張凱 余孟流 曹聰 徐寶華 中日友好醫院口腔醫學中心 (北京 100029)
內容提要:目的:利用種植機器人進一步提高種植手術的精確性從而有效避開重要解剖結構,增加遠期成功率。方法:使用種植手術機器人,分別在三維打印模型和豬下頜骨上植入市面常見種植體,通過錐形束CT掃描、配準,獲得術前設計種植體植入位置與術后實際種植體植入位置偏差及角度偏差。結果:兩種市面常見種植體在豬下頜骨上使用種植機器人輔助完成即刻種植的植入點總偏差(PCC:(0.610±0.143)mm,BL:(0.688±0.148)mm),根尖點總偏差(PCC:(0.664±0.121)mm,BL:(0.716±0.156)mm)及角度偏差(PCC:(0.980±0.456)°,BL:(1.215±0.549)°)無明顯統計學差異(P>0.05),且均低于市面常見計算機導航種植系統;在3D打印模型上產生的位置及角度偏差低于在豬下頜骨上產生的偏差。結論:種植機器人輔助種植的精確性高,研究結果可作為后續臨床試驗及臨床應用的參考。
種植體的精確植入可以有效避免不必要的組織損傷,降低后期修復的復雜性,并有效提高種植體的使用年限。種植醫生及學者們從種植體的角度、種植體頸部位置、種植體根尖位置及種植體植入深度來評判一個種植體是否精確植入[1]。錐形束CT(Cone Beam Computerd Tomography,CBCT)掃描技術、種植三維設計軟件及快速成形技術結合產生了計算機輔助種植外科技術(Computer-Assisted Implantology,CAI)促進了種植技術的發展[2-4]。機器人技術與外科技術的結合是解決上述問題的重要途徑之一。與自由手操作相比,機器人具有定位準確、狀態穩定、工作尺度范圍大等優勢。通過與計算機技術匹配,機器人可以增強醫生對手術現場的感知、決策和操作能力。目前,對計算機導航的精確性進行評估,主要采用模型實驗和臨床試驗兩種方法。本實驗選取模型實驗設計,驗證機器人輔助種植的精確性,為種植治療開辟一個新的領域,為種植機器人進入臨床使用奠定基礎。
本實驗的研究時間范圍為2019年10月~12月,研究經過中日友好醫院實驗動物福利倫理委員會審查(批準編號:190210)。
3D打印缺牙模型(單側牙游離端缺失模型,北京易速普瑞科技股份有限公司,中國),Silagum硅橡膠印模材料(DMG,德國),9個月齡新鮮豬下頜骨(小型豬)依據隨機數字表編號為A01-A20,瑞醫博口腔種植手術機器人(機械臂:Universal Robots,丹麥;光學跟蹤定位儀:Claron Technology,加拿大;主機:華北工控,中國;搭配RemeDent手術導航軟件),匹配種植手機(DSG201L NSK,日本),種植機(MASTERsurg LUX Wireless,KAVO,德國),骨水平種植體(BL)(Straumann,瑞士)及相應種植工具盒,PCC種植體(Nobel,瑞典)及相應種植工具盒,Luxatemp Automix Plus臨時牙修復材料(DMG,德國)。
口腔種植手術機器人(圖1)由機械臂(含夾持器)、手術導航軟件(RemeDent)、光學跟蹤定位儀、專用儀器車、定位導板、手機定位板、鉆頭標定板和探針組成。

圖1.口腔種植手術導航定位系統
光學跟蹤定位儀:由三目立體攝像頭(MicronTracker,Claron Technology,加拿大)和攝像頭支架組成。光學跟蹤定位儀識別特定幾何圖案的標識物,實現對機械臂末端夾持器和定位導板的追蹤識別,建立光學跟蹤定位儀空間、醫學圖像空間和機械臂空間的配準關系,實現對機械臂的導航。
機械臂:機械臂為RemeDent的運動執行單元,采用6自由,6維力反饋功能的UR5e機械臂(Universal Robots,丹麥,重復定位精度0.1mm,角度定位精度0.1°)。機械臂以500Hz的響應頻率響應交互控制指令,實現對患者缺牙位置的追蹤定位。
手術導航軟件:軟件模塊包括病例管理、手術規劃、手術注冊、手術導航和手術驗證。通過三維可視化技術,實現神經管分割、牙冠規劃、種植體規劃;利用圖像自動與分割配準方法實現種植體坐標空間的自動配準與種植精度的自動驗證;借助力覺交互與反饋控制,實現交互協作下的種植窩洞制備。見圖2。

