基于影像组学分析的椎弓根螺钉钉道超声智能评估

目的基于影像组学分析提出一种针对椎弓根螺钉钉道超声图像的分类方法,以对钉道完整性进行评估。方法利用4例新鲜尸体的胸腰椎标本预建立50个钉道并获取钉道超声图像,选取2000张图像(钉道完整与破损的样本各1000个),采用五折交叉验证的方法将数据集按照4∶1的比例进行随机划分,形成训练集和测试集(分别包含1600个和400个样本)。首先利用大津阈值法找到感兴趣区的最佳半径,然后用pyradiomics提取组学特征,再采用主成分分析算法和最小绝对收缩和选择算子算法分别进行降维和特征筛选,最后分别使用支持向量机(SVM)、logistic回归、随机森林3种机器学习模型和视觉几何组网络(VGG)、残差网络(ResNet)、转换器模型(Transformer)3种深度学习模型对超声图像进行分类。采用准确度对各模型的分类性能进行评估。结果在感兴趣区半径为230像素时,SVM模型的分类准确度最高,为96.25%;而VGG模型的准确度只有51.29%,logistic回归、随机森林、ResNet、Transformer模型的准确度分别为85.50%、80.75%、80.17%、75.18%。结论在对椎弓根螺钉钉道超声图像的分类方面,机器学习模型整体上相较于深度学习模型表现更好,其中SVM模型的分类性能最佳,可用于辅助医师诊断。

Chevron联合Akin截骨术治疗中度与重度外翻的疗效对比研究

目的 对比Chevron联合Akin截骨术治疗中度与重度外翻的疗效。方法 回顾分析2016年9月至2018年12月接受Chevron联合Akin截骨术治疗的36例中、重度外翻患者。中度组:女21例(24 足),平均年龄48.9岁;外翻角度(hallux valgus angle,HVA):20°~40°和第一、二跖骨间角度(intermetatarsal angle,IMA) < 18°。重度组:15例(20 足),男1例,女14例,平均年龄为52.6岁。HVA ≥ 40°或IMA ≥ 18°。两组患者在年龄、性别及侧别的差异无统计学意义(P > 0.05)。所有患者术前及术后摄足X线片,并根据美国足踝外科协会(American Orthopaedic Foot and Ankle Society,AOFAS)评分、HVA、IMA及第一跖骨远端关节面角(distal metatarsal articular angle,DMAA)术后较术前的变化,评价临床疗效。结果两组患者均获随访,中度组平均随访31.5个月,重度组平均随访29.6个月。术前HVA中度组(34.2±2.6)、重度组(41.7±3.9);IMA中度组(13.4±1.8)、重度组(19.0±1.5);DMAA中度组(20.1±2.8)、重度组(26.5±4.7);AOFSA中度组(51.6±11.6)、重度组(42.8±10.9)。术后HVA中度组(11.9±3.2)、重度组(13.8±3.9);IMA 中度组(8.0±1.9)、重度组(9.0±2.2);DMAA中度组(12.7±2.2)、重度组(13.6±2.9);AOFSA中度组(86.3±5.7)、重度组(85.2±7.1)。两组患者HVA、IMA、DMAA及AOFSA评分均较术前有明显改善,差异有统计学意义(P < 0.05)。两组患者术前HVA、IMA、DMAA及AOFSA评分差异有统计学意义(P < 0.05),术后差异无统计学意义(P > 0.05)。两组患者术后 X 线检查均可见畸形明显矫正,足外形美观。结论 Chevron联合Akin截骨术治疗中、重度(足母)外翻均取得满意疗效,且术后疗效具有可比性。