Name: Démonstration d’annotation de repères céphalométriques tridimensionnels sur des tomodensitogrammes informatisés à faisceau conique humain (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-09-08T13:20:00.000+00:00
Duration: 10 min 23 s
Description: Découvrez l'analyse céphalométrique tridimensionnelle pour l'imagerie médicale en utilisant des tomodensitogrammes à faisceau conique humain. Cette méthode améliore la précision des mesures crâniofaciales par rapport aux techniques 2D conventionnelles.

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Cette recherche a été soutenue par le programme de recherche intra-muros de l’Institut national de recherche dentaire et craniofaciale (NIDCR) des National Institutes of Health (NIH) et le programme d’enseignement avancé en orthodontie et orthopédie dentofaciale du Roseman University College of Dental Medicine.

Démonstration d’annotation de repère céphalométrique 3D sur des scans CBCT humains

<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>
<li>Broadbent, B. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new+x-ray+technique+and+its+application+to+orthodontia%5BTitle%5D)+AND+%22The+Angle+Orthodontist%22%5BJournal%5D)">A new x-ray technique and its application to orthodontia.</a> The Angle Orthodontist. 1 (2), 45-66 (1931).</li>
<li>Hans, M. G., Palomo, J. M., Valiathan, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((History+of+imaging+in+orthodontics+from+Broadbent+to+cone-beam+computed+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Orthodontics+and+Dentofacial+Orthopedics%22%5BJournal%5D)">History of imaging in orthodontics from Broadbent to cone-beam computed tomography.</a> American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 148 (6), 914-921 (2015).</li>
<li>Liberton, D. K., Verma, P., Contratto, A., Lee, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+and+validation+of+novel+three-dimensional+craniofacial+landmarks+on+cone-beam+computed+tomography+scans%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Craniofacial+Surgery%22%5BJournal%5D)">Development and validation of novel three-dimensional craniofacial landmarks on cone-beam computed tomography scans.</a> The Journal of Craniofacial Surgery. 30 (7), e611-615 (2019).</li>
<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>
<li>Lo Giudice, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+evolution+of+the+cephalometric+superimposition+techniques+from+the+beginning+to+the+digital+era%3A+a+brief+descriptive+review%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Dentistry%22%5BJournal%5D)">The evolution of the cephalometric superimposition techniques from the beginning to the digital era: a brief descriptive review.</a> International Journal of Dentistry. 2021, 6677133(2021).</li>
<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>

Les auteurs ne déclarent aucun conflit d’intérêts.

