ハイブリッド相同モデルによる result-oriented な
顎顔面手術シミュレーション法の開発
九州大学大学院歯学研究院口腔顎顔面病態学講座口腔顎顔面外科学分野

山田朋弘

A homologous model that converts the surface shape of a living body consisting of a huge point cloud into a small numberof parameters (principal component vectors) reflecting anatomical features. In this study, homologous model was applied to themorphology of the facial surface and jawbone and was used in the simulation of oral and maxillofacial surgery, especially jaw
deformity (orthognathic) surgery. From the aimed facial form assumed in advance, we tried to make a prediction model for hardtissue surgery for each patient.
Prior to model creation, the reproducibility of anatomical landmarks of facial soft tissue was verified. The subjects were 10healthy adults. When reproducibility was examined using ICC (intra-class correlation coefficients), 11 reliable landmarks wereconfirmed.
Based on the CT data of a healthy person (TY), a homology model of hard and soft tissues with 3187 vertices was created as ahybrid homologous model. Using this as a template, a hybrid homologous model of jaw deformity patients with facial asymmetrywas created.
The difference between the hard tissue morphology predicted from the amount of change in the jawbone calculated from theaimed facial form of the soft tissue, and the actual post-operative hard tissue morphology had a difference of approximately 5 mmin the mandibular ramus and the lateral part of the chin, which remains asymmetry after the operation.
The result-oriented hard tissue simulation for orthognathic surgery obtained from the aimed soft tissue morphology was usefulfor planning surgery and discussing postoperative problems.

１．緒言

2．方顎変形症をはじめとする顎顔面手術では、治療目的が咬合の改善による咀嚼力の向上や歯周組織の健全化であることが多い。しかしながら、副次的な目的の一つにバランス法

2 . 1. 相同モデル化技術に必要な解剖学的ランドマー
クの確立
ビデオカメラや立体カメラなどで取得できる立体データは、のとれた顔貌がある。ところが実臨床では、予定通りの咬ポリゴンと呼ばれる三角形の集合体でできており、各立体デ合が得られても必ずしも顔貌の満足度が高くない症例が存ータによってポリゴン数にばらつきがあるため、統計処理を在する。特に顔面非対称症例の場合、咬合の緊密化が輪郭することが困難である。そこで各立体データに対して、ポリの対称性に合致しない場合も散見される。

ゴン数を決めた共通のテンプレートデータを、設定した解剖

これまで顎変形症などの治療に用いられていたシミュレ学的ランドマークに一致させながら各立体データに貼り付けーション法では顎骨の移動量を決めてから骨片の干渉部位ることにより、すべての立体データのポリゴン数が一致したや骨形態を予測するのみであり、望ましい顔貌が得られるモデルを作 製 する技 術を相 同 モデル 化 技 術と呼 ぶ 2 - 4 ）か否かは明確にすることができなかった 1）。そこで、事前（ 図 1 ）。この結 果できたモデル（＝相 同モデル）を用いるに理想（目標）
顔貌を予測し、軟組織の移動量を逆算して骨ことで多 変 量 解 析などの統 計 処 理 ができ、 解 剖 学 的ランの移動様式をシミュレーションする方法に着目した。理ドマークの設 定 が 困 難な部 位でも形 態 評 価 が 可 能となる。

想的な軟組織形態の獲得を優先させた手術シミュレーショ

顔面軟組織の立体（3 D）データを相同モデル化するためンが可能になれば、治療計画立案のツールに新たな選択肢には、解剖学的ランドマークの設定が重要となる 5）。そこが加わり、より満足度の高い治療が可能になることが期待で、まず再現性の高い解剖学的ランドマークを明らかにすされる。本研究では、ハイブリッド相同モデルを応用し、ることを目的とした。

result-oriented な手術シミュレーション法を開発することを目的とする。

対象は 2016 年 4 月から 2017 年 3 月までに九州大学歯学部に所属した日本国籍の学生のうち男性 5 人、女性 5 人の計 10 人（平均年齢 23 . 6±1 . 2 歳）を対象とした。対象は先Result-oriented simulation for maxillofacial
surgery using homologous modelling

天性疾患、顎顔面外傷の既往および顎矯正手術の治療歴がある学生を除外した。
3 D 画 像 撮 影 解 析 装 置（VECTRA® H 1 , Canfield

Tomohiro Yamada
Section of Oral and Maxillofacial Surgery,
Division of Maxillofacial Diagnostic andSurgical Sciences, Faculty of DentalScience, Kyushu University

Scientific, Parsippany, NJ）を用いて 3 つのアングルで被検者の顔を撮影し、得られた画像データを 3 D データ構築
ソフト（VECTRA Capture Module, Canfield）で画像を三− 217 −コスメトロジー研究報告 Vol. 28, 2020

