三维评估与人工智能时代下正颌术后稳定性的再审视：经典稳定性层级体系的重新评价

《Seminars in Orthodontics》：Stability after Orthognathic Surgery: Reappraising the Hierarchy in the Era of Three-Dimensional Assessment and Artificial Intelligence

　　

中文摘要翻译 术后骨骼稳定性是决定正颌外科长期疗效的关键因素。术后发生的骨骼改变反映了计划移动特征、生物适应与手术执行精度之间的复杂相互作用。本综述探讨了正颌术后稳定性与髁突适应的主要决定因素，特别关注骨骼移动的方向与幅度、手术技术、神经肌肉适应以及影响长期骨骼行为的软组织因素。本文亦论述了从传统二维评估向三维评估的演变，重点关注锥形束计算机断层扫描（cone-beam computed tomography，CBCT）、虚拟手术规划（virtual surgical planning，VSP）以及数字化牙模与面部扫描的整合。研究强调区分手术精度——即通过比较虚拟计划与术后即刻位置来评估——与后续骨骼适应或复发之间的差异。本文特别关注三维图像分析工作流程，包括定向、分割、配准与标志点识别，以及用于评估颌骨复合体不同解剖区域平移、旋转与形态学改变的定量方法。本文讨论了人工智能在支持上述流程中的作用，以及当前方法学局限性与未来展望，旨在实现术后骨骼行为的标准化与个体化评估。

论文解读

研究背景与现存问题

正颌外科是矫正严重牙颌面畸形的成熟治疗手段，其核心目标在于恢复功能平衡并改善面部美学。治疗成功的关键指标包括充分的咬合关系、面部协调以及长期骨骼稳定性。然而，术后骨骼稳定性的评估长期面临多重挑战。传统上，临床医师依赖二维头影测量与经验性判断来评估术后骨骼变化，这一方法存在固有局限：二维影像无法充分反映三维空间中的旋转与平移改变，且标志点识别的主观性影响了测量的可重复性。更为关键的是，正颌术后稳定性研究领域长期沿用Proffit等学者提出的稳定性层级体系，该体系基于二维纵向数据将不同手术移动按稳定性从高到低排序。然而，这一体系存在根本性缺陷——其结论来源于平均头影测量变化，未能系统刻画个体结局的分布特征。正如Proffit本人明确指出的，具有临床意义的变化（通常定义为大于2毫米）仅发生在少数患者中，而这部分少数群体难以通过平均变化数据加以识别。这一"群体水平稳定掩盖个体水平显著变异"的模式，正是正颌稳定性研究面临的最重要且最未充分应对的挑战。任何有意义的进展都必须从描述平均值转向预测哪些患者将属于复发的少数群体。

此外，传统评估手段在髁突形态变化的检测方面也存在明显不足。全景X线摄影与磁共振成像对颞下颌关节骨性改变的敏感性仅为差至边缘水平，难以满足精确评估的需求。随着三维影像技术与人工智能的兴起，研究者首次能够不仅追问平均复发量，更能明确哪些患者、在哪些区域、因何种原因发生复发。

研究目的与意义

本综述旨在系统整合正颌术后骨骼稳定性与髁突适应的当前证据，重点分析骨骼移动方向与幅度、手术技术、神经肌肉适应及软组织因素等主要决定因素。同时，研究评估三维方法如何深化对术后骨骼变化的理解，并识别预测模型可能如何变革临床实践。这一研究的核心意义在于：通过三维影像与人工智能技术，重新审视并精细化经典稳定性层级体系，推动正颌外科从经验性评估向标准化、个体化预测的范式转变。

