(57)【要約】特発性側弯症の最終的なコブ角予測値を生成するためのシステム、方法、及び実行可能なプログラムコードが記憶されたコンピューターリーダブルメディアを説明する。前記方法は、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を受けることと、３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、カーブタイプ、及び骨格成熟度に基づく予測モデルに対して、前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を適用することと、前記特発性側弯症の進行曲線をモデリングすることによって、前記最終的なコブ角予測値を生成することとを含む。
2015532144.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特発性側弯症の最終的なコブ角予測値を生成するシステムであって、
３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、カーブタイプ、及び骨格成熟度に基づく予測モデルが記憶されているメモリーと、
プロセッサーと、
前記メモリーに記憶されている少なくとも１つのアプリケーションで、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を受け取り、前記予測モデルを取り出し、前記特発性側弯症の進行曲線をモデリングして、前記最終的なコブ角予測値を生成するように、前記プロセッサーによって実行可能である少なくとも１つのアプリケーションと、
を備えるシステム。
【請求項２】
前記少なくとも１つのアプリケーションが更に、２次元脊椎データを受け取り、３次元の脊椎形態に再構成し、前記形態から、前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを抽出するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターが、初期コブ角、最大変形面、椎体及び椎間板の３次元楔状度、頂部、上部、及び下部の移行部レベル及び胸腰レベルの椎間軸回転度、細長度、並びに捻転のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのアプリケーションが、前記再構成した３次元の脊椎形態の前額面、前記再構成した３次元の脊椎形態の矢状面、及び前記最大変形面のうちの少なくとも１つで前記初期コブ角を計算するように、前記プロセッサーによって実行可能である、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記初期コブ角から最終的なコブ角予測値（この最終的なコブ角予測値は、前記選択した骨格成熟度における特発性側弯症の進展予想の指標となる）までの進行曲線をモデリングするために、前記少なくとも１つのアプリケーションが、前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、前記選択したカーブタイプ、及び前記選択した骨格成熟度を、前記取り出された予測モデルに対して適用するように、前記プロセッサーによって実行可能である、請求項３又は請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記少なくとも１つのアプリケーションが、前記再構成した３次元の脊椎形態内の面であって、前記初期コブ角が最大である方向を中心に延びる軸角を有する面として、前記最大変形面を計算するように、前記プロセッサーによって実行可能である、請求項３〜５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記少なくとも１つのアプリケーションが、前記再構成した３次元の脊椎形態の移行部及び頂椎周囲の椎間板レベルの３次元楔状度、並びに、前記再構成した３次元の脊椎形態のすべての胸椎及び腰椎の椎間板の３次元楔状度の和を計算するように、前記プロセッサーによって実行可能である、請求項３〜６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記少なくとも１つのアプリケーションが、前記再構成した３次元の脊椎形態の上側椎骨の、前記再構成した３次元の脊椎形態の下側椎骨に対する椎間軸回転度を計算するように、前記プロセッサーによって実行可能であり、前記下側椎骨が、前記上側椎骨に隣接しており、前記上側椎骨及び前記下側椎骨に対してそれぞれ、前記再構成した３次元の脊椎形態において、第１の軸を含むローカル軸面が定義されており、前記上側椎骨の前記第１の軸を前記下側椎骨の前記ローカル軸面の上に投影することによって、前記回転度を計算する、請求項３〜７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つのアプリケーションが、前記再構成した３次元の脊椎形態の胸椎及び腰椎の１つ１つの椎体の高さの幅に対する比率として、前記細長度を計算するように、前記プロセッサーによって実行可能である、請求項３〜８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのアプリケーションが、力学的捻転及び幾何学的捻転のうちの少なくとも１つを含む、前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取るように、前記プロセッサーによって実行可能である、請求項３〜９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのアプリケーションが、前記再構成した３次元の脊椎形態における主要な特発性側弯症カーブの第１の半弯曲内の全椎骨の前記椎間軸回転度の第１の和、前記主要なカーブの第２の半弯曲内の全椎骨の前記椎間軸回転度の第２の和、及び前記第１の和と前記第２の和の平均を計算することによって、前記力学的捻転を算出するように、前記プロセッサーによって実行可能であり、前記第１の半弯曲が、前記主要なカーブの上端椎骨と頂椎との間に画定され、前記第２の半弯曲が、前記主要なカーブの下端椎骨と前記頂椎との間に画定される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのアプリケーションが、胸部の右シングルカーブ、胸部主要カーブを有するダブルカーブ、腰部主要カーブを有するダブルカーブ、トリプルカーブ、胸腰部の左シングルカーブ、腰部の左シングルカーブ、及び胸部の左カーブ−腰部の右カーブのうちの１つを含む前記選択したカーブタイプを受け取るように、前記プロセッサーによって実行可能である、請求項１〜１１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのアプリケーションが、第１ステージの骨格成熟度及び第２ステージの骨格成熟度のうちの１つの指標となる骨格成熟度データを含む、前記選択した骨格成熟度を受け取るように、前記プロセッサーによって実行可能であり、前記第１ステージの骨格成熟度が、開いたＹ軟骨且つリッサーグレード０によって特徴付けられ、前記第２ステージの骨格成熟度が、リッサーグレード１、及び閉じたＹ軟骨且つリッサーグレード０のうちの１つによって特徴付けられる、請求項１〜１２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記メモリーに、それぞれ前記特発性側弯症の治療に適する複数の治療選択肢が記憶されており、最終的なコブ角の範囲、及び特発性側弯症のカーブの進行の変化率のうちの少なくとも１つが前記治療選択肢と関連付けられており、更に、前記少なくとも１つのアプリケーションが、前記最終的なコブ角予測値及び前記モデリングした進行曲線のうちの少なくとも１つを前記メモリーに照会して、前記複数の治療選択肢のうちの選択した１つを検索し、前記最終的なコブ角予測値及び前記選択した治療選択肢を出力するように、前記プロセッサーによって実行可能である、請求項１〜１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
