人工智能三维术前规划在全髋关节置换术中的应用和准确性

【摘要】目的 分析在全髋关节置换术中开展人工智能三维术前规划的应用价值与准确性，探讨其对术后髋关节功能恢复及并发症影响。方法 随机抽选2024年1月-2024年12月收治的80名病例，均符合全髋关节置换术指征，将其以随机数字表法划分为2组，其中接受常规术前规划的病例纳入对照组（n=40），剩余病例则接受人工智能三维术前规划，即观察组（n=40）。评估2组术前规划用时、手术用时、术后髋关节功能评分、并发症占比和假体位置准确性。结果 观察组比对照组的术前规划用时、手术时间均短（P＜0.05）。术后当时数据相当（P＞0.05），经过术后半年随访，观察组比对照组的Harris评分更高（P＜0.05）。在术后半年内，相比对照组的并发症概率2.50%，观察组的20.00%更低（P＜0.05）。观察组比对照组的髋臼假体前倾角、外展角小（P＜0.05），而股骨柄假体位置准确度更高（97.50%和82.50%P＜0.05）。结论 对于全髋关节置换术患者而言，实施人工智能三维术前规划方案更具优势，其不仅可有效减少术前规划用时和手术时长，还可提升假体植入的准确度，加速术后髋关节功能的有效恢复，减少术后并发症概率。

【关键词】人工智能；三维术前规划；全髋关节置换术；假体位置；术后功能

全髋关节置换术作为治疗髋关节疾病晚期的关键方法，可以有效改善病人的关节功能与生活水平。但是，手术的成功不仅和手术医师的经验有关，而且和术前规划的精确性也有直接联系[1]。常规术前规划主要以二维影像学资料为主，有一定不足之处，比如不能提供完整的三维解剖信息，不能准确评估假体植入部位及匹配度。近几年，在人工智能与三维重建技术的发展下，人工智能三维术前规划不断在临床中应用，为全髋关节置换术提供了比较准确的术前指导[2]。所以，本研究着重评估了在全髋关节置换术中开展人工智能三维术前规划的应用价值与准确性，为临床全髋关节置换术的精准实施提供有效指导和数据支撑，以改善患者预后和生活水平，详见下述。

1资料与方法

1.1资料

随机抽选2024年1月-2024年12月收治的80名病例，均符合全髋关节置换术指征，将其以随机数字表法划分为2组，每组均有40例。对照组：男女比例22:18，年龄37-75岁，均值（50.32±10.32）岁；病程3-30个月，均值（25.13±2.13）月；疾病类型：12例股骨颈骨折，10例股骨头坏死，12例髋关节骨性关节炎，6髋关节发育不良；观察组：男女比例21:19，年龄35-77岁，均值（50.42±10.51）岁；病程3-30个月，均值（254.23±2.08）月；疾病类型：13例股骨颈骨折，11例股骨头坏死，11例髋关节骨性关节炎，5髋关节发育不良；2组资料类似（P＞0.05）。本研究经伦理会批准后开展。

纳入标准：①全部入选者均为成年人，且性别不限；②通过临床影像学诊断确诊为股骨颈骨折、股骨头坏死、髋关节骨性关节炎、髋关节发育不良[3]；③第一次进行全髋关节置换术；④本人或家属在知情书上签字。

排除标准：①存在严重器质性病症者；②以往有过髋关节手术史；③手术前影像学资料不完整；④理解、沟通、认知和精神障碍者；⑤不能全程配合研究者。

1.2方法

对照组：接受常规术前规划。即病人接受常规X线、CT等二维影像学检查实施术前规划，并由经验丰富的骨科医师依照病人的影像学资料选择合适的假体型号与植入位置进行手术操作。

