Name: Dreidimensionale Demonstration der kephalometrischen Landmark-Annotation auf Computertomographie-Scans des menschlichen Kegelstrahls (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-09-08T13:20:00.000+00:00
Duration: 10 min 23 s
Description: Lernen Sie die dreidimensionale kephalometrische Landmark-Annotation auf CBCT-Scans des menschlichen Kegelstrahls. Diese Methode ermöglicht präzisere Messungen als 2D-Verfahren für klinische und Forschungsanwendungen.

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Diese Forschung wurde durch das Intramurale Forschungsprogramm des National Institute of Dental and Craniofacial Research (NIDCR) der National Institutes of Health (NIH) und das Advanced Education in Orthodontics and Dentofacial Orthopedics-Programm des Roseman University College of Dental Medicine unterstützt.

3D-Demonstration der kephalometrischen Landmark-Annotation auf menschlichen DVT-Scans

<ol><li>Proffit, W. R., Fields, H. W., Larson, B., Sarver, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Contemporary+Orthodontics+-+E-Book%5BTitle%5D)+AND+%22Elsevier+Health+Sciences%22%5BJournal%5D)">Contemporary Orthodontics - E-Book.</a> Elsevier Health Sciences. , (2018).</li>
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<li>Pittayapat, P., Limchaichana-Bolstad, N., Willems, G., Jacobs, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+cephalometric+analysis+in+orthodontics%3A+a+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22Orthodontics+%26+Craniofacial+Research%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional cephalometric analysis in orthodontics: a systematic review.</a> Orthodontics & Craniofacial Research. 17 (2), 69-91 (2014).</li>
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<li>Graf, C. C., Dritsas, K., Ghamri, M., Gkantidis, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reliability+of+cephalometric+superimposition+for+the+assessment+of+craniofacial+changes%3A+a+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22European+Journal+of+Orthodontics%22%5BJournal%5D)">Reliability of cephalometric superimposition for the assessment of craniofacial changes: a systematic review.</a> European Journal of Orthodontics. 44 (5), 477-490 (2022).</li>
<li>Dot, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+3-dimensional+cephalometric+landmarking+via+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Dental+Research%22%5BJournal%5D)">Automatic 3-dimensional cephalometric landmarking via deep learning.</a> Journal of Dental Research. 101 (11), 1380-1387 (2022).</li>
<li>Kang, S. H., Jeon, K., Kang, S. H., Lee, S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+cephalometric+landmark+detection+by+multiple+stage+deep+reinforcement+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">3D cephalometric landmark detection by multiple stage deep reinforcement learning.</a> Scientific Reports. 11 (1), 17509(2021).</li>
