髋关节序列CT图像中股骨近端分割方法研究
定量CT评价股骨近段骨皮质厚度及骨密度
定量CT评价股骨近段骨皮质厚度及骨密度王玲;张勇;程晓光;全显跃;曹宇鹏;李文;赵伟;吴远;危杰【期刊名称】《中国医学影像技术》【年(卷),期】2015(031)010【摘要】目的初步探讨采用定量CT(QCT)骨结构分析系统(BIT)测量股骨近段骨皮质的信度和可重复性.方法收集30例髋部低能量骨折患者,正常侧股骨用于测量,采集髋部QCT扫描数据,于QCT分析工作站上BIT自动选定垂直于股骨颈中段长轴最狭窄处横断面,将该横断面分为4个象限,即上前象限(SA),下前象限(IA),下后象限(IP),上后象限(SP),BIT自动估算各象限骨皮质厚度(C.Th),由3名测量者分别进行测量,比较测值的差异及一致性.结果 3名测量者测得的股骨颈最狭窄处横断面平均C.Th及SA、SP、IA象限C.Th和骨密度差异均无统计学意义(P均＞0.05),一致性均较好,其中平均C.Th的ICC值最高,为0.883.而3名测量者测得的IP象限C.Th 和骨密度差异均有统计学意义(P均＜0.05).结论 BIT能够实现获取股骨近段骨密度结果的同时获得骨结构信息,测得的股骨颈横断面上象限及前下象限C.Th及骨密度具有很好的重复性.【总页数】5页(P1461-1465)【作者】王玲;张勇;程晓光;全显跃;曹宇鹏;李文;赵伟;吴远;危杰【作者单位】北京积水潭医院放射科,北京100035;北京积水潭医院放射科,北京100035;北京积水潭医院放射科,北京100035;南方医科大学珠江医院放射科,广东广州 510282;北京积水潭医院放射科,北京100035;北京积水潭医院放射科,北京100035;北京积水潭医院放射科,北京100035;重庆医科大学附属第一医院神经内科,重庆400016;北京积水潭医院创伤骨科,北京100035【正文语种】中文【中图分类】R814.42;R274.12【相关文献】1.定量CT测量北京城乡老年人股骨近段骨密度与骨结构比较 [J], 张天宇;程晓光;王玲;张勇2.基于体素的股骨近段骨密度和骨皮质厚度的测量及可重复性研究 [J], 林燕语;王玲;张睿;杨明辉;吴新宝;程晓光;高欣3.定量CT与DXA测量近段股骨面积骨密度及T值的比较研究 [J], 程克斌;王玲;王倩倩;马毅民;苏永彬;张勇;程晓光4.螺旋CT评价青少年与成年人牙槽骨皮质骨密度及厚度的差异 [J], 郄会;王文娟;樊世锋;周冠军;李晨曦;芦琳;单丽华5.定量CT评价老年髋部骨折股骨近端解剖结构及骨密度的研究 [J], 黄金安;李杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
ct影像下股骨近端骨小梁生物力学结构
ct影像下股骨近端骨小梁生物力学结构下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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股骨近端解剖入路 -回复
股骨近端解剖入路-回复股骨近端解剖入路是指医生在手术过程中所选择的进入骨骼结构的路径。
股骨近端是大腿骨骼的一部分，与髋关节紧密相连。
了解股骨近端解剖入路的重要性，对于外科医生来说至关重要。
本文将一步一步回答有关股骨近端解剖入路的问题，以帮助读者对该主题有进一步的了解。
在开始探讨股骨近端解剖入路之前，我们首先需要了解股骨近端的解剖结构。
股骨近端由股骨头、股骨颈和股骨转子组成。
股骨头是与髋臼关节相连的球形结构，股骨颈是连接股骨头和股骨转子的狭长部分，而股骨转子则位于股骨颈下方。
股骨近端解剖入路通常用于骨科手术中，例如股骨近端骨折修复、关节成形术和置换等手术。
骨科医生需要选择合适的解剖入路来获得适当的可视化和操作区域，以确保手术的成功。
解剖入路的选择通常取决于许多因素，包括骨折类型、手术目的和医生的经验。