主要技术方法

本研究为叙述性综述，文献检索覆盖PubMed/MEDLINE与Scopus等主要生物医学数据库，关键词组合涉及正颌外科、骨骼稳定性、复发、髁突适应、三维影像与人工智能。研究综合分析65项研究、超过6400例患者的数据，并重点评述了锥形束计算机断层扫描（CBCT）、基于体素的配准（voxel-based registration，VBR）、虚拟手术规划（VSP）以及深度学习算法在自动化分割、标志点识别与纵向配准中的应用。文中引用的关键研究样本来源包括骨骼性III类双颌手术患者队列（77例，采用人工智能辅助CBCT分割）及下颌发育不足双颌术后随访两年患者队列。

研究结果

上颌骨骨骼稳定性。 三维研究显示，上颌骨是偏离虚拟计划最显著的骨骼区域之一，术后矢状向推进通常略低于初始预测，平均差异约1.0–1.8毫米，术后即刻与一年随访时均如此。计划移动幅度是解读这些差异的重要因素：上颌推进范围通常为2–10毫米，较大计划移动可能与临床相关偏差风险增加相关。一项近期研究显示，偏差超过2毫米的大多数患者其计划推进超过5毫米。研究强调，上颌稳定性由多种相互作用因素决定，不能仅通过比较虚拟与术后位置来评估。在选定病例中，虚拟规划时考虑有限矢状向过度矫正可能是合理的，尤其是当增加切牙显露或增强软组织支撑为重要治疗目标时。

下颌骨骨骼稳定性。 历史上下颌骨被认为稳定性逊于上颌骨，但虚拟手术规划（VSP）、三维影像与更精确固定技术的应用已挑战这一假设。当代证据表明，当计划的下颌移动被精确转移到手术环境时，远心段与近心段均可表现出高度术后位置稳定性。远心段水平上，计划与术后下颌位置的差异通常较小，保持在临床可接受范围内。近心段方面，当代三维分析证明术后髁突与下颌支位置变化通常有限，位移幅度往往临床可忽略。研究强调，维持近心段与远心段之间被动且解剖学适当的关系应作为首要手术目标。

手术优先路径（SFA）的稳定性。 手术优先路径直接进行骨骼矫正而无术前正畸准备，其稳定性面临特殊挑战。一项比较Le Fort I上颌推进的研究发现，SFA与传统正畸优先患者在稳定性上无统计学显著差异，平均上颌后部复发分别为0.68毫米与0.48毫米，此差异无临床意义。然而，一项应用深度学习CBCT分割的77例患者研究发现，SFA患者术后即刻髁突位移更大，但长期改建轨迹与传统治疗者大致相当。该研究将自动化CBCT分割时间从约七小时缩短至五分钟，展示了人工智能工作流程使大规模髁突分析首次成为可行。

手术技术对稳定性的影响。 双侧矢状劈开截骨术（BSSO）中，固定方式从钢丝固定向钛板螺钉刚性固定的转变是下颌手术稳定性的分水岭。Le Fort I截骨中，分段手术较整体截骨更常观察到与计划位置的术后偏差。研究量化了稳定性不对称性：下颌后退平均复发为手术移动量的21–32%，而下颌前徙为2–15%。后退复发的机制主要涉及翼颌肌环对近心段的前向牵拉及轴面髁突位移。一项III类双颌手术复发预测分析确定下颌后退幅度为颏点位移的主要预测因子，并发现低面型角患者表现出最一致的前上向复发模式，提示该亚组虚拟手术规划时可能需要1–1.5毫米的下颌过度矫正。颏成形术代表所有正颌手术中最稳定的术式，前徙与垂直向重新定位的临床显著复发极小。关于双颌手术顺序，当前证据未显示上颌优先（MxFS）或下颌优先（MdFS）在手术精度或术后稳定性方面具有明确优越性，选择应基于个体临床情况。

