数字化技术辅助颅颌面三维正中矢状面确立的研究进展

正中矢状面(midsagittal plane,MSP)是经过人体正中线的矢状平面。MSP作为颅颌面三维结构中最主要的对称面之一,在面部对称性分析及恢复中具有重要意义。目前临床确立正中矢状面的方法存在医师主观因素影响大、标点过程费时费力、标志点组合选择无通用标准等问题,进而也催生了一系列基于数字化技术确立颅颌面MSP的研究,展现了数字化技术在颅颌面MSP确立中的巨大潜力。本文回顾数字化技术辅助确立颅颌面MSP的研究进展,着重对点构法、对称法、深度学习法确立颅颌面MSP的现有研究进行综述,探讨数字化技术对颅颌面MSP建立的进一步优化方案。

两种方式构建的正中矢状面在面部畸形患者中的准确性研究

目的探讨本体/镜像关联法和点构法所构建的三维头颅的正中矢状面(median sagittal plane,MSP)在面部畸形患者中的准确性,为颌面部对称性分析提供依据。方法本研究通过医院伦理委员会批准。选取30例面部畸形患者的锥形束CT数据,以DICOM格式保存输出,在Mimics21.0下完成数据分割获取数字化三维头颅,将所生成数字化头颅数据导入逆向工程软件geomagic studio 2014中。分别使用本体/镜像关联法、点构法构建头颅的MSP。本体/镜像关联法对数字化头颅数据进行左右镜像后合并,获取对称特征平面即为所构建的MSP平面(S1)。点构法通过Mimics21.0在数字化头颅数据中选取鼻根点(nasion,N)、鸡冠点(crista galli,CG)、蝶鞍点(sella,S)、颅底点(basion,Ba)、梨骨点(vomer,V)、后鼻棘点(posterior nasal spine,PNS)、切牙孔点(incisive foramen,IF)、前鼻棘点(anterior nasal spine,ANS);一并导入geomagic studio 2014中,获取的最佳拟合平面即为所构建的MSP平面(S2)。由5位颌面外科高年资医生,采用单盲法对两种方法构建的S1、S2结果进行主观评分,对两组评分进行配对t检验。再次重复实验评分,对5位颌面外科高年资医生的前后两次评分进行一致性分析,验证专家评价法的可重复性。结果本体/镜像关联法构建S1平均得分为65.73,点构法构建S2平均得分为75.90。S1、S2组配对t检验得出点构法得分高于本体/镜像关联法,差异具有统计学意义(P<0.01)。一致性分析检验结果表明本研究的专家评分具有可重复性及一致性。结论在面部畸形患者中,点构法所构建的MSP优于本体/镜像关联法所构建的MSP,可为颌面部对称性分析提供依据,具有临床可行性。

3种生成大视野锥形束CT数据正中矢状面方法的比较

目的:比较迭代最近点法(interactive closet point,ICP)、普氏分析法(Procrustes analysis,PA)和点构法在确定大视野锥形束CT(cone beam computed tomography,CBCT)数据正中矢状面(mid-sagittal plane,MSP)的准确性,为大视野锥形束CT空间坐标系的建立和对称性分析提供理论依据。方法:10名面部基本对称正畸患者进行大视野锥形束CT扫描,数据以DICOM格式保存输出,在Mimics10.0下完成数据分割获取数字化三维头颅,将所生成数字化头颅数据导入逆向工程软件geomagic studio 2012,对原始数据进行左右镜像,将原始和镜像后的三维头颅数据分别以ICP和PA进行配准,分别求得颅面结构正中矢状参考平面S1、S2。点构法是在In Vivo Dental 5.0软件下以蝶鞍点(sella,S)、鼻根点(nasion,N)、颅底点(basion,Ba)3点确定正中矢状参考平面S3,分别测量计算9对对称解剖标志点到上述3个参考平面的距离差值的绝对值,使用单因素方差分析比较3种方法生成正中矢状面的差异,并以LSD进行组间两两比较。结果:在正位截图下观察,3种方法生成的正中矢状参考平面均可用于临床分析,单因素方差分析显示3种生成正中矢状参考平面的方法差异有统计学意义(F=10.932,P=0.001),LSD检验显示迭代最近点算法与点构法生成MSP差异无统计学意义(P=0.11),普氏分析算法与点构法生成MSP差异有统计学意义(P=0.01)。结论:对于大视野锥形束CT数据,基于迭代最近点算法和普式分析算法计算可构建三维头颅的正中矢状参考平面,对于面部基本对称个体,迭代最近点算法与传统点构法所生成正中矢状参考平面无明显差异,具有临床可行性。

