基于深度学习形变配准的骨盆螺钉通道自动规划算法研究

针对骨盆骨折手术中螺钉通道规划效率低、依赖经验的问题，研究人员开发了基于深度学习形变配准的自动规划算法。该算法通过引入通道安全范围约束、自动标注入口/出口区域及向量化直径计算，将前柱通道和S1骶髂螺钉规划时间从1038s/3398s缩短至18.9s/26.7s，直径增加2.1%-3.3%，为精准微创手术提供高效解决方案。

　　

骨盆骨折是威胁中老年人健康的高风险创伤，传统经皮螺钉固定手术依赖术中反复X光引导，存在辐射风险且耗时费力。由于骨盆解剖结构复杂且个体差异大，手动规划螺钉通道不仅效率低下（单例耗时超30分钟），结果还受医生经验影响显著。更棘手的是，前柱通道平均宽度仅8.5-11.2mm，骶髂螺钉毗邻神经血管，18%的病例会出现术中损伤。虽然计算机辅助规划能减少主观性，但现有算法仍需大量人工标注，难以满足急诊需求。

为解决这些难题，中国人民解放军总医院的研究团队在《Computers in Biology and Medicine》发表创新成果，开发出基于深度学习形变配准的自动规划系统。该系统通过构建包含198例完整骨盆CT的数据集（含139例男性/59例，平均年龄65.63±11.86岁），采用三大核心技术：基于共享参数配置的深度学习配准网络实现实时标注、用通道安全范围表面(I_a^CSR)替代全骨盆表面计算半径、向量叉乘特性快速求解骨面最短距离。

方法学突破
研究团队设计了包含图谱生成模块、形变配准模块和最优通道搜索(OCS)算法的完整框架。OCS算法通过迭代优化策略避免遍历所有可能轴线，利用向量运算将距离计算复杂度从O(n²)降至O(1)。实验对比传统人工测量和计算机辅助算法，在相同硬件环境下测试前柱通道和S1骶髂螺钉规划性能。

显著成果

1. 效率飞跃：前柱通道规划时间从1038秒缩短至18.9秒，S1骶髂螺钉从3398秒降至26.7秒，提速达55-127倍。
2. 精度提升：算法规划通道直径较人工测量增加2.1%-3.3%，证明其可突破经验局限。
3. 创新机制：通道安全范围表面将无效计算点减少87%，向量化直径计算较传统方法节省92%运算量。

临床价值
该研究首次将深度学习配准应用于螺钉通道标注，其核心创新在于：通过I_a^CSR表面约束将计算聚焦关键区域；利用向量叉乘(|v×w|=|v||w|sinθ)特性实现毫米级精度距离测算。虽然当前验证限于完整骨盆，但为骨折场景的个性化规划奠定基础。未来结合手术机器人导航，有望将骨盆骨折手术带入"智能规划-精准执行"的新阶段。

讨论延伸
值得注意的是，算法在狭窄通道（如女性前柱）中优势更显著，这与安全范围表面的优化策略直接相关。研究团队指出，下一步将针对骨折位移开发多图谱配准方案，并探索髂骨翼等复杂区域的通道规划。该成果不仅适用于骨盆手术，其向量化计算范式可为其他骨科内固定规划提供普适性参考。