基于人工智能动态影像识别的全膝关节置换术后早期步态分析研究.pdf

中国骨伤2024年9月第37卷第9期ChinaJOrthopTraumatol,Sep.2024,Vol.37,No.9·855.

·临床研究·

基于人工智能动态影像识别的全膝关节置换术后

早期步态分析研究

张明12,睦亚楠3,王铖1,张浩冲,蔡志威1,张权磊²,张宇4,夏天天5,祖潇然²,黄一健2，黄从书5，

李想1

（1.解放军总医院第四医学中心骨科医学部，北京100048;2.解放军医学院，北京1008533.清华大学，北京

100084;4.滨州市人民医院，山东滨州256600;5.中国人民解放军军事科学院军事医学研究院，北京100039）

【摘要】目的：探讨全膝关节置换术(totalkneearthroplasty，TKA)术后的早期步态特征及临床结果。方法：自2023年

2月到2023年7月采用TKA治疗单侧膝骨关节炎（kneeosteoarthritis,KOA)患者26例，男4例，女22例；年龄57~85

(67.58±6.49）岁；身体质量指数（bodymassindex,BMI)为18.83~38.28(26.43±4.15）kgm²；左膝14例，右膝12例；

Kellgren-Lawrence分级,Ⅲ级6例,IV级20例;病程1~14(5.54±3.29)年。使用智能手机分别于术前、术后6周拍摄患

者起立行走、行走侧拍、尊起、仰卧屈膝的影像视频，通过人体姿势估计框架OpenPose分析步频、步长、步长时间、步

速、膝关节主动屈膝角度、步幅、双下肢支撑相时间以及尊姿中最大屈髋、屈膝角度。分别于术前及术后6周采用

WesternOntarioandMcMaster大学骨关节炎指数（WestermOntarioandMcMasterUniversitiesOsteiarthritisIndex,WOM-

AC)评分和美国膝关节协会(KneeSocietyscore,KSS)进行临床疗效评价。结果：所有患者获得随访，时间5~7(6.00±

0.57)周。WOMAC总分由术前的(64.85±11.54)分，减少至术后6周的(45.81±7.91)分(P0.001);KSS由术前(101.19±

9.58)P0.001)ms-l

分，提高至术后6周的(125.50±10.32)分(。患侧步速、步频、步幅分别由术前的（0.32±0.10）、

（96.35±24.18）步·分-l、（0.72±0.14）m，提高至术后的6周的（0.48±0.11）m·s-（104.20±22.53）步·分-、（0.79±0.10）m

(P0.05)。双下肢支撑时间和主动屈膝角度由术前的(0.31±0.38）s、（125.21±11.64)减少至术后6周的(0.11+0.04)s、

(120.01±13.35)(P0.05)。术前可以完成起动作的11例，术后6周可以完成的13例，术前和术后6周同时可以完

成的9例。9例尊姿最大屈膝角度由术前的76.29°~124.11°提高至术后6周的91.35°~134.12°,最大屈髋角度由术前的

103.70~147.25°提高至术后6周的118.61~149.48。结论：基于人工智能影像识别步态分析技术是一种安全、有效的

方法可以定量识别出患者步态的变化。KOA患者在行TKA后膝关节疼痛缓解,功能得以改善,TKA术后患肢的支撑

能力有所改善，患者的步频、步幅、步速得到了提升，双下肢整体运动节律更为协调。

【关键词】全膝关节置换术；人工智能；膝骨关节炎

中图分类号：R684.3

D0I:10.12200/j.issn.1003-0034开放科学（资源服务）标识码（OSID)：

Earlygaitanalysisaftertotalkneearthroplastybasedonartificialintelligencedynamicimagerecognition

ZHANGMing,SUIYa-nan,WANGCheng,ZHANGHao-chong,CAIZhi-weil,