基于大数据和机器学习的转子间骨折新型三维分型系统的构建及评估研究

发布时间：2021-10-05 17:12

　　背景股骨转子间骨折是老年患者最常见的骨折,常导致患者肢体功能障碍和自理能力下降,给社会和家庭带来沉重的医疗和经济负担。骨折端良好的复位是保证手术治疗成功的关键,而如何实现转子间骨折的有效复位,目前尚无定论。合理的骨折分型可以指导骨折临床治疗的选择,并预期治疗后结局,但现有分型多基于二维的X线片,结合形态学特征进行人为归纳。这导致骨折细节描述不清、不同类型间区分不明确的现象。且现有分型系统无法指导术中闭合复位策略,难以预判髓内钉固定术后骨折端稳定性。目的（1）明确股骨近端内侧边重建对于髓内钉固定治疗股骨转子间A2骨折的临床疗效和术后并发症的影响。（2）构建基于大样本量的转子间骨折线走行图谱,探讨股骨近端骨折线在股骨各个面的分布特点,为转子间骨折的三维分型奠定基础,为转子间骨折的临床治疗提供指导。（3）通过提取转子间骨折线的矩阵数据,利用非监督学习K-means聚类分析的方法,实现对转子间骨折的人工智能分类,并验证其在临床中的作用。（4）通过有限元模拟生物力学的分析方法,对新型转子间骨折分型进行生物力学方面的验证,以验证各分型之间的稳定性差异。方法（1）选择性纳入转子间骨折A2型的患者,通... 

【文章来源】：中国人民解放军医学院北京市

【文章页数】：164 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１纳入排除标准的流程图

通过这三个点，最终建立了以髓内钉为参考标准的冠状面，基于此，横??断面及矢状面也相继建立。在Ｍｉｍｉｃｓ的浏览窗口上，我们可以实现逐层的浏览??和图像分析。（见图２）??ｈ??图２标准平面建立过程：（ａ）头钉顶端的点；（ｂ）髓内钉主钉最近端圆心；（ｃ）髓内钉主??钉最远端圆心；（ｄ）基于三点的冠状面重建。??１６??

侧皮质复位至远端内侧皮质内侧位置，或股骨颈内侧和远端内侧皮质相互接触；??Ｃ２组，股骨颈内侧皮质复位至远端内侧皮质外侧位置，或内侧皮质间的宽度＞４??毫米［２７］（图３ａ－ｄ）。在生成的矢状面上，我们根据前内侧皮质的复位情况，我们??同样将患者分为两组：Ｓ１组，股骨颈前内侧皮质复位至远端前内侧皮质前侧位??置，或皮质间相互接触；Ｓ２组，股骨颈前内侧皮质复位至远端前内侧皮质后侧??位置，或皮质间的宽度２４毫米（图３?ｅ－ｈ）。我们也同时记录四个分组间的组合情??况。??國??ＤＲＵＢ??图３?（ａ）股骨颈内侧皮质复位至远端内侧皮质内侧位置。（ｂ）内侧皮质相互接触。（ｃ）股??１７??

【参考文献】：
期刊论文
[1]髋关节周围骨折诊治的热点[J]. 杨波.  中华关节外科杂志(电子版). 2015(03)



本文编号：3420181