常见的股骨近端解剖入路包括Smith-Petersen入路、Watson-Jones入路和Kocher-Langenbeck入路。
下面，我们将详细介绍这三种解剖入路及其特点。
1. Smith-Petersen入路：Smith-Petersen入路是一种常用的前侧入路，适用于股骨颈骨折和髋关节置换等手术。
该入路通过与股骨颈平行的髂腰肌前缘进行切口，贯穿下髂腰肌和股直肌之间的肌间隙，直接暴露股骨颈和股骨转子。
这种入路能够提供较好的视野和手术操作空间。
2. Watson-Jones入路：Watson-Jones入路是一种侧面入路，适用于股骨颈和股骨转子骨折的修复手术。
该入路通过在髂腰肌之外，与股骨转子平行的方向进行切口，进而暴露股骨颈和股骨转子。
这种入路可以最小化髂腰肌损伤，提供良好的可视化和手术空间。
3. Kocher-Langenbeck入路：Kocher-Langenbeck入路是一种后侧入路，适用于股骨转子骨折和部分髋臼骨折的修复手术。
该入路通过在臀大肌与髂腰肌之间进行切口，贯穿下臀大肌和髂腰肌之间的肌间隙，暴露股骨转子和股骨近端。
髋关节与股骨分割算法与数据集
一、引言髋关节和股骨分割算法与数据集的研究是医学影像处理领域中的重要课题。
随着医学影像技术的不断进步，如何快速、准确地对髋关节和股骨进行分割成为了医学影像处理领域中的热点问题。
本文旨在对髋关节和股骨分割算法与数据集进行全面的介绍和分析，探讨目前的研究进展和存在的问题，为该领域的研究工作提供参考。
二、髋关节与股骨分割算法1. 基于传统图像处理的算法传统的基于图像处理的算法主要包括阈值分割、边缘检测、区域生长等方法。
这些方法简单易行，但在处理复杂医学影像时容易受到噪声干扰，且对于髋关节和股骨边界模糊的情况处理效果不佳。
2. 基于机器学习的算法近年来，基于机器学习的算法在医学影像处理领域取得了较大的进展。
其中，深度学习算法特别是卷积神经网络（CNN）在髋关节和股骨分割领域表现出了较好的效果。
通过大量的医学影像数据训练，CNN能够学习到骨骼特征的表示，进而实现精准的分割。
3. 算法比较和评价针对不同的分割算法，需要进行充分的比较和评价。
主要从分割准确度、鲁棒性、计算效率等方面对算法进行评估，并选择适合特定医学影像数据的最优算法。
三、数据集1. 公开数据集目前已经有一些公开的医学影像数据集可供研究使用，如公开的髋关节CT数据集、MR数据集等。
这些数据集对于新算法的评估和比较具有重要的作用，有利于推动该领域的研究进展。
2. 自建数据集除了公开数据集外，对于特定研究场景或特定算法的评价，研究者还可以自建医学影像数据集。
这样的数据集更能贴合研究的需求，有利于提高算法的泛化能力和实际应用效果。
四、研究进展与挑战1. 研究进展近年来，基于深度学习的髋关节和股骨分割算法取得了显著的进展，取得了较好的分割效果。
一些新的数据集的建立和公开也为该领域的研究工作提供了更多的可能性。
2. 存在的挑战然而，在实际应用中，仍然存在着一些挑战。
医学影像中骨骼边界模糊、噪声干扰等问题使得分割算法的鲁棒性有待提高。
医学影像数据的获取和标注也面临一定的困难。
股骨近端解剖入路 -回复
股骨近端解剖入路-回复股骨近端解剖入路，是指在手术中通过特定的入路来进入股骨近端，以进行手术修复或治疗。
股骨近端是连接髋关节和股骨干的重要部位，任何损伤或骨折都需要精确的解剖入路来进行处理。
本文将一步一步回答关于股骨近端解剖入路的问题，帮助读者了解该入路的重要性和实施方法。
第一步：了解股骨近端的解剖结构在实施股骨近端解剖入路之前，了解股骨近端的解剖结构是十分重要的。
股骨近端由股骨头、股骨颈和粗隆间的股骨干组成。
在手术中，需要关注股骨头和股骨颈之间的关系，以及股骨干的稳定性。
第二步：确定手术需求股骨近端解剖入路通常用于治疗股骨近端骨折、髋关节置换术或其他骨科手术。
在实施入路之前，需要确定手术需求，包括骨折类型、相关韧带损伤和手术方案等。
