李成日 張曉東 張文君 駱厚卓 賈立輝
(沈陽軍區總醫院口腔內科,110840)
Broadbent和Hofruth在1931年創立了頭影測量分析的定位正側位X線片的拍攝方法和技術。它可以量化個體或人群的顱面部參數,區分正常與異常的解剖形態,對治療前后進行對比[1-2]。
隨著電子計算機及其相關技術的發展,1958年,丹麥皇家牙學院的Bjrk和Solow首次將計算機技術應用于X線頭影測量和臨床工作中。20世紀70年代計算機技術大量應用于頭影測量分析和輔助診斷。美國科學家Walker首次應用計算機系統化地進行頭影測量分析。我國于80年代開始應用計算機。Rudolpf等將頭影測量技術半個世紀的發展過程分為3個階段:手工X線頭影測量分析,計算機輔助X線頭影測量分析,計算機自動X線頭影測量分析。本文將對后兩個階段的應用和發展作以綜合論述。
2.1 計算機輔助X線頭影測量的二維分析 二維分析是利用側位X線頭影測量對顱頜面結構進行分析。20世紀80、90年代,學者們認為計算機輔助X線頭影測量與傳統的人工測量所得結果無顯著性差異,肯定了臨床應用的可行性[3]。隨著技術的進一步發展,學者們進行了更深的研究,他們認為計算機輔助頭影測量改變了以往必須要在頭影描圖上進行測量的方法,避免了描繪頭影圖跡過程中可能出現的誤差。同時,對于計算機輔助頭影測量準確性的研究得出:計算機輸入設備的精度將直接影響系統的準確性。Macri等報道,應用黑白攝像機作為圖像輸入設備時,由于其空間分辨率不足,影響圖像質量和測量精確度,所以數字圖像上定點的可靠性低于傳統的X線頭顱側位片[4]。掃描儀是較理想的圖像輸入設備,可將圖像資料直接轉換為數字信號輸入計算機,并保持較高的精度。Schulze等對使用CCD攝像裝置獲得的數字影像與X線頭顱側位片進行標志點定位的比較,得出在相同的焦距下,數字圖像和X線頭顱側位片上標志點定位的精確性和可重復性是相當的[5]。
近年來學者們致力于在圖像處理技術的基礎上研究各種功能軟件的開發。1998年,Schulate G等研究開發出頜面預測的圖像視頻軟件,該軟件運用頭影測量技術將25例正頜手術病例術前預測的軟組織改變與術后的實際結果進行比較,得出該軟件預測的準確性高達80%以上[6]。同年,惠光艷等研制出可以任意顯現軟硬組織,模擬正頜外科手術及預測術后容貌的一種新的X線頭影測量分析系統。它采用彩色圖像掃描儀作為輸入裝置,直接獲取頭顱X線片信息,輸入并存入計算機,利用Visual C語言編制程序,對X線片的再現與增強來選取標志點。1999年,Tsang KH[7]等人在數字圖形工作站中通過聲波數字化系統來測量X線頭顱側位片。用此方法對30例病人的15項角度及一項線距進行測量,然后將測量結果與傳統方法的測量結果進行比較,差異顯著。2000年徐蕓等[8]研制出外寄生式X線頭影測量分析系統,利用高分辨率的掃描儀輸入頭影測量X線片,對患者進行輔助診斷及預測,實現了包括圖形顯示,治療前后的圖形重疊對比等一整套用戶界面。現在頭影測量軟件的種類很多,國外的軟件開發比較成熟,運行比較穩定,且許多軟件可以定義標準值及測量項目。
2.2 計算機輔助X線頭影測量的三維分析 牙頜顱面結構本身是三維立體結構,頭影測量的三維分析就是將其解剖形態以三維的形式形象化,目前口腔頜面錐形束CT(CBCT)[9-10]在頭影測量學中的研究成為熱點。
CBCT技術采用錐形X線束投照,只一次掃描即可獲得滿足各個方向重建所需的容積數據,依靠特殊的反投影算法重建出三維圖像[11]。三維圖像重建可避免解剖重疊和放大率造成的問題,使得定點更加準確[12-13]。用干顱骨拍攝CBCT,對所拍影像定點測量,與手工卡尺測量值相比較,發現CBCT圖像測量值和手工測量值差異無統計學意義,而頭顱側位片、正位片的測量值有差異[14]。劉怡等研究對比正畸患者CBCT轉化頭顱側位片與傳統頭顱側位片的定點精確性發現前者定點精確性更高[15]。目前,三維頭影測量分析仍無統一標準,在使用CBCT進行的頭影測量分析時,行頭影測量仍是將其轉換為二維圖像進行測量。使用軟件將CBCT所得數據生成頭顱正側位片,并輸出到頭影測量分析軟件中進行數字化描記和測量。
近年來,學者們研究開發了多種三維頭影測量分析軟件。Simplant,invivo就是其中有代表性的軟件。Vandana等[16]應用Invivo軟件,將三維測量與二維測量相比較,12個線距、5個角度中除了FMA均無統計學差異。
目前,三維頭影測量分析處于初始階段無統一標準,三維影像測量分析方法需建立新的系統規范以明確其精確度和準確性。新的三維測量坐標系統包括:坐標原點、基準平面、測量標志點、三維參考平面和測量項目等[17-18],因此在使用CBCT進行的頭影測量分析時,行頭影測量仍是將其轉換為二維圖像進行測量。使用軟件將CBCT所得數據生成頭顱正側位片,并輸出到頭影測量分析軟件中進行數字化描記和測量。
隨著計算機圖像處理技術在X線頭影測量分析研究中的不斷深入,尤其在標志點計算機自動識別與定位方面的研究,為實現X線頭影測量分析完全計算機自動化奠定了基礎。
Cohen于1984年首先介紹了自動提取X線頭顱定位側位片相關標志點的方法,成功獲得了兩個標志點N點和S點,這預示著完全自動化的X線頭影測量系統具有可能性。Mostafa在自動X線頭影測量分析系統的研制中采用了不同的方法分別對X線的軟硬組織進行圖形處理和邊界提取。2000年,Hutton等通過自動塑型方法建立一套全自動的頭影測量分析系統,對16個標志點進行了全自動描繪,雖然其準確性不高,存在一定的局限性,但為以后的研究提供了較好的基礎[19]。國內張曉、魏明貴等相繼在自動X線頭影測量系統中成功地自動識別了軟硬組織標志點10余個[20]。
目前國內外越來越多的學者致力于計算機自動化X線頭影測量的研究,完成自動定點的數目越來越多,準確度亦增高。因其操作便捷、測量的準確性高、重復性好,未來完善的計算機自動化頭影測量系統必將進入臨床,促進口腔各學科的發展。
實現全自動頭影測量,能夠避免人工描點,圖像輸入、輸出等造成的誤差,達到理想的精確度。未來,全自動頭影測量分析系統的不斷完善將是我們的研究方向,越來越多的標志點將會被計算機自動識別。同時,CBCT廣泛應用于頭影測量分析系統,再現顱頜面的真實解剖結構,從而進行全自動的三維測量分析,也將是未來發展的趨勢。伴隨計算機硬軟件等高科技的發展,快速而準確的全自動頭影測量分析系統必將廣泛地應用于臨床并得到日新月異的發展與完善。
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