàn)。

    3.2 實(shí)驗(yàn)組

    3.2.1 人工智能術(shù)前規(guī)劃方式模型建立(如圖3)

    圖3 人工智能算法模型的建立

    在MIMICS 的基礎(chǔ)上,熟練醫(yī)師進(jìn)行手動(dòng)分割和標(biāo)注(將典型疾病進(jìn)行分類),把規(guī)劃結(jié)果反復(fù)核驗(yàn)。然后做深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)分割:使用G-net 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)(主結(jié)構(gòu):2D dense-unet(在unut模型基礎(chǔ)上引入denseblock結(jié)構(gòu)))(如圖4所示)。建立假體數(shù)據(jù)庫(kù):將常用的不同尺寸以及型號(hào)的髖臼杯、股骨柄假體進(jìn)行掃描重建。在已經(jīng)學(xué)習(xí)好的模型中,可以精確識(shí)別并且分割股骨和髖臼位置從而計(jì)算不同解剖標(biāo)志點(diǎn)之間的距離差,自動(dòng)匹配合適假體。最后建立交互式頁(yè)面給醫(yī)師進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化選擇。

    圖4 G-net人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    目前國(guó)內(nèi)外研究都未驗(yàn)證相關(guān)模型在大樣本下的有效性、在不同髖關(guān)節(jié)疾病中的可重復(fù)性,以及臨床術(shù)中和術(shù)后療效。

    3.2.2 規(guī)劃過(guò)程

    患者術(shù)前完成層厚為1mmm 的CT 平掃,距離為整個(gè)骨盆+股骨小轉(zhuǎn)子下至少15cm。使用已經(jīng)建立的G-NET 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型對(duì)患者重建的股骨區(qū)域進(jìn)行分割和解剖標(biāo)志點(diǎn)識(shí)別,通過(guò)區(qū)域增長(zhǎng)和圖像增強(qiáng)將股骨和骨盆做分離處理,通過(guò)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)識(shí)別算法自動(dòng)計(jì)算解剖標(biāo)志點(diǎn)之間的相對(duì)位置(如圖5),再根據(jù)算法模型規(guī)劃出合理型號(hào)的髖臼杯、內(nèi)襯、球頭、股骨柄以及放置角度和位置(如圖6)。醫(yī)師可以根據(jù)患者相關(guān)檢測(cè)報(bào)告,再結(jié)合患者實(shí)際情況做出調(diào)整,醫(yī)師也可以觀察到術(shù)前重建和模擬手術(shù)的患者冠狀面、矢狀面、橫切面視圖。

    圖5 自動(dòng)識(shí)別標(biāo)志點(diǎn)和重建

    圖6 智能植入假體

    術(shù)前記錄兩組規(guī)劃方式的假體信息;術(shù)中對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組采用同一組手術(shù)醫(yī)師和同一公司假體;記錄手術(shù)時(shí)間、患者出血量(出血量計(jì)算=吸引器吸出血液量+帶血紗布重量-紗布初始重量)、實(shí)際假體型號(hào);術(shù)后記錄患者住院天數(shù)(住院天數(shù)=自手術(shù)日起至辦理出院間隔天數(shù))。

    此項(xiàng)研究已經(jīng)經(jīng)過(guò)貴州省人民醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)。(倫審(科研2021-70號(hào)))

    4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和臨床結(jié)果分析

    4.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

    根據(jù)表1:對(duì)照組規(guī)劃準(zhǔn)確率在56.14%-78.84%,實(shí)驗(yàn)組規(guī)劃準(zhǔn)確率在85.45%-94.34%。所有髖臼杯、股骨柄假體對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的準(zhǔn)確率差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(<0.05)。根據(jù)表2:手術(shù)時(shí)間、術(shù)中出血量、住院時(shí)間數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)組優(yōu)于對(duì)照組,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(<0.05)。

    表1 對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組規(guī)劃結(jié)果比較

    表2 手術(shù)指標(biāo)

    4.2 結(jié)果分析

    使用人工智能規(guī)劃的實(shí)驗(yàn)組,無(wú)論是髖臼杯還是股骨柄規(guī)劃,準(zhǔn)確率都顯著高于傳統(tǒng)數(shù)字模板規(guī)劃的對(duì)照組,平均準(zhǔn)確率為90.46% 遠(yuǎn)高于對(duì)照組的65.06%。這考慮是因?yàn)槿N疾病在基于人工智能的術(shù)前規(guī)劃手段下,通過(guò)三維重建,能夠清晰地觀察到股骨情況和髖臼解剖標(biāo)志點(diǎn),有效的避免圖像模糊帶來(lái)的影響,同時(shí)又由于智能植入假體,避免了不同經(jīng)驗(yàn)醫(yī)師考量不周帶來(lái)的影響。