不同的手术需求可能需要不同的解剖入路。
第三步：选择适当的解剖入路根据手术需求，选择适当的解剖入路是实施股骨近端解剖入路的关键。
常见的入路包括Smith-Peterson（前入路）、Kocher-Langenbeck（后入路）和Watson-Jones（外侧入路）等。
每个入路都有其优点和局限性，需要根据患者情况和手术需求加以综合考量。
第四步：准备手术器械和设备进行股骨近端解剖入路需要准备相应的手术器械和设备。
常见的器械包括手术刀、骨锤、钢钩、骨钳、电钻和扩张器等。
在准备这些器械时，需要确保其质量良好、消毒无菌，并在手术过程中可以方便地使用。
第五步：准备患者和手术环境在实施股骨近端解剖入路之前，需要确保患者和手术环境的准备工作。
患者应处于适当的体位，如仰卧位或侧卧位，以便手术操作。
手术室应保持清洁、无菌，并准备好所需的X线机器和其他放射设备，以便在手术中进行实施过程的引导和监测。
第六步：解剖入路的操作步骤不同的解剖入路有其特定的操作步骤，具体操作细节可以根据手术入路的选择进行调整。
以常用的前入路（Smith-Peterson入路）为例，操作步骤可以概括为以下几个方面：1. 在压迫血管后，穿刺皮肤和皮下组织。
定量CT对老年髋部骨折患者的股骨近端形态结构研究
定量CT对老年髋部骨折患者的股骨近端形态结构研究许乐洋;范永前;林伟龙;杨丰建;陈聪;林上进;潘依潇【摘要】目的利用定量CT(quantitative CT,QCT)比较股骨颈骨折及股骨粗隆间骨折在股骨近端几何结构参数上的差异,从而更好地进行髋部骨折的风险预测.方法对93例因髋部骨折收治入院的患者行QCT扫描测量健侧髋部骨密度及进行髋部几何结构分析.患者年龄70～96岁,平均年龄(82.31±7.76)岁,男性21例,女性72例;股骨粗隆间骨折31例,股骨颈骨折62例.分析髋部几何结构参数包括股骨颈区域的最小横截面积(minimum cross-sectional area,CSA)、横截面转动惯量(cross-sectional moment of inertia,CSMI)、截面模量Z值(cross-sectional modulus Z,Z score)、屈曲比率(buckling ratio,BR)、皮质骨厚度(cortical bone thickness,CTh)以及髋关节轴线长度(hip axis length,HAL).结果 QCT所测两种髋部骨折在髋部各区域骨密度差异无统计学意义.发现股骨颈骨折组的CSA小于粗隆间骨折组(P＜0.05);而股骨颈骨折组的HAL大于粗隆间骨折组(P＜0.05);股骨颈骨折组在股骨颈前上象限的CTh小于粗隆间骨折组(P＜0.05).结论股骨颈CSA较小、HAL较长、CTh较薄的老年人群跌倒后更容易造成股骨颈骨折.【期刊名称】《复旦学报（医学版）》【年(卷),期】2018(045)005【总页数】8页(P644-651)【关键词】定量CT;髋部;骨密度;几何结构;骨折【作者】许乐洋;范永前;林伟龙;杨丰建;陈聪;林上进;潘依潇【作者单位】复旦大学附属华东医院骨科上海200040;上海市老年医学临床重点实验室上海200040;复旦大学附属华东医院骨科上海200040;上海市老年医学临床重点实验室上海200040;复旦大学附属华东医院骨科上海200040;上海市老年医学临床重点实验室上海200040;复旦大学附属华东医院骨科上海200040;上海市老年医学临床重点实验室上海200040;复旦大学附属华东医院骨科上海200040;上海市老年医学临床重点实验室上海200040;复旦大学附属华东医院骨科上海200040;上海市老年医学临床重点实验室上海200040;复旦大学附属华东医院骨科上海200040;上海市老年医学临床重点实验室上海200040【正文语种】中文【中图分类】R683.42髋部骨折是骨质疏松性骨折最常见的部位之一,它对肢体的活动、功能等方面造成严重损害,大大降低老年人的生活质量,甚至带来生命危险[1-2]。
