显微根尖手术（endodontic microsurgery，EMS）是根管治疗及再治疗后仍存在症状和/或阳性体征的情况下，无法获得冠方入路以实施病变牙齿的根管治疗和/或再治疗的病例的有效治疗方法
[1-3]。研究
[3-4]表明EMS成功率可达到90%以上，是保留天然牙的重要手段。在自由手（free-hand，FH）EMS操作中，对于术区解剖结构复杂的疑难病例，如颊侧皮质骨完整、根尖距皮质骨距离较远、毗邻重要解剖结构，术中对患牙根尖的准确定位精确完成根尖切除极度依赖术者经验
[5]。在疑难病例中由于解剖因素、视野有限、视角不佳以及出血干扰等因素，对临床医生尤其是经验有限者存在更大的难度，使治疗风险性增加，同时也限制了该技术推广
[6-7]。近年来，不同数字化技术，如静态导板（static navigation，SN）技术、动态导航（dynamic navigation，DN）技术和机器人技术，以锥形束CT（cone beam computed tomography，CBCT）/口内扫描的三维数据为基础，通过精准的术前规划手术入路与术中引导，解决FH操作EMS精准性经验依赖的问题，显著提升了疑难病例手术的可行性、精准度与可预期性。
1 数字化技术辅助EMS基本操作流程
1.1 SN技术
通过CBCT、直接或间接光学扫描获取牙齿形态、根尖病变范围及与周围解剖结构的关系等信息，并将数据导入相关设计软件，设计虚拟手术路径，并通过三维打印技术制作导板，术中将导板精准就位，通过套筒引导车针就位完成去骨开窗及根尖切除的操作
[8-10]（
图1）。
1.2 DN技术
基于CBCT获取的患牙及周围组织三维数据为基础，通过导航软件构建虚拟手术路径，同时利用光学追踪系统，术中通过标定、配准，实时捕捉手术器械与患者口内固定装置的相对位置关系，通过导航仪屏幕显示动态调整手术器械，完成去骨开窗及根尖切除（
图1）。
1.3 机器人技术
口腔手术机器人系统主要分为3类：可自主执行预设手术路径的自主式机器人（如 Yakebot）、需术者全程手动操控引导的被动式机器人（如 Yomi Robot、DentRobot），以及可在预设约束范围内与术者协同作业的半自主式（协作）机器人（如 Remebot）
[11-12]。其核心工作流程均以CBCT和/或口内扫描数据为基础进行术前路径规划，术中通过空间配准与实时导航（如光学追踪、机械追踪），控制机械臂末端执行器，以辅助或自主完成去骨开窗及根尖切除（
图1）。
1.4 临床应用注意事项
1.4.1 数据采集
CBCT数据的精确性是数字化辅助EMS准确性的基础，术前影像应为高质量的清晰影像。在上下颌牙列间放置纱布或棉卷进行CBCT扫描，可减少对颌牙列中修复体伪影对术区的影响。必要时可添加外部标记物并采用双次扫描配准技术，有效消除金属伪影对CBCT影像的干扰
[10]。若患牙邻近区域有大面积金属修复体，导致影像出现严重金属伪影，使得根尖区骨组织及根尖形态的三维重建失真，则不适用于数字化技术。
1.4.2 术区评估
术前谨慎评估患者术区（尤其是磨牙区）的解剖条件和操作可行性，据此个体化选择合适的数字化辅助技术。对于磨牙区操作空间受限的病例，可优先考虑DN、机器人技术，或采用无套筒设计手术导板，增加操作空间和可视化
[8,13-14]。若患者骨条件异常复杂（如重度倾斜、骨密度极度不均）或颊侧软组织牵拉极为困难的病例，应谨慎评估数字化辅助手术的可行性
[15-16]。
1.4.3 术前手术路径设计、模拟与验证
