浅谈三维头影测量中的一些技术问题

1931年头影测量技术被Broadbent与Hofrath正式引入口腔正畸领域，成为正畸研究的重要工具，成为生长发育研究的基础。20世纪70年代前后，出现了许多头影测量诊断方法，如大家熟知的Downs、Steiner、Rickettes、Tweed等，也有大家不熟悉的Jarabak、Coben、Sassouni、Wylie等，头影测量开始成为临床畸形诊断与治疗设计的重要工具。传统头影测量分为头颅正位与侧位测量，可用于定量分析颅颌面形态、诊断错畸形、评估治疗效果、观察生长发育等。尽管传统二维头影测量存在结构重叠、放大率不均等缺点，但它仍然是正畸、正颌，甚至是功能学研究的重要诊断工具。

最早的三维头影测量概念是将头颅正、侧位片等比例结合在一起，对颅面部三维进行测量分析，形成早期的三维头影测量雏形。但这种方法并不是真实的颅面三维数据，无法克服传统二维平片存在的影像变形失真、左右结构重叠等缺点，因此也并未真正得到普及。

CT的出现为三维头影测量研究提供了硬件基础，但CT由于辐射量过大，并不能常规用于正畸患者。锥形束CT在牙科的广泛应用，为正畸三维头影测量带来了新的机遇与挑战。锥形束CT提供开放的三维数据，可真正实现颅颌面三维分析，越来越多的正畸研究使用锥形束CT影像进行三维头颅分析，但至目前为止，似乎还没有一个完整的三维头影测量系统出现。临床的三维分析只是一种基于CT或者锥形束CT三维影像，使用三维分析软件进行的测量与分析。对于未来三维头影测量的发展，笔者认为可能需要考虑以下几点因素，供同仁参考。

一、三维头影测量的多源数据基础

随着CT及锥形束CT在口腔医学领域内的大量应用，三维硬组织数据（骨骼、牙齿)的获得变得非常容易，越来越多的研究致力于以锥形束CT影像为基础的三维头影测量。但头影测量的定义包括骨骼测量、牙齿测量、软组织测量，不同组织均有专业的三维成像方式，而不仅仅局限于放射影像。牙冠三维结构的CT成像精度较差，牙冠数据可以来源于牙颌模型或印模扫描，也可以直接口内扫描牙齿；面部软组织表面数据可以来源于三维面部成像；肌肉、脂肪等软组织数据可以来源于MRI影像。这些多源的三维数据均可以与CT或锥形束CT数据整合，从而实现数字化头颅模型的建立，这种模型将是未来三维头影测量的基础。若再将下颌运动数据整合于其中，那么不仅可以进行三维形态学分析，还可以实现下颌功能分析。可暂时将这种模型称为功能性虚拟牙颌面模型，这种模型不但可用于三维头影测量，而且可用于先天颅颌面畸形与缺损的分析、颅颌面手术设计与治疗、颞下颌关节异常诊断、尖牙阻生等严重错畸形诊断、牙周炎引起的骨缺损和牙槽骨形态分析等。

二、三维影像中头位的确定

无论是拍摄医学CT时患者处于仰卧位，还是拍摄锥形束CT时患者采用直立位，为防止移动两者均需要头部固定，但这些都不是传统头影测量拍摄时使用头颅定位架确定头部的参考位置。因此CT或锥形束CT得到的三维颅面数据，患者头部并没有标准的定位。三维头影测量的第一步就是需要建立标准化的三维头颅定位方法，也称为头颅的再定位。已有研究显示，不同的再定位方式测得的不对称偏移量存在显著差异，再定位的方式直接关系到如何准确客观地评价患者。

头颅再定位的方式有许多种，可以将再定位的参考平面分为内在参考平面与外在参考平面。内在参考平面使用颅面骨性标志点构建，如眶耳平面（FH平面)、前颅底平面（SN平面)等。外在参考平面包括相互垂直的正中矢状面、冠状面和横断面。通常情况下，冠状面可以在正中矢状面与横断面确定后构建，因此正中矢状面和横断面的确定对颅面三维分析至关重要。

