Comparación de los parámetros de alineación tibial según puntos de referencia anatómicos clínicamente relevantes
Bone & Joint Open
Comparison of tibial alignment parameters based on clinically relevant anatomical landmarks | Bone & Joint
@BoneJointOpen
Un análisis radiológico de aprendizaje profundo reveló desviaciones en las mediciones del eje mecánico tibial utilizando diferentes puntos de referencia anatómicos relevantes para la artroplastia total de rodilla.
#Artroplastia #Cirujanos #IA #AprendizajeAutomático #BJO
#Arthroplasty #Surgeons #AI #MachineLearning
Introducción
La alineación tibial precisa en
artroplastia total de rodilla (ATR) es fundamental para lograr un eje
mecánico adecuado y prolongar la supervivencia del implante. La
identificación exacta del centro del tobillo —usado como referencia
distal para medir la alineación coronal tibial— puede verse afectada por
variaciones en los puntos anatómicos seleccionados, especialmente en
guías extramedulares o navegación asistida. Estudios previos han
documentado que mediciones subjetivas y variaciones en los puntos
distales pueden llevar a errores sistemáticos en la evaluación de la
alineación tibial en radiografías completas del miembro inferior. Por
ello, este estudio busca evaluar objetivamente, usando aprendizaje
profundo, qué tan precisas son diferentes referencias anatómicas
radiológicas distalmente respecto al tradicional “centro radiológico del
tobillo”. (PubMed)
Métodos
Se incluyeron radiografías de miembros inferiores completos de la Osteoarthritis Initiative,
con una subcohorte de 250 radiografías manualmente anotadas para
definir puntos de referencia anatómicos relevantes. Estos datos anotados
se usaron para entrenar una red neuronal U-Net para la identificación
automática de puntos y cálculo del ángulo cadera-rodilla-tobillo (HKA)
en todo el conjunto. El punto de referencia “centro radiológico del
tobillo” se definió como el punto medio entre el borde superior del
astrágalo y el pilón tibial. Se compararon cuatro puntos distalmente
para definir la alineación tibial: (1) centro radiológico del tobillo
(punto de control), (2) punto medio entre los malleolos óseos más
prominentes (intermalleolar), (3) punto medio de los tejidos blandos
sobre los malleolos y (4) punto medio del surco de tejido blando encima
de los malleolos. El HKA fue calculado para cada referencia y comparado
con el uso del centro del tobillo. Además, se evaluó qué proporción de
la anchura intermalleolar proporcionaba un punto que replicase la
alineación basada en el centro radiológico del tobillo. (PubMed)
Resultados
Se analizaron 932 radiografías
bilaterales (1 864 rodillas) con un promedio de medición de 20.63
segundos por imagen. La medición automática del HKA usando el centro
radiológico del tobillo mostró una alta concordancia con mediciones
realizadas por radiólogos (ICC = 0.99). El punto medio de los malleolos
óseos estuvo desplazado lateralmente 2.3 mm y distalmente 5.2 mm
respecto al centro del tobillo, resultando en un cambio medio de
alineación de +0.34º en valgus. El punto medio del surco de tejido
blando mostró un mayor desplazamiento, 4.69 mm lateral y 32.4 mm
proximal, con una desviación media de +0.65º en valgus. Al medir un
punto en el 46.3 % de la anchura de la línea intermalleolar desde el
maléolo medial (aproximadamente 2.38 mm medial al punto medio), se
obtuvieron valores de alineación tibial que no diferían de la medición
basada en el centro radiológico del tobillo. Las correlaciones entre
diferencias de alineación y variables como edad, índice de masa
corporal, longitud tibial y femoral fueron débiles. (PubMed)
Discusión
El estudio demuestra que distintas
referencias anatómicas distales usadas para guiar la alineación tibial
en ATR pueden introducir variaciones sistemáticas en la medición del eje
mecánico tibial. Aunque la medición con el centro radiológico del
tobillo fue altamente concordante con el “ground truth” de radiólogos,
el uso de referencias basadas únicamente en malleolos óseos o en tejidos
blandos introdujo desviaciones discretas, aunque clínicamente
relevantes. Sin embargo, se identificó que un punto situado
aproximadamente al 46 % de la anchura intermalleolar desde el malleolo
medial replicó con precisión el HKA medido desde el centro radiológico
del tobillo, indicando que ajustes simples en la referencia anatómica
pueden mejorar la consistencia de la alineación en guías extramedulares y
navegación asistida. Esto tiene implicaciones prácticas para las guías
de resección tibial y la planificación preoperatoria en ATR para reducir
errores de alineación derivados de variaciones anatómicas distalmente. (PubMed)
Conclusión
El estudio establece un modelo
consistente basado en aprendizaje profundo para estimar ajustes
específicos de puntos anatómicos distales que permitan una medición de
la alineación tibial equivalente al uso del centro radiológico del
tobillo, destacando la importancia de seleccionar referencias anatómicas
distales óptimas para obtener mediciones reproducibles en ATR. (PubMed)
Keywords
- Alineación tibial
- Artroplastia total de rodilla
- Ángulo cadera-rodilla-tobillo
- Centro del tobillo radiológico
- Malleolos
- Anatomía radiológica
- Aprendizaje profundo (deep learning)
- Guía extramedular
- Radiografías completas de miembro inferior
- Algoritmo U-Net
- Mecánica de alineación
Frase clave
“La selección de referencias anatómicas distales para medir la alineación tibial en artroplastia total de rodilla influye en el ángulo mecánico, y un punto ajustado al 46 % de la línea intermalleolar replica el centro radiológico del tobillo.”
Comparison
of tibial alignment parameters based on clinically relevant anatomical
landmarks : a deep learning radiological analysis – PubMed
Comparison
of tibial alignment parameters based on clinically relevant anatomical
landmarks: a deep learning radiological analysis – PMC
Comparison of tibial alignment parameters based on clinically relevant anatomical landmarks | Bone & Joint
Jang
SJ, Kunze KN, Brilliant ZR, Henson M, Mayman DJ, Jerabek SA, Vigdorchik
JM, Sculco PK. Comparison of tibial alignment parameters based on
clinically relevant anatomical landmarks : a deep learning radiological
analysis. Bone Jt Open. 2022 Oct;3(10):767-776. doi:
10.1302/2633-1462.310.BJO-2022-0082.R1. PMID: 36196596; PMCID:
PMC9626868.
This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial No Derivatives (CC BY-NC-ND 4.0) licence, which permits the copying and redistribution of the work only, and provided the original author and source are credited. See https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
