口腔内蛍光カメラを用いた歯垢の半自動平面定量
2023年1月27日
この研究は、口腔内蛍光カメラで取得した画像に基づいて開示された歯垢の平面定量化のための半自動デジタル画像分析手順を提示します。この方法は、研究環境における歯垢の迅速かつ信頼性の高い定量を可能にします。
半自動平面測定により、臨床試験で歯垢で覆われた領域を迅速、正確、客観的に定量化できます。プラークで覆われた領域がオペレーターによって手動で定義される従来の平面測定と比較して、半自動平面測定はより客観的であり、処理時間を大幅に短縮します。まず、カスタムメイドのスペーサーを蛍光カメラに取り付け、口腔内カメラをコンピューターに接続し、カメラソフトウェアを開きます。
[患者]、[新しい患者] の順にクリックして、システムに患者情報を作成して入力します。次に、[患者]と[保存]をクリックして、関連するデータを保存します。ビデオをクリックすると、口腔内カメラを使用する準備が整います。
5%エリスロシンである赤い開示染料を、対象の歯の表面に綿ペレットで塗布して、歯垢を開示します。余分な染料を取り除くために10秒間水ですすぐように患者に指示します。綿ペレットを使用して歯肉の汚れを取り除き、各歯を3秒間風乾します。
口腔内カメラを対象の歯の前に水平に配置し、スペーサーが歯肉または隣接する歯に触れます。関心のある歯の表面全体に焦点が合っており、拮抗薬や反対側の歯の表面を含めずに画像にキャプチャされていることを確認します。カメラボタンを押して蛍光画像を取得します。
対象となるすべての歯の染色と画像取得を実行します。次に、カメラソフトウェアですべての画像をマークし、メニューの[画像とビデオの保存]をクリックして、画像が虫歯モードではなくプラークモードで保存されていることを確認します。メニューの記号PまたはCは、現在のモードを示します。
画像をエクスポートするには、Viewer に移動し、エクスポートする画像を選択します。[ファイルとエクスポート]、[名前を付けて保存]、[患者のすべての画像]の順にクリックして、画像をエクスポートします。[エクスポート] ウィンドウで、[モード標準] 設定を選択し、[エクスポート パス] をクリックします。
目的のフォルダを選択し、[画像タイプの選択]で左側のチェックボックスをオンにして、プルダウンメニューから[元のデータとしての画像の状態]を選択します。エクスポート ウィンドウを展開してその他のオプションを表示し、[ファイル名に含まれる文字列] を選択して [カード番号] または [ユーザー入力] または [患者名] を選択します。次に、[TIFとしてフォーマット]を選択し、[OK]をクリックして画像をエクスポートします。
または、[オプション]、[構成の表示]、[モジュール]、[ビューアー]、[エクスポートまたは電子メール]、[エクスポート オプション] を順番にクリックして、イメージングの前に自動ファイル エクスポートを設定し、[自動エクスポート モード] を選択します。[エクスポートパス]をクリックし、目的のフォルダーを選択して、[元のデータ]として[画像の状態]を選択します。[ファイル名に含まれる文字列] を選択して、[カード番号]、[ユーザー入力] または [患者名] を選択します。
次に、[TIFとしてフォーマット]を選択し、[OK]をクリックしてデフォルトのエクスポート設定を設定します。デジタル画像解析は、画像取得後いつでも実行でき、最大1000枚の蛍光画像を並行して処理できます。すべてのイメージの名前を連続したインデックス番号に変更します。
専用の画像解析ソフトウェアで、ファイル、画像のインポート、カラーとしてインポートをクリックして、赤、緑、青モードで蛍光画像シリーズをインポートします。画像系列のしきい値ベース セグメンテーションを実行するには、[セグメント]、[自動セグメンテーション]、[カスタムしきい値] の順にクリックします。口腔軟部組織の強度より上の下限しきい値を設定し、上限しきい値を255のままにします。
したがって、ソフトウェアは、清潔で歯垢で覆われた領域を持つ歯のみをオブジェクトとして認識します。[適用]、[OK]、および [セグメント] をクリックして、セグメンテーションを開始します。画像シリーズの名前をダブルクリックしてビジュアライザーを開き、オブジェクトエディターに入ります。
セグメント化された領域の視覚的な品質管理を実行し、そのようなオブジェクトを拒否および削除することによって成果物を削除します。すべての画像をクリックしてすべての画像の残りのオブジェクトを結合し、選択したオブジェクトを結合します。これで、画像ごとに1つのオブジェクトしかありません。
