基于开源人工智能的临床影像头影测量预测工具CEPHCLINIC的开发与验证：一项减少辐射暴露的创新研究

首页今日动态人才市场新技术专栏中国科学人云展台
BioHot
云讲堂直播会展中心特价专栏技术快讯免费试用

生物通官微
陪你抓住生命科技
跳动的脉搏

生物通首页 > 今日动态 > 正文

【字体：大中小】 时间：2025年10月05日 来源：BMC Oral Health 3.1

编辑推荐：

　　本研究针对传统头影测量分析依赖放射性影像的问题，开发了一款开源AI软件CEPHCLINIC，能够通过临床照片和口内扫描数据预测头影测量参数。研究采用1255例样本训练机器学习模型，在独立测试集上对ANB、NP2PA等参数取得了RMSE≤2.772°和2.317mm的预测精度，显著降低了辐射暴露风险，为无辐射头影测量提供了新方案。

在正畸诊断领域，头影测量分析一直是评估颅颌面结构、制定治疗计划的金标准。然而，传统的侧位头颅定位X线片检查使患者特别是儿童群体面临电离辐射风险。随着放射防护原则ALADAIP（尽可能低剂量）的普及，如何在不影响诊断准确性的前提下最大限度减少辐射暴露，成为正畸学界亟待解决的问题。

人工智能技术的快速发展为解决这一难题提供了新思路。机器学习特别是深度学习算法在医学影像分析中展现出强大潜力，已有研究表明卷积神经网络能够自动识别头影测量标志点，显著提升分析效率。那么，能否完全摆脱对放射性影像的依赖，仅通过临床照片和三维扫描数据来预测头影测量参数呢？

由Piero Antonio Zecca领衔的研究团队在《BMC Oral Health》发表了创新性研究成果，他们开发了一款名为CEPHCLINIC的开源人工智能软件，旨在通过非放射性临床数据预测传统头影测量参数。这项研究不仅代表了技术进步，更体现了放射防护原则在临床实践中的具体应用。

研究团队采用了多源数据融合的技术路线。主要数据来源于美国正畸医师基金会（AAOF）的颅面生长数据库，包含1255例多族裔样本的人口学信息和临床变量。技术方法上，研究采用监督式机器学习算法，从临床照片中通过WebCeph软件提取咬合参数（如覆盖、覆_），从iTero口内扫描仪获取的STL文件通过MeshMixer软件进行三维测量，使用ExtraTreesRegressor等多种回归模型进行训练优化，并通过重复随机子抽样验证和独立测试集（51例未治疗正畸病例）评估预测性能。

模型性能比较结果显示：通过比较多种机器学习算法的平均平方误差（MSE），研究发现ExtraTreesRegressor在多数头影测量参数上表现最优，CatBoostRegressor和支持向量回归（SVR）也在部分参数上展现良好性能，而高斯过程回归器误差最大，线性模型则表现不稳定。

预测准确性评估表明：在独立测试集中，不同参数的预测精度差异显著。ANB角（上颌基骨相对于颅底的关系）的RMSE为2.772°，NP2PA（A点至Nasion点的距离）的RMSE为2.317mm，显示较高预测准确性；而COPAD（髁突至A点距离）的预测误差较大（RMSE 12.121mm）。Spearman相关分析显示COPOD（髁突至B点距离）预测一致性最高（0.850），U1SNA（上中切牙与SN平面夹角）为中等（0.548），NP2PO（颏前点至Nasion点距离）则几乎无预测一致性（-0.052）。

临床适用性分析通过Bland-Altman图揭示：NP2PA表现出最佳的预测一致性和最小偏差，而COPAD、COPOD等参数存在明显系统误差。尽管ANB、FMPA（下颌平面角）等参数偏差较小，但其 agreement区间较宽，个体预测可靠性有限。值得注意的是，COPOD的高相关性并不等同于临床可接受的一致性，强调了多维度评估模型性能的必要性。

讨论部分指出，CEPHCLINIC软件在减少辐射暴露方面具有重要临床价值，但其预测精度因参数类型而异。研究观察到线性骨骼参数（如COPOD、COPAD）通常比角度参数（如SNA、SNB）更易预测；涉及下颌形态和前牙区等表面可见结构的参数比依赖颅底深部标志的参数表现更好；而牙齿相关参数因生物学变异性和地标标记难度预测可靠性较低。

研究同时承认了若干局限性：训练数据主要来自北美人群，而验证集为意大利人群，这种人口学差异可能影响模型的普适性；软件目前尚不能完全替代放射性影像，特别是在需要检测根吸收、骨病变等结构异常时仍需传统影像学检查。

该研究的结论强调，CEPHCLINIC作为传统头影测量分析的有益补充，能够显著降低辐射暴露而不影响诊断可靠性。其临床适用性取决于参数类型——COPOD、COPAD、ANB和U1SNA等参数已具备临床使用价值，而NP2PO等参数则需要进一步算法优化。未来工作应聚焦于扩大训练数据集的人口多样性、优化预测算法，以及与数字正畸工具的整合，以提升其在全球范围内的临床应用价值。

热点排行

新闻专题

联系信箱：

粤ICP备09063491号