1．自然头位的确定：

自然头位是个体放松、平视前方无穷远时头部的生理位置。定位三维影像于自然头位的常见方式较多：在自然头位下获取面部表面扫描数据，通过与CT数据配准，进行三维影像自然头位下定位，这种方式精确度较高，但需要增加面部扫描及三维数据的融合配准过程，操作较繁琐，临床上并不实用。另外一种常见方式是使用辅助装置在三维方向上记录自然头位，这种辅助装置主要包括数字化定位传感器、面弓与个性化咬合记录3个部分，患者通过数字化定位传感器记录自然头位，通过面弓标志点的匹配将数字化传感器数据融入CT影像，根据传感器记录进行头位调整，以实现定位三维影像于自然头位下。这种方式价格相对低，但存在制作复杂、严重改变CT影像上下唇状态的问题。

2．水平参考平面的确定：

部分学者认为，颅面部明显畸形的患者存在头位偏斜补偿，自然头位并不可靠。用于头颅定位水平参考平面大多采用FH平面或与FH平面平行的参考系。三维影像中双侧耳点与双侧眶点可以组成4个FH平面，研究表明4种三维影像的FH平面与二维影像的FH平面无显著差异，考虑到眶点定位容易、可靠性高，耳点重复性较差。建议三维影像FH平面的定义可以使用2个眶点和1个耳点。也有学者通过双侧颧额缝点或眶下点构建水平参考平面。

3．正中矢状面的确定：

理想的正中矢状面是使三维头面部解剖结构出现最大范围的双侧对称的虚拟几何平面。构建或提取正中矢状面有多种方式：对于面部不对称的患者，结合使用眼周软组织标志点，如内眦点等，可对面部不对称患者锥形束CT影像进行有效分析。也可以使用稳定且分布平衡的参考点构建正中矢状参考平面，如鼻根点、盲孔（foramen cecum)、蝶鞍点、颅底点、颅后点（opisthion)，或使用鼻根点-蝶鞍点-颅底点构建正中矢状面以及通过正中特定标志点与FH平面垂直来确定正中矢状面。

还有一些研究认为可以基于形态学的最大结构对称（镜像法)确定正中矢状面，镜像法提取最大矢状面（maximum sagittal plane，MSP)的基本过程是：将原始数据以任意矢状方向平面为镜面获得的镜像数据，在三维空间内按照某种特定算法，如迭代最近点算法（iterative closest points，ICP)或普氏分析算法。对镜像前后的数据进行配准，联合配准后得到新的数据，依此得到原始数据的对称参考平面。

非对称性颅面部的正矢状面确定方法，可影响三维头影测量的分析结果，确定这类患者的正中矢状面应慎重，解释需更客观、合理。

三、三维头影测量的定点

与三维头影测量定点精确性相关的因素还有CT设备的精度、标志点的定义、测量者的经验与三维定点软件。与低剂量螺旋CT相比，锥形束CT影像定点的精度和可靠性可以满足三维头影测量的需要，至少对于大多数标志点而言，定点比传统头颅侧位X线片更可靠，如鼻根点、蝶鞍点、颅底点、颏前点、颏下点、颏顶点、前鼻棘点、下颌角点、眶点等，但也有研究认为蝶鞍点、颏下点、后鼻棘点、眶上点、右侧颧点（right zygion)和牙性标志点可靠性较低，易受测量者因素影响。

与传统二维头影测量不同，三维影像不存在影像重叠问题，标志点的选择范围也更加丰富，左右两侧解剖结构可以独立定点测量，尤其是牙体结构影像清晰，理论上可以定义每一颗牙齿的位置。利用三维的优势，也可引入颏孔、眶下孔、盲孔、颅后点、颏尖（genion)、下颌中切牙牙槽嵴顶点（infradentale)等新解剖标志点，其在锥形束CT影像上容易识别，可重复性较好。即便是传统解剖结构如耳点、眶点等，也可以在三维影像中实现左右独立定点。

三维头影测量标志点定点方式受软件影响，目前主要有3种方式：在三维渲染模型上直接定点、多维图联合定点与阈值分割后定点。一般认为多维图联合定点较三维渲染模型定点更精确可靠，但定点耗时较长，临床医师也需要学习适应的过程。三维影像定点多为手工定点，未来在锥形束CT影像中实现自动定点，可以解决手工定点受经验因素影响、定点过程繁琐耗时等问题。

