锥形束CT在牙体牙髓形态学研究中的应用

锥形束CT在牙体牙髓形态学研究中的应用

作者姓名：王道睿，传爱云，蒋文凯，王胜朝

基金项目：国家科技部重点研发计划（2018FY101002）；国家口腔疾病临床医学研究中心课题（LCC202203）；空军军医大学临床研究项目（2021LC2223）

作者单位：口颌系统重建与再生全国重点实验室，国家口腔疾病临床医学研究中心，陕西省口腔医学重点实验室，第四军医大学口腔医院牙体牙髓病科，陕西  西安  710032

通信作者：王胜朝，电子信箱：wangshengchao@fmmu.edu.cn

摘要：锥形束CT（cone beam CT，CBCT）影像技术具有图像失真小、空间分辨率高、能够提供三维图像、扫描时间短、辐射剂量较普通CT低等优点，在口腔医学诊疗、教学和科研等方面应用广泛。在牙体牙髓病学领域，利用CBCT既能够比较精准地测量牙体形态特征，亦可有效观测牙髓腔和根管形态特征，特别是对各种特殊的髓腔及根管形态进行有效判断。文章就近年来CBCT在牙体牙髓形态学研究中的应用做一综述。

关键词：锥形束CT；牙齿形态；髓腔形态；根管形态

        20世纪90年代末，Mozzo等［1］首次将锥形束CT（cone beam CT，CBCT）应用于口腔颅颌面部扫描。CBCT是一种三维成像技术，能在冠状位、矢状位、水平位3个方向显示组织结构，可提供各向同性的亚毫米分辨率（0.125 ~ 0.400 mm）图像。因CBCT具有图像失真小、空间分辨率高、可提供三维图像、扫描时间短、辐射剂量较普通CT低等优点，被广泛应用于口腔医学的医疗、教学和科研中［2-4］。
        研究牙体牙髓形态常用的方法有体内法和体外法。体外法包括磨片法、切片法、透明标本法、离体牙测量法等，这些方法虽然准确度高，但属于破坏性方法，无法应用于临床，且取材来源有限，标本制取过程较复杂，标本重要信息可能在制作过程中缺失，且很难实现大样本的统计分析和双侧对称性分析。显微CT（micro-CT）是近年来应用较多的体外研究牙体牙髓形态的方法，其分辨率（10 ~ 50 μm）比CBCT更高，但辐射剂量较大，常用于离体牙根管系统细微结构（如根管峡区、侧副根管、管间交通支及根尖孔）的研究。CBCT既能较为精确地测量牙体形态数据，判断髓腔、根管的数目和形态，又能准确诊断C形根管、牙内陷等特殊根管形态。本文就近年来CBCT在牙体牙髓形态学研究中的应用做一综述。

1    CBCT概述

        从20世纪90年代CBCT首次临床应用，到2001年美国食品药品监督管理局（FDA）批准第一台用于牙科的CBCT设备，至今经过20余年的不断发展，CBCT已成为一种较成熟的口腔颌面部检查技术。不同于传统螺旋CT使用扇形射线束，CBCT采用锥形射线束投照，射线经过患者后由二维平板探测器接收，扫描时锥形X线束只需围绕患者1周，即可获得重建所需的容积数据，将其数字化信息处理后可重组成各个断面如冠状面、矢状面、水平面甚至斜切面等多平面重建影像，在配套软件的操作环境下可做到类似于立体影像的观察。
        Angelopoulos［5］认为CBCT多平面成像提供了一个良好的观察方法，这种体积类型的数据为口腔专业人员提供了在不同平面生成图像的独特能力，这些图像可通过操作软件或算法以其他任何方式合成以满足需求，如消除叠加的区域、检查邻近结构、允许从多个角度进行评估等。通过多平面成像，诊断人员可用非常简单的功能在不同平面重新创建图像，以便捷的方式提高效率和准确性，极大地方便了临床和科研。Dhont等［6］研究亦指出，基于CBCT的拍摄原理，除了在正交平面上提供图像外，CBCT数据集还可进行非正交分割，生成满足临床实践需要的图像。考虑到CBCT容积数据在计算机上的测量值没有明显的失真，数据集的精确三维可视化利用也是非常值得研究的。

