1頭部模型測量

利用普通數碼相機對已確定標志點的模型進行不同方位圖像的獲取，并按照三維系統要求選取一定數目的圖像并錄入軟件。經過軟件測量分析后，便可得到面部各標志點的三維坐標值（X，Y，Z），以及任意兩個標志點之間的距離值。頭部模型的圖像攝取、三維軟件處理均由同一人完成，由此排除其他干擾因素。采用標準臨床測量工具（電子游標卡尺）來直接量取頭部模型上兩標志點之間的距離，由3人在同一時間段內完成，每人測量5次，3人共獲取15組數值，取其平均數作為兩標志點間的真實距離值。為了評估三維攝影系統對模型測量的工作精度，可采用以下兩種方式，具體如下。1）標志點測量誤差：在不同狀態下，重復獲取面部各標志點的三維坐標值。通過對相應坐標值之間的差異進行比較，來分析誤差來源及影響程度。差值越小，則表明定點重復性越高。通過融合分析，每個標志點的三維坐標經過轉化、旋轉后，將所有軟件測量的相應標志點進行匹配。若存在一個矩陣滿足所有的對應標志點轉化，那么就為無效假設，提示標志點定位誤差為零。2）距離測量誤差：雖然三維坐標無法應用于直接測量方式中，但模型上任意兩個標志點之間的距離值可以用來與三維測量數據作比較。三維距離值通過iWitness軟件來獲取，兩個標志點之間的距離根據公式進行計算，與其他文章所用的目標登記誤差相同[8-9]。本實驗所用軟件可由點擊鼠標完成距離值的獲取，大大簡化計算過程。若相應距離值相同則說明距離誤差為零，差值越小代表準確性越高。

2結果

2.1精確性分析

2.1.1操作誤差在圖像定點過程中的不準確可造成操作誤差，由一位操作者通過對同一組圖像的重復定點來評估操作者誤差的大小。數據分析采用在圖像非縮放狀態與縮放狀態下分別定點測量20次，并計算同一標志點在不同次數的定位狀態下兩標志點之間的距離值。在非縮放狀態下操作者的平均誤差為0.20mm，最小值為0.001mm，最大值為0.486mm（圖1）。與非縮放狀態下操作者的平均誤差相比，縮放狀態下的誤差明顯減小（P<0.05），平均誤差為0.09mm，最小值為0.001mm，最大值為0.230mm（圖2）。2.1.2攝像誤差通過選取不同組別的圖像來評估攝像因素對測量結果的影響，選擇20組不同角度的圖像，每組圖像包含有2~5張圖像，并且要求所有面部標志點至少出現在其中的2張圖像上，從而滿足標志點的三維坐標獲取與重建。由于iWitness指南已明確提出，只要標志點的三維數據獲取完畢，即使增加圖像數量也不會顯著增大精確度，故圖像數量并不會對攝像誤差產生影響。攝像誤差分析見圖3，平均誤差為0.283mm（0.005~0.584mm）。將圖1所示的操作者誤差（0.20mm）考慮在內，對同一研究對象的不同角度攝像所得數據的誤差為0.083mm。配對t檢驗示，與同一組圖像的測量結果相比較，不同組別的圖像對測量結果的影響無統計學差異（P>0.05）。Fig3Imagecapturederrorof3Dsystem（includingoperatorerror）2.1.3校正誤差與測試攝像誤差相類似，本階段也是選取不同組圖像進行20次標志點獲取，但與先前的三維攝影測量僅進行一次校正不同，每一組圖像測量前均進行重新校正。由圖4中的數據可見，平均誤差為0.251mm（0.004~0.524mm），與僅作一次校正的攝像誤差進行比較分析，二者間差異無統計學意義（P>0.05）。

2.2準確性與偏倚分析（相對于直接測量）

利用系統測量與直接測量兩種方法來獲取頭部模型的21項線性距離值，進而評估三維圖像測量與真實值之間的差距。選取3次三維測量中的全部21項距離值，測量項目共計63項，分別與真實距離值相比較。結果顯示，兩者之間的差值呈近似正態分布，差異主要集中于±0.4mm之間，兩端遞減趨勢，無偏倚（圖5）。