<li>Schwendicke, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Deep+learning+for+cephalometric+landmark+detection%3A+systematic+review+and+meta-analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Oral+Investigations%22%5BJournal%5D)">Deep learning for cephalometric landmark detection: systematic review and meta-analysis.</a> Clinical Oral Investigations. 25 (7), 4299-4309 (2021).</li>
<li>Yun, H. S., Jang, T. J., Lee, S. M., Lee, S. H., Seo, J. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Learning-based+local-to-global+landmark+annotation+for+automatic+3D+cephalometry%5BTitle%5D)+AND+%22Physics+in+Medicine+and+Biology%22%5BJournal%5D)">Learning-based local-to-global landmark annotation for automatic 3D cephalometry.</a> Physics in Medicine and Biology. 65 (8), 085018(2020).</li>
<li>Bookstein, F. L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBookstein%2C+FL+%22Morphometric+Tools+for+Landmark+Data%3A+Geometry+and+Biology%22">Morphometric Tools for Landmark Data: Geometry and Biology</a>. , Cambridge University Press. (1992).</li>
<li>Almpani, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Loeys-Dietz+and+Shprintzen-Goldberg+syndromes%3A+analysis+of+TGF-%CE%B2-opathies+with+craniofacial+manifestations+using+an+innovative+multimodality+method%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Medical+Genetics%22%5BJournal%5D)">Loeys-Dietz and Shprintzen-Goldberg syndromes: analysis of TGF-β-opathies with craniofacial manifestations using an innovative multimodality method.</a> Journal of Medical Genetics. 59 (10), 938-946 (2022).</li>
<li>Liberton, D. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Craniofacial+analysis+may+indicate+co-occurrence+of+skeletal+malocclusions+and+associated+risks+in+development+of+cleft+lip+and+palate%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Developmental+Biology%22%5BJournal%5D)">Craniofacial analysis may indicate co-occurrence of skeletal malocclusions and associated risks in development of cleft lip and palate.</a> Journal of Developmental Biology. 8 (1), 2(2020).</li>
<li>Whitman, M. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TUBB3+Arg262His+causes+a+recognizable+syndrome+including+CFEOM3%2C+facial+palsy%2C+joint+contractures%2C+and+early-onset+peripheral+neuropathy%5BTitle%5D)+AND+%22Human+Genetics%22%5BJournal%5D)">TUBB3 Arg262His causes a recognizable syndrome including CFEOM3, facial palsy, joint contractures, and early-onset peripheral neuropathy.</a> Human Genetics. 140 (12), 1709-1731 (2021).</li>
<li>Kidwai, F. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+craniofacial+analysis+and+generation+of+human+induced+pluripotent+stem+cells+for+Muenke+syndrome%3A+A+case+report%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Developmental+Biology%22%5BJournal%5D)">Quantitative craniofacial analysis and generation of human induced pluripotent stem cells for Muenke syndrome: A case report.</a> Journal of Developmental Biology. 9 (4), 39(2021).</li>
</ol>

