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第二章基于深度学习技术——Bilateral CNN进行图像特征提取的脊柱侧凸患者识别分型系统目的本研究开发了一种使用深度学习算法（deep learning algorithms,DLA）的系统,用于对常见脊柱侧凸类型及Ⅰ型神经纤维瘤病继发的脊柱侧凸（scoliosis secondary to neurofibromatosis type 1,NF1-S）亚型进行自动识别、分型,并提高分型的准确性和有效性。方法本研究共纳入100例青少年特发性脊柱侧凸（adolescent idiopathic scoliosis,AIS）、100例先天性脊柱侧凸（congenial scoliosis,CS）、211例NF1-S患者以及114例正常青少年的全脊柱X线片用于初级分型实验。其中211例NF1-S包括131例萎缩型患者和80例非萎缩型患者,这些患者的X线片被进一步用于NF1-S亚型分型实验。此外,为了识别脊柱侧凸的类型,特别是NF1-S萎缩型侧凸的影像学特征,我们设计了一种新型的神经网络——Bilateral CNN,该技术利用双线性的方法来提取脊柱前后位（AP）和侧位（lateral）X线片之间相关联的兴趣特征。将Bilateral CNN的性能与脊柱外科医生、传统DLA（即VGG-16,Res Net-50,BCNN,Two-path BCNN）,近期提出的DLA（即Shuffle Net,Mobile Net,Efficient Net）进行比较。结果根据初级分型实验中五折交叉验证的结果,我们的方法Bilateral CNN的准确性为87.92%,其他七种DLA的准确性介于52.58%到83.35%之间,因此我们的方法优于其他七种DLA。根据NF1亚型分型实验中五折交叉验证的结果,我们的方法具有80.36%的准确性,其他七种DLA的准确性介于61.90%到76.19%,我们的方法同样优于其他七种DLA。此外Bilateral CNN的表现也超过了脊柱外科医生（资深脊柱外科医生的平均准确性是77.5%,初级脊柱外科医生的平均准确性是65.0%）。由于算法创新和数据增强,我们的方法具有很好的泛化性。此外,使用Bilateral CNN生成的热图显示弯型、肋骨和椎体的形态对分型结果的贡献最大。结论我们提出的Bilateral CNN可以利用前后位和侧位X线片自动捕捉用于脊柱侧凸分型及NF1-S亚型分型的代表性图像特征,从而具有相对较好的分类性能,因此我们的方法可以用于协助医生进行辅助诊断。第三章（第一节）术前预定下端固定椎的旋转:是否是Lenke1A/2A型患者接受选择性胸椎融合术后发生远端叠加现象的危险因素?目的本研究旨在探究选择性后路胸椎融合术（selective posterior thoracic fusion,s PTF）治疗青少年特发性脊柱侧凸（adolescent idiopathic scoliosis,AIS）患者术前预定下端固定椎（lowest instrumented vertebra,LIV）的旋转是否为发生远端叠加现象（adding-on,AO）的危险因素。方法本研究共纳入196例Lenke 1A或2A型的AIS患者,接受s PTF术后随访大于2年。测量影像学指标包括:术前预定LIV和LIV+1的旋转角度、LIV+1/LIV旋转角度的差值、术后LIV旋转角度和LIV去旋转角度。根据末次随访时患者是否发生远端AO将患者分为AO组和非AO组,比较两组之间的影像学参数以探究发生AO的危险因素。结果196例患者中,40例（20.4%）在末次随访时发生AO。与非AO组相比,AO组患者的术前预定LIV旋转角度（8.8°±3.4°和3.4°±2.9°,P<0.001）和LIV+1旋转角度（5.9°±4.0°和3.6°±2.9°,P=0.004）,LIV+1/LIV旋转角度的差值（-2.6°±3.7°和0.6°±3.2°,P<0.001）和术后LIV旋转角度（7.2°±4.3°和3.0°±2.9°,P<0.001）显著增大。其中,148例患者选择以下端实质触及椎（last substantially touched vertebrae,LSTV）作为LIV,上述参数AO组仍显著大于非AO组。多因素分析显示,Risser征分级和术前预定LIV旋转角度是发生AO的独立预测因素。