図1

相同モデルの定義

次元構築し、医療画像キャプチャソフトウェア（Mirror®
PhotoFile®, Canfield）を用いて STL（Stereo lithographic）形式に変換して顔面データとして保存した。得られた顔面データを相同モデル支援ソフトウェア（HBM-Rugle, メディックエンジニアリング , 京都）に転送し、顔面データ上に、過去の文献を参考にし、以下に示す解剖学的ランドマーク計 26 点（うち左右対称となるランドマークは 9 対 18点）を計測点としてプロットした（図 2）。
プロットする計測者は同一人物とし、それぞれ 1 週間以上の間隔を空けて計 3 回プロットした。1 回目と 2 回目、2 回目と 3 回目、1 回目と 3 回目それぞれにおける点間距離を測定して同一解剖学的ランドマーク内で比較し、再図2

現性を検討した。計測点の再現性の統計学的検定には ICC検証した解剖学的ランドマーク（級内相関係数、intraclass correlation coefficients）を採用した。左右対称となるランドマーク 9 対 18 点については、構築し、3 Matics（Materialise）で STL ファイルに変換した。

左右それぞれにおける同一試行回における点間距離の平均軟組織表面と顔面骨組織のそれぞれで STL ファイルを作値を算出して 1 対ごとに計測点の再現性を検討した。統計成し HBM-Rugle で頂点数を 3187 まで間引いてテンプレ®

解析は JMP （SAS Intsitute Inc. Cary, NC）を用いた。

ートとした（図 3）。

2．2．ハイブリッド相同モデルの作製

2．3．顔面非対称患者の術後硬組織形態のシミュレーション

CT 撮影は九州大学病院放射線撮影室内に設置しているAquilion（キャノンメディカルシステムズ、大田原）を使相同モデルは頂点同士が対応を持っているため、差分ベ用した。撮影は患者を仰臥位で閉口させ、管電圧 120 kV、クトルを作ることができる。硬組織と軟組織の対応がとれ

管電流 100 mA の条件で行った。撮影範囲は、眼窩上孔たハイブリッド相同モデルを用いることで、なんらかの方から舌骨までの範囲で、眼窩中央より下 3 cm の範囲では、法で術後軟組織の相同モデルが作成できれば、術前後軟組スライス厚 2 mm、テーブル移動速度 3 mm/sec で撮影し織の差分ベクトルを術前硬組織の相同モデルに加算するこた。顎関節部ではスライス厚 1 mm、テーブル移動速度とにより術後硬組織の予測モデルが作成できる（図 4）。

1 . 5 mm/sec、オトガイ付近ではスライス厚 2 mm、テーブ3．結ル移動速度 3 mm/sec で撮影した。基準平面は フランクフルト（FH）
平面を用い、それに平行な断面で計測した。
健常人の被験者 1 名（著者）の撮影から得られた DICOM
データを Mimics（Materialise, Leuven, Belgium）で 3 次元果

3．1．相同モデル化技術に必要な解剖学的ランドマー
クの確立
ICC における再現性は 0 . 40 < ICC ≤ 0 . 60 を “moderate”、− 218 −

ハイブリッド相同モデルによる result-oriented な顎顔面手術シミュレーション法の開発

図3

図4

ハイブリッド相同モデルのテンプレート

ハイブリッド相同モデルによる硬組織形態の決定

0 . 60 < ICC ≤ 0 . 80 を “substantial”、ICC ≥ 0 . 80 を “almostperfect”とし、“almost perfect”を再現性が高いランドマークとした。本検証にて、N, Ps-R, Ps-L, Ac-R, Ac-L, Sn,Cph-R, Cph-L, St, Li, Srn は “almost perfect”、Pi-R, Pi-L,Prn, Ch-R, Ch-L, Po は“substantial”であった（表 1）。
以降の研究において、相同モデル化するための解剖学的ランドマークを “almost perfect” と判定された①’ N, ②’Ps-R, ③’ Ps-L, ④’Ac-R, ⑤’Ac-L, ⑥’Sn, ⑦’ Cph-R, ⑧’
Cph-L, ⑨’St, ⑩’Li, ⑪’Srn の 11 点とすることにした（図 5）。

3．2．目標軟組織形態からの硬組織シミュレーション
モデルと術後形態の比較

図5

顔面非対称患者に対する従来の方法（目標の咬合から上相同モデル化に使用する解剖学的ランドマーク

下顎骨の移動量を算出）で手術計画をたて、実際に手術を形成の指標はほとんど歯列が中心であり、咬合や咀嚼機能行った（図 6）術後患者において、目標顔貌から硬組織予測の改善に重点がおかれている。それは医療として当然ある形態を作製した（図 7）。この、予測顎骨形態と実際の術後べき姿であると思われるが、機能と形態は一対のものであ顎骨形態の差を面間距離としてカラーマッピング表示した

るもののどちらかが不完全な状態をとらざるを得ない状況（図 8）ところ、上顎骨、下顎角部、オトガイ部側方で差がも存在する。その代表的な例が顔面非対称を伴う顎変形症大きいことが明らかとなった。このことは同部位において、の治療であり、術後の顔面軟組織の形態に関しては正確な軟組織形態の改善に重点をおくと、骨の移動量が不足して予測は困難である。現在の実臨床では、顔貌の予測は側貌いたことを示す。の一方向に限られることがほとんどであり、非対称症例に4．考関しては十分な予測はできていないのが現状である。海外察においては、いくつかのシミュレーション方法が開発され、顎顔面の形成手術、特に顎変形症の手術において、顎骨市販されているものもあるが、いずれも骨の移動量をまず− 219 −