前記メモリーに、前記最終的なコブ角予測値を、選択した予測変数と関連付ける一般線形統計モデルを含む前記予測モデルが記憶されており、前記選択した予測変数が、前記３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、カーブタイプ、及び骨格成熟度を含み、逆方向の選択手順によって決定される、請求項１〜１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１６】
特発性側弯症の最終的なコブ角予測値を生成するためのコンピューター実施方法であって、
患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を受け取ることと、
３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、カーブタイプ、及び骨格成熟度に基づく予測モデルに対して、前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を適用することと、
前記特発性側弯症の進行曲線をモデリングすることによって、前記最終的なコブ角予測値を生成することと、
を含む方法。
【請求項１７】
２次元脊椎データを受け取り、３次元の脊椎形態に再構成し、前記３次元形態から、前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを抽出することを更に含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることが、初期コブ角、最大変形面、椎体及び椎間板の３次元楔状度、頂部、上部、及び下部の移行部レベル及び胸腰レベルの椎間軸回転度、細長度、並びに捻転のうちの少なくとも１つを受け取ることを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることが、前記再構成した３次元の脊椎形態の前額面、前記再構成した３次元の脊椎形態の矢状面、及び前記最大変形面のうちの少なくとも１つで計算した前記初期コブ角を受け取ることを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることが、前記再構成した３次元の脊椎形態内の面であって、前記初期コブ角が最大である方向を中心に延びる軸角を有する面として、前記最大変形面を受け取ることを含む、請求項１８又は請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記患者固有の３Ｄ脊椎パラメーターを受け取ることが、前記再構成した３次元の脊椎形態の移行部及び頂椎周囲の椎間板レベルの３次元楔状度、並びに前記再構成した３次元の脊椎形態のすべての胸椎及び腰椎の椎間板の３次元楔状度の和を受け取ることを含む、請求項１８〜２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることが、前記再構成した３次元の脊椎形態の下側椎骨を基準として、前記再構成した３次元の脊椎形態の上側椎骨について計算した前記椎間軸回転度を受け取ることを含み、前記下側椎骨が、前記上側椎骨に隣接しており、前記上側椎骨及び前記下側椎骨に対してそれぞれ、前記再構成した３次元の脊椎形態において、第１の軸を含むローカル軸面が定義されており、前記上側椎骨の前記第１の軸を前記下側椎骨の前記ローカル軸面の上に投影することによって、前記回転度を計算する、請求項１８〜２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることが、前記再構成した３次元の脊椎形態の胸椎及び腰椎の１つ１つの椎体の高さの幅に対する比率として計算した前記細長度を受け取ることを含む、請求項１８〜２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることが、前記再構成した３次元の脊椎形態における主要な特発性側弯症カーブの第１の半弯曲内の全椎骨の椎間軸回転度の第１の和、前記主要なカーブの第２の半弯曲内の全椎骨の椎間軸回転度の第２の和、及び前記第１の和と前記第２の和の平均を計算することによって得た前記捻転を受け取ることを含み、前記第１の半弯曲が、前記主要なカーブの上端椎骨と頂椎との間に画定され、前記第２の半弯曲が、前記主要なカーブの下端椎骨と前記頂椎との間に画定される、請求項１８〜２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
前記生成した最終的なコブ角予測値及び前記モデリングした進行曲線のうちの少なくとも１つをメモリーに照会して、前記メモリーに記憶されている複数の治療選択肢のうちの選択した１つを検索することと（前記複数の治療選択肢のそれぞれが、前記特発性側弯症の治療に適しており、最終的なコブ角の範囲、及び特発性側弯症のカーブの進行の変化率のうちの少なくとも１つが前記治療選択肢と関連付けられている）、前記最終的なコブ角予測値及び前記選択した治療選択肢を出力することとを更に含む、請求項１６〜２４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
プロセッサーによって実行可能なプログラムコードであって、特発性側弯症の最終的なコブ角予測値を生成するプログラムコードが記憶されているコンピューターリーダブルメディアであって、
患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を受け取ることと、
３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、カーブタイプ、及び骨格成熟度に基づく予測モデルに対して、前記患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を適用することと、
前記特発性側弯症の進行曲線をモデリングすることによって、前記最終的なコブ角予測値を生成することと、
を行うように、前記プログラムコードが実行可能であるコンピューターリーダブルメディア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、側弯症の予後を評価する方法に関する。特に、本発明は、側弯症の進行を予測し、側弯症を有する対象を層別化し、側弯症を有する対象に対する装具の効力を評価する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
関連出願の相互参照
本特許出願は、米国特許法第１１９（ｅ）条に基づき、２０１２年１０月１２日に出願された米国特許仮出願第６１／７１３，２２６号（参照により、その内容が本明細書に組み込まれる）に対する優先権を主張するものである。
【０００３】
脊椎変形、特に側弯症は、小児及び青年において最も多く見られるタイプの整形外科的変形である。青年期特発性側弯症（ＡＩＳ）は、コブ角が１０°以上である三次元的な脊椎変形であり、６〜１７歳の小児における有病率は１．３４％である。
【０００４】