Die Autoren erklären keine Interessenkonflikte.

Medizin und Zahnmedizin sind bereits in das Zeitalter der 3D-Bildgebung eingetreten. In den Bereichen der kraniofazialen und zahnärztlichen Bildgebung werden zunehmend DVT-Scans eingesetzt, da die aktualisierten Systeme im Vergleich zu herkömmlichen CT-Geräten strahlungsarm und kostengünstig sind, die Kalibrierung des Personaleinsatzes einfach ist, die Aufnahme relativ schnell und einfach mit minimaler Patientenkooperation erfolgt sowie die Möglichkeit, mehrere andere diagnostische Bilder und Analysen aus einem einzigen Scan zu generieren. Daher ist es für Kliniker und Forscher wichtig zu wissen, wie man diese 3D-Bilder liest, diagnostiziert und analysiert und wie man kraniofaziales Wachstum und Entwicklung in 3D untersucht.
Um Kliniker und Forscher auf diesem Gebiet zu unterstützen, präsentieren wir ein Schritt-für-Schritt-Protokoll und eine Videodemonstration für die Durchführung von 3D-Fernröntgenanalysen unter Verwendung von humanen DVT-Scans. Diese Orientierungspunkte wurden bereits in einer früheren Veröffentlichung definiert und validiert, wobei ihre Genauigkeit und Wiederholbarkeit bestätigt wurde4. Die detaillierten Verfeinerungsanweisungen für jedes Wahrzeichen helfen den Benutzern auch bei der korrekten Beschriftung der einzelnen Sehenswürdigkeiten. Der Prozess der Beschriftung von Sehenswürdigkeiten wird durch die Verwendung voreingestellter Ansichten des Scans weiter vereinfacht, die dem Bereich entsprechen, in dem jede Sehenswürdigkeit positioniert werden soll. Diese Funktion spart dem Benutzer viel Zeit und Mühe. Nichtsdestotrotz ist eine Lernkurve erforderlich, und die Benutzer müssen üben, um eine genaue Orientierungspunktanmerkung zu erreichen.
Die in diesem Protokoll verwendete validierte 3D-Landmark-Konfiguration bietet eine ausreichende Abdeckung des Skelettgewebes des Gesichts, des Oberkiefers, des Unterkiefers und der Schädelbasis. Auf diese Weise wird die wahre Morphologie der kraniofazialen Strukturen genauer dargestellt, um die Dimensionen, Konfiguration und Orientierung des kraniofazialen Komplexes und seiner Komponentenstrukturen besser beurteilen zu können. Weichteil-Orientierungspunkte sind in diesem Protokoll nicht enthalten, aber Benutzer können der bereitgestellten Konfiguration Orientierungspunkte ihrer Wahl hinzufügen, wie im Protokoll beschrieben. Darüber hinaus könnte dieses Protokoll aus praktischen Gründen keine spezifischen Anweisungen für andere 3D-Analysesoftware enthalten, kann aber von jedem Benutzer entsprechend angepasst werden.
Abgesehen von der diagnostischen Aussagekraft der generierten Standard-Fernröntgenmessungen, vor allem für Kliniker, wird die Freiheit, die die Verwendung dieser Analyse zur Berechnung von Winkeln und linearen Abständen zwischen beliebigen 3D-Orientierungspunkten bietet, die Erstellung neuer kephalometrischer Analysen ermöglichen, die detailliertere und vollständigere Beurteilungen ermöglichen. Nichtsdestotrotz beinhaltet unsere zukünftige Ausrichtung die Etablierung neuer entsprechender normativer Werte, so wie in der Vergangenheit normative 2D-Werte geschaffen wurden.
Darüber hinaus entwickeln sich die Anwendungen der denkmalgeschützten GMA im kraniofazialen klinischen und Forschungsbereich in rasantem Tempo. Forscher der Evolutions- und Entwicklungsbiologie und der Anthropologie verwenden diese Analyse seit mehr als einem Jahrzehnt, aber auch in den Bereichen Kieferorthopädie, dentofaziale Orthopädie und kraniofaziale Chirurgie wurden in jüngster Zeit neue klinische Anwendungen vorgestellt. GMA kann auch als Teil einer quantitativen Phänotypisierung bei angeborenen Erkrankungen mit kraniofazialen Manifestationen sowie zur Detektion subtiler morphologischer Unterschiede, die auf Genmutationen zurückzuführen sind, eingesetzt werden13,14,15,16. Darüber hinaus kann die Integration verschiedener quantitativer Ansätze durch die Verknüpfung morphometrischer Daten mit funktionellen Analysen sowie genetischen Daten neue Erkenntnisse über die kraniofaziale Entwicklung in gesunden, aber auch in kranken Gruppen liefern.
Aufgrund der jüngsten Fortschritte in der Berechnung und Visualisierung ist die Durchführung dieser Art von Analyse jetzt auf PCs möglich, wobei bereits mehrere Softwarepakete verfügbar sind, darunter Checkpoint, Geomorph (ein Paket von R-Statistiksoftware), Amira-Avizo und SlicerMorph. Diese Programme können Forschern in medizinischen Bereichen, die mit multivariaten statistischen Analysen nicht vertraut sind, bei der Durchführung von GMA mit der Verfügbarkeit integrierter automatisierter Funktionen helfen.