四、三维头影测量方法的建立与正常值

虽然商业软件中已有三维头影测量的模块，但这些方法没有经过充分的验证和被临床广泛认可。目前较多三维头影测量研究还只是基于CT影像的二维测量。二维头影测量方法已然成为正畸诊断的金标准，三维头影测量的发展不会取代二维诊断的经典，三维是对二维的完善和补充。在这一发展过程中，将三维影像转化成为二维的头颅侧位片是实现三维向二维过渡的理想方法。应该指出，转化的头颅侧位片比传统二维头颅侧位X线片有更精确、详细的诊断信息，而不仅是单纯的转化。转化后二维头影测量中线距与角度的测量项目仍可以继续使用，由于锥形束CT没有放大率，测量值理论上是真实的大小。也有研究显示，与传统二维头影测量值相比，转化片的角度测量与线距比例测量的差异无显著性，这就意味着传统二维头影测量的正常值仍然可在转化片中继续使用。当然也有研究认为二维测量与三维测量的可比性较差，出现这种结果时首先应考虑的是定点的精确性。实际操作中，我们并不建议两种影像混用，尤其是在长期观察的病例中，均质的影像可以保证观察结果的可比性，如果不得已需要对比两种不同的侧位片时，可通过合理的放大率计算进行。

由于三维影像的信息量增加，单纯的转化二维测量并不足以体现三维的优势。可测量的项目会比二维测量增加许多，这些新增加的测量内容，还需要研究来支持并建立相关正常值，如三角形方式的对性分析、几何面积分析、下颌曲度分析等。

虽然已有部分研究初步建立了三维头影测量的一些正常值，但在这些正常值得到应用前，首先需要医师接受的是研究的三维测量方法，简单地将二维测量的方法在三维影像中实现，只是三维头影测量的第一步，是否需要以及如何建立正常值，还需要商榷。

五、三维影像重叠

三维影像的重叠是精确分析牙齿、骨骼等结构生长或者治疗变化的基础，协助预测治疗效果。目前，三维影像重叠的方式主要有以下3种。

1．使用标志点生成参考平面进行重叠：

是利用相同标志点，在三维坐标系下对齐两个平面，这种方式与传统头影测量重叠方式相似，精确程度受定点误差影响。四点平面定位是实现三维影像重叠最简单的方式之一，重叠精度不确定。目前，尚未建立基于标志点的可靠、精确的重叠方式。由于颅底区域在5岁左右基本发育完成，该区域标志点几乎不受生长发育影响，可用于三维影像标准化定位，如ELSA坐标系统。但由于颅底距离牙齿区域较远，即使坐标系参考点定点误差很小，也会对三维重叠测量内容产生有临床意义的影响。增加坐标点的数目可能是提高重叠精度的办法。

2．基于灰度的重叠：

是一种全自动化的重叠方式，可消除由于操作者引起的误差；其基本程序包括创建三维模型、匹配或重叠模型、计算三维模型间表面距离。基本原理是通过阈值分割出颅底区域，比较分割区域每个体素的灰度值，进行影像重叠匹配。匹配完成后，通过软件以颜色编码影像直观显示、量化评估两者差异。这种重叠方式也是实现锥形束CT影像自动定点的基础。对于视野较小的锥形束CT，也可用颧弓区域进行灰度重叠。

3．表面重叠：

适用于下颌骨重叠，选择下颌骨体部下缘与升支后缘作为重叠区域，对下颌骨进行面对面的最佳匹配。表面重叠简单可靠、重复性更高。

六、展望

随着锥形束CT辐射的不断降低，三维数据获取越来越容易。其中锥形束CT是最常用以获取颅颌面骨骼等硬组织三维数据的方式。与传统二维头影测量相比，锥形束CT数据的获取途径存在辐射剂量相对较大、费用相对较高和设备不够普及等缺点，牙齿清晰度也较差。因此低辐射剂量锥形束CT与锥形束CT影像质量的提高是三维头影测量硬件基础的未来发展方向。

三维头影测量将不再局限于放射影像的测量。随着三维技术与数据融合技术的不断发展，三维头影测量的内容也会不断丰富。目前，锥形束CT、三维牙列模型、三维面部影像信息通过数据融合，可获得患者个性化模型。未来，四维面部扫描可以追踪记录面部表情；颌位记录装置可以追踪下颌运动范围及相对位置，这些时间与动态信息的融入，将动态地展现患者真实解剖形态随时间变化产生的三维方向上的变化。

这种动态展现牙颌面部关系的方式不仅有助于临床医师精确诊断疾病，模拟和评估治疗效果，还可用于生物力学分析、生长发育研究，对组织工程及颅面部重建都有重要意义。

目前关于三维头影测量的参考平面、定位方式、标志点定义、测量项目及参考值、重叠区域及方法等尚无确定标准。三维头影测量标准的确定，可显著提高测量结果的可比性，有助于对操作者进行标准化培训，推广三维头影测量的使用。因此，三维头影测量标准的确定是亟待深入研究的方向之一。