骨龄是骨骼年龄的简称。准确判断骨龄可以辅助正畸医生了解患者生长发育的状态，从而选择合适的治疗时机和预测治疗效果[1-2]。由于手腕骨种类较全，代表性好，在过去的临床诊疗中，常以手腕骨骨龄作为评价标准[3-4]。1982年，Fishman[5]提出的骨骼成熟度指标分期法(Skeletal Maturity Indicators，SMI)是目前国际上公认的手腕骨骨龄判断方法的金标准，以往临床研究多用此方法。然而，为减少患者的受辐射剂量与经济压力，近年来更多的正畸医生采用X线头颅侧位片判断颈椎骨[6-8]。大多数正畸医生只是观察颈椎椎体的形态特征，主观评估患者的骨骼成熟状态[9-11]。正畸初学者由于临床经验不足，难以做出准确判断。为减小主观判断误差，准确评估骨骼的成熟状态，更多研究者对颈椎椎体进行了形态学的定量分析[12-15]。

传统的头颅侧位片是二维影像，提供的信息量有限且存在重叠、变形、伪影等缺陷，会严重影响标志点确定的可靠性。此外，人体的生长是三维的，二维影像不能完整描述人体生长发育涉及的所有因素，因此用三维影像学方法来评估颈椎成熟度才更全面、合理。锥形束CT(cone beam computer tomography，CBCT)是本世纪初开始用于临床的三维影像技术，随着该技术的发展及在口腔医学中的广泛使用，基于CBCT三维影像数据的骨龄判断方法弥补了以往二维影像判断方法的不足。CBCT的基本原理是采用锥形X射线束围绕被摄对象旋转投照，在被摄对象放松自然的状态下获得二维投影图像，并基于连续的二维投影图像重建得到三维图像，可在不同方向上显示各组织结构剖面图像，具有较高的精细度，并保证了解剖信息的完整性[16-17]。将CBCT图像应用于颈椎骨龄分析中，可充分利用CBCT数据，避免传统X线头颅侧位片的放大误差，有利于正畸医生多角度观测与分析患者颈椎图像，提高骨龄判断的准确性，为治疗方案的选择和预后评估提供了强有力的工具[18-19]。近年来，学者们研究了多种基于CBCT的颈椎骨龄评价方法，本文拟对各种方法做一综述。

1　基于CBCT数据重建颈椎二维图像的评测方法

颈椎椎体的二维图像是指由CBCT数据重建生成三维影像在某一方向上获取的二维断层图像，可清晰显示头颈部的组织结构信息。获取断层图像的方向通常包括冠状面方向、矢状面方向和水平面方向，目前基于CBCT的颈椎骨龄评价方法的研究主要是采用矢状面断层图像和水平面断层图像。

此外，在加速布局海外业务的过程中，探索适应国际化发展战略的海外税务管理体系迫在眉睫且意义深远。我们应对挑战、化解难题的思路是合理优化公司控股架构、管控税务风险、降低海外所得税成本。但是，通盘管控就需要全局判断和全球视野。也是这个时候，我切身感受到“厚积薄发”四个字的魅力。此前在德勤为制造业、金融业、能源业等不同领域企业提供审计和税务咨询服务的专业经验、职业敏感度以及全球性的广阔视野等积累集中释放，于无形中对我当时全情投入的海外税务管理形成了强有力的支持。