Die kephalometrische Analyse, bei der die Zahn- und Skelettbeziehungen des menschlichen Schädels untersucht werden, ist die klinische Anwendung der Kephalometrie. Neben Anthropologen, Entwicklungsbiologen, Forensikern und kraniofazialen Forschern, die die menschliche Evolution und kraniofaziale Entwicklung untersuchen, wird es von Fachleuten für Mundgesundheit, einschließlich Zahnärzten, Kieferorthopäden sowie Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgen, als Instrument zur Behandlungsplanung verwendet. Die ersten Institutionen, die die kephalometrische Analyse in der Kieferorthopädie einsetzten, waren Hofrath in Deutschland und Broadbent in den USA im Jahr 1931 1,2,3. Das primäre Ziel der Analyse war es, eine theoretische und praktische Ressource zur Verfügung zu stellen, um die kraniofazialen Proportionen eines Individuums zu bewerten und die anatomische Ursache der Malokklusion zu definieren1. Auf diese Weise konnten das Wachstumsmuster von Ober- und Unterkiefer verfolgt, ihre relationalen Positionen im Raum überwacht und Veränderungen des Weichgewebes und der Zahnverschiebung beobachtet werden. Dadurch könnten Veränderungen durch die kieferorthopädische Behandlung überwacht und skelett- und zahnärztliche Beziehungen charakterisiert werden, um eine Diagnose für die Behandlungsplanung stellen zu können. Die Bewertung des dentofazialen Komplexes erfolgte durch den Vergleich der kephalometrischen Nachverfolgung eines Patienten mit Referenzwerten, die für eine normale Bevölkerung ähnlichen Alters, ähnlicher Rasse und ähnlicher ethnischer Zugehörigkeit repräsentativ waren1.
Die traditionelle Analysemethode bestand in einer zweidimensionalen (2D) Darstellung von dreidimensionalen (3D) Strukturen 4,5. Ein großer Nachteil dieser Technik ist die Verzerrung und Vergrößerung anatomischer Strukturen durch konventionelle Röntgenbildgebung auf Normalfilm oder digitalen Formaten, was zu ungenauen kephalometrischen Nachzeichnungen und Interpretationen führen kann 6,7. Die anfängliche Einführung der 3D-Bildgebung in Form von axialer Computertomographie (CT) und Spiral-CT umfasste aufgrund der hohen Kosten und hohen Strahlendosen keine zahnmedizinischen oder nicht-medizinischen Anwendungen. Das Aufkommen von DVT-Scans (Cone Beam Computertomographie) entschärfte diese Bedenken jedoch, da die Kosten und die Strahlendosis deutlich niedriger waren als bei CT1. Die Verschiebung in diesem bildgebenden Narrativ führte zu einer weit verbreiteten Verwendung von DVT in der Kieferorthopädie zur Verbesserung der Diagnose und Behandlungsplanung. Der Hauptvorteil der 3D-Bildgebung gegenüber der herkömmlichen 2D-Bildtechnik besteht darin, dass 3D es dem Untersucher ermöglicht, anatomische Strukturen ohne Überlagerungen und räumliche Verzerrungen (d. h. Kopfposition des Individuums) zu betrachten. Daher ist eine viel genauere Positionierung der anatomischen Orientierungspunkte möglich, die für die Durchführung der kephalometrischen Analyse verwendet werden, insbesondere bei Gesichtsasymmetrie. Darüber hinaus kann ein viel größerer anatomischer Bereich analysiert werden.
Einer der jüngsten Fortschritte auf dem Gebiet der Kephalometrie ist die Implementierung von Deep Learning (DL) zur automatisierten Erkennung von Orientierungspunkten 8,9,10,11. Obwohl die Ergebnisse dieser Studien vielversprechend sind, ist die Genauigkeit bei der Platzierung der Orientierungspunkte noch nicht zufriedenstellend. Darüber hinaus verwenden die meisten dieser Studien relativ kleine Landmark-Sets, die aus früheren 2D-Fernröntgenanalysen abgeleitet wurden, was eine unzureichende Abdeckung der Schädelbasis bietet, die eine wichtige Struktur für die Untersuchung des kraniofazialen Wachstums und der kraniofazialen Entwicklung darstellt. Dieses Demonstrationsvideo zeigt im Detail eine Methodik für die Durchführung manueller, hochpräziser 3D-Fernröntgenanalysen unter Verwendung eines validierten Satzes von 3D-Skelettgewebe-Orientierungspunkten, die die Bereiche Gesicht, Schädelbasis, Unterkiefer und Zähne für die Verwendung in klinischen und Forschungsstudien mit DVT-Bildgebung abdecken4. Ein Beispiel für eine abgeschlossene 3D-Analyse ist in Abbildung 1 zu sehen.

<table><tbody><tr><td>Invivo6 Dental Software</td><td>Anatomage</td><td>N/A</td><td>3D Imaging Software (einschließlich 3D-Analysemodul)</td></tr></tbody></table>

dreidimensionale demonstration der kephalometrischen landmark-annotation auf computertomographie-scans des menschlichen kegelstrahls

Three-Dimensional Cephalometric Landmark Annotation Demonstration on Human Cone Beam Computed Tomography Scans

