面神经功能评价分级系统

正如May在第九届国际面神经外科年会上对整个面神经研究及临床的总结中所述及,面神经领域在20世纪70年代至20世纪末基本处于一个“瓶颈”时期,面神经功能的评价也不例外。在过去的近30年中,除House-Brackmann(H-B)系统外,尚无一个为面神经外科领域所公认和接受的评价系统。但确有许多学者在面神经功能评价方面做了研究,先后提出五点总体评价系统、分区分级系统及双重评价系统、House-Brackmann(H-B)系统等主观评价系统。但只有H-B面神经功能评价分级系统在1984年经美国耳鼻喉和头颈外科学会推荐并被面神经疾病委员会认可,正式采用其为统一的标准,并一直沿用至今。客观评价有Burres的线性测量指数系统(B-FLMI)及Fields的面神经功能指数(FNFI)测定等。蔡志刚和Nottingham几乎是在同时,都参照并保留了Burres-Fisch系统的定点及客观测量的原则,创建了临床量化的面神经功能评价系统(quantitative facial nerve functional estimate system,QFES)和Nottingham系统。随后,随着计算机图像处理技术的迅猛发展,又出现了许多更直接和方便的评价方法。

五级总体系统

将面神经功能从整体上分为未麻痹,轻、中、重度麻痹,以及完全面瘫五级来评价面神经功能状况,是较早的评价系统,主要由Botman和Jongkees,Mark May及Peitersen等学者提出。其中以Botman和Jongkees的五级系统(表21-2)为代表。

表21-2  Botman和Jongkees系统

 Botman和Jongkees系统

区分级系统

观察者对面部表情各独立功能区打分,再求其和。最后得分是从0~4(其间分三级或五级),或者是以正常功能为基数的一个百分比,再以比例的不同来显示面部各区域功能。有Adour和Swan的上额、眼、口三区系统,Smith和Janssen的改良三区系统。其中以1976年日本学者Yanigihara在第三次国际面神经外科专题研讨会上报道的无侧重点的10区分级系统(表21-3)为代表。各区以0表示表情肌无运动功能,2表示部分功能,4表示功能正常来打分(如用五级标准则插入1、3分值),再将10区得分之和作最后得分。起初他们未考虑继发性面神经损害,后来为了完善该评价系统,附加了连带运动、挛缩、痉挛三种异常运动,以“-”~“+++”表示其损伤程度。

表21-3  Yanigihara系统

Yanigihara系统

双重评价系统

以上两种评价系统均为主观评价,统一性及可重复性相对较差,为了解决这一问题,Stennert于1977年报道了双重评价系统(表21-4)。他简单地将每一评价指标以“是”或“不是”表示,并分原发性面瘫与继发性损害两方面去评价。在原发性面瘫中又分动、静态两部分,前者占60%,后者占40%。如分区表示则前额区为10%,眼区40%,口区为50%。以“+”代表“是”,以“-”代表“不是”,最终将所有“+”乘以10换为百分比即为面瘫指数(FPI)或继发性损害恢复指数(SDRI),其优点在于提高了统一性和可重复性。

House-Brackmann(H-B)系统

是第五届国际面神经外科专题研讨会及美国耳鼻喉头颈外科学会推荐使用的系统,也是迄今为止在面神经功能评价方面较完善、应用较广的一个系统。

该系统最早由House提出,包括面神经功能的6种水平,重点放在各种分级的增加上,来区分中等神经损害的功能,以提高这些范围内的可变性。这种评价考虑到静止时和运动时并考虑到继发缺陷问题。该系统已经被面神经疾病委员会推荐使用,1984年美国耳鼻喉和头颈外科学会正式采用其为统一的标准,并一直沿用下来。但也有很多文献报道了它的缺点,最大的缺陷在于他主观的测量使不同观察者的可重复性较差。House指出,主观的测量在面神经的功能状况趋于极端的情况下有较好的一致性,但在功能状态处于中等水平时,其一致性就差一些;因其是一个整体评价系统,很难区别在面神经功能受损的细微方面的差别。House希望通过自己的系统,可以将患者划分为可判断的分类,随着面神经修复的发展和保守治疗新技术的进展,需要有一个循序渐进的连续的评价系统。而该系统的整体应用将不能区分面神经恢复过程中一些细微的改变。例如一个腮腺术后面神经局部麻痹的病例,采用H-B评价,除了在一个时间段内变化特别大的情况,可能数周甚至数月都可能是同一个级别。H-B系统的另一缺点是在面神经功能不良的继发缺陷分级上描述比较含糊。在最初的时候,House评价将继发缺陷和主观评价结合起来,对连带运动,挛缩和(或)半侧面肌痉挛出现给出一个主观的评价,如此,仅仅是由于继发缺陷的出现就立刻将选择限制在Ⅲ或Ⅳ级的范围内,而不考虑其他的运动功能的情况。而实际上,是Ⅲ或Ⅳ级要看继发缺陷影响功能的程度。限制这一系统应用的另一原因是,在修正的H-B系统中缺乏对Ⅳ、Ⅵ级的继发缺陷的明确评价。现行的H-B系统,对于继发缺陷在总体分级中的比重和最初的系统相比已经下降了。H-B系统的缺点加快了新的评价系统的发展,在现行系统上提出新的发展,新的评价系统呼之欲出。

