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为解决传统手动测量颈椎尺寸存在的劳动强度大、耗时长、易受操作者影响等问题，研究人员开展基于计算机自动识别颈椎尺寸特征的研究。结果显示计算机方法更可靠、客观，为临床和科研提供了标准化流程，意义重大。
在医学领域，颈椎的研究一直备受关注。颈椎作为人体重要的支撑结构，不仅支撑、稳定和活动颅骨，还保护着脊髓、神经根和椎动脉等关键部位。精确测量颈椎尺寸对于多种医学研究和临床应用至关重要。比如在病理学研究中，分析颈椎形态元素的尺寸特征有助于诊断如颈椎管狭窄、脊髓肿瘤等疾病，还能辅助手术规划，像确定合适的手术螺钉尺寸、支持椎板成形术等。此外，研究颈椎形态与性别、年龄、种族差异的关系，在法医人类学中也有着重要意义，可用于推断个体信息。
然而，传统的颈椎尺寸测量方法却存在诸多问题。目前，体外测量通常使用卡尺和测角仪，体内测量则依赖熟练操作者从 2D 放射照片或 CT 扫描图像中获取数据。但这些方法缺乏标准化协议，不同研究者对测量参数的定义不一致，而且测量过程繁琐、耗时，结果还高度依赖操作者的经验和技能，重复性和再现性较差，导致测量结果缺乏客观性，难以准确反映颈椎尺寸特征的真实情况，严重影响了相关研究和临床应用的准确性和可靠性。
为了解决这些问题，来自国外（文中提及研究由萨勒诺大学团队参与，推测为国外研究）的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们提出了一种基于计算机的全新方法，利用从 CT 或 3D 扫描获得的 3D 几何模型，自动识别颈椎的尺寸特征。该研究成果发表在《Computer Methods and Programs in Biomedicine Update》上，为颈椎尺寸测量领域带来了新的突破。
研究人员在开展此项研究时，运用了多种关键技术方法。首先，获取颈椎模型的高密度点云数据，可通过体外 3D 扫描或体内 CT 图像分割获得，且要求数据能准确反映颈椎形态和尺寸特征。然后，定义局部坐标系（LCS），通过迭代算法确定相关平面，如利用粒子群优化算法确定矢状面（ΠS） ，通过分割椎管计算最大直径圆柱体确定冠状面（ΠC） 等。最后，依据特定规则在矢状面和冠状面评估尺寸特征，计算椎体、椎孔和棘突等部位的相关尺寸。
研究结果主要从以下方面展开：
- 方法对比实验：从 Verse2020 数据集随机选取 9 个颈椎段（C3 - C7） ，对比计算机方法（cbm）和传统手动方法。手动方法由 12 名经过训练的五年级医学生操作，使用 3D Slicer 软件按照标准协议测量，评估其内部测试重复性（TRA）和外部测试再现性（TER）。结果显示手动方法的 TRA 和 TER 表现不佳，同一或不同操作者测量椎体、椎孔和棘突尺寸特征时，最小值和最大值差异显著，部分特征测量误差超 10%，棘突尺寸测量误差甚至超 30% 。
- 计算机方法优势：cbm 方法通过算法获取测量值，具有良好的重复性和再现性。对比发现，cbm 计算的几乎所有值都在手动方法的变化范围内，但在评估棘突角度（SPA）和 C6、C7 椎体后高度（PVBH）时，两种方法存在明显差异。同时，研究还验证了 cbm 方法在确定局部参考系（LRS）和识别矢状面地标方面的正确性。
研究结论表明，该计算机化方法在评估 C3 - C7 颈椎尺寸特征方面，相比传统手动测量技术有显著进步。它定义了标准化测量协议，减少了操作者差异带来的影响，提高了测量的可靠性和客观性。这一成果对临床应用意义重大，可优化手术规划，提高手术精度，还能为诊断病理状况提供更准确的数据支持。在研究领域，有助于深入开展性别、年龄和种族差异相关研究。不过，该方法也存在一定局限性，如对高度病理形态的评估可能受影响。未来研究将聚焦于探索形态异常对方法性能的影响，并开发新规则评估更多维度特征，进一步提升其在临床和科研中的应用价值。