Die kraniofaziale Fernröntgenanalyse ist ein diagnostisches Instrument zur Beurteilung der Beziehung zwischen verschiedenen Knochen und Weichteilen in Kopf und Gesicht. Die kephalometrische Analyse wurde traditionell unter Verwendung von 2D-Röntgenbildern und Landmark-Sets durchgeführt und war auf Größen-, Linear- und Winkelmessungen sowie 2D-Beziehungen beschränkt. Der zunehmende Einsatz von 3D-Cone-Beam-Computertomographie-Scans (DVT) im zahnmedizinischen Bereich diktiert die Notwendigkeit der Entwicklung zur 3D-Fernröntgenanalyse, die die Form und eine realistischere Analyse der Längsschnittentwicklung in allen drei Ebenen einbezieht. Diese Studie ist eine Demonstration der 3D-Fernröntgenanalyse unter Verwendung eines validierten Satzes von Skelettgewebe-Orientierungspunkten auf menschlichen DVT-Scans. Detaillierte Anweisungen für die Kommentierung jedes Orientierungspunkts auf einem 3D-Volumen werden als Teil eines Schritt-für-Schritt-Protokolls bereitgestellt. Die generierten Messungen und 3D-Koordinaten der Landmarken können exportiert und sowohl für klinische als auch für Forschungszwecke verwendet werden. Die Einführung der 3D-Fernröntgenanalyse in grundlegenden und klinischen kraniofazialen Studien wird zu zukünftigen Fortschritten auf dem Gebiet des kraniofazialen Wachstums und der kraniofazialen Entwicklung führen.

Die Annotation einer validierten 3D-Landmark-Konfiguration wird anhand eines Schritt-für-Schritt-Protokolls und einer Videodemonstration detailliert beschrieben. Es werden spezifische Anweisungen für die Beschriftung jedes Orientierungspunkts auf dem 3D-Volumen sowie für die Verfeinerung ihrer Anfangspositionen mit Hilfe der 2D-Schnittansichten bereitgestellt, die jeder Raumebene entsprechen. Durch die Befolgung der detaillierten Methodik im Protokoll in Kombination mit den Videoanweisungen kann der Benutzer lernen, wie man eine kephalometrische Analyse mit Hilfe von menschlichen DVT-Scans durchführt.
Abbildung 1 zeigt Frontal- und Dreiviertelansichten eines vollständigen Kopf-DVT-Scans eines menschlichen Schädels mit den annotierten 3D-Orientierungspunkten, die in der aktuellen Konfiguration enthalten sind. Alle beschriebenen Orientierungspunkte sind Typ 1 und Typ 2. Orientierungspunkte vom Typ 1 stellen klar erkennbare Punkte dar, die normalerweise am Schnittpunkt verschiedener anatomischer Strukturen beobachtet werden. Orientierungspunkte des Typs 2 stellen Punkte mit maximaler Krümmung auf der Kontur erkennbarer anatomischer Strukturendar 12. In diese Analyse wurden keine Typ-3- oder Semi-Landmarken einbezogen.
Nach Abschluss der Annotation der Orientierungspunkte gibt es zwei Arten von Daten, die vom Benutzer exportiert und weiter analysiert werden können: kephalometrische Messungen und 3D-Koordinatenwerte. Es werden die Werte der wichtigsten kephalometrischen Messungen angegeben, die für die Diagnose und Beurteilung einer dentoskelettalen Malokklusion erforderlich sind. Diese Messungen ermöglichen eine detaillierte Beurteilung der Skelett- und Zahnbeziehungen in allen drei Raumebenen: sagittal, vertikal und transversal. Die 3D-Koordinatenwerte (x, y, z) jedes Orientierungspunkts können exportiert und für die Berechnung von Winkeln und linearen Entfernungen verwendet werden. Die Werte der gleichen Koordinaten können für die Durchführung einer multivariaten geometrisch-morphometrischen Analyse (GMA) verwendet werden. GMA ist eine Methode zur Untersuchung von Formen, die morphologisch unterschiedliche Formvariablen unter Verwendung kartesischer Landmark- und/oder Semi-Landmark-Koordinaten erfassen kann. Verschiedene statistische Verfahren können verwendet werden, um die Form zu untersuchen, ohne die Größe, Position oder Ausrichtung der untersuchten Strukturen zu berücksichtigen. Die geometrische Morphometrie ist derzeit die etablierteste morphometrische Theorie für den Umgang mit Orientierungspunktdaten.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65224/65224fig01.jpg"> Abbildung 1: Frontal- und Dreiviertelansichten eines DVT-Vollkopfscans eines menschlichen Schädels mit den annotierten 3D-Orientierungspunkten, die in der aktuellen Konfiguration enthalten sind. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65224/65224fig01large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.</a>
Ergänzende Datei 1: Konfigurationsdatei mit den in diesem Protokoll verwendeten Orientierungspunkten, die zur Analyse direkt in die Software hochgeladen werden kann. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65224/AnalysisCFGUser.zip" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.</a>

