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作者与机构
本研究由Yingjie Yan、Chaofan Lv、Bingshun Wang、Xiaojin Wang、Wenqing Han、Mengzhe Sun、Byeong Seop Kim、Yan Zhang、Jinsong Bao、Li Lin和Gang Chai共同完成。研究团队分别来自上海交通大学医学院附属第九人民医院整形外科、东华大学机械工程学院以及上海交通大学医学院临床研究所生物统计科。该研究于2023年5月15日发表在《Journal of Plastic, Reconstructive & Aesthetic Surgery》期刊上。

学术背景
下颌角截骨术（Mandibular Angle Ostectomy）是一种常见的整形外科手术，用于改善面部轮廓。手术导板（Surgical Guide Plate）在手术中起到关键作用，能够提高手术的精确性和安全性。然而，传统导板设计过程复杂且耗时，依赖于医生的经验，存在主观性和一致性差的问题。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术在医学图像处理中的应用逐渐成熟，能够减少人为误差并提高效率。本研究旨在开发一种基于AI的算法，用于自动、快速设计标准化的下颌角截骨术导板，以减轻医生的工作负担，并提高导板设计的质量和安全性。

研究流程
1. 数据集建立与划分
研究团队使用上海交通大学医学院附属第九人民医院整形外科的325例下颌角肥大患者的术前数据建立数据库。根据纳入和排除标准，最终保留了316例患者的数据。数据集被随机划分为训练集（216例）、验证集（50例）和测试集（50例）。训练集用于训练深度神经网络，验证集用于调试，测试集用于模型评估和临床研究分析。

1. 数据处理
   所有CT数据均被转换为点云数据（Point Cloud Data），以保留三维模型的几何结构。三位经验丰富的医生对颅骨三维CT重建模型进行分析，并根据经验标准设计导板。导板模型和颅骨三维重建模型被转换为STL格式，并通过自研软件生成点云数据。点云数据中，截骨区域和导板内表面（与下颌骨接触的部分）被标记，用于训练和验证。

2. 智能算法开发与训练
   研究团队开发了一种智能算法，用于自动设计下颌角截骨术导板。算法的开发包括以下步骤：

   • 将下颌骨三维重建模型转换为点云数据，并标记截骨区域和非截骨区域，生成下颌骨语义分割数据集。
     
   • 设计损失函数，并加入惩罚因子，以确保截骨平面与下颌神经之间的最小距离大于安全阈值（5毫米）。
     
   • 使用截骨区域和导板内表面的点云数据生成导板语义分割数据集，并训练点云分割网络。
     
   • 基于导板内表面和完整导板的点云数据，生成导板点云补全数据集，并训练点云补全网络。
     
   • 最终，预测的导板点云被重建为STL模型。

3. 智能算法功能测试与评估
   研究团队进行了一项单中心回顾性队列研究，比较了AI算法设计的导板与经验丰富的医生设计的导板。研究纳入了2020年至2021年间在上海交通大学医学院附属第九人民医院接受下颌角截骨术的50例患者。研究的主要预测变量为导板设计方法（AI算法 vs. 经验丰富的医生），主要结局变量为导板引导的截骨术对称性。此外，导板的安全性、形状、位置、有效性以及设计时长也被记录和分析。

主要结果
1. 截骨术对称性
AI算法组和医生组在双侧下颌升支高度差异上无显著差异（AI组：2.04 ± 1.59毫米；医生组：2.23 ± 1.81毫米，p > 0.05），表明AI设计的导板在截骨术对称性方面与医生设计的导板相当。

1. 导板安全性
   AI算法组的下颌神经管与截骨平面之间的最小距离显著大于医生组（AI组：7.02 ± 1.15毫米；医生组：5.25 ± 1.37毫米，p < 0.05）。AI算法组的安全性率为96%，显著高于医生组的52%（p < 0.05）。惩罚因子的加入有效确保了导板的安全性。

2. 导板形状与位置
   AI算法组和医生组在导板形状合格率（AI组：96%；医生组：100%）和位置匹配率（AI组：90%；医生组：100%）上无显著差异（p > 0.05）。

3. 导板有效性
   两组在模拟截骨术后的下颌角角度（AI组：121.13 ± 5.29°；医生组：122.97 ± 5.24°）和中下面部宽度比（AI组：1.38 ± 0.08；医生组：1.38 ± 0.06）上无显著差异（p > 0.05），表明AI设计的导板在有效性方面与医生设计的导板相当。

4. 设计时长
   AI算法组的设计时长显著短于医生组（AI组：24.98 ± 16.24秒；医生组：1685.08 ± 273.96秒，p < 0.05），表明AI算法能够显著提高导板设计的效率。

结论
本研究开发并测试了一种基于点云数据分割、点云补全和深度学习技术的智能算法，用于自动生成下颌角截骨术导板。通过加入惩罚因子，算法确保了神经与截骨平面之间的安全距离。研究结果表明，该智能算法不仅能够显著缩短导板设计时间，还能提高导板的安全性，同时确保截骨术的对称性以及导板的形状、位置和有效性。该算法在下颌角截骨术导板设计中具有广泛的应用潜力。

研究亮点
1. 创新性算法
本研究首次将AI算法应用于下颌角截骨术导板设计，并通过定量评估验证了其效果。
2. 高效性与安全性
AI算法能够在短时间内完成导板设计，并通过惩罚因子确保导板的安全性。
3. 广泛适用性
该算法具有良好的学习能力，仅需少量训练数据即可获得理想效果，未来可应用于其他手术部位的导板设计。

其他价值
本研究的成果不仅为下颌角截骨术提供了更高效、更安全的导板设计方法，还为AI在整形外科领域的应用开辟了新的方向。未来，随着样本量的扩大和算法的进一步优化，AI辅助设计有望在更多复杂手术中发挥重要作用。

以上内容全面介绍了该研究的背景、方法、结果、结论及其科学价值，适合向研究人员传达研究的核心内容。