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为解决下颌角截骨术前规划效率低、依赖医生经验等问题，上海交通大学的研究人员开展基于解剖标志点的下颌角缩小自动手术规划研究。结果显示该方法误差小、能满足临床需求。推荐科研读者阅读，助于了解颌面外科前沿进展。
在追求美丽的道路上，面部轮廓的塑造一直备受关注。下颌角作为面部轮廓的重要组成部分，其形态对脸型有着关键影响。下颌角肥大往往会使面部显得宽大、不够精致，因此，下颌角缩小手术成为了许多人改善面部轮廓的选择。然而，这项手术并不简单，它就像一场在复杂地形中小心翼翼前行的冒险，充满了挑战。
手术区域周围分布着众多重要的神经血管，如面部动脉、上颌动脉、下颌神经等。一旦手术操作不当，就可能引发神经血管损伤、咀嚼功能障碍甚至下颌骨折等严重并发症。这就好比在布满陷阱的道路上行走，稍有不慎就会陷入困境。传统的手术方式，像自由手操作、手术导板以及手术导航技术，虽然在临床中被广泛应用，但都存在一些问题。近年来，增强现实、手术机器人等新技术也开始应用于颌面外科手术，但术前手术计划的制定和患者个体解剖参数的测量仍然是实现精确、定量下颌骨截骨的前提条件。
目前，术前规划大多依赖商业医学图像处理软件，医生需要手动完成下颌骨和软组织的分割、3D 重建，再凭借临床经验设置截骨平面。但患者个体差异大，医生经验也各不相同，这就导致手术计划设计需要反复调整和评估，效率很低。有文献显示，外科医生进行一次下颌骨截骨手术的术前规划平均耗时超过 40 分钟。这不仅耗费了医生大量的时间和精力，也可能影响患者的治疗进程。就像建造一座房子，没有精确高效的设计蓝图，施工过程就会困难重重。
为了解决这些问题，上海交通大学的研究人员在《Scientific Reports》期刊上发表了一篇名为《Autonomous surgical planning of mandibular angle reduction based on anatomical landmarks and osteotomy plane detection》的论文。他们就像一群勇敢的探索者，深入研究下颌角缩小手术的术前规划难题，致力于找到更高效、更精确的方法。
研究人员通过一系列技术手段，得出了令人振奋的结论。他们建立的自动识别算法平均均方根误差（RMS）仅为 1.87 ± 0.33 mm，能够较为准确地识别下颌骨解剖标志点。基于此开展的手术规划方案，经过临床试验验证，能够满足临床需求。这意味着患者在接受下颌角缩小手术时，将获得更精准的手术方案，手术风险也能得到有效降低。这一成果对于颌面外科手术的发展具有重要意义，它就像为下颌角缩小手术点亮了一盏明灯，让手术更加安全、高效，为众多追求美丽的患者带来了希望。
为了开展这项研究，研究人员用到了几个主要关键的技术方法。首先，他们利用基于深度学习的自动颅颌面分割算法对患者的 CT 图像数据进行分割，再通过面映射算法重建下颌骨和下牙槽神经。接着，提出基于层次定向包围盒（HOBB）的方法自动识别下颌骨解剖标志点和咬合平面。之后，构建优化模型计算下颌骨截骨平面，并测量关键解剖参数生成手术规划方案。最后，将这些算法集成到一个软件系统中，方便医生操作 。
下面我们来详细看看研究结果。
1. 实验数据
研究人员在上海交通大学医学院附属第九人民医院伦理委员会的批准下，收集了 100 例接受下颌角切除术患者的术前 CT 图像。这些患者中有 32 名男性和 68 名女性，年龄在 20 到 48 岁之间，平均年龄 35 岁。CT 图像分辨率为 0.45 mm / 像素，层厚 1.25 mm。研究人员用收集到的数据训练基于深度学习的下颌骨分割算法，该算法分割的 Dice 误差为 0.926，达到了临床应用的精度要求。这就像是为后续的研究搭建了一个稳固的基石，确保了数据处理的准确性。
2. 解剖标志点自动识别和解剖结构测量的准确性评估
研究人员用 100 例下颌角切除病例来评估系统的准确性。让开放手术规划系统自动识别解剖标志点，同时请经验丰富的临床医生在三维下颌骨模型上手动标注所有解剖标志点的位置，作为识别算法的真实值。通过建立自动识别标志点和真实值标志点的一一对应关系，用均方根误差（RMS）作为精度评估指标。结果显示，该算法平均 RMS 误差为 1.87 ± 0.33 mm，最小误差 0.63 mm，最大误差 3.77 mm。此外，还评估了手术规划方案的可行性，统计了所有病例两侧的切除量和神经管与规划平面的距离。这就好比给手术规划方案做了一次全面的体检，确保它符合手术的各项要求。
3. 临床实验和评估
研究验证了自动测量算法的有效性。自动手术规划平均耗时 57 秒，核心算法检测解剖标志点和截骨平面仅需 12.7 秒，剩下的时间用于医生在软件中的操作和最终确认。相比之下，经验丰富的外科医生手动规划通常需要 20 多分钟。为了验证下颌角切除手术规划系统在临床实践中的效果，研究人员与医学专业人员合作进行了三项试验。为每位患者使用该系统制定手术计划，医疗团队按照计划进行实际手术，还根据手术计划制作了 3D 打印模板来引导手术。术后对患者进行 CT 扫描，重建下颌骨模型，并与术前规划模型进行比较，计算平均表面距离误差。结果显示误差在可接受范围内，患者术后外观也达到了预期效果。这一系列的实验就像一场严格的考试，证明了这个手术规划系统在实际应用中的可靠性。
在研究结论和讨论部分，我们可以看到这项研究成果的重要意义。术前个性化的规划对于实现精确可靠的下颌骨截骨手术至关重要，传统的手动或半自动规划方法效率低，依赖医生经验，延长了术前准备时间。而这项研究提出的基于自动识别下颌骨标志点的手术规划方法，涵盖了从医学图像分割重建到手术计划生成和关键解剖参数测量的所有过程，并且所有算法都能自动实现。医生只需确认计划并进行简单调整，大大提高了术前规划的效率。
与其他基于人工智能的下颌角截骨手术规划方法相比，该方法不依赖大规模训练数据，就能准确、稳健地识别个性化下颌骨截骨手术中的所有解剖标志点，更符合临床治疗的实际情况和医生的思维习惯，算法也更具可解释性和稳健性。不过，这个方法也存在一些局限性，比如只考虑了正常患者的下颌骨截骨情况，对于下颌骨病变、不对称和肿瘤侵蚀等特殊病例，其准确性和稳健性还需要进一步验证；而且该方法未纳入牙齿信息，检测解剖标志点时可能缺少一些数据；另外，即使完成了自动手术规划，仍需医生二次确认，遇到不合理的解剖标志点或规划平面时，还需要手动微调。
但这并不影响这项研究的价值，它为下颌角缩小手术的术前规划提供了新的思路和方法。未来，研究人员还会进行更多的临床实验研究，进一步评估该方法的综合性能，相信在他们的努力下，下颌角缩小手术会变得越来越精准、安全，帮助更多人实现美丽的梦想。
