iWitness摄影测量系统在颌面部应用的可信度研究

蒋程程 宋庆高 何苇 陈尚 洪滔

1.遵义医学院附属口腔医院口腔外科，遵义 563000 2.杭州市红十字会医院口腔科，杭州 310003

在颌面外科及整形外科领域，面部测量学在临床评估以及制定治疗计划等方面起着关键作用。与传统的测量技术相比，三维测量具有无可比拟的优势，为面部分析与诊断方面提供了巨大便利。目前，立体摄影术是最有发展前景的软组织评估方法[1]。三维测量技术的准确性和精确性是面部软组织测量可靠性分析的基本要素[2-6]。本研究通过对头部模型面部的测量来评估iWitness摄影测量系统的准确性与精确性，并对可能存在的误差做定量分析。

1 材料和方法

1.1 主要材料和仪器

计算机（Intel core2 T6670处理器，1 GB内存，Windows XP系统）；普通数码相机（Nikon COOLPIX S8100，1 210万像素）；iWitness摄影测量软件（Photometrix公司，澳大利亚）；电子游标卡尺（测量范围0～150 mm，测量精度0.01，示值变动性0.01 mm）。

1.2 研究对象

1.2.1 头部模型 实验中采用一个头部模型作为理想研究对象，其优点是不会由于活动或表情变化而影响实验结果，而且头部模型体位为自然姿势位，在临床中是可以重复的。在测量前对标志点进行定位，以尽量减小由于标志点识别所产生的误差。

1.2.2 面部标志点的选取和测量项目 基于Farkas直接测量法[7]，并根据颌面部特征，选取面部标志点18个，其中正中矢状面8个，左右对称的点有5对，具体如下。眉间点（G）：左右眉头间的正中点；鼻根点（N）：额鼻缝与正中矢状面的交点，位于鼻根最凹处的稍上方；内眦（En）：上、下睑在内侧的联合点；外眦（Ex）：上、下睑在外侧的联合点；鼻突点（Prn）：侧面观，鼻尖轮廓的最突点；鼻下点（Sn）：鼻小柱与上唇交界的中点；鼻翼基点（Sbal）：鼻翼基部的最低点，鼻翼于此处与上唇皮肤融合；口角点（Ch）：上、下唇在口裂两侧的联合点；唇峰点（Cph）：人中嵴与唇红缘的交界点；上唇中点（Ls）：上唇唇红缘与正中矢状面的交点；下唇中点（Li）：下唇唇红缘与正中矢状面的交点；颏前点（Pg）：颏部正中的最前点；颏下点（Me）：颏部正中的最低点。

21个线性距离测量项目，测量范围包括全面部，但以鼻唇部为主，其中全面部3项，眶部2项，鼻部5项，唇部11项。具体如下。面部：上面高（GSn）、下面高（前）（Sn-Pg）、下面高（下）（Sn-Me）；眶部：内眦间距（En-En）、外眦间距（Ex-Ex）；鼻部：鼻高（N-Sn）、鼻背（N-Prn）、鼻尖高（Prn-Sn）、鼻孔（右，左）[Sn-Sbal（R，L）]；唇部：口裂宽（Ch-Ch）、上唇高（右，左）[Ch-Sbal（R，L）]、人中高（Sn-Ls）、人中宽（Cph-Cph）、唇峰口角距（右，左）[Ch-Cph（R，L）]、人中宽（右，左）[Ls-Cph（R，L）]、下唇宽（右，左）[Ch-Li（R，L）]。

1.3 方法

1.3.1 iWitness摄影测量系统的技术原理、组成及操作 本实验中采用的摄影测量系统由iWitness软件、计算机及一台普通数码相机组成，其中相机用于数据获取，软件用于数据的计算与分析。全部操作过程采取人机对话与菜单选择方式完成。iWitness摄影测量系统的技术原理利用CCD摄像机从不同角度来拍摄同一场景下的目标物体，然后由摄影测量软件进行处理，将二维数据信息（X，Y）转换成三维数据信息（X，Y，Z）。利用普通数码相机进行多角度自由拍摄一定数量的数字图像，获取数量满足所有标志点至少出现在2幅图像上即可。值得特别指出的是，由于本实验采用的普通数码相机属于非测量摄像机，与专业测量摄像机相比，此类相机虽然价格低廉且易于操作，但是其内部参数一般不稳定，容易造成图像畸变。而iWitness软件可以通过相关操作对相机的内部参数进行校正，从而获取准确的数据信息。

1.3.2 头部模型测量 利用普通数码相机对已确定标志点的模型进行不同方位图像的获取，并按照三维系统要求选取一定数目的图像并录入软件。经过软件测量分析后，便可得到面部各标志点的三维坐标值（X，Y，Z），以及任意两个标志点之间的距离值。头部模型的图像摄取、三维软件处理均由同一人完成，由此排除其他干扰因素。

采用标准临床测量工具（电子游标卡尺）来直接量取头部模型上两标志点之间的距离，由3人在同一时间段内完成，每人测量5次，3人共获取15组数值，取其平均数作为两标志点间的真实距离值。

