一例人工智能三维规划系统辅助全膝关节置换术

宋平 吴东 刘星宇 孔祥朋 郭人文 陈继营 柴伟 唐佩福

作者单位：1.解放军医学院，北京100853；2.中国人民解放军总医院第一医学中心骨科，北京100853；3.清华大学生命科学院，北京100084；4.北京长木谷医疗科技有限公司，北京100080

随着我国老龄化社会的到来，膝关节骨关节炎的发病率逐年增加，全膝关节置换术（total knee arthroplasty，TKA）已成为骨科手术中普及率最高的术式之一［1］，最大程度恢复膝关节功能，实现假体遗忘和长期使用是病人和关节外科医生的共同追求。假体旋转、尺寸匹配及下肢力线是术后关节舒适度和远期寿命的重要影响因素［2_5］。个体间解剖结构及磨损情况存在固有差异，没有统一的截骨角度，Andrews等［6］回顾性分析了788例连续TKA病例，股骨远端均固定外翻6°截骨，术后有14%的病人下肢力线不正（机械轴＞3°或＜-3°），而TKA手术截骨角度和厚度的偏差可能导致手术灾难性的结果，因此，为实现术后下肢良好对线，TKA术前有必要进行个性化的规划，帮助术者选取合适型号的假体并施行个性化手术［6_7］。

中国人民解放军总医院第一医学中心骨科于2020年7月收治1例膝关节骨关节炎病人，术前通过人工智能TKA手术三维规划系统（AI KNEE，北京长木谷），精准规划假体大小、位置及角度，术中根据规划顺利完成手术，现报告如下。

临床资料

病人，女，63岁，主因双膝疼痛16年，左膝加重10年入院。专科查体：痛性跛行步态，左膝内翻，局部可见因外用中药引起的斑片状色素沉着，范围约10 cm×20 cm，软组织不肿胀，局部皮温不高。左膝关节内、外侧间隙有明显压痛，髌骨固定，活动度差，内外侧无移动，屈伸时仅有微动，浮髌试验阴性，膝关节内外翻试验阴性，前后抽屉试验阴性。左膝关节活动度为0°～90°。X线检查示双膝关节退行性改变，骨质增生，关节间隙狭窄。

术前采集病人下肢全长X线和膝关节CT影像。下肢全长X线拍摄要求病人膝关节完全伸直位，双足并拢，脚尖向前，双侧髌骨朝前（如有旋转只需要髌骨朝前），图像为JPEG或DICOM格式。膝关节CT拍摄要求病人膝关节完全伸直位，双侧髌骨朝前，层厚：1 mm，无间隙、无重叠，扫描范围为双侧膝关节中心上下20 cm，横向切片1∶1节距，使用螺旋（螺线）扫描，矩阵：512×512，KVP：120～140 kV，MA：200～250 Ma，图像为DICOM格式。去除病人个人信息并签署知情同意书后，数据导入AI KNEE系统，快速智能生成并自动分割病人膝关节三维骨性解剖结构。软件自动识别解剖结构标志并测量膝关节关键参数：下肢力线内翻角为11.2°，股骨外翻角为6°，股骨外旋角为2.9°。使用ATTUNE_PS固定平台假体（强生公司，美国），AI KNEE系统据此智能生成手术方案，股骨侧为ATTUNE_PS假体4N号，胫骨侧选用ATTUNE_FB假体3号。

术中使用常规膝关节工具辅助完成手术，截骨角度与厚度根据AI KNEE手术方案执行（图1），股骨远端外翻6°，截骨厚度9 mm；后髁外旋3°，截骨厚度8 mm；胫骨侧后倾3°，截骨厚度9.5 mm（图2）。手术仅用时45 min，所用假体型号、截骨角度与术前规划完全一致，内外侧间隙及屈伸间隙平衡，髌骨轨迹及关节活动度良好，术后复查X线片示假体位置良好，下肢力线恢复至中立位（图3）。

图1 术中参考人工智能三维规划

图2 术前规划界面

图3 病人，女，63岁，主因双膝疼痛16年，左膝加重10年入院 a：术前X线片示髋膝踝角为11.2°；b：术后X线片示髋膝踝角为0°，冠状面股骨组件外翻角为6°，胫骨组件角为90°（理想值为90°）；c：胫骨组件后倾角为3°

讨 论

现有膝关节术前规划方式分为两类，二维模板测量法和三维手工规划法。二维模板测量法通过影像学测量下肢全长X线片或CT影像，获取下肢力线及膝关节角度，为术者术中截骨提供假体大小、截骨角度等参考，但因X线摄片过程中存在放大率不准确、投照角度不固定等不足，加之病人膝关节常存在屈曲挛缩畸形等情况，无法保证膝关节X线正位、侧位片为标准的正侧位X线片，常存在有扭转、重叠等情况发生，导致X线片无法准确反映病人膝关节的实际情况，测量结果的误差较大，在假体型号预测方面的准确性较低［8_9］。CT影像测量需要全程手工标定，操作繁琐，要求规划者具有丰富的临床经验，规划可重复性低，尤其对于复杂膝关节疾病手术而言，可提供的参考作用较小，手术效果较依赖术者手术经验。近年来，为解决二维术前规划软件存在的问题，三维术前规划软件应运而生，具有代表性的有Zed_Knee［10］（LEXI公司，日本）、Knee_Plan®［11］（Symbios公司，瑞典），然而这些软件需手动对膝关节CT图像进行逐层分割，操作较二维术前规划软件更加复杂，且关键的解剖标志点以及膝关节机械力线的标注均由手工完成，对规划者要求较高，具有一定的学习曲线［10］，难以有效满足临床需要。由于我国膝关节手术的平均术前住院天数仅为6 d［12］，加之此类型软件均为国外研发，在国内无准入许可，价格昂贵，采购困难，也无法得到大范围推广。

本次手术首次使用基于人工智能的TKA手术三维规划系统进行术前规划，该系统可根据病人术前CT图像，运用像素级分割网络，基于循环神经网络的边缘平滑技术对骨骼骨块进行精准分割。采用力学运动模拟技术以及包含注意力机制的神经网络，精确地对骨骼关键解剖点位进行识别，识别精度接近毫米级且具有较高的鲁棒性（robustness）。在假体放置方面，该系统将监督学习和基于强化学习的无监督学习相结合，依据假体设计理念及病人股骨、胫骨的解剖结构特点，准确、快速、个性化地放置膝关节假体，计算最适角度，个性化制定病人三维术前规划，以最大限度恢复病人股骨旋转及下肢力线，提高病人术后满意度。

在本病例中，术前规划的假体大小、角度和位置均与术中实际应用完全一致，与传统三维术前规划相比，该系统的优势体现在术前规划由人工智能在3 min内自动生成，随着病例规划-反馈-学习的数据积累过程以及算法的不断改进，可以持续进行自我完善，不受限于操作者的专业水平，快速、准确地给出人工智能解决方案。针对一些股骨严重畸形或残留内固定等影响髓内导向器使用的病例，在术前规划方案的基础上可以进一步设计病人特异性截骨导航器械，或借助骨科机器人，精准辅助完成TKA手术［13］。