3Dにおける脊髄湾曲の定量分析：正常な脊椎のCT画像への適用

この研究の目的は、3Dにおける脊髄曲率の定量分析のためのフレームワークを提示することです。このような複雑な3D構造の特性を研究するために、3Dの脊髄曲率の特性をキャプチャする2つの記述子を提案します。記述子は、脊椎の解剖学の方向とサイズに依存しない幾何学的曲率（GC）と曲率角（CA）です。正常な脊椎の30コンピューター断層撮影（CT）画像と脊柱側脊椎の30のコンピューター断層撮影（CT）画像で3Dの脊髄曲率を特徴付ける2つの記述子を示します。記述子は、2つの異なる方法で得られる3D椎骨の本線から決定されます。最初の方法は、手動で識別された脊椎重心に近似する最小二乗技術に基づいていますが、2番目の方法は、コンピューター支援画像分析に基づいて、自動最適化スキームで椎骨重心を検索します。4度および5度の多項式機能は、それぞれ3Dの正常および脊柱側spinal脊髄曲率の説明に使用されました。脊椎重心までの平均距離は、最初の椎骨では1.1 mm（+/- 0.6 mm）、2番目の方法では2.1 mm（+/- 1.4 mm）でした。GCおよびCA値の分布は、各椎骨レベルでの正常脊椎の30画像に沿って得られ、最大胸部脊髄症（TK）、胸腰部接合部（TJ）、最大腰椎長症（LL）が平均してT3/T4で発生することを示しています。それぞれT12/L1とL4/L5。GCとCAの主な利点は、測定値が脊椎の方向とサイズに依存しないため、客観的な被験者間および被験者間の比較を可能にすることです。最大TK、TJ、および最大LLの位置は、異なる椎骨レベルでGCおよびCa分布を観察することで簡単に識別できます。球状脊椎のGCおよびCAの得られたコースは、通常の棘のGCおよびCAの分布と比較されました。値の有意な違いは、GCとCAの記述子を使用して症の脊髄曲線を検出および定量化できることを示しています。したがって、提案されたフレームワークは、脊椎の解剖学の理解を改善し、脊髄変形の臨床定量的評価に役立つ可能性があります。

The purpose of this study is to present a framework for quantitative analysis of spinal curvature in 3D. In order to study the properties of such complex 3D structures, we propose two descriptors that capture the characteristics of spinal curvature in 3D. The descriptors are the geometric curvature (GC) and curvature angle (CA), which are independent of the orientation and size of spine anatomy. We demonstrate the two descriptors that characterize the spinal curvature in 3D on 30 computed tomography (CT) images of normal spine and on a scoliotic spine. The descriptors are determined from 3D vertebral body lines, which are obtained by two different methods. The first method is based on the least-squares technique that approximates the manually identified vertebra centroids, while the second method searches for vertebra centroids in an automated optimization scheme, based on computer-assisted image analysis. Polynomial functions of the fourth and fifth degree were used for the description of normal and scoliotic spinal curvature in 3D, respectively. The mean distance to vertebra centroids was 1.1 mm (+/-0.6 mm) for the first and 2.1 mm (+/-1.4 mm) for the second method. The distributions of GC and CA values were obtained along the 30 images of normal spine at each vertebral level and show that maximal thoracic kyphosis (TK), thoracolumbar junction (TJ) and maximal lumbar lordosis (LL) on average occur at T3/T4, T12/L1 and L4/L5, respectively. The main advantage of GC and CA is that the measurements are independent of the orientation and size of the spine, thus allowing objective intra- and inter-subject comparisons. The positions of maximal TK, TJ and maximal LL can be easily identified by observing the GC and CA distributions at different vertebral levels. The obtained courses of the GC and CA for the scoliotic spine were compared to the distributions of GC and CA for the normal spines. The significant difference in values indicates that the descriptors of GC and CA may be used to detect and quantify scoliotic spinal curvatures. The proposed framework may therefore improve the understanding of spine anatomy and aid in the clinical quantitative evaluation of spinal deformities.