Page 67 - 鼻整形技术研究

第三章 整形外科材料应用

试数据可达到 92.6% 的准确性。或许不久的将来，人们可以通过一个简单的移动应用
程序就可以预测胚胎患唇腭裂的风险。深层表型是基因疾病精准治疗的一个新兴趋势。
已知 30%~40% 的遗传综合征会影响面部容貌。Hallgrímsson 等利用 AI 技术对 7057
名受试者进行三维面部图像分析，其中有 3327 名是综合征患者，囊括 396 种综合征；

727 名受试者是这些患者的亲属；剩下的 3003 名受试者既无相应综合征，也无类似疾
病的亲属，即不相关也未受影响的受试者。结果表明，AI 对不相关也未受影响的受试
者分类准确率高达 96%。剔除不相关也未受影响的受试者，AI 对综合征患者分类的
平均准确率达 78.1%，敏感率达 56.9%。可以看出定量三维面部成像的深层表型在促
进综合征诊断方面具有相当大的潜力。此外，值得关注的是综合征患者的亲属常被 AI

识别为综合征患者。这或许揭示了患者亲属可能是未被发现的病例或者可能是半显性
遗传的病例。畸形综合征患者有不同的面部畸形特征。这些面部畸形特征对于畸形综
合征的早期诊断很重要。土耳其的研究者利用 AI 技术开发了仅通过简单面部图像数

据便可以对脆性 X、Hurler、PraderWilli、Down、WolfHirschhorn 综合征进行分类的系统，
准确率达 86.7%，该系统有望被临床专家用于畸形综合征的预诊断。在口腔和颌面外
科领域，DL 已被广泛用于放射影像学中，解决复杂问题。CNNs 作为 DL 方法之一，
最常用于医学影像中的器官划分，相关疾病的识别、分类。颌骨的囊肿和肿瘤通常是

无痛和无症状的，临床很难早期发现。研究者使用深度 CNNs 自动诊断全景照片上的
双侧颌骨的囊肿和肿瘤，以协助口腔科医生更有效地诊断和治疗病人。
（二）人工智能在颅颌面相关手术治疗中的应用
恢复面部对称性是面部麻痹的主要治疗目标。为了治疗面部麻痹需要对面部进行

定量测量，但该过程的实施并不容易，不仅耗费时间，有时还需要昂贵和复杂的仪器。
Hidaka 等开发的实时面部不对称分析软件巧妙地解决了这些问题，不仅容易操作，还
可以免费使用。这款软件利用最新开发的 AI 算法对整形外科手术的主要目标——嘴
和眼部的变形进行实时计算，从而实时显示口腔和眼睛不对称，重建瘫痪侧面容。大

多数人选择美容手术都是希望变得更有吸引力。研究表明，快乐积极的面部表情通常
会使一个人更加有吸引力和魅力。仅凭人眼观察、记录人类的面部微表情是很困难的。
Li 等通过 AI 辅助的面部分析系统分析人类面部微表情，量化静态和动态的面部微表
情，为面部除皱等面部美容治疗提供了更为准确的评估。假体可以替代颅颌面缺损的

结构，从而恢复缺损部位相关的功能和美学。
传统的软组织假体制造方法耗时且昂贵，对颌面整形技术的要求也较高，尤其在
颜色匹配环节需要多次与患者缺损组织附近的皮肤进行比对，过程繁琐且患者体验较
差。随着三维数字技术的发展，假体制造过程与传统方法相比，得到了一定程度的简化，

但手工着色硅树脂缺少精确性，最后仍无法再现患者原有肤色。Mine 等提出了一种

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