R.노두현정형외과와 연구 이야기
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2026 · Knee Surgery & Related Research

같은 무릎도 촬영 각도가 바뀌면 측정값이 달라질까?

AI와 전문가 간 ICC는 0.78(95% CI 0.73–0.82)이었습니다. 내회전 1°당 PTS는 약 0.2° 증가했습니다(R² = 0.43).

원문 Figure 3

축회전 정도가 다른 CT 기반 가상 측면 X-ray와 후방 경골 경사각 측정을 나란히 보여준 도표그림 크게 보기

같은 CT에서 회전 각도를 달리해 생성한 DRR과 자동 PTS 측정 결과입니다.

Jaeseok Park, Andreas Persson, R Kyle Martin, Eivind Inderhaug, Sung Eun Kim, Sangyoon Kim, Donghyuk Kwak, Du Hyun Ro. Effects of axial malrotation on posterior tibial slope measurement: a digitally reconstructed radiograph study enabling automated quality assessment. Knee Surgery & Related Research (2026). https://doi.org/10.1186/s43019-026-00303-x

근거·원문그림 이용조건

대상과 방법

55 CT에서 −12°~+12°의 DRR을 생성했습니다. DEKR landmark·segmentation으로 PTS를 측정하고 PCDR로 회전과 오차를 평가했습니다. PCDR은 posterior condyle의 AP 변위 / distal femur AP width입니다. 단일병원 TKA 예정 환자 46명의 55무릎; 평균 나이 73세.

주요 결과

AI와 전문가 간 ICC는 0.78(95% CI 0.73–0.82)이었습니다. 내회전 1°당 PTS는 약 0.2° 증가했습니다(R² = 0.43). 회전이 ±6°를 초과하면 PTS 오차가 1°를 넘었습니다. PCDR과 회전의 R²는 0.98을 넘었고 1° 초과 오차를 구분하는 AUROC는 0.77이었습니다.

진료·수술에서 읽을 지점

HTO·ACL·TKA에서 PTS 기준을 활용하기 전에 측면 영상의 회전과 품질을 확인하는 연구 근거입니다.

해석의 제한

실제 반복 촬영이 아닌 DRR 기반 개념 검증입니다. Coronal tilt를 고정했으며 일부 측정 outlier가 있습니다. 젊은 ACL 환자로의 일반화에는 제한이 있습니다. 분석 대상은 46명의 55무릎입니다. 초록과 본문에서 통계 수치의 표현이 달라, 두 자료의 수치를 구분해 읽어야 합니다.

짧게 정리하면

이 연구가 확인한 것은 무엇인가요?

AI와 전문가 간 ICC는 0.78(95% CI 0.73–0.82)이었습니다. 내회전 1°당 PTS는 약 0.2° 증가했습니다(R² = 0.43).

개별 환자의 치료 결정에 바로 적용할 수 있나요?

실제 반복 촬영이 아닌 DRR 기반 개념 검증입니다. Coronal tilt를 고정했으며 일부 측정 outlier가 있습니다. 젊은 ACL 환자로의 일반화에는 제한이 있습니다.

Keywords · 주제어

Abstract · 원문 초록

Jaeseok Park, Andreas Persson, R Kyle Martin, Eivind Inderhaug, Sung Eun Kim, Sangyoon Kim, Donghyuk Kwak, Du Hyun Ro. Effects of axial malrotation on posterior tibial slope measurement: a digitally reconstructed radiograph study enabling automated quality assessment. Knee surgery & related research. 2026;38(1):3. doi:10.1186/s43019-026-00303-x.

BACKGROUND

Accurate measurement of posterior tibial slope (PTS) is highly sensitive to axial malrotation of the knee during acquisition, but its impact has not been systematically quantified across different anatomical variations. This simulation study aimed to quantify the effect of axial malrotation on PTS using digitally reconstructed radiographs (DRRs) and suggest a practical marker for filtering out low-quality images with excessive malrotation.

MATERIALS AND METHODS

A total of 55 preoperative computed tomography (CT) scans from January 2021 to December 2024 in a single, tertiary hospital were retrospectively reviewed. DRRs were generated from those scans to simulate lateral knee radiographs with malrotation ranging from -12° to +12° relative to an anatomically aligned baseline. An artificial-intelligence (AI)-based tool automatically measured PTS on each DRR, with agreement evaluated using intraclass correlation coefficient (ICC). PCDR was calculated from femoral contours and analyzed for correlation with malrotation angles and resulting PTS measurement error.

RESULTS

AI-based PTS measurements on DRRs showed good agreement with expert annotations (ICC = 0.78, 95% CI 0.73-0.82). PTS increased linearly with internal rotation, with each 1° of rotation resulting in approximately 0.2° change in PTS (R2 = 0.43, p < 0.01). Errors exceeded 1° when malrotation surpassed ±6°. PCDR was strongly correlated with malrotation angle (R2 > 0.98, p < 0.001) and achieved fair discriminative performance as a binary classifier for > 1° PTS error [area under the receiver operating curve (AUROC) = 0.77].

CONCLUSIONS

CT-derived DRRs combined with AI analysis showed that PTS measurement error proportionately increased with axial malrotation. Identifying and excluding radiographs with excessive rotation improves the reliability of slope-based assessments and supports more accurate surgical planning.

LEVEL OF EVIDENCE

III, retrospective cohort study.

© The Author(s) 2026

원래 논문

Effects of axial malrotation on posterior tibial slope measurement: a digitally reconstructed radiograph study enabling automated quality assessment

Jaeseok Park, Andreas Persson, R Kyle Martin, Eivind Inderhaug, Sung Eun Kim, Sangyoon Kim, Donghyuk Kwak, Du Hyun Ro
Knee Surgery & Related Research · 2026

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