基于三維有限元分析的口腔種植可視化教學設計

李如意,萬乾炳,謝 果,裴錫波△

(1.四川大學華西口腔醫院/口腔疾病防治全國重點實驗室,成都 610041;2.四川大學水利水電學院/水力學與山區河流開發保護國家重點實驗室,成都 610041)

自從骨結合現象被發現以來,口腔種植學科得到了快速發展,種植牙成為人類的第三副牙齒。種植牙一般由種植體、基臺和上部修復體組成。目前臨床存在諸多種植體系統,體系龐大且復雜,各系統在材質、形態結構或連接方式等方面往往存在一定差異。有文獻研究顯示,種植體的尺寸規格、連接方式、基臺高度及植入骨內的三維位置等因素會對邊緣骨丟失量(marginal bone loss,MBL)和骨組織重建有重要影響[1-2]。口腔種植的臨床實踐中,種植體的選擇和術式的設計高度依賴醫生個人的臨床經驗,而這部分工作決定了種植修復的術后及遠期效果。但是當前較少能夠形成具體的數據去預測種植修復遠期效果,學生只能被動地在教師抽象的說教式教育中形成較為模糊的概念,在實際病例中自主完成種植體的選擇和術式設計對于大部分學生而言存在一定難度[3-4]。

種植體周圍的微應變應力分布影響MBL和骨組織的重建,對種植體的長期成功率有重要影響[5]。三維有限元分析技術是計算種植牙系統應力-應變分布最為常用的手段之一,其具有允許建立精確的病案模型、施加個性化咬合力并能夠輸出定量及定性數據等優勢,能夠較大限度地模擬臨床真實病案[6-7]。基于此,本研究從真實的病例資料入手,利用三維重建技術及三維有限元分析等數字化技術,實現種植體的微結構、患者頜骨數據的可視化,以及種植牙預期臨床效果的可視化教學,以期提升學生對種植體系統、術式設計的認識與理解,培養其循證醫學思維。

1 資料與方法

1.1 一般資料

于2022年9月1日選取四川大學華西口腔醫院修復科56名在讀研究生、規培生及進修生作為研究對象。將其隨機均分為試驗組和對照組,每組各28名。試驗組中男8名,女20名,年齡(28.3±3.5)歲;對照組中男10名,女18名,年齡(27.9±3.1)歲。兩組受試者性別、年齡等一般資料比較,差異無統計學意義(P>0.05)。

1.2 方法

對照組進行常規的口腔種植教學,試驗組進行以三維有限元為引導的全過程可視化教學。兩組中各分配1名教師及1名助教,完成相應組別的教學內容,要求所有學生了解并掌握3種不同的種植體系統,掌握常規種植術的術式設計,并就該課程教學的基礎知識進行卷面考核。

1.2.1對照組教學方法

對照組教學內容包括:觀看種植體形貌結構、手術器械盒、種植手術及牙冠戴入的錄像,學習常用種植體系統的種植外科及修復手冊。此外,由教師進行課堂教學,內容包括種植植入的三維位置基本要求、種植體的選擇原則,并進行不同類型病例的分享,分小組進行臨床真實病案的診斷與分析。課后,由助教統一收集學生們的問題反饋,于考試前進行分析探究并解答。

1.2.2試驗組教學方法

試驗組學生自帶電腦,拷貝由教師提供的錐形束計算機斷層掃描(cone-beam computed tomography,CBCT)、口內掃描及種植體的三維數據。教師及助教先行演示,講解基本要求及基礎知識,隨后由學生在教師和助教的輔助下進行學習。學生以醫學影像數據為基礎,通過三維重建技術實現真實病例擬植入位點牙槽骨模型的可視化,輔助以骨質密度、骨高度及骨寬度等的測量工具,讓學生在可視化情況下進行種植體選擇和術式設計。通過建模實現種植體的虛擬植入及上部修復體的置入,教師引導學生利用三維有限元分析技術計算得到每一套種植方案相對應的臨床效果,通過評估種植體內部、牙槽骨內的應力-應變等的定量數據,實現種植體植入效果的可視化,分析、對比已有的數據,完成最優方案設計。

1.2.2.1醫學影像數據獲取與三維重建,實現種植位點的可視化

通過CBCT設備獲取頜面部硬組織三維數據,并以醫學數字成像和通信格式進行儲存,以便后期對數據進行三維重建和測量。由于CBCT的精度有限,可利用口內掃描儀獲得牙列及咬合的精確數據。在以修復為導向的原則下,利用牙科計算機輔助設計進行修復體設計,形成合理的咬合接觸點[8]。完成修復體設計后,將CBCT數據導入到Mimics軟件中進行三維重建,呈現出頜骨解剖結構。對于種植體系統而言,可通過逆向工程方式構建模型,從而允許學生在軟件中對種植體系統連接方式、表面結構進行更細致的觀察及精確的測量,見圖1。在教學過程中,可利用3D打印設備將虛擬三維模型實體化,同時還可選擇多種比例制造實體教學模型[9]。

1.2.2.2模型測量與種植體模擬植入

完成影像學數據的三維重建即實現了數據可視化。如需使種植體能夠放置于合適的位點,教師需要驅動學生測量頜骨的骨質密度和骨量,便于初步選擇種植體和設計術式(圖2)。通過模擬植入多個位置或不同系統種植體,提前發現真實臨床中可能的種植體及術式,同時代入前期設計完成的修復體,即可完整地展示頜骨、種植體與修復體之間的三維空間位置(圖3)。但是,以種植體與頜骨及修復體的空間關系為限定條件,會存在多種規格的種植體系統及多個植入位置均能滿足需求的情況。因此,在完成種植體的虛擬植入后,需要利用三維有限元分析技術分析各種植入方案對應的結果,計算應力-應變分布以評估骨吸收的風險[10-11]。