基于锥形束CT的颅颌正中矢状面的选择评估

目的 利用锥形束CT图像对4种正畸临床常用的正中矢状参考平面进行比较,评价其准确性.方法 挑选60例7 ～13岁正常（牙合）青少年,拍摄头颅CBCT片,以4种常用的正中矢状参考平面为基准,分别测量计算6对对称解剖标志点到4个参考平面的距离差值的绝对值之和.结果 标志点到以S（蝶鞍点）、N（鼻根点）、Ba（颅底点）确定的正中矢状平面的距离差值的绝对值之和最小,且6对对称的解剖标志点到此正中矢状平面的距离差值无显著差异（P＞0.05）.结论 基于锥形束CT图像,以S、N、Ba点确定的正中矢状面的准确性最好.

CBCT三维头影测量正中矢状参考平面的探究

目的利用CBCT对以S、N、Ba、Cg、PNS 5点构成的10种临床常用的正中矢状参考平面进行比较,评价其准确性,为建立CBCT三维头影测量面部对称性分析系统提供参考。方法选择53例12~20岁面部基本对称的正畸患者,拍摄头颅CBCT片,以10种常用的正中矢状参考平面为基准,分别计算出每位患者的面部不对称指数。结果 10个平面间有显著性差异(P<0.05),标志点到以S、N、Ba确定的正中矢状参考平面的面部不对称指数(11.07±4.15)最小。结论基于CBCT三维头影测量,以S、N、Ba点确定的正中矢状面的准确性最高。

大脑连合纤维的正中矢状位MRI与解剖标本对照研究

结合15例正常成人头部正中矢状面标本，对30例正常成人大脑的连合纤维在正中矢状位MRIT1加权像上的表现进行观测。结果显示：胼胝体膝部及压部较厚，而干部较薄，尤其是干部后方。前连合位于终板后分，呈卵圆形，长径约为2．5mm、穹窿体较穹窿脚厚。这些连合纤维束在MRIT1加权像上信号较高呈灰白色影像。

深度学习算法辅助构建三维颜面正中矢状平面

目的:旨在建立一种可准确确定三维颜面解剖标志点的深度学习算法——多视图堆叠沙漏神经网络(multi-view stacked hourglass convolutional neural networks,MSH-CNN),并结合赋权普氏分析算法实现三维颜面正中矢状平面的自动构建。方法:收集面部无明显畸形的受试者100例,获取三维颜面数据,由专家进行颜面标志点(21个)和正中矢状平面的标注。以上述其中80例受试者三维颜面数据作为训练集数据,训练并建立本研究的MSH-CNN算法模型。以其余20例作为测试集数据,由训练后的深度学习算法自动确定每例数据的三维颜面解剖标志点(21个),并评价算法标点与专家标点间“定点误差”。将MSH-CNN自动确定的三维颜面解剖标志点应用于本课题组前期研究建立的赋权普氏分析算法,可自动构建出20例受试者的三维颜面正中矢状平面。计算MSH-CNN结合赋权普氏分析算法构建的正中矢状平面与专家正中矢状平面间“角度误差”,评价三维颜面正中矢状平面自动构建方法的效果。结果:针对20例面部无明显畸形的受试者,基于MSH-CNN和赋权普氏分析算法构建正中矢状平面与专家平面间的角度误差平均为0.73°±0.50°,其中MSH-CNN自动确定颜面21个解剖标志点的定点误差平均为(1.13±0.24)mm,眶区定点误差最大平均为(1.31±0.54)mm,鼻区定点误差最小平均为(0.79±0.36)mm。结论:将深度学习算法与赋权普氏分析算法结合应用,实现了三维颜面正中矢状平面的全自动构建,初步达到了临床专家的构建效果,为自主知识产权的软件开发奠定了基础。

