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下頜神經管分支的CBCT分析

2019-02-26 10:32:28劉國春
影像研究與醫學應用 2019年8期
關鍵詞:手術

劉國春,郭 航

(瑞泰口腔醫院 北京市 100107)

下頜管為位于下頜骨骨松質間的骨密質管道[1]。其位置和走行一直是口腔頜面外科關注的重點,下頜神經血管束的損傷是種植和牙槽外科手術中最常見的并發癥之一。本研究采用CBCT三維成像技術對患者的下頜神經管進行觀察,分析其分支及分布。

1 資料與方法

選取2017年8月—2018年4月就診于瑞泰口腔醫院行CBCT檢測的患者265人,雙側共530側,其中男性125人,女性140人,年齡20~91歲、平均38.03歲。患者納入標準:無下頜骨病變及下頜骨手術史,無放射性檢查禁忌癥,下頜神經管管口至頦孔間下頜神經管影像清晰可見。

采用口腔錐形束CT掃描機(Kavo 3D exam CBCT,Kavo公司)進行口腔頜面部掃描,掃描范圍:160mm×130mm,立體像素大小:0.25mm3,掃描條件:120kV。受檢者身體面向前方,端坐放松,頭顱矢狀面與地面垂直,上下頜牙列咬合關系為正中合,鼻翼耳平線與地面平行,固定頭位,進行拍攝。所有的CBCT原始圖像均由放射科專業技師進行拍攝。

CBCT原始數據上傳完成后,采用廠家自帶KaVo exam Viasion軟件,在預覽屏幕模式下,復位所有窗口/級別,調整明暗對比度,判斷有無肉眼可見的神經管分支及起始位置。為避免誤差,所有圖像由同一名醫師在同一臺電腦上重復觀測2次,每次間隔1周。

2 結果

2.1 神經管分支發生率265例患者,共530側下頜神經管中觀察到35例患者存在分支,其中男性16例,女性24例,單側分支30例,雙側分支5例,共計40側,下頜神經管分支發生率為7.55%。卡方檢驗P>0.05,男女性下頜神經管分支發生率無統計學差異。

2.2 神經管分支類型及構成比按Naitoh's分類法,Forward類分支管構成比為30%(12/40),Dental類為50%(20/40),Retromolar 類為 20%(8/40)。

3 討論

關于下頜神經管的早期研究認為在人類的胚胎發育初期,下頜骨每側都有三條神經管,分別用于支配前牙、前磨牙、磨牙,隨著發育的進行逐漸融合為一條神經管,如果融合過程中受到干擾,就會導致神經管分支的發生[3-4]。由于不同的神經分支供應不同的牙齒組,Ajit AULUCK推測先天缺少一些牙齒可能歸因于不同神經分支的發育不足。因下頜神經管的走行存在很大的個體差異,也可能有分支存在,手術操作可能會造成神經及其分支和血管的損傷。

磨牙后區行種植手術,因骨量不足、或因手術操作使神經血管術收到壓迫或損害,可能會造成術中出血,術后感覺異常、感覺減退、麻木等感覺障礙[2]。存在下頜神經管分支時,臨床種植及取骨時應考慮神經管分支的走行及分布范圍,避免引起出血及神經損傷。在CBCT輔助下,可以提高種植修復的成功率[3]。

牙槽外科手術也可能會造成下牙槽神經損傷。李庭庭等通過文獻分析指出下牙槽神經損傷90%是由于拔除下頜阻生齒引起的。Ghaeminia H等人指出第三磨牙拔除術損傷下牙槽神經的總體風險約為0.4%~6%。

由于曲面斷層片二維成像的局限性,無法準確評估牙槽嵴形態及重要解剖結構之間的關系[11-13],對下頜后牙區手術可能造成神經損傷的風險就無法充分預判。KFukami等人通過尸體研究發現,CBCT對于下頜神經管變異的診斷具有重要意義[14]。通過臨床研究發現,在曲面斷層片上,下頜神經管變異的發生率為3.06%~13.3%;CBCT影像中下頜神經管分支的發生率為10.2%~95%。KMizbah等人通過文獻檢索指出下頜神經管變異的發生率在0.08%~65%之間。所以,CBCT提高了神經管變異的診斷精確率。下頜神經管周圍薄層骨皮質有助于下頜神經管的識別,在CBCT影像上,下頜神經管通常表現為射線可透過的區域,并且具有清晰的邊界。觀察主管周圍是否有其他管狀影像,并根據Auluck等人提出的方法判斷該管狀影像是否為下頜神經管分支,即該管狀影像是否由主管發出來判斷是否為分支。本文中,通過CBCT發現下頜神經管分支的發生率為7.55%,男女性之間神經管分支的發生率無統計學差異。關于神經管分支的發生率不盡相同,分型方法也有多種。Naitoh等根據神經管分支及分布在CBCT圖像上的表現分為四類,即Forward類、Dental類、Buccolingual類、Retromolar類。本文中Forward類分支管構成比為30%,Dental類為50%,Retromolar類為20%。研究分析表明下頜神經管分支的發生率不盡相同,男女之間也可能存在一定差異,這可能與統計誤差、基因、環境等因素有關。

總之,隨著CBCT圖像分辨率的提高,能夠在一定程度上提高對下頜神經管的走行及變異情況的三維圖像分析,幫助術者選擇更恰當的術式,提高診療水平。

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