随机数字表法 60例患者随机分为2组方法

主题解释：

髋关节旋转中心：髋关节作为球窝关节，其正常运作中股骨头在髋臼内围绕特定空间点进行旋转运动，此点即为髋关节旋转中心。其测量方法包括Ranawat三角法、Mose同心圆法及两弦法等。

关于Ranawat三角法：通过X射线片测量的高度和宽度，并利用特定的线条确定一个三角形（即Ranawat线），而该三角形的斜边中点即为髋关节旋转中心之所在。此方法适用于因髋臼周围骨性结构变化、髋臼形态及周围解剖标志缺失、髋关节发育不良等状况下的患者。

背景信息：目前，关于AI HIP规划系统在预测假体型号方面的准确性尚缺乏多中心的临床研究。相较于二维模板规划，其精确度以及在恢复髋臼及股骨偏心距和旋转中心方面的优势尚无相关研究报道。

研究目的：本研究的目的是探讨人工智能术前规划系统在预测全髋关节置换假体型号方面的准确性及其影响因素，并分析其在恢复偏心距和旋转中心的价值。

研究方法：本研究按照随机数字表法将70例患者分为两组，每组35例。其中一组采用AI HIP（研究组），另一组采用Smart Joint二维数字模板（对照组）进行术前规划。比较两种方法在预测假体型号准确性上的差异，并探究影响AI HIP预测准确性的潜在因素，如年龄、性别、体质量指数、ARCO分期和Dorr分型等。测量术前术后的相关指标，包括髋臼偏心距、股骨偏心距、旋转中心水平及垂直位移差值以及双下肢长度差值等。

结果与结论：①研究组在髋臼侧和股骨侧的假体型号预测符合率分别为57.1%和42.9%，而对照组为31.4%和34.3%。两组间存在显著性差异（P<0.05）。②经Logistic回归分析，性别、体质量指数以及股腔分型对股骨柄的准确性无显著影响。与对照组相比，AI HIP在Dorr A型股腔形态中的规划更具优势（P=0.012）。术后股骨偏心距和总偏心距的比较显示，对照组均大于研究组，差异具有统计学意义（P<0.05）。③在水平及垂直方向上，研究组与对照组的旋转中心平均位移及双下肢长度差值比较，差异均无显著性意义。④结果表明，人工智能术前规划系统在预测髋臼和股骨柄假体型号方面较数字化二维模板更具准确性，尤其在Dorr A型股腔形态中规划更具优势。利用人工智能深度学习技术可更可靠地预测下肢肢体长度和偏心距，有助于恢复髋关节旋转中心。

作者信息：/0000-0002-1958-7505 (张杭)

杂志重点领域：工程研究杂志专注于人工关节、骨植入物、脊柱、骨折、内固定、数字化骨科、工程等领域的研究与出版。

关键词：全髋关节置换术，人工智能，二维规划，术前规划，模板测量

参考文献：

张杭，，等. 人工智能与二维数字模板辅助规划全髋置换预测假体型号的对比分析[J]. 工程研究, 2023, 27(29): 4620-4627.