髁突改建与术后稳定性。 下颌髁突在维持术后下颌位置与功能平衡中发挥核心作用。研究提出区分三种时间阶段的框架：术前阶段评估髁突形态与状况以识别潜在风险因素；术后即刻阶段的变化主要反映近心段的手术重新定位；长期随访阶段的变化可能代表生理适应、改建或易感患者的进行性病理吸收。一项应用深度学习三维形态分析的III类双颌手术研究发现，髁突改建总体幅度极小（双侧平均变化<1毫米），但呈区域特异性而非全局分布：两侧髁突上关节面持续发生显著骨吸收，而外侧极主要出现骨沉积。关键的是，外侧极骨沉积与上关节面骨吸收的幅度与轴面髁突内移程度显著相关（p<0.05），提示区域改建模式受机械驱动且可能部分可从术中髁突定位预测。另一项下颌发育不足患者双颌术后两年随访研究发现，78%的髁突出现术后体积减少，平均减少约占总髁突体积的16%，并确定年龄、性别与下颌前徙幅度为复发的显著预测因子。

神经肌肉适应与软组织决定因素。 咬肌是此背景下研究最深入的肌肉。纵向磁共振成像分析显示，术后第一年内咬肌体积与附着几何发生显著变化，适应程度因手术移动类型与幅度而异。肌电图研究证实，单颌与双颌术后咀嚼肌活动均显著改变，且神经肌肉轨迹的时间进程与骨骼变化不同。这一时间解离具有临床重要性：术后前3–6个月获得的骨骼测量反映手术重新定位与早期适应，但不能预测决定长期位置维持的功能稳态。舌姿势与口咽肌肉功能是研究较少但可能重要的稳定性决定因素，尤其对于阻塞性睡眠呼吸暂停行上颌下颌前徙的患者。

三维影像、VSP与稳定性定量评估。 锥形束计算机断层扫描（CBCT）的应用使从传统二维评估向个体化三维颅面解剖表征的转变成为可能。将CBCT数据集与数字化牙模及三维面部表面扫描结合，可构建虚拟患者，全面评估骨骼关系、面部不对称、牙齿位置与软组织特征。基于体素的配准（VBR）利用CBCT容积数据集内的灰度信息识别稳定解剖对应区域，较标志点或表面配准提供更客观、可重复的纵向评估方法。研究强调区分手术精度（虚拟计划与术后即刻位置比较）与术后适应/复发（术后即刻位置与后续随访比较）至关重要。人工智能已整合至三维工作流程的各阶段，包括自动化CBCT定向与分割、解剖标志点检测、图像配准、区域形态分析与术后结局评估。在分段病例中，基于虚拟计划的个性化植入物较传统咬合导板将计划偏差减少约一半（如垂直偏差1.39毫米对2.70毫米）。导航技术使Crouzon综合征患者Le Fort III手术的非预期骨折率从91%降至44%，并缩短手术时间。机器人系统在实验室模型中定位上颌骨的平均误差为0.79毫米，但临床数据尚不可用。

结论与展望

经典Proffit稳定性层级体系在三维影像与人工智能时代得到确认、精细化与扩展。当代证据表明，骨骼稳定性应被解释为多维且个体化的现象，不仅受手术移动类型影响，还受其幅度与向量、面部形态、髁突适应及个体生物学因素影响。人工智能在正颌稳定性研究中最具影响的近期应用是结局预测：一是预测手术精度，即给定计划骨骼移动与患者解剖，手术能否按计划执行；二是预测长期复发，即给定术后即刻颌骨位置与髁突行为，哪些患者将在1–5年内经历临床显著位移。当前研究已确定年龄、性别、下颌移动幅度与区域髁突体积变化为显著预测因子，但独立队列的前瞻性验证仍缺乏。三维技术的核心贡献在于建立标准化、定量的框架以监测骨骼随时间的变化，最终促进个体化预测模型的发展，从而在术前识别复发风险患者并优化手术策略。未来方向包括标准化图像采集与配准协议、多中心前瞻性验证，以及人工智能规划与导航或机器人辅助的结合，尤其适用于可预测性最低的复杂手术如分段Le Fort I、Le Fort II、Le Fort III与整体前移术。