DOI: 10.12307/2026.732
AI算法分析后交叉韧带胫骨撕脱骨折CT三维图像诊断及精准评估
成永忠1
李锐2
罗想利3
王璠4
陈洋2
闫威2
1.中国中医科学院望京医院,北京市 100102;南阳市中医院独山院区,河南省 南阳市 4730002.中国中医科学院望京医院,北京市 1001023.甘肃省人民医院,甘肃省 兰州市 7300994.南阳市中医院独山院区,河南省 南阳市 473000
摘要：背景:后交叉韧带附着点撕脱骨折的手术决策高度依赖影像学评估,传统方法依赖CT影像进行主观判读,存在三维空间位移参数量化困难、旋转角度评估精度不足等局限,鉴于AI技术的发展,有必要开发基于AI算法的自动化、智能化影像识别软件.
目的:探讨AI算法在CT三维图像中对后交叉韧带胫骨撕脱骨折的智能诊断能力及其对骨折块三维参数的精准评估效能.
方法:回顾性纳入2022-12-01/2024-08-30在中国中医科学院望京医院就诊的24例后交叉韧带胫骨撕脱骨折患者的膝关节CT数据,使用自主研发的AI影像识别软件进行三维重建、骨折点智能识别及模拟复位,获取骨折块在X、Y、Z轴上的平移和旋转参数.与传统放射阅片软件(PACS系统)测量结果进行对比,采用秩和检验、Bland-Altman分析及线性回归模型评估两种方法的一致性,并计算变异系数验证软件稳定性.
结果与结论:①AI软件与传统方法测量的骨折块位移(X/Y/Z轴平移及旋转)差异均无显著性意义(P>0.05);②Bland-Altman分析显示两种方法一致性良好,差异均无显著性意义(P>0.05);③X、Y、Z轴位移、角度两组拟合情况线性回归模型R²值均>0.99;④AI软件重复3次骨折点识别的变异系数显示:总骨折识别时21例影像资料的变异系数<20%,识别关节面骨折点时18例变异系数<20%;⑤表明AI影像识别软件可精准量化后交叉韧带撕脱骨折块的三维参数,其测量结果与传统方法一致且稳定性良好,可辅助医生判断移位程度,为术前规划提供精准数据支持;该软件在撕脱骨折中有良好的应用前景,未来需扩大样本量并进一步验证其对手术疗效的影响.
关键词：后交叉韧带撕脱骨折人工智能CT影像识别三维测量术前规划
分类号：R459.9(治疗学)R318(医用一般科学)R816.8(放射医学)
论文发表日期：2026-07-28
在线出版日期：2026-03-27（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 5589-5596 )
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