Hier wird ein detailliertes Protokoll für die Durchführung von dreidimensionalen Fernröntgenanalysen unter Verwendung von humanen Kegelstrahl-Computertomographie-Scans vorgestellt.

Dreidimensionale Demonstration der kephalometrischen Landmark-Annotation auf Computertomographie-Scans des menschlichen Kegelstrahls

Craniofacial cephalometric analysis is a diagnostic tool used for the assessment of the relationship of various bones and soft tissues in the head and ...

Das Ziel dieses Projekts ist es, eine detaillierte Methodik für die Durchführung von 3D-Fernröntgenanalysen unter Verwendung eines validierten Satzes von 3D-Skelettorientierungspunkten bereitzustellen. Diese Orientierungspunkte decken die Bereiche der Schädelbasis, des Gesichts, des Oberkiefers und des Unterkiefers ab und können sowohl in klinischen als auch in Forschungsstudien verwendet werden. Es gibt eine Lernkurve für diejenigen, die die Orientierungspunkte zum ersten Mal auf dem 3D-Volumen kommentieren, und es wird dringend empfohlen, viel Übung zu üben, um mehr Erfahrung und Konsistenz zu sammeln, bevor diese Orientierungspunkte auf klinische und Forschungsstudien angewendet werden.Die 3D-Fernröntgenanalyse bietet im Vergleich zur 2D-Fernröntgenanalyse genauere Messungen. Aufgrund der Verzerrung und Vergrößerung der anatomischen Strukturen in herkömmlichen Röntgenfilmen und digitalen 2D-Formaten kann die 2D-Fernröntgenanalyse zu genauen Nachzeichnungen und Interpretationen führen. Darüber hinaus können die Koordinaten der 3D-Landmarken exportiert und für die Durchführung von geometrisch-morphometrischen Analysen zur Untersuchung der Form verwendet werden.Der Einsatz der 3D-Landmark-Datenanalyse kann Teil eines tiefgreifenden quantitativen phänotypischen Ansatzes bei kraniofazialen Deformitäten sein. Darüber hinaus wird die Integration der morphometrischen Analyse mit funktionellen Analysen und genetischen Informationen neue Erkenntnisse im Falle der kraniofazialen Entwicklung sowohl in gesunden als auch in Krankheitskohorten liefern.

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Research

Forschung

JoVE Journal

Medicine

Medizin

Wir analysierten die Gelenkkinematik aus vierdimensionalen Computertomographiedaten. Die sequenzielle 3D-3D-Registrierungsmethode liefert halbautomatisch die Kinematik des sich bewegenden Knochens in Bezug auf den Subjektknochen aus vierdimensionalen Computertomographiedaten.

Vierdimensionale CT-Analyse mit sequenzieller 3D-3D-Registrierung

Diese Studie skizziert die notwendigen Werkzeuge für die Verwendung von niedrig dosierten dreidimensionalen Kegelstrahl-basierten Patientenbildern der Maxilla und der Kieferzähne, um Finite-Elemente-Modelle zu erhalten. Diese Patientenmodelle werden dann verwendet, um die CRES aller Kieferzähne genau zu lokalisieren.

Ein Finite-Elemente-Ansatz zur Bestimmung des Widerstandszentrums von Maxillary Teeth

Es wurde ein Workflow zur Erstellung dreidimensionaler (3D) virtueller Hybridmodelle entwickelt, der auf einem Kegelstrahl-Computertomographie-Datensatz und intraoralen optischen Scans unter Verwendung von Röntgenbildsegmentierungsmethoden und Freiform-Oberflächenmodellierung basiert. Digitale Modelle werden für die virtuelle Planung von rekonstruktiven dentoalveolären chirurgischen Eingriffen eingesetzt.

