AI赋能脊柱侧弯筛查！华南理工首获这一重点立项
近日，中国教育装备行业协会公布了“2024年度教育装备科研课题立项”名单，由华南理工大学体育学院申报的“基于AI视觉三维重建技术的青少年脊柱侧弯筛查平台开发与应用”获批重点项目立项。本次立项包含专项课题38项，其中一般项目31项，重点项目7项。这也是学校首次获批中国教育装备行业协会重点课题。
守护脊柱健康刻不容缓
脊柱侧弯是当下青少年主要健康问题之一。据统计，目前我国中小学生脊柱侧弯人数已经超过500万，并且以每年约30万人的速度增长。2021年，教育部等部门曾发布通知，明确指出建立健全中小学生脊柱侧弯早期筛查体系的重要性、紧迫性。
ATR角度（Angle of Trunk Rotation，躯干旋转角度）是脊柱侧弯筛查的重要指标。以脊柱侧弯尺为主要筛查工具的传统ATR筛查不仅时间长、效率低，而且受测试者配合熟练度的影响，筛查结果一致性不足，极大影响了对早期问题的筛查效能，成为实现对青少年脊柱侧弯“早筛查、早干预”的瓶颈。
在此背景下，华南理工大学体育学院运动与健康科研团队决定开展AI视觉三维重建技术在脊柱侧弯筛查中的应用研究。他们希望通过科技手段，打破传统筛查方式的局限，提高筛查效率与准确性、一致性，为青少年脊柱健康保护提供有力支持。
AI技术引领脊柱侧弯筛查革新
这一研究课题中所使用的AI视觉三维重建技术，是一种基于计算机视觉和深度学习的新型筛查手段。该技术通过采集人体背部的点阵云数据，利用算法对点阵云进行三维重建，从而实现对脊柱ATR角度的精确测量，有效判断脊柱侧弯情况。该技术的核心在于深度相机和深度学习算法的结合。深度相机能够捕捉人体背部的三维形状信息，生成点阵云数据。而深度学习算法则能够对这些数据进行处理和分析，通过训练模型来识别脊柱侧弯的特征。
相较于传统筛查技术，AI视觉三维重建技术展现出显著优势。它不仅提高了筛查的准确性，减少了人为误差与主观判断的影响，确保了数据的一致性与可靠性。同时，该技术操作简便，降低了对操作人员专业技能的要求。更重要的是，该技术无任何辐射风险，对受试者完全安全。
然而，在技术研发与应用过程中，团队也面临了诸多挑战。团队负责人边宇教授表示，由于家长与老师对脊柱侧弯筛查的重要性认识不足，导致样本数据采集难度较大，数据量不足成为制约技术发展的关键因素。同时，人力与资金短缺也成为制约技术研发的重要因素。
为了克服这些困难，团队一边加强宣传教育，提高家长与老师的知晓率与参与度，一边积极寻求政府、学校、医疗机构等多方面的支持与合作，争取经费与人力资源的投入。最终，在中国教育装备协会与广东省教育厅等机构的支持下，团队成功克服了这些困难，推动了技术的研发与应用。
边宇深知，要让这项技术广泛应用，跨学科合作必不可少。于是，他积极联系学校医学院，与李庆涛副教授一拍即合。两个不同学科的团队汇聚在一起，开启了一场精彩的 “跨界合作”。体育学院的师生们凭借对人体运动机能的了解，在 “干预” 板块发挥着重要作用；医学院的师生们则凭借专业的医学知识，在 “筛查” 工作中贡献着智慧。
筛查成果显著助力健康保障
目前，华南理工大学体育学院运动与健康科研团队借助 AI 视觉三维重建技术，在省内多所中小学开展了大量脊柱侧弯筛查工作，取得了显著成效。该技术实现了脊柱侧弯筛查的高效与精准，将筛查时间缩短至 10-20 秒 / 人，不仅大幅缩短了筛查周期，还显著提高了筛查的准确性和覆盖面。同时，项目非常注重数据的标准化处理与质量控制，通过严谨的数据管理与校验机制，确保所有筛查数据高度一致且可靠，避免了数据误差与歧义，为后续的数据分析与决策奠定了坚实基础。
在筛查过程中，团队有了重要发现。边宇介绍道，约30%的受试者呈现出姿势性脊柱侧弯症状，每1000人中约有200至300人处于轻度阶段，尚未发展为结构性侧弯。这一庞大的潜在患者群体不容忽视，针对此情况，团队及时采取了干预措施，包括开设专门的运动干预课程和进行针对性的康复性训练。通过科学的动作和练习，帮助受试者调整姿势、强化相关肌肉群，改善脊柱状态。
边宇还指出，华南理工大学在运动训练与竞技领域成绩斐然，展现出强大的实力。同时，医学学科的发展，也形成了独特的“医工结合”模式。基于学科交叉的优势，团队积极投身于青少年健康促进领域的实践探索。这一尝试是一次具有深远意义的积极探索。团队希望通过持之以恒的努力和不断创新，为青少年的健康成长提供更为坚实的保障，同时也为学校的学科发展注入源源不断的新活力。
该项目的社会价值也逐渐显现。一方面，通过提高筛查效率与准确性，为青少年脊柱健康保护提供了有力保障，推动了偏远地区青少年脊柱健康检查服务的普及和发展，缩小了城乡医疗资源差距，促进了就医公平；另一方面，其成功实施也为其他类似问题的解决，提供着有益借鉴和启示。
AI 视觉三维重建技术在脊柱侧弯筛查领域已取得显著成效，但不可否认，其在技术层面仍有待完善。以腰窝数据读取与肩胛骨水平测试为例，人体背部形状的复杂性和多变性，再加上衣物的遮挡以及光照条件的变化等因素，极大地增加了数据获取与处理的难度，进而可能导致筛查结果出现一定程度的误差。
面对这些挑战，边宇老师表示，团队并未止步。未来，他们将借助学校多学科优势，继续深化研究，针对现有技术的不足进行进一步优化。同时，团队也将积极探索更多应用场景和拓展方向，努力推动该项目成为青少年脊柱侧弯筛查与干预的标配装备，为青少年的脊柱健康保护提供更加全面和有效的支持。
