一种用于根管再治疗后监测根尖病变的分形分析方法框架：一项全面的参数优化研究

《BMC Oral Health》：A methodological framework for fractal analysis in monitoring periapical lesions after endodontic retreatment: a comprehensive parameter optimization study

　　

摘要

背景

这项回顾性研究旨在探讨分形分析在非手术根管再治疗后对根尖骨愈合情况定量评估中的有效性，同时规范影响其可靠性的关键方法学参数——感兴趣区域的选择、图像处理滤波器以及盒计数算法。

方法

95名没有影响骨代谢系统性疾病且接受过根管再治疗的患者被分为两组：PAI值小于3的愈合组（n＝60），以及PAI值大于或等于3的未愈合组（n＝35）。未愈合组作为临床未愈合参考组，用于验证在没有生物学变化的情况下分形分析参数是否保持稳定。在190张图像上共进行了11,970次分形维数测量（7种感兴趣区域类型×3种滤波器×3种算法＝63种组合）。研究了7种感兴趣区域类型（ROI-1至ROI-7）、3种高斯滤波器（σ＝4、12、32像素）以及3种盒计数算法（B64、B32、BoneJ Auto [BA]）。主要分析采用混合效应广义线性模型，确认性分析则采用经过Benjamini–Hochberg FDR校正的配对t检验（q

结果

在愈合组中，经过一年随访后，分形维数显著上升（pp

结论

分形分析是一种强大的定量工具，可与PAI结合用于监测根管治疗的愈合情况。建议将以病变为中心的圆形/多边形感兴趣区域（ROI-1/ROI-2）、σ＝4滤波器以及BoneJ Auto算法作为2D分形分析研究的标准化方案。