圖2.口腔種植手術導航定位系統多空間坐標系 (2a.圖像空間;2b.機械臂空間;2c.手術空間;2d.光學坐標空間)
1.2.1 3D打印缺牙模型種植
通過3D打印5個缺牙模型,利用硅橡膠印模材料固定定位器,后進行CBCT掃描。將CBCT數據導入計算機行手術規劃及種植體位置設計。缺牙模型固定于牙科仿頭模上,通過種植機器人輔助在缺牙模型上植入Straumann BL種植體。術后CBCT掃描,將數據與手術規劃的CBCT數據匹配,計算兩者有無差異。操作流程見圖3。

圖3.模型實驗流程(3a.3D打印模型;3b.利用RemeDent軟件進行術前手術規劃,設計擬植入種植體位置;3c.模型及定位器固定)
1.2.2 豬下頜骨磨牙即刻種植
將豬下頜骨右下第一磨牙沿發育溝采用渦輪機分為近中、中間及遠中三部分,分別挺松拔除,拔除(圖4a、4b)。將機器人識別用定位器通過臨時冠材料固定于豬下頜骨左下后牙(圖4c),為安裝好定位器的豬下頜骨拍攝CBCT(NewTom,掃描范圍15cm×15cm,管電壓110kV,管電流20mA,曝光時間3.6s,掃描時間18~26s),將CBCT掃描結果輸出為Dicom格式導入種植手術機器人內,在機器人內于豬下頜骨右下第一磨牙遠中頰根拔牙窩設計植入位點(圖4d)。將豬下頜骨穩定固定,配準種植機器人。在種植手術機器人輔助下完成定點,逐級備洞(依據Zarb骨密度分類標準,一類及二類骨將采用相應型號攻絲鉆進行攻絲),并由種植手術機器人輔助植入種植體(圖4e)。其中10個樣本采用Nobel PCC 4.3mm×13mm種植體,另外10個樣本使用Straumann骨水平種植體(BL 4.1mm×10mm),所有樣本均由種植專科主治醫生使用種植機器人完成種植。種植完成后再次拍攝CBCT(拍攝條件同前),并將數據導入種植手術機器人,進行數據匹配。

圖4.豬下頜骨磨牙即刻種植 (4a.豬下頜骨右下第一磨牙分根;4b.豬下頜骨右下第一磨牙拔除后拔牙窩情況;4c.定位器通過臨時牙材料固定于豬下頜骨左下后牙;4d.在RemeDent軟件上設計機器人輔助種植豬下頜骨右下第一磨牙遠中頰根拔牙窩的植入位點,其中,左上為設計的種植體位置水平面,左下為設計的種植體位置矢狀面,右上為三維重建示意圖,右下為設計的種植體位置冠狀面;4e.機器人種植手術示意)
將術前術后CBCT數據(通過RemeDent手術導航軟件)進行重建與配準,根據已知的種植體尺寸信息,由RemeDent軟件自動分割提取種植體植入點和根尖點坐標。分別測量植入位點總體偏差、植入位點水平偏差、植入位點垂直偏差、種植體根尖點總體偏差、種植體根尖點水平偏差、種植體根尖點垂直偏差及種植體角度偏差(圖5)。

