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青春发育高峰期骨性Ⅱ类女性正畸患者下颌骨生长量预测的研究
目的 探讨预测青春发育高峰期骨性Ⅱ类女性正畸患者治疗后下颌骨生长量的方法.方法 选择18名青春发育高峰期骨性Ⅱ类女性患者,拍摄正畸治疗前后头颅侧位片,对治疗时间、颈椎骨龄、下颌角、FMA角、ANB角、Y轴角、Sgo/Nme比值等因素与下颌骨综合长、下颌体长、下颌升支长分别进行多元相关分析.结果 青春发育高峰期骨性Ⅱ类女性正畸患者下颌骨综合长Co-Gn的增长量与生长时间成正相关关系,与Sgo/Nme比值成负相关关系,其预测方程为:Y1=15.398+0.176×X1-25.711×X2(R2=0.687).青春发育高峰期骨性Ⅱ类女性正畸患者下颌体长Go-Pog的增长量与下颌角(Ar-Go-Me)成正相关关系,与颈椎骨龄成负相关关系,其预测方程为:Y2=-3.977+0.117×X3-0.118×X4(R2=0.579).结论 预测方程可以对青春发育高峰期骨性Ⅱ类女性的下颌骨生长量进行预测.
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青春发育高峰期骨性Ⅲ类女性下颌骨生长量预测的研究
目的 探讨一种预测青春发育高峰期骨性Ⅲ类女性下颌骨生长量的方法.方法 选择青春发育高峰期骨性Ⅲ类女性22名.分别以下颌综合长、下颌体长、下颌升支长为因变量,以颈椎骨龄、下颌生长时间(月)、下颌角(Ar-Go-Me)、SN-MP角、FH-MP角、ANB角、Y轴角、SGo/NMe比值及上颌口外前方牵引时间(月)为自变量,进行多元线性回归分析.结果 青春发育高峰期骨性Ⅲ类女性下颌骨综合长的增长量与生长时间成正相关关系,与上颌口外前方牵引时间成负相关关系,其预测方程为:Y =6.246 +0.181×X1-0.275×X2( R2=0.783)(Y:Co-Gn增长量,X1:生长时间,X2:上颌口外前方牵引时间).结论 青春发育高峰期骨性Ⅲ类女性下颌骨综合长生长量的预测方程可能对该类患者下颌骨生长量的预测提供一定的帮助.
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青春发育高峰期骨性Ⅰ类男性下颌骨生长量预测的研究
目的 探讨一种预测青春发育高峰期骨性Ⅰ类男性下颌骨生长量的方法.方法 选择青春发育高峰期骨性Ⅰ类男性68名,分为两组.A组48名,分别以下颌综合长、下颌体长、下颌升支长为因变量,以时间、手腕骨骨龄、ANB角、SN-MP角、FH-MP角、后前面高比、Y轴角、下颌角为自变量,进行多元线性回归分析.B组20名,检验方程的可靠性.结果 由A组得出Co-Gn增长量的预测方程.Y=10.77+0.19X1-0.18X2+7.75×10-2X3(r=0.76)Y:Co-Gn增长量,X1:生长时间,X2:手腕骨骨龄,X3:SN-MP角.B组样本对上述方程进行检验,结果表明方程的预测结果与实际生长量间无明显差别.结论 上述方程可以对青春发育高峰期骨性Ⅰ类男性的下颌骨生长量进行预测.
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青春发育高峰期骨性Ⅱ类错(牙合)男性患者下颌骨生长量预测的研究
目的 探讨预测青春发育高峰期骨性Ⅱ类错(牙合)男性患者下颌骨生长量的方法.方法 选择27名青春发育高峰期骨性Ⅱ类男性患者,对其颈椎骨龄、生长时间、FMA角、下颌角、Y轴角、Sgo/Nme比值等与下颌骨综合长、下颌升支长、下颌体长分别进行多元线性回归分析.结果 青春发育高峰期骨性Ⅱ类男性患者下颌综合长的增长量与生长时间和FMA角呈正相关关系,与颈椎骨龄呈负相关关系,得出预测方程:Y=9.743+0.182 X<,1>+9.35×10<'-2>X<,2>-0.103 X<,3>(R<'2>=0.618).Y:Co-Gn的增长量,X<,1>:生长时间,X<,2>:FMA角,X<,3>:颈椎骨龄.结论 此预测方程可以对青春发育高峰期骨性Ⅱ类男性下颌骨生长量的预测起参考作用.
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颅颌面部生长的预测
颅颌面的生长预测是正畸临床治疗学的重要内容,而掌握颅颌面生长的规律则是进行颅颌面生长预测的基础.严格的生长预测应包括高度、深度和宽度三维方向的内容,但由于颅颌面组织的差异性生长,其宽度生长完成较早.因此,矫治期间的颅颌面生长改变主要是在侧面的二维方向上.从正畸临床的角度看,颅面生长的预测主要是对侧面二维方向上的变化进行预测.