点构法构建下颌骨正中矢状平面的初步探究

目的·应用点构法将下颌骨多个区域骨性标志点组合构建不同平面,从中筛选出对称性最佳者作为下颌骨正中矢状平面。方法·随机选取40例成年患者,依据颏部偏斜程度分为偏斜组(MA组,20例)和非偏斜组(MS组,20例),应用Mimics 19.0软件重建下颌骨3D模型并描记10组同名标志点,通过点构法构建出120个待定平面。以迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法所构平面作为参考标准,在MS组中依据角度、点距、面积等几何偏差指标进行排序初筛,在MA组、MS组中通过对应点点距、表面积及体积差值、3D偏差定值区间比率等临床对称性分析指标进行细筛,找出待定平面中对称性最佳者作为下颌骨正中矢状平面。结果·以正中联合前部、下颌角、喙突等区域标志点共同构建的平面排序位居总体前5%。其中由下牙槽座点(supramentale,B)、喙突顶点(coronoid superius,Cor)、下颌角外侧凸点(gonion lateralis,Golat)所构平面(B-Cor-Golat)与ICP平面间各项指标差值最小,且差异无统计学意义(P>0.05),其余平面与参考平面间差异具有统计学意义(P<0.05)。结论·B-Cor-Golat平面能较好地反映下颌骨对称程度,在临床中可作为下颌骨正中矢状平面。

上颌平面偏斜对牙列中线与正中矢状面吻合度影响

目的:针对颌面部不对称畸形患者,在计算机上应用正颌手术模拟软件,重建三维头颅模型并模拟正颌手术,通过对术前上颌平面偏斜的角度和模拟正颌术后上颌牙列中线与正中矢状面夹角的分析,得出二者之间的关系,为正颌手术提供参考。方法:选择在中国医科大学附属口腔医院口腔颌面外科就诊的20位颌面部不对称畸形患者进行研究,首先用三维CT影像重建出头颅模型,测量上颌平面与水平参考面的夹角,再利用软件模拟上颌Le FortⅠ型截骨,测量上颌牙列中线与正中矢状面的夹角,最后应用统计学软件进行统计分析,得出两个角度间的关系。结果:颌面部不对称畸形患者,上颌平面和水平参考面的夹角与上颌牙列中线和正中矢状面夹角存在正相关的线性关系,经过统计学分析,得到上颌平面和水平参考面的夹角X与上颌牙列中线与正中矢状面夹角Y的直线回归方程,为Y=1.997+12.109X。结论:颌面部不对称畸形患者,上颌平面偏斜对牙列中线与正中矢状面的吻合度存在相关性,该相关性可为正颌手术的整复提供原则性的参考。

胎儿颅脑正中矢状面智能三维超声成像系统筛查的临床价值

目的探讨胎儿颅脑正中矢状面智能三维超声成像系统(Smart MSP)筛查的临床价值。方法选取我院500例孕中期行超声产前检查的单胎孕妇,以3名无超声产科工作经验的本科生为(甲组)、以2名可行胎儿超声筛查但既往未行Smart MSP检查获取胎儿颅脑正中矢状面的超声科医师为(乙组)、以3名可行胎儿超声筛查且有二维和三维超声获得胎儿颅脑正中矢状面工作经验的超声科医师为(丙组)。分别从胎儿小脑横径平面和双顶径平面的初始切面上获得三维容积图像,行Smart MSP分析;另请2名超声科医师(A、B)用双盲法对三组获取的胎儿颅脑正中矢状面图像进行评分分析。结果三组Smart MSP所需时间的比较,存在明显差异,其中甲组所需时间最长,其次为乙组,而丙组用时最短。医师A对三组胎儿颅脑正中矢状面中的小脑横径平面和双顶径平面评分的比较,均存在明显差异。医师B对三组胎儿颅脑正中矢状面中的小脑横径平面评分比较。将医师A、医师B的评分进行整合,结果发现三组重建的胎儿颅脑正中矢状面中的小脑横径平面和双顶径平面评分的比较,均存在明显差异。结论Smart MSP具有自动显示胎儿颅脑正中矢状面的功能,更好地获取胎儿颅脑正矢状面图像,在超声筛查中具有较高的应用前景。

