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摘要:
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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骨性Ⅱ1分类
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文献信息
篇名 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
来源期刊 吉林大学学报(医学版) 学科 医学
关键词 骨性Ⅱ类错(牙合) 垂直骨面型 生长预测 遗传算法
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 临床研究
研究方向 页码范围 794-799
页数 6页 分类号 R783.5
字数 4701字 语种 中文
DOI 10.13481/j.1671-587x.20170425
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 滕蓉 吉林大学口腔医院正畸科 25 10 2.0 2.0
2 杨陆一 吉林大学口腔医院正畸科 21 60 5.0 6.0
3 夏小雪 吉林大学口腔医院正畸科 22 10 2.0 2.0
4 王守东 吉林大学口腔医院正畸科 12 10 2.0 2.0
5 宁磊 吉林大学口腔医院正畸科 4 5 2.0 2.0
6 牡琦丽 吉林大学口腔医院正畸科 4 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
骨性Ⅱ类错(牙合)
垂直骨面型
生长预测
遗传算法
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(医学版)
双月刊
1671-587X
22-1342/R
大16开
吉林省长春市新民大街828号
12-23
1959
chi
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