CT衍生亨氏单位局部脆弱指数与放射组学精简模型在脊柱手术患者骨质疏松风险评估中的创新应用

《European Spine Journal》：Local fragility index and Radiomics-lite modeling of CT-Derived Hounsfield units for osteoporosis risk assessment in spine surgery patients

本研究针对脊柱手术患者骨质疏松（OP）风险评估的临床难点，创新性提出局部脆弱指数（LFI），该指标整合椎体最小亨氏单位（Min HU）、椎间变异度（SD）和头尾斜率，通过CT图像量化椎体异质性。研究证实LFI与平均HU（Mean HU）联用可提升骨质疏松诊断效能（AUC 0.701），进一步结合临床因素构建的放射组学精简模型（Radiomics-lite+Clinical）显著优化风险分层（AUC 0.824）。该研究为术前骨质量评估提供了可嵌入临床工作流的精准工具，对手术方案制定（如螺钉强化、融合节段延伸）具有重要指导意义。

　　

在脊柱外科领域，骨质疏松（Osteoporosis, OP）一直是影响手术效果的关键因素。它不仅增加患者术后椎体骨折、内固定失败（如螺钉松动、cage沉降）的风险，还常因骨质不均一性导致术前评估困难。目前临床依赖的双能X线吸收测定法（Dual-energy X-ray Absorptiometry, DXA）虽为骨密度（Bone Mineral Density, BMD）评估金标准，但易受脊柱退变、畸形等因素干扰，且无法反映椎体局部脆弱点。随着计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）在术前规划中的普及，基于亨氏单位（Hounsfield Unit, HU）的骨质量评估成为研究热点。然而，传统均值HU（Mean HU）假设骨质均匀分布，忽略了椎体内部及椎间异质性可能带来的机械稳定性隐患。为此，日本东海大学团队在《European Spine Journal》发表研究，提出局部脆弱指数（Local Fragility Index, LFI），旨在通过CT图像量化椎体异质性，并探索其与骨质疏松风险及手术预后的关联。

研究采用回顾性队列设计，纳入172例接受腰椎手术且术前3个月内完成DXA及CT检查的患者，严重脊柱畸形（Cobb角>30°）及肿瘤、感染等病例被排除以确保测量一致性。通过CT图像测量L1-L4椎体松质骨区的HU值，计算最小HU（Min HU）、椎间标准差（SD）及头尾斜率（Slope），进而构建LFI（公式：LFI=z(-Min HU)+z(SD)+z(-Slope)）。同时，结合HU分位数（如P10、P75）、变异系数（Coefficient of Variation, CV）及年龄、性别、体重指数（Body Mass Index, BMI）等临床指标建立放射组学精简模型（Radiomics-lite+Clinical）。骨质疏松定义依据世界卫生组织（WHO）标准（DXA T-score≤-2.5），通过受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve, ROC）、决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）及净重分类改善指数（Net Reclassification Improvement, NRI）评估模型性能。

结果1：LFI有效量化椎体异质性并与骨质疏松风险相关

L1-L4椎体HU值呈现由头侧向尾侧递增趋势（L1: 120.1±55.7, L4: 145.6±74.4），且L4显著高于L1（均值差△=23.8 HU, p<0.001），证实椎体骨密度存在空间异质性。LFI_z分布接近正态，其与最低DXA T-score（Low_T）呈负相关（r=-0.17, p=0.031），且与L4椎体HU值关联最强（r=-0.64, p<0.001），提示LFI对尾侧椎体脆弱性尤为敏感。

结果2：LFI联合均值HU提升骨质疏松诊断效能

ROC分析显示，LFI_z与均值HU的曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）分别为0.664和0.690，而二者联合模型（Mean HU+LFI_z）的AUC提高至0.701。多因素逻辑回归中，LFI_z为骨质疏松的独立预测因子（OR=1.9/SD, p<0.01），且能改善风险重分类（cfNRI=+0.19）。骨质疏松患病率随LFI_z四分位升高而递增，进一步验证其风险分层价值。

结果3：放射组学精简模型实现最优临床效用

放射组学精简+临床模型（整合HU分位数、变异指标及人口学特征）的AUC达0.824，显著优于单一参数（p=0.005）。DCA表明，该模型在10%-40%阈值概率区间内提供最高净临床收益，尤其适用于中高风险患者的术中决策（如螺钉强化策略）。

本研究通过LFI系统化表征椎体异质性，弥补了传统均值HU的局限性，其与临床因素结合的放射组学精简模型为术前骨质疏松评估提供了高效、可解释的工具。尽管当前研究以DXA为基准，未直接验证与术后并发症的关联，但LFI对椎体局部脆弱性的量化能力，为未来探索其预测机械并发症（如cage沉降、近端交界性失败）奠定基础。该成果有望推动CT图像从“诊断”向“预后预测”延伸，最终实现脊柱手术的个性化精准治疗。