使用自动化计算机视觉模型研究腰椎椎旁肌健康与年龄、BMI、性别、体力活动和背痛之间的关联：一项UK Biobank研究

背景背景：腰椎椎旁肌健康在背痛（BP）中的作用并不明确。该领域的挑战包括缺乏工具和大型、异质性数据集来探究肌肉健康与BP之间的关联。计算机视觉模型在这一领域具有变革性，能够实现肌肉健康的自动化量化和大型数据集的处理。目的：使用自动化计算机视觉模型，在一个大型、异质性数据集中研究腰椎椎旁肌健康与年龄、性别、BMI、体力活动和BP之间的关联。设计：横断面研究。患者样本：纳入UK Biobank中接受腹部Dixon水脂MRI的参与者（N=9,564）（41.8%女性，平均[SD]年龄：63.5 [7.6]岁，BMI：26.4 [4.1] kg/m2），其中6,953人报告无疼痛，930人急性BP，1,681人慢性BP。结局指标：使用计算机视觉模型自动推导左侧和右侧腰椎多裂肌（LM）、竖脊肌（ES）和腰大肌（PM）从L1至L5椎体水平的肌内脂肪（IMF）和平均横截面积（aCSA）。方法：对每块肌肉进行双尾偏Pearson相关分析，以评估肌肉测量值（IMF和aCSA）与年龄（控制BMI、性别和体力活动）、BMI（控制年龄、性别和体力活动）和体力活动（控制年龄、性别和BMI）之间的关系。使用单因素ANCOVA检验每块肌肉IMF和aCSA的性别差异，同时控制年龄、BMI和体力活动。同样，使用单因素ANCOVA检验无疼痛、急性BP和慢性BP组间差异，同时控制年龄、BMI、性别和体力活动（α=0.05）。结果：女性在所有肌肉中具有更高的IMF（LM平均差[MD]=11.1%，ES MD=10.2%，PM MD=0.3%，p<.001）和更低的aCSA（LM MD=47.6 mm2，ES MD=350.0 mm2，PM MD=321.5 mm2，p<.001）。年龄较高与所有肌肉较高的IMF和较低的aCSA相关（r≥0.232，p<.001），但LM的aCSA除外（r≤0.013，p≥.267）。BMI较高与所有肌肉较高的IMF和aCSA相关（r≥0.174，p<.001）。体力活动较高与所有肌肉较低的IMF和较高的aCSA相关（r≥0.036，p≤.002），但LM的aCSA除外（r≤0.010，p≥.405）。慢性BP患者的IMF高于无疼痛者（IMF MD≤1.6%，p<.001），aCSA低于无疼痛者（aCSA MD≤27.4 mm2，p<.001），且IMF高于急性BP患者（IMF MD≤1.1%，p≤.044）。BP患者与无疼痛者之间的差异并非局限于下腰椎水平，而是广泛分布于整个腰椎。结论：椎旁肌健康与年龄、BMI、性别和体力活动相关，但LM aCSA与年龄和体力活动之间的关联除外。BP患者（慢性>急性）比无疼痛者具有更高的IMF和更低的aCSA。差异并非局部化，而是广泛分布于整个腰椎。在科研或临床环境中解读椎旁肌健康测量值时，应考虑与年龄、BMI、性别和体力活动的关联。关键词：脂肪组织，人工智能，背部肌肉，脂肪浸润，下背痛，磁共振成像