摘要:目的 探究内鼻阀(INV)的重要参数包括单侧INV面积(AINV-R、AINV-L)、INV总面积(AINV)、单侧INV高度(HINV-R、HINV-L)、单侧INV底线长度(WINV-R、WINV-L)、单侧INV角(αINV-R、αINV-L)和INV角之和(αINV)之间的相关关系。方法 选取40例无鼻部疾病及症状汉族成年人的颌面部三维CT的数据资料，其中男20例，女20例；年龄20~80岁，平均年龄(47.05±17.82)岁。以重建鼻腔气流三维模型,定位INV并测量其重要参数。根据INV的形态特点，构建预测模型：单侧AINV=WINV×HINV/2=tan[radians(αINV)]×(HINV)2/2，比较计算值与实测值并分析二者的相关性，并进一步作INV静态参数之间以及其与左右侧别、年龄和性别的相关性分析。结果 AINV-L的实测值与计算值无统计学差异且相关性强(Z=-1.075，P＞0.05；r=0.766 2，P＜0.01)，AINV-R的实测值与计算值无统计学差异且相关性极强(t=-1.238，P＞0.05；r=0.818 2，P＜0.01)。AINV的实测值与计算值无统计学差异且相关性极强(Z=-1.156，P＞0.05；r=0.799 3，P＜0.01)。比较左右两侧的INV参数可知，AINV-R较AINV-L偏大，差异具有统计学意义(t=-3.081、-2.029，P＜0.05)。比较男性及女性的INV参数可知，男性的AINV-L、AINV-R及AINV较女性偏大，差异具有统计学意义(t=-2.405、-3.336、-3.297、-4.223及-4.041，P＜0.05)，AINV-L与HINV-L、AINV-R与HINV-R间呈正相关(r=0.619 4、0.7101,P＜0.01)。比较不同年龄组间的INV参数可知，＜50岁人群的AINV-L及AINV较≥50岁人群的偏大(t=3.694、3.131，P＜0.01)，AINV-L、AINV与年龄呈负相关(rs=-0.519 8、-0.433 1,P＜0.01)。这种负相关可能与年龄增长过程中αINV-L的减小有关，相关分析提示αINV-L与年龄呈负相关(r=-0.374 7，P＜0.05)。进一步比较不同年龄组内的左右两侧INV参数，发现：＜50岁人群的αINV-L及αINV-R、AINV-L及AINV-R无统计学差异，然而≥50岁人群的αINV-R较αINV-L偏大、AINV-R较AINV-L偏大(Z=-2.726、-2.987，P＜0.01)。相关分析提示:αINV R-L与年龄呈正相关(r=0.342 8，P＜0.05),AINV R-L与αINV R-L呈正相关(r=0.710 9，P＜0.01),AINV R-L实测值与AINV R-L计算值呈正相关(r=0.779 5，P＜0.01)。结论 本研究提出预测模型单侧AINV=WINV×HINV/2=tan[radians(αINV)]×HINV2/2并进行验证，计算值与实测值无统计学差异且相关性强。该模型还可用来解释不同侧别、性别及年龄分组间的INV静态参数差异,并补充AINV-L、AINV、αINV-L与年龄呈负相关。

摘要:鼻面部外伤可以造成鼻面部骨结构破坏和软组织结构的畸形，出现形态和功能上的缺陷，功能性鼻整形外科要求在改善外形的同时，恢复鼻功能。本文从功能性鼻整形外科角度就骨性鼻锥、软骨性鼻锥和鼻阀结构畸形中的常见的需关注的问题，作简要地阐述。

摘要:目的探讨OsiriX软件在功能性鼻整形教学及术前评估中的应用。方法采用医学图像OsiriX软件处理DICOM格式的CT图片，对鼻部外观、鼻骨、鼻阀、鼻中隔及鼻腔气道等结构进行三维重建，以模拟患者真实的外形和结构。结果利用OsiriX软件可以直观、真实地重建患者的鼻外观、鼻骨、鼻阀、鼻中隔和鼻腔气道等结构。结论OsiriX可以重建功能性鼻整形所需要了解的结构，在临床教学和术前评估中具有重要作用。

摘要:鼻阀又称鼻瓣区（nasal valve），是鼻腔内最狭窄的区域，维持鼻阀功能的正常在鼻整形术及修正鼻腔功能手术中非常重要。鼻阀功能不良诊断缺乏金标准，主要依赖Cottle试验、影像学辅助检查，并排除其他相关疾病，其治疗方式多样。本文旨在回顾鼻阀的相关定义、解剖、生理及鼻阀功能不良的病因、诊断和手术治疗的研究进展，以提高对鼻阀功能不良的认识。