结论Risser征分级低和术前预定LIV旋转角度大的AIS患者在接受s PTF术后更容易发生远端AO。此外,对于选择LSTV作为LIV的患者,术前预定LIV的旋转仍可能是发生AO的危险因素。第三章（第二节）Lenke 2A-R和2A-L型患者中选择下端实质触及椎作为下端固定椎的手术疗效目的本研究的目的是确定对于不同腰弯类型（2A-R和2A-L）的Lenke2A型青少年特发性脊柱侧凸患者（adolescent idiopathic scoliosis,AIS）,下端实质触及椎（last substantially touched vertebrae,LSTV）是否是最理性的下端固定椎（lowest instrumented vertebra,LIV）,并探究其与发生远端叠加现象（adding-on,AO）之间的关系。方法本文共有101名接受过选择性后路手术的女性患者被纳入该研究,每位患者至少有2年的随访。根据L4倾斜的方向对患者进行分组:2AL组和2A-R组。根据选择LSTV-1,LSTV或LSTV+1作为LIV将患者分为三组。通过在三组之间进行比较,分析了与AIS术后发生AO相关的危险因素。结果本研究发现2A-R组患者的LSTV节段水平较2A-L组患者更远（P=0.011）。共有24例患者（23.8%）发生AO。在2A-R弯中,有26.1%的患者发生AO,LSTV-1组中AO的发生率显著高于LSTV组或LSTV+1组,Logistic回归分析结果显示,LIV与LSTV之间的距离（LIV-LSTV<0）是发生AO的独立危险因素（OR=8.7,95%CI=3.1-45.5,P=0.011）。在2A-L弯中,有21.8%的患者发生AO,LSTV+1组中AO的发生率显著低于LSTV-1组或LSTV组,同样地,Logistic回归分析结果表明,LIV和LSTV之间的距离（LIV-LSTV≤0）与AO显著相关（OR=11.9,95%CI=2.5-53.2,P=0.009）。结论对于2A-R组和2A-L组的患者,LIV与LSTV之间的距离是与发生AO相关的重要因素。在2A-R弯和2A-L弯之间,选择LIV的策略应有所不同,我们建议将融合节段延长到2A-R弯中的LSTV和2A-L弯中的LSTV+1,以避免发生远端AO。第三章（第三节）Lenke C型青少年特发性脊柱侧凸患者的后路脊柱融合术:下端固定椎可以终止于腰弯顶椎吗?目的本研究旨在探究Lenke C型青少年特发性脊柱侧凸（adolescent idiopathic scoliosis,AIS）下端固定椎（lowest instrumented vertebra,LIV）终止于腰弯顶椎（apical vertebra of lumbar curve,L-AV）的患者发生远端叠加现象（adding-on,AO）的危险因素。方法本研究共纳入73例接受后路脊柱融合手术的Lenke C型AIS患者并进行分析,纳入标准为选择L-AV作为LIV,且术后随访大于2年。根据AO发生与否将患者分为AO组和非AO组。测量的影像学指标包括:胸弯、腰弯Cobb角及侧弯柔韧性,胸弯、腰弯顶椎偏移,L-AV旋转及倾斜角度,冠状面平衡,前后位（AP）及凸侧side-bending（SB）X线片的Harrington稳定区,凸侧SB片的L-AV去旋转及L-AV/AV+1椎间盘开合情况等,SRS-22评分用于评估临床结局。对比两组患者的影像学和临床指标。结果73例AIS患者中,AO组有23例,非AO组有50例。与非AO组相比,AO组患者术前L-AV位置较高,胸弯柔韧性较小,冠状面失平衡并向腰弯凸侧偏移,AP和凸侧SB片上的Harrington稳定区较小,L-AV/AV+1椎间盘开合情况好的患者较少。Logistic回归分析结果表明,胸弯柔韧性,冠状面平衡,凸侧SB片上的Harrington稳定区以及L-AV/AV+1椎间盘开合情况是发生远端AO的重要预测因子。具体地说,选择L-AV作为LIV的最佳指标是胸弯柔韧性>40.0%,冠状面平衡<19.6mm,凸侧SB片上的Harrington稳定区>77.8%。在末次随访中,AO组患者的腰弯显著增大,矫正率降低。两组患者之间的SRS-22评分无显著差异。结论对于Lenke C型AIS患者,如果胸弯柔韧性较大,冠状面平衡良好,凸侧SB片上Harrington稳定区较大,L-AV/AV+1椎间盘开合情况好,则LIV可以止于L-AV,以减少远端AO的发生率。