作者：罗婧美，唐婉容，郑延延，川北医学院附属医院口腔科

数字化技术的飞速发展导致各种新型技术在口腔领域得到广泛应用，其持续创新为口腔领域开辟了一种新的数字化环境，为创建完整的数字化环境提供了新的前景。目前，面部扫描技术已逐渐应用于临床，面部解剖信息的准确获取有助于提高治疗计划的可靠性和治疗结果的可预测性。将数字化面部扫描技术与锥形束CT ( cone beam computed tomography，CBCT)、口内扫描技术相结合，使得口腔数字化诊疗体系的全面构建成为可能。

1. 面部形态评估技术的发展历程

面部信息采集可获取患者面部形态特征、侧貌、面中线、唇齿关系以及面下1/3 特征等，对于美学分析设计、修复治疗的成功至关重要。面部形态评估技术的发展经历可归纳为三个阶段，包括二维成像、三维成像、三维扫描。

1.1 二维成像

最早评估面部形态是直接使用卷尺、游标卡尺在患者脸上测量，这种记录方法误差较大，数据也不易储存，更难以应用于临床。1940 年，将照相机用作评估头面部的测量工具掀起了一股热潮，但人脸组织不同的凹陷和纹理很难在照片中真实地模拟出来，且不能提供充分数据分析唇齿关系、微笑以及面部所有信息。

后有学者通过拍摄X 线片进行面部形态的记录。由于X 射线是二维的，依然会导致图像的失真和放大，且存在一定辐射。还有学者使用弹性材料制取面部印模来记录面部形态。这种模型的尺寸精度受材料的黏度、凝固时间、储存条件等诸多因素影响，也无法精准再现复杂的皮肤纹理和颜色。

1.2 三维成像

1967 年计算机断层扫描(CT)和1971 年磁共振成像(MRI)的首次出现，让人们逐渐认识“三维成像”这个概念。1982 年，Robb 发明了CBCT，与CT相比，它以更短的扫描时间和更低的辐射剂量提供了更高的图像精度，但缺乏面部软组织逼真的纹理。能够通过拍摄多张照片来捕捉面部表面的图像，并生成真实度较高的彩色面部模型，且再现皮肤纹理、毛孔、皱纹等细节，但对像素、分辨率和拍照条件有较高要求。

1.3 三维扫描

90 年代末，三维非接触式生物识别系统开始进入医学领域，激光扫描仪测量最早出现，实现了整个面部的三维重建。结构光学和立体摄影出现后，再一次提高了三维图像的精确度。近年来，一些便携式面部三维扫描仪也逐步进入市场，其扫描面部模型的准确性与固定式面部三维扫描仪无显著差异，但价格昂贵且较易出现伪影。随着科技的发展，兼有结构光技术3D 传感器的智能手机和平板电脑成为了如今最便捷的面部扫描仪，但其获取印模的准确度尚未说明。如今，面部三维成像最常用的是结构光数字立体摄影测量，它被认为是人脸分析的黄金标准。

2. 面部扫描技术原理

面部软组织扫描多采用非接触式扫描技术，现阶段主流的扫描技术原理主要分为三种:激光三角测量、结构光测量和立体摄影测量。主流的面扫设备是立体摄影测量，也有部分学者使用结构光扫描系统，而激光扫描仪使用最少。

2.1 激光三角测量原理

三维激光扫描技术(Laser-based scanning)的原理主要有三角测距法、脉冲测距法和相位测距法，在临床中三角测距法较为常用。其原理是一束激光以一定的入射角度投射到受试者面部，并发生反射和散射两种现象后以另一角度通过透镜对反射激光汇聚成像。Verzé 等通过使用三维激光扫描仪扫描80 年代，基于单镜头反光相机原理的立体摄影系统人面部表情平均耗时30 min，证明该扫描仪耗时较长，且设备昂贵。具有代表性的产品有3Shape 扫描仪(3Shape 公司， 丹麦)， NextEngine 三维扫描仪(NextEngine 公司，美国)等。

