6种软组织分析法对辽宁地区成年女性侧貌美学敏感指标的研究

发布时间：2017-11-09 00:08

  本文关键词：6种软组织分析法对辽宁地区成年女性侧貌美学敏感指标的研究

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【摘要】：目的:本研究的主要目的就是探索6种侧貌软组织分析法(Ricketts分析法、Holdway分析法、Steiner分析法、Burstone分析法、Merrifield分析法、Epker分析法)在辽宁地区的成年女性安氏Ⅰ类骨性双颌前突患者、安氏Ⅱ类Ⅰ分类骨性错牙合畸形、安氏Ⅲ类骨性错牙合畸形患者之间的差异,以及寻找出对辽宁地区成人女性不同骨性错牙合畸形患者的侧貌判别能力最大的软组织测量指标。旨在寻找一种简便的方法,能够帮助正畸临床医生更为方便快速的对不同骨性错牙合畸形患者的侧貌进行模式分类和评价。以期为正畸临床工作中错牙合畸形的治疗诊断与方案设计提供一定的帮助。方法:按照样本纳入标准共125例病例被纳入本次研究中。其中对照组(个别正常牙合)30例记为“INO”,实验组(安氏Ⅰ类骨性错牙合畸形组35例记为“A1”、安氏Ⅱ类Ⅰ分类骨性错牙合畸形组30例记为“A2”、安氏Ⅲ类骨性错牙合畸形组30例记为“A3”)共95例。所有样本均拍摄锥形束CT(Cone Beam Computed Tomography,CBCT),并将CBCT重建后的数据转化成头颅侧位片,之后由作者在其上进行软组织侧貌的测量(六种分析方法共14个测量项目)。测量数据根据其分布类型选择单因素方差分析或Kruskal-Wallis检验使用SPSS21.0软件分析各组间软组织测量指标的差异。之后在SPSS软件中对所有14个测量指标使用Fisher判别函数进行多因素逐步判别分析,主要用以从14种测量指标中筛选出对不同骨性错牙合畸形患者的侧貌分辨能力最大的软组织测量指标,同时也可得出用以区分不同骨性错牙合畸形患者侧貌的线性判别函数。最后对判别函数筛选出的指标以及判别函数本身使用ROC曲线(Receiver operating characteristic curve,受试者工作特征曲线)分析其判别能力。结果:不同骨性错牙合患者闭唇状态下在6种软组织侧貌分析方法中均显示出了具有统计学意义的差异。Fisher判别函数从14个测量指标中筛选出的对分辨不同骨性错牙合畸形患者侧貌最为敏感的四个测量项目分别是:Bs-H线、H角、LL-B线、Z角。其中在从总体中判别出INO组时,综合考虑四项指标(见本部分第二节内容)的判别函数的Youden指数和ROC曲线下面积(AUC)最大。但是,在仅区分A1组侧貌和INO组侧貌时,Youden指数和AUC最大的是LL-B线;在仅区分A2组侧貌和INO组侧貌时,Youden指数和AUC最大的是Z角;在仅区分A3组侧貌和INO组侧貌时,Youden指数和AUC最大的是Bs-H线。结论:各组间的软组织测量指标的差异表明,上下颌骨的发育不足基本不影响唇和软组织颏部在面下1/3的相对位置,但上下颌骨的发育过度则会使唇和软组织颏部的位置相对向前,这一结果间接表明了软组织的形态和发育拥有一定的独立性。本次研究结果提示,针对不同的骨性错牙合畸形选择相应的软组织测量指标将能更准确对患者的侧貌进行评价。本次研究中Fisher判别函数从6种分析方法中筛选出的对分辨不同骨性错牙合畸形患者侧貌最为敏感的四个测量项目分别是:Bs-H线、H角、LL-B线、Z角。同时本次研究还得出了针对各不同的骨性错牙合畸形侧貌的判别效果最好的指标及其判别界值。对于安氏I类骨性双颌前突的侧貌,LL-B线的判别效果最佳,且其值小于5.85mm可视为侧貌正常;对于安氏II类I分类骨性错牙合畸形的侧貌,Z角的判别效果最佳,且其值大于69.85°可视为侧貌正常;对于安氏III类骨性错牙合畸形的侧貌,Bs-H线的判别效果最佳,且其值小于-2.25mm可视为侧貌正常。考虑到本次研究所得的Fisher判别函数对本次研究所使用的所有样本中的个别正常牙合侧貌的判别准确率达93.3%,因而我们建议在评价正畸后的软组织侧貌时,使用本次研究得出的综合考虑四项指标的Fisher判别函数对软组织侧貌类型进行判别。
【学位授予单位】：大连医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R783.5

【参考文献】

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本文编号：1159422