各画像の合計歯面積を定量化するには、[分析]、[オブジェクトの測定]、[すべてクリア]、[ピクセル]の順にクリックします。最後に、データをエクスポートします。蛍光画像シリーズをソフトウェアに再度インポートし、今度は[ファイル]、[画像のインポート]、および[灰色としてインポート]をクリックして、赤、緑、青のカラーチャンネルを分割します。
青チャンネル画像を閉じ、[セグメント化とオブジェクトレイヤーの転送]をクリックして、赤、緑、青の画像から赤チャンネル画像にオブジェクトレイヤーを転送します。すべての画像でオブジェクトエディターを使用して、赤チャンネル画像の非オブジェクトピクセルを削除し、非オブジェクトピクセルを削除します。これで、軟部組織が画像から削除されます。
赤チャンネルの画像シリーズに2の係数を掛けるには、[編集]、[画像計算機]、[乗算]、[パラメーター]を順番にクリックし、係数2.00を入力します。次に、[適用]と[OK]をクリックして、歯垢で覆われた歯の領域ときれいな歯の領域のコントラストを高めます。画像からきれいな歯の領域を削除するには、[編集]、[画像計算機]、[第 2 オペランド画像]、[平面測定緑]、[減算]、[適用] をクリックして、拡張赤チャネル画像シリーズから緑チャネル画像シリーズを差し引き、歯の歯垢で覆われた領域 OK.To 識別し、しきい値ベースセグメンテーションを実行し、前述のように残りのオブジェクトをマージします。
総歯面積の定量化 各画像の歯垢で覆われた領域の合計を定量化するには、[分析]、[オブジェクトの測定]、[すべてクリア]、[ピクセル]の順にクリックします。最後に、データをエクスポートします。エクスポートしたデータテーブルを専用ソフトウェアで開き、式1に従って平面プラーク指数PPIを計算します。
歯垢沈着物はエリスロシンによって視覚化されますが、きれいな歯の領域と獲得したペリクルは染色されません。蛍光カメラで取得した画像は、きれいな歯の領域、歯垢で覆われた領域、および周囲の柔らかい問題の間のコントラストを大幅に高めます。きれいな歯の領域と比較して、歯垢で覆われた領域は赤いチャネルでわずかに明るく見えます。
緑色チャネルでは、歯の自家蛍光は歯垢で覆われた領域でかなりマスクされます。このマスキング効果を利用して、赤チャンネルから緑チャンネルの画像を差し引くことができます。結果として得られる画像の清浄な領域とプラークで覆われた領域の間の強いコントラストにより、PPIの半自動決定に基づく強度しきい値が可能になります。
記載された方法は、顔面および口腔歯の表面の両方における超歯肉歯垢および結石の平面記録に使用することができる。さまざまな歯の色の材料が、さまざまな強度で緑色のスペクトルで蛍光を発します。したがって、PPIは通常、グラスアイオノマーセメントと複合修復物を使用した歯の標準的な画像分析アルゴリズムを使用して決定できます。
対照的に、アマルガムとキャストの修復物は通常、赤と緑のチャネルの両方でかすかに放出されるため、そのような表面のプラーク被覆率を決定することはできません。金属製の歯列矯正ブラケットについても同じことが言えますが、ブラケットの表面は通常PPI記録から除外されるため、半自動平面測定は歯科矯正患者に適しています。歯垢で覆われた領域の半自動識別では、周囲光が多すぎると歯と軟部組織の区別が困難です。
口の開きが不十分な場合、半自動処理が妨げられます。前大臼歯または大臼歯に対して平面測定を行う場合、咬合面のイメージング部分を回避するために、正しいカメラ角度が不可欠です。画像を撮る前に、歯を乾かし、部屋の光を暗くすることが非常に重要です。
拮抗歯や咬合面の一部を捕らえないように注意してください。
概要
本研究では、口腔内蛍光カメラを用いて歯垢を定量化するための、半自動デジタル画像解析手順を提示します。この手法により、臨床試験における歯垢評価の精度と効率が向上します。
研究の主要構成要素
科学分野
- 歯科研究
- 画像解析
- 臨床試験
背景
- 従来のプラニメトリー（平面測定法）は、プラーク領域の手動定義に依存しています。
- 口腔内蛍光カメラは、歯科プラークの視認性を向上させます。
- 臨床研究には、迅速かつ客観的な定量化手法が不可欠です。
- デジタル画像解析を用いることで、複数の画像を同時に処理することが可能です。
研究目的
- 歯科プラークを定量化するための半自動的手法を開発すること。
- 従来の手法と比較して、処理時間を短縮すること。
- プラーク面積測定の客観性を高めること。
使用した手法
- カスタムスペーサーおよび口腔内蛍光カメラの使用。
- プラークを可視化するための赤色ステイン剤の塗布。
- 専用ソフトウェアを用いた画像取得および処理。
- プラーク面積を定量化するための閾値ベースのセグメンテーション。
主な結果
- 半自動化の手法により、処理時間が大幅に短縮されました。
- 清掃済み領域とプラーク付着領域との間のコントラストが向上しました。
