一例人工智能三维规划系统辅助全膝关节置换术

2021-06-12   文章来源:骨科2021年5月第12卷   作者:宋平,吴东,刘星宇,孔祥朋,郭人文,陈继营,柴伟,唐佩福 点击量:160 我要说

随着我国老龄化社会的到来,膝关节骨关节炎的发病率逐年增加,全膝关节置换术(total knee arthroplasty,TKA)已成为骨科手术中普及率最高的术式之一,最大程度恢复膝关节功能,实现假体遗忘和长期使用是病人和关节外科医生的共同追求。假体旋转、尺寸匹配及下肢力线是术后关节舒适度和远期寿命的重要影响因素。个体间解剖结构及磨损情况存在固有差异,没有统一的截骨角度,Andrews等回顾性分析了788例连续 TKA病例,股骨远端均固定外翻 6°截骨,术后有14%的病人下肢力线不正(机械轴>3°或<-3°), 而TKA手术截骨角度和厚度的偏差可能导致手术灾难性的结果,因此,为实现术后下肢良好对线,TKA术前有必要进行个性化的规划,帮助术者选取合适型号的假体并施行个性化手术。

中国人民解放军总医院第一医学中心骨科于2020年7月收治1例膝关节骨关节炎病人,术前通过人工智能TKA手术三维规划系统,精准规划假体大小、位置及角度,术中根据规划顺利完成手术,现报告如下。

临床资料

病人,女,63岁,主因双膝疼痛16年,左膝加重10年入院。专科查体:痛性跛行步态,左膝内翻,局部可见因外用中药引起的斑片状色素沉着,范围约10cm×20cm,软组织不肿胀,局部皮温不高。左膝关节内、外侧间隙有明显压痛,髌骨固定,活动度差,内外侧无移动,屈伸时仅有微动,浮髌试验阴性,膝关节内外翻试验阴性,前后抽屉试验阴性。左膝关节活动度为0°~90°。X线检查示双膝关节退行性改变,骨质增生,关节间隙狭窄。

术前采集病人下肢全长X线和膝关节CT影像。下肢全长X线拍摄要求病人膝关节完全伸直位,双足并拢,脚尖向前,双侧髌骨朝前(如有旋转只需要髌骨朝前),图像为JPEG或DICOM格式。膝关节CT拍摄要求病人膝关节完全伸直位,双侧髌骨朝前,层厚1mm,无间隙、无重叠,扫描范围为双侧膝关节中心上下20cm,横向切片1∶1节距,使用螺旋(螺线)扫描,矩阵:512×512,KVP:120~140kV,MA:200~250Ma,图像为DICOM格式。去除病人个人信息并签署知情同意书后,数据导入AI KNEE系统,快速智能生成并自动分割病人膝关节三维骨性解剖结构。软件自动识别解剖结构标志并测量膝关节关键参数:下肢力线内翻角为11.2°,股骨外翻角为6°,股骨外旋角为2.9°。使用ATTUNE-PS固定平台假体,AI KNEE系统据此智能生成手术方案,股骨侧为ATTUNE-PS假体4N号,胫骨侧选用ATTUNE-FB假体3号。

术中使用常规膝关节工具辅助完成手术,截骨角度与厚度根据AI KNEE手术方案执行(图1),股骨远端外翻6°,截骨厚度9mm;后髁外旋3°,截骨厚度8mm;胫骨侧后倾3°,截骨厚度9.5mm(图2)。手术仅用时45min,所用假体型号、截骨角度与术前规划完全一致,内外侧间隙及屈伸间隙平衡,髌骨轨迹及关节活动度良好,术后复查X线片示假体位置良好,下肢力线恢复至中立位(图3)


1 术中参考人工智能三维规划


2 术前规划界


图三

讨论

现有膝关节术前规划方式分为两类,二维模板测量法和三维手工规划法。二维模板测量法通过影像学测量下肢全长X线片或CT影像,获取下肢力线及膝关节角度,为术者术中截骨提供假体大小、截骨角度等参考,但因X线摄片过程中存在放大率不准确、投照角度不固定等不足,加之病人膝关节常存在屈曲挛缩畸形等情况,无法保证膝关节X线正位、侧位片为标准的正侧位X线片,常存在有扭转、重叠等情况发生,导致X线片无法准确反映病人膝关节的实际情况,测量结果的误差较大,在假体型号预测方面的准确性较低。CT影像测量需要全程手工标定,操作繁琐,要求规划者具有丰富的临床经验,规划可重复性低,尤其对于复杂膝关节疾病手术而言,可提供的参考作用较小,手术效果较依赖术者手术经验。近年来,为解决二维术前规划软件存在的问题,三维术前规划软件应运而生,具有代表性的有 Zed-Knee(LEXI公司,日本)、Knee-Plan®(Symbios公司,瑞典),然而这些软件需手动对膝关节CT图像进行逐层分割, 操作较二维术前规划软件更加复杂,且关键的解剖标志点以及膝关节机械力线的标注均由手工完成,对规划者要求较高,具有一定的学习曲线,难以有效满足临床需要。由于我国膝关节手术的平均术前住院天数仅为6d,加之此类型软件均为国外研发,在国内无准入许可,价格昂贵,采购困难,也无法得到大范围推广。

本次手术首次使用基于人工智能的TKA手术三维规划系统进行术前规划,该系统可根据病人术前CT图像,运用像素级分割网络,基于循环神经网络的边缘平滑技术对骨骼骨块进行精准分割。采用力学运动模拟技术以及包含注意力机制的神经网络,精确地对骨骼关键解剖点位进行识别,识别精度接近毫米级且具有较高的鲁棒性(robustness)。在假体放置方面,该系统将监督学习和基于强化学习的无监督学习相结合,依据假体设计理念及病人股骨、胫骨的解剖结构特点,准确、快速、个性化地放置膝关节假体,计算最适角度, 个性化制定病人三维术前规划,以最大限度恢复病人股骨旋转及下肢力线,提高病人术后满意度。

在本病例中,术前规划的假体大小、角度和位置均与术中实际应用完全一致,与传统三维术前规划相比,该系统的优势体现在术前规划由人工智能在3min内自动生成,随着病例规划-反馈-学习的数据积累过程以及算法的不断改进, 可以持续进行自我完善,不受限于操作者的专业水平,快速、准确地给出人工智能解决方案。针对一些股骨严重畸形或残留内固定等影响髓内导向器使用的病例,在术前规划方案的基础上可以进一步设计病人特异性截骨导航器械,或借助骨科机器人,精准辅助完成TKA手术

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