术前手术路径设计需与重要解剖结构保持一定安全距离，多数状况下为2 mm，以最大程度降低并发症的发生风险
[17]。评估手机与车针的就位路径是否会受到患者软组织的阻碍，提前预判操作难度并制定应对方案
[10]。所有需口内佩戴的数字化装置（如手术导板、机器人的定位板、导航的U形管）必须在术前于患者口内试戴，严格检验其就位稳定性、被动贴合性及固位力，确保无翘动
[10,16]。对于牙列缺损范围较大或因牙齿松动等难以提供数字化装置足够固位力者，无法实现精准就位与刚性固定，术中易发生移位，最终会导致手术偏差，此类情况则不宜采用数字化技术。
2 数字化技术准确性及影响因素
2.1 准确性
2.1.1 SN技术
导板通过术前规划锁定手术路径，为手术提供精准引导，根尖切除长度与角度更接近理想标准，有效降低手术风险。2018 年，Giacomino等
[18]首次提出“靶向显微根尖手术（targeted endodontic microsurgery，TEMS）”的概念，即在SN辅助的EMS中使用环钻，同步实现骨开窗与根尖切除，简化手术操作流程并精准控制去骨范围。体外研究
[19]证实，无论术者经验如何，SN相比于FH都能显著提高根尖切除精度。目前体内SN辅助EMS准确性研究较少，但研究
[20-22]结果证实，即使在前牙区其准确性也显著高于FH（
表1）。
2.1.2 DN技术
有学者
[23]在2019年首次报道使用DN技术辅助前牙EMS，手术由医学本科生完成，手术偏差接近资深医生水平。目前，国际及国内已有多款DN系统（包括Navident、X-guide和DHC-ENDO等）。多项体内外研究
[19,24-25]均已验证DN技术辅助EMS的准确性。此外，随着手术路径深度（从颊侧皮质骨到设计路径终点的距离）的增加（>5 mm），FH组在距离偏差、角度偏差、操作时间、失误率明显增加，而DN组无明显变化
[24]。目前体内准确性研究较少，Chen等
[26]在9个病例12颗患牙中采用DN技术辅助EMS，发现平均起点偏差、终点偏差和角度偏差分别为1.05 mm、1.20 mm和6.24°，尽管略高于体外研究偏差，但仍实现较高的手术精度；并且手术路径深度增加（>5 mm）对手术准确性无显著影响。表明该技术可用于复杂解剖结构的病例中，并有效减少医源性错误。在该研究中后牙的准确性显著优于前牙，其原因为临床研究早期阶段多为前牙病例，而后期多为后牙病例，提示DN技术的准确性可随着操作者经验的积累进一步提高。
2.1.3 机器人技术
机器人作为一项新型数字化技术，在体外研究
[15,27-28]中被证实辅助EMS操作准确性方面显著优于DN、SN及FH操作（
表2）。其精准性优势源于机械臂的稳定执行，可完全消除术者手部震颤、操作疲劳等人为因素的影响；且在骨质密度不均、骨板倾斜等复杂骨条件下，仍能保持稳定的路径执行，降低钻针打滑、偏移的风险。口腔种植领域已有相关体内研究
[29]证实机器人技术在口腔种植中的准确性，且其准确性优于FH操作、SN及DN技术。目前关于机器人辅助EMS仅为病例报告，尚未见体内临床研究报道。
总体来说，基于现有相关研究，3种数字化技术的核心优势在于高度精准性，且手术入路深度增加对准确性无显著影响，对于入路深、视野受限的后牙可达到与前牙一致的准确性，这是解决FH操作在疑难病例中操作痛点的关键。其中机器人辅助准确性最高，根据研究结果，可将手术路径安全距离减小至1 mm，更适用于精度要求极高的疑难病例。目前数字化技术准确性证据以体外研究为主，体内研究仍在逐步积累，机器人辅助EMS的体内临床研究仍处于空白，因此对于体内3种数字化技术准确性比较仍需要多中心、大样本的长期随机对照研究，为临床不同数字化技术选择提供高质量循证依据。