成人脑颅正中矢状面定位的研究

本文测量82例成人脑颅正中矢状面,绝大多数颅因左右两半不对称,其正中矢状面皆出现旋转和偏移,只有7.31%符合标准。其偏离规律是:当N—RPO径越大,i—LPO径也越大,而N—LPO径与i—RPO径就相对地越小,以Ni连线为标志的脑颅正中矢状面,则出现逆时钟方向旋转,并向左侧偏移,相反时,即N—RPO径越小,i—LPO径也越小,而N—LPO径与i—RPO径也就越大,颅正中矢状面则顺时钟方向旋转或不旋转,同时向右侧偏移或不偏移。其旋转方向,角度以及左右方向偏移距离,可测定N—LPO,N—RPO,i—LPO,j—RPO,LPO—RPO五条径线长度后,据此作图,即可量出。

胎儿颅脑正中矢状切面在复杂颅脑畸形超声诊断中的意义分析

目的探讨胎儿颅脑正中矢状切面在复杂颅脑畸形超声诊断中的意义。方法整群选取2014年5月—2016年5月在该医院进行产检的6 425名孕妇作为该次研究对象,给予6 425名孕妇进行20~32孕周的超声检查,6 425名孕妇的常规胎儿测量使用头围、双顶径、观测颅内结构等常规检查,分析6 425名孕妇颅内异常、复杂颅脑畸形检查情况及诊断准确率情况,正中矢状面超声诊断情况,胎儿复杂颅脑畸形正中矢状切面声像图情况。结果 6 425名孕妇颅内异常、复杂颅脑畸形分别为189、18名,占比2.94%、0.28%,随访后,复杂颅脑畸形为17名,诊断准备率为94.44%(17/18);正中矢状面超声诊断后颅窝蛛网膜囊肿3名、Dandy-Walker畸形4名、小脑下蚓部发育不全5名、前脑无裂畸形4名、胼胝体发育不全3名。结论经腹检查、经阴道二维、三维等联合超声检查诊断效果显著,有效提高了中、晚期孕胎儿的颅脑畸形检出率。

歪颅正中矢状面的简易标记法

头颅正中矢状面的标记法巳由马喜元等介绍。自从1971年以来,我们在实践中试用了这一方法,收益颇多。然而有部分病例,投照仍不准确。为此我们曾对100例颅骨进行了研究。

不同正中矢状面在面部对称性评价中的应用效果比较

目的 比较不同正中矢状面(MSP)在面部对称性评价中的应用效果。方法 收集30例颌面部正常者的颌面部螺旋CT资料,将影像数据进行三维重建,通过相应解剖标志点在三维原模型上定位MSP,建立3种MSP,分别为由鼻根点—前鼻棘点—后鼻棘点构成的平面(N-ANS-PNS)、由鼻根点—前鼻棘点—蝶鞍点构成的平面(N-ANS-S)、由鼻根点—颅底点—蝶鞍点构成的平面(N-Ba-S)。以相应的MSP建立镜像模型,分析镜像模型与原模型之间的重叠度差异。结果 平面N-ANS-PNS、N-ANS-S重叠度差异低于平面N-Ba-S(P均<0. 05);平面N-ANS-PNS与平面N-ANS-S重叠度比较差异无统计学意义(P均>0. 05),但平面N-ANS-PNS离散性低。结论 基于不同MSP评估颌面部对称性的结果存在差异;采用N-ANS-PNS作为MSP与真实MSP误差小,可有效评估颌面部对称性;镜像技术结合三维色彩图示分析可有效评估MSP的真实性。