2    CBCT在牙体形态研究中的应用

2. 1    牙体长度、宽度及厚度的测量    准确地测量牙体长度是口腔临床工作中重要的任务。根尖片或曲面体层片是临床测量牙体长度的常用技术。然而，受成像原理、投照角度、分辨率、牙根或邻近组织影像重叠的影响，其测量牙齿长度的准确性较低。与根尖片、曲面体层片相比，CBCT分辨率高、成像不变形，且一定程度上克服了放大失真问题，一次扫描即可得到全口影像，同时可提供冠状位、矢状位、水平位和3D图像，优势明显。大量研究证实，利用CBCT进行牙齿长度的测量，即使牙位不同，其测量值均具有较高的准确性和可重复性。Sherrard等［7］研究了猪的28颗前磨牙和24颗切牙，与数字卡尺的实际测量结果进行比较，牙齿全长和根长的CBCT测量值与实际长度差异无统计学意义，平均差异小于0.3 mm。Moze等［8］对包含16颗离体前牙的模型进行CBCT扫描，发现CBCT测量值始终低于牙齿实际长度0.5 ~ 1.0 mm，但从临床角度来看，测量数据基本满足临床需求。杨松等［9］为了解福建省居民上前牙解剖学特征，为上颌前牙区修复提供数据参考，研究了1146颗上前牙的CBCT影像资料，根据性别进行分组，同时量化分析牙体解剖特征的参数比例（包括牙冠的长度、宽度），得到数据：男性上颌中切牙、侧切牙、尖牙的牙冠平均长度分別为10.90、9.65、9.98 mm，平均宽度分别为8.46、6.91、7.37 mm；女性上颌中切牙、侧切牙、尖牙的牙冠平均长度分别为10.69、9.56、9.84 mm，平均宽度分别为8.31、6.89、7.26 mm，这样的量化数据为临床和科研工作提供了一定帮助。
2. 2    阻生牙和多生牙的位置及形态    在牙科临床实践中，阻生牙和多生牙的病例屡见不鲜，以往从二维影像中获取的影像信息变形大、定位不方便、需多次拍片对比，医患沟通也存在障碍，无法满足临床需求。CBCT的应用解决了这些问题，其不仅可定性地展示阻生牙和多生牙的位置及形态，亦可定量地测量牙齿与周围组织结构的三维数据。
        Yilmaz等［10］在一项多中心回顾性研究中纳入了436颗土耳其人下颌第三磨牙，通过CBCT影像分析，除了能清晰准确显示第三磨牙位置和形态外，随着第三磨牙阻生深度的增加，下颌管的舌侧管壁密度和厚度较颊侧管壁显著降低，提示与下牙槽神经损伤的高危性相关，临床上需要密切关注。Reia等［11］的系统综述则以拔除下颌低位阻生第三磨牙时下牙槽神经暴露为金标准，荟萃分析了216例符合纳入标准的患者资料，数据显示CBCT的敏感性和特异性（95.1%，64.4%）均优于曲面体层片（73.9%，24.8%），为降低下颌低位阻生第三磨牙拔除术中下牙槽神经的暴露率，选择CBCT可能比曲面体层片能更好地预测该风险。Wu等［12］分析了温州市126例患者阻生切牙的CBCT数据，指出阻生方向不同会导致不同的牙根形态：冠向上的唇向阻生切牙的牙根形态呈明显的L形曲线，而冠向腭侧阻生的牙根则呈连续的C形曲线。Walker等［13］研究了27例阻生尖牙的CBCT影像，发现阻生尖牙大部分（92.6%）偏于腭侧，66.7%的侧切牙和11.1%的中切牙存在位于阻生尖牙附近的牙根吸收。王迩睿等［14］研究了兰州市237例患者的309颗上颌前牙区埋伏多生牙CBCT影像，测量分析多生牙的数目、形态、大小、三维空间位置、唇腭侧骨壁厚度，以及对邻牙及其与周围组织毗邻关系的影响发现，多生牙位于11与21牙位间占89.5%，位于颌骨腭侧占87.5%；圆锥形牙齿形态占79.3%；方向上倒置占77.4%；与邻近恒牙或恒牙胚接触占86.7%；多生牙牙齿长度为（11.92 ± 2.84）mm，最大冠周径为（6.06 ± 2.15）mm；男性较为多见。总之，CBCT的三维影像可较好地显示阻生牙和多生牙的存在、牙齿长轴的倾斜、牙齿相对颊侧或腭侧位置及周围的骨阻生厚度、相邻牙齿的三维形态和吸收情况、牙齿发育阶段及局部解剖结构等，为早期诊断和早期干预提供了丰富的测量数据。
2. 3    法医学中的应用    在法医调查中，性别确定对于识别个体是至关重要的。相比于DNA分析和骨骼的形态学特征，牙齿对机械、化学、物理和热损伤高度稳定，因此，当其他解剖结构不存在时，牙齿可作为判断性别的优先选择。Paknahad等［15］将牙齿形态学测量的方法应用到法医学领域中，研究伊朗男性和女性各100名（平均年龄21.28岁），通过CBCT分析上下颌第一磨牙的牙冠长宽及牙本质厚度等基础数据，从而获得预测上颌和下颌第一磨牙对性别的决定程度公式，结果表明，男性数据普遍比女性稍大，上颌第一磨牙比下颌第一磨牙的性别差异更明显，近远中径比颊舌径在性别区分上更准确。