2.2 结构光测量原理

结构光测量技术(Structured-light scanning)是一种主动式三角测量技术，依靠红外传感器扫描3D物体表面，运用单相机和投影条纹斑点编码的原理获取面部的三维坐标来生成三维面部模型。高精度和高灵敏度成为了结构光扫描仪一大优点。市售结构光扫描仪可以达到高达0.05 mm 的单点精度。但其设备表面由于缺乏足够的覆盖，需要从交替视图进行多次捕获面部图像拼接而成完整数据。对环境光和金属表面的扫描较为敏感、部分产品甚至需要喷粉进行。具有代表性的产品有FaceScan 三维扫描仪(3D Systems 公司，德国)、Ein-Scan Pro 三维扫描仪(先临三维公司，中国)。

2.3 立体摄影测量原理

立体摄影测量技术(Stereophotogrammetry)是运用两台或多台立体摄像机以不同拍摄角度捕获三维面部表面数据，通过被动式光学三维扫描或主动投射非结构光的方式，对立体位点信息进行测算其在三维空间的位置。有着准确性高、可靠性强、采集速度快等优势。该系统有多种优势:细节再现力强、捕捉图像速度快、操作简便、精度高。但立体摄影测量系统也存在局限之处:如占地面积大，带有多个摄像头，并且需要频繁校准。具有代表性的产品有3dMD Face System 三维面部扫描仪(3dMD 公司，美国)、Di3D 系统( Dimensional Imaging 公司， 英国)。

3. 面部扫描技术的准确度

早期最常用接触测量法来获取参考值，如游标卡尺、坐标测量机的使用。由于接触会导致软组织变形，这种方法的准确度在0.97~1.92 mm。依赖结构光技术的面部扫描仪比依赖立体摄影测量技术的面部扫描仪对复杂的面部识别与拼接表现更为灵敏；而立体摄影测量技术对面部色泽、纹理细节的再现更加精准。对于人脸扫描，多位学者如Ay-oub、Khambay 和Littlefield 等已证实立体摄影测量系统的准确度可达到0.2~0.5 mm。结构光系统的准确度在小于1 mm 范围内。激光扫描系统在角度测量方面占据优势，精度约为0.5 mm。D′Ettorre 等通过将立体摄影测量与结构光系统进行比较，随着设置误差范围变小，如0.5 mm，立体摄影测量的精度明显高于结构光系统，但细节的再现性低于结构光系统。

结构光系统的点分辨率很高(≤0.5 mm)，采集时间很短(<10 s)。对复制人脸的石膏模型进行扫描，激光扫描仪(Faro Edge LLP)与立体摄影扫描仪(3dMD)精度约为0.2 mm，而结构光扫描仪(Face Scan)略显逊色，为0.3 mm。目前市面上出现较为先进的移动设备兼容的3D 面部扫描仪，可以在不需要额外硬件的情况下与手机连接，仅需10 s 便可通过手机摄像头进行面部扫描，但不如专业3D 扫描仪准确高。对于面部平坦、简单的部位(如前额、脸颊)时，移动设备兼容的面部扫描仪与专业3D 面部扫描仪准确度相差无几，但捕捉凹凸部位(如鼻子、眼睛)时，扫描精度远低于专业设备。

目前尚未发现关于面部缺损人群的三维扫描准确性报道，对眶周和耳廓区域缺损的三维面部扫描分析也较少。许多文献表明扫描难点在于识别复杂的面部组织并精准拼接，不同部位的扫描精准度也各不相同，若将面部分为上中下三等分，面中部精度为最高，约0.48 mm，而扫描误差较大的位置出现在口周， 不同仪器准确度波动在0. 64 ~0.67 mm。

4. 面部扫描技术的临床应用

4.1 面扫与面部缺损

面部肿瘤、唇裂、外伤等导致的面部缺损需要通过赝复体来修复。但制取面部缺损的印模一直是临床疑难问题。传统方法通常使用藻酸盐制取阴模再翻制石膏模型。由于印模材料的聚合收缩和取下时的微小形变，导致模型的准确度并不高。此外，患者需要进行闭眼、憋气等不适的动作，还可能存在头发丝的进入、眼球转动、面部肌肉抽动等带来的误差。相比之下，数字化面部扫描技术带来了诸多便利。数字化面部扫描仪从扫描面部到构建工作模型只需1.5 ms，大大缩短了临床耗时，还能够通过检测肤色来匹配修复体的颜色。

