为了在准确的解剖位置捕捉骨折线，主要骨折碎片被单独分割，骨折几乎被缩小。手术是在资深肩外科医生的指导下进行的。
首先，将 DICOM格式的 CT 图像文件导入 Mimics 16.0。
然后，通过选择骨骼的阈值并应用不同的颜色，骨折碎片被分割并生成它们的 3D 重建，如图 1所示。
使用 Mimics 中的交互式转换工具（移动和旋转命令），通过将骨折碎片与其解剖位置对齐来执行骨折复位，如图 2所示, A和B。
将缩小的肩胛骨输出到 3-Matic以合并其碎片并调整 3 个视图（前、后和侧）中的方向。
这 3 个视图用于提高骨折线的可见性并准确捕捉它们。
最后，在前视图、后视图和侧视图中捕获每个肩胛骨的二维 (2D) 图像，并导出到 GIMP 2.10。
图 2 骨折减少和映射。
( A ) 3D 重建肩胛骨的后前视图。
( B ) 骨折碎片缩小并在其解剖位置对齐。
( C ) 缩小的肩胛骨镜像到左侧并在透明的完整模板上对齐。
( D ) 骨折线转移到完整的模板。
断裂图用于显示断裂线的位置、分布和频率。实施了 Armitage 等人1使用的 2D 裂缝映射方法。
将 3 个视图上每个骨折肩胛骨的图像导入 GIMP 软件并在模板肩胛骨上对齐。
以其中一名患者对侧未受伤的左侧肩胛骨为模板，所有右侧肩胛骨都被镜像以匹配模板。
通过匹配解剖标志（1：上关节盂，2：下关节盂，3：中外侧缘，4：下角，5：下内侧缘，6：肩胛骨内侧端，7：上角，8：脊柱中部，9：肩峰近端和 10：使用 GIMP 中适当的变换（旋转和缩放）的模板，使用如图2C然后将断裂线转移到模板上，如图2E断裂线的汇编在相应的视图中创建了断裂图。
为了避免在复位过程中产生假性骨折线，在将骨折线转移到模板时，对每个肩胛骨的原始非复位 3D 重建进行了交叉检查。
过程（肩峰和喙突）的骨折图是在方便的视图上使用类似的程序单独创建的。
所有虚拟骨折复位和骨折映射均由主要作者执行，并经高级肩外科医生批准。
热图用于以图形方式显示断裂线的强度和复发性断裂模式的区域。
为了创建热图，每个肩胛骨的骨折线都被数字化并转换为坐标点。
然后，在 Python 编程中使用 matplotlib 3.3，将坐标点转换为密度图并生成颜色图。
热图中颜色频率的变化用于识别频繁断裂区域。
根据新的AO/OTA国际肩胛骨骨折分类系统对肩胛骨复位的骨折类型和位置进行分类，如表I所示。
骨折出口区域改编自 Audigé 等人几乎没有修改，并在肩胛骨边界、关节窝和过程中指定。
在肩胛骨边界，出口区定义为外侧（L）、内侧（M）、上缘（S）和关节盂侧出口（G；紧靠喙突外侧的区域）。
进入脊柱的骨折被称为肩胛骨脊柱骨折（SP），通过脊柱关节窝（在近端脊柱基部和上后关节盂缘之间）退出的骨折被确定为SGN。
盂唇窝骨折被描述为 F。
涉及肩峰和喙突的骨折分别被确定为 AC 和 CC。
解剖区域和出口区的指定如图 3所示。
图 3 肩胛骨骨折出口区：L，外侧缘；
M，内侧边界；
S，上边界；
G、关节盂侧出口；
F，关节窝；
SGN，棘突切迹；
SP , 肩胛棘;
CC , 喙突; 交流，肩峰。
共分析了 70 例（57 例男性、11 例女性和 2 例未知）单侧（左侧 40 例和右侧 30 例）肩胛骨骨折。平均年龄为 40 岁（范围 17-66 岁）。机动车事故是最常见的伤害机制（31.4%）。详细的患者人口统计数据见表 II。
关节外（身体+过程）骨折最常见，其次是关节内骨折。关节盂关节节段，又称“关节盂颈”骨折（AO/OTA 14F0.B）型，为罕见骨折（图4）。
图 4 70 处肩胛骨骨折通过不同的出口区和骨折类别分布。
整个类别中的大多数骨折线在肩胛骨的身体中显示出一致的模式。
这组骨折从前侧离开关节面，向内侧分支至上缘，向下延伸至上外侧缘和肩胛棘内侧基底，如图5所示。
肩胛骨最常见的 3 个出口区域是外侧 (48; 69%)、内侧 (47; 67%) 和上缘 (42; 60%)。
更具体地说，肩胛骨底部的上外侧边界和内侧范围（棘内侧角）是肩胛骨身体中最常见的 2 个出口区域，如图 5中的热图中用颜色突出显示的那样。
图 5 骨折和热图显示所有 70 处肩胛骨骨折的位置、分布和频率。
（A）前视图（AV）的骨折图（上）和热图（下）。
（B）侧视图（LV）的骨折图（上）和热图（下）。
（C）骨折图后视图（PV）的（上）和热图（下）。
在该组中，确定了 2 种骨折类型：简单的关节内骨折（有或没有身体受累）和多片骨折。其中，单纯性骨折（AO/OTA 14F1.B）更为常见，有 22 例（92%）骨折。仅发现 2 例多片骨折，其中 1 例涉及突起（肩峰和喙突），另一例涉及身体。
前缘的大多数关节内骨折离开关节盂，向内侧向上缘传播，向远侧向外侧缘传播。
类似地，在后缘，这些骨折通过棘突切迹向上退出，并在与外侧边界相邻的棘下窝下方退出，如图 6中的骨折和热图所示。
