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研究目的:1.介绍一种基于高分辨率骨盆CT数据的三维重建骨盆模型测量骨盆指数（PI）的方法并描述PI在本研究人群中的分布特征;2.介绍一种在二维中矢状位面测量骶骨曲度相关参数的方法并描述骶骨曲度在本研究人群中的分布特征;3.观察并分析骨盆指数与骶骨曲度是否存在相关性。材料与方法:1.回顾性筛选并收集2006年12月至2017年12月于上海交通大学医学院附属第九人民医院影像科因非骨科疾患而行骨盆CT或盆腔CT检查的患者数据,最终纳入患者304例。2.将CT数据导入自主开发的三维建模测量软件SPINEPara,运用阈值分割与区域增长等图像分割方法单独分离骨盆并建立模型,手动选取双侧髂前上棘、耻骨结节等骨性标志点,软件自动计算得到前平面（APP）中矢状面（MSP）等参考面与髋轴中心、骶骨上终版投影线段中点等标志点,并测得骨盆指数。3.通过在二维骨盆中矢状面测量骶骨平台角（STA）,骶骨指数（SI）,骶骨节段角（SSVA）,骶骨节段后凸角（SSK）,与骶骨曲度圆心角（SCA）,弧长（SAL）,半径（SAR）等参数,研究骶骨曲度与骨盆指数的相关性。4.简单随机抽样法选取10例研究对象的CT数据,通过计算组间和组内相关系数对本研究骨盆指数测量方法与骶骨曲度拟合圆算法进行可靠性分析。应用SPSS 22.0统计软件（Armonk,NY:IBM Corp）对所得数据进行录入和分析。计量资料采用均数±标准差（mean±SD）表示。若数据满足正态分布,采用独立样本t检验（方差齐性）;若不满足正态分布,则采用秩和检验（方差不齐）。PI与年龄、骶骨形态学参数的相关性采用Pearson相关检验。利用Pearson相关分析与Stepwise回归分析骨盆指数与相关参数的关系。P<0.05表示差异具有统计学意义。结果:1.在本研究304例对象中,女性178例,骨盆指数平均值为（46.03±9.05）°,男性126例,骨盆指数平均值为（44.12±8.04）°,两者无统计学差异（t=1.895,P=0.059）。骨盆指数与年龄在总样本人群中存在统计学上较弱相关性（r=0.120,P=0.037）,无临床意义。<40岁年龄组骨盆指数平均值为（43.83±7.33）°显著小于40～80岁年龄组骨盆指数平均值[（46.14±9.35）°]（t=-2.409,P=0.017）。2.本研究发现骶1指数（S1I）、骶1节段角（SSVA1）与骶骨平台角（STA）与骨盆指数存在显著相关,相关指数分别为0.791（p<0.05）,0.270（p<0.05）,-0.186（p<0.05）,由于S1I与PI存在较强相关性,故以PI为纵坐标,以S1I为横坐标作散点图并利用线性回归分析得出拟合方程为PI=[0.706×S1I]–8.140°。3.随机抽取10例研究对象的骨盆CT数据进行骨盆指数测量算法的可靠性分析,计算得到骨盆指数测量方法的组内相关系数和组间相关系数分别为0.9612（95%CI为0.8917～0.9893,P<0.001）和0.9867（95%CI为0.9611～0.9964,P<0.001）,说明本研究测量方法可靠性与准确性明显优于传统测量方法。对随机抽取10例研究对象的骨盆CT数据进行骶骨曲度拟合圆测量算法的可靠性分析,计算得到骶骨曲度拟合圆测量方法的拟合圆圆心角、拟合圆弧长、拟合圆半径的组内相关系数分别为0.9903（95%CI为0.9715～0.9974;p<0.001）,1.0000（95%CI为0.9990～1.0000;p<0.001）,0.9916（95%CI为0.9753～0.9977;p<0.001）;骶骨曲度拟合圆测量方法的拟合圆圆心角、拟合圆弧长、拟合圆半径的组间相关系数分别为0.9713（95%CI为0.9190～0.9921;p<0.001）,0.9990（95%CI为0.9980～1.0000;p<0.001）,0.9751（95%CI为0.9293～0.9932;p<0.001）。以上结果说明该骶骨曲度拟合圆测量方法具有非常好的可靠性与准确性。结论:1.在本研究样本人群中,骨盆指数在性别间无统计学差异,在总体人群中与年龄存弱相关性,40～80岁样本人群骨盆指数平均值显著大于<40岁年轻个体。2.在本研究样本人群中,未发现骶骨曲度与骨盆指数存在显著性相关。在骶骨上终板无法准确获得情况下,骶1指数有潜力成为评估骨盆指数大小的重要参数,利用线性回归计算得到拟合方程为PI=[0.706×S1I]–8.140°。3.本研究基于骨盆CT的骨盆指数测量具有较高的可靠性与精确性。本研究开发的基于骨盆CT中矢状面的骶骨曲度拟合圆算法具有非常好的可靠性与准确性。