但由于面部结构的复杂性，存在一些扫描困难的区域，尤其是有缺损的面部组织。以往通过确定标志点来进行扫描拼接，有研究在眉间、左、右眶下缘中点和鼻尖做标记便于图像的拼接。Othman 等通过对唇腭裂患者的面部成像分析，认为三维成像系统的偏差主要在鼻部宽度和唇峰高度的测定。Persing 等在隆鼻手术中利用三维扫描和计算机成像技术设计患者鼻尖形态，得到了超出预期的满意结果。

4.2 面扫与牙列缺损

在以往的数字化可摘局部义齿制作过程，技师无法评估义齿与唇舌的位置关系，也无法将面部和唇部作为确定牙齿位置和形状的参考。通过将面部扫描信息与口内外扫描仪获得的信息融合，能更好地体现患者面部外形的美学特征。三维面部图像指导下的虚拟义齿设计可以快速调整牙齿位置与大小，补偿曲线和咬合情况。尤其在即刻义齿方面，能够快速便捷地为医师和患者提供关于即刻义齿面部外观的参考。

对于前牙缺失，可以通过评估义齿与瞳孔连线是否平行，牙列中线与面中线是否重合来确定美学信息；还可以通过旋转面部三维图像和设计的义齿数据来检查人工牙的倾斜角度和长轴方向。其主要原理是将设计好的虚拟牙齿与面部三维扫描图像，通过设定部分余留牙作为标志点进行识别后叠加完成。面部扫描进行3 次，分别记录静息状态像、微笑像和佩戴开口器的微笑像，多数学者将前额和鼻梁作为面部叠加参考点，优先将未缺失的上颌前牙作为面扫仪与口扫仪的叠加参考点。

4.3 面扫与牙列缺失

无牙颌患者面部外形的美学重建是全口义齿修复的重要目标之一。目前，面部外形的重建主要依靠牙医的主观判断和经验，而不是定量的科学分析。Mangano 等使用口内扫描与三维面部扫描进行上颌覆盖义齿的制作。也有学者基于反向传播神经网络和拉普拉斯变形算法，开发了虚拟预测软件来预测无牙颌患者的美学重建效果。还有学者通过三维面部扫描仪评估佩戴全口义齿前后的面部轮廓与软组织的变化，认为75 岁以上患者缺牙前后的变化较大，其中男性变化大于女性。目前尚未发现结合三维面部扫描制作全口义齿的文献。

4.4 面扫与牙颌面畸形

牙颌面畸形手术前的可视化面部外形预测对外科医生至关重要，创建能够同时体现颌面部软组织、骨骼和牙列特征的三维图像是现阶段的研究目标。目前尚没有一种颅面成像技术能一次完整捕获3 种组织，只能通过不同成像技术的“图像融合” 来实现，构建虚拟患者。在虚拟场景中，术者可以反复多次进行头影测量分析、虚拟截骨术、牵引成骨以及手术的模拟和结果预测；通过计算颌面部骨骼变化，实现所需的软组织及牙齿的调整，更加系统准确地规划和比较术前术后变化。比如可以用于术前评估面中部截骨术后鼻唇沟形态的变化，调节上颌前移后的鼻唇角的角度，模拟面下部截骨术后的宽度等方面。

4.5 面扫与数字化微笑设计

应用三维面部扫描进行美学分析的概念已被引入口腔修复学。曾经的微笑设计是拍摄患者2D 照片，再转移为三维模型进行分析，而转移过程中可能出现较大误差。数字化微笑设计软件可以直接导入面部扫描仪的图像，将口内扫描仪、三维面部扫描仪和计算机辅助设计软件程序等数字技术叠加到一种程序中，从正面和侧面评估美学参数，并生成诊断蜡型，实现三维面部重建。由于面部表情的微运动，很难捕捉到准确的面部情况。Raffone 等在肌肉动度较小的额部标记了9 个参考点，以此在面部不同表情状态下获取稳定的扫描图像。最新一代技术是使用MODJAW 软件捕捉微笑变化的三维图像，并使用计算机辅助设计和计算机辅助制造(CAD/ CAM)设计微笑。

来源：罗婧美，唐婉容，郑延延.数字化面部扫描技术的发展与应用[J].口腔医学，2025，45(06):470-474.DOI:10.13591/j.cnki.kqyx.2025.06.014.