- 最大1000枚の画像を並行して処理することが可能です。
- プラーク面積の定量化は、正確かつ信頼性の高いものでした。
結論
- 開発された手法は、歯垢の定量化に有効である。
- 手動の手法と比較して、より客観的なアプローチが可能となる。
- この技術は、歯科研究の臨床試験において有用であると考えられる。
よくある質問
産業界における重要性
口腔内蛍光イメージングを用いた歯垢の半自動平面計測による定量化は、歯科研究および臨床試験における客観的かつハイスループットな測定へのニーズに応えるものです。手動での入力を減らし再現性を高めることで、本手法は口腔健康介入研究における予測の信頼性を向上させ、初期の探索および検証フェーズにおける堅牢なデータ生成をサポートします。このアプローチは、歯科製品開発において、拡張可能で標準化された定量化ワークフローを求めるポートフォリオチームにとって特に有用です。
バイオ医薬品R&Dにおける戦略的応用
初期発見およびターゲットバリデーション
- 仮説駆動型研究において、歯垢の客観的な定量化を可能にします。
- 操作者のバイアスを低減し、口腔健康ターゲットの機能的検証をサポートします。
- 歯科研究におけるメカニズムのデリスキングに不可欠な、再現性のある測定を容易にします。
スクリーニングおよびアッセイ開発
- オーラルケア化合物の後続スクリーニングに向けた、検証済みの画像ベースアッセイを調製します。
- 半自動解析を通じて、アッセイの標準化と再現性をサポートします。
- ハイスループットスクリーニング環境に適した、迅速かつ定量的な出力を可能にします。
トランスレーショナル・前臨床研究
- 口腔健康におけるトランスレーショナルなバイオマーカー戦略に合わせて、定量法を最適化します。
- 堅牢でスケーラブルな測定法を提供することで、探索段階から前臨床検証までの連続性を確保します。
- 歯科治療薬およびデバイスの開発における、リスク調整後の進展判断を支援します。
パイプラインおよびワークフローの統合
この半自動化されたプランニメトリ（平面計測）ワークフローは、歯科研究におけるディスカバリーから前臨床までの連続的なプロセスに統合されており、初期の仮説検証から前臨床での検証まで、スケール可能な定量化を可能にします。
- 探索生物学：客観的なプラーク測定を提供することで、仮説検証とパスウェイの解明をサポートします。
- スクリーニング：化合物評価のために、アッセイにそのまま利用可能な、再現性のある定量的なプラーク面積出力を提供します。
- アナリティクス：異なる条件下でのプラーク被覆率を統計的に比較するための標準化されたデータテーブルを生成します。
- トランスレーショナルリサーチ：一貫したハイスループット定量化により、探索フェーズと前臨床フェーズを繋ぎます。
- エンタープライズ再利用：多様な歯科研究プログラムに向けて、再利用可能なデジタルイメージングおよび解析機能を提供します。
運用および企業への影響
- 科学的価値：口腔健康研究における予測の信頼性を高め、メカニズムの曖昧さを軽減します。
- 運用的価値：プラーク定量化を標準化し、再現性を向上させ、大規模な画像セットへの拡張性をサポートします。
- 戦略的価値：堅牢で客観的なデータ生成を可能にすることで、go/no-go判断の質と資本効率を向上させます。
- ポートフォリオへの影響：歯科健康介入策のリスク調整後の優先順位付けと推進をサポートします。
実施上の検討事項
- デジタルイメージングおよび閾値ベースのセグメンテーション解析に関する専門知識が必要である。
- 口腔内蛍光カメラおよび互換性のある画像解析ソフトウェアへのアクセスが必要である。
- イメージングプロトコルとデータ処理に関するチーム間での標準化が求められる。
- 異なる修復材料に合わせてワークフローを調整し、指示通りに金属表面を除外しなければならない。
- 周囲光、患者の協力、解剖学的アプローチなどの実用的な制限を考慮する必要がある。
バイオファーマよくある質問
Chapters in this video
0:04
Introduction
0:38
Plaque Disclosure and Image Acquisition
3:34
Digital Image Analysis: Quantification of the Total Tooth Area
5:09
Digital Image Analysis: Quantification of the Plaque-Covered Areas
7:04
Results: Semi-Automated Planimetric Quantification of Plaque-Covered Areas on Teeth
9:07
Conclusion
