척추 측만증에서 Bayesian 회귀분석을 이용한 추체 회전각의 예측 (Prediction of Apical Vertebral Rotation in Adolescent Idiopathic Scoliosis Using Bayesian Regression Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 대한척추외과학회
· 수록지 정보 : 대한척추외과학회지 / 31권 / 3호 / 84 ~ 95페이지
· 저자명 : 이춘성, 강현욱, 곽현욱, 윤강준, 박세한, 황창주, 조재환, 이동호, 이경원

초록

연구 계획: 후향적 단면 연구목적: 특발성 척추 측만증 환자에서 관상면 상의 측정 지표와 베이즈 통계 기법을 이용하여 첨부 추체의 회전각을 예측한다.
선행 연구문헌의 요약: 첨부 추체의 회전각은 단층 촬영 검사 상에서 확인이 가능하지만 이는 많은 방사선 노출을 요한다. 단순 방사선 검사 결과 및 베이즈 통계 기법을 이용하여 첨부 추체 회전각이 예측이 가능하다면 검사 과정을 단순화 시킴과 동시에 방사선 노출량을줄 일 수 있을 것이다.
대상 및 방법: 총 1,110명의 청소년기 특발성 측만증 환자를 대상으로 후향적 연구를 수행하였다. 전 척추 일반 방사선 상에서 관상면 지표를 측정하였으며, 베이즈 통계 기법 모델을 형성하여 첨부 추체 회전각을 계산하였다.
결과: 특발성 척추 측만증의 관성면 지표를 기반으로 베이즈 모델을 형성하여 첨부 추체의 회전각이 성공적으로 예측 가능하였다.
결론: 첨부 추체 회전각 및 일반 방사선 검사 상에서 측정된 관상면 지표들 간에는 명확한 상관관계가 있으며, 베이즈 기법을 이용하여 첨부 추체 회전각이 예측 가능하다. 본 연구에서 제시한 여러 모델 중(M3) 모델을 활용하였을 때 외래 환경에서 일반적으로 시행하는 방사선 검사만을 이용하여 높은 정확도로 첨부 추체 회전을 정도를 측정할 수 있다. 이는 단층 촬영 검사의 시행 없이도 수술의 난이도를 예측할 수 있으며, 수술 방법 설정의 도움이 될 수 있을 것으로 예상된다.


약칭 제목: 베이즈 통계를 이용한 첨부 추체 회전의 예측

영어초록

Study Design: Retrospective cross-sectional study.
Objectives: This study aimed to predict apical vertebral rotation (AVR) based on curve morphology using Bayesian statistics in patients with adolescent idiopathic scoliosis (AIS).
Summary of Literature Review: Although AVR can be measured on axial CT images, the ability to simply predict AVR based on radiographs via Bayesian analysis would aid surgeons in surgical planning while avoiding excessive radiation.
Materials and Methods: In total, 1110 patients who underwent deformity correction due to AIS were retrospectively reviewed. Based on Cobb’s angle and coronal alignment parameters, AVR was calculated using Bayesian statistical models.
Results: The Bayesian models successfully predicted AVR based on coronal alignment parameters.
Conclusions: Significant correlations were found between the coronal alignment parameters of AIS and AVR. Furthermore, this model could be used to predict AVR using this model, which would potentially aid surgeons in preoperative planning.

참고자료

· 없음