La médecine et la dentisterie sont déjà entrées dans l’ère de l’imagerie 3D. Dans les disciplines de l’imagerie craniofaciale et dentaire, les scanners CBCT sont de plus en plus utilisés, en raison du faible rayonnement et du coût réduit des systèmes mis à jour par rapport aux appareils de tomodensitométrie traditionnels, de l’étalonnage facile de l’utilisation du personnel, de l’acquisition relativement rapide et facile avec une coopération minimale du patient, ainsi que de la possibilité de générer plusieurs autres images et analyses diagnostiques à partir d’un seul scan. Par conséquent, il est essentiel que les cliniciens et les chercheurs sachent lire, diagnostiquer et analyser ces images 3D, ainsi qu’apprendre à étudier la croissance et le développement craniofaciaux en 3D.
Pour aider les cliniciens et les chercheurs dans ce domaine, nous présentons un protocole étape par étape et une démonstration vidéo pour la réalisation d’analyses céphalométriques 3D à l’aide de scans CBCT humains. Ces repères ont déjà été définis et validés dans une publication précédente, où leur exactitude et leur répétabilité ont été confirmées4. Les instructions d’affinement détaillées pour chaque point de repère aident également les utilisateurs à l’annotation correcte de chaque point de repère. Le processus d’annotation des points de repère est encore simplifié grâce à l’utilisation de vues prédéfinies de la numérisation qui correspondent à la zone où chaque point de repère doit être positionné. Cette fonction permet à l’utilisateur d’économiser beaucoup de temps et d’efforts. Néanmoins, il y a une courbe d’apprentissage impliquée, et la pratique est requise par les utilisateurs pour obtenir une annotation de point de repère précise.
La configuration de repère 3D validée utilisée dans ce protocole fournit une couverture suffisante du tissu squelettique du visage, du maxillaire, de la mandibule et de la base crânienne. De cette façon, la morphologie réelle des structures craniofaciales est représentée plus précisément pour l’évaluation des dimensions, de la configuration et de l’orientation du complexe craniofacial et de ses structures composantes. Les points de repère des tissus mous ne sont pas inclus dans ce protocole, mais les utilisateurs peuvent ajouter des points de repère de choix à la configuration fournie, comme décrit dans le protocole. De plus, pour des raisons pratiques, ce protocole ne pourrait pas inclure d’instructions spécifiques pour d’autres logiciels d’analyse 3D, mais peut être adapté en conséquence par chaque utilisateur.
Outre la valeur diagnostique des mesures céphalométriques standard générées, principalement pour les cliniciens, la liberté offerte par l’utilisation de cette analyse pour calculer des angles et des distances linéaires entre tous les repères 3D permettra la mise en place de nouvelles analyses céphalométriques qui fourniront des évaluations plus détaillées et complètes. Néanmoins, notre orientation future comprend l’établissement de nouvelles valeurs normatives respectives, de la même manière que les valeurs normatives 2D ont été créées dans le passé.
De plus, les applications de l’GMA à base de points de repère dans le domaine clinique et de la recherche craniofaciale se développent à un rythme rapide. Les chercheurs en biologie évolutive et du développement et en anthropologie utilisent cette analyse depuis plus d’une décennie, mais de nouvelles applications cliniques ont également été récemment présentées dans les domaines de l’orthodontie, de l’orthopédie dento-faciale et de la chirurgie craniofaciale. L’GMA peut également être utilisé dans le cadre d’un phénotypage quantitatif dans le cas de maladies congénitales avec manifestations craniofaciales, ainsi que pour la détection de différences morphologiques subtiles attribuées à des mutations génétiques13,14,15,16. En outre, l’intégration de différentes approches quantitatives en reliant les données morphométriques à l’analyse fonctionnelle ainsi qu’aux données génétiques peut fournir de nouvelles connaissances sur le développement craniofacial chez les groupes sains, ainsi que dans les maladies.
En raison des progrès récents dans le calcul et la visualisation, la réalisation de ce type d’analyse est maintenant réalisable sur les ordinateurs personnels, avec plusieurs logiciels déjà disponibles, y compris Checkpoint, Geomorph (un logiciel statistique R), Amira-Avizo et SlicerMorph. Ces programmes peuvent aider les chercheurs dans les domaines médicaux qui ne sont peut-être pas familiers avec les analyses statistiques multivariées à effectuer une évaluation mondiale avec la disponibilité de fonctions automatisées intégrées.

