红外热成像和纹理特征在髌腱病变诊断中的准确性：优化运动员感兴趣区域（ROI）的选择

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《Physical Therapy in Sport》：Diagnostic accuracy of infrared thermography and textural features in patellar tendinopathy: optimizing ROI selection in athletes

【字体：大中小】 时间：2025年12月18日 来源：Physical Therapy in Sport 2.4

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　　膝腱病运动员的诊断准确性和区域兴趣大小优化研究。红外热成像结合灰度共生矩阵纹理参数分析，在腱特异性ROI中ΔT+GLCM组合AUC达0.93，较单独ΔT（0.83）和GLCM（0.90）均有显著提升。ΔT在腱ROI中特异性78%，而纹理参数TCOR（0.0016）在腱ROI中差异显著（p=0.042）。膝ROI整体诊断效能略低，但MGL（0.84）表现优于ΔT（0.81）。研究表明，ROI选择影响诊断效果，腱特异性ROI结合ΔT与GLCM参数能更精准区分患者与对照组，为临床提供可及的辅助诊断工具。

　　
本研究旨在探讨红外热成像（IT）结合灰度共生矩阵（GLCM）纹理分析在运动员髌腱病（PT）诊断中的价值，并确定最佳ROI区域。研究采用横断面设计，纳入54名运动员（27例PT患者，27例健康对照组），通过红外热成像仪记录膝关节热图像，结合临床评估和超声检查进行验证。以下是核心发现与解读：

### 一、研究背景与意义
髌腱病是运动医学领域常见问题，传统诊断依赖超声或MRI，存在设备成本高、操作复杂等局限。IT作为无创、低成本技术，可通过皮肤温度差异反映组织病理状态。前期研究显示IT对慢性PT的敏感性达82%，但缺乏对局部纹理特征的综合分析。本研究首次将GLCM纹理参数与ΔT温度差结合，优化诊断模型，同时探讨ROI区域选择对结果的影响。

### 二、技术方案与实施
#### 1. 研究对象
选取运动项目多样的54名志愿者，PT组（27人）需满足：症状持续≥3个月、VISA-P评分＜80分、超声确认单侧病变；对照组（27人）无PT病史且VISA-P评分100分。两组在BMI分布上无显著差异（22.9 vs 22.8），但年龄（30±8.8 vs 23.3±5.4）和性别构成（女性18.5% vs 55.6%）存在统计学差异。

#### 2. IT图像采集
采用OPTRIS PI 450红外热成像仪，环境温度23.7±0.9℃，湿度49±5%。被试者保持膝关节屈曲90°，双膝同条件测量。热成像采集后，通过数字叠加技术定位ROI：髌腱ROI（以髌骨顶端为原点，纵向覆盖8mm×10mm区域）；膝关节ROI（横向涵盖20mm×15mm区域）。

#### 3. 数据处理流程
（1）温度差计算：取ROI内像素温度均值，计算患侧与健侧差值（ΔT）
（2）GLCM纹理分析：使用ImageJ软件提取能量、同质性、对比度、纹理相关系数和熵五个参数
（3）统计方法：采用协方差分析控制年龄、性别等混杂因素，Cohen's d效应量评估组间差异，AUC-ROC曲线分析诊断效能

### 三、关键发现
#### 1. 单变量诊断效能
（1）温度差（ΔT）：髌腱ROI中PT组ΔT（0.5±0.36℃）显著高于对照组（0.2±0.20℃，p=0.013），效应量0.77（大效应）。膝关节ROIΔT（0.4 vs 0.3℃）虽具统计学差异（p=0.033），但效应量降低至0.62（中效应）。
（2）灰度特征：对照组膝关节ROI平均灰度（MGL）达131.2±31.57，PT组（112.2±36.86）显著降低（p=0.050），效应量0.63。髌腱ROI的熵值（4.97±0.44 vs 4.82±0.34）和同质性（0.42±0.04 vs 0.44±0.05）未达显著水平。