コスメトロジー研究報告 Vol. 28, 2020

表1

各解剖学的ランドマークの再現性の検証結果− 220 −

ハイブリッド相同モデルによる result-oriented な顎顔面手術シミュレーション法の開発

図6

目標の咬合から顎骨の移動計画をたて手術を行った顔面非対称症例の術前後

図7

シミュレーションモデルと実際の術後形態決定し、それに追随する軟組織の移動を予測するものである 1）。従って、軟組織の最終的な result を出発点とした骨るようになった 9）。
本研究で用いる相同モデル化技術は日本で開発されたもの（（独）産業技術総合研究所）であり、外国での医療目的の組織の移動様式を計画することは不可能であった。
近年、生体の表面形状を相同モデル化する手法が開発さ研究はほとんどない。近年、法医学分野において、この相れ、膨大な点群からなる解剖学的特徴を反映した少数のパ同モデルが復顔に用いられつつあるが、軟組織の必要移動ラメータ（主成分ベクトル）に変換することにより、これま量から硬組織（顎骨）の移動様式をシミュレーションするこで不可能であった生体三次元形状の統計的解析ができるよとは、まさに復顔と逆の工程であり、復顔手法を応用した

2 - 7）。われわれは、この相同モデル化技術を顎術後シミュレーション法を考案した。医療分野での類似の顔面の形態解析に応用し、下顎骨を相同モデル化すること試みはほとんどなく、この日本発の相同モデリング技術をにより彎曲を含めた骨形態の定量化を可能にした 8）。さら応用した手術シミュレーションは独創的な研究と思われる。に、顔面表面データの相同モデル化により、これまで特徴これまで人体形状の相同モデルを医学研究、特に手術計画

点の取りづらい曲面を中心とした顔面形態を統計的に扱えや評価に応用した研究はほとんどなく、医学分野への波及うになった− 221 −

コスメトロジー研究報告 Vol. 28, 2020

図8

シミュレーションと実際の術後形態の差効果としては、本手法により顎変形症のみならず口腔・顎shape after weight change for health-care services.

顔面の腫瘍切除や再建手術の治療シミュレーションへの応Proceedings of the 3rd International Conference on

用が期待される。これにより、より予知性の高い手術的治

Applied Human Factors and Ergonomics 217-222, 2010.
5） Allen B, Curless, Popovic Z . Brian The space

療が可能になると思われる。
将来的な波及効果としては、相同モデルでは解剖学的特of hu ma n b ody s hapes : reconst r uct ion a nd

徴がデータ点に反映されるため、アニメーションなど、動parametrization from range scans. ACM T GRAPHIC画作成への応用が期待される。また、顔面形状の経年的変22（3）: 587-594, 2003.

化によるデータを蓄積すれば加齢による顔貌予測も可能と

6） Kato A, Kouchi M, Mochimaru M, Isomura A, Ohnoなる。このことから、アンチエイジングやコスメトロジー

N. A geometric morphometric analysis of the crown

分野においても多大な成果が期待できるものと考えられる。

form of maxillary central incisor in humans. Dental

今後は、顔面軟組織と骨組織の対応関係を蓄積し、より正確なシミュレーションができるように研究を進め、日常のAnthropology 24（1），1-10, 2011.
7） Matsuoka A, Yoshioka F, Ozawa S , Takebe J.
Development of three-dimensional facial expression

臨床での使用につなげたいと考えている。

models using morphing methods for fabricating facial（引用文献）

prostheses. J Prosthodont Res 63: 66-72 2019.

1） Moehlhenrich SC, Heussen N, Kamal M, Peters F,

8） Inoue K, Nakano H, Sumida T, Yamada T, Otawa

Fritz U, Hoelzle F, Modabber A. Influence of setback

N, Fukuda N, Nakajima Y, Kumamaru W, Mishima K,and advancement osseous genioplasty on facial outcome:Kouchi M, Takahashi I, Mori Y. A novel measurement

A computer-simulated study. J Craniomaxillofac Surg

method for the morphology of the mandibular ramus

43（10），2017-2025, 2017.

using homologous modeling. Dentomaxillofac Radiol 44:2） Mochimaru M, Kouchi M. Statistics for 3D humanbody forms. SAE Digital Human Modeling for Design

20150062.
9） Yasuda K, Nakano H, Yamada T, Albougha S, Inoue
K, Nakashima A, Kamata Y, Sugiyama G, Tajiri S,and Engineering Conference 2000-01-2149, 2002.
3） Kouchi M, Mochimaru M. Inter-individual variations

Sumida T, Mishima K, Mori Y. Identifying differences

in intra-individual shape change patterns. SAE

between a straight face and a posed smile using theDigital Human Modeling for Design and Engineering

homologous modeling technique and the principal

Conference 2006-01-2353, 2006.

component analysis. J Craniofac Surg 3 0（8）: 2 3 7 8-4） Kouchi M, Mochimaru M. Simulation of the body

2380, 2019.

− 222 −