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为探究颞下颌关节功能障碍（TMD）与面部形态关联，研究人员基于正畸患者 CT 数据构建有限元（FE）模型，结合头影测量分析三类骨骼型中颞下颌关节（TMJ）盘应变能密度（SED）。发现 SED 与面部角度、凸度等相关，为 TMD 预测提供新视角。
在口腔医学领域，颞下颌关节（Temporomandibular Joint, TMJ）功能障碍（TMD）的发病机制一直是研究的难点与热点。其病因复杂多样，涵盖咬合不正、创伤、情绪压力等多种因素。过往研究虽尝试探索 TMJ 结构与面部形态的关联，但多停留在统计层面，缺乏能够量化分析颌面形态对关节盘力学影响的方法。如何从生物力学角度揭示 TMD 与面部形态的内在联系，成为亟待解决的科学问题。
为填补这一研究空白，日本奈良医科大学（Nara Medical University）的研究团队开展了一项具有创新性的研究。该研究以接受正颌手术的正畸患者为对象，旨在通过有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）构建个体化颞下颌关节模型，量化评估关节盘中应变能密度（Strain Energy Density, SED）与三类骨骼型（Class 1-3）面部形态的关系。相关成果发表在《BMC Oral Health》，为 TMD 的早期预测与治疗提供了重要的理论依据。
研究人员采用了以下关键技术方法：首先，对 53 例患者（16 男 37 女，年龄 17-41 岁）进行术前 CT 扫描，获取包含颞下颌关节的三维结构数据；其次，利用骨强度有限元分析软件（Mechanical Finder?）将 CT 的 DICOM 数据转化为包含皮质骨、松质骨、牙齿等结构的有限元模型，并通过三维图形软件（Metasequoia?）构建 TMJ 盘，精准定位其在关节窝与髁突之间的位置；同时，结合头颅侧位 X 线片进行头影测量分析，测量指标包括面部角、凸度、下颌平面角、ANB 角等 11 项骨骼与牙合参数；最后，通过施加咀嚼肌力量（咬肌、颞肌等）的边界条件，进行静态非线性有限元分析，计算关节盘整体平均 SED 值。
研究结果
不同骨骼型的 SED 差异与关节髁突位置
三类骨骼型中，Class 3（37 例）的 SED 值（0.067 MPa）显著低于 Class 1（0.131 MPa）和 Class 2（0.144 MPa）（p<0.05）。髁突位置分析显示，Class 3 的髁突在关节窝的水平位置（x/X 比值）更偏后（0.57），而 Class 2 偏前（0.45），垂直方向上 Class 2 的关节间隙（Y-y 距离）显著大于其他两类（4.11 mm, p<0.01）。性别差异方面，男性关节间隙（2.14 mm）大于女性（1.74 mm, p<0.05），但髁突水平位置无显著差异。
SED 与头影测量参数的相关性
整体分析表明，SED 与面部角（r=-0.375）、凸度（r=0.474）、下颌平面角（r=0.363）、Y 轴角（r=0.321）、ANB 角（r=0.440）及覆盖（r=0.31）呈显著相关（p<0.05）。其中，凸度和 ANB 角呈中度正相关（r≥0.4），提示下颌相对上颌越后缩、凸度越大，SED 越高。Class 3 中，SED 与面部角（r=-0.362）、凸度（r=0.398）、ANB 角（r=0.485）的相关性与整体趋势一致，而 Class 1 仅与下颌角（r=0.622）相关。尽管 Class 2 样本量小（4 例），但其凸度、ANB 角与 SED 的相关系数高达 1，显示出强烈的正相关趋势。
SED 与 TMD 症状的关联
有症状组（12 例）的 SED 值（0.178 MPa）显著高于无症状组（0.078 MPa, p<0.05），且 Class 2 的症状发生率（50%）高于其他两类。回归分析显示，面部角、凸度、下颌平面角和 ANB 角可作为预测 SED 的独立变量（p<0.01），模型解释力较强（R2=0.3234-0.4233）。
研究结论与讨论
该研究通过有限元建模与头影测量的结合，首次从生物力学角度证实了下颌形态对 TMJ 盘 SED 的显著影响。研究发现，下颌顺时针旋转及后上移位会导致 SED 升高，而 Class 3 患者（下颌前突）因髁突后位和关节间隙较小，SED 较低。头影测量参数中的面部角、凸度和 ANB 角可作为预测 TMD 发生的关键指标，这为临床通过常规 X 线检查评估 TMD 风险提供了新工具。
研究结果还提示，正颌手术前通过有限元分析模拟下颌位置变化对 SED 的影响，可能优化手术方案，减少术后 TMD 发生。尽管研究存在样本量不均（尤其是 Class 2）、关节盘模型简化等局限性，但其建立的 “影像 - 生物力学 - 临床” 研究框架，为深入理解 TMD 的发病机制开辟了新路径。未来若结合更大样本及动态咬合数据，有望进一步提升预测模型的准确性，推动个性化正畸与正颌治疗的发展。