上边界、内侧边界和外侧边界是该类别中的 3 个常见出口区，分别有 18 处、12 处和 9 处骨折（图 4）。
图 6 骨折和热图显示了 24 处关节内骨折的位置、分布和频率。
（A）前视图（AV）的骨折图（上）和热图（下）。
（B）侧视图（LV）的骨折图（上）和热图（下）。
（C）骨折图后视图（PV）的（上）和热图（下）。
本组共发现骨折 43 例，其中 51%（22 例）为孤立体骨折（AO/OTA 14B），其余涉及过程。17 例孤立体骨折为 14B( lm ) 型，穿过内侧和外侧边界，有 2 个或更多碎片。
此外，关节外组15例骨折3个边界均为14B（lms）型，且有3个或更多碎片。
这些骨折的分布揭示了外侧和内侧边界的可预测模式，如图 7中的骨折和热图所示。
大多数来自上外侧缘（关节盂颈区域）的骨折向上穿过冈下窝，并通过远端肩胛骨底部的内侧范围（棘内侧角）退出。
外侧、内侧和上边界是 3 个最常见的骨折出口区域，分别有 37 处（86%）、35 处（81%）和 22 处（51%）骨折。
此外，19 例（44%）骨折涉及肩胛骨脊柱。
图 7 骨折和热图显示了 43 处关节外骨折的位置、分布和频率。
（A）前视图（AV）的骨折图（上）和热图（下）。
（B）后视图（PV）的骨折图（上）和热图（下）。
在 70 例肩胛骨骨折中发现了 22 例突骨折（13例肩峰和 9 例喙突骨折）。
工艺中的断裂线在工艺表面上分布不均匀，其分布和频率如图8所示。
在肩峰骨折中，骨折线稀疏分布，主要集中在近端（图8，A ）。
大多数喙突骨折起源于喙突基部，向后部稀疏扩展（图8，B）。
图 8 显示肩胛突骨折的位置、分布和频率的骨折和热图。
（A ）肩峰骨折的骨折图（上）和热图（下）。
（B）喙突骨折的骨折图（上）和热图（下）。
目前，关于肩胛骨综合骨折标测的信息有限。本研究的目的是确定肩胛骨骨折的位置、分布和频率。在我们对整体骨折模式（包括关节内和关节外骨折变异型）的分析中，我们确定了常见的骨折出口区和重复性骨折模式。上外侧缘（关节盂颈部区域）、肩胛骨内侧范围的基底（棘内侧角）、棘突切迹和上缘是最常见的出口区域。此外，关节内骨折穿过关节面由后上至前下斜伸至身体，经上缘及关节盂颈出。类似地，大多数关节外骨折从关节盂颈穿过肩胛骨体到肩胛棘根部的内侧范围。
作者将外侧边界（略低于关节突）、棘突切迹和向内侧进入肩胛骨体的关节盂骨折确定为骨折累及的常见解剖区域。
在 Armitage 等人中，1外侧缘最常见的骨折出口区刚好低于关节盂。
但在我们的研究中，它位于关节盂颈周围的外侧缘，称为回旋切迹，这是外侧缘的弱化区域，如Bartonicek 等人指出。
怀疑该区域可能是受伤时直接冲击和弯曲（肌肉拉动）的集中点。
此外，Dugarte 等人7将关节盂下方的外侧边界（中外侧边界）和脊柱底部确定为最常见的骨折受累区域。
区别2：
Armitage 等人1报道 17% 的骨折线存在于关节盂关节面上。
而在我们的研究中，我们观察到该百分比的两倍 (34%)。在另一项研究中，Jaeger 等人11报道约 38% 的骨折累及发生在关节盂关节面。此外，在对 17 篇已发表文章（包括 243 篇手术治疗的肩胛骨骨折）的系统评价中，Lantry 等人12观察到，大约 48% 的肩胛骨骨折包括关节窝。我们的观察结果在文献报道的范围内。
我们研究中关节内组的骨折和热图，包括关节面和身体，也显示了这种异质性。
我们发现在这组骨折中一致的一个重要特征是 92% (22/24) 的关节内骨折或 31% (22/70) 的整体骨折是简单骨折（横向或倾斜）。
本研究的优点：
我们在虚拟减少骨折碎片后使用 3D CT 重建开发了骨折和热图，目前这似乎是检测和定义肩胛骨骨折的更准确和推荐的程序。
本研究可帮助治疗肩胛骨损伤的外科医生快速将特定骨折模式与本研究中描述的常见骨折类型联系起来。
此外，热图可用作规划最佳手术方法和固定技术的视觉参考。
我们研究的另一个可能的好处是使用热图比较特定的裂缝分类与常见的裂缝模式。
最后，本研究的断裂图和热图还可以为植入物设计者提供视觉信息，以在设计阶段考虑断裂特征。
使用骨学数据和我们的研究结果，可以设计出有助于术中复位和固定的最佳解剖肩胛骨板。
本研究的不足：
我们的研究存在局限性。首先，使用热图对断裂频率的评估是定性的。因此，结果只能提供视觉信息。
其次，将 3D 重建的骨折模式映射到 2D 模板上。
然而，3D 映射方法将提高保真度和准确性。特别是我们使用 3 个单独的视图（前视图、后视图和侧视图）来捕获所有骨折模式，并且我们交叉检查了原始的非还原 3D 重建，以避免在骨折复位过程中可能产生任何假骨折线。
肩胛骨骨折的模式具有可重复的规律，并且可以从骨折和热图识别重复性骨折模式的区域。骨折和热图的图形表示可能有助于手术计划和方法，并验证骨折分类系统。
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