骨格成熟度、初期コブ角、及び弯曲のタイプなどの古典的な危険因子によって、最終的なコブ角が予測されるが、ある程度しか予測されないことが明らかになった。個人の弯曲が進行していくのか、その進行がどの程度深刻になるのか予測するための確実な方法は、依然として存在しない。現状の治療手段は、弯曲が＞２５°の患者にしか利用できない。
【０００５】
弯曲が中程度（＜４０°であるが＞２５°）の患者が現在利用できる唯一の治療手段は、外側への装具装着である。装具装着は、カーブを矯正するのではなく、青年が成長期の間、カーブを安定させるが、その有効性には疑問の余地がある（装具を装着しているだけの人の５０％は、恩恵を受けていない）。装具装着は典型的に、３人中２人の患者で、効果がないことも示されている。弯曲が＞４０°の患者にとっては、現状の選択肢は外科的矯正である。
【０００６】
残念なことに、進行リスクに基づき、どの罹患小児又は青年が治療を必要とし得るか確認するために利用できる実証済みの方法は存在しない。そのため、顕著な変形が検出されるまで、又は顕著な進行が明らかに示されるまで、現在の治療法の適用を遅らせる結果、治療が遅れるとともに、治療の至適度が低下する。また、カーブの進行と転帰に関する不確実性が、側弯症の患者と家族の不安と、装具治療と関連する無用な心理社会的ストレスを生んでいる。進行リスクを正確に予測できないことにより、不適切な治療と、不要な受診及びＸ線撮影に至ることもある。
【０００７】
したがって、特に、側弯症と診断された個人に対する治療法の決定において、側弯症のカーブの進行を予測する方法に対するニーズが存在する。
【発明の概要】
【０００８】
本明細書では、予測因子の組み合わせの測定に基づき、側弯症のカーブの進行を予測する方法及びシステムについて説明する。弯曲のタイプ、骨格成熟度、及び３次元（３Ｄ）脊椎パラメーターに基づき、予測モデルを作成する。すなわち、この予測モデルにより、側弯症の早期予後、側弯症を有する対象の層別化、及び側弯症の進行を緩和するための早期の臨床的介入を可能にできる。侵襲性の低い治療方法に関する臨床試験の対象の選定も可能にすることができる。
【０００９】
３Ｄ脊椎パラメーターは、最大弯曲面の角度、初期コブ角（後弯、前弯）、３Ｄ楔状度（頂椎、頂椎間板）、回転度（上下の移行椎、頂椎、胸腰移行部、及び頂椎周囲の椎間の平均）回転度、捻転（幾何学的及び／又は力学的捻転）、並びに細長度（高さ／幅の比率）という６つのカテゴリーの３Ｄ測定値又はパラメーターのうちの１つ以上から選択する。
【００１０】
広範な態様によれば、特発性側弯症の最終的なコブ角予測値を生成するシステムであって、３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、カーブタイプ、及び骨格成熟度に基づく予測モデルが記憶されているメモリーと、プロセッサーと、メモリーに記憶されている少なくとも１つのアプリケーションで、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を受け取り、予測モデルを取り出し、特発性側弯症の進行曲線をモデリングして最終的なコブ角予測値を生成するように、プロセッサーによって実行可能である少なくとも１つのアプリケーションとを備えるシステムを提供する。
【００１１】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは更に、２次元脊椎データを受け取り、３次元の脊椎形態に再構成し、その形態から、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを抽出するように構成されている。
【００１２】
いくつかの実施形態では、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターは、初期コブ角、最大変形面、椎体及び椎間板の３次元楔状度、頂部、上部、及び下部の移行部レベル及び胸腰レベルの椎間軸回転度、細長度、並びに捻転のうちの少なくとも１つを含む。
【００１３】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは、再構成した３次元の脊椎形態の前額面、再構成した３次元の脊椎形態の矢状面、及び最大変形面のうちの少なくとも１つで、初期コブ角を計算するように、プロセッサーによって実行可能である。
【００１４】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは、初期コブ角から最終的なコブ角予測値（最終的なコブ角予測値は、選択した骨格成熟度における特発性側弯症の進展予想の指標となる）までの進行曲線をモデリングするために、取り出された予測モデルに対して、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を適用するように、プロセッサーによって実行可能である。
【００１５】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは、再構成した３次元の脊椎形態内の面であって、初期コブ角が最大である方向を中心に延びる軸角を有する面として、最大変形面を計算するように、プロセッサーによって実行可能である。
【００１６】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは、再構成した３次元の脊椎形態の移行部及び頂椎周囲の椎間板レベルの３次元楔状度、及び再構成した３次元の脊椎形態のすべての胸椎及び腰椎の椎間板の３次元楔状度の和を計算するように、プロセッサーによって実行可能である。
【００１７】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは、再構成した３次元の脊椎形態の上側椎骨の、再構成した３次元の脊椎形態の下側椎骨に対する椎間軸回転度を計算するように、プロセッサーによって実行可能であり、下側椎骨は、上側椎骨に隣接しており、上側椎骨及び下側椎骨に対してそれぞれ、再構成した３次元の脊椎形態において、第１の軸を含むローカル軸面が定義されており、上側椎骨の第１の軸を下側椎骨のローカル軸面の上に投影することによって、上記の回転度を計算する。
【００１８】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは、再構成した３次元の脊椎形態の胸椎及び腰椎の１つ１つの椎体の高さの幅に対する比率として、細長度を計算するようにプロセッサーによって実行可能である。
【００１９】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは、力学的捻転及び幾何学的捻転のうちの少なくとも１つを含む、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取るように、プロセッサーによって実行可能である。
【００２０】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは、再構成した３次元の脊椎形態における主要な特発性側弯症カーブの第１の半弯曲内の全椎骨の椎間軸回転度の第１の和、主要なカーブの第２の半弯曲内の全椎骨の椎間軸回転度の第２の和、及び第１の和と第２の和の平均を計算することによって、力学的捻転を算出するように、プロセッサーによって実行可能であり、第１の半弯曲は、主要なカーブの上端椎骨と頂椎との間に画定され、第２の半弯曲は、主要なカーブの下端椎骨と頂椎との間に画定される。