《2024年应用MRI评估股骨近段相关解剖结构对坐骨股骨撞击综合征的影响》范文
《应用MRI评估股骨近段相关解剖结构对坐骨股骨撞击综合征的影响》篇一摘要：本文旨在探讨应用磁共振成像（MRI）技术评估股骨近段相关解剖结构在坐骨股骨撞击综合征（Femoroacetabular Impingement Syndrome，FS）中的影响。
通过MRI技术对股骨近段解剖结构进行精确的影像分析，以期为FS的早期诊断、治疗及预后评估提供有价值的参考信息。
一、引言坐骨股骨撞击综合征（FS）是一种常见的髋关节疾病，主要表现为髋关节活动时股骨近段与髋臼间的异常撞击，常伴随髋关节疼痛和活动受限等症状。
股骨近段的解剖结构如股骨头、颈和转子间区等区域与FS的发生、发展密切相关。
近年来，随着医学影像技术的进步，尤其是磁共振成像（MRI）技术的发展，为精确评估股骨近段相关解剖结构提供了新的手段。
二、磁共振成像技术及其在FS中的应用磁共振成像（MRI）是一种非侵入性的影像技术，能够提供高分辨率的软组织图像，对评估关节及其周围组织的形态和病理改变具有重要价值。
在FS的诊断中，MRI可清晰地显示股骨近段与髋臼间的解剖关系及可能的异常改变，如股骨头上方的凸出、颈部的畸形或转子间区的突出等。
三、股骨近段解剖结构与FS的关系股骨近段的解剖结构包括股骨头、颈及转子间区等部位，这些区域的形态异常或发育不良都可能导致FS的发生。
通过MRI 技术，可以精确地测量和分析这些区域的形态特征，如股骨头的大小和形态、颈部的角度和转子间区的突出程度等。
这些数据对于评估FS的严重程度和制定治疗方案具有重要意义。
四、MRI在FS诊断和治疗中的应用MRI在FS的诊断中发挥着重要作用。
通过MRI，医生可以直观地观察到股骨近段与髋臼间的关系，判断是否存在异常撞击。
此外，MRI还可以用于监测FS的治疗效果和评估预后。
在治疗方面，MRI可以为手术提供精确的导航，帮助医生在手术中准确识别和修复异常的解剖结构。
五、结论应用磁共振成像（MRI）技术评估股骨近段相关解剖结构对坐骨股骨撞击综合征（FS）的影响具有重要的临床价值。
CT图像分割算法在复杂骨骼结构识别中的应用
CT图像分割算法在复杂骨骼结构识别中的应用近年来，随着计算机技术的不断发展，医学影像技术也得到了快速的发展和应用。
计算机断层扫描（CT）是一种常见的医学影像技术，可以提供高分辨率的三维人体器官结构图像。
在医学领域，CT图像的分割是一个重要的任务，它可以将感兴趣的组织结构与其他组织分离开来，从而帮助医生进行准确的诊断和治疗。
然而，由于人体骨骼结构的复杂性，以及CT图像中的噪声和伪影等因素的存在，对于复杂骨骼结构的准确分割一直是一个具有挑战性的问题。
传统的分割方法通常需要依赖人工干预，需要医生花费大量时间和精力来手动绘制分割轮廓。
这种方法不仅效率低下，还容易受到主观因素的影响，导致分割结果的不准确。
为了解决这个问题，研究人员提出了各种基于计算机视觉和机器学习的自动分割算法。
这些算法可以根据图像的像素强度和纹理等特征进行自动分割，大大提高了分割的准确性和效率。
其中，CT图像分割算法在复杂骨骼结构识别中的应用成为了一个热门的研究领域。
在CT图像分割算法中，常用的方法包括阈值法、区域生长法、边缘检测法和基于图割的方法等。
阈值法是最简单直接的方法之一，它根据像素灰度值的阈值将图像分割成不同的区域。
然而，这种方法对于复杂骨骼结构的分割效果并不理想，容易受到噪声和伪影的干扰。
相比之下，区域生长法和边缘检测法可以通过更复杂的像素关系和边缘检测算法来实现更精确的分割。
然而，这些传统方法仍然存在一些问题。
首先，它们依赖于预定义的参数和阈值，对于不同的图像和结构可能需要调整不同的参数，增加了算法的复杂性。
其次，由于复杂骨骼结构的形状和大小变化较大，传统方法往往难以准确地识别并提取出这些结构的轮廓。
