牙龈组织的体积变化可以用来指示牙龈炎症进展，可能有助于临床对牙龈健康状态的评估。要正确确定牙龈组织的体积大小，需有严谨可靠的技术对纵向采集的3D图像进行精确配准和分割。研究人员GENG WANG等提出了一种可用于3D OCT图像的半自动配准及分割方法，能以微米分辨率测量牙龈组织体积。使用牙齿表面作参考，通过牙龈表面的高度变化定量测量出牙龈组织体积的相对变化。并使用一名患者的重复扫描结果对该方法进行了重复性测试，结果表明该口腔OCT成像的点云配准方法的误差为63.08±4.52μm(1σ)，牙龈组织平均厚度的测量误差为-3.40±21.85μm(1σ)。

  研究背景
 牙龈健康是评估口腔健康时要考虑的一个重要指标。牙龈炎是一种可逆的口腔炎症，通常由牙齿上的牙垢引起，是牙龈疾病组织进一步破坏的先兆。牙龈炎的第一个标志是牙龈组织的颜色和质地出现微小变化，晚期牙龈炎的症状可以通过医生探诊出血和水肿，或是患者清洁牙齿时出血来判断。牙龈炎晚期更容易辨别，而早期的迹象需要训练有素的牙科专业人员来观察。目前牙龈炎临床评估的金标准是测量牙龈指数（gingival index，GI）。但GI严重依赖主观视觉检查，可能无法准确评估牙龈炎不同阶段的进展情况，而且使用探针进行探诊通常会造成患者不适甚至疼痛。过去利用彩色摄影来分析牙龈炎症和颜色特征；然而2D数字图像无法测量牙龈组织体积的变化。

 光学相干断层扫描(OCT)是一种成熟的3D成像技术，可以非侵入性的提供具有微米分辨率的体内三维结构和功能信息。由于它能精确地显示牙齿和牙龈组织的三维形态，因此是口腔检查中一种很实用的成像方法。然而牙龈没有明确的边界，因此很难测量其绝对体积，也无法测量体积变化情况。取而代之的是测量相对体积，有研究报道过健康与炎症牙龈之间的组织体积和血管密度的差异，精度达几十微米。因此为比较差异，需要使用3D图像配准和切割。已有文献报道过3D OCT图像的配准和分割，以解决OCT在眼科研究和临床应用中的问题。虽然配准和分割的基本原理相似，但本研究目的是开发一种应用于牙龈组织中的方法。

 研究人员在15 min内，从受试者的同一颗牙齿和牙龈捕获了17个连续的体积式OCT图像。使用点云配准对这些3D图像进行配准和分析（图3），以牙齿表面为参考进行图像配准。

 由于齿龈间区域对炎症更敏感，由此划出感兴趣区域（ROI）进行组织体积定量测量（图4），蓝色为手动划分的ROI，以平均厚度变化来反映不同牙齿的牙龈体积变化，计算公式如下：

 其中


为共配准后ROI中齿龈间像素数，


 

为2D ROI中齿龈间像素数，


 

为z方向像素数。

 

图1 （a）成像OCT系统，成像探头安装在U形臂上。咬合片上有根据每个受试者牙齿轮廓和形状制作的印模材料。(b)显示扫描光束通过扫描透镜传递到样品的示意图。(c)利用咬合片和唇牵开器对受试者进行口腔OCT图像采样。 





 图3 OCT结构图像B-frame中的牙齿和牙龈。(a)OCT结构图像的一个B-frame，(b)沿OCT体积式图像中一条A-line的灰度值分布，最大梯度值位于牙龈/牙齿表面。




 

 图4 齿龈间ROI选择(浅蓝色区域)和牙龈边缘分割(蓝色边界线)，一颗牙齿被均匀分成4个区域，每两颗相邻牙齿的第一个和第四个区域被定义为齿龈间区域。零假设为：来自17个OCT立方体的厚度测量的平均值与零没有显著差异，意味着扫描期间牙龈厚度没有变化。实验证明，牙龈厚度测量的精度在50 μm以内，可在未来的临床研究中应用于体积测量。

  结果与讨论

 首先测试配准算法，以牙齿表面为参考，利用牙齿模型上附着的一块已知厚度的透明胶带(约5mm×3mm)。首先拍摄一张没有胶带的牙齿模型3D OCT图像作为参考图像，然后对有胶带的牙齿模型连续拍摄6张OCT图像，两次成像之间，重新放置了牙齿模型以模拟活体状态。获得的3D图像配准后，评估每张图像牙齿模型上透明胶带的平均厚度(图5a)。结果表明，透明胶带的平均厚度为19.99±1.29μm(3σ)，与所用透明胶带的物理厚度较吻合。制作了表面高度差图像（图5b)。结果证实所述配准方法具有足够的精度，适用于体内定量测量体积变化情况。