【００２１】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは、胸部の右シングルカーブ、胸部主要カーブを有するダブルカーブ、腰部主要カーブを有するダブルカーブ、トリプルカーブ、胸腰部の左シングルカーブ、腰部の左シングルカーブ、及び胸部の左カーブ−腰部の右カーブのうちの１つを含む、選択したカーブタイプを受け取るように、プロセッサーによって実行可能である。
【００２２】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションは、第１ステージの骨格成熟度及び第２ステージの骨格成熟度のうちの１つの指標となる骨格成熟度データを含む、選択した骨格成熟度を受け取るように、プロセッサーによって実行可能であり、第１ステージの骨格成熟度は、開いたＹ軟骨且つリッサーグレード０によって特徴付けられ、第２ステージの骨格成熟度は、リッサーグレード１、及び閉じたＹ軟骨且つリッサーグレード０のうちの１つによって特徴付けられる。
【００２３】
いくつかの実施形態では、メモリーには、それぞれ特発性側弯症の治療に適する複数の治療選択肢が記憶されており、最終的なコブ角の範囲、及び特発性側弯症のカーブの進行の変化率のうちの少なくとも１つが、治療選択肢と関連付けられており、更に、少なくとも１つのアプリケーションは、最終的なコブ角予測値、及びモデリングした進行曲線のうちの少なくとも１つをメモリーに照会して、複数の治療選択肢のうちの選択した１つを検索し、最終的なコブ角予測値、及び選択した治療選択肢を出力するように、プロセッサーによって実行可能である。
【００２４】
いくつかの実施形態では、メモリーには、最終的なコブ角予測値を、選択した予測変数と関連付ける一般線形統計モデルを含む予測モデルが記憶されており、選択した予測変数は、３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、カーブタイプ、及び骨格成熟度を含み、逆方向の選択手順によって決定される。
【００２５】
別の広範な態様によれば、特発性側弯症の最終的なコブ角予測値を生成するためのコンピューター実施方法であって、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を受け取ることと、３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、カーブタイプ、及び骨格成熟度に基づく予測モデルに対して、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を適用することと、特発性側弯症の進行曲線をモデリングすることによって、最終的なコブ角予測値を生成することとを含む方法を提供する。
【００２６】
いくつかの実施形態では、この方法は、２次元脊椎データを受け取り、３次元の脊椎形態に再構成し、その３次元形態から、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを抽出することを更に含む。
【００２７】
いくつかの実施形態では、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることは、初期コブ角、最大変形面、椎体及び椎間板の３次元楔状度、頂部、上部、及び下部の移行部レベル及び胸腰レベルの椎間軸回転度、細長度、並びに捻転のうちの少なくとも１つを受け取ることを含む。
【００２８】
いくつかの実施形態では、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることは、再構成した３次元の脊椎形態の前額面、再構成した３次元の脊椎形態の矢状面、及び最大変形面のうちの少なくとも１つで計算した初期コブ角を受け取ることを含む。
【００２９】
いくつかの実施形態では、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることは、再構成した３次元の脊椎形態内の面であって、初期コブ角が最大である方向を中心に延びる軸角を有する面として、最大変形面を受け取ることを含む。
【００３０】
いくつかの実施形態では、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることは、再構成した３次元の脊椎形態の移行部及び頂椎周囲の椎間板レベルの３次元楔状度、並びに再構成した３次元の脊椎形態のすべての胸椎及び腰椎の椎間板の３次元楔状度の和を受け取ることを含む。
【００３１】
いくつかの実施形態では、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることは、再構成した３次元の脊椎形態の下側椎骨を基準として、再構成した３次元の脊椎形態の上側椎骨について計算した椎間軸回転度を受け取ることを含み、この下側椎骨は、上側椎骨に隣接しており、上側椎骨及び下側椎骨に対してそれぞれ、再構成した３次元の脊椎形態において、第１の軸を含むローカル軸面が定義されており、上側椎骨の第１の軸を下側椎骨のローカル軸面の上に投影することによって、回転度を計算する。
【００３２】
いくつかの実施形態では、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることは、再構成した３次元の脊椎形態の胸椎及び腰椎の１つ１つの椎体の高さの幅に対する比率として計算した細長度を受け取ることを含む。
【００３３】
いくつかの実施形態では、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーターを受け取ることは、再構成した３次元の脊椎形態における主要な特発性側弯症カーブの第１の半弯曲内の全椎骨の椎間軸回転度の第１の和、主要なカーブの第２の半弯曲内の全椎骨の椎間軸回転度の第２の和、及び第１の和と第２の和の平均を計算することによって得た捻転を受け取ることを含み、第１の半弯曲は、主要なカーブの上端椎骨と頂椎との間に画定され、第２の半弯曲は、主要なカーブの下端椎骨と頂椎との間に画定される。
【００３４】
いくつかの実施形態では、上記の方法は、生成した最終的なコブ角予測値及びモデリングした進行曲線のうちの少なくとも１つをメモリーに照会して、メモリーに記憶されている複数の治療選択肢のうちの選択した１つを検索することと（複数の治療選択肢のそれぞれは、特発性側弯症の治療に適しており、最終的なコブ角の範囲、及び特発性側弯症のカーブの進行の変化率のうちの少なくとも１つが、治療選択肢と関連付けられている）、最終的なコブ角予測値及び選択した治療選択肢を出力することとを更に含む。
【００３５】
更に別の広範な態様によれば、プロセッサーによって実行可能なプログラムコードであって、特発性側弯症の最終的なコブ角予測値を生成するプログラムコードが記憶されているコンピューターリーダブルメディアであって、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を受け取ることと、３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、カーブタイプ、及び骨格成熟度に基づく予測モデルに対して、患者固有の３Ｄの形態学的脊椎パラメーター、選択したカーブタイプ、及び選択した骨格成熟度を適用することと、特発性側弯症の進行曲線をモデリングすることによって、最終的なコブ角予測値を生成することとを行うように、プログラムコードが実行可能であるコンピューターリーダブルメディアを提供する。
【００３６】
側弯症のカーブの進行を予測するこの技法は、ＡＩＳ患者をモニタリングする助けとなり得るとともに、それに従い、その患者の治療計画を調整する助けとなり得る。