观察组：接受人工智能三维术前规划。①采集数据：整理病人的髋关节CT图像数据，如股骨颈骨折、股骨头坏死、髋关节骨性关节炎、髋关节发育不良、强直性脊柱炎累及双髋等。②分割图像和三维重建：应用神经网络-G-NET分割骨质本身和股骨区域，开展神经网络训练。首先手动分割CT图像，并描绘髋部轮廓和股骨头轮廓；之后对于不同疾病单独训练神经网络，以便在后期软件界面中选择病种，每种病种对应不同的分割神经网络，进而实现对每种疾病的有效分割。③提取特征和构建模型：以深度学习的影像分析方法模型为导向，提取有关特征，结合病人的基础信息建立以人工智能为导向的髋关节置换模型。经过这一模型，术前能够精确评估假体匹配程度和植入位置，对手术过程进行模拟，以优化手术方案。④术前规划和模拟手术：运用人工智能三维术前规划系统生成的三维模型，开展细致的术前计划，比如假体型号的选择、股骨颈截骨高度、植入角度、髋关节旋转中心等重要技术参数的优化。经过模拟手术，提前演练手术中可能出现的问题，得到完善的术前计划，保证手术的安全性和精准性。

1.3观察指标

（1）术前规划用时：即由开始规划至完成规划的全部用时。

（2）手术时间：由切皮操作开始至缝合皮肤时间位置。

（3）术后髋关节功能评分：该指标的评定应用Harris评分为依据，对病人术后半年的髋关节功能进行评定。

（4）术后并发症概率：对病人术后半年内发生的感染和假体脱位等并发症风险进行了记录。

（5）假体位置准确性：经过术后X线以及CT对假体位置进行评估，涵盖了髋臼假体前倾角、外展角以及股骨柄假体位置。

1.4统计学方法

实验数据用SPSS26.0处理，术前规划及手术时间、术后Harris评分、髋臼假体前倾角、外展角等计量资料用t检验，表示为（x̄±s）；而并发症和股骨柄假体位置准确度等计数资料用x²检验，表示用[n(%)]，当有差异时，P＜0.05。

2结果

2.1术前规划及手术时间

表1显示，观察组比对照组的术前规划用时、手术时间均短（P＜0.05）。

表1 术前规划及手术用时（x̄±s，min）

2.2术后Harris评分

表2显示，术后当时数据相当（P＞0.05），经过术后半年随访，观察组比对照组的Harris评分更高（P＜0.05）。

表2 术后Harris评分（x̄±s，分）

注：同组前后对比，*P＜0.05。

2.3术后半年并发症概率

表3显示，在术后半年内，相比对照组的并发症概率2.50%，观察组的20.00%更低（P＜0.05）。

表3 术后半年并发症概率

2.4假体位置准确性评估

表4显示，观察组比对照组的髋臼假体前倾角、外展角小（P＜0.05），而股骨柄假体位置准确度更高（97.50%和82.50%P＜0.05）。

表4 假体位置准确性评估

3讨论

全髋关节置换术作为治疗髋关节晚期疾病的主要方法，可以有效促进病人关节功能和生活质量的改善。但是，手术的成功不仅和手术操作者的经验有关，还可术前精准地规划有直接联系。常规的术前规划以二维影像学数据为准，存在明显的局限性，比如不能提供完整的三维解剖数据，不能精确评估假体的植入位置和匹配度。近几年，在人工智能以及三维重建技术的逐步发展中，人工智能三维术前规划不断在临床中应用，为全髋关节置换术提供了十分精准的术前指导。人工智能三维术前规划经过深入学习和三维重建技术，可以提供十分准确的术前规划信息，明显促进手术效率和术后成效提高[4]。