3討論

研究頜面部的傳統方法都有著各自的局限性，如放射技術雖然可以準確測量骨骼標志點，卻無法進行軟組織的美觀方面測量，同時其放射性對受試者的健康也有影響。直接測量法具有非侵襲性、技術簡單且成本較低的優點，但是其操作過程較為耗時且需要受試者的耐心配合，這對于不能合作的嬰幼兒更為困難，也就造成了臨床應用的局限性。再者，直接測量技術除了提供最終的數據收集結果，卻無法完成對面部特征信息的全面記錄，由于有些目前看似不重要的信息并未記錄，但是隨著臨床、科研的不斷發展以及新的視點和視角的出現，這些目前被忽略的信息中可能會蘊藏新的醫學理論，在無形中就造成了資源的巨大浪費。這就迫切要求建立一個包括圖像及相關指標的完整的數據庫，使臨床資料標準化、數字化，而圖像的準確獲取與測量是關鍵點。因此，頜面部測量技術的提高重點在于發展非侵襲性、高效且準確的間接測量技術[10]，才能夠滿足臨床與科研應用的要求。隨著激光掃描、結構光技術及立體攝影測量等技術的新發展，三維表面成像技術越來越多的取代了傳統的直接測量方式，并系統的應用于人體測量學領域[11]。大多數的三維表面成像系統是基于立體攝影測量技術原理，這種技術較以往的表面成像技術具有獲取速度快、攝取范圍廣泛等優點，使得臨床與科研工作應用更為普遍[12-13]。同時，這一技術開始應用于頭面部發育過程與治療前后的體積變化的定量研究[14]。在術前手術計劃、術后效果以及綜合征的評估等臨床工作中意義重大，而在以描述生長樣式、解剖形態多樣性的自然科學領域當中同樣是不可或缺的。目前，比較知名的三維測量系統如3dMD、Genex、Di3D、Canfield等，已較成熟的應用臨床及科研。但其設備復雜，價格不菲，必然限制其臨床推廣。然而以三維立體攝影技術為原理的iWitness系統，則可以最大程度的簡化設備，提高性價比。無論何種測量技術，在定量分析面部表面形態方面必須是精確與準確兼顧的，這在目前應用的系統亦是同樣要求。評估系統精確性至關重要，這是因為較高的組內或組間測量誤差會產生誤導的結果，尤其是在比較不同測量組之間的數據時更為明顯。另一方面，評估準確性也是必不可少的，因為不同測量技術獲取數據的不一致會限制這種技術所得數據的可說服性，也不能提供較有意義的對照。目前所有軟組織及顱面部測量標準均選用直接測量方法作為標準，如果某種三維攝影測量技術獲取的測量數據與多種傳統的技術不一致，那么便可以認為這種三維技術的準確性有待提高。本實驗模型研究中，采用不同的數據獲取過程進行重復測量，來探討圖像放大、圖像攝取、軟件校正等操作對測量精確度的影響，并尋求一種高效、高精確度的工作方式來進行臨床與科研工作：關于操作者誤差，利用圖像放大工具獲取標志點的三維坐標值，可明顯降低標志點的定位誤差（P<0.05），但這也并不是必須的操作，因為在不使用放大工具的情況下平均誤差為0.20mm，在臨床中也是可以忽略不計的。一旦操作者對標志點定位不確定時，那么就推薦使用放大工具。由于選取模型圖像的不同而引起的攝像誤差約為0.283mm（其中操作者誤差0.20mm），就臨床操作上來講，這種誤差也是可以忽略的。對于同一研究對象的不同組圖像與同一組圖像的數據之間的差異無統計學意義（P>0.05），進一步從統計學上說明了由攝像角度的變換而引起的圖像差異，對數據并無影響。iWitness三維攝影測量軟件操作說明提示，在不同組圖像的測量前對圖像進行校正，可以提高標志點坐標值以及距離值等數據的準確性，但由于校正程序實施的前提是必須滿足包含有至少4張圖像，不僅耗時而且增加了操作流程。在本實驗中，通過對20次不同組圖像的20次校正，所得到的平均誤差為0.251mm（其中操作者誤差0.20mm），與僅作1次校正的測量誤差相比較，誤差減小約0.032mm，二者間差異無統計學意義（P>0.05），而且這種由多次校正而帶來的精確度提高臨床意義也不大。由此可說明對于同一型號相機拍攝的不同組圖像，僅在數據獲取前做一次校正便可以達到應有的精確度，從而避免了不必要的操作，提高了工作效率。而以往精確度研究并沒有能評估坐標點的標定誤差，在本研究中通過對頭部模型的三維測量完成了坐標點標定誤差的評估，并尋找到一種適合本系統的高效且精確度較高的應用方法。另外，與直接測量技術相比較，發現三維測量值與真實值之間的差值呈近似正態分布，差異主要集中于±0.4mm之間，兩端遞減趨勢，無偏倚。然而相關文獻[15]卻報道了其他測量技術的不一致性。也有報道[16]指出三維測量系統在水平向測量項目中有偏大的趨勢，而在垂直向指標中卻傾向于較直接測量數據偏小。分析出現測量結論不一致的原因，人體面部與頭部模型的重要區別在于軟組織具有形變能力，輕微的接觸也可以引起表面皮膚變形，進而使測量數據發生改變。再者，人體面部的三維測量與直接測量雖然在同一時間段內完成，但是也不能否定時間因素的影響，因為人體面部形態可以隨著各種表情變化而變化，甚至呼吸運動都會使測量數據產生前后的不一致性。然而，頭部模型的測量并不會受此因素的影響。本研究通過一系列點距測量值的獲取及頭部模型坐標點的定位數據分析，證實了iWitness三維攝影測量系統的精確度，并確立了適合于面部測量分析的系統應用方法。測量數據及分析結果表明此系統與直接測量數據的一致性良好，且有較高的精確性，無論臨床應用還是科學研究中都是適用的。由于具有高效性、非侵襲性并能夠獲取三維面部形態的存檔信息等優勢，此系統可作為面部形態數據庫建立的重要工具，使臨床資料標準化、數字化，從而為面部畸形的臨床治療與科學研究提供良好的平臺。