【００３７】
本明細書では、「コブ角」は、Ｘ線写真上で行った測定値から割り出した、脊椎の弯曲の測定値を指す。具体的には、側弯症は、コブ角によって定義する。コブ角は、例示的には、ＡＩＳにおける変形に関わる一番上の椎骨の上側終板に対して平行に（又は垂直に）引いた線と、一番下の椎骨の下側終板に対して平行に（又は垂直に）引いた線との間に形成される角度として計算する。コブ角が＞１０°の脊椎の側弯及び回転性の脊椎弯曲を側弯症と定義する。「リッサーサイン」は、骨格成熟度の測定値を指す。骨格成熟度は、１）リッサー０且つ開いたＹ軟骨、２）リッサー０且つ閉じたＹ軟骨、又はリッサー１、及び３）リッサー２以上という３つの順次的なステージに分類できる。第２ステージは、急成長期と相関している。更に精密には、リッサーサインは、腸骨骨端核に存在する石灰化の量によって定義し、四分位数で分類され、前外側から後内側への骨化の進行を測定する。リッサーグレード１は、最大で２５パーセントの腸骨骨端核の骨化を示し、１００パーセントの骨化を示すグレード４まで上がっていく。リッサーグレード５は、１００パーセントの骨化後、腸骨骨端核が腸骨稜に融合したことを意味する。小児は通常、最も急速な骨格成長期に、２年間かけて、リッサーグレード１からグレード５まで進む。
【００３８】
本明細書の発明を実施するための形態について検討すれば、本発明の他の多くの用途及び利点は、当業者には明らかになるであろう。下記の項では、単に議論を明確にするために、非限定例によって、本発明について説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】図１は、側弯症の脊椎の３Ｄへの再構成を示しており、前方向の《ｘ》軸、左方向の《ｙ》軸、及び頭方向の《ｚ》軸を有する軸系において、各弯曲（胸部隣接部のカーブ、胸部のメインカーブ、及び腰部のカーブ）の最大変形面が三角形によって表されている。
【図２】図２Ａは、椎体の３Ｄ楔状度を示している。図２Ｂは、２つの頂椎間板の３Ｄ楔状度の平均の例示である。
【図３】図３Ａは、椎間回転度の例示である。図３Ｂは、単一の椎体の高さ／幅（ｈ／ｗ）の比率による細長度の例示である。
【図４】図４は、捻転の例示であり、χは平均、Σは和、θは角度である。
【図５】図５は、ＡＩＳの予測モデルを作成する例示的な方法のフローチャートである。
【図６】図６は、頻度ヒストグラムを表しており、最終的なコブ角が《ｘ》軸に、頻度が《ｙ》軸に取られており、正規曲線が示されている。
【図７】図７は、ＡＩＳの予測モデリング用の例示的なシステムのブロック図である。
【図８】図８は、図７の予測モデルシステムの例示的なシステムのブロック図である。
【図９】図９は、図８の予測モデルシステム上で実行される例示的なアプリケーションのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
初診時に入手可能な情報に基づき、特発性側弯症における最終的なコブ角を予測するための方法及びシステムを説明する。一実施形態では、この方法及びシステムは、本明細書に記載されているように、ＡＩＳに適用する。しかしながら、早発性特発性側弯症などの他のタイプの側弯症にも適用できることを理解されたい。進行の危険因子として、最大弯曲面を供給する。予測モデルを得るためには、弯曲のタイプ、骨格成熟度、初期コブ角、最大弯曲面の角度、移行部及び頂椎周囲の椎間板（例えばＴ３〜Ｔ４、Ｔ８〜Ｔ９、Ｔ１１〜Ｔ１２の椎間板）の３Ｄ楔状度、並びに胸椎及び腰椎の椎間板の３Ｄ楔状度の和という予測因子のうちの１つ以上を組み合わせる。
【００４１】
骨格成熟度、初期コブ角、及び弯曲のタイプのような古典的な危険因子から、最終的なコブ角が、ある程度予測されることが分かっている。胸椎及び腰椎レベルの椎間板楔状度の和、並びに３つの具体的な移行部及び頂椎周囲の椎間板の３Ｄ楔状度レベル（例えばＴ３〜Ｔ４、Ｔ８〜Ｔ９、Ｔ１１〜Ｔ１２）に加えて、最大弯曲面を加えると、最終的なコブ角の全体的予測が向上する。
【００４２】
３Ｄ脊椎パラメーターに基づき、青年期特発性側弯症における最終的なコブ角の予測モデルを作成する目的で、試験を行った。２００６年１月から２０１０年５月まで、単一施設で、前向きコホートを募集した。組み入れ基準は、（１）整形外科医による初診でＡＩＳと診断されたこと、（２）コブ角が１１〜４０度であること、及び（３）リッサーサインが０又は１であることであった。除外基準は、（１）先天性側弯症、神経・筋原性側弯症、又は症候性側弯症であった。リッサーサインが２以上の患者も除外した。カーブが４０度を超える場合も除外した。医師によっては融合術を検討するカテゴリーに当たるからである。
【００４３】
初診及びその後の診察において、各患者に、脊椎の側面像及びＰＡ像のＸ線撮影を行った。患者に対し、４人の脊椎外科医のうちの１人による追跡を、治療担当の外科医の選択した追跡間隔で行った。この試験の終了時点は、患者が、骨格の成熟に至ったか（少なくともリッサー４）、又は融合術を行った時とした。装具治療は、治療担当の医師に従えば認められたが、装具は、診察予約の前夜に外すものとした。
【００４４】
すべての患者において、カーブタイプを、胸部の右シングルカーブ、胸部主要カーブを有するダブルカーブ、腰部主要カーブを有するダブルカーブ、トリプルカーブ、胸腰部の左シングルカーブ、腰部の左シングルカーブ、又はその他（胸部の左カーブ及び腰部の右カーブ）として定義した。リッサーサイン及びＹ軟骨の状態（開いた状態又は閉じた状態）を初診時に評価した。骨格成熟度は、ステージ０（開いたＹ軟骨且つリッサー０）、又はステージ１（リッサー０且つ閉じたＹ軟骨、若しくはリッサー１）のいずれかとして定めた。
【００４５】
すべての患者に、初診時に、ＰＡ及び側面のＸ線撮影から、脊椎の３Ｄ脊椎への再構成を行った。再構成は、その技法に詳しい１人の研究助手が、Ｓｐｉｎｅ  ３Ｄ（カナダ、モントリオールのＬＩＳ３Ｄ）及びＩｄｅｆＸ（カナダ、モントリオールのＬＩＯ）という２つのソフトウェアによって行った。この試験で用いた２つのＸ線画像撮影システムのそれぞれに適した仕様に沿うように、２種類のソフトウェアを用いた。Ｓｐｉｎｅ  ３Ｄは、Ｆｕｊｉのシステムとともに使用し（コホートの患者の最初の５８人）、ＩｄｅｆＸは、ＥＯＳ（商標）のシステムとともに使用した（コホートの患者の最後の７５人）。Ｓｐｉｎｅ  ３Ｄソフトウェアは、非立体対応点アルゴリズム（ＮＳＣＰ）と組み合わせた直接線形変換に基づくアルゴリズムを使用し、これは、立体的なＸ線撮影から得られる椎骨上の対応する解剖学的ランドマークの識別に基づく。ＩｄｅｆＸソフトウェアは、先見的知識に基づき、半自動的（ＳＡ）な方法を用いる。いずれのソフトウェアも、同等の精度の３Ｄ再構成を行った。立体Ｘ線画像（ＮＳＣＰ及びＳＡ）から得た３Ｄ椎骨モデルと、ＣＴスキャンからの再構成から得た３Ｄ椎骨モデルとの間には、平均誤差の点で、差はない。これらの再構成の精度は、従来のＣＴスキャンからの再構成と比べると、ポイント対サーフェス誤差の平均が１．５ｍｍ未満、角度測定値についても２度未満であり、申し分ないことが分かった。
【００４６】
すべての測定値は、すべての再構成において同じカスタムソフトウェアＩｄｅｆＸ（カナダ、モントリオールのＬＩＯ）を用いて行った、コンピューターによる３Ｄ放射線測定値であった。
【００４７】