L’analyse céphalométrique, qui examine les relations dentaires et squelettiques du crâne humain, est l’application clinique de la céphalométrie. En plus des anthropologues, des biologistes du développement, des experts médico-légaux et des chercheurs craniofaciaux qui étudient l’évolution humaine et le développement craniofacial, il est utilisé par les professionnels de la santé buccodentaire, y compris les dentistes, les orthodontistes et les chirurgiens buccaux et maxillo-faciaux, comme outil de planification du traitement. Les premières institutions qui ont utilisé l’analyse céphalométrique en orthodontie ont été Hofrath en Allemagne et Broadbent aux États-Unis en 1931 1,2,3. L’objectif principal de l’analyse était de fournir une ressource théorique et pratique pour évaluer les proportions craniofaciales d’un individu et définir la source anatomique de la malocclusion1. Cela a permis de suivre le schéma de croissance du maxillaire et de la mandibule, de surveiller leurs positions relationnelles dans l’espace et d’observer les changements dans le déplacement des tissus mous et des dents. En conséquence, les changements apportés par le traitement orthodontique pourraient être surveillés et les relations squelettiques et dentaires pourraient être caractérisées pour qu’un diagnostic soit posé pour la planification du traitement. L’évaluation du complexe dentofacial a été effectuée en comparant le tracé céphalométrique d’un patient avec des valeurs de référence représentatives d’une population normale d’âge, de race et d’origine ethniquesimilaires 1.
La méthode traditionnelle d’analyse consistait en une représentation bidimensionnelle (2D) de structures tridimensionnelles (3D) 4,5. Un revers majeur de cette technique est la distorsion et le grossissement des structures anatomiques via l’imagerie radiographique conventionnelle sur film ordinaire ou les formats numériques, ce qui peut conduire à des tracés et des interprétations céphalométriques inexacts 6,7. L’introduction initiale de l’imagerie 3D sous forme de tomodensitométrie axiale (TDM) et de tomodensitométrie en spirale n’incluait pas les applications dentaires ou non médicales en raison du coût élevé et des doses élevées de rayonnement. Cependant, l’émergence de la tomodensitométrie à faisceau conique (CBCT) a atténué ces préoccupations, car les dépenses et les doses de rayonnement étaient significativement inférieures à celles de la TDM1. Le changement dans ce récit d’imagerie a galvanisé l’utilisation généralisée de CBCT en orthodontie pour améliorer le diagnostic et la planification du traitement. Le principal avantage de l’imagerie 3D par rapport à la technique d’image 2D conventionnelle est que la 3D permet à l’examinateur de visualiser les structures anatomiques sans superpositions ni distorsions spatiales (c’est-à-dire la position de la tête de l’individu). Par conséquent, un positionnement beaucoup plus précis des repères anatomiques utilisés pour la réalisation de l’analyse céphalométrique est possible, en particulier en cas d’asymétrie faciale. De plus, une zone anatomique beaucoup plus grande peut être analysée.
L’une des avancées les plus récentes dans le domaine de la céphalométrie est la mise en œuvre de l’apprentissage profond (DL) pour la détection automatiséedes repères 8,9,10,11. Bien que les résultats de ces études soient prometteurs, les niveaux de précision dans l’emplacement des points de repère ne sont pas encore satisfaisants. De plus, la plupart de ces études utilisent des ensembles de repères relativement petits qui sont dérivés d’analyses céphalométriques 2D précédentes, fournissant une couverture insuffisante de la base crânienne, qui est une structure importante pour l’étude de la croissance et du développement craniofaciaux. Cette vidéo de démonstration présente en détail une méthodologie pour la réalisation d’analyses céphalométriques 3D manuelles de haute précision avec l’utilisation d’un ensemble validé de repères de tissus squelettiques 3D couvrant les zones du visage, de la base crânienne, de la mandibule et des dents pour une utilisation dans des études cliniques et de recherche impliquant l’imagerie CBCT4. Un exemple d’analyse 3D terminée peut être vu à la figure 1.

<table><tbody><tr><td>Invivo6 Dental Software</td><td>Anatomage</td><td>N/A</td><td>Logiciel d’imagerie 3D (y compris module d’analyse 3D)</td></tr></tbody></table>

démonstration d’annotation de repères céphalométriques tridimensionnels sur des tomodensitogrammes informatisés à faisceau conique humain

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

L’analyse céphalométrique craniofaciale est un outil de diagnostic utilisé pour l’évaluation de la relation entre divers os et tissus mous de la tête et du visage. L’analyse céphalométrique a traditionnellement été menée à l’aide de radiographies 2D et d’ensembles de points de repère et limitée à la taille, aux mesures linéaires et angulaires et aux relations 2D. L’utilisation croissante de la tomodensitométrie à faisceau conique 3D (CBCT) dans le domaine dentaire dicte la nécessité d’évoluer vers l’analyse céphalométrique 3D, qui intègre la forme et une analyse plus réaliste du développement longitudinal dans les trois plans. Cette étude est une démonstration de l’analyse céphalométrique 3D avec l’utilisation d’un ensemble validé de points de repère des tissus squelettiques sur des scans CBCT humains. Des instructions détaillées pour l’annotation de chaque point de repère sur un volume 3D sont fournies dans le cadre d’un protocole étape par étape. Les mesures générées et les coordonnées 3D des points de repère peuvent être exportées et utilisées à des fins cliniques et de recherche. L’introduction de l’analyse céphalométrique 3D dans les études craniofaciales fondamentales et cliniques conduira à des progrès futurs dans le domaine de la croissance et du développement craniofaciaux.

