SA-Profile：基于超分辨率 MRI 的自动化滑车沟角度剖面分析

股骨滑车发育不良（TD）是股骨滑车的一种异常，与膝前疼痛和髌骨不稳定有关。滑车沟角度（SA）用于评估滑车形态，但通常仅在单张轴位 MR 切片上进行测量，且没有明确的切片选择指导，因此容易受到切片选择和标志点定位的影响。我们提出了一种基于超分辨率 MR 体数据、用于连续 SA 剖面分析的自动化框架。该框架利用隐式神经表示，将临床采集的轴位、冠状位和矢状位 MR 扫描结合起来，以重建高分辨率体数据。随后，使用两个用于标志点检测的 U-Net 模型，在整个滑车区域内计算 SA。我们在公开的 fastMRI 数据集和一个由 TD 患者组成的小型自建队列上对该方法进行了评估。与传统的手动单切片 SA 测量相比，所提出的自动化方法的平均绝对误差为 11.6$^\circ$，同时能够连续刻画滑车形态。群体层面的分析显示，公开队列与自建 TD 队列之间的平均 SA 剖面存在明显差异，凸显了基于剖面的评估方法在刻画 TD 方面的潜力。通过减少对手动选择单张轴位切片的依赖，所提出的框架将传统 SA 评估扩展为对滑车形态进行连续的、基于剖面的描述，无需额外成像，同时在概念上仍与当前临床评估相衔接。仍需进一步验证。代码可见：https://github.com/wehrlimi/SA_Profile。