算出した３Ｄパラメーターは、例示的には、グローバル（脊椎全体）、リージョナル（側弯部分）、又はローカル（椎骨）な記述子からなる６つのカテゴリーに分類した。各椎骨の重心は、椎骨の上部終板の中心と、下部終板の中心との間の中間点として定義する。グローバル軸系は、下記のように、ＳＲＳの３Ｄ用語群によって定義されている。原点は、上部終板Ｓ１の中心にあり、《ｚ》軸は垂直線（重心線）であり、《ｙ》軸は、上前腸骨棘間の軸であり、左に向いている。ローカルの椎骨軸系は、下記のように、ＳＲＳの３Ｄ用語群によって定義されている。原点は、椎体の重心であり、ローカルの‘ｚ’軸は、上部終板と下部終板の中心を通り、頭方向に向いており、‘ｙ’軸は、右椎弓根と左椎弓根の底の上の類似のランドマークを結ぶ線に対して平行であり、左に向いている。各パラメーターカテゴリーの例示的な３Ｄパラメーターセットは、以下のとおりである。各パラメーターカテゴリーは、複数の３Ｄパラメーターを含んでよいことを理解されたい。
【００４８】
１−コブ角：コブ角は、カーブの各終椎の上下の終板間の角度と定義した。コブ角は、胸椎後弯（Ｔ４〜Ｔ１２）及び腰椎前弯（Ｌ１〜Ｌ５）について、前額面、３Ｄにおける最大変形面、及び矢状面で測定した。
【００４９】
２−最大変形面：図１を参照すると、最大変形面１０２が示されている。面１０２の軸角（図示なし）は、コブ角が最大である方向、例えばグローバルｚ軸を中心とする軸角である。脊椎１０６の各弯曲の最大変形面１０２は、例えば、胸部隣接部のカーブについては三角形１０４１、胸部の主要な弯曲については三角形１０４２、腰椎部の弯曲については三角形１０４３によって例示的に表されている。
【００５０】
３−椎体及び椎間板の３次元楔状度：図２ａ及び２ｂは、椎体及び椎間板の３次元楔状度θ３Ｄを示している。最大変形面１０２（３Ｄ面）の頂椎２０２の楔状度と、２０４１、２０４２におけるような２つの頂椎間板の最大３Ｄ楔状度の平均が示されている。最大３Ｄ楔状度は、上記平面で測定した楔状度を表しており、その楔状度の値は、縦軸の周りで最大である。頂部が椎間板である場合（図２ｂ参照）、両方の頂椎の３Ｄ楔状度θ１３Ｄ、θ２３Ｄの平均を算出し、２つの頂椎間板の平均の代わりに、頂椎間板の３Ｄ楔状度のみを報告した。３Ｄの椎間板楔状度は、胸椎及び腰椎のすべてのレベル（Ｔ１〜Ｔ２からＬ４〜Ｌ５まで）について分析した。
【００５１】
４−頂部、上部、及び下部の移行部レベル及び胸腰レベルの椎間軸回転度：これは、図３ａに示されている。特には、下側椎骨３０２２のローカル軸系を基準として、上部、頂部、及び下部のカーブレベル、並びに胸腰移行部（Ｔ１２〜Ｌ１）における２つの隣接する椎骨３０２１、３０２２間の回転度が示されている。上側椎骨３０２１の下側椎骨３０２２に対する回転度θＡＸＩＡＬは、上側椎骨３０２１のローカルｘ軸を下側椎骨３０２２のローカル軸系のｘ−ｙ面に投影した後に算出した。ＳＲＳの３Ｄ用語群の椎間回転度に関する定義は、２つの隣接する椎骨のローカル軸間の投影角である。
【００５２】
５−細長度：図３ｂは、細長度（Ｔ６、Ｔ１２、及びＬ４というローカル、並びにＴ１〜Ｌ５というリージョナルな細長度）、すなわち、Ｔ６、Ｔ１２、及びＬ４の椎骨の椎体の高さｈ（椎骨の中心における、上側終板と下側終板との距離）と幅ｗ（高さ線に対して垂直な中外側方向線を用いて、椎骨の中心で測定）との比率を示している。比率は、Ｔ１〜Ｌ５の脊椎の長さと、Ｔ６、Ｔ１２、及びＬ４の椎体の幅の平均との間で得てもよい。幅の代わりに奥行（高さ線に対して垂直な、椎骨の前後方向中心線）を用いて、同じ計算を行った。Ｔ１〜Ｌ５の長さは、Ｔ１の上部終板の中心から始まり、すべての椎骨の重心を通り、Ｌ５の下部終板の中心に至る線の長さである。この線は、３次スプライン関数を用いて平滑化した。Ｔ６とＬ４を選択し、胸腰部のランドマークとしてＴ１２を加えた。しかしながら、細長度の算出は、Ｔ６、Ｔ１２、及びＬ４の椎骨に限らず、いずれの胸椎又は腰椎にも適用してよいことを理解されたい。
６−捻転：図４は、力学的捻転、すなわち、脊椎１０６の主要な側弯カーブ４０２の２つの半弯曲部（上端椎骨と頂椎との間の半弯曲部、及び下端椎骨と頂椎との間の半弯曲部。図示なし）に含まれるすべての椎骨の椎間軸回転度（下側椎骨のローカルリファレンスに従って測定）の和の平均を示している。この目的のために、第１の半弯曲（図示なし）内の全椎骨の椎間軸回転度の第１の和ΣθＡＸＩＡＬ１を計算する。第２の半弯曲（図示なし）内の全椎骨の椎間軸回転度の第２の和ΣθＡＸＩＡＬ２を更に計算する。続いて、第１の和ΣθＡＸＩＡＬ１と第２の和ΣθＡＸＩＡＬ２の平均を計算して、捻転値を得る。上述のように、幾何学的捻転も適用してよい。
【００５３】
ある具体的な実施形態では、予測方法の出力は、骨格成熟に至っていた（最低でもリッサー４）最先の受診時、又は融合術の直前に、後前方向（ＰＡ）Ｘ線撮影で測定される主要なコブ角として定義した。
【００５４】
図５は、予測モデル５００を生成する例示的な方法のフローチャートである。第１の工程５０２は、頻度ヒストグラムからの出力データ、及び正規分布の主観的分析からの出力データの正常性を評価するためのものであった。
【００５５】
変数が多いので、第２の工程５０４は、単変量分析を行って、多変量分析に含めるべき予測変数のうち、特に関連性の高い予測変数を選択するためのものであった。初めに、０．１以下のｐ値と関連付けられるパラメーターを識別するために、骨格成熟時の最終的なコブ角と、脊椎のローカルパラメーター、リージョナルパラメーター、及びグローバルパラメーターとの間の相関付けを行うことができる。
【００５６】
第３の工程５０６は、カーブタイプのカテゴリー数を減らすために行った。カーブタイプをマージし、その結果、同様な、骨格成熟時の最終的なコブ角を得られるように、一元配置分散分析（ＡＮＯＶＡ）を行って、骨格成熟時の最終的なコブ角に関して、０．０５の有意レベルで、６種類のカーブタイプを比較することができる。この工程の目的は、このモデルにおけるカーブ入力のタイプの様々なカテゴリーの数を減らすことであった。
【００５７】
最後の工程５０８は、一般線形モデル（ＧＬＭ）に基づき、予測モデルを作成することにあった。逆方向の選択手順アプローチを行って、予測変数を選択した。まず、フルモデルに含まれる各予測因子（カーブタイプ及び骨格成熟ステージを固定因子として含め、残りのすべての脊椎パラメーターを共変量として含めた）について、Ｐ値を得た。交互作用をカテゴリー変数間に加えて、ある１つの変数の単純主効果の、第２の効果のレベルに対する変化が有意であるか検定した。
【００５８】
続いて、ｐ値が大きい予測因子を除外し、モデルを最適合した。残りのすべての予測変数が、０．０５に設定された停止基準よりも小さいｐ値と関連付けられるまで、これを行った。ＧＬＭでは、骨格成熟時の最終的なコブ角と、選択した予測変数との間の関連性を評価し、ベータ係数（β係数）及び９５％信頼区間（ＣＩ）として表した。
【００５９】
すべての統計分析は、ＳＰＳＳ２０．０というソフトウェアパッケージ（米国イリノイ州シカゴのＳＰＳＳ，ｉｎｃ．）で行った。
【００６０】
例示的な一実施形態では、１３３人のＡＩＳの前向きコホートを、骨格未熟期から成熟期まで（平均３７カ月）追跡した。合計１７２人のＡＩＳ患者をコホートに入れた。分析時点で、１３３人の患者を含めることができた（７７．３％）。全体的には、１７人は追跡不能、１３人は骨格が未熟なままで、９人の患者は、キャリブレーションエラーのために、３Ｄ再構成が不可能であった。コホートの記述的特徴は、ｎ（サンプル数）、ＴＲ（Ｙ軟骨）、ＲＴ（胸部の右カーブ）、ＲＴ−ＬＬ（胸部の右カーブ−腰部の左カーブ）、ＬＬ−ＲＴ（腰部の左カーブ−胸部の右カーブ）、ＬＴＬ（胸腰部の左カーブ）、その他（胸部の左カーブ、腰部の右カーブ）という頭字語を用いて、表１に示されている。
【００６１】
【表１】
2015532144.tif 000003
【００６２】