圖5.評價種植體植入精度的參數采集示意圖
本實驗所有數據均采用統計學軟件SPSS 22.0(IBM,美國)軟件處理數據,所有計量數據以±s表示,兩組間的均數比較采用獨立樣本t檢驗,以P<0.05為差異有統計學意義。
樣本A01-A05號采用Nobel PCC 4.3mm×13mm種植體,A06-A09號使用Straumann骨水平種植體(BL 4.1mm×10mm),A01、A03、A05、A07、A09號頜骨由種植專科主治醫生(獨立種植量>8000顆)完成,A02、A04、A06、A08號頜骨由種植專業住院醫生(獨立種植量<10顆)完成。
種植定位器在3D打印模型上固位良好,取戴方便。5個3D打印缺牙模型(Q1-Q5)種植位置的植入點總偏差,根尖點總偏差及角度偏差數值見表1。
表1.3D打印模型種植體植入位置偏差(±s)

表1.3D打印模型種植體植入位置偏差(±s)
項目 植入點總偏差(mm) 根尖點總偏差(mm) 角度偏差(°)Q 0.362±0.206 0.450±0.165 0.830±0.355
種植定位器在豬下頜固位良好。根據種植體型號分組進行均值及標準差的計算,植入點總偏差、根尖點的總偏差及角度偏差數值見表2。
表2.豬下頜骨磨牙即刻種植種植體位置偏差(±s)

表2.豬下頜骨磨牙即刻種植種植體位置偏差(±s)
images/BZ_32_1287_2041_2303_2197.png項目 植入點總偏差(mm)根尖點總偏差(mm)角度偏差(°)Nobel PCC 0.610±0.143 0.664±0.121 0.980±0.456
如表2所示,兩種種植體植入點總偏差、根尖點總偏差及角度偏差無明顯統計學差異。圖6為Nobel PCC種植體和Straumann BL種植體的種植術前及術后CBCT掃描數據匹配。

圖6.Nobel PCC和Straumann BL種植體種植術前后CBCT掃描數據匹配(6a.Nobel PCC樣本種植體植入前后對比面觀、近遠中面觀、唇舌面觀及三維重建下頜骨整體形貌;6b.Straumann BL樣本種植體植入前后對比面觀、近遠中面觀、唇舌面觀及三維重建下頜骨整體形貌,綠色種植體為術前設計種植體植入位置,紅色種植體為術后CBCT顯示種植體實際植入位置。)
將模型上Straumann BL種植體偏差與豬下頜骨上Straumann BL種植體偏差進行比較(表3),通過獨立樣本檢驗發現同型號種植體在3D打印模型和豬下頜骨利用機器人輔助種植的種植體植入角度偏差無明顯統計學意義,但植入點總偏差及根尖點總偏差有統計學差異。
表3.3D打印模型及豬下頜骨Straumann BL種植體植入偏差Mean±SD(±s)

