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在评估体内关节负荷面临测量侵入性和计算复杂等难题时，研究人员开展 “Predicting physiological hip joint loads with inverse bone remodeling using clinically available QCT images” 研究。结果显示，基于 QCT 影像的逆骨重塑（IBR）预测与金标准有较高相关性，经峰值校准可用于预测髋关节负荷，为临床应用提供可能。
在医学研究领域，了解关节水平的生理体内负荷条件对众多临床问题至关重要。比如，知道生理峰值负荷后，就能计算特定活动的安全系数，还能预测疾病的发生和进展，甚至有助于开发患者特异性植入物。然而，实际测量这些负荷却困难重重，直接测量具有侵入性，通常不会在健康个体中进行。传统的间接测量方法，像肌肉骨骼建模，虽然常用，但构建患者特异性模型时，获取所需的详细信息颇具挑战，所以常使用基于模板或数据库结合患者数据的模型。
在此背景下，为了解决这些问题，来自国外研究机构的研究人员开展了一项极具意义的研究。该研究旨在通过基于临床可行的定量 CT（QCT）数据建立逆骨重塑（IBR）预测工作流程，并将基于均质化有限元（hFE）的髋关节负荷预测结果与当前金标准 —— 基于高分辨率 CT 数据的微有限元（μFE）-IBR 进行比较。研究成果发表在《Computer Methods and Programs in Biomedicine》。
为开展这项研究，研究人员采用了多种关键技术方法。首先，从 20 具新鲜冷冻的人体近端股骨获取 QCT 和高分辨率扫描图像，对图像进行一系列处理，包括对齐、分割等操作。然后，分别创建 μFE 模型和 hFE 模型，其中 μFE 模型通过直接体素到单元的转换创建，hFE 模型则基于 QCT 数据利用特定的网格生成器创建。接着，进行骨体积分数（BV/TV）校准，通过拟合多项式来建立 QCT 图像中骨矿物质密度（BMD）与 BV/TV 的关系。最后，运用 IBR 方法预测髋关节负荷，并进行峰值负荷校准。
下面来看具体的研究结果：
- BMD 与 BV/TV 的关系：通过对 20 个样本的 588,885 个元素进行分析，发现拟合 BMD 和 BV/TV 关系的最低多项式次数为 6 次，由此建立了两者之间的转换关系。
- FE 模型运行时间：μFE 模型包含大量元素和节点，平均运行时间长达 40 小时；hFE 模型元素和节点数量较少，平均运行时间仅为 54.9 秒，展现出 hFE 模型在计算效率上的优势。
- 中间模型结果：不同 hFE 模型的预测负载呈现出不同的变化趋势，如 F2和 F10总体下降，F3和 F8先增大后减小等，且所有样本模式相似，仅有少数异常值。
- 预测髋关节负荷：对 μFE XCT2 和 hFE QCT 模型进行峰值校准后，发现两者的峰值负荷相关性较高（R2=76.8 %），但 hFE QCT 模型在某些负荷情况的预测上存在高估或低估现象。整体上，hFE 模型的预测负载比 μFE 模型小，但 F3除外，其在 hFE 模型中平均大 36%。
在研究结论和讨论部分，研究表明基于临床 QCT 图像的 IBR 预测虽在负荷预测大小上与 μFE - IBR 存在差异，但经峰值校准后，两者在负荷总体分布上有良好的定性一致性，且峰值负荷相关性高。这意味着临床 QCT 图像结合 IBR 技术，经适当校准后，可用于预测生理性髋关节峰值负荷，为临床应用提供了可能。
不过，该研究也存在一定的局限性。例如样本量较小，且捐赠者年龄较大，不能代表整个人群；QCT 图像为体外扫描，与临床实际扫描存在差异；建立 FE 模型需要 BMD 校准图像，目前在临床实践中添加校准体模并非常规操作等。尽管如此，该研究为后续研究奠定了基础，基于 hFE 的 IBR 技术结合临床 QCT 图像，有望用于关节水平病理性负荷改变的机会性筛查等临床场景，为早期干预提供可能。
