人工智能在髋关节表面置换假体识别与放射学参数测量中的应用研究

为解决髋关节表面置换术(HRA)中假体识别和颈干角(NSA)测量的临床挑战，研究人员开发了一种基于计算机视觉(CV)和深度神经网络(DNN)的AI模型。该研究通过整合前后位(AP)和侧位X光片，实现了假体自动识别和NSA精准计算（rs=0.93，MAE=1.94），为术前规划提供了高效工具，显著提升了手术精准度。

　　

髋关节置换术是全球范围内改善骨关节炎患者生活质量的重要手术，每年超过100万例。然而，传统全髋关节置换术(THA)对年轻患者可能并非最优选择，髋关节表面置换术(HRA)因其保留骨量、术后活动度高等优势成为替代方案。但HRA的成功高度依赖假体精准定位，其中颈干角(Neck-Shaft Angle, NSA)是关键参数，目前主要依赖人工测量，存在效率低、误差大等问题。针对这一临床痛点，英国帝国理工学院团队在《Arthroplasty Today》发表研究，开发了首个整合多视角X光的AI系统，为HRA规划提供自动化解决方案。

研究采用计算机视觉(CV)算法结合深度神经网络(DNN)技术。通过双边滤波和霍夫变换(HT)从AP/侧位X光片中提取假体边缘特征，使用31例Birmingham髋关节表面置换(BHR)患者的57个髋关节数据训练模型，以临床医生手动测量的NSA为金标准，通过1000次重复实验验证稳定性。

模型性能
CV算法初步计算的AP-NSA与人工测量显著相关(r_s=0.83)，但误差较大(MAE=3.09°)。引入DNN整合侧位NSA数据后，模型性能显著提升：Spearman相关性达0.93(P<0.01)，平均绝对误差(MAE)降至1.94°，决定系数(R²)从0.37提升至0.53。

讨论与意义
该研究首次实现HRA假体的自动识别和多视角NSA计算，其创新性体现在三方面：1) 采用MSE算法实现假体坐标精确定位；2) 通过HT边缘检测克服X光片背景干扰；3) 利用DNN融合AP/侧位数据，误差较单视角降低37%。相比既往仅用AP视图的THA研究(如Tanner团队的YOLOv3模型)，多视角整合使测量更接近三维解剖真实值。

临床价值方面，AI计算的NSA可优化假体选择与植入角度，减少因力线异常导致的早期失败。研究同时指出，未来需扩大样本量并探索CT/MRI三维建模，以进一步降低体位依赖性误差。尽管当前模型仅适用于术后评估，但其技术框架为开发术前规划系统奠定了基础，有望成为骨科AI临床应用的重要里程碑。

伦理与合规性方面，研究者强调需符合英国UKCA医疗器械认证标准，并确保患者知情同意。该成果展示了AI在提升手术精准度方面的潜力，为个性化关节置换提供了新范式。