基于三维CT表型分析建立全膝关节置换术的四种基础解剖形态分类及其临床意义

《JBI Evidence Implementation》：Assessment of the Mechanical Performance of an Affordable External Fixator (AEFIX) Designed for Resource-Limited Settings

本研究针对全膝关节置换术（TKA）前缺乏三维解剖形态分类体系的问题，来自多中心的研究团队通过深度学习算法对1352例下肢CT扫描进行聚类分析，成功识别出4种独特的膝关节解剖表型（Type 1-4），其中Type 1和Type 3为异常表型（共占26%）。该三维分类系统为TKA术前规划和术后评估提供了新的形态学基础，对改善手术精准度和患者预后具有重要意义。

　　

背景：目前缺乏能够三维表征关节炎解剖结构的基础分类系统，以支持全膝关节置换术（TKA）的术前规划和术后评估。随着计算机断层扫描（CT）作为术前规划工具的应用，本研究旨在通过冠状面、轴状面和矢状面的形态学分类，识别TKA前的异常解剖表型，并为未来手术策略的制定奠定基础。

方法：研究采用横断面分析设计，从多中心转诊机构的数据库中收集了1,352例TKA前的下肢CT扫描数据。通过经过验证的深度学习（deep learning）和计算机视觉（computer vision）程序，对每例CT扫描获取了27项下肢测量参数。采用无监督的光谱聚类（spectral clustering）算法对队列进行形态计量学分类，通过肘部法则（elbow-plot）和特征间隙（eigen-gap）分析确定最佳聚类数量，并使用t-随机邻域嵌入（t-SNE）进行可视化表征。为评估严重畸形对结果的影响，研究还进行了二次分析，剔除受影响参数后重新评估聚类分离效果。

结果：光谱聚类分析揭示了4种独特的TKA前解剖形态（Type 1占18.5%，Type 2占39.6%，Type 3占7.5%，Type 4占34.5%），其中Type 1和Type 3为明确异常表型。区分这4种形态的关键参数包括髋关节旋转（hip rotation）、胫骨后内侧斜率（medial posterior tibial slope）、髋-膝-踝角（hip-knee-ankle angle, HKA）、胫股角（tibiofemoral angle）、胫骨近端内侧角（medial proximal tibial angle）和股骨远端外侧角（lateral distal femoral angle）。在排除严重畸形影响的变量后，二次分析仍显示出4个独立聚类，且关键区分变量保持一致。

结论：基于CT的表型分析建立了关节炎膝关节解剖的三维分类系统，将形态分为4种基础类型，其中26%的TKA患者膝关节表现为异常表型（Type 1和Type 3）。与以往强调冠状面原生解剖的分类不同，本研究的三维表型分析能够识别异常病例，并为形态多样化的手术人群提供纵向评估基础。未来需要控制假体选择、对线技术和应用技术等因素的纵向研究，以评估该分类对促进TKA术后快速恢复和降低患者不满意的潜在影响。

证据等级：预后性研究Ⅱ级（Level II）。