3    CBCT在牙髓形态研究中的应用

        掌握牙齿髓腔形态是进行根管治疗的前提。成功的根管治疗始于建立良好的开髓入路，对髓腔的解剖学研究有助于在开髓和定位根管口的过程中降低根分叉穿孔、侧穿等风险，减少根管遗漏可能引起的牙髓治疗失败；同时，根管形态非常复杂，不同种族或地区的人群，不同年龄、性别、牙位，其根管形态不同，即使同一个体的双侧同名牙的根管形态也不尽相同。因此，临床上准确判断患牙髓腔的位置、根管的数目和形态，对根管治疗能否成功有重要意义。
3. 1    上下颌前牙    上下颌前牙的常见形态是单根单根管，但下颌前牙的双根管发生率较高。代艳虹等［16］对海口市男性、女性各300名的CBCT数据进行分析，在CBCT的矢状面上发现下颌中切牙、侧切牙和尖牙的多根管发生率分别为11.75%、23.50%和10.41%，且下颌中切牙和侧切牙在不同年龄组间的多根管发生率有显著差异。高雅等［17］研究了上海市1103例患者12 858颗前牙（上前牙6404颗，下前牙6454颗）的CBCT多平面重建影像，发现下颌侧切牙双根管检出率较高（17.40%），18 ~ 50岁下前牙双根管检出率逐渐增加，50岁之后逐渐降低，男性下前牙双根管检出率（13.12%）高于女性（9.93%）。Mahmood Talabani［18］评估了305名伊拉克人1794颗下颌恒前牙的CBCT影像，发现下颌中切牙（右26.1%，左26.4%）、侧切牙（右28%，左30.4%）和尖牙（右11.7%，左11%）双根管发生率较高，大于60岁者则双根管较少。Candeiro等［19］研究了巴西人群中14 413颗下颌前牙CBCT，发现巴西人下颌前牙双根管的发生率在下颌中切牙、侧切牙约为20%，尖牙约为10%。由此可见，下颌前牙的根管系统较复杂，临床上需要注意下颌侧切牙较高的双根管发生率。
3. 2    上下颌前磨牙    上颌第一前磨牙牙根和根管具有复杂的变化［20］。Wu等［21］利用CBCT分析了山东省人群1268颗上颌第一前磨牙和1296颗下颌第一前磨牙的牙根和根管形态，发现上颌第一前磨牙单根占比67.4%，双根占比32%；双根管结构最常见，占比89%；根管分型多为Vertucci分型Ⅳ型，占比58.6%。而下颌第一前磨牙98.8%为单根，81.0%根管分型为Vertucci分型Ⅰ型。姚雪芹等［22］分析了北京市人群404例CBCT图像，同样发现上颌第一前磨牙多为单根牙，而且多为单根牙双根管，双根管发生率达85.1%；根管形态多样，牙根多向远中弯曲，牙根分叉位于牙根中段，占比约45.0%。Liu等［23］研究了陕西省440例14 ~ 80岁患者的CBCT图像，发现上颌第一前磨牙的单根和双根发生率分别为70.22%和29.32%，根管类型为Ⅳ型44.32%、Ⅰ型27.84%、Ⅱ型20.57%、其他型7.27%，双根分叉的发生率为40.13%，分叉位置则是根中1/3多于颈部和根尖1/3。尹增正等［24］研究了山东省患者的800颗上颌第一前磨牙CBCT影像，发现上颌第一前磨牙最常见的牙根类型为单根型（62.6%），其次为双根型（36.1%），三根型（1.3%）较少见；根管形态中最常见的为Vertucci分型的Ⅳ型（44.0%），并且61.6%的双根型可观察到颊根腭侧面沟，沟的平均深度和长度分别为0.60、3.25 mm，对应的腭侧壁最小厚度平均仅为0.59 mm，颊根腭侧面沟的存在增大了根管治疗的难度。
        下颌第一前磨牙单根较常见，近中根面沟的发生率较高。张亚南［25］研究了山西省1102例患者下颌第一前磨牙的CBCT影像，发现单根牙占比98.9%，根管Vertucci分型中Ⅰ型最常见（86.9%），下颌第一前磨牙的牙根在近中面常存在根面凹陷（47.5%），根面凹陷与复杂根管及C形根管的发生密切相关；且根面沟对应处的根管壁往往较薄，在进行根管治疗时应注意避免过度切削根管壁而导致侧穿。为了对比种族差异，杜启莲等［26］分析了藏族和汉族患者下颌前磨牙CBCT影像各150例，结果显示，藏族患者下颌第一、第二前磨牙的牙齿长度均较汉族患者的更长，二者差异有统计学意义；藏族患者下颌第二前磨牙的根管弯曲度和弯曲位置与汉族患者的差异有统计学意义，藏族患者的根管弯曲度更大，其弯曲部位更靠近根尖，行根管治疗时应注意根管弯曲走向；而在根管类型方面，藏族与汉族患者的差异无统计学意义。Choi等［27］对732例韩国患者的1463颗下颌第一前磨牙和1448下颌第二前磨牙的CBCT影像进行研究发现，下颌第一前磨牙（85.7%）和下颌第二前磨牙（99.5%）多数为单根单根管，下颌第一前磨牙的近中根面沟发生率（13.2%）明显高于下颌第二前磨牙（0.5%），且男性明显高于女性。