基于点云处理网络的三维颜面正中矢状面预测模型

设计一种基于点云处理网络的三维颜面正中矢状面预测模型(facial midsagittal plane prediction network,FSPNet),实现三维颜面正中矢状面端到端自动化预测。FSPNet模型以三维颜面点云数据为输入,利用点云处理网络提高数据处理效率。它包含3个模块:全局特征编码模块从点云整体结构提取全局特征;局部特征编码模块从点云局部空间结构提取局部特征;正中矢状面预测模块聚合全局特征和局部特征,输出正中矢状面平面参数。借助点云编码模块,模型能够从不同角度充分挖掘颜面点云数据空间信息,实现点云特征全面提取。在真实颜面数据集上的试验结果表明,FSPNet模型具有优秀的性能,点云编码模块能够准确提取颜面点云特征,模型预测效果明显优于临床广泛使用的迭代最近点关联法,充分验证了FSPNet模型的有效性。

基于深度学习点云配准的三维颜面正中矢状面构建算法研究

目的基于可变图结构配准网络(DGRNet)模型,建立一种可实现三维点云智能配准的本体-镜像关联深度学习算法,以实现三维颜面正中矢状面的自动化构建,为口腔临床数字化设计与分析提供参考。方法收集200例2020年10月至2022年10月就诊于北京大学口腔医学院·口腔医院修复科、正颌外科和口腔正畸科的无明显颜面畸形的牙体缺损或缺失或错畸形患者的三维颜面数据。通过数据增强(平移和旋转)的方式获得1200例三维颜面数据,分为训练集(800例)、验证集(200例)、测试集(200例),用于DGRNet模型训练与测试。DGRNet模型包含构造本体与镜像点云中关键点的特征向量、基于特征向量获取本体和镜像点云中关键点的对应关系,并通过奇异值分解计算旋转矩阵和平移矩阵。基于DGRNet模型实现本体点云与镜像点云的智能配准,获得本体-镜像联合点云,并采用主成分分析算法获得DGRNet模型正中矢状面。基于决定系数R 2指标对测试集平移及旋转矩阵进行模型评价,以迭代最近点(ICP)算法构建的三维颜面正中矢状面作为真值。选择上述200例临床患者中的50例数据,对DGRNet模型与ICP算法构建的三维颜面正中矢状面进行角度误差评价。结果基于200例三维颜面数据测试DGRNet模型旋转矩阵R 2为0.90,平移矩阵R 2为0.94。构建50例三维颜面数据正中矢状面共用时3 s,DGRNet模型与ICP算法构建的三维颜面正中矢状面角度误差为1.05°±0.56°,最小误差为0.13°,1.50°以内的准确率为78%(39/50),2.00°以内的准确率为90%(45/50)。结论本项研究提出的基于三维点云智能配准的DGRNet模型可构建三维颜面正中矢状面,并在一定程度上提升诊疗效率和效果。

早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像的人工智能质控研究

目的探讨人工智能对早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像标准程度判断的临床应用价值。方法选取深圳市妇幼保健院2022年1月至12月11~13^(+6)周早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像1251张为研究对象,以产前超声专家委员会对图像标准程度判断的结果作为金标准,对比智能质控模型、高级超声医师、中级超声医师、初级超声医师对图像标准程度判断的符合率,应用McNemar-Bowker检验和Weighted Kappa分析组间结果的差异性与一致性;以每100张图像为1组,记录每组图像的质控耗时,应用两相关样本Wilcoxon符号秩检验比较四者质控耗时的差异。结果智能质控模型对胎儿头臀长正中矢状切面超声图像标准程度判断符合率为90.5%,与金标准结果一致性强(Kappa值=0.83,P<0.001),略低于高级超声医师(91.1%),差异具有统计学意义(χ^(2)=16.40,P<0.001),优于中级超声医师(78.7%)和初级超声医师(68.9%),差异具有统计学意义(χ^(2)=100.25、16.88,P均<0.001)。智能质控模型每组超声图像质控耗时明显少于超声医师[3.57(3.55,3.60)s vs 351(309,384)s vs 363(351,370)s vs 433(407,475)s],差异具有统计学意义(Z=-3.180、-3.181、-3.180、P均<0.001)。结论智能质控模型对早孕期胎儿头臀长正中矢状切面超声图像标准程度判断准确且高效。