为了评估三维摄影系统对模型测量的工作精度，可采用以下两种方式，具体如下。1）标志点测量误差：在不同状态下，重复获取面部各标志点的三维坐标值。通过对相应坐标值之间的差异进行比较，来分析误差来源及影响程度。差值越小，则表明定点重复性越高。通过融合分析，每个标志点的三维坐标经过转化、旋转后，将所有软件测量的相应标志点进行匹配。若存在一个矩阵满足所有的对应标志点转化，那么就为无效假设，提示标志点定位误差为零。2）距离测量误差：虽然三维坐标无法应用于直接测量方式中，但模型上任意两个标志点之间的距离值可以用来与三维测量数据作比较。三维距离值通过iWitness软件来获取，两个标志点之间的距离根据公式进行计算，与其他文章所用的目标登记误差相同[8-9]。本实验所用软件可由点击鼠标完成距离值的获取，大大简化计算过程。若相应距离值相同则说明距离误差为零，差值越小代表准确性越高。

1.4 统计分析

采用SPSS 17.0软件包进行统计学分析，所有数据分析前，对每一组数据进行正态性检验，符合正态分布者，采用配对t检验；对于任何非正态分布的测量项目，则选择非参数秩和检验，P<0.05认为差异有统计学意义。同时，当测量项目差值大于2 mm时，可认为这种差异具有临床意义。

2 结果

2.1 精确性分析

2.1.1 操作误差 在图像定点过程中的不准确可造成操作误差，由一位操作者通过对同一组图像的重复定点来评估操作者误差的大小。数据分析采用在图像非缩放状态与缩放状态下分别定点测量20次，并计算同一标志点在不同次数的定位状态下两标志点之间的距离值。

在非缩放状态下操作者的平均误差为0.20 mm，最小值为0.001 mm，最大值为0.486 mm（图1）。与非缩放状态下操作者的平均误差相比，缩放状态下的误差明显减小（P<0.05），平均误差为0.09 mm，最小值为0.001 mm，最大值为0.230 mm（图2）。

图1 在非缩放状态下三维测量的操作者误差Fig 1 Operator error of 3D system in non-zoom status

图2 在缩放状态下三维测量的操作者误差Fig 2 Operator error of 3D system in zoom status

2.1.2 摄像误差 通过选取不同组别的图像来评估摄像因素对测量结果的影响，选择20组不同角度的图像，每组图像包含有2～5张图像，并且要求所有面部标志点至少出现在其中的2张图像上，从而满足标志点的三维坐标获取与重建。由于iWitness指南已明确提出，只要标志点的三维数据获取完毕，即使增加图像数量也不会显著增大精确度，故图像数量并不会对摄像误差产生影响。摄像误差分析见图3，平均误差为0.283 mm（0.005～0.584 mm）。将图1所示的操作者误差（0.20 mm）考虑在内，对同一研究对象的不同角度摄像所得数据的误差为0.083 mm。配对t检验示，与同一组图像的测量结果相比较，不同组别的图像对测量结果的影响无统计学差异（P>0.05）。

图3 三维测量的图像摄取误差（含操作误差）Fig 3 Image captured error of 3D system（including operator error）

2.1.3 校正误差 与测试摄像误差相类似，本阶段也是选取不同组图像进行20次标志点获取，但与先前的三维摄影测量仅进行一次校正不同，每一组图像测量前均进行重新校正。由图4中的数据可见，平均误差为0.251 mm（0.004～0.524 mm），与仅作一次校正的摄像误差进行比较分析，二者间差异无统计学意义（P>0.05）。

图4 三维测量的校正误差（含操作误差）Fig 4 Recalibration error of 3D system（including operator error）

2.2 准确性与偏倚分析（相对于直接测量）

利用系统测量与直接测量两种方法来获取头部模型的21项线性距离值，进而评估三维图像测量与真实值之间的差距。选取3次三维测量中的全部21项距离值，测量项目共计63项，分别与真实距离值相比较。结果显示，两者之间的差值呈近似正态分布，差异主要集中于±0.4 mm之间，两端递减趋势，无偏倚（图5）。

图5 三维测量数据与直接测量平均值的差异分布Fig 5 Allocation of the differences between mean direct measurements and distances out of 3D data set

3 讨论

研究颌面部的传统方法都有着各自的局限性，如放射技术虽然可以准确测量骨骼标志点，却无法进行软组织的美观方面测量，同时其放射性对受试者的健康也有影响。直接测量法具有非侵袭性、技术简单且成本较低的优点，但是其操作过程较为耗时且需要受试者的耐心配合，这对于不能合作的婴幼儿更为困难，也就造成了临床应用的局限性。再者，直接测量技术除了提供最终的数据收集结果，却无法完成对面部特征信息的全面记录，由于有些目前看似不重要的信息并未记录，但是随着临床、科研的不断发展以及新的视点和视角的出现，这些目前被忽略的信息中可能会蕴藏新的医学理论，在无形中就造成了资源的巨大浪费。这就迫切要求建立一个包括图像及相关指标的完整的数据库，使临床资料标准化、数字化，而图像的准确获取与测量是关键点。因此，颌面部测量技术的提高重点在于发展非侵袭性、高效且准确的间接测量技术[10]，才能够满足临床与科研应用的要求。

