埃斯玛·萨里卡姆（Esma Saricam）| 布伦特·阿尔通卡亚纳克（Bulent Altunkaynak）| 古文·卡亚奥格鲁（Guven Kayaoglu）
副教授，安卡拉耶尔德林贝亚齐特大学（Ankara Yildirim Beyazit University）牙科学院牙髓病学系，土耳其安卡拉
摘要
目的
：本研究旨在评估对根尖X光片进行分形分析是否能够检测出根周疾病。
材料与方法
：选取了60张下颌磨牙的根尖X光片，根据根尖指数（Periapical Index，PAI）将其分为四组（每组15张；评分范围为1-4分）。使用ImageJ软件中的盒计数法（box-counting method）对根尖区域和分叉区域进行了分形分析。测试了多种感兴趣区域（Region of Interest，ROI）的大小（20×20、25×25、30×30、40×40、50×50、60×60、70×70、20×50和20×40像素），以确定与PAI评分的最佳相关性。统计分析方法包括单因素方差分析（one-way ANOVA）及Tukey事后检验（post hoc test）、学生t检验（Student’s t-test）和接收者操作特征曲线（ROC）分析（p < 0.05）。此外，还使用了33张额外的X光片进行外部验证。
结果
：根尖ROI（20×20、25×20、30×30像素）和分叉ROI（20×20、25×20像素）的分形维数（Fractal Dimension，FD）在健康牙齿（PAI 1-2）和患病牙齿（PAI 3-4）之间存在显著差异（p < 0.05）。ROC分析支持了这些ROI的诊断价值，其中分叉20×20 ROI的AUC最高。在内部数据集中，根尖ROI和分叉20×20 ROI的准确率最高（分别为0.82和0.80），且分叉20×20 ROI的敏感性最强（0.93）。外部验证也证实了分叉20×20 ROI的稳健性（准确率为0.76，敏感性为0.65，特异性为0.88）。
结论
：分形分析可以识别根尖X光片上的根周疾病。诊断准确性取决于分析区域和ROI的大小，其中20×20像素的分叉ROI表现最佳。
引言
1对根尖骨结构异常的X光评估对于诊断根周病变至关重要。1根尖X光检查仍是牙髓病学诊断的基石，使临床医生能够监测根周病变的进展、消退或持续情况。2已经提出了多种分级系统来评估X光片上的根周疾病，包括Brynolf标准、Ørstavik根尖指数（PAI）和Strindberg指数。2, 3, 4其中，PAI是通过将组织学发现与X光表现相关联而专门开发的，用于评估根尖牙周炎。2, 4该指数采用五点评分系统，分数范围从1（健康）到5（伴有加重特征的严重牙周炎）。PAI还以二分法用于区分健康（PAI 1和2）和患病（PAI 3-5）状态。5
除了根尖外，多根牙齿的分叉或三叉区域也是根周稀疏可能发生的部位。这可能是由于存在辅助分叉导管，这些导管在牙髓腔和牙周组织之间形成了通道。6, 7据报道，下颌磨牙中这些导管的检出率差异很大，范围从2.8%到55%不等。8, 9, 10, 11此外，在原发性牙髓源性的根尖-牙周病变中，分叉受累（定义为水平骨丢失≥3毫米）是下颌磨牙常见的X光表现。12
分形分析（Fractal Analysis，FA）是一种量化复杂几何图案和结构复杂性的数学方法，在医学领域尤其在疾病诊断和监测中具有广泛应用。13该技术通过在对二维X光片选定的感兴趣区域（ROI）进行连续测量来计算分形维数（FD）。14在牙科领域，FA已被用于检测牙周炎患者的骨小梁变化15，以及监测根管治疗16, 17, 18, 19和种植手术21后的愈合情况。然而，关于根尖X光片上FA测量的最佳ROI尚无统一共识。
目前用于诊断X光片上根周病变的评分系统本质上具有主观性和定性特征。显然需要一种客观、定量的诊断工具。像FA这样的直接测量技术可能能够满足这一需求。因此，本研究旨在确定下颌磨牙根尖X光片上健康和患病根周状况的FD值范围，从而评估分形分析作为检测根周病变的可靠工具的潜力。
材料与方法
本研究遵循2015年诊断准确性研究报告标准（STARD）指南（图1）进行。22研究方案获得了安卡拉耶尔德林贝亚齐特大学伦理委员会的批准（研究编号：2020-148；决定日期和编号：2020年7月9日-38）。由于使用了匿名回顾性数据，因此无需获取个人知情同意。在开展研究之前已经明确了研究问题。
使用不同ROI获得的分形值及其与PAI评分的关系
统计结果显示，以下ROI的分形值存在显著差异：根尖20×20、25×25、30×30、40×40像素，以及分叉顶部20×20和25×25像素（p < 0.05；ANOVA，表1）。在这些ROI中，20×20和25×25像素在PAI 1和PAI 2的X光片以及PAI 3和PAI 4的X光片中显示出相似的分形值，无论评估部位如何（p > 0.05；ANOVA，事后Tukey检验，表1）。
讨论
在本研究中，以PAI作为参考标准，测量了每张X光片的分形维数值，并探讨了其与PAI评分的相关性，主要目的是验证分形分析（指数测试）是否能够有效诊断根周疾病/健康状况。20×20、25×25、30×30的根尖ROI以及20×20、25×25的分叉ROI能够有效区分健康和患病的牙齿。重要的是，在外部验证中，20×20像素ROI的表现最为显著
结论
总之，20×20、25×25、30×30像素的根尖ROI以及20×20和25×25像素的分叉ROI能够有效区分健康和患病的根周状态。其中，分叉处的20×20像素ROI在外部验证中表现出最高的诊断性能。分形分析被证明是识别根周疾病的有效方法，其分析效果在很大程度上取决于解剖区域的选择。
CRediT作者贡献声明
埃斯玛·萨里卡姆（Esma Saricam）：撰写初稿、数据可视化、验证、监督、软件使用、资源管理、项目协调、方法论设计、研究实施、资金筹集、数据分析、概念构建。
布伦特·阿尔通卡亚纳克（Bulent Altunkaynak）：监督、方法论设计、数据分析、数据管理。
古文·卡亚奥格鲁（Guven Kayaoglu）：撰写与编辑、数据可视化、验证、监督、方法论设计、研究实施、数据分析、概念构建。
致谢
作者声明与本研究无关的任何利益冲突。作者谨向在手册准备过程中去世的合著者B.A.博士表示哀悼。同时感谢加齐大学学术写作与应用研究中心（Gazi University Academic Writing and Research Center）对本文的校对工作。
