Semi-geautomatiseerde planimetrische kwantificering van tandplak met behulp van een intraorale fluorescentiecamera

Samenvatting

Deze studie presenteert een semi-geautomatiseerde digitale beeldanalyseprocedure voor de planimetrische kwantificering van onthulde tandplak op basis van beelden verkregen met een intraorale fluorescentiecamera. De methode maakt een snelle en betrouwbare kwantificering van tandplak in de onderzoeksomgeving mogelijk.

Samenvatting

Accumulatie van tandplak wordt gekwantificeerd met behulp van klinische indices of, anders, de planimetrische plaque-index (PPI), die het relatieve gebied van een tand meet dat bedekt is met plaqueafzettingen. In vergelijking met klinische indices heeft de PPI een hoger discriminerend vermogen, maar traditionele planimetrie is een tijdrovende analyse, omdat de met plaque bedekte en schone tandgebieden handmatig voor elk beeld moeten worden bepaald met behulp van beeldverwerkingssoftware. Hier presenteren we een methode voor de semi-geautomatiseerde planimetrische kwantificering van tandplak, die de snelle verwerking van maximaal 1.000 afbeeldingen tegelijkertijd mogelijk maakt. De methode maakt gebruik van het verbeterde contrast tussen onthulde plaque, geluidstandoppervlakken en zachte weefsels in fluorescentiebeelden die zijn verkregen met een intraorale camera. Zorgvuldige uitvoering van de klinische procedures en nauwkeurige beeldacquisitie zijn cruciale stappen voor de succesvolle semi-geautomatiseerde identificatie van de met plaque bedekte gebieden. De methode is geschikt voor planimetrie op gezonde gezichts- en mondtandoppervlakken, op de meeste composietharsrestauraties en op tanden met orthodontische beugels, maar niet op metaalrestauraties. In vergelijking met traditionele PPI-opnames vermindert semi-geautomatiseerde planimetrie de hoeveelheid tijd die aan de analyse wordt besteed aanzienlijk, evenals de subjectieve menselijke input, waardoor de reproduceerbaarheid van planimetrische metingen wordt verhoogd.

Inleiding

De kwantificering van tandplak in de onderzoeksomgeving wordt uitgevoerd met behulp van klinische indices of, anders, door de planimetrische plaque-index (PPI)¹ te registreren. Klinische indices, zoals de Turesky gemodificeerde Quigley-Hein plaque-index, vertrouwen op de visuele beoordeling van plaquedekking door een operator en de daaropvolgende toewijzing van een score op een ordinale schaal². Hoewel de score snel is, vereist het gebruik van klinische indices een moeizame kalibratie tussen examinatoren en intra-examinatoren, en de beoordeling lijdt altijd aan een zekere mate van subjectiviteit ^3,4,5. Bovendien, omdat het aantal scores beperkt is, kunnen klinische indices geen relevante verschillen in plaquedekking detecteren⁶.

Voor planimetrische opnames wordt de mate van plaquedekking bepaald op digitale afbeeldingen door het met plaque bedekte gebied te delen door het totale oppervlak van het tandoppervlak⁷. Het gebruik van een continue schaal verhoogt de nauwkeurigheid en toont een hoge discriminerende kracht in statistische analyse ^8,9,10. Bovendien kan men stellen dat planimetrie minder subjectief is, omdat de index wordt berekend en niet geschat door de examinator¹¹. Traditioneel worden met plaque bedekte en totale tandoppervlakken handmatig bepaald voor PPI-opnames door gebieden van belang in elk beeld te tekenen met behulp van beeldverwerkingssoftware ^7,12. Bijgevolg was planimetrische analyse voorheen zeer tijdrovend, waardoor de toepasbaarheid ervan voor grotere klinische studies werd verminderd⁶.

Op traditionele witlichtbeelden is het contrast tussen met plaque bedekte gebieden, schone tandgebieden en de omliggende weefsels zwak, en dus wordt geautomatiseerde beeldverwerking, die meestal afhankelijk is van de op intensiteit gebaseerde detectie van objecten, ernstig belemmerd^13,14. Beelden die zijn verkregen met een fluorescentiecamera tonen een aanzienlijk verbeterd contrast tussen onthulde plaque, schone tanden die sterk fluoresceren in het groene spectrum en niet-fluorescerende zachte weefsels¹.

Hier presenteren we een methode voor semi-geautomatiseerde planimetrie die de tijd die wordt besteed aan beeldanalyse aanzienlijk vermindert in vergelijking met traditionele PPI-opnames. De methode maakt gebruik van standaard openbaarmakingsprocedures, een in de handel verkrijgbare fluorescentiecamera en een freeware voor beeldanalyse. De parameters die belangrijk zijn voor beeldacquisitie en beeldanalyse, evenals typische fouten en beperkingen van de methode, worden besproken.

Protocol

De studie werd goedgekeurd door het Ethisch Comité van de regio Midtjylland (1-10-72-259-21) en uitgevoerd in overeenstemming met de Verklaring van Helsinki en de wijzigingen ervan.

1. Fabricage van een op maat gemaakte afstandhouder (optioneel)

OPMERKING: Een op maat gemaakte 3D-geprinte afstandhouder kan worden gebruikt tijdens beeldacquisitie om de positionering van de camerakop te standaardiseren. De afstandhouder is niet verplicht voor het opnemen van de fluorescentiebeelden.

1. Ontwerp van de afstandhouder
   1. Ontwerp een afstandhouder die past op de camerakop van de intraorale fluorescentiecamera. Voer hiervoor een scan van de camerakop uit met een digitale scanner. Importeer de scan in speciale software.
   2. Ontwerp de afstandhouder om de camerakop te passen met de gewenste morfologie en positioneringsafstand tot de camerakop (d.w.z. 4 mm). Exporteer als een STL-bestand (een voorbeeld van een ontwerp is bijgevoegd als aanvullend bestand S1).
2. Additieve productie van de afstandhouder
   1. Open de bij de printer aangesloten software voor additive manufacturing en selecteer de basisinstellingen. Klik op Printer | Selecteer de beschikbare 3D-printer | Volgende | Vorm: Helder | Volgende | Afdrukmodus: 50 micron | Volgende | Bouwstijl: Standaard | Volgende.
   2. Importeer het STL-bestand door op Bestand | Importeren | Selecteer het STL-bestand | Open.
   3. Definieer de positie van de afstandhouder op het afdrukplatform; klik op Transformeren en sleep de afstandhouder naar een hoek van het platform zo dicht mogelijk bij het oppervlak van het platform.
   4. Als u extra afstandhouders wilt afdrukken, klikt u op Kopiëren | Lineair patroon. Pas het aantal en de afstand aan om extra objecten op het afdrukplatform te plaatsen en klik op Instellen.
   5. Om de ondersteuning van de objecten te ontwerpen, klikt u op Smart support | Stijl: Algemeen | Genereren | Type: Poort | Creëer draagvlak.
   6. Stuur de afdruktaak naar de 3D-printer. Klik op Toevoegen aan wachtrij. De software voert automatisch een kwaliteitscontrole van het STL-bestand uit om fouten te identificeren bij het toevoegen aan de wachtrij. Klik vervolgens op Toevoegen aan wachtrij | Functienaam | F4X Toevoegen aan wachtrij.
   7. Monteer een schoon printplatform op de 3D-printer en voeg een geschikte hars toe. Klik op Start job en scan de QR-code van de hars. Controleer of het afdrukplatform leeg en schoon is, of de harsbak vol is en of de hars is geroerd voordat deze wordt toegevoegd. Klik op Taak starten.
   8. Wanneer de afdruktaak is voltooid, verwijdert u de afstandhouders van het afdrukplatform.
   9. Reinig de afstandhouders in een ultrasoon bad met isopropanol gedurende 3 minuten. Herhaal de reiniging met verse isopropanol. Droog de afstandhouders aan de lucht.
   10. Beveilig de totale polymerisatie van het materiaal door de afstandhouders gedurende 10 minuten in een na-uithardende oven te polymeriseren.
   11. Verwijder het dragermateriaal en beits de afstandhouders om te voorkomen dat licht door het materiaal dringt.

2. Openbaarmaking van plaquettes en beeldverwerving

1. Monteer de op maat gemaakte afstandhouder op de fluorescentiecamera (optioneel). Sluit de intraorale camera aan op een computer en open de camerasoftware.
2. Klik op Patiënt | Nieuwe patiënt om de patiënt in het systeem te creëren. Vul de patiëntgegevens in. Klik op Patiënt | Opslaan om de patiëntgegevens op te slaan. Klik op Video. De intraorale camera is nu klaar voor gebruik.
3. Dim de kamerverlichting.
4. Breng een rode onthullende kleurstof (d.w.z. 5% erythrosine) aan met een katoenkorrel op de tandoppervlakken van belang om de plaque te onthullen.
5. Instrueer de patiënt om 10 s met water te spoelen om overtollige kleurstof te verwijderen. Verwijder eventuele gingivale vlekken met een katoenpellet. Droog elke tand 3 s aan de lucht.
6. Plaats de intraorale camera in een horizontale positie voor de tand van belang, waarbij de afstandhouder de gingiva / aangrenzende tanden raakt. Verkrijg het fluorescentiebeeld door op de cameraknop te drukken.
   OPMERKING: Zorg ervoor dat het volledige tandoppervlak van belang scherp is en in de afbeelding is vastgelegd zonder antagonistische of contralaterale tandoppervlakken op te nemen.
7. Herhaal stap 2.4-2.6 voor alle interessante tanden.
8. Markeer alle afbeeldingen in de camerasoftware. Klik op Afbeeldingen/video's opslaan in het menu.
   OPMERKING: Zorg ervoor dat de afbeeldingen worden opgeslagen in de "plaque"-modus en niet in de "cariës"-modus. Het symbool P/C in het menu geeft de huidige modus aan.
9. Als u de afbeeldingen wilt exporteren, gaat u naar de Viewer. Kies de afbeeldingen die u wilt exporteren. Klik op Bestand | Exporteren (opslaan als...) | Alle afbeeldingen van de patiënt om de beelden te exporteren. Kies in het exportvenster de volgende instellingen: Modus: Standaard | Exportpad: kies de gewenste map | Selectie van afbeeldingstypen: Vink het linkervakje af | Afbeeldingsstatus: Oorspronkelijke gegevens. Vouw het exportvenster uit om meer opties weer te geven. Selecteer het volgende: Bestandsnaam bevat: Kaartnummer OF Gebruikersinvoer OF Naam van de patiënt | Formaat: TIF. Klik op OK om de afbeeldingen te exporteren.
   1. U kunt ook een geautomatiseerde bestandsexport instellen voorafgaand aan de afbeelding. Klik op Opties | Configuratie weergeven | Modules | Kijker | Exporteren/E-mailen | Exportopties | Modus: Autoexport | Exportpad: kies de gewenste map | Afbeeldingsstatus: Oorspronkelijke gegevens. Selecteer het volgende: Bestandsnaam bevat: Kaartnummer OF Gebruikersinvoer OF Naam van de patiënt | Formaat: TIF. Klik op OK om de standaard exportinstellingen in te stellen. Wanneer de geautomatiseerde bestandsexport is ingesteld, worden de afbeeldingen automatisch geëxporteerd wanneer ze worden opgeslagen (stap 2.8).

3. Digitale beeldanalyse

OPMERKING: De digitale beeldanalyse kan op elk moment na de beeldacquisitie worden uitgevoerd. Batches van maximaal 1.000 fluorescentiebeelden kunnen parallel worden verwerkt. Als de analyse van grote beeldbatches de rekenkracht overschrijdt, kan de afbeeldingsgrootte voorafgaand aan de analyse worden verkleind.

1. Kwantificering van het totale tandoppervlak
   1. Hernoem alle afbeeldingen met opeenvolgende indexnummers (d.w.z. Planimetry_001, Planimetry_002,...). Importeer de fluorescentiebeeldreeks in een speciale beeldanalysesoftware (d.w.z. Daime¹⁵) in de rood-groen-blauwe (RGB) modus door te klikken op Bestand | Afbeeldingen importeren | Importeren als kleur.
   2. Voer een op drempels gebaseerde segmentatie van de afbeeldingsreeks uit door te klikken op Segmenteren | