張 勇,張雁儒,陳劍明,李 明,楊云峰

三維云影像骨科臨床價值研究

張 勇1,張雁儒2,3*,陳劍明1,李 明1,楊云峰4

（1.寧波市第六醫(yī)院, 浙江 寧波 315040; 2.河南理工大學骨科研究所, 河南 焦作 454001; 3.寧波大學 醫(yī)學院, 浙江 寧波 315211; 4.上海同濟醫(yī)院, 上海 200065）

旨在研究骨科三維云影像對骨折患者和主治醫(yī)生在圍手術期過程中的臨床價值. 對150例骨折病例進行研究, 為其中一半患者提供骨科三維云影像; 針對患者對病情及手術方案的認知度、主治醫(yī)生術前規(guī)劃的充分程度以及主治醫(yī)生對于手術結果的滿意度三方面, 分別設計相應問題, 通過問卷調(diào)查統(tǒng)計結果, 并利用Spearman系數(shù)的相關分析和有序多分類Logistic回歸分析模型分別研究骨科三維云影像對于患者和主治醫(yī)生臨床價值. 相關分析顯示, 不同文化程度、手術復雜度、三維云影像的使用情況和手術方案認知程度的差異有統(tǒng)計學意義(<0.05), 不同職級、手術復雜度、主治醫(yī)生對三維云影像術前規(guī)劃的使用充分程度以及術后結果滿意度的差異有統(tǒng)計學意義(<0.05); Ordinal回歸分析顯示, 影響患者對病情及手術方案認知度的因素包括患者受教育程度、手術難度以及是否采用三維云影像; 影響主治醫(yī)生術前規(guī)劃充分性和手術滿意度的因素包括醫(yī)生的職級、手術難度以及是否采用三維云影像. 結果顯示, 三維云影像對于骨折患者認識病變情況及手術方案有明顯正向作用, 而且對臨床醫(yī)生制定充分的手術方案有積極意義, 并且可以帶來更好的術后滿意度. 在有條件情況下, 建議將該技術作為臨床醫(yī)生的常規(guī)化工具進行使用.

三維云影像; 臨床; 回歸分析

傳統(tǒng)意義上, 骨科臨床診斷依賴于平面的醫(yī)學圖像, 但平面圖像存在的問題是需要臨床醫(yī)生具備一定經(jīng)驗, 并且要有很強的三維空間想象能力. VR(Volume Rendering)重建方式是目前大部分醫(yī)院所采用的三維重建方式, 該方式的優(yōu)勢在于使用逼真的三維圖像代替二維平面黑白圖像, 影像科截取多個角度的圖片保存, 并分享給臨床科室. 相比于平面圖像, 此種方式有了很大的提升, 但是由于截取的圖片有限, 缺乏交互的自由度, 并且不能很好地反饋有于關節(jié)面的骨折情況. 近年來, 骨科3D打印的興起給臨床工作者提供了一個更為強有力的工具, 可以幫助臨床醫(yī)生在術前更詳細地確定手術方案, 進行手術預演, 而且結合3D打印的前處理技術[1-2], 也可以很好解決關節(jié)面骨折查看問題. 但是3D打印的時效性和成本(盡管現(xiàn)在逐年在降低)問題依舊是臨床應用的一個障礙. 3D打印技術與醫(yī)學影像息息相關[3], 要獲取高質(zhì)量的3D打印模型, 首先需要對醫(yī)學圖像進行精確的三維重建, 獲得高分辨率的三維數(shù)字化模型. 高分辨率三維數(shù)字化模型可用于復雜手術的術前規(guī)劃[4], 幫助臨床定制解決方案. 結合AR技術, 三維影像可在術中輔助臨床精準施術[5]. 本文提出的骨科三維云影像將基于醫(yī)學影像三維重建的高分辨率三維圖像, 通過網(wǎng)頁端的三維成像技術(WebGL)進行呈現(xiàn)[6], 通過H5技術讓患者和臨床醫(yī)生可以在手機等移動端自由查看和交互三維圖像. 此外, 虛擬復位、鋼板虛擬放置等三維圖像(圖1)也可以通過這些技術進行呈現(xiàn), 統(tǒng)稱為骨科三維云影像. 本文通過使用SPSS軟件[7-8]對問卷調(diào)研的數(shù)據(jù)進行Spearman相關分析和有序多分類Logistic回歸分析, 探索骨科三維云影像對于骨折手術的整個圍手術期的臨床價值.

圖1 膝關節(jié)云影像

1 材料與方法

1.1 骨科三維云影像

(1)數(shù)據(jù)源: 三維重建的數(shù)據(jù)源為薄層CT圖像, 因此患者需進行薄層CT掃描, 并且為了保證三維重建精度, CT層厚應≤1mm.

(2)圖像三維重建: 使用專業(yè)的《三維醫(yī)學影像處理軟件》(浙江德爾達醫(yī)療科技有限公司, 浙械注準20192210297)將CT圖像重建為三維數(shù)字化模型, 重建要求是將所有不同骨骼及骨折塊分開, 并用不同顏色予以區(qū)分.

(3)骨折虛擬復位: 使用《影像處理軟件》的術前規(guī)劃模塊對骨折塊進行移動和拼接, 虛擬復位到手術后預期達到的狀態(tài).

(4)內(nèi)固定虛擬放置: 對于復位后的三維模型, 使用《影像處理軟件》的術前規(guī)劃模塊導入手術所需的內(nèi)固定鋼板模型, 虛擬安置于骨折所在處.

(5)數(shù)據(jù)上傳: 使用《影像處理軟件》的數(shù)據(jù)上傳功能, 將上述(2)～(4)中的處理結果上傳到云端服務器, 并生成用于訪問的二維碼和驗證碼.

(6)三維云影像查看: 使用手機、平板電腦等移動設備掃描生成的二維碼訪問三維云影像平臺, 輸入驗證碼查看三維影像; 為方便影像瀏覽, 三維云影像平臺基于WebGL網(wǎng)頁端三維成像技術, 提供了圖像三維交互、拖拽、可見性控制、透明度改變等功能.

1.2 問卷設計

為評估圍手術期骨科三維云影像的臨床價值,采集150例臨床案例, 其中一半使用三維云影像, 另一半不使用. 本研究所有病例均要求患者簽定知情同意書, 以獲得數(shù)據(jù)使用及臨床研究許可.

本研究分別從患者及臨床的角度進行分析, 探索骨科三維云影像對于幫助患者認知病情是否存在價值, 以及對于輔助臨床進行術前規(guī)劃、術中指導是否存在意義. 考慮到患者的受教育程度、手術難度及臨床醫(yī)生的職級經(jīng)驗等因素均可能對研究的結果產(chǎn)生影響, 因此在病例信息采集的過程中, 將這些信息也統(tǒng)計入內(nèi). 所有相關變量及意義和賦值情況見表1, 其中“手術難度”“教育程度”“醫(yī)生職級”“使用3D情況”為自變量, “患者價值評估”“臨床術前價值評估”“臨床術后價值評估”為因變量.

1.3 統(tǒng)計學分析方法

在本文設計中, 首先需驗證自變量與因變量之間是否具有相關性. 考慮到因變量均為分類變量, 因此采用Spearman相關系數(shù)的相關性檢驗來對自變量與因變量逐個進行相關性檢驗, 若顯著性小于0.05, 則認為自變量與因變量是相關的, 此時再考察相關系數(shù)的大小, 明確這種相關性的強弱與正負. 在確定自變量與因變量之間的相關性后, 為具體明確各自變量因素對因變量的影響, 采用有序多分類Logistic回歸(Ordinal回歸)方法分別對3個因變量與各自相關的自變量進行回歸分析. 在進行有序回歸分析時, 需先對模型進行擬合優(yōu)度檢驗和平行性檢驗, 若擬合優(yōu)度檢驗的顯著性<0.05, 且平行性檢驗的顯著性>0.05, 則認為此有序回歸模型是有意義且可用的. 所以在此前提下, 進一步查看回歸分析的參數(shù)估計情況, 可得出自變量變化對因變量的影響.

2 結果

2.1 骨科三維云影像的患者價值評估

患者價值評估的水平可能與患者的受教育程度、手術難度以及是否使用了三維云影像這幾個因素都有相關性. 通過Spearman相關系數(shù)的相關性(表2)分析得出如下結論: (1)患者的受教育程度與價值評估水平呈顯著正相關(相關系數(shù)0.256, 顯著性<0.05); (2)手術難度與患者價值評估水平呈顯著負相關(相關系數(shù)-0.318, 顯著性<0.05); (3)三維云影像的使用情況與患者價值評估水平呈顯著正相關(相關系數(shù)0.700, 顯著性<0.05).

確定各變量與患者價值評估水平的相關性后, 建立患者受教育程度、三維云影像使用情況及手術難度與患者價值評估水平之間的Ordinal回歸模型(表3). 回歸模型的擬合優(yōu)度檢驗顯著性<0.001, 平行性檢驗顯著性=0.065, 回歸模型有效.

表1 變量賦值情況

表2 患者價值評估相關性分析

表3 患者術前價值評估影響因素的Ordinal回歸分析結果

2.2 骨科三維云影像的術前臨床價值評估

臨床醫(yī)生術前價值評估的水平可能與臨床醫(yī)生的職級、手術難度以及是否使用三維云影像幾個因素都有相關性. 通過Spearman相關系數(shù)的相關性(表4)分析得出如下結論: (1)醫(yī)生職級與價值評估水平呈顯著正相關(相關系數(shù)0.173, 顯著性< 0.05); (2)手術難度與價值評估水平呈顯著負相關(相關系數(shù)-0.213, 顯著性<0.05); (3)三維云影像的使用情況與臨床術前價值評估水平呈顯著正相關(相關系數(shù)0.448, 顯著性<0.05).

表4 臨床術前價值評估相關性分析

確定各變量與臨床術前價值評估水平的相關性后, 建立了醫(yī)生職級、三維云影像使用情況及手術難度與術前價值評估水平之間的Ordinal回歸模型(表5). 回歸模型的擬合優(yōu)度檢驗顯著性<0.001, 平行性檢驗顯著性=0.059, 證明回歸模型有效.

2.3 骨科三維云影像的術后臨床價值評估

與臨床術前價值評估一樣, 臨床醫(yī)生術后價值評估的水平可能與臨床醫(yī)生職級、手術難度以及是否使用三維云影像幾個因素都有相關性. 通過Spearman相關系數(shù)的相關性(表6)分析得出如下結論: (1)醫(yī)生職級與術后價值評估水平呈顯著正相關(相關系數(shù)0.210, 顯著性<0.05); (2)手術難度與術后價值評估水平呈顯著負相關(相關系數(shù)-0.217, 顯著性<0.05); (3)三維云影像使用情況與術后價值評估水平呈顯著正相關(相關系數(shù)0.469, 顯著性<0.05).

表5 臨床術前價值評估影響因素的Ordinal回歸分析結果

與臨床術前價值評估相同, 在確定各變量與臨床術后價值評估水平的相關性后, 建立醫(yī)生職級、三維云影像使用情況及手術難度與術后價值評估水平之間的Ordinal回歸模型(表7). 回歸模型的擬合優(yōu)度檢驗顯著性<0.001, 平行性檢驗顯著性=0.059, 證明回歸模型有效.

表6 臨床術后價值評估相關性分析

3 討論

近年來, 三維重建技術在各個領域被廣泛應用[10-12], 在骨科領域, 臨床醫(yī)生可通過直觀有效的工具幫助患者更好地理解病情和手術方案, 可以提高患者對臨床治療的依從性, 降低醫(yī)患糾紛的風險[13-14]. 骨科三維云影像是一個直觀性強、靈活度高、可高度共享的影像工具. 本文的研究結果表明, 使用骨科三維云影像的骨折患者對自身病情和手術方案的認知比同等情況下不使用云影像的患者更好. 骨科三維云影像不僅是醫(yī)患溝通的有效工具, 也是醫(yī)工交互結果的直接反饋, 對于臨床術前規(guī)劃有積極意義[15]. 骨折原始三維影像能幫助臨床更清晰地觀察骨折線、骨塊情況, 虛擬復位及鋼板、鋼釘?shù)奶摂M放置三維影像為臨床提供了手術的預期效果[16-17]. 在骨科手術中, 手術醫(yī)生對于各類骨折類型把握程度決定了手術醫(yī)生的術中判斷影響能否精準復位, 也決定了手術的熟練度和效果[16]. 三維云影像可對骨折塊空間位置更直觀地顯示, 可以通過簡單的拖拽、任意縮放、旋轉(zhuǎn)等操作進行全方位的了解. 從研究結果能看到在骨科三維云影像的輔助下, 臨床的術前規(guī)劃更為充分, 術后對于手術的結果也有更大概率獲得滿意的評估.

圍手術期和患者有效溝通、交流在整個治療中起重要作用, 經(jīng)驗豐富的臨床醫(yī)生?；ㄙM大量時間、精力和非專業(yè)患者進行溝通、解釋[18]. 在三維云影像的輔助下, 與患者進行專業(yè)的病情溝通和解釋就變得簡單且直觀. 本研究分別從患者及臨床的角度進行分析, 設計量表問卷調(diào)查來探索骨科三維云影像對于幫助患者認知病情是否存在價值, 以及對于輔助臨床進行術前規(guī)劃、術中指導是否存在意義. 根據(jù)不同患者的受教育程度、手術難度及臨床醫(yī)生的職級、經(jīng)驗等因素進行評估. 患者利用骨科云影像可能達到一個高水平的術前價值評估, 達到一個較高水平的臨床術后價值評估.

表7 臨床術后價值評估的Ordinal回歸分析結果

3D打印骨科模型對于臨床的意義已被充分證明[19-21], 但3D打印的時間、經(jīng)濟成本仍一定程度制約了其臨床廣泛應用, 而且實物模型的存儲和管理等對于有限的醫(yī)療空間來說也是一種挑戰(zhàn), 不利于追溯和分享. 三維云影像是一種折衷的方案, 將數(shù)字化三維模型進行存儲, 使用移動端的3D技術進行呈現(xiàn), 有效解決了3D打印模型的這些弊端, 盡管虛擬的影像仍無法替代實物的觸感、零想象空間、觀察的自由度等優(yōu)勢. 三維云影像的積累可以為臨床提供一個豐富的三維病例庫, 幫助臨床在回溯中進步, 同時高度的可共享性在一定程度上提升了醫(yī)學知識和經(jīng)驗的傳播分享速度, 有助于不同區(qū)域醫(yī)療水平的共同進步.

[1] Jiang M, Chen G, Coles-Black J, et al. Three-dimensional printing in orthopaedic preoperative planning improves intraoperative metrics: A systematic review[J]. ANZ Journal of Surgery, 2020, 90(3):243-250.

[2] Tejo-Otero A, Buj-Corral I, Fenollosa-Artés F. 3D printing in medicine for preoperative surgical planning: A review[J]. Annals of Biomedical Engineering, 2020, 48 (2):536-555.

[3] Squelch A. 3D printing and medical imaging[J]. Journal of Medical Radiation Sciences, 2018, 65(3):171-172.

[4] Yoshino M, Nakatomi H, Kin T, et al. Usefulness of high-resolution 3D multifusion medical imaging for preoperative planning in patients with posterior fossa hemangioblastoma[J]. Journal of Neurosurgery, 2017, 127(1):139-147.

[5] Ma L F, Fan Z C, Ning G C, et al. 3D Visualization and Augmented Reality for Orthopedics[M]//Advances in Experimental Medicine and Biology. Singapore: Springer Singapore, 2018:193-205.

[6] Min Q S, Wang Z F, Liu N. An evaluation of HTML5 and WebGL for medical imaging applications[J]. Journal of Healthcare Engineering, 2018, 2018:1592821.

[7] Landau S. A Handbook of Statistical Analyses Using SPSS[M]. New York: Chapman & Hall, 2004:20-23.

[8] George D, Mallery P. IBM SPSS Statistics 26 Step by Step[M]. New York: Pearson, 2013.

[9] 中華醫(yī)學會醫(yī)學工程學分會數(shù)字骨科學組. 3D打印骨科模型技術標準專家共識[J]. 中華創(chuàng)傷骨科雜志, 2017, 19(1):61-64.

[10] Rogers C, Piggott A Y, Thomson D J, et al. A universal 3D imaging sensor on a silicon photonics platform[J]. Nature, 2021, 590(7845):256-261.

[11] Teng X W, Zhou G S, Wu Y X, et al. Three-dimensional reconstruction method of rapeseed plants in the whole growth period using RGB-D camera[J]. Sensors, 2021, 21(14):4628.

[12] Dong X, Premaratne I D, Bernstein J L, et al. Three- dimensional-printed external scaffolds mitigate loss of volume and topography in engineered elastic cartilage constructs[J]. Cartilage, 2021, 12:194760352110495.

[13] Snijders T, Schl?sser T P C. The effect of postural pelvic dynamics on the three-dimensional orientation of the acetabular cup in THA is patient specific[J]. Clinical Orthopaedics and Related Research, 2020, 479(3):1873- 1875.

[14] Lu Q Y, Zhou R T, Gao S C, et al. CT-scan based anatomical study as a guidance for infra-acetabular screw placement[J]. BMC Musculoskeletal Disorders, 2021, 22:576-585.

[15] Wu J H, Zhou P Y, Zhang Y T, et al. A new technology using a customized 3D printed fixator to assist fracture reduction and fixation: Technical note[J]. International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery, 2021, 17:e2270.

[16] Sun Z Y, Li H, Wang B, et al. A guideline for screw fixation of coracoid process base fracture by 3D simulation[J]. Journal of Orthopaedic Surgery and Research, 2021, 16:58.

[17] Won H, Baek S H, Kim C H, et al. Precontoured plate fixation for incomplete atypical diaphyseal fracture of femur using three-dimensional printing rapid prototyping: Two cases reports[J]. Orthopaedic Surgery, 2021, 13(1): 353-359.

[18] Kleye I, Sundler A J, Darcy L, et al. Children’s communication of emotional cues and concerns during a preoperative needle procedure[J]. Patient Education and Counseling, 2021, 30:S0738.

[19] Jug M, Toma?evi? M, Cimerman M. 3D model-assisted instrumentation of the pediatric spine: A technical note[J]. Journal of Orthopaedic Surgery and Research, 2021, 16:586.

[20] Chen Y B, Niu Z H, Jiang W Q, et al. 3D-printed models improve surgical planning for correction of severe postburn ankle contracture with an external fixator[J]. Journal of Zhejiang University: Science B, 2021, 22(10): 866-875.

[21] Zhu W Y, Choi W S, Wong M, et al. The learning curve of computer-assisted free flap jaw reconstruction surgery using 3D-printed patient-specific plates: A cumulative sum analysis[J]. Frontiers in Oncology, 2021, 11:737769.

Clinical value of 3D cloud imaging in orthopedics

ZHANGYong1, ZHANG Yanru2,3*, CHENJianming1, LI Ming1, YANG Yunfeng4

( 1.Ningbo No.6 Hospital, Ningbo 315040, China; 2.Institute of Orthopedics, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454001, China; 3.School of Medicine, Ningbo University, Ningbo 315211, China; 4.Shanghai Tongji Hospital, Shanghai 200065, China )

The present study was designed to study the clinical value of 3D orthopedic cloud imaging for fracture patients and attending physicians during perioperative period. A total of 150 fracture cases were studied and 3D orthopedic cloud images were provided for half of them. Corresponding questions were designed for patients’ awareness of their condition and surgical plan, the adequacy of preoperative planning by attending doctors, and the satisfaction of attending doctors for surgical results. Spearman coefficient correlation analysis and Ordinal Logistic regression analysis model were used to examine the clinical value of 3D orthopedic cloud imaging for patients and attending doctors. Correlation analysis showed that the use of 3D cloud images had significant differences in the medical conditions and surgical plan cognition of the patients with different levels of education, surgical complexity (<0.05). There were significant differences in the adequacy of preoperative planning and satisfaction of postoperative results among attending doctors with different ranks, surgical complexity and use of 3D cloud imaging (<0.05). Ordinal regression analysis showed that the factors influencing patients’ cognition of the condition and surgical plan included patients’ education level, surgical difficulty and the use of 3D cloud imaging. Factors influencing the adequacy of preoperative planning and surgical satisfaction of attending physicians were the rank of the physician, the difficulty of surgery, and the use of 3D cloud imaging. The use of 3D cloud imaging has a significant positive effect on patients’ understanding of the lesion and surgical plan. The use of 3D cloud imaging significantly influenced the attending clinicians to make adequate surgical plans and better post operative satisfaction. It is concluded that this technique can be used as a routine tool for attending clinicians.

3D cloud image; clinical; regression analysis

R68

A

1001-5132（2022）03-0050-07

2021?10?27.

寧波大學學報（理工版）網(wǎng)址: http://journallg.nbu.edu.cn/

浙江省醫(yī)藥衛(wèi)生項目（2019PY073, 2021PY072）; 寧波市公益類科技計劃項目（2019C50050, 20211JCGY020559）; 寧波市鄞州區(qū)科技計劃項目（20200432）.

張勇（1979－）, 男, 安徽馬鞍山人, 博士/副主任醫(yī)師, 主要研究方向: 創(chuàng)傷骨科. E-mail: 40652648@qq.com

通信作者:張雁儒（1970－）, 男, 河南西華人, 教授, 主要研究方向: 創(chuàng)傷骨科. E-mail: zyr@hpu.edu.cn

（責任編輯 章踐立）