表3.3D打印模型及豬下頜骨Straumann BL種植體植入偏差Mean±SD(±s)
項目 植入點總偏差(mm) 根尖點總偏差(mm) 角度偏差(°)3D打印模型 0.362±0.206 0.450±0.165 0.830±0.355豬下頜骨 0.688±0.148 0.716±0.156 1.215±0.549 t-3.542 -3.058 -1.413 P 0.004 0.009 0.181
種植體的精確植入是種植手術成功的關鍵。如果種植體植入位置不佳,會使后期種植修復難度大幅增加,同時因為力學因素的改變,還會給患者增加創傷性骨吸收及種植體劈裂折斷等潛在風險。CAI技術相較于自由手種植最大的優勢在于通過計算機輔助軟件設計種植體植入方向和植入位置,有效避免傷及重要解剖結構,實現以修復為導向的種植外科[5]。
目前常見的導航系統有維也納大學的VISIT系統、Medtronic公司的Treon系統、Denx公司的IGI系統等。有研究發現不同導航系統相較于無導航的自由手,操作均能有效減小種植體植入誤差[4]。有學者將30位患者納入研究,利用計算機動態導航系統進行種植,得到種植體的角度偏差為(7.69±4.92)°,根尖點深度偏差為(0.92±0.55)mm,根尖點水平向偏差為(2.21±0.99)mm[1]。另有學者統計計算機導航及自由手種植所產生的角度偏差分別是(2.97±2.08)°和(9.92±6.01)°[6]。Wagner等[7]學者對模型試驗的研究發現種植體的植入點偏差、根尖點偏差及角度偏差分別是0.58mm、0.79mm和3.55°。另有大量學者總結各類型計算機導航種植體植入位置偏差均優于自由手種植[8-10]。關于數字化種植導板的精確性有學者報道近遠中維度的垂直向距離偏差為(1.20±3.01)mm,角度偏差為(1.69±1.02)°,而唇舌維度的垂直向距離偏差為(0.69±2.03)mm,角度偏差為(1.56±0.92)°[11]。EL Kholy K等[12]學者研究發現口內余留牙數量對于種植導板的制作以及指導種植的精確性有直接影響。當只有一顆牙缺失制作種植導板后種植體位置根尖點偏差為(0.675±0.429)mm,角度偏差為(4.363±1.682)°,當可用于參考制作導板的余留牙只剩兩顆時,種植體位置根尖點偏差為(1.657±0.209)mm,角度偏差為(7.713±1.236)°。
本實驗在3D打印模型中,植入點總偏差(0.362±0.206)mm,根尖點總偏差(0.450±0.165)mm,角度偏差(0.830±0.355)°,均小于現有文獻報道中各類計算機導航的種植體偏差。本實驗在豬下頜骨即刻種植的種植體,不論是Noble PCC植體還是Straumann BL植體,種植體的植入點總偏差,根尖點總偏差及角度偏差也均小于現有文獻中其他各類計算機導航的種植體偏差。證實本實驗所使用的種植機器人在模型實驗數據上優于市面上現有的幾種主流計算機導航。主要是因為:①窩洞制備過程中,由定位精度和一致性較高的機械臂把持種植手機進行,限制了窩洞制備的角度和深度,以便減少人為因素對種植精度的影響。②患者空間與機械臂空間的配準采用自動配準技術,相對肉眼參照導航圖像,手動配準,可以有效提高配準精度。
本實驗在3D打印模型上種植體的角度偏差與在豬下頜骨上種植體的角度偏差無明顯統計學差異,而在水平或垂直向偏差上有統計學差異。產生此現象的原因可能是因為3D打印模型為均質性模型,各個位點的密度及硬度基本無差別,而豬下頜骨包含骨皮質和骨松質,在密度和硬度上有區別。本研究的頜骨內種植部分,發現當種植體植入位置存在明顯骨密度不均勻,即一側骨質與對側骨質密度不一致且差別較大時,種植體位置會出現不同程度的偏斜,本研究中的位置偏斜均表現為由硬質骨側向松質骨側發生偏移。考慮該偏移產生的部分原因可能是備洞最終鉆與種植體螺紋外徑間存在差值,在植入種植體過程中,遇到骨皮質產生較大阻力,螺紋不能有效切入骨皮質內,導致種植體位置整體向骨松質一側發生偏移。但因為本研究樣本量有限,有待于進一步研究確認。
數字化種植導航的應用仍處于起步階段,目前,學者們認為以下幾個因素會影響其精確性:①CBCT掃描:CBCT掃描厚度、體素大小、圖像導入及分辨率等[13];②定位裝置:制作、放置位置及放置方式等[14];③配準:術前設計方案與術中軟硬組織的點對點配準[15];④其他人為因素等:學者們認為術者手部的顫動和感覺會影響鉆針及種植體的植入,而在數字化種植導航的應用中,術者仍起著主導作用[16]。
種植醫生需要將種植體植入一個完美的位置以便后期修復治療。這種對種植體位置的精確放置應該是發生在每一個病例上而不是個別展示病例。當種植體沒有準確植入,可能會引起近遠期美學風險及種植體周圍炎等并發癥。本實驗明確地驗證了種植機器人輔助種植在模型實驗上的精確性,本團隊將進一步進行臨床實驗,驗證其臨床精確性及發現使用過程中可能出現的問題,為種植機器人投入臨床應用奠定基礎。