1.1　矢状面断层图像分析

2015年Bonfim等[20]以Fishman提出的SMI为金标准，基于72位患者的CBCT数据，使用OsiriX软件(Pixme公司，瑞士)进行颈椎三维重建，并经过腭中缝和前鼻棘点生成新的矢状断层影像进行测量分析。研究者利用Kappa检验分析了颈椎三维图像和二维矢状断层图像评价颈椎成熟指数(cervical vertebrace maturation indicators，CVMI)的一致性，观察了基于CBCT数据的颈椎三维图像和二维矢状面断层图像中的椎体形态和椎体下缘的凹陷程度，发现两者与颈椎成熟度显著相关，但该研究中未将第一颈椎(the first cervical vertebra，C1)和第二颈椎(the second cervical vertebra，C2)分开观察。依据颈椎解剖形态，C1、C2与其他椎体形态相差甚多，特别是C2中含有齿状突。Çokluk等[21]研究表明在CBCT图像中可以清晰显示C2椎体包括齿状突，并认为齿状突也是评价骨骼成熟的重要参数，评估骨骼成熟状态时应将其考虑在内。为此，Byun[22]利用OnDemand3D软件(Cybermed公司，韩国)重建了颈椎的CBCT三维影像并生成经过C2椎孔最后点、椎体中点、齿状突中点的矢状面断层图像用于测量分析。他将C2与齿状突分开分析，在C2及齿状突、第三椎体(the third vervical vertebra，C3)、第四椎体(the fourth cervical vertebra，C4)上定点，测量线距，并建立多元回归模型，结果表明C2(包括齿状突)与C3的高宽比和骨骼成熟状态负相关，C3下缘的凹陷程度与C4的高宽比和骨骼成熟状态正相关。此外，Byun[23]考虑到参数的多重共线性，排除了C4中与C3相似的参数。关于颈椎椎体的骨龄分析中矢状面的确定方法目前尚无统一标准，Bonfim等[20]皆以不同的方法确定矢状断面。白玉兴[24]对60名7～13岁正常青少年的研究表明，以蝶鞍点、鼻根点、颅底点确定的正中矢状面的准确性和可靠性最好。

1.2　水平面断层图像分析

2009年，Chatzigianni等[25]应用形状统计分析颈椎的侧位图像，预测骨骼成熟状况。形状统计分析方法是分析来自相同或不同阶段的颈椎形状的统计分析方法，该法已应用在分析小鼠椎骨形状、大猩猩头骨、肿瘤学与唇腭裂患者的研究中[26]。Byun[22]研究发现利用颈椎水平面横断图像提供的形态学信息也可以用于判断骨骼成熟状况。2014年，Shin等[27]重建了C1-C4的水平面断层图像，通过广义普鲁克分析(generalized procrustes analysis，GPA)和主成分分析(principal componnt analysis，PCA)从水平面断层图像中提取了每个椎体形状的主成分分数并建立多元回归模型，认为除了C2的水平面断层图像，C1、C3、C4的水平面断层图像都具备有意义的形状参数。该研究也表明应用形状统计分析，可以确认关于骨骼成熟的信息并将其量化，作为评价骨骼成熟指数的定量指标。2017年，Kim等[28]将唇腭裂患者颈椎的矢状面与水平面断层图像进行综合分析并建立回归模型，发现两者同时分析提高了对骨骼成熟度的解释力，所计算的回归模型也更适用于预测唇腭裂患者的骨骼成熟度。

2　基于CBCT数据重建颈椎三维图像的评测方法

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2.1　颈椎椎体体积

CBCT可在三维空间内重建出颈椎椎体的立体形态，通过不同的分析软件可实现椎体的分割、旋转等操作，清晰展示椎体立体形态的变化特征，多角度多方面地展示颈椎椎体体积在生长发育过程中的改变[29]。2013年,Moon等[30]为研究颈椎成熟度分析法(cervical vertebrace maturation，CVM)是否适用于评价唇腭裂患者骨龄，以5位唇腭裂患者与5位正常人颈椎椎体的CBCT图像为样本，从中分离出C2、C3，分别测量了每个椎体的三维总体积与高度，通过方差分析评价唇腭裂患者与正常人参数之间的差异。研究结果表明，两组参数之间无显著性差异，可见，CVM法同样适用于唇腭裂患者。同时，也为用颈椎椎体体积评价骨龄的方法提供了依据。2016年，Youn-Kyung等[31]分析了102位日本患者颈椎椎体的CBCT三维图像，利用阈值分割的方法将C2、C3、C4分别从颈椎的三维重建图像中提取出来，并计算C2、C3、C4的体积，评估其与骨骼成熟状态的相关性。研究结果显示，C2、C3、C4的体积参数与骨骼成熟状态显著正相关，且C4体积较之C2、C3体积参数能更好地反映骨龄。此外，他们发现在此基础上构建的男性和女性的骨龄多元回归方程具有相似的斜率。与现有的断层图像分析方法相比，该法具有无需定点测线距、测量步骤简单等优点，更便于临床应用定量准确评价骨骼成熟状态。现今通过颈椎椎体体积判断骨龄的报道并不多见。

