【摘 要】
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目的:探究深度学习模型在腰椎屈伸位片及腰椎CT轴位片上自动测量腰椎间成角、椎体间位移及腰椎CT横断面小关节角度的可行性,同时探究腰椎小关节角度与性别、年龄、腰椎节段的关系,最后探究腰椎小关节形态的变化是否与腰椎不稳及腰椎滑脱有关,探讨腰椎小关节结构变化在腰椎滑脱及动态椎间不稳的发展规律。方法:使用选取解剖标志点的方法测量腰椎间成角、椎体间位移及腰椎CT横断面双侧腰椎小关节角度。每个标志点由人工进行
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目的:探究深度学习模型在腰椎屈伸位片及腰椎CT轴位片上自动测量腰椎间成角、椎体间位移及腰椎CT横断面小关节角度的可行性,同时探究腰椎小关节角度与性别、年龄、腰椎节段的关系,最后探究腰椎小关节形态的变化是否与腰椎不稳及腰椎滑脱有关,探讨腰椎小关节结构变化在腰椎滑脱及动态椎间不稳的发展规律。方法:使用选取解剖标志点的方法测量腰椎间成角、椎体间位移及腰椎CT横断面双侧腰椎小关节角度。每个标志点由人工进行标注,标注后,使用改进的U-net深度学习模型,训练其识别图像上的解剖标志点使其完成对图像上角度及位移的自动测量并验证模型性能。最后根据测量结果进行统计分析,首先研究腰椎小关节横断面角度与年龄、性别、腰椎节段的关系。最后对比分析腰椎小关节角度和左右差异与腰椎滑脱及腰椎动态不稳的关系。结果:从吉林大学白求恩第二医院影像科获取于2019-2020行腰椎屈伸位片及腰椎CT检查的患者的图像数据,共1930名患者。经纳入、排除的标准筛选后,最终共有486名患者纳入研究。其中男性患者193例,女性患者293例,年龄范围为20-89岁,平均年龄为57.30±12.04岁。男女组内年龄分布无明显差异（p＞0.05）。统计分析结果显示:（1）深度学习模型在自动测量椎体间成角角度、椎体间位移、双侧腰椎小关节角度上的相关性均能达到较好水平（ICC:0.88-0.97,r:0.90-0.97）。测量误差方面,椎体间成角平均误差为0.80度-2.14度（最小为屈位L3、L4椎体成角:0.80度,最大为伸位L4、L5椎体成角:2.14度）、椎体间位移平均误差为0.33像素-4.01像素（最小为伸位L4、L5椎体位移:0.33像素,最大为屈位L5、S1椎体位移:4.01像素）、腰椎小关节角度平均误差为1.52度-3.04度（最小为L3、L4右侧小关节角:1.52度,最大为L4、L5右侧小关节角:3.04度）。（2）纳入229例无腰椎不稳及腰椎滑脱的患者,其中纳入男性患者共104例,女性患者共125例,其年龄区间介于26-81岁之间,平均年龄为53.97±12.57岁,男性女性两组的年龄分布无明显差异（p＞0.05）。将纳入研究的229名患者分为20-40岁、40-60岁、60-80岁三组,其中随着年龄增大,腰椎小关节角度呈降低趋势（p＜0.05）,即腰椎小关节向矢状化发展。同时腰椎节段越接近骨盆,腰椎小关节角度逐渐增大,即腰椎小关节向冠状化发展（p＜0.05）。（3）将L3/4,L4/5,L5/S1三个节段的图像分为正常对照组、腰椎不稳组、腰椎滑脱组,其中正常对照组在三个节段各100例,腰椎不稳组在三个节段分别为50、61、57例;腰椎滑脱组在三个节段分别为60、124、24例。统计结果显示:腰椎不稳患者的腰椎小关节向性较正常人更偏向矢状化,腰椎滑脱患者的腰椎小关节向性较腰椎不稳患者矢状化更加严重。同时腰椎不稳患者的左右腰椎小关节角差异较正常人更大,腰椎滑脱患者的左右腰椎小关节角差异较腰椎不稳患者更大（p＜0.05）。结论:（1）深度学习模型能够相对准确地识别腰椎屈伸位片及腰椎CT横断面图像上的标志点,同时对角度及位移的测量也能达到相对精确的效果。深度学习可能为临床上影像学参数的测定提供一个客观的标准化方法,这种方法可以避免手动测量时人为因素所导致的误差,为临床上的阅片工作提供一定参考,它在骨科的图像处理上,具有很大的应用潜力。（2）随着年龄增大,腰椎小关节角度呈缩小趋势,可能与老年人的腰椎退行性变有关;同时,从L3/4到L5/S1,腰椎小关节角度呈增大趋势,这种趋势在腰椎做前后屈伸运动时起到限制椎体过度前后移位的作用;最后,性别与腰椎小关节角度不具有显著相关性。（3）与正常腰椎相比,腰椎滑脱患者的腰椎小关节角度呈缩小趋势,同时双侧小关节角度常不对称,这种矢状化及不对称化趋势可能由于腰椎小关节受到长时间的应力作用导致结构重构及腰椎神经受压导致的患者不正常步态和腰部用力习惯所致;也可能由于其矢状化和不对称性,腰椎小关节维持腰椎稳定功能较弱,使腰椎不稳及腰椎滑脱易于发生;同时腰椎动态不稳患者的腰椎小关节角度相较于腰椎滑脱患者的腰椎小关节角度矢状化为轻,同时腰椎前后移位幅度较小,在腰椎不稳时期,就已发生腰椎小关节的结构改变。
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