腰椎不稳所致的腰痛，是影响人类正常生活和工作的常见病和多发病，据文献报道在西方国家约有50％的成年人曾患腰痛，其中约半数需要就诊。自Mixt和Bar(1934)首次提出腰椎间盘突出症以来，人们对腰痛的认识越来越深刻，特别是因退行性变所致的腰椎疾病发病机制逐渐被重视，临床也在不断探究其诊察方法，以期确定较为完善的治疗手段。　　随着计算机模式识别技术的发展，借助生物力学的研究方法，使得研究腰椎各椎体的运动参数成为可能。本文在腰椎椎体生物力学特性研究及滤波算法优化的基础上，以腰椎动态X光序列为分析数据源，开发一种椎体成像动态追踪系统，包括腰椎辅助运动装置和分析软件系统两部分。利用本系统，可对腰椎椎体进行自动追踪并进行运动参数的分析。　　利用腰椎模型对本系统进行了评估，其中采用粒子成像测速技术(ParticleImaging Velocity)对腰椎模型的实际运动轨迹进行了描记，选用无迹卡尔曼滤波(UKF)方式，椎体X方向位移、Y方向位移、旋转角度θ相关系数均值均大于0.9，位移的最大引入误差为2.5％，角度θ最大引入误差为3.6％，而最大重复性误差为2.5％。UKF算法椎体追踪最大RMS(Root Mean Square Differences)位移为0.646mm，θ旋转角度0.9660。选用粒子滤波(PF)方式，椎体X方向位移、Y方向位移、旋转角度θ相关系数均值也均大于0.9，位移的最大引入误差为2.8％;θ最大引入误差为3.4％。而最大重复性误差为2.6％。PF算法椎体追踪RMS位移为0.9260mm，θ旋转角度0.556°。　　本研究采集了100例健康受试者，通过对正常人体腰椎伸屈过程的各种运动参数进行了分析，初步建立了正常人群的腰椎运动数据库，初步确定了椎体运动的正常范围，包括椎体位移和旋转角度、线速度、角速度和椎间位移。　　为验证本系统的实用性，招募腰痛患者30例（病例组）。在这30例腰痛患者中，我们采用腰椎椎体成像动态追踪系统进行分析，发现有15例存在腰椎运动不稳的异常现象，我们有理由相信，这种新的动态腰椎运动追踪可以发现这种隐性的腰椎不稳。而且，统计分析表明，腰痛患者组在腰椎运动范围、位移与旋转角度、线速度与角速度、椎间位移与椎间角等运动参数均和正常组存在显著性差异(P≤0.05)。　　通过腰椎椎体成像动态系统对正常组与病例组椎体运动参数的分析，能够识别出一些隐性的腰椎不稳病例，并且能够准确检测出其病灶所在。本研究结果表明，腰椎椎体成像动态追踪系统具有明显的临床诊断意义，可为腰椎不稳的临床诊治提供一种新的方法。