多个解剖标志点建立下颌骨理想正中矢状平面的研究

目的采用多个下颌骨解剖标志点建立下颌骨正中矢状平面,寻找适用于临床诊疗的下颌骨理想正中矢状平面。方法分析2020年6—12月西部战区总医院口腔科颌面部正常患者30例[男15例、女15例,年龄20~60(40.9±13.7)岁]的颌面部螺旋CT资料,用Mimics Research 21.0软件重建三维头颅模型,取不同解剖标志点建立多个下颌骨正中矢状面,以全头颅正中矢状面做参照,不同正中矢状面分别作为镜像平面建立镜像模型,通过3-Matic Research软件的重叠性三维色彩图示及Friedman检验分别定性和定量比较原模型与镜像模型的重叠度,评估不同平面作为下颌骨MSP的应用效果。结果全头颅正中矢状面与不同下颌骨正中矢状面分别作为镜像平面,下颌骨镜像模型与原模型重叠度差异有统计学意义(χ^(2)=12.34,P<0.05)。平面Mf-Go-Sim的镜像模型与原模型重叠度差异最小0.07(0.04,0.18)mm;平面N-ANS-PNS重叠度差异0.14(0.09,0.58)mm;平面ANS-SBWG-Mp重叠度差异0.12(0.04,0.40)mm;平面Me-B-Sim重叠度差异0.19(0.09,0.44)mm;平面Po-B-Go重叠度差异0.18(0.06,0.45)mm。结论全头颅正中矢状面不能完全替代下颌骨正中矢状面;平面Mf-Go-Sim可作为临床应用的下颌骨理想正中矢状面。

胎儿颅脑正中矢状切面在复杂颅脑畸形超声诊断中的价值

目的探讨胎儿颅脑正中矢状切面超声检查在诊断复杂颅脑畸形中的应用价值，提高颅脑畸形产前超声诊断的准确率。方法：选取2010年1月-2013年6月在该院产检的12 850例孕妇，进行20—32孕周超声检查。常规测量胎儿双顶径、头围、观测颅内结构，发现颅脑异常时联合应用经腹及经阴道二维、三维超声检查，分析超声声像表现，侧重观测正中矢状切面特征。对复杂颅脑畸形病例进行随访，追踪宫内MRI检查结果、引产后病理检查、出生后超声或MRI检查的结果，与该院首次产前超声诊断结果进行对比分析。结果：检出颅脑异常378例，发生率2．94％；复杂颅脑畸形36例，发生率0．28％；33例与追踪随访结局一致，诊断准确率91．67％。通过正中矢状面重点观测，分别诊断后颅窝蛛网膜囊肿6例、Dandy—Walker畸形8例、小脑下蚓部发育不良9例、前脑无裂畸形7例、胼胝体发育不良6例。误诊3例，1例产后正常胎儿产前误诊为胼胝体部分发育不良，1例单纯颅后窝池增宽误诊为小脑下蚓部发育不良，1例叶状全前脑误诊为胼胝体发育不良。结论：经腹经阴道二维、三维超声联合检查，有效提高中、晚孕胎儿颅脑畸形的检出率。规范扫查手法、标准扫查切面、颅脑畸形声像图特征的正确认识能有效避免漏诊、误诊，通过正中矢状切面观察胎儿大脑中线部位结构，在畸形性质和位置判断分析上起重要作用，是诊断复杂颅脑畸形中的关键。

基于本体-镜像关联的三维头颅正中矢状面自动构建法

目的 采用非标志点法构建三维头颅的正中矢状面（MSP）,建立技术流程,评价其准确性.方法 选取30名志愿者CT数据,采用非标志点法（实验组）和传统方法（对照组）分别构建头颅的正中矢状面.实验法采用Mimics 11.0软件,通过CT三维重建,镜像,本体-镜像数据配准等步骤构建MSP.对照组手工选取鼻根点、蝶鞍中心点和枕骨大孔最前点构建MSP.由10位正颌外科高年资医生,采用双盲法对实验组、对照组MSP构建结果进行主观评分.采用SPSS 17.0软件进行统计学分析.结果 实验法构建MSP平均得分为84.4±10.9,对照法构建MSP平均得分为66.2±29.2.实验法得分高于对照法,差异具有统计学意义（P＜0.001）.结论 基于本体-镜像关联法和迭代最近点算法配准的非标质点法能够构建三维头颅的MSP,其准确性优于传统点构建法方法,具有临床可行性.