2.2 准确性影响因素
通过数字化技术辅助EMS实现比FH手术更高的准确性，依赖于从术前数据采集、规划到术中执行的每个环节，整个过程中的累计误差可能源自以下多个方面
[8,10]。
2.2.1 数据采集与处理
术前CBCT和口内扫描影像数据的质量与图像拟合的效果是基础误差来源
[8,16,30] 。CBCT的扫描参数（如层厚、体素大小）直接影响图像的分辨率
[31]。口腔内的金属修复体（如冠、桥、种植体）产生的散射伪影会严重降低CBCT图像质量，干扰目标解剖结构的识别与三维重建精度
[10,31]。一项体外研究
[32]提示，CBCT的视野和体素大小对DN系统的最终精度影响可能有限，但该结论的临床普适性及在不同设备与图像质量下的表现，尚需更高等级证据予以证实。研究认为合理的做法是选择覆盖注册装置、相关牙齿和根尖周病变的有限视野（40 mm×40 mm或60 mm×60 mm）；若病灶广泛且需3颗或以上牙齿需行手术操作可以考虑60 mm×60 mm或80 mm×80 mm；体素推荐使用0.16 mm以兼顾诊断需求与安全的放射剂量。另一方面，用于获取牙列及软组织表面形态的光学扫描数据（口内扫描或模型扫描），其精度易受患者唾液干扰、操作者熟练度、设备性能及扫描区域解剖复杂度等因素影响
[31]。印模的准确性、石膏模型的灌注质量以及扫描阈值的选择均至关重要。
2.2.2 术中参考系的精准性与稳定性
将虚拟手术路径精确、稳定地转移到患者术区是核心环节，其实现方式与误差来源因技术原理而异。
对于SN技术，其实施精度高度依赖于导板的支持方式
[33]、 3D打印的材料与精度
[17,31,34]、打印后储存条件
[35]以及术中的就位与稳定
[10]。导板在口内未能完全就位或术中发生移动，会直接放大前期所有累积误差，导致实际切削路径偏离计划
[8]。
对于DN及机器人技术，精准执行则依赖于2个关键前提：一是术前虚拟影像与术中实际空间的高精度配准。配准装置的贴合度、标志点的数量与分布及配准方式的选择均直接影响配准的准确性
[16]。有研究
[36]显示，DN基于U形管的配准方式在精度上优于牙尖配准方式。二是在手术过程中，患者口内的颌骨定位装置（如参考板等）必须保持稳定，任何微小的松动都会直接转化为系统的定位误差，导致实际路径偏离计划
[37]。
2.2.3 环钻选择
在数字化技术辅助EMS中，采用环钻同时完成去骨及根尖切除，可以简化手术步骤。对于导板，可选用带深度限位器的止动环钻，控制切削深度，解决传统环钻过度穿透的问题
[38]。对于DN及机器人技术，根尖区颊侧骨板的倾斜度和骨密度不均等因素，均可能增加钻针在起始点打滑或在切削过程中发生偏移的风险
[16,27,39]。可预先使用定位环钻形成2 mm引导骨槽提供稳定支点，减少环钻侧滑，提高手术安全性及精度
[39-40]。
2.2.4 术中操作
不同于SN技术， DN技术及机器人系统的操作流程相对复杂，存在一定的学习曲线
[15,41]。DN准确性受操作者的经验影响，操作者术前需进行足够的操作培训以提升手眼协调能力与操作稳定性，从而保证并提高手术准确性
