La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tridimensionnelle (3D) de la colonne vertébrale. Pour la plupart des patients atteints de SIA, aucun traitement chirurgical n’est nécessaire. Lorsque la déformation devient sévère, un traitement chirurgical visant à réduire la déformation est recommandé. Pour déterminer la sévérité de la SIA, l’imagerie la plus utilisée est une radiographie postéroantérieure (PA) ou antéro-postérieure (AP) du rachis. Plusieurs indices sont disponibles à partir de cette modalité d’imagerie afin de quantifier la déformation de la SIA, dont l’angle de Cobb. La conduite thérapeutique est généralement basée sur cet indice. Cependant, les indices disponibles à cette modalité d’imagerie sont de nature bidimensionnelle (2D). Celles-ci ne décrivent donc pas entièrement la déformation dans la SIA dû à sa nature tridimensionnelle (3D). Conséquemment, les classifications basées sur les indices 2D souffrent des mêmes limitations. Dans le but décrire la SIA en 3D, la torsion géométrique a été étudiée et proposée par Poncet et al. Celle-ci mesure la tendance d’une courbe tridimensionnelle à changer de direction. Cependant, la méthode proposée est susceptible aux erreurs de reconstructions 3D et elle est calculée localement au niveau vertébral. L’objectif de cette étude est d’évaluer une nouvelle méthode d’estimation de la torsion géométrique par l’approximation de longueurs d’arcs locaux et par paramétrisation de courbes dans la SIA. Une première étude visera à étudier la sensibilité de la nouvelle méthode présentée face aux erreurs de reconstructions 3D du rachis. Par la suite, deux études cliniques vont présenter la iv torsion géométrique comme indice global et viseront à démontrer l’existence de sous-groupes non-identifiés dans les classifications actuelles et que ceux-ci ont une pertinence clinique. La première étude a évalué la robustesse de la nouvelle méthode d’estimation de la torsion géométrique chez un groupe de patient atteint de la SIA. Elle a démontré que la nouvelle technique est robuste face aux erreurs de reconstructions 3D du rachis. La deuxième étude a évalué la torsion géométrique utilisant cette nouvelle méthode dans une cohorte de patient avec des déformations de type Lenke 1. Elle a démontré qu’il existe deux sous-groupes, une avec des valeurs de torsion élevées et l’autre avec des valeurs basses. Ces deux sous-groupes possèdent des différences statistiquement significatives, notamment au niveau du rachis lombaire avec le groupe de torsion élevée ayant des valeurs d’orientation des plans de déformation maximales (PMC) en thoraco-lombaire (TLL) plus élevées. La dernière étude a évalué les résultats chirurgicaux de patients ayant une déformation Lenke 1 sous-classifiées selon les valeurs de torsion préalablement. Cette étude a pu démontrer des différences au niveau du PMC au niveau thoraco-lombaire avec des valeurs plus élevées en postopératoire chez les patients ayant une haute torsion. Ces études présentent une nouvelle méthode d’estimation de la torsion géométrique et présentent cet indice quantitativement. Elles ont démontré l’existence de sous-groupes 3D basés sur cet indice ayant une pertinence clinique dans la SIA, qui n’étaient pas identifiés auparavant. Ce projet contribue dans la tendance actuelle vers le développement d’indices 3D et de classifications 3D pour la scoliose idiopathique de l’adolescent. / Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a three dimensional (3D) deformity of the spine. For most patients, no surgical intervention is required. However, for patients with severe deformities, surgery is often recommended. Postero-anterior (PA) and antero-posterior (AP) x-rays are the most common modality for viewing and evaluating this deformity. From this imaging modality, clinical indices such as the Cobb angle can quantify and evaluate the severity of AIS. Clinical decision making is often based on this descriptor. However, the descriptors based on spinal radiographies are two- dimensional (2D) by nature. Therefore, they do not fully describe the deformity in AIS due to its three-dimensional (3D) nature. Poncet et al. have studied and presented geometric torsion as a 3D descriptor of AIS. This index measures a curve’s tendency to twist out of a plane. However, the method presented in their study is susceptible to errors from an imperfect 3D spinal reconstruction due to the local approach taken and is presented in a qualitative fashion. Hence, the objective of this study is to evaluate a new method of estimating geometric torsion in AIS employing parametric curve fitting techniques based on local arc-length approximations. The first study attempts to evaluate the sensitivity of the presented method of estimating geometric torsion against noisy data or 3D reconstruction errors. Two clinical studies will then present this descriptor as a quantitative measurement of AIS and will attempt to identify potential new sub-groups and demonstrate the clinical relevance of these new sub-groups. vi The first study evaluated the robustness of the new method in estimating geometric torsion in the presence of reconstruction errors. This study demonstrated that the new method is robust to 3D spinal reconstruction errors and achieves quantitative measures in a global fashion. The second study evaluated this new method of estimating geometric torsion in patients with Lenke type 1 deformities. This study identified two sub-groups based on torsion values, a high torsion and a low torsion group. These two sub-groups showed differences in the orientation of the planes of maximum deformity (PMC) in the thoraco-lumbar segment of the spine with the high torsion group having greater values. The last study evaluated the surgical results of patients with Lenke type 1 deformities having been sub-classified in high and low torsion groups. This study showed differences in TLL PMC with the high torsion group of patients having higher values pre and post-operatively, These studies present a novel method of estimating geometric torsion in AIS and present this 3D descriptor quantitatively. They have demonstrated the existence of new sub-groups within current classification systems that were previously undetected and have shown the clinical relevance of this new method of estimating geometric torsion in AIS. This project contributes towards the development of new 3D indices for AIS and opens the door to potential new 3D classifications.