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基于遗传算法的骨性Ⅱ类错(牙合)患者垂直向颅面部骨关系的预测
目的:采用遗传算法建立不同垂直类型骨性Ⅱ类错(牙合)患者颅面部垂直向各标志点的定量关系方程,并将不同性别患者测量值用同一公式表达.方法:选取10～18岁未经治疗的骨性Ⅱ类错(牙合)患者共155例,根据下颌平面角(FH-MP和SN-MP)值分为高角组50例、均角组58例和低角组47例.每组随机选取5例作为检验样本,其余为实验样本.拍摄头颅侧位片并进行参数测量[前面高(N-Me)、上面高(N-Ans)、前鼻棘至上中切牙切缘垂直距离(Ans-U1)、下中切牙切缘至颏下点的垂直距离 (L1-Me)、下面高(Ans-Me)、后面高(N-Go)、鼻根点至蝶鞍点的垂直距离(N-S)、蝶鞍点至关节点的垂直距离(S-Ar)、关节点至下颌角点的垂直距离(Ar-Go)、蝶鞍点至下颌角点的垂直距离(S-Go)、下颌角(∠Go)、面角(Facial angle)和后面高前面高比(S-Go/N-Me)].确定与颅面结构相关的影响因子,采用遗传算法优化方程参数获得相关方程,将优化方程所得预测值和实测值进行误差比较.结果:高角、均角和低角组组内不同性别患者间各参数比较差异无统计学意义(P>0.05),将同一类型不同性别组合并进行组间比较,大部分参数差异有统计学意义(P<0.05).相关分析显示,高角组患者,年龄与Ans-U1呈正相关关系(r=0.470),N-Me与Ans-Me呈正相关关系(r=0.964),Ans-U1与Ans-Me呈正相关关系(r=0.805)、与面角呈负相关关系(r=-0.023),N-Go与N-Me呈正相关关系(r=0.926),L1-Me与Ans-Me呈正相关关系(r=0.898)、与∠Go呈负相关关系(r=-0.468);均角组患者,年龄与N-Me呈正相关关系(r=0.531),Ans-U1与Ans-Me呈正相关关系(r=0.878)、与面角呈负相关关系(r=-0.262),Ans-Me与N-Me呈正相关关系(r=0.920)、与N-Ans呈负相关关系(r=-0.560)、与Ar-Go呈负相关关系(r=-0.652),N-Go与S-Go呈正相关关系(r=0.867)、与N-Ans呈正相关关系(r=0.252)、与L1-Me成正相关关系(r=0.754),S-Ar与S-Go呈正相关关系(r=0.671)、与Ar-Go呈负相关关系(r=-0.250)、与L1-Me呈正相关关系(r=0.552);低角组患者,年龄与S-Go呈正相关关系(r=0.602)、与下颌角呈负相关关系(r=-0.346)、与L1-Me呈正相关关系(r=0.576),N-Me与Ans-Me呈正相关关系(r=0.869)、与N-Go呈正相关关系(r=0.859)、与面角呈负相关关系(r=-0.177),N-Ans与N-Me呈正相关关系(r=0.605)、与Ans-U1呈负相关关系(r=-0.113),Ans-Me与N-Me呈正相关关系(r=0.869)、与面角呈正相关关系(r=0.070)、与Ans-U1呈正相关关系(r=0.785),N-Go与N-Me呈正相关关系(r=0.859)、与S-Go呈正相关关系(r=0.829).采用遗传算法建立了不同垂直类型骨性Ⅱ类患者颅面部垂直向各标志点的定量关系方程.高角组,年龄=5.883 6+0.269×Ans-U1,N-M=22.026 6+1.494 5×Ans-Me,Ans-U1=34.959 4+0.454 5×Ans-Me-0.409 7×Facial angle,N-Go=-4.588 2+0.472 4×N-Me,L1-Me=-12.590 5+0.532 2×Ans-Me+0.124 3×∠Go;均角组,年龄=-2.944 1+0.146 8×N-Me,Ans-U1=18.917 0+0.476 4×Ans-Me-0.230 2×Facial angle,Ans-Me=-0.620 5+1.014 5×N-Me-0.974 1× N-Ans-0.057 6×Ar-Go,N-Go=1.631 1+0.897 8×S-Go+0.919 7×N-S+0.168 8×L1-Me,S-Ar=-1.823 1+ 0.845 3×S-Go-0.867 0×Ar-Go+0.202 4×L1-Me;低角组,年龄=11.740 6+0.152 7×S-Go-0.169 9×∠Go+0.252 5×L1-Me,N-Me=61.153 0+0.964 3×Ans-Me+0.628 6×N-Go-0.689 2×Facial angle,N-Ans=-4.949 2+1.065 8×N-Me-2.316 5×Ans-U1,Ans-Me=-25.180 0+0.418 4×N-Me+0.280 3× Facial angle+0.477 6×Ans-U1,N-Go=8.684 2+0.409 9×N-Me+0.403 3×S-Go.遗传算法建立方程的预测值与实测数据比较差异无统计学意义(P>0.05).结论:采用遗传算法建立不同垂直类型骨性Ⅱ类错(牙合)患者颅面部垂直向的方程可以表明其垂直向定量关系,并可进行一定程度上的生长预测.
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黄河郑州段水藻类生长预测模式研究
1992年以来,郑州市白庙水厂供水区域水质曾数次出现明显"鱼腥味".调查确认源水中含有大量藻类,出厂水中"含有浓度较低的移码突变型致突变物"[1,4].为摸清黄河郑州段水藻类生长规律及其与影响因素间的关系,提出控制郑州水源厂藻类生长的综合治理措施,在多次调查的基础上,开展了黄河郑州段水藻类生长预测模式研究.
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软组织侧貌预测系统的研究进展
计算机化的软组织侧貌预测系统是正畸医生进行诊断、制定治疗计划、预测疗效以及和患者进行交流的有力工具.多年来学者们对其进行了大量研究,为其临床应用提供了有力依据.本文将对计算机化的软组织侧貌预测系统的研究现状、可靠性分析、存在的问题及相关影响因素作一综述.