A:不同位置骨密度測量;B:骨寬度及高度測量。

1.2.2.3有限元計算及評估方法

將已經模擬植入的各個模型導入ANSYS軟件中進行模型處理,然后在牙冠特定的咬合點位置施加一定大小、方向的咬合力,運行三維有限元分析的計算環節[12-13](圖4)。獲取三維空間內的應力-應變分布圖后,學生即可在完全可視的情況下對不同方案進行對比分析。種植體周圍的應力-應變分布會影響骨組織的改建,而改建的可能結果包括維持現有狀況、骨密度降低、骨密度增加或骨疲勞而吸收等[5]。當種植體周圍骨內微應變峰值超過6.7×103με的閾值時,種植體周圍骨的改建會朝著吸收的方向進行[14]。學生進行三維有限元分析更加有臨床實際意義,在相同的情況下能夠提示何種手術方案設計最佳,讓種植體和術式的選擇有跡可循。

A:通過Mimics軟件分離密質骨、松質骨及下牙槽神經管等解剖結構;B:術前虛擬設計上部修復體;C:術前虛擬修復體指導植體虛擬植入;D:三維模型進行網格劃分,以進行運算。

1.2.2.4不同術式對種植體周骨內應力-應變分布的影響

臨床診療過程中患者的具體情況各不相同,而患者自身的骨質條件和術式的選擇對種植牙成功率有重要影響。為了模擬不同的植入深度,此部分教學根據臨床真實患者建立三維模型,而后模擬不同的植入深度來總結一般規律。教師分別設置3種不同的植體頸部植入深度組別(圖5),通過分析發現骨下1.0 mm植入時往往會導致植體與皮質骨的結合面積大幅度降低,同時引起較大數值的應力值和較大范圍的應力集中;骨下0.5 mm以內的植入深度顯示出臨床可接受的效果;平齊皮質骨展現出最小的應力值[15]。通過全程參與,讓學生在可視化指引下,對于如何選擇種植體和術式將獲得更加準確和形象的認識。

1.2.3教學評價

兩組學生完成相應的課程學習后,統一組織1次卷面考核。考核的內容主要分為種植手術器械盒及器械的辨認(分值占20%)、種植體系統結構與形貌的闡述(分值占20%)、術式選擇的原理及方法(分值占30%)、修復方案的設計(分值占30%)。此外,設計調查問卷收集兩組學生對于各自所接受教學模式的滿意度及意見反饋。滿意度=(非常滿意+滿意)/總人數×100%。

1.3 統計學處理

2 結 果

2.1 兩組學生的考核成績比較

兩組學生同期完成考核,結果顯示對照組平均得分為(77.43±6.32)分,低于試驗組的(86.54±4.90)分,差異有統計學意義(P<0.05),見表1。

表1 兩組學生的考核成績比較分)

2.2 兩組對教學模式的評價比較

問卷調查結果顯示,試驗組滿意度為92.9%,對照組的滿意度為67.9%,差異有統計學意義(P<0.05),具體評價見表2。

表2 兩組對教學模式的評價比較(n=28)

3 討 論

我國人口基數大,人口老齡化加劇,缺失牙的患者數量多,而種植治療是恢復缺失牙的首選方案[16-18]。但在種植修復醫生的培養過程中,傳統的教學模式往往只是將基本知識、原理及準則灌輸給學生,學生在課程結束后較難形成相應的三維空間構想能力,不能獨立處理臨床案例[19]。本研究利用數字化技術,實現了種植體系統、頜骨及各類術式下的種植牙遠期臨床效果的可視化教學。以此,在教學過程中能夠實時地引導學生認識種植體系統及細微結構,預測種植牙遠期預后,使學生在教學過程不再僅僅依賴教課老師的經驗及抽象描述。當學生多次參與整個過程的可視化教學活動后,能夠在不同類型病案的分析過程中形成某些自我見解,總結規律,最終實現教育教學的目標。

以三維有限元分析為引導實現口腔種植全過程可視化教學的教學模式,充分利用了醫學影像資料,使用一系列數字化手段服務于教育教學,從而提升學生對每一環節的掌控程度,避免其在手足無措的想象中錯失掉課程知識點、關鍵點。本研究結果顯示,試驗組的考核成績(86.54±4.90)分高于對照組的(77.43±6.32)分,差異有統計學意義(P<0.05);試驗組滿意度為92.9%,對照組的滿意度為67.9%,差異有統計學意義(P<0.05)。表明試驗組的學生對種植術整個過程中的多個環節具有更好的理解和三維虛擬構造能力,全過程的可視化更是增強了其對術式設計的理解。除此之外,通過全過程可視化教學,包括對結果的預測,能夠服務于醫患溝通過程,增加患方對整個過程的理解程度,不僅可以提高患者的配合度,也有助于避免某些不必要的醫患糾紛。

在口腔種植修復臨床實踐中,特別是對于某些特殊病例,使用三維有限元分析可在一定程度上預測術前各種可能的術式,以及完成后骨內及植體系統內相應部位的最終微應變應力分布,協助臨床醫生制訂治療方案[20]。在未來的臨床治療中,通過互聯網上傳圖像,進行有限元計算,并向醫生提供分析數據予以參考,可輔助確定治療方案。本研究以三維有限元為引入口,實現了教學和臨床實際病案的全過程可視化,結合3D打印技術制作手術導板,可以使每例患者的治療過程更具保障,確保長期效果,促進循證醫學的發展。