biteAI → BORTOVOY ZHURNAL

Погрешность разметки ТРГ: сколько стоит один миллиметр

23 сентября 2026 · 9 минут чтения

Дайте один и тот же снимок двум ортодонтам — и получите два разных ANB. Не из-за невнимательности: точки на телерентгенограмме не нарисованы, их положение каждый восстанавливает по контурам. Вопрос в том, насколько велик этот разброс и когда он начинает менять диагноз.

Почему точка «плывёт»

Цефалометрическая точка — это договорённость о том, где на пересечении контуров находится анатомический ориентир. Беда в том, что на боковой ТРГ контуры накладываются друг на друга: правая и левая половины черепа проецируются в одну плоскость, костные края размываются, мягкие ткани дают собственную тень.

Из-за этого у каждой точки своя «личность». Sella лежит в центре хорошо очерченного турецкого седла и находится почти одинаково у всех. А вот Gonion — это точка на плавной дуге угла нижней челюсти, где никакого излома нет, и положение приходится достраивать биссектрисой. Porion и Orbitale страдают от двойных контуров правой и левой стороны.

Систематически этим занялись ещё в 1971 году: Баумринд и Франц опубликовали две работы о надёжности измерений по ТРГ — отдельно о распознавании точек и отдельно о том, как ошибка переходит в угловые и линейные показатели. Главный их вывод оказался неочевидным: разброс не круговой. У каждой точки есть собственное преимущественное направление ошибки — вдоль контура, на котором она лежит.

Арифметика: во что обходится миллиметр

Угол строится на двух точках, и чувствительность его зависит от расстояния между ними. Если плечо равно 50 мм, а одна точка сместилась на 1 мм поперёк линии, луч повернётся на:

Теперь представим, что обе точки угла сместились в противоположные стороны — и вот уже около двух градусов. Для ANB, где клинически значимая разница между нормой и вторым классом составляет считанные градусы, это много.

Откуда взялся порог в 2 мм

В исследованиях автоматической разметки закрепился критерий: точка считается определённой верно, если она попала в пределах 2 мм от эталонной. Порог удобный, но с важной оговоркой.

Систематический обзор с мета-анализом, охвативший 19 работ по глубокому обучению, показал, что современные алгоритмы попадают в двухмиллиметровый допуск примерно в 80% случаев (0,799 при доверительном интервале 0,770–0,824). Авторы, однако, прямо предупреждают: «погрешность менее 2,0 мм может быть приемлема для одних точек, но не для всех» — и приводят пример, что для оценки сагиттального соотношения челюстей даже 1,9 мм иногда недопустимы.

Там же отмечено ограничение, о котором нечасто говорят: большинство работ тестировались на одном и том же общедоступном наборе данных, поэтому переносимость результатов на реальный поток пациентов остаётся открытым вопросом.

Человек против человека

Чтобы понять, много это или мало, нужен ориентир — насколько расходятся между собой сами врачи.

Показательны данные набора Aariz: 1000 телерентгенограмм с семи разных рентгеновских аппаратов, 29 точек на каждой (15 скелетных, 8 зубных и 6 мягкотканных), размеченных командой из шести специалистов в два этапа. Сначала младшие ортодонты размечали снимки самостоятельно, затем старшие коллеги совместно проверяли и исправляли.

Средние значения выглядят скромно — полмиллиметра. Но посмотрите на разброс: стандартное отклонение вдвое больше среднего. Это и есть суть проблемы. Большинство точек ставятся согласованно, а отдельные — те самые Gonion, Porion, Orbitale — разлетаются на миллиметры и тянут за собой углы.

Именно эта схема из 29 точек используется в OSMINOG для автоматической разметки боковой ТРГ.

Что здесь на самом деле меняет ИИ

Соблазн сказать «нейросеть точнее врача» велик, но это неверная формулировка. Сравнительные исследования, в том числе работа с говорящим названием «готов ли ИИ взять управление на себя», раз за разом приходят к более скромному выводу: статистически значимой разницы между автоматической разметкой и разметкой опытным специалистом с компьютерной поддержкой нет.

Реальное преимущество в другом, и оно важнее точности:

• Воспроизводимость. На один и тот же снимок алгоритм всегда даёт один и тот же результат. Врач — нет: ни в сравнении с коллегой, ни с самим собой месяц спустя.
• Отсутствие усталости. Сороковой снимок за день размечается так же, как первый.
• Скорость. Разметка занимает секунды, а время врача уходит на проверку и правку, а не на расстановку.

Но воспроизводимость — не то же самое, что правота. Алгоритм может стабильно ошибаться в одну и ту же сторону, и такая ошибка опаснее случайной: она не усредняется и не бросается в глаза. Поэтому автоматическая разметка — это черновик, который врач обязан проверить, а не готовое заключение.

Как уменьшить погрешность на практике

И главное — не читать одно число изолированно. Когда два показателя, построенные на разных точках, говорят одно и то же, доверия к выводу куда больше. Как раз об этом статья про расхождение ANB и Wits, а полный разбор того, что считается по боковой ТРГ, — в материале про десять анализов.

Источники

1. Baumrind S., Frantz R. C. The reliability of head film measurements. 1. Landmark identification. American Journal of Orthodontics, 1971.
2. Baumrind S., Frantz R. C. The reliability of head film measurements. 2. Conventional angular and linear measures. American Journal of Orthodontics, 1971.
3. Schwendicke F. и соавт. Deep learning for cephalometric landmark detection: systematic review and meta-analysis. Clinical Oral Investigations, 2021 — 19 исследований, доля попаданий в 2 мм и оговорки авторов.
4. 'Aariz: A Benchmark Dataset for Automatic Cephalometric Landmark Detection and CVM Stage Classification — 1000 снимков, 29 точек, данные о межэкспертном разбросе.
5. Human examination and artificial intelligence in cephalometric landmark detection — is AI ready to take over? Dentomaxillofacial Radiology, 2023.

Материал носит справочный характер и не является медицинским заключением. Приведённые числовые значения относятся к конкретным исследованиям и выборкам и не являются универсальными нормативами.