2.2　颈椎椎体骨密度

在整个生命过程中，骨骼进行着除旧建新的新陈代谢，引起形状与尺寸的变化。随着年龄增长，人体骨骼系统会发生骨量减少，但这种减少并不均匀[32]。例如，在骨质疏松症中，更多的是骨吸收而不是骨沉积，骨的质量改变，但是形态不变。在青春期生长期间，骨密度也在变化。有学者使用双能量X射线扫描青春期女性的骨骼，发现在青春期后期，骨密度显著变化；在青春期期间，骨密度显著增加，接近于成年时早期的水平[33]。2008年，徐海青等[34]为探讨儿童骨龄与骨密度的关系，使用双能X线吸收法测定了698名6～14岁儿童手腕部的骨密度，并用TW2法评估骨龄，发现骨龄与骨密度、年龄均呈正相关关系。他们认为可以对儿童进行骨密度的测量来初步评价骨龄。2013年，Crawford等[35]为明确颈椎骨矿物质密度(bone mineral density，BMD)的变化与患者骨龄或下颌骨的生长状态是否有可预测的关系，采用CBCT获得了41位正畸患者的颈椎图像，并以CT值构建了C2、C3椎骨的灰度直方图，以灰度的平均值表示BMD，并比较患者治疗前后BMD的差异。通过研究发现在青春发育期间，颈椎体的BMD分布和椎体体积发生了明显变化。由此，在颈椎CBCT图像提供的椎体体积和BMD分布的定量信息的基础上可建立估计骨骼成熟状态的方程。然而，当前利用CBCT测量评价人体的BMD仍然具有一定的争议性，有学者认为CBCT评价BMD不够精确，会受到分散的锥形X线束、CBCT扫描装置、图像参数和被扫描物体位置等的影响[36-37]。因此，利用BMD评价骨龄还有待进一步更深入的研究。

3　总结与展望

近年来提出的基于CBCT构建的三维立体图像将评测依据从二维平面拓展到了三维立体结构。与传统影像相比，后者可多方位多角度地重现颈椎形态，使线距、角度等的测量更客观、准确、全面。CBCT的使用避免了头颅侧位片中射线投影导致的组织结构形态误差，能够更准确地判断骨龄。此外，基于CBCT的图像分析可以通过计算机软件去除颈椎之外的其他组织的干扰，获得更为准确的颈椎参数的测量结果。目前，使用CBCT重建患者颈椎的三维影像，并利用图像中椎体的不同形态参数(如：椎体下缘凹陷程度、椎体的不同宽高比等)判断患者骨龄的方法已较为成熟，众多研究者已据此建立了多种定量分析颈椎骨龄的多元回归模型。虽然已有文献[31,35]证明颈椎椎体的体积、骨密度与骨龄显著相关，但两者与骨龄之间详细的相关关系分析研究尚未见诸报道。此外，无论是利用传统的头颅侧位影像还是CBCT三维影像判断患者骨龄，都离不开椎体标志点的确定。颈椎椎体测量标志点确定方式可分为：人工手动定点，计算机半自动定点以及计算机全自动定点。人工手动定点与计算机半自动定点系统均需对颈椎椎体手动定点，存在人为因素导致的定点误差。随着计算机技术与口腔医学技术的交叉协同发展，可以从拍摄仪器及软件角度改善基于图像的定点、定位等系列问题，推动计算机全自动定点系统的发展，以尽可能减少人为因素的误差，使骨龄的测定更为准确、客观。此外，颈椎椎体的观察数目、自动化定点的准确性和定位平面的选择等都是亟待进一步分析研究的问题。综上所述，基于CBCT的颈椎骨龄分析方法具有很大的优势和良好的发展前景，在正畸临床有着广阔的应用前景。

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电气、数字化与自动化-汽车行业正在面临颠覆性变革，先进的电池与电子电气技术正在重塑汽车设计与制造。汉高下定决心要在本次转型中发挥决定性作用，以帮助客户推动电动交通的未来，并从公司的全面产品和服务组合中获益，在整个组件价值链中提供高效、可靠、安全且可持续的解决方案。

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