初診時の再構成した３Ｄ脊椎Ｘ線画像に対して、コンピューターによる測定を行った。測定値又はパラメーターのカテゴリーは６個あり、各カテゴリーは、最大弯曲面の角度、コブ角（後弯、前弯）、３Ｄ楔状度（頂椎、頂椎間板）、回転度（上下の移行椎、頂椎、胸腰移行部）、頂椎周囲の椎間回転度の平均（幾何学的及び／又は力学的捻転）、並びに細長度（高さ／幅の比率）という複数の測定値又はパラメーターを含む。転帰としての最終的なコブ角（手術直前又は骨格成熟時のいずれかのコブ角）、及び予測変数としての３Ｄ脊椎パラメーターを用いて、逆方向手順による一般線形モデル分析を行った。骨格成熟ステージと弯曲のタイプもモデルに含めた。
【００６３】
ある具体的な実施形態では、決定係数０．７１５で予測モデルを得た。含めた予測変数は、３段階の骨格成熟システムと弯曲のタイプであった。最大弯曲面の角度とともに、初期の前方向コブ角も含めた。最終的なコブ角の他の４つの予測因子は、Ｔ３〜Ｔ４、Ｔ８〜Ｔ９、及びＴ１１〜Ｔ１２の椎間板の３Ｄ楔状度、並びにすべての胸椎及び腰椎の椎間板の３Ｄ楔状度の和であった。上述のように、別の実施形態では、Ｔ３〜Ｔ４、Ｔ８〜Ｔ９、及びＴ１１〜Ｔ１２以外の移行部及び頂椎周囲の椎間板レベルの３Ｄ楔状度を適用してよいことを理解されたい。
【００６４】
最終的なコブ角分布は、図６に示されているヒストグラムによって示されているように、正規分布に従っていた。
【００６５】
合計４１個の脊椎パラメーターについて、最終的なコブ角とのピアソン相関関係を行った。０．１未満のｐ値と関連付けられた相関関係が得られたパラメーターは３０個であった。相関関係分析の結果は表２に示されている。
【００６６】
【表２】
2015532144.tif 000004
【００６７】
弯曲のタイプに関しては、ＡＮＯＶＡ分析は、６つのカテゴリーを、（１）胸部の右カーブと、主要カーブとしての腰部の左カーブとのダブル、及びその他のタイプ（胸部の左カーブ、腰部の右カーブ）、（２）トリプル、（３）胸腰部の左カーブ、並びに（４）主要カーブとしての胸部の右カーブとのダブルという４つのタイプに減少させた。
【００６８】
ＧＬＭ分析に関しては、骨格成熟度、カーブタイプ、２Ｄの初期コブ角、最大変形面の角度、Ｔ３〜Ｔ４、Ｔ８〜Ｔ９、Ｔ１１〜Ｔ１２の椎間板楔状度、腰椎及び胸椎の楔状度の和が、最終的なコブ角の予測変数であることが分かった。表３は、最終的なコブ角の予測変数を決定するためのＧＬＭ（Ｒ２＝０．７１５、Ｆ＝２２．９５６、ｐ＜０，０００）を示している。
【００６９】
【表３】
2015532144.tif 000005
【００７０】
β係数がマイナス（−０．１３４）である椎間板楔状度の和を除き、すべての連続予測変数が、コブ角の最終的な値を上昇させた。初期コブ角の係数は０．７１４である。患者の骨格成熟ステージが０である場合、骨格成熟ステージが１である同様の患者と比較するときには、最終的なコブ角予測値に８．７°を足す。弯曲のタイプに関しては、カーブがタイプ４である同様の患者と比較するときには、４．６°（タイプ１）若しくは３．２°（タイプ３）を最終的なコブ角から減じ、タイプ２では４．０°を足す。これは、交互作用の寄与によって調節する。成熟ステージが０のタイプ１では、最終的なコブ角予測値から２．９°を減じることになり、成熟ステージが０のタイプ２では、最終的なコブ角予測値に９．０°を足すことになり、成熟ステージが０のタイプ３では最終的なコブ角予測値から１４．６°を減じることになる。この予測モデルのＲ２は０．７１５であり、これは、分散の７１．５％を説明することを意味する。
【００７１】
カテゴリー予測変数のｐ値の一部は、ＧＬＭにおけるそれらの変数の主効果を評価すると、０．０５超である。しかしながら、これらのカテゴリー予測変数は、モデル内に保持した。これらの寄与度は、互いの交互作用について検討したところ、有意であったからである。
【００７２】
未熟なＡＩＳ患者において、骨格成熟度が中程度となり、コブ角が１１°〜４０°である中程度なカーブとなるまで、進行の予測を促すことになる進行予測変数を識別した。この予測モデルは、初診から得られた情報のみを用いて、骨格成熟時の最終的なコブ角の分散の７１．５％を説明できる。
【００７３】
このモデルに含まれる基本的な予測変数は、初診時のコブ角、弯曲のタイプ、及び骨格成熟度である。
【００７４】
このモデルに含まれる１つの３Ｄパラメーターは、最大変形面の角度である。このパラメーターは、カーブの回転度と関連付けられ、従来のコブ角よりも進行性ＡＩＳを敏感に検知できる。
【００７５】
このモデルに含まれる他の４つの予測変数は、椎間板楔状度（移行部及び頂椎周囲の椎間板レベル、例えばＴ３〜Ｔ４、Ｔ８〜Ｔ９、Ｔ１１〜Ｔ１２の椎間板楔状度、並びにすべての和）である。識別したＴ３〜Ｔ４及びＴ１１〜Ｔ１２のレベルは通常、弯曲のタイプに応じて、移行部レベル及びＴ８〜Ｔ９の移行部又は頂椎レベルを表す（胸椎カーブにおいては、頂椎レベルを表すことになり、胸腰カーブにおいては、移行部レベルを表すことになる）。Ｔ３〜Ｔ４の椎間板の楔状度は、最終的なコブ角予測に対して最も大きな効果を有する。
【００７６】
選択した統計モデルは、予測変数を選択するための逆方向手順によるＧＬＭであった。ステップワイズ変数選択は、医療用途で広く用いられており、最も適合するモデルを見出すのに優れた選択なので、これを選択した。線形モデリングには、１００を超えるサンプル数が必要となることが認められている。線形モデリングのサンプル数を求める別の方法は、モデルに含まれる自由度を少なくとも１０倍にすることである。このモデルの自由度は、１３自由度であるので（連続予測変数が６個、成熟ステージに関するものが１つ、カーブタイプに関するものが３つ、成熟ステージと弯曲のタイプとの組み合わせに関するものが３つ）、１３３個のサンプル数が適切である。
【００７７】
以下では、図７を参照して、ＡＩＳの進行曲線を予測する際の支援を医療提供者に提供する通信システム７００について説明していく。システム７００は、７０２にあるように、ネットワーク７０６を介して予測モデルシステム７０４と通信するように構成された複数の装置を含む。装置７０２は、インターネット、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、携帯電話網、又は当業者に知られている他のネットワークのようなネットワーク７０６を介して通信するように構成されているいずれかの装置（パーソナルコンピューター、携帯情報端末、スマートフォンなど）を含む。予測モデルシステム７０４は、装置７０２と分離しているとともに、装置７０２から離れているものとして図示されているが、予測モデルシステム７０４は、ダウンロードソフトウェアアプリケーション、ファームウェアアプリケーション、又はこれらの組み合わせのいずれかとして、装置７０２と一体化してもよいことを理解されたい。
【００７８】
図示されているように、１つ以上のデータベース７０８を予測モデルシステム７０４に直接一体化しても、予測モデルシステム７０４とは別に、及び／又は予測モデルシステム７０４から離して搭載してもよい。データベース７０８へのリモートアクセスの場合、上述のように、いずれかのタイプのネットワーク７０６を介してアクセスを行ってよい。データベース７０８は、コンピューターによる迅速なサーチ及び検索のために、整理したデータ又は情報収集物として搭載してよい。データベース７０８は、各種のデータ処理動作と連動して、データの記憶、検索、修正、及び削除を容易にするように構築してよい。データベース７０８は、レコード（各レコードは１つ以上のフィールドからなる）に分解できるファイル又はファイルセットからなってよい。データベースの情報は、フィールドを迅速にサーチし、再編成し、グループ化し、選択するために、キーワードとソートコマンドを用いるクエリ−によって取り出してよい。データベース７０８は、１つ以上のサーバーのようなデータ記憶メディア上のいずれかのデータ編成であってよい。