表21-4  Stennert系统

Stennert系统

表21-5  House-Brackman(H-B)评价系统

House-Brackman(H-B)评价系统

Sunnybrook模式

该模式由Ross等提出,是一个有利的主观评价系统,将继发缺陷结合到一个统一的综合评分系统。第一步,观察者记录静止时眼睛、颊部和口的对称点,给出0~2的选择,总和乘以5倍。第二步,对面部五组标准的表情评分,1~5,将得分相加乘以4。第三步,与Nottingham system中的“是/否”不同的是,这个系统要求观察者将连带运动像第二步中所作的一样,进行五组标准动作的四点评价。通过这三步,由自主运动的得分减去连带运动和静止时的得分得到一个总体的总和的评分。Ross等发现,分级的连续评价可以成功的区分原来完好的神经和神经损伤后恢复的神经。相对而言,H-B系统不能区分面神经功能恢复的变化,Sunnybrook模式的一个不足是,虽然连带运动被综合进总的评分中,其他的并发症并没有提到,因其是主观性评价,观察者的差异方面同H-B系统是相当的。

量化的面神经功能评价系统

过去的20年里,H-B分级评价系统在面神经功能评价的标准化方面起了重要的作用,但因H-B评价系统的主观性和尚存的缺陷,更为客观和简化的评价系统逐渐发展起来。Burres-Fisch系统是建立在完全测量基础上的系统,减少了观察者误差和主观性。1994年蔡志刚提出的临床量化面神经功能评价系统及Nottingham系统提供了更加客观和简便的面神经评价方法,已经被证实有效并可以被一般操作者所采用。

Burres-Fisch系统

是基于对面部的正常面神经功能的七种面部表情生物力学研究,应用一个定义的线性测量指数来量化面神经功能。线性测量指数是通过一系列运动和静止时面部特殊解剖标志的表情位移的百分比方程来计算的,Burres-Fish系统相对于H-B系统的一个优点是线性测量指数提供了一个连续的评价标准,可以更好地体现功能的区别。通过对Burres-Fish系统和H-B系统的比较研究,表明两个系统除了在主观和客观方面的区别外,对面神经功能减弱的评估具有高度的相关性。Burres-Fish系统的一个明显的缺点是,线性测量指数的获得是一项艰辛、费时的过程(大约需要20分钟左右)。对于繁忙的临床工作者缺乏可行性。此外,该系统没有考虑到面神经损伤继发畸形的问题。

Nottingham系统

是保留了Burres-Fisch系统的测量原则,并做了修改以便临床应用中加快测量速度,并且考虑到继发损害的问题。这个分级系统分三步实施:

第一,两侧在静止和三个最大运动时,抬眉、闭眼和微笑时测量两段距离(眶上点和眶下点,外眦到口角的距离),静止和尽力运动时的差别每侧相加,较小的值可以用较大的值的百分数来表示。

第二,用字母标记有无下列表现:半侧面肌痉挛、挛缩和连带运动。

第三,用字母标记有无下列表现:鳄鱼泪、干眼或味觉障碍。

Nottingham系统的综合评分表达就像肿瘤的TNM分期一样。发展此说法的作者认为,该系统的评分可以在很短的时间内完成(3分钟)。与H-B系统有良好的相关性,在组内的变异方面较Burres-Fisch系统要低(7%比26%)。它的缺点是难以评估双侧面神经损伤的病例,甚至是很严重的双侧面神经损伤,也可以得到一个较高的Nottingham分值,不能真实地反映每一侧的神经真实的功能情况。对继发缺陷的评价对总的评分没有作用,仅作为描述性的应用。