    DDH組對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的準(zhǔn)確率差異為29.41%,最為明顯,考慮原因:DDH 患者關(guān)節(jié)畸形多變而且極其復(fù)雜。如果按照傳統(tǒng)數(shù)字模板規(guī)劃,磨挫不夠則無(wú)法取得足夠初始穩(wěn)定性;磨挫較深則容易磨穿前后壁。DDH 患者多骨質(zhì)情況差,植入股骨柄過(guò)小會(huì)造成假體松動(dòng),植入假體過(guò)大則術(shù)中易撐破髓腔,大幅度增加手術(shù)難度和失敗的可能性。人工智能規(guī)劃算法模型能很好的解決上述問(wèn)題,醫(yī)師可從不同角度觀察植入假體情況和前后壁厚度,最大程度地降低手術(shù)難度。實(shí)驗(yàn)組股骨柄規(guī)劃準(zhǔn)確率普遍較高,考慮原因:三維立體圖像中髓腔清晰呈現(xiàn)并且算法會(huì)自動(dòng)根據(jù)解剖標(biāo)志點(diǎn)計(jì)算相對(duì)距離,植入精確假體,避免數(shù)字模板放大比例帶來(lái)的負(fù)面影響。實(shí)驗(yàn)組療效(手術(shù)時(shí)間、術(shù)中出血量、住院天數(shù))優(yōu)于對(duì)照組,考慮原因有:精確的術(shù)前規(guī)劃,減少術(shù)中磨挫次數(shù)和假體適配時(shí)間,減少了術(shù)中出血量。精確手術(shù)使得患者術(shù)后療效更好,所以相對(duì)減少住院時(shí)間。

    熟練掌握數(shù)字模板規(guī)劃需要15分鐘左右,其需要手動(dòng)分割、針對(duì)復(fù)雜案例無(wú)法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化規(guī)劃。而人工智能算法規(guī)劃平均耗時(shí)為5 分鐘,這大大提升了規(guī)劃速度。即使是復(fù)雜案例如股骨頭缺血性壞死患者Ⅳ期或DDH 患者,實(shí)驗(yàn)組規(guī)劃準(zhǔn)確率也遠(yuǎn)高于對(duì)照組,這提示我們:基于人工智能的算法模型非常適合復(fù)雜案例的術(shù)前規(guī)劃。

    本次研究發(fā)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的人工智能髖關(guān)節(jié)算法模型有以下優(yōu)點(diǎn)。①?gòu)乃惴ǚ矫婢哂械膬?yōu)越性:基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法對(duì)骨骼骨塊能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)分割,本次實(shí)驗(yàn)組驗(yàn)證了這一點(diǎn),同時(shí)發(fā)現(xiàn)原本CT 信息中無(wú)法被人眼識(shí)別的信號(hào)經(jīng)過(guò)人工智能三維重建后能夠得以清晰呈現(xiàn)所以規(guī)劃準(zhǔn)確率得到了極大的提升;②基于人工智能算法模型使得髖關(guān)節(jié)的空間立體屬性得到體現(xiàn),相較于傳統(tǒng)方法其不但能夠展示髖關(guān)節(jié)的前傾角、外展角、髖臼前后壁骨,而且能夠使醫(yī)師從不同考量進(jìn)行模擬試錯(cuò),從而提升手術(shù)療效;③從規(guī)劃速度而言:人工智能術(shù)前規(guī)劃平均耗時(shí)僅為5分鐘,速度更快效率更高。

    本次實(shí)驗(yàn)證明了人工智能規(guī)劃方式在大樣本下的有效性和其規(guī)劃不同疾病的可靠性,但是研究也有著以下不足:①只探討了三種常見(jiàn)髖關(guān)節(jié)疾病,而強(qiáng)直性脊柱炎、風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎、類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎等復(fù)雜案例未進(jìn)行詳細(xì)討論和實(shí)驗(yàn);②由于人工智能術(shù)前規(guī)劃剛應(yīng)用于臨床,患者多年后假體松動(dòng)率以及假體脫落率等還未研究;③本次實(shí)驗(yàn)的人工智能算法模型研究對(duì)象都為初次髖關(guān)節(jié)置換,而髖關(guān)節(jié)翻修術(shù)、髖臼缺損嚴(yán)重等未進(jìn)行研究。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    由于臨床醫(yī)學(xué)中人體和髖關(guān)節(jié)疾病的復(fù)雜性、不可預(yù)測(cè)性,所以獲得的數(shù)據(jù)信息以及信號(hào)表達(dá)、決策等諸多方面都有著極其復(fù)雜的非線性關(guān)系,因此關(guān)節(jié)外科的術(shù)前規(guī)劃非常適合人工智能的應(yīng)用。隨著“人工智能”、“醫(yī)工結(jié)合”、“智慧醫(yī)療”的交叉融合,臨床醫(yī)師越發(fā)感受到數(shù)字化的優(yōu)勢(shì),通過(guò)智能化手段可以提高行全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)的假體選擇準(zhǔn)確率、減少年輕醫(yī)師的學(xué)習(xí)曲線、降低手術(shù)難度、使得手術(shù)更加順利和成功,這也將是未來(lái)醫(yī)學(xué)發(fā)展的重要趨勢(shì)。

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