3. 3    上下颌磨牙    上颌磨牙根管治疗失败常源于不能正确发现及定位近颊根第二根管（second mesiobuccal canal，MB2）。Barbhai等［28］针对上颌第一磨牙MB2发生率进行系统综述，发现68.2%的上颌第一磨牙有MB2根管，因此在近中颊根的根管预备时需要警惕MB2的出现。Tzeng等［29］对我国台湾省1741颗上颌磨牙的CBCT影像进行分析，发现上颌第一磨牙最常见的类型是3根4根管，而上颌第二磨牙最常见的类型是3根3根管，双侧上颌第一磨牙和第二磨牙根管类型的对称性为87.36%和79.85%，相邻上颌第一磨牙和第二磨牙的根管系统相似度为53.07%（右侧）和52.58%（左侧），双侧上颌第一磨牙和第二磨牙的MB2发生率为77.80%和35.97%。在110例双侧上颌第二磨牙出现MB2的患者中，其上颌第一磨牙出现双侧MB2的概率接近100%。Zhang等［30］随机选取南京市1008颗上颌第一磨牙的CBCT影像分析，发现上颌第一磨牙近中颊根的根管系统非常复杂，MB2根管的发生率较高；研究还发现使用近颊第一根管口至腭根根管口距离（MB1-P）与远颊根管口至腭根根管口距离（DB-P）的比值预测MB2根管的存在具有较高的诊断准确性，MB1-P/DB-P的距离比值（> 1.26）表明MB2根管极有可能存在；了解MB2根管的发生率和髓底根管口的分布模式，有助于临床医生快速识别和定位MB2根管。张英等［31］选择陕西省汉中市人群526个CBCT影像，分析上颌第一磨牙的牙根数目、根管形态，采用Vertucci分类法对根管构型进行分类描述，发现98.66%的上颌第一磨牙有3个牙根，MB2检出率在20 ~ 30岁年龄组最高（65%），随着年龄增大，MB2检出率逐渐降低，61 ~ 70岁年龄组最低（25%）。综上，CBCT作为一种辅助检查手段，可较好地辅助牙体牙髓科医生可视化明确患牙根管尤其是MB2的解剖结构情况，从而确保根管治疗的成功。
        下颌第一磨牙的近中中根管（middle mesial canal，MMC）在根管治疗中容易被忽略和遗漏，下颌第二磨牙最常发生的解剖学变异是C形根管。Mashyakhy等［32］为了研究沙特人群下颌磨牙的根管结构，分析了290颗下颌第一磨牙和367颗下颌第二磨牙的CBCT影像，发现在下颌第一磨牙中，95.4%为双根，64.5%为3个根管，57.9%的近中根为Vertucci分型Ⅳ型；而在下颌第二磨牙，89.6%为双根，80.4%为3个根管，39.4%的近中根为Vertucci分型Ⅳ型；左右两侧牙齿的内外解剖结构较为相似。Baghbani等［33］研究了伊朗人106颗融合根的下颌离体磨牙，通过5种不同技术（根尖片、CBCT、直视检查、牙科手术显微镜、立体显微镜）对下颌磨牙C形根管的鉴别效果进行对比，发现CBCT的准确率最高（94.3%），根尖片的准确率最低（72.6%）；对于C形根管的识别，低分辨率CBCT略低于高分辨率CBCT，以低暴露剂量的安全优势可满足临床需求。Yang等［34］对广州市1100例患者的1750颗下颌第一磨牙CBCT影像进行研究，将符合纳入标准的患者图像分为A组（< 40岁）和B组（≥ 40岁），研究不同年龄组MMC检出率，并采用Schneider方法测量MMC的曲率。该研究发现，下颌第一磨牙MMC检出率为9.03%，其中A组为11.22%，B组为6.61%，组间差异有统计学意义；A组的MMC近远中方向曲率为（29.39 ± 8.53）°，B组为（26.06 ± 8.50）°，差异有统计学意义，两组的弯曲区域均位于根管的中1/3。总之，CBCT不仅能准确评估牙根的形状和数目，亦能准确提供根管的数目和位置方向，这为牙体牙髓科医生提供了有效的信息。
3. 4    特殊髓腔根管    CBCT可提供冠状位、矢状位、水平位和重建的三维图像，可从多个方向显示牙齿及根管形态，对于特殊牙齿结构（如牛牙症、牙内陷、特殊根管等）的诊断分析也有着重要的意义。Jabali等［35］研究了300名沙特阿拉伯人1839颗磨牙的CBCT影像，其中71颗（3.9%）牙齿发现了牛牙症，牛牙症在21 ~ 40岁的人群中较为普遍，上颌磨牙比下颌磨牙更常见。Chen等［36］为了研究北京市人群中牙内陷（dens invaginatus，DI）的发生率和特征，对1004例患者的CBCT影像进行回顾性研究，发现DI发生率为8.47%，男性发生率高于女性，严重的牙内陷（Ⅲ型）一般伴有根尖周病变。采用CBCT检查可提供准确的牙齿解剖表现，利于牙内陷的早期诊断和治疗。孟洋等［37］利用CBCT影像报告1例上颌第一前磨牙3根4根管的发现与诊断过程，最终在手术显微镜下完成了高质量的根管治疗。总之，CBCT是发现和定位变异根管的有效工具，对牙体牙髓解剖学的发展及指导牙体牙髓病的诊疗有着十分重要的意义。

