应用TotalSegmentator在3D Slicer中对髋关节骨关节炎患者臀肌与椎旁肌自动分割的准确性研究

《Arthroplasty》：Accuracy of automated segmentation of gluteus and paraspinal muscles in patients with hip osteoarthritis using TotalSegmentator in 3Dslicer

　　

摘要：背景：肌肉萎缩在髋关节骨关节炎（hip osteoarthritis, OA）患者中普遍存在，但髋周肌肉的定量评估仍具挑战。计算机断层扫描（computed tomography, CT）虽可实现客观评价，但手动分割耗时且难以常规应用。TotalSegmentator是基于人工智能（artificial intelligence, AI）的3D Slicer扩展模块，可实现快速自动肌肉分割。本研究旨在评估应用TotalSegmentator对髋关节OA患者行自动髋周肌肉分割的准确性、可重复性及临床相关性。方法：这项回顾性队列研究纳入53例女性双侧髋关节OA患者（106侧髋关节）。研究人员采用TotalSegmentator对臀大肌（gluteus maximus, G.max）、臀中肌（gluteus medius, G.med）及椎旁肌（paraspinal muscles）进行自动分割，并与手动分割进行比较。分析肌肉体积及CT衰减值（Hounsfield unit, HU）。采用组内相关系数（intraclass correlation coefficient, ICC）评估一致性和观察者内重复性。同时探索性地分析其与患者人口学特征、脊柱－骨盆矢状位排列及改良Harris髋关节评分（modified Harris Hip Score, mHHS）所评估的髋关节功能之间的关联。结果：与手动分割相比，TotalSegmentator对肌肉体积和CT衰减值的可靠性为中等至良好（ICC 0.47–0.83），两方法间呈强相关性（r＝0.79–0.96）。TotalSegmentator测得的肌肉体积显著小于手动分割，而CT衰减值显著高于手动分割。观察者内重复性优秀，所有肌肉的ICC均为1.00。较高的CT衰减值与较年轻年龄、较好的矢状面力线异常改善及较高的术后mHHS呈弱正相关。结论：应用TotalSegmentator进行自动髋周肌肉分割，可对髋关节OA患者的肌肉体积及质量进行快速、准确且可重复的定量评估。

《Arthroplasty》刊载的本研究针对髋关节骨关节炎（hip osteoarthritis, OA）患者术前髋周肌肉状态难以定量评估的临床困境展开。背景方面，肌肉无力与萎缩在髋关节OA中常见，可影响全髋关节置换术（total hip arthroplasty, THA）后功能恢复，但直接肌力测试受疼痛干扰且无法孤立单块肌肉，CT或磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）虽可独立评估各肌群，传统手动分割又极为耗时，限制其临床应用。TotalSegmentator系开源软件3D Slicer的AI扩展模块，可在数分钟内自动分割包括双侧臀大肌（gluteus maximus, G.max）、臀中肌（gluteus medius, G.med）、臀小肌（gluteus minimus, G.min）、髂腰肌（iliopsoas）及椎旁肌（paraspinal muscles，含竖脊肌erector spinae和多裂肌multifidus）在内的多解剖结构，但其准确性尚未在髋关节OA尤其是伴有解剖畸形的患者中验证。因此研究人员开展此项回顾性研究，以验证TotalSegmentator自动分割髋周G.max、G.med及椎旁肌的准确性、重复性，并初步探讨其临床相关性，最终证实该方法可提供快速、准确且可重复的肌肉体积与CT衰减值（Hounsfield unit, HU）量化评估，对术前风险评估与康复规划具潜在价值。

研究人员回顾性纳入2019年至2022年于单中心拟行THA、经筛选后53例女性双侧髋关节OA（继发于发育性髋关节发育不良developmental dysplasia of the hip, DDH）患者（106侧髋关节，Crowe Ⅰ–Ⅳ型），获取T₁₂–L₁至股骨远端层厚1.5 mm之平扫CT并内置校准体模（B-MAS 200）。应用3D Slicer内嵌TotalSegmentator对G.max、G.med及椎旁肌行自动分割并计算肌肉体积（cm³）与平均CT衰减值（HU）；由受训人员行手动分割并经认证骨科医师审核作为参照。采用组内相关系数（intraclass correlation coefficient, ICC）与Pearson相关系数（r）评估自动与手动测量之一致性，配对t检验比较组间差异；间隔1个月重测以评估观察者内重复性；以Pearson相关探索TotalSegmentator测得参数与患者年龄、身高、体重、体质指数（body mass index, BMI）、脊柱－骨盆矢状位参数［矢状垂直轴sagittal vertical axis, SVA；腰椎前凸角lumbar lordosis, LL；骶骨倾斜角sacral slope, SS］及术前、术后改良Harris髋关节评分（modified Harris Hip Score, mHHS）之关联，并按Crowe分型分层分析。

Validation of TotalSegmentator accuracy

自动分割（TS组）与手动分割（MS组）对肌肉体积测量的ICC为0.47–0.78（中等至良好），CT衰减值ICC为0.67–0.83（良好至优秀）。各肌群体积Pearson相关系数r为0.79–0.93，CT衰减值r为0.80–0.93，提示两方法高度相关。TS组测得G.max与G.med体积显著小于MS组（右侧G.max：421.4±94.2 vs 546.3±122.7 cm³；G.med：168.2±36.7 vs 202.8±47.6 cm³），而G.max与G.med之CT衰减值TS组显著高于MS组（右侧G.max：21.5±15.2 vs 13.4±13.7 HU；G.med：28.9±12.0 vs 25.6±11.6 HU），椎旁肌体积与CT衰减值两组间无显著差异。分层Crowe分型分析显示各亚型中体积与CT衰减值相关性仍多保持较强（r＝0.74–0.99），提示模型在畸形髋亦具稳健性。边界差异源于TS采取保守分割排除低衰减周边脂肪浸润区，MS则倾向包括更广解剖范围。

Reproducibility of TotalSegmentator

间隔1个月重测结果显示，所有目标肌肉之体积与CT衰减值ICC及Pearson r均为1.00，证实TotalSegmentator具完美之观察者内重复性，不受时间及运行环境显著影响。

Associations between muscle parameters and patient characteristics or postoperative function

探索性分析发现G.max、G.med及椎旁肌较高CT衰减值与较年轻年龄、较低SVA（较好矢状面平衡）、较高LL及SS呈弱正相关；G.med与椎旁肌CT衰减值与术后mHHS呈弱正相关；肌肉体积与各临床参数无明显显著关联。

讨论部分指出，尽管TotalSegmentator训练数据源自健康人，在本研究伴DDH及不同程度畸形之OA人群中仍与手动分割高度相关，证实其在病理状态下亦可靠。自动分割将传统每肌20–30分钟之手动工作缩短至约5分钟完成十块肌，极大提升效率。保守分割致臀肌体积低估但CT衰减值更反映真正肌纤维密度，椎旁肌因筋膜边界清晰两组差异不显著。局限性包托未涵盖短外旋肌等全部髋周肌群、仅限女性DDH人群、仰卧位CT无法反映负重状态、功能关联较弱受mHHS疼痛天花板效应及多因素混杂影响，未来需扩大多样人群验证。

结论（翻译）

应用TotalSegmentator进行自动髋周肌肉分割，可为髋关节骨关节炎患者提供准确且高度可重复的肌肉体积与质量定量评估。尽管自动分割测得的肌肉体积偏小、CT衰减值偏高，两种方法间总体一致性表明该自动化方案可提供合理可靠的肌肉评估，TotalSegmentator可作为髋关节骨关节炎患者快速肌肉评价的有用工具。