Digitale hybride Modellvorbereitung für die virtuelle Planung rekonstruktiver dentoalveolärer chirurgischer Eingriffe

Die geführte Endodontie beschreibt einen schablonengestützten Ansatz zur Vorbereitung des Zugangshohlraums. Das Verfahren erfordert eine Kegelstrahl-Computertomographie und einen Oberflächenscan, um eine Schablone zu erstellen. Eine eingearbeitete Hülse führt den Bohrer zum Zielpunkt. Dies ermöglicht die Herstellung minimalinvasiver endodontischer Zugangshohlräume in verkalkten Zähnen.

Geführte Endodontie: Dreidimensionale Planung und schablonengestützte Vorbereitung endodontischer Zugangskavitäten

Es wurde ein Verfahren zur Registrierung von Cone-Beam-Computertomographie-Scans und digitalen Zahnbildern vorgestellt, bei dem die durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützte Identifizierung von Orientierungspunkten und das Zusammenführen verwendet wird. Ein Vergleich mit der oberflächenbasierten Registrierung zeigt, dass KI-basierte Digitalisierung und Integration zuverlässig und reproduzierbar sind.

Zuverlässigkeit der auf künstlicher Intelligenz basierenden Cone-Beam-Computertomographie Integration mit digitalen Dentalbildern

In dieser Studie wurde eine altersadjustierte Regressionsmodellierung unter Verwendung der Morphologie des Mittelgesichts und der Schädelbasis als potenzielles Instrument für die präoperative Bewertung und individualisierte Operationsplanung für Kinder mit syndromaler Kraniosynostose (SC) vorgeschlagen.

Mittelgesichtshypoplasie und kraniale Basenmorphologie bei syndromaler Kraniosynostose: Eine vergleichende Analysestudie mit einem prädiktiven Regressionsmodell

Wir präsentieren ein detailliertes Protokoll für die dreidimensionale Analyse von Weichteilveränderungen mit Hilfe der Stereophotogrammetrie.

Quantitatives Beurteilungsprotokoll für volumetrische Veränderungen im Gesicht mit Stereophotogrammetrie

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Computertomographie-gesteuerte Time-Domain diffuse Fluoreszenz-Tomographie in der Kleintiere für die Lokalisierung von Krebs-Biomarker

Um die Änderungen des nozizeptiven intraepidermal Nervenfasern (IENFs) in schmerzhafte Neuropathie (PN) zu untersuchen, haben wir Protokolle, die direkt untersuchen könnte dreidimensionalen morphologischen Veränderungen in nozizeptiven IENFs beobachtet. Dreidimensionale Analyse IENFs hat das Potenzial, um die morphologischen Veränderungen in IENF PN bewerten.

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Die Dualphasen-Cone-Beam-Computertomographie (DP-CBCT) ist eine nützliche intraprozedurale Bildgebungstechnik für die transarterielle Chemoembolisationsbehandlung mit medikamentenfreisetzenden Kügelchen des hepatozellulären Karzinoms. Die DP-DVT wurde verwendet, um drei Hauptschritte in der onkologischen interventionellen Radiologie durchzuführen: Tumorlokalisation (SIE), Navigation und intraprozedurale Katheterführung (REACH) sowie intraprozedurale Bewertung des Behandlungserfolgs (Treat).

Zweiphasen-Cone-Beam-Computertomographie zur Erkennung, Erreichung und Behandlung von hepatozellulärem Karzinom während der transarteriellen Chemoembolisation von Beads

Lernen Sie die dreidimensionale kephalometrische Landmark-Annotation auf CBCT-Scans des menschlichen Kegelstrahls. Diese Methode ermöglicht präzisere Messungen als 2D-Verfahren für klinische und Forschungsanwendungen.

Dreidimensionale Demonstration der kephalometrischen Landmark-Annotation auf Computertomographie-Scans des menschlichen Kegelstrahls (Video) | JoVE Journal

Dreidimensionale Demonstration der kephalometrischen Landmark-Annotation auf Computertomographie-Scans des menschlichen Kegelstrahls

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