4    总结与展望

        CBCT能较为准确地对牙冠、牙根及髓室、根管进行线性测量，其提供的高分辨率冠状位、矢状位、水平位图像，能全面准确地显示牙体牙髓的形态，尤其对特殊的根管形态，有着二维X线片无法比拟的优势，但CBCT用于形态测量仍需进一步研究。Ferreira等［38］认为从CBCT获得的数字模型对所有评估的测量并不都准确，但所有线性测量的差异是在临床可接受的范围。Fokas等［39］也认为CBCT提供的图像在静态环境中显示出线性测量的高准确性和可靠性；但在临床实践中，因一些因素（如患者运动、设备和软件的性能、手动或自动使用的程序等）可能会影响CBCT的成像质量，测量的准确性和可靠性可能会降低。
        基于CBCT的图像测量仍面临一些技术难题，如单颗牙齿如何精确地从CBCT影像中分割、牙齿内部髓腔结构如何准确分离等。人工智能、深度学习等技术进步为这些问题的解决带来希望。Shaheen等［40］开发和验证了一种深度学习方法，以便能够从CBCT图像中自动分割牙齿，研究显示基于三维U-Net的人工智能框架是一个精确、高效的深度学习系统，可用于自动牙齿分割和分类，人工智能分割牙齿的速度比专家快1800多倍，准确率高达97.9%。Sherwood等［41］通过比较3种深度学习模型，发现使用CLAHE技术进行图像增强后的Xception U-Net模型在检测和分类CBCT数据下的C形根管效果相对更好，提示可在临床上借助深度学习算法帮助医生检测和分类C形根管，提高根管治疗效果。Deleat-Besson等［42］提出了RootCanalSeg和DentalModelSeg算法，通过自动图像处理和机器学习方法分析口内扫描数据和CBCT影像，实现了自动分割根管和数字牙科模型，但后续需要增加样本量提高其性能。Wang等［43］训练和验证了一个MS-D卷积神经网络模型用于CBCT图像中牙颌、牙齿的多类分割，但该模型还需要进一步完善。Lin等［44］则提出了一种新的基于Micro-CT影像的U-Net人工智能方案，提高了U-Net模型在CBCT影像上对牙齿结构的分割精度，分别使牙体和髓腔自动分割的Dice相似系数达到了96.2%、86.8%，准确率达到了97.3%、84.5%。
        现代口腔医学已经迈入三维数字化时代，伴随着CBCT、激光扫描、数字化导板和导航、人工智能等技术的发展，口腔数字化影像在牙体牙髓、修复、正畸、颌面外科等多个学科应用越来越广泛。随着技术的进步，牙体牙髓形态学研究也将迈入新的里程。
参考文献  略