随着激光扫描、结构光技术及立体摄影测量等技术的新发展，三维表面成像技术越来越多的取代了传统的直接测量方式，并系统的应用于人体测量学领域[11]。大多数的三维表面成像系统是基于立体摄影测量技术原理，这种技术较以往的表面成像技术具有获取速度快、摄取范围广泛等优点，使得临床与科研工作应用更为普遍[12-13]。同时，这一技术开始应用于头面部发育过程与治疗前后的体积变化的定量研究[14]。在术前手术计划、术后效果以及综合征的评估等临床工作中意义重大，而在以描述生长样式、解剖形态多样性的自然科学领域当中同样是不可或缺的。目前，比较知名的三维测量系统如3dMD、Genex、Di3D、Canfield等，已较成熟的应用临床及科研。但其设备复杂，价格不菲，必然限制其临床推广。然而以三维立体摄影技术为原理的iWitness系统，则可以最大程度的简化设备，提高性价比。

无论何种测量技术，在定量分析面部表面形态方面必须是精确与准确兼顾的，这在目前应用的系统亦是同样要求。评估系统精确性至关重要，这是因为较高的组内或组间测量误差会产生误导的结果，尤其是在比较不同测量组之间的数据时更为明显。另一方面，评估准确性也是必不可少的，因为不同测量技术获取数据的不一致会限制这种技术所得数据的可说服性，也不能提供较有意义的对照。目前所有软组织及颅面部测量标准均选用直接测量方法作为标准，如果某种三维摄影测量技术获取的测量数据与多种传统的技术不一致，那么便可以认为这种三维技术的准确性有待提高。

本实验模型研究中，采用不同的数据获取过程进行重复测量，来探讨图像放大、图像摄取、软件校正等操作对测量精确度的影响，并寻求一种高效、高精确度的工作方式来进行临床与科研工作：关于操作者误差，利用图像放大工具获取标志点的三维坐标值，可明显降低标志点的定位误差（P<0.05），但这也并不是必须的操作，因为在不使用放大工具的情况下平均误差为0.20 mm，在临床中也是可以忽略不计的。一旦操作者对标志点定位不确定时，那么就推荐使用放大工具。

由于选取模型图像的不同而引起的摄像误差约为0.283 mm（其中操作者误差0.20 mm），就临床操作上来讲，这种误差也是可以忽略的。对于同一研究对象的不同组图像与同一组图像的数据之间的差异无统计学意义（P>0.05），进一步从统计学上说明了由摄像角度的变换而引起的图像差异，对数据并无影响。

iWitness三维摄影测量软件操作说明提示，在不同组图像的测量前对图像进行校正，可以提高标志点坐标值以及距离值等数据的准确性，但由于校正程序实施的前提是必须满足包含有至少4张图像，不仅耗时而且增加了操作流程。在本实验中，通过对20次不同组图像的20次校正，所得到的平均误差为0.251 mm（其中操作者误差0.20 mm），与仅作1次校正的测量误差相比较，误差减小约0.032 mm，二者间差异无统计学意义（P>0.05），而且这种由多次校正而带来的精确度提高临床意义也不大。由此可说明对于同一型号相机拍摄的不同组图像，仅在数据获取前做一次校正便可以达到应有的精确度，从而避免了不必要的操作，提高了工作效率。而以往精确度研究并没有能评估坐标点的标定误差，在本研究中通过对头部模型的三维测量完成了坐标点标定误差的评估，并寻找到一种适合本系统的高效且精确度较高的应用方法。

另外，与直接测量技术相比较，发现三维测量值与真实值之间的差值呈近似正态分布，差异主要集中于±0.4 mm之间，两端递减趋势，无偏倚。然而相关文献[15]却报道了其他测量技术的不一致性。也有报道[16]指出三维测量系统在水平向测量项目中有偏大的趋势，而在垂直向指标中却倾向于较直接测量数据偏小。分析出现测量结论不一致的原因，人体面部与头部模型的重要区别在于软组织具有形变能力，轻微的接触也可以引起表面皮肤变形，进而使测量数据发生改变。再者，人体面部的三维测量与直接测量虽然在同一时间段内完成，但是也不能否定时间因素的影响，因为人体面部形态可以随着各种表情变化而变化，甚至呼吸运动都会使测量数据产生前后的不一致性。然而，头部模型的测量并不会受此因素的影响。

本研究通过一系列点距测量值的获取及头部模型坐标点的定位数据分析，证实了iWitness三维摄影测量系统的精确度，并确立了适合于面部测量分析的系统应用方法。测量数据及分析结果表明此系统与直接测量数据的一致性良好，且有较高的精确性，无论临床应用还是科学研究中都是适用的。由于具有高效性、非侵袭性并能够获取三维面部形态的存档信息等优势，此系统可作为面部形态数据库建立的重要工具，使临床资料标准化、数字化，从而为面部畸形的临床治疗与科学研究提供良好的平台。

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