Morphometric Analysis of Mandibular Incisors with Single Canal Systems Using A Developmental Automated Computational Framework

目的：本研究开发了一种基于计算机视觉的框架，利用微型计算机断层扫描（micro-CT）获得的轴位视频数据，对具有单根管的mandibular incisors进行定量形态学分析。方法：纳入50颗拔除的经micro-CT扫描的单根单根管mandibular incisors（根据Ahmed等编码系统编码为1TN1）。对牙髓腔进行分割后，使用Mimics构建视频记录。视频帧经高斯滤波预处理，并在色调、饱和度和明度/亮度色彩空间域中进行分割。轮廓采用椭圆拟合以计算形态学描述符，包括纵横比（AR）、圆度（R）和形状因子（FF）。基于纵横比的分类将根管横截面分为4种类型（圆形、卵形、长卵形和扁平形）。在30个标本中，将自动化AR测量值与釉牙骨质界处同一参数的手动参考测量值进行验证，采用Passing–Bablok和Deming回归、Bland–Altman分析及组内相关系数；R和FF未进行正式的方法学比较。可视化所有根三分之一段的纵向趋势，并使用动态时间规整（DTW）聚类算法进行基于相似性度量的分组比较。结果：自动化框架成功处理了8334个轴位帧。在每个根三分之一段内，AR轨迹的DTW聚类解析出3个形态学分层。聚类1代表R最高（均值=0.82）且AR最低（均值=1.39）的根管。聚类2显示中等卵圆度，而聚类3表现出最复杂的形态，AR最高（均值=2.84）且R最低（均值=0.40）。50个标本中仅17个（34%）在所有3个根三分之一段中保持相同分层（平均调整Rand指数0.176），表明根管的形态学类别沿牙根频繁变化。形态学分析显示，根管复杂性和扁平度在根中三分之一段达到峰值。结论：本研究引入了一个稳健且全自动的框架，利用轴位视频对根管形态进行定量评估。研究结果强调，mandibular incisors常在根中三分之一段存在显著的形态学复杂性，这可能对标准器械操作构成挑战。