定位邊緣嵴
牙冠頂部的輪廓由咬頭構成,邊緣嵴不會在輪廓上形成轉折,無法像 CEJ 那樣只靠形狀定位。這一步第一次引入原始根尖片的灰階:先扣掉「射線穿過的厚度」造成的亮度,剩下的殘差才反映組織差異,邊緣嵴就浮出來了。
05.1取樣範圍
取樣只在牙冠的冠側部分進行。切割線平行於 CD、通過長軸上的一點:沿長軸從 CEJ 連線與長軸的交點 L 走向牙冠頂端,走到 1/3 處(圖 1a 的橘色虛線)。
切割線取平行 CD 而不是垂直長軸,是因為 CEJ 本身常是斜的:平行 CD 才能讓兩側保留等量的牙冠,左右兩點在同一個基準下尋找。
05.2亮度被厚度支配
X 光的亮度與射線穿過牙齒的路徑長正相關:輪廓附近射線擦邊穿過、路徑短而暗,越往內部路徑越長就越亮(圖 1b)。這個幾何效應強到蓋過琺瑯質與牙本質的密度差:本例牙冠區域灰階與「到邊緣的距離」相關係數達 +0.78,在測試集上介於 +0.65 到 +0.88。
不先扣掉它,就看不到任何組織結構——殘差圖上的紅藍分布,原圖上肉眼完全看不出來。
05.3把厚度效應扣掉
扣除用無母數的做法:以距離變換求得每一點到邊緣的最短距離 t,把像素依 t 等距分成 40 組,取各組灰階的中位數作為該厚度下的預期亮度 m(t)(樣本少於 5 個的組不採用),組間線性內插。殘差定義為:
這個作法不假設任何函數形式——線性、平方根都不假設——也不受少數極端值影響。m(t) 的意義是「如果牙齒是均質的,這個厚度應該有多亮」,殘差就是材質造成的偏離。
05.4殘差為正的帶狀區域
扣掉厚度之後,左右兩側的鄰接面浮出一條殘差為正的帶狀區域(圖 1c)。原因是射線在鄰接面沿切線方向穿過琺瑯質層,路徑中的琺瑯質比「均質牙齒」模型預期的多,所以比預期亮;咬頭則相反,穿透距離短而偏暗。
這裡不試圖把牙尖或琺瑯質「分離」出來——二維投影上每個像素都是各組織的混合,那種分離並不成立。這一步只需要一個可重複定義、且上端位置與邊緣嵴相關的特徵。
05.5從帶狀區域到 A、B
保留殘差 ≥ 0 的像素,兩側各取最大的連通區域,自然濾掉零星雜點。接著抽出貼著鄰接面的外緣:① 沿 y′ 以 1 px 分箱、每箱取 |x′| 最大者,內緣與下緣自動被淘汰,得到不斷線的單值函數;② 只留距牙齒表面 CEJ 寬度 15% 以內的點,濾掉沒延伸到鄰接面的高度。
再排除靠近長軸的中央部分(只留外緣最外側的一半),取剩下各點中高度最大的 5%(至少 5 點)的中位數,即為 A、B(圖 1d)。若外緣一路爬向牙尖,改取「肩點」:由下往上,切線第一次轉得比 45° 還平之處(以 CEJ 寬度 3% 為尺度高斯平滑)——邊緣嵴在解剖上正位於鄰接面轉為咬合面的地方。
05.6驗證
論文中 A(CRL)的 MRE 為 7.97 px、正規化誤差 14.04%,B(CRR)為 5.55 px、8.73%;以 10 px 為門檻分別命中 81.16% 與 100%,到 15 px 兩者都是 100%。
邊緣嵴比 CEJ 難,誤差大約是兩倍:它沒有清楚的形狀轉折,灰階又同時受鄰牙重疊與咬合面角度影響。不過 A、B 在量測中只用來決定牙冠頂端 J(兩者投影的中點),單側的偏差會被平均掉一半。
出處與說明
Cheng Y-T, et al. Automated crown-to-root ratio assessment in periapical radiographs using deep learning and image processing. Journal of Dental Sciences, 2026(accepted, JDSS-D-26-01002R1)。
相關係數範圍(+0.65 – +0.88)為程式在測試集上的實測值。
本頁圖表以測試片 113 第 1 顆牙(下顎小臼齒)的模型遮罩,用網站實際執行的同一套程式與參數重新計算;首頁「研究成果與方法」用的是人工標註遮罩,所以數值略有不同。