为了克服这些问题，研究人员提出了基于深度学习的分割方法。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和机制的机器学习方法，可以通过大量的训练数据自动学习特征和模式。
在CT图像分割中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型。
它可以通过多个卷积和池化层来提取图像的抽象特征，然后通过全连接层进行分类和分割。
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的方法 。该 方法充分 利用序列 Ｃ Ｔ图像 中股骨 头与股骨 中段呈现 类 圆形 以及相 邻切 片中股骨特征相似 度 高的特 点， 融合 双向分 割 的股骨轮廓 信息得到 可靠的股 骨近端轮廓 实验 结果表 明， 该方 法能准确地从 髋关 节序 列 Ｃ Ｔ图像 中提取 出股骨近端 的轮 廓
信 息， 具有一定 的实用价值 。 关键 词 ： 骨； Ｔ ２８３ ． ｌ． ． ８ 文章编 ｇ：０ ２８ ３ （０ １２ ． １１０ 文献标 识码 ： 中图分类号 ： Ｐ ９ ．ｌ Ｉ １． ７ ／ｉ ｎ１０ ．３ １ ０ １ ００ ３ ｊｓ ２ ２ ４ －１０ ．３ １ ２ １） ００ ７ —４ Ａ Ｔ ３１ ４
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髋关节序 列 Ｃ Ｔ图像 中股骨 近端 分割 方法研 究
罗 三定 ， 秦 岭
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中南 大学 信息科学 与工 程学院 ， 长沙 ４ ０ ８ １０ ３
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特征直接估汁出其股骨病变前的特征 ， 可直接选出与其最匹 配 的人 工假体 ， 保证 高精 确手术 的进 行 。为了 准确地 提取股
骨近端特 征 ， 要将髋关 节股骨近 端 （ 括股骨 头和股骨 中上 需 包
段） 轮廓准 确地 分割出来 。
低下 ； 张飞等 用区域生 长法结合辐射 线法逐帧提取牙齿轮 刊 廓 。其在特 定 的交互输 入下 ， 固定参 数 的类圆 形骨骼分 割 对 效果较好 ， 因其参数 固定 ， 半径变化 的类圆形股骨 图像 分 但 对 割显得适应性不够 ， 自动化程度不高 。 针对现 有研究 的不足 ， 文将根据髋 关节序列 Ｃ 本 Ｔ图像的 特征 以及股 骨头和 股骨 中上段 的特 征 ， 出一种 充分利 用这 提 两类特征来实现对股 骨近端准确地 自动分割的新算法 。
ｍｉｄｅ ｓｃｉ ｎ ｉ ｓ ｌｒｙ ｉ ｄａｅ ｓｃｉｎ ｆｆｍｕ Ｔ ｉ ｇ ｓ ｈ ｅｕｔ ｏ ｅ ｅｐ ｒ ｎｓ ｓｏ ｔａ ｈ ｄ ｌ ｅｔ ｎ ａ ｄ ｈ ｉ ａｉ ｎ ａｊｃｍ ｅｔ ｓｏ ｅ ｒ ｉ Ｃ ｍａｅ ． ｅ ｒｓ ｌ ｆｔ ｘ ｅｉ ｔ ｈ ｗ ｔｔｅ ｏ ｍｉ ｔ ｏ ｎ Ｔ ｓ ｈ ｍｅ ｈ
Ｋ ｅ ｗ ｏｒ ： ｆ ｍ ｕｒ Ｃ Ｔ ｍ ａ ｓ ｉ ａ ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｙ ｄｓ ｅ ； ｉ ｇｅ ；ｍ ｇｅ ｅ ｍ ｎ ａｉ ｎ
摘
要： 针对现有 髋 关节序 列 Ｃ 图像 中骨骼近端 分割 精度差 、 动化程度低 、 算复杂度 高的 问题 ， 出一种 自 分割 股骨近端 Ｔ 自 计 提 动
ｌ 引言
人工关节 置换术作 为一项成 熟和经典 的骨科治 疗技术 已 经在 髋关节疾 病的治疗 中取得 了很 大成 功。而 目前 的股骨修
复 手术 仅凭 医师 的主观 判断 ， 选人 工假体 很难 与病 人 自身 所 的关节 相匹 配 ， 在一 定程度 上影 响 了手术 的精确 性 。对 正常 股 骨提 取特征 后进 行数据 挖掘 ， 将能 通过 患者 的生活 习性 等