 

图5 （a）6张连续3D OCT图像中得到的透明胶带平均厚度。(b)与彩色编码的表面高度差配准后的合并图像。颜色从红色到蓝色变化为相对于参考图像的变化。红色虚线框为胶带位置。活体研究中，使用均方根误差(RMSE)评估口腔OCT图像的点云配准的误差，该误差是指固定点云(图6a紫色)和仿射点云(图6b绿色)之间的欧几里德距离的RMSE。配准的RMSE根据公式计算：

其中x_fi表固定点云的坐标值，x_ai表仿射点云的坐标值，n表用于配准的点数。因此RMSE值越高配准误差越大。

 为验证该体内配准方法的可重复性，在15min内对同一颗牙齿和牙龈进行了17次活体OCT成像，每次成像都重新放牙齿。然后，随机选择的40对可能的体积OCT图像进行点云配准。40次比较的RMSE直方图如图6b所示，RMSE的平均值为1.93像素，RMSE的标准差为0.138像素。这意味着点云配准方法应用于口腔OCT图像时，在1σ标准差下的平均误差为1.93±0.14像素(63.08±4.52μm)，在3σ标准差下的平均误差为1.93±0.41像素(63.08±13.56μm)。



 

图6 用于配准重复性验证的牙齿3D点云图像和直方图。(a)对齐的点云之间的合并点云图像。(b)40次配准RMSE直方图。

  配准方法的RMSE值受多种因素影响。对于体积式OCT图像，扫描过程中的移动对RMSE值有显著影响。为验证口腔OCT成像中移动对配准RMSE值的影响，选择了两个具有不同RMSE值的配准图像(图7)，分别为1.74和2.28。

 与图7a相比，图7d的A1和A2区域的移动更加明显，其他区域高度差趋近于0。在截面图像中也能观察到该结果(图7b和e为横向横截面图像，c和f为垂直横截面图像)。当合并图像的表面呈现绿色、紫色或白色时，分别表示仿射齿较对照齿的表面高度更高、更低或相同。对于图7d的A1区域，仿射齿表面高度高于对照齿，但在A2区域仿射齿表面高度较低，并且图7d中A1和A2区域的移动都高于图7a中的相同区域。总的来说，RMSE值的大小与扫描过程中的移动大小正相关，移动对RMSE值有显著影响。图7a和d中右侧牙间区域的平均厚度变化分别为16.12μm和32.90μm。

 

图7 不同RMSE值的同一颗牙齿的两共配准图像。(a)配准后的合并图像(RMSE=1.74)。(b)图7a的横向截面图像。(c)图7a的垂直截面图像。(d)配准后的合并图像(RMSE=2.28)。(e)图7d的横向截面图像。(f)图7d的垂直截面图像。

  为计算基于本研究提出的配准和分割方法在牙龈组织体积测量上的误差，在上述配准后的共配准OCT图像上测量齿间牙龈区域的平均厚度变化。牙龈平均厚度的变化如图8a所示，体积测量重复性试验的误差如图8b所示。结果表明，表观牙龈平均厚度发生变化，如不同测量间的平均值为-3.40μm，四分位范围(IQR)为27.07μm，标准偏差为21.85μm。当配准*时，重复性试验的体积变化应为0，这意味着口腔OCT对牙龈组织平均厚度成像的测量误差为-3.40±21.85μm（1σ）。

 

图8 同一次牙龈厚度测量的分布及误差。(a)牙龈平均厚度直方图，(b)牙龈平均厚度误差线。

  为减少成像过程中牙龈体积测量的误差，可在每次从每颗牙齿上获得大量重复的3D OCT图像，将这些图像分别与shouci拍摄的同一颗牙做配准，从这些重复测量的平均值获得牙龈组织体积变化。

 小结

 本文提出了一种基于三维OCT图像的牙龈组织体积半自动配准和分割方法，可用于监测牙龈组织从健康到疾病的变化。该方法可以灵敏地测量牙龈组织的体积变化。用于口腔OCT成像的点云配准方法在1σ水平下的误差为1.93±0.14像素(63.08±4.52μm)，牙龈组织平均厚度的测量误差为-3.40±21.85μm(1σ)。因此可推测单次测量时，有68.2%的概率牙龈厚度变化的测量值会在实际值±21.85μm范围以内(或99.7%的概率在65.55μm以内)。在临床判断牙龈炎症进展时，建议重复测量不小于5次(N≥5)，以提高测量准确性。