人工智能三维术前规划可以提供患者完整的三维解剖信息，对假体的植入位置和匹配度进行精确评价，进而使手术方案进一步优化[5]。在本研究中，由表1数据发现，观察组比对照组的术前规划用时、手术时间均短（P＜0.05）。这一结果充分说明了人工智能三维术前规划可以有效促进手术效率提高，并缩短手术用时。另外，分析表2数据发现，经过术后半年随访，观察组比对照组的Harris评分更高（P＜0.05）。该结果表示人工智能三维术前规划可以加速病人术后髋关节功能的恢复[6]。此外，由表3数据发现，在术后半年内，相比对照组的并发症概率2.50%，观察组的20.00%更低（P＜0.05）。该结果说明了人工智能三维术前规划可以明显减少术后并发症可能性。这和人工智能三维术前规划可以准确评估假体位置直接联系，从而减少假体位置不良引起的并发症风险[7]。研究资料显示，假体位置的准确性作为影响全髋关节置换术成功的一个关键因素[8]。在本研究中，由表4数据发现，观察组比对照组的髋臼假体前倾角、外展角小（P＜0.05），而股骨柄假体位置准确度更高（97.50%和82.50%P＜0.05）。原因是人工智能三维术前规划经过深入学习与三维重建技术，可以精准评估假体位置，降低由于假体位置不良引起的并发症概率[9]。而且人工智能三维术前规划还可以有效经过模拟术前手术，对手术方案进行优化，从而提升手术的安全性与精确性[10]。即便本研究中人工智能三维术前规划在全髋关节置换术中有明显的应用优势，但其在临床实际中也有一定局限性。比如，人工智能三维术前规划系统的改进与优化、术前规划和术中操作的衔接等还需要深入分析。今后的研究还需要进一步改进人工智能三维术前规划系统，将其可靠性和准确性提高；同时研究如何把术前规划和术中操作有机联合，以促进手术安全性和精确性的提高。

综上而言，对于全髋关节置换术患者而言，实施人工智能三维术前规划方案更具优势，其不仅可有效减少术前规划用时和手术时长，还可提升假体植入的准确度，加速术后髋关节功能的有效恢复，减少术后并发症概率。在技术的逐步改进与优化背景下，人工智能三维术前规划具有更为广泛的临床应用前景，为全髋关节置换术的成功提供有效指导与支持。

参考文献

[1]贾震宇,沈洪园,郑坤,李昌钊,陈加荣,金焱,席源,张锦炜,李凭跃.人工智能辅助术前规划的多杯联合垫块个性化髋臼重建技术在复杂初次全髋关节置换术及翻修术中的临床应用[J].中华骨与关节外科杂志,2025,18(1):36-42.

[2]刘洋,彭冬凌,李凯,许兵,王祖玉,陈磊,井立俊.人工智能术前规划辅助人工全髋关节置换应用效果评价[J].中国骨与关节损伤杂志,2024,39(8):785-789.

[3]郑勇强,张金山,林亮,林振宇,黄晓鹏,陈雪婷,刘晓峰.人工智能在全髋关节置换术前规划的应用[J].中国矫形外科杂志,2024,32(15):1436-1440.

[4]容向宾,曾平,刘金富,孙斌,田照,丁强,陆智豪.基于CT数据的人工智能辅助术前规划在全髋关节置换术中的应用[J].中国骨与关节损伤杂志,2024,39(6):571-578.

[5]朱家庆,孙家豪,刘金柱,马博闻,张驰宇,张超,夏天卫,沈计荣.人工智能术前规划系统辅助人工全髋关节置换术后翻修手术的疗效研究[J].中国修复重建外科杂志,2024,38(4):455-460.

[6]席立成,方怀玺.全髋关节置换人工智能三维术前规划的临床应用[J].中国矫形外科杂志,2024,32(1):18-23.

[7]丁冉,王淇,刘烨,张启栋,张念非,郭万首,王卫国,张逸凌.人工智能三维术前规划在全髋关节置换术中的应用和准确性分析[J].生物骨科材料与临床研究,2022,19(2):33-38.

[8]张凯,郭卓涛,马桥桥,查国春,郭开今.人工智能三维规划系统在全髋关节置换中的准确性及其影响因素[J].中国组织工程研究,2024,28(12):1863-1868.

[9]吴迪,贾其余,胡联英,潘品.人工智能三维术前规划在全髋关节置换术中的临床应用[J].实用骨科杂志,2023,29(3):202-207.

[10]李兴鑫,陈施展,娄延举,敖江鹏,汪丙昂.人工智能三维术前规划在全髋关节置换术中的应用[J].中国新通信,2022,24(17):104-106.

基金:三明市科技计划项目（2022-S-55）三明市科技计划项目（2024-S-077）