量化的面神经功能评价系统

为了避免主观评价的局限性,Burres等通过对大量正常人面部定点间距离的测量研究,提出了一个客观的评价系统即线性测量指数(B-FLMI),通过测量面部一些相对稳定点间的位移百分比(PD),经过七步复杂计算得出神经功能恢复状况,增加了评价的客观性,但在测量和计算上过于费时。蔡志刚等在其基础上创立了临床量化的面神经功能评价系统(QFES,表21-6),并在实际工作中,得到验证,现已制成计算机图像处理系统,可在定距离数码照片上定点后,面神经功能评价指数可自动进行测量和计算。

该系统和Nottingham系统一样都继承了Burres的定点及测量原则,以双侧位移百分比(PD)来量化地评价面神经功能,不仅能对面神经整体功能进行评价(TFNI及TPr),还能对面神经各支支配区作区域性功能评价(RFNI),且简化了计算的复杂性,以PD表示面神经功能显得更加直观,并且可将面神经各损伤程度以数量化表示,从数量关系合理地推测预后。

表21-6 临床量化面神经功能评价系统(QFES)

临床量化面神经功能评价系统(QFES)

说明:1.测定指标 抬上额:测SoIo(①);闭眼:测SoIo(②);皱眉:测SoF(③);耸鼻:测McL(④);微笑:LcM(⑤)、MMid(⑥);撅嘴:测LcM(⑦)、MMid(⑧);大张口:测MMid(⑨);正常及用力闭眼:测上下睑缘距(⑩)。测定指标排序为①~⑩。

2.面神经功能评价指数:

(1) D1:健侧静止距离;D2:健侧运动时距离;d1:患侧静止距离;d2:患侧运动时距离。

(2)位移百分比PD= |d2-d1| / |D2-D1|。

(3) FNI1-FNI10表示测定指标①~⑩的PD值,为各指标功能评价指数。

(4)整体面神经功能评价指数:TFNI=(各指标FNI之和) /(指标总数)

(5)面神经运动功能百分比:TPr=(伤后TFNI) /(伤前或正常TFNI)

(6)面神经功能指数(FNI)分布按各指标均占10%计,则分区面神经功能指数:RFNI=面神经各支支配区FNI之和) /(面神经各支支配区测定指标总项次)

该测量中参考了Burres的定点方法,只是将眶上点(So)定为纵向垂直过瞳孔与眉弓最高点的交点,将鼻根点(N)改为双侧So连线与人体正中线的交点(F)。Mid点为可动点,如损伤在下颌缘支则取正中线与下唇唇红缘交点;如损伤在颊支取正中线与上唇唇红缘交点,如均有损伤则取正中线与上下唇闭合时唇缝交点。这样可以节省测量时间减少测量误差,同时,该方法是做健患侧的位移百分比的比较,因此对于体表定点的可重复性要求相对要低一些,只要同次测量静止和运动时定点可精确重复即可减小系统误差,这样既解决了面部软组织体表定点难的问题,也不影响测定结果的可重复性。并且为了解决测定方法的可重复性,测量时要求被检者各项动作均达到最大程度。

本方法的分区评价则是将前述10项动作按面神经各分支支配区域划分为额区、眼区、面中区及口周区四区,该系统整体评价方法同样适用于分区评价,只是其测定值需与该分区正常值作比较。医源性面神经损伤多造成个别支损伤,因此应用本方法做区域性面神经损伤后功能评价,既节省了测量时间,同时也使预后判断更具目的性。

该方法两项指标TFNI及TPr的确立,是从对面瘫症状诊断的覆盖率考虑的,TPr是两次测量的TFNI比值,从其公式TPr = TFNI2/TFNI1,TFNI = PD'/PD可推出TPr = (PD1/PD2)×(PD2'/PD1'),其中PD1/ PD2为两次测量的正常侧PD值之比,该比值作为常数减小了两次测量所造成的系统误差,较直接用TFNI更精确些。但是,临床病例中大部分是面瘫发生后才来就诊,因此正常TFNI值的获得有困难,此时TFNI一项指标也能较客观反映其病变程度,如能联合应用,对诊断及预后更有意义。从结果分析中看出,如果TFNI测定值在80%以上可判断该损伤可能于伤后1月左右恢复,如有TPr值大于90%的支持,该预后判定则更能确定。

该方法结果以比值方式出现,为自身对照,受其他因素影响较小。测定中,偶尔可能有个别患者某个动作的自主性较差,或不能达到最大程度,经过医师训练和自己练习后均能达到测量要求,同时临床上这些动作也是功能训练项目。

经临床应用及统计学检验,证明临床量化面神经功能评价系统(QFES)是一个简单易行,客观量化的面神经功能评价系统,其中整体面神经功能指数(TFNI)及整体面神经功能百分比(TPr)为两个较理想诊断指标,联合应用,效果更佳。

该系统在临床损伤后15天内诊断有意义。此时TFNI值大于80%,TPr值大于90%预示其预后良好,可于伤后1月左右恢复;TFNI为60%~70%,TPr大于75%者均可于伤后一年内完全恢复,其中TPr值在80%~85%之间者,多于伤后2~5个月恢复;如TFNI值小于40%,TPr值低于50%则受损神经多不能恢复,预示神经受损严重,明确诊断后可早期给予治疗。

该评价系统值与H-B评价系统在伤后15天时对面神经功能的评价相辅相承,本系统可赋值于H-B评价各级使其量化。

计算机分析和云纹图像分析技术

近年来随着数字化技术的发展,计算机辅助分析的面神经评价系统开始发展起来,计算机分析的应用在理论上来说可以产生量化和可重复的数据,并且可以分辨比观察时更细微的面神经功能方面的小的差别,Neely等提出一种计算机辅助分析面神经功能的方法,是在像素减少的概念上提出的。取患者休息时和连续运动时的照片,转化成由像素组成的数字影像。静止时的图像减去运动时的图像,面部不动的点就被抵消,然而面部极限运动的点就被放大了。图像增强以后,计算机量化仍存的像素,在实验研究中对正常人和一些面神经功能受损程度不一的病例进行分析。并且绘图对比对侧,计算机计算的像素模式与主观评价的H-B系统有很好的相关性。在重复性实验中,计算机动力分析计算和经过专门训练的观察者的主观观察结合来评价不同程度的面神经功能。经过数学计算,由计算机像素分析产生的客观的数据与有利的主观的观察者的得分结合起来。最终的结果是得到一个综合指数的评价。这个综合指数声明提供了一个不依赖H-B系统的明确的面神经分级评价的手段。

另一种计算机辅助分级评价的系统的描述也是依据减影原理,这个客观的面神经评价系统是基于测量处理后静止和运动时的图像的亮度的差别获得的客观数据的区域分析。该系统的发展者推断说他们的客观的面神经功能的评价不仅与现有的主观的分级系统具有良好的相关性,而且具有更好的精确性。

计算机分析的一个很重要的缺陷是近期的研究描述均使用特殊的个性化的计算机处理系统或软件。有研究试图利用商业软件量化面神经功能,有研究基于像素减除的原理,用Adobe Photoshop分析了正常人和面神经功能减弱的人群的照片。他们的数据表明计算机获得的像素和与主观的H-B系统比较在尽力微笑,用力闭眼和抬眉相关性较差。结论表明,用商业计算机软件进行数字减影技术不是非常可靠,在被作为可行的客观的评价面神经功能的方法采用前尚有待进一步的研究。

另有一种新的方法基于云纹图像处理技术测量细微的面神经轮廓已经被作为一种客观的评价面神经功能的方法介绍。面部云纹图像包括用特殊的相机反射面部的一系列光学条纹,产生面部轮廓图,可以在三位的方向上清晰的显示面部。分析对比两侧的条纹,可以发现并量化面部轮廓的细微差别。有研究分析了51名不同程度的单侧面神经麻痹患者的云纹图像,测量三个特殊的量化指标,通过计算面部三个不同区域:内眦、鼻唇沟和口角的云纹曲度计算出的数值。用多元回归分析的方法得到总体的云纹指数的规则,得出的结论与H-B系统有很强的相关性。

像计算机图像处理分析一样,云纹方法评价面神经麻痹也需要特殊的设备、较长的分析时间,并对观察者进行特殊的训练。因此尽管现有的计算机辅助形式和云纹照相都不能提供一个可以快速评价面神经功能的可行方法,但在进行研究和对更细微的面神经功能的特殊关心方面,仍不失为较客观的评价手段。

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