[19]。对于机器人系统，操作者需根据术野情况及时调整机械臂姿态，对部分复杂病例，根据系统的力反馈及时通过调整钻针提拉频率等方式消除侧向力，减少手术路径偏差
[42]。DN及机器人系统应密切注意防止光学跟踪设备被唾液、血液等污染，或被手术助手意外遮挡、碰撞，避免因此导致术中信号中断而引入误差
[37]。
2.2.5 技术系统固有局限
DN及机器人系统本身存在的硬件与软件局限，是无法通过术者操作完全消除的固有误差来源。这包括系统所采用的定位/跟踪技术、路径规划与控制算法的精度、机械臂的稳定性等
[16,43-44]。这些系统误差构成了技术精度的理论上限。有学者
[44]认为机器人系统使用的定位/跟踪技术类型可能会对准确性有显著影响，采用红外或可见光追踪的机器人的准确性显著高于机械追踪机器人。
3 数字化技术在EMS疑难病例中的应用
3.1 SN技术
有学者
[18,45]采用TEMS通过个性化手术导板的设计（颊侧或腭侧入路）精准避开重要解剖结构（包括腭大动脉、颏神经分支、上颌后牙槽动脉或上颌窦等），在术中精确完成去骨开窗与根尖切除，导板限定截骨范围，达到更加微创，在术后及短期随访均未出现出血、上颌窦穿孔、神经感觉异常等并发症。有病例报告创新性对上颌后牙的腭根使用环钻直接开窗的设计，简化手术操作步骤，降低常规翻瓣对邻近解剖结构损伤的风险
[18]。Buniag等
[46]对24例采用TEMS技术治疗的疑难根尖病例进行12~28个月随访，其中70.8%的病例存在上颌第一、二磨牙腭根及下颌磨牙远中根等解剖复杂性，成功率达91.7%，表明TEMS即使对于解剖复杂病例，依然能获得可预测且优异的临床成功率。印证了该技术的安全性与精确性，使传统意义上因解剖限制而高风险或难以实施的手术成为可能。此外，SN还可引导超声骨刀精确切割分离下颌磨牙术区颊侧较厚的皮质骨块，暴露目标牙根，完成手术并复位骨块。对于后牙区多牙根受累、骨板完整的大面积根尖周病变等复杂场景，导板技术与骨窗技术的有效整合在保存骨组织与促进术后愈合方面展现出了优势
[47]。
典型病例1（
图2）：患者3年前曾于外院行左下后牙根管治疗及冠修复，1月多前自觉左下后牙咬合不适。口腔检查：36-37联冠修复体，冠边缘密合，36牙叩痛（+），松动度（0~Ⅰ°），未探及牙周袋。根尖片示：36牙四根管，根管内高密度影像，远舌根管根尖段疑似分离器械，根尖周大面积圆形低密度透射影。CBCT示：36牙分近中根、远中颊根及远舌根，根尖周透射影位于近中及远舌根根尖区，达下颌神经管，远颊根根尖区未见低密度影像，颊侧骨板完整。该病例难点在于颊侧骨板完整，远舌根颊侧骨板厚度达5.06 mm，远舌手术入路深达10.65 mm，远舌根根尖定位困难，手术视野受限，远舌根管内存在分离器械，且根尖周病变区域毗邻重要解剖结构达下颌神经管。采用SN辅助下行36牙选择性EMS，仅设计单个导环引导一步完成近中颊根至远舌根的截骨路径，准确定位根尖并取出分离器械，微创完成骨开窗，减少手术对颊侧皮质骨去除量，有利于术后愈合。采用选择性刮治，避免神经损伤。
3.2 DN技术
当根尖毗邻下牙槽神经管、颏孔、上颌窦或邻近种植体时，DN的实时路径监控和安全距离预警功能显得至关重要。多个病例报告在后牙区临近重要解剖结构（1.14~1.89 mm）或根尖距颊侧骨板距离较大（腭根根尖距颊侧骨板深度达14.53 mm）
[48]时，在DN辅助下使用环钻，可以精准定位，一步完成去骨及根尖切除，术后未出现神经损伤、上颌窦穿孔等并发症，且短期复查愈合良好。有学者
