基于特征匹配的成人正畸头颅侧位片自动重叠新方法研究：比传统方法更精准

研究人员收集成人正畸患者头颅侧位片（LCRs），对比新自动重叠法与 SN 法，新方法更精准，支持临床科研。

　　本研究旨在基于特征匹配建立一种新型自动头影测量重叠方法，并将其与常用的蝶鞍 - 鼻根（Sella–Nasion，SN）重叠法进行比较。研究人员收集了 178 对成人正畸患者治疗前（T₁）和治疗后（T₂）的头颅侧位片（lateral cephalometric radiographs，LCRs）。其中 90 对 LCRs 用于训练 YOLOv8（you only look once version 8）模型，以自动识别稳定的颅骨参考区域，这便是基于特征匹配的新型自动重叠方法。剩余 88 对 LCRs 由三位正畸专家进行标志点识别，用于评估两种重叠方法的准确性。在重叠后测量 17 个硬组织标志点的欧氏距离并进行统计比较。结果发现，两种方法在大多数标志点的重叠误差上存在显著差异（p?<0.05）。在 1mm、2mm 和 3mm 的精度范围内，新方法对每个标志点的自动重叠成功率（successful detection rate，SDR）均高于 SN 法。新型自动重叠方法比 SN 法更准确，是一种可靠的成人 LCRs 重叠方法，为临床或研究工作提供了有力支持。