【００７９】
一実施形態では、データベース７０８は、トランスポートレイヤーセキュリティ（ＴＬＳ）を支援できるセキュアウェブサーバー及びハイパーテキストトランスファープロトコルセキュア（ＨＴＴＰＳ）（データへのアクセスのために用いられるプロトコル）である。セキュアウェブサーバーへの通信及びセキュアウェブサーバーからの通信は、セキュアソケットレイヤー（ＳＳＬ）を用いて確保してよい。ユーザーの本人確認は、いずれのユーザーにおいても、ユーザーネーム及びパスワードを用いて行ってよい。各種レベルのアクセス権を複数のレベルのユーザーに提供してよい。
【００８０】
あるいは、コンピューターネットワーク内の装置が情報を交換できるようにするいずれかの既知の通信プロトコルを用いてもよい。プロトコルの例は、ＩＰ（インターネットプロトコル）、ＵＤＰ（ユーザーデータグラムプロトコル）、ＴＣＰ（トランスミッションコントロールプロトコル）、ＤＨＣＰ（ダイナミックホストコンフィギュレーションプロトコル）、ＨＴＴＰ（ハイパーテキストトランスファープロトコル）、ＦＴＰ（ファイルトランスファープロトコル）、Ｔｅｌｎｅｔ（テルネットリモートプロトコル）、ＳＳＨ（セキュアシェルリモートプロトコル）である。
【００８１】
図８を参照すると、予測モデルシステム７０４は、例示的には、ユーザーが予測モデルシステム７０４とやりとりできるようにするユーザーインターフェース８０２を含む。特には、下記に更に詳細に論じられているように、ユーザー（例えば医師）は、ユーザーインターフェース８０２を用いて、情報を予測モデルシステム７０４に提示できる。上述のように、その情報は、初診の際に得ることができ、コブ角、弯曲のタイプ、骨格成熟度、３Ｄの形態学的パラメーターのような基本的な予測変数を含む。ユーザーインターフェース８０２を用いて、予測モデルシステム７０４のローカル又は遠隔にあるメモリー８０６から情報にアクセスできる。
【００８２】
予測モデルシステム７０４は、プロセッサー８０４を更に含み、プロセッサー８０４は、データに関わる動作を実行できるいずれかの装置であってよい。例は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、フロントエンドプロセッサー、マイクロプロセッサー、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ／ＶＰＵ）、フィジックスプロセッシングユニット（ＰＰＵ）、デジタルシグナルプロセッサー、及びネットワークプロセッサーである。ユーザーインターフェース８０２を介して入力された情報に基づき、最終的なコブ角予測値を出力するために、複数のアプリケーション８０８ａ…８０８ｎは、例示的には、プロセッサー８０４で必要とされる動作を実行するプロセッサー８０４上で実行される。本明細書に示されているアプリケーション８０８ａ…８０８ｎは、別個のものとして図示及び説明されているが、様々な形で組み合わせても、分離させてもよいことを理解されたい。
【００８３】
プロセッサー８０４は、データを受け取って記憶できるメモリー８０６と通信している。メモリー８０６は、高速ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）のようなメインメモリーであっても、ハードディスク又はフラッシュメモリーのような補助記憶ユニットであってよい。メモリー８０６は、リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリー（ＥＰＲＯＭ）、又は光学式記憶メディア（ビデオディスク及びコンパクトディスクなど）のようないずれかの他のタイプのメモリーであってもよい。
【００８４】
図９は、最終的なコブ角予測値を生成するアプリケーション８０８ａを例示的に示している。Ｘ線撮像システム又はその他の撮像システムから得られる画像のような２次元脊椎画像を脊椎再構成モジュール９０２に供給する。すなわち、３次元の脊椎形態を供給し、３Ｄパラメーター抽出モジュール９０４が、３Ｄデータを受け取って、そのデータから、初期コブ角、最大変形面、椎体及び椎間板の３次元楔状度、頂部、上部、及び下部の移行部レベル及び胸腰レベルの椎間軸回転度、細長度、並びに捻転のようなパラメーターを抽出するように構成されている。これらのパラメーターをモデリングユニット９０６に供給し、骨格成熟度及びカーブタイプのパラメーターと組み合わせて、ＡＩＳの進行曲線をモデリングして、最終的なコブ角予測値を出力する。予測モデルシステム７０４の出力は、進行リスクが追加の治療を行うに値するかを治療担当の医師が判断する助けとなる。
【００８５】
いくつかの実施形態では、予測モデルシステム７０４は更に、初期コブ角と最終的なコブ角を用いて進行曲線を描くように構成されている。この曲線は、ユーザーインターフェース８０２又は別の出力装置（プリンターなど）を介して、ユーザーに対して出力してよい。いくつかの実施形態では、予測モデルシステム７０４は、最終的なコブ角、並びに／又は初期及び最終的なコブ角を用いて生成される進行曲線の関数として、一連の推奨される治療選択肢から選択するようにも構成されている。その選択が、最適な推奨される治療で構成されるように、治療選択肢は、最終的なコブ角の範囲、及び／又は進行曲線の変化率の関数として分類してもよい。続いて、レンダリングするための装置７０２に、ユーザーインターフェース８０２又はその他の出力装置を介して、選択した治療（１つ又は複数）を出力してよい。最終的なコブ角予測値を生成したら、治療選択肢によって、治療担当の医師を支援するためのその他の実施形態は、当業者には容易に分かるであろう。
【００８６】
本明細書のブロック図では、別個のデータシグナル接続を介して、相互に通信する別個のコンポーネント群として示されているが、一部のコンポーネントが、ハードウェア又はソフトウェアシステムの所定の機能又は動作によって実施され、図示されているデータパスの多くが、コンピューターアプリケーション又はオペレーティングシステム内のデータ通信によって実施される状態で、ハードウェアコンポーネントとソフトウェアコンポーネントとの組み合わせによって、本発明の実施形態がもたらされることは、当業者には分かるであろう。したがって、図示されている構造は、本実施形態の教示の効率性のために提供されている。本発明は方法として実施でき、システム内、又はコンピューターリーダブルメディア上で具体化できることに留意されたい。本発明の上記の実施形態は、例示のために過ぎない。したがって、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ限定するように意図されている。
【図１】
2015532144.tif 000006
【図２】
2015532144.tif 000007
【図３】
2015532144.tif 000008
【図４】
2015532144.tif 000009
【図５】
2015532144.tif 000010
【図６】
2015532144.tif 000011
【図７】
2015532144.tif 000012
【図８】
2015532144.tif 000013
【図９】
2015532144.tif 000014
【国際調査報告】
2015532144.tif 000015
2015532144.tif 000016