[49]在DN辅助下采用微创垂直切口完成解剖复杂的前牙及前磨牙EMS病例。此外，DN还能应用于更复杂的手术场景。目前有病例报道使用超声器械，在Navident导航系统辅助下成功完成上颌第一磨牙EMS联合上颌窦底提升术，术后24月随访取得了良好效果，证明了该技术在处理复杂跨学科病例中的潜力
[50]。
典型病例2（
图3）：患者右上后牙1周前颊侧牙龈长包，3年前右上后牙曾于外院行根管治疗及冠修复。口内检查：16牙全冠修复体，冠边缘密合，牙龈边缘退缩，近中颊侧牙龈见窦道。叩痛（+）， 松动度（0~Ⅰ°）， 未探及牙周袋。根尖片示：16牙冠部及根管内高密度影像，根尖区低密度影。CBCT示：16牙四根管，MB2根管钙化，未见根充物，余3根管内高密度影像，根尖周骨质密度降低，16牙远中皮质骨板穿破处位于近颊根中。诊断：16牙慢性根尖周炎。拟行DN辅助下16牙EMS。该病例难点在于腭根颊侧骨质完整，其手术入路深度达12.42 mm，腭根根尖距上颌窦底仅1.86 mm。存在根尖定位困难，根尖切除角度难以精准完成且毗邻重要解剖结构，手术需设计多个手术入路。采用DN技术可完成多个手术入路设计，同时可灵活调整入路方向，实时跟踪与安全距离预警功能可最大程度地避免上颌窦穿孔，成功完成多个根尖精准切除。
3.3 机器人技术
随着数字化技术的发展，机器人辅助手术已成为口腔外科领域的前沿发展方向。相较于SN，机器人系统能够实时调整手术路径，灵活性显著提升；与DN相比，机器人系统借助机械臂直接执行操作，减少术者因素对手术精度的影响
[51]。2024—2025年，多个机器人技术辅助完成疑难EMS病例被报道，包括临近重要解剖结构的前磨牙、磨牙及颊侧骨板完整手术入路较深的上、下颌第一磨牙和手术空间更为受限的上颌第二磨牙，均成功完成根尖的精准定位和切除，且无术后并发症
[52-55]。Qiao等
[56]首次报道了使用机器人辅助完成1例上颌第一磨牙EMS联合上颌窦提升的多学科联合病例。机器人系统精确定位上颌窦开窗位点，在实施上颌窦提升后，经深达15 mm的颊侧入路顺利切除腭侧根尖，成功避免了上颌窦黏膜损伤，实现手术的可控性与安全性。目前，机器人辅助技术未见体内临床研究，但已发表病例报告均为后牙区高难度病例。
典型病例3（
图4）：患者3年前于外院行右下后牙根管治疗及冠修复，近半年来咬合不适，否认系统病史及过敏史。口内检查：46牙全冠修复，边缘密合，叩痛（+），松动度（Ⅰ°），未探及牙周袋。根尖片示：46牙冠部及根管内高密度影像，根尖周可见低密度透射影。CBCT示：46牙分近远中根，其中近中根两根管，远中根呈1-2-1型根管，远颊根管中上段未见高密度影像，近远中根根尖均可见低密度透射影，颊侧骨板完整。诊断：46牙根尖周炎。病例难点：术区为磨牙区，软组织牵拉困难，手术视野受限，颊侧骨板完整，近远中根尖距颊侧骨板厚度分别为3.16及4.32 mm，术中涉及2个手术入路，手术入路深（近中根入路深度8.42 mm，远中根8.34 mm），根尖定位困难。采用机器人辅助行46牙EMS，稳定、精确地执行预设路径，同时避免因术者疲劳或手部颤抖导致的偏差。
3.4 不同数字化技术辅助EMS临床应用考量
术前可参考EMS难度分析标准对病例进行综合评估
[57]。对于临床上有难度的手术病例，如唇颊侧骨板完整且有一定厚度、磨牙区手术入路（入路较深或腭侧入路导致手术可及性不佳及根尖切除角度难以准确控制）、患牙根尖或病损边缘毗邻重要解剖结构等，可考虑采用数字化技术辅助手术达到相较于FH操作更高精准性与安全性，增加手术可行性、拓宽EMS的适应证，帮助有效解决临床疑难问题。
