Radiology：半自动CT分析软件帮你诊断腕关节运动学异常!
2018-12-02 shaosai MedSci原创
本研究旨在利用4D CT分析桡月关节分离时桡舟角（RSA）和月头状角（LCA）分离在技术上的可能性。
本研究旨在利用4D CT分析桡月关节分离时桡舟角（RSA）和月头状角（LCA）分离在技术上的可能性。
本研究共纳入了37例可疑舟月骨不稳定性且行4D CT和CT关节造影的患者。由两名阅片者在桡月关节分离状态下计算RSA和LCA的5个角度指标。利用CT关节造影作为舟月韧带撕裂的参考标准。
结果为，在对照组（n=23），两名阅片者所测RSA值分别为103° ± 8、104° ± 9，变异系数为11%，LCA值分别为86° ± 9°、90° ± 11°，变异系数为13%。RSA的组间和组内一致性均良好，LCA的组间和组内一致性为一般到良好。在病例组（n=14），与对照组相比，LCA角幅，标准差和最大角要明显减低，分别为36% /44% (P = .003)、37%/44% (P = .002)、13%/19% (P = .003)。在病例组，RSA角幅并无显着差异性。LCA具有最高敏感性(71%-93%)，RSA具有最高特异性(87%-100%)。
本研究表明，桡月关节分离下腕关节半自动4D CT分析对评价腕关节运动学异常具有技术上可行性和可重复性。
原始出处：
Rauch A， Arab WA， Dap F，et al.Four-dimensional CT Analysis of Wrist Kinematics during Radioulnar Deviation. Radiology.DOI：10.1148/radiol.2018180640
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作者：shaosai
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