双能CBCT联合虚拟单能成像与修复算法在牙颌面金属伪影减少中的创新应用：一项概念验证体模研究

本研究针对牙颌面锥形束CT(CBCT)中金属伪影严重影响诊断准确性的问题，创新性地结合双能投影域材料分解与虚拟单能成像(VMI)技术，开发出VMI+MAR联合算法。通过六种牙科修复材料的体模实验证实，该方法较商业MAR算法显著降低伪影(p<0.01)，为临床提供更精准的影像诊断工具。

　　

牙科影像诊断长期面临一个棘手难题：当患者口腔内有金属填充物或种植体时，锥形束CT(CBCT)图像会出现严重的金属伪影(MA)，这些由射线硬化效应产生的条纹和阴影会掩盖关键解剖结构，导致误诊风险增加。传统基于修复的金属伪影减少(MAR)算法虽能部分缓解问题，但往往在消除原有伪影的同时引入新的图像失真。更令人困扰的是，牙科常用的高原子序数材料（如锆石、钴铬合金等）产生的伪影尤为顽固，现有技术难以有效应对。

针对这一临床痛点，芬兰奥卢大学(University of Oulu)与Planmeca公司组成联合团队，在《Annals of Biomedical Engineering》发表了一项突破性研究。研究人员创造性地将医用CT中的双能技术引入CBCT领域，通过开发基于多色投影域建模的材料分解(MD)算法，结合200 keV虚拟单能成像(VMI)与商业MAR算法的协同作用，构建出VMI+MAR创新方案。该研究首次系统评估了六种临床常见牙科材料（包括复合树脂、钛种植体等）的伪影特征，证实联合方法可使伪影评分显著优于单一技术(p<0.01)，为牙颌面影像质量提升开辟了新路径。

关键技术方法包含：1) 采用80/120 kV双能扫描匹配常规100 kV剂量；2) 水-铁双物质分解模型解决多色X射线谱建模；3) 200 keV高能VMI合成抑制射线硬化效应；4) 商业MAR算法的金属轨迹修复与FDK重建。所有实验均使用3D打印圆柱体模（直径10 cm）装载患者来源的真实牙科材料，确保临床相关性。

材料与方法
研究精选六种临床常见高伪影材料（表1），包括含汞合金填充的牙齿、钴铬合金固定修复体等，通过3D打印模具构建标准化体模。采用Planmeca Viso G7 CBCT扫描仪，创新性地建立剂量等效的双能采集方案（80/120 kV各9 mAs≈100 kV 18 mAs）。核心突破在于开发了考虑多色能谱的投影域分解算法，通过200次高斯-牛顿迭代精确求解水/铁基物质投影密度，克服了传统单色模型对金属分解的局限性。

结果
定量分析显示（图6），VMI+MAR组的伪影评分较常规100 kV降低达67%（钴铬合金案例）。尤为重要的是：

• VMI单独应用可保留金属内部结构细节（图5），这在种植体螺纹可视化中具有独特优势
• 商业MAR虽能消除主伪影方向条纹，但会诱发次级伪影（图3）
• 锆石修复体产生的伪影最顽固，但联合方案仍实现54%改善（p<0.01）

讨论与结论
该研究首次证实双能CBCT在牙颌面领域的临床转化价值：通过精确建模多色能谱的衰减特性，VMI技术有效解决了高原子序数材料引起的非线性硬化伪影。当与MAR算法协同时，既能抑制原始伪影，又可避免新伪影生成（表3）。特别值得注意的是，该方法在保持FDK重建空间分辨率的同时，无需增加辐射剂量（DAP差异<6%），符合临床安全规范。

未来研究将聚焦三个方向：1) 光子计数探测器(PCD)实现单次曝光能谱分离；2) 开发三物质分解模型适应更复杂合金；3) 在拟人化体模中验证诊断效能。当前成果已为CBCT设备升级提供了明确技术路线，尤其对种植牙规划、根尖病变评估等精细诊断场景具有重要应用前景。