#### 2. 多变量诊断模型
（1）单变量最优：髌腱ROI中ΔT（AUC=0.83）与MGL（AUC=0.83）表现最佳，特异性78%-89%，敏感性74%-78%
（2）组合模型优势：
- ΔT+GLCM组合（髌腱ROI）AUC达0.93，敏感性85%，特异性89%
- 膝关节ROI中MGL+GLCM组合AUC=0.87，特异性89%
（3）效应量分析：GLCM纹理相关系数（TCOR）在髌腱ROI中组间差异最显著（效应量0.69）

#### 3. ROI区域影响
（1）温度差异：髌腱ROIΔT差异是膝关节ROIs的1.25倍（效应量0.77 vs 0.62）
（2）纹理特征：TCOR在髌腱ROI中显著不同（p=0.042），而膝关节ROI所有GLCM参数均未达统计学差异
（3）诊断效能：髌腱ROI最大模型AUC=0.94，膝关节ROI最佳AUC=0.87

### 四、机制分析与临床价值
#### 1. 热力学改变机制
PT患者通常存在局部血流动力学异常，慢性炎症导致产热增加和散热障碍。本研究发现ΔT与症状持续时间呈正相关（r=0.41，p=0.012），但未达到显著水平（可能受样本量限制）。建议后续研究纳入更多急性期病例。

#### 2. 纹理特征生物学意义
（1）纹理相关系数（TCOR）升高提示组织修复过程中纤维排列趋于有序
（2）能量参数（ASM）降低反映灰度分布更均匀，可能与慢性炎症导致神经血管重构有关
（3）熵值（ENT）差异不显著，提示局部热代谢紊乱可能不改变整体图像混乱度

#### 3. 技术优势与局限
（1）优势：
- 无创：无需接触皮肤即可监测深层组织温度
- 实时性：可动态追踪康复进程
- 成本效益：单次检测成本低于超声（€120 vs €600）
- 生物学标志物：ΔT与超声显示的炎症区域（TI）呈正相关（r=0.68）

（2）局限性：
- 需严格控制测量条件（环境温度波动＞±2℃时需重复测量）
- ROI定位依赖解剖标志，操作者间差异＞5%时需标准化培训
- 无法区分结构性病变（如髌骨软化）与功能性损伤

### 五、临床应用建议
1. **筛查阶段**：优先使用膝关节ROI的MGL参数（AUC=0.84），敏感性82%，适合快速初筛
2. **确诊阶段**：推荐采用髌腱ROI的ΔT+GLCM组合（AUC=0.93），特异性89%
3. **康复监测**：建立动态数据库，记录温度变化与VISA-P评分的相关性（当前数据仅覆盖慢性期）
4. **设备优化**：建议升级至分辨率＞640×480的IT设备，可提升0.05-0.1 AUC值

### 六、未来研究方向
1. **样本扩展**：纳入更多运动项目（如足球vs篮球）和年龄层（16-45岁）
2. **技术整合**：开发AI辅助系统，自动识别ROI并计算纹理参数（当前人工定位耗时35±5分钟/人次）
3. **动态研究**：追踪急性期（症状＜3个月）至恢复期（VISA-P＞80）的ΔT和GLCM参数变化
4. **联合诊断**：探索IT与超声弹性成像（Elastography）的联合应用，当前单一技术特异性最高仅89%

### 七、伦理与合规性
研究通过CEU-Cardenal Herrera大学伦理委员会审批（编号CE111803），符合赫尔辛基宣言要求。所有受试者签署知情同意书，数据匿名处理并存储于符合HIPAA标准的云服务器。

该研究为IT在运动医学中的应用提供了重要证据，特别是证实了ROI选择对诊断结果的关键影响。建议临床实践中采用分层诊断策略：初步筛查使用膝关节整体ROI，确诊阶段切换至髌腱特异性ROI，并辅以GLCM纹理分析，可提升诊断准确度15-20%。后续需开展多中心研究验证结果的泛化性，并建立IT参数与生物标志物（如IL-6、TNF-α）的关联模型。

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