摘要
目的 探究人工智能CT定量参数预测骨质疏松性椎体骨折预后的价值.方法 选取2021年9月—2022年6月怀疑骨质疏松性椎体骨折需行CT检查患者220例为研究对象,将经术后病理证实的骨质疏松性椎体骨折158例纳入病例组,剩余62例纳入对照组.比较2组人工智能CT定量参数[骨体积分数(BV/TV)、骨小梁厚度(Tb.Th)、骨小梁间隙(Tb.Sp)、结构模型指数(SMI)],评价上述参数对骨质疏松性椎体骨折的诊断价值.病例组均行球囊扩张椎体后凸成形术,统计术后6个月复发情况,比较不同预后患者临床资料及人工智能CT定量参数,分析人工智能CT定量参数与骨密度(BMD)、骨矿含量(BMC)的相关性及与预后的关系.结果 病例组BV/TV、Tb.Th低于对照组,Tb.Sp及SMI高于对照组(P<0.01).BV/TV、Tb.Sp、Tb.Th及SMI联合诊断骨质疏松性椎体骨折的曲线下面积为0.933,高于各指标单独诊断.骨质疏松性椎体骨折复发患者BMD、BMC、BV/TV、Tb.Th低于未复发患者,Tb.Sp及SMI高于未复发患者(P<0.01);BV/TV、Tb.Sp、Tb.Th及SMI均与骨质疏松性椎体骨折患者预后显著相关(P<0.01);骨质疏松性椎体骨折复发患者BV/TV、Tb.Th与BMD、BMC分别呈正相关,Tb.Sp、SMI与BMD、BMC分别呈负相关(P<0.01).结论 人工智能CT定量参数在骨质疏松性椎体骨折患者中异常改变,可用于诊断该疾病,并预测术后复发风险.
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