L’annotation d’une configuration de repère 3D validée est décrite en détail à l’aide d’un protocole étape par étape et d’une démonstration vidéo. Des instructions spécifiques sont fournies pour l’annotation de chaque repère sur le volume 3D, ainsi que pour l’affinement de leurs positions initiales à l’aide des vues en coupe 2D qui correspondent à chaque plan d’espace. En suivant la méthodologie détaillée fournie dans le protocole en combinaison avec les instructions vidéo, l’utilisateur peut apprendre à effectuer une analyse céphalométrique à l’aide de scanners CBCT humains.
La figure 1 représente des vues frontales et des trois quarts d’un balayage CBCT complet d’un crâne humain avec les repères 3D annotés inclus dans la configuration actuelle. Tous les points de repère décrits sont de type 1 et de type 2. Les repères de type 1 représentent des points clairement reconnaissables habituellement observés à l’intersection de structures anatomiques distinctes. Les repères de type 2 représentent des points de courbure maximale sur le contour de structures anatomiques reconnaissables12. Aucun point de repère de type 3 ou semi-repère n’a été inclus dans cette analyse.
Une fois l’annotation des points de repère terminée, deux types de données peuvent être exportées et analysées par l’utilisateur: la mesure céphalométrique et les valeurs de coordonnées 3D. Les valeurs des principales mesures céphalométriques requises pour le diagnostic et l’évaluation de la malocclusion dentaire sont fournies. Ces mesures fournissent une évaluation détaillée des relations squelettiques et dentaires dans les trois plans de l’espace: sagittal, vertical et transversal. Les valeurs de coordonnées 3D (x, y, z) de chaque point de repère peuvent être exportées et utilisées pour le calcul des angles et des distances linéaires. Les valeurs des mêmes coordonnées peuvent être utilisées pour la conduction de l’analyse morphométrique géométrique multivariée (GMA). GMA est une méthode d’étude de la forme qui peut capturer des variables de forme morphologiquement différentes en utilisant des coordonnées cartésiennes et / ou semi-repères. Plusieurs techniques statistiques peuvent être utilisées pour examiner la forme, sans tenir compte de la taille, de l’emplacement ou de l’orientation des structures examinées. La morphométrie géométrique est actuellement le corps le plus établi de la théorie morphométrique pour le traitement des données basées sur des points de repère.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65224/65224fig01.jpg"> Figure 1 : Vue frontale et trois quarts d’un scan CBCT complet d’un crâne humain avec les repères 3D annotés inclus dans la configuration actuelle. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65224/65224fig01large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
Fichier supplémentaire 1: Fichier de configuration comprenant les points de repère utilisés dans ce protocolequi peut être directement téléchargé sur le logiciel pour analyse. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65224/AnalysisCFGUser.zip" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.</a>

Un protocole détaillé pour la réalisation d’analyses céphalométriques tridimensionnelles à l’aide de tomodensitométrie à faisceau conique humain est présenté.

Démonstration d’annotation de repères céphalométriques tridimensionnels sur des tomodensitogrammes informatisés à faisceau conique humain

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

L’objectif de ce projet est de fournir une méthodologie détaillée pour la réalisation d’analyses céphalométriques 3D à l’aide d’un ensemble validé de repères squelettiques 3D. Ces repères couvrent les zones de la base crânienne, du maxillaire du visage et de la mandibule, et peuvent être utilisés dans des études cliniques et de recherche. Il y a une courbe d’apprentissage pour ceux qui annotent les points de repère pour la première fois sur le volume 3D, et beaucoup de pratique est fortement recommandée pour acquérir plus d’expérience et de cohérence avant d’appliquer ces points de repère sur des études cliniques et de recherche.L’analyse céphalométrique 3D offre des mesures plus précises par rapport à l’analyse céphalométrique 2D. En raison de la distorsion et du grossissement des structures anatomiques dans les films radiographiques conventionnels et les formats numériques 2D, l’analyse céphalométrique 2D peut conduire à des tracés et des interprétations précis. De plus, les coordonnées des repères 3D peuvent être exportées et utilisées pour la réalisation d’analyses géométriques-morphométriques afin d’étudier la forme.L’utilisation de l’analyse de données de repère 3D peut faire partie d’une approche phénotypique quantitative approfondie dans le cas de déformations craniofaciales. De plus, l’intégration de l’analyse morphométrique à l’analyse fonctionnelle et à l’information génétique fournira de nouvelles connaissances dans le cas du développement craniofacial dans des cohortes saines et pathogènes.

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