不同数字化技术各有优势与局限性，目前仍需高质量循证医学证据界定其适用范围。临床应用中，应根据相应数字化技术的特点结合术者经验及经济成本等因素，合理选择适宜的技术。
SN技术通过3D打印手术导板提供物理引导，对于手术方案明确、解剖条件理想的病例，SN操作直观，学习曲线平缓，对于经验有限的操作者可作为首选
[19]。但其术中无法调整方案、车针冷却困难，且因导板设计制作需要多次就诊，多个手术入路也会增加治疗成本。向颊侧伸展的套筒对术中的牵拉提出更高要求，使得其在磨牙区颊侧入路需要高精度手术的应用中相对受限
[10,15]。
DN技术借助光学跟踪实现手术器械的实时可视化引导，使术者能在术中根据实际解剖情况灵活调整预设路径，当病变位于后牙区、涉及多个手术入路、颊侧软组织牵拉受限或术前影像提示根尖解剖复杂（如近下牙槽神经管、上颌窦底），可能需要术中灵活调整方案时，DN技术相较于导板技术更为适用。但其精度高度依赖术者的手眼协调与操作稳定性，存在显著的学习曲线，要求术者经过充分训练以掌握其操作特性
[19]。术者需在屏幕与术野间频繁切换视线，易导致注意力分散；附加于手机上的光学追踪装置加重手部负担，引起术者操作疲劳从而引入人为误差
[10,51]。
机器人辅助技术融合SN的物理约束与DN的实时反馈优势，通过机械臂自动执行操作，与DN技术相同，具有手术方案灵活可调的特点，同时最大程度消除术者手部震颤及经验差异的影响，可实现高于SN及DN技术的精度与稳定性
[51]。作为处理极端复杂病例时的前沿选择，尤其适用于对精度极度敏感的高风险区域。但其现阶段面临设备昂贵、体积较大，操作流程复杂性有待改善以及高级别临床证据尚不充分等挑战，限制了其广泛普及
[58]。此外，当前机器人系统可集成的器械类型有限，尚不支持超声骨刀等关键器械的整合，功能仍较为单一。
综上所述，数字化技术辅助EMS相较于传统FH操作显著提升了手术精确性与安全性，尤其为根尖定位困难、毗邻重要解剖结构及操作空间受限的疑难病例提供了可行的手术解决方案。但当前证据仍以体外研究为主，体内临床研究高质量数据仍显不足。不同数字化技术各有其优势，但技术间的比较尚缺乏多中心、大样本的随机临床对照研究支持。且目前数字化技术在EMS临床应用中仅辅助完成去骨及根尖切除步骤，其成本效益比和流程复杂性决定了其尚处于探索性应用阶段，广泛普及仍需时日。
未来，辅助根尖手术的数字化技术将朝着深度智能化与高度集成化方向发展，有望构建融合人工智能、多模态影像、实时导航等为一体的智能手术平台。术前阶段，人工智能系统可通过学习海量临床与影像数据，自动完成病灶识别、三维建模与手术路径的个性化规划，实现从诊断到方案的全程智能决策。术中环节，增强现实等技术可将虚拟手术路径与关键解剖结构精准叠合于真实术野，实现沉浸式导航，有效克服传统术中视线切换与手眼协调难题。进一步，该系统还可与超声骨刀、显微倒预备及缝合等专用器械深度集成，实现从切开翻瓣、骨窗制备、根尖切除、倒预备直至创口关闭的全流程连贯辅助与部分自动化操作。将手术精度与安全性推向新高度，最终推动根尖外科迈向从诊断、规划到执行的全程标准化与智能化新阶段。
湖北省重点研发专项(2023BCB134)
武汉大学口腔医院自主科研项目(ZW202404)
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