用于脊柱侧凸诊断的三维超声成像关键技术研究

Freehand 3-D ultrasound imaging has been advanced to assess adolescent idiopathic scoliosis (AIS), a 3-D spinal deformity characterized by lateral spine curvature > 10°, overcoming the limitations of diagnosis using radiography, including radiation hazard. However, only coronal visualization of 3-D ultrasound data was used to measure the spine curvature. Since the current 3-D ultrasound imaging method has not fully explored the 3-D complex spine anatomical structure, it actually neglects 3-D spinal deformity of scoliosis, thus affecting the diagnosis. Based on priori knowledge of the vertebral anatomical image in ultrasound images, the project aims to use the phase congruency and level set methods for studying visualization and image processing algorithms, and develop (1) 3-D spine visualization methods; (2) vertebra segmentation algorithm; (3) 3-D spine model reconstruction techniques. Based on these newly developed algorithms, we further explores the 3-D ultrasound imaging and automatic measurement methods to achieve 3-D diagnosis of scoliosis, thus meeting the requirements of clinical accurate diagnosis. Moreover, the key parameters of 3-D ultrasound measurement are extracted as a reference to optimize the treatment of brace. This project has great clinic values and important meanings to the development of 3-D ultrasound imaging in adolescent idiopathic scoliosis.

近年来自由臂三维超声被积极尝试用于青少年特发性脊柱侧凸诊断，以减少传统X光检测的危害。然而，现有三维超声诊断方法没有充分利用三维数据去研究脊柱三维结构，只能在冠状面可视化图像上检测脊柱弯曲度，因而无法真正揭示脊柱三维畸变特性，最终影响临床医生对脊柱侧凸的诊断。项目旨在基于脊柱脊椎解剖结构的先验知识，利用相位一致性和水平集方法研究相关的可视化和图像处理关键算法，构建(1)脊柱三维超声可视化算法;(2)脊椎精确分割算法;(3)脊柱三维模型重构技术，然后根据这些关键算法的结果，进一步探索脊柱侧凸三维超声诊断方法及自动检测技术，真正建立基于三维超声的脊柱侧凸三维检测方法，满足临床精确诊断的要求。同时，针对支具治疗，提取三维超声检测的关键参数，为临床优化治疗方案提供参考。项目研究成果对目前脊柱侧凸三维超声诊断方法关键技术的研究与创新具有重要的现实意义和临床应用价值。

青少年特发性脊柱侧凸(Adolescent Idiopathic Scoliosis, AIS) 一种常见的脊柱三维畸形，是危害青少年的常见病、多发病。对青少年特发性脊柱侧凸患者的及时筛查和精确评估，可以帮助明确病情，从和采取适宜治疗措施防止病情恶化。近年来自由臂三维超声被积极尝试用于青少年特发性脊柱侧凸诊断，以能够提供准确、便捷地诊断结果而同时减少传统X光检测的危害。然而，在青少年脊柱侧凸筛查和临床诊断中大范围应用自由臂式三维超声成像仍然有许多关键技术亟待解决，需要更有效地使用三维超声数据，真正揭示脊柱三维畸变特性，最终影响临床医生对脊柱侧凸的诊断。项目旨在基于脊柱脊椎解剖结构的先验知识，利用深度学习模型和相位一致性等方法，研究(1) 适合临床应用的脊柱三维超声可视化算法；(2)基于三维超声的脊柱侧凸诊断方法；(3) 脊柱模型三维重构技术，然后根据这些关键算法真正适用于脊柱侧凸的三维超声检测方法。因此项目围绕脊柱侧凸三维超声诊断这一主题，从超声成像、可视化算法以及超声图像智能处理等方面开展研究，发表标注基金资助论文13篇，其中SCI检索论文10篇，EI检索论文3篇。主要研究成果包括：1)提出冠状剖面、矢状剖面等不同空间平面的脊柱超声体数据可视化算法，建立冠状剖面的实时投影方法；2) 在获得超声体数据基础上, 提出适用于不同空间深度冠状剖面投影图的脊柱弯曲自动检测算法，并依此构建矢状剖面投影参考平面，实现不同三维空间平面脊柱弯曲度评估；3)根据不同三维空间检测的脊柱弯曲度信息，实现脊柱锥体三维仿真及构建三维超声脊柱模型；4) 结合强化学习建立基于区域卷积神经网络和基于热图回归的超声图像关键解剖结构点自动检测模型，从而进一步拓展基于三维超声的脊柱侧凸三维畸形预测评估。课题建立适用于脊柱侧凸的三维超声数据分析方法，研究成果对目前脊柱侧凸三维超声诊断方法具有现实意义和临床应用价值，可望为下阶段研究推广打下坚实基础。