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全膝关节置换术中钽标记配准的评估和基于CT的体积模型
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导言 膝关节放射立体测量分析（RSA）可以利用具有两个交叉 X 射线束的校准设置来量化三维（3D）空间中的刚体姿态（位置和方向），这两个交叉 X 射线束从不同的视图产生放射图像。由于具有亚毫米级的准确度和精确度，RSA 技术被广泛用于评估髋关节和膝关节植入物的纵向固定，作为后续无菌性植入物松动的早期替代指标。最初，RSA 利用手术前附着在所研究的植入物上的钽标记物，并在手术期间插入假体周围的骨中。植入物标记存在若干缺点，包括费用较高、植入物需要新的监管批准以及可能对固定效果产生影响。之后出现了一种利用植入模型的商用 RSA 方法，该方法仍需要在 RSA 图像中置入假体周围钽标记并手动选择植入物轮廓。 从计算机断层扫描（CT）获得的 3D 骨模型已被证明对于二维至三维（2D/3D）图像配准具有较高精度，可以代替假体周围钽标记作为 RSA 中的参照。CT 扫描可在术后完成，并允许对任何患者进行 RSA 迁移分析。2D/3D 图像配准技术通常使用强度或梯度测量来匹配轮廓投影或数字重建射线照片（DRR）。 实验方法 本研究使用 8 条新鲜冷冻的供体腿，包含半骨盆；男女比例 1:1，年龄 80–93 岁（平均 85 岁）。研究获得丹麦中央生物医学研究伦理委员会（案件编号：1‑10‑72‑236‑19，2019 年 11 月 21 日发布）和数据保护局（案件编号：1‑16‑02‑410‑19，2019 年 12 月 2 日发布）的相关批准。 准备和手术程序 术前对每个标本的膝关节进行CT扫描(SOMATOM定义FlashSiemens Healthcare)包括关节线近端和远端15 cm。使用标准协议进行扫描，轴向切片的峰值电压为120 kVp，曝光为183 mAs，切片厚度为0.6 mm，切片增量为1 mm，像素间距为0.29×0.29mm。CT的有效剂量估计为0.095 mSv。随后，所有标本在髋关节和踝关节处分离，并解剖股骨近端和胫骨远端的软组织，以确保标本的牢固固定。使用钢珠枪(Kulkanon温伯格芬梅克公司)。珠子被放置在一个系统的图案中，旨在形成广泛的3D标记分布。我们根据制造商的指南使用了标准的全膝关节置换术21 前中线切口和内侧髌旁关节切开术。所有的样本都接受了骨水泥(Palacos R + G，Heraeus，Medial GmbH，61273)铁人三项膝关节系统(Stryker ),股骨、胫骨和髌骨的尺寸范围为四至六。一位经验丰富的膝关节成形术外科医生对所有标本进行了手术操作。 射线照相设置 采用专用 RSA 系统。该系统使用两个悬吊式 X 射线管，垂直布置，球管间夹角 40°，源到探测器距离 160 cm。平板探测器嵌入单平面校准笼（Box 24；Medis Specials），内有基准标记和控制层。在单图像模式下，使用 120 kVp 和 1.2 mAs 的曝光参数，获得尺寸 2208 × 2668 像素、重建像素宽度 0.16 mm 的全视野图像。单次立体 X 光片的剂量估计为 0.623 μSv。 实验方案 制作带有轴向可移动有机玻璃板的定制夹具，以保证膝关节标本刚性固定。为获得最佳成像效果，在膝关节对应位置的有机玻璃板上开孔，保证 X 射线束自由穿过。使用数字千分尺（Hofmann GmbH）在 x、y、z 三个方向移动平台，各方向分辨率 0.001 mm。夹具方向大致垂直于 RSA 系统的参考框架（校准笼）。首先将膝关节置于前后位（AP），模拟患者仰卧位；其次置于外侧‑内侧位（LM），以研究不同投照体位的影响。 立体 X 光片分析 RSA 的目的是建立从 2D 投影图像到 3D 物体的空间度量关系。以基于标记（marker）的方法作为 RSA 金标准，同时评估四种基于模型的方法（MBRSA、AutoRSA‑surface、AutoRSA‑volume 和 AutoRSA‑bone）。 对于 MBRSA、AutoRSA‑surface 和 AutoRSA‑volume 三种基于模型的方法，采用对应不同型号的股骨和胫骨植入物 CAD 三维表面模型。对于 AutoRSA‑volume 方法，通过将植入物模型表面内部的 3D 体素值设为 3000、外部设为 0，构建每个植入物模型的合成体积模型。 基于标记的方法 股骨和胫骨的骨内钽珠标记在所有图像中均可识别。按照 RSA 指南建议，将刚体平均匹配误差上限设为 0.35 mm，并确保在同一位移序列的所有图像中识别相同标记。位置以标记点的质心进行估算。 基于模型的方法 基于手动设定的参数和感兴趣区域，通过 Canny 边缘检测器（RSAcore）在立体 X 光片中自动检测轮廓，再从检测轮廓中手动选取股骨和胫骨植入物轮廓。通过最小化模型虚拟投影与手动选取轮廓之间的误差，采用由粗到精的优化算法（IIPM、DIFDHSAnn 和 DIFDoNLP）估算模型姿态。MBRSA 方法尽可能完整识别植入物轮廓。 自动配准方法（AutoRSA 软件） 本研究采用两种针孔相机模型以实现透视投影匹配：一种基于表面模型的轮廓投影，另一种基于体积模型的 DRR 投影，两种方法均采用光线投射算法。 在 2D/3D 配准中，结合前期度量评估与基于 CT 体积模型的预实验，结果显示归一化梯度相关性在实际立体 X 光片与虚拟投影对比中表现最优。使用 Sobel 边缘检测算法自动提取梯度，该算法采用 3×3 卷积核计算每个像素的二维空间梯度，生成水平和垂直梯度图像。相似性度量定义为实际 X 光片与虚拟投影之间水平与垂直梯度归一化互相关的平均值。 系统间参考框架对齐 将夹具置于 X 射线管投射区域时，尽量使夹具参考系（由三个轴向千分尺位移确定）与校准架确定的 RSA 参考系保持一致。尽管如此，坐标系仍无法完全对齐。为单独分析单一方向误差，根据每个序列 25 个标记位移的线性拟合定义轴向，再将 RSA 参考系下模型的位置坐标投影至拟合后的千分尺轴方向。 结果 本研究共记录 8 个样本的 205 组序列，总计 1640 次记录，包含前后位（AP）和外侧‑内侧位（LM）两个体位、x/y/z 三个方向的位移序列，每组序列包含 35 张立体 X 光片。因图像丢失、未标记重拍等非方法学问题排除 7 组序列，最终共分析 1395 组立体影像。 各配准方法分别以股骨和胫骨的 Bland‑Altman 图展示，所有分析方法均未显示明显偏倚。标记配准与骨配准获得最优的一致性界限（LOA），股骨与胫骨结果相近。股骨侧以 AutoRSA‑surface 方法的 LOA 最大；胫骨侧 AutoRSA‑surface 与 AutoRSA‑volume 的 LOA 相近且均较大。AutoRSA‑volume 方法在股骨假体分析中的 LOA 与 MBRSA 方法相近。MBRSA 法的 LOA 略优于标记法和骨配准法。 |
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