三维ct重建影像在跟骨骨折诊疗中的临床应用

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1、三维CT重建影像在跟骨骨折诊疗中的临床应用【摘要】目的探讨三维CT重建影像在跟骨骨折诊断和治疗屮的临床应用价值。方法收集42例跟骨骨折患者的X线平片、CT扫描和三维CT重建影像检查资料，对照术中所见，分析、比较三维CT重建影像在临床诊断和治疗中的应用价值。结果X线平片与三维CT重建影像在确立诊断方面未见明显差异，但在分型和指导手术方面三维CT重建彩像则明显优于前者。结论三维CT重建影像能直观、立体地显示跟骨骨折的形态，有助于骨折的分型诊断及制订术前计划。【关键词】跟骨骨折；诊断；成像；三维；螺旋CT随着我国交通和建筑业的快速发展，近年来跟骨骨折呈流200mA,准直器为：0.5X64

2、mm,球管旋转速0.75S,扫描野现增多的趋势。由于跟骨木身解剖结构较复杂，涉及多个关为（FOV-S）,螺距因子41（HP41）,量子降噪QDS+,层厚5mm,节面,距下关节恢复的情况对于患者重返工作有重要影响［1］。扫描时间约4.1s。患者取仰卧位，扫描范围自胫腓骨内外踝而且跟骨是人体负重行走的主要看力点，对于跟骨骨折距下关的连线上5CM到足底部。扫描完成后将原始数据，重建成层节面的平整度、Bohler,s角、Gissanes角、跟骨高度及宽度的厚0.3mm,层间隔0.3mm,将原始数据发送至VitreaT.作站进恢复要求高，所以临床骨科医师必须对骨折的部位、移位方向、行后处理，

3、软件为VitreaFsV6.1,用FC值为19薄层图像，进分型及骨折严重程度有一个清楚的认识。利用多层CT扫描所行多平面重建(multi-pbnarreformation,MPR)；用FC值为30取得的信息进行三维重建，能提供直观、立体的骨与关节图像,薄层图像,进彳亍容积(volumerendering,VR)重建，围绕X轴和有利于临床的诊断和制订术前计划［2］。广东省广州市中山大Z轴旋转，通过多角度观察，从不同角度获収兴趣区图像。学附属第三医院自2010年1月〜2012年6月使用三维CT技1.3评价方法所有患者先行X线检查跟骨侧位+轴位片，术对42例跟骨骨折进行重建，取得良好效果

4、。报告如下。经3位以上主治医师阅片、诊断、制订手术方式。从表1可见，在42例(共48侧)跟骨骨折患者中，X线片可以得出明确诊断，与CT扫描及三维重建两者之间没有明显差别。但在分型诊断中，X线平片组有8例经手术后证实分型错误，而三维CT重建组则无错误，二者差异冇统计学意义(分别为83.3%和100%,经Fisher's确切概率法检验，P二0.006)。2.2三维CT扫描和重建对手术计划的影响本组34例患者进行手术治疗，8例在CT上未明确骨折或未涉及关节面移位的骨折患者未予以手术；4例SanderII型患者由保守治疗改为手术内固定，6例患者增加植骨治疗；2例伴冇载距突骨折或内侧关节面骨

5、折的复杂骨折患者增加内侧切口复位固定，共12例患者改变了手术方式，占28.6%o典型三维CT重建图像见图1。3讨论3.1三维CT重建图像对于跟骨骨折诊断上的作用X线平片是沿用已久的检查跟骨骨折的常规方法，已经总结出了一整套的诊断经验和规律。大多数的骨科、放射科医师都能凭借质量良好的X线平片对其做出正确的诊断。然而由于跟骨本身特殊的解剖特点，除了跟骨侧位片及轴位片，往往还需要增加足部正位片、跟骨BrodenlO0、20°、30°斜位片以增加跟骨骨折检出率，减少漏诊率，并有助于显示后关节面的情况［5］。但是对于某些细节，X线片不能对其进行充分的表达，三维CT重建不仅能提供直观、立体的图

6、像，而且还能将图像进行旋转、切割，从最佳角度显示骨折，为诊断提供详尽的资料。另外，基于X线片的跟骨骨折分型如Essex-Lopresti分型法根据跟骨骨折是否涉及距下关节分为两大类，其中包括距下关节的骨折，描述了舌形骨折和关节压缩型骨折两个主要类型。但由于该分类法对关节压缩型骨折描述太过笼统，不利于评价不同的骨折类型与临床预后。而根据CT分型法的Sanders分型，基于跟骨冠状面CT,依据跟骨距下关节后关节面骨折线和骨折块数，将跟骨关节内骨折分为四型，由于骨折越粉碎，损伤时能量越高,则预后越差。Sanders分型是目前指导治疗和判断预后最常用的分型方法。本组资料虽然显示X线平片与三

7、维CT重建在诊断止确率上无显著性差异，但是在分型诊断上却存在显著性差异。3.2跟骨骨折的三维CT重建图像对于手术的指导价值由于X线片及CT平扫均为二维图像，对关节面的真实情况难以准确完整反映，现代手术治疗骨折提倡微创，如果术前手术者对骨折片的数目及移位情况了解不够，必将增加手术的难度、延长手术时间和创伤，增加手术并发症的发生率。跟骨螺旋CT三维成像能显示X线平片与CT扫描不易显示的骨折部位，并具有①图像和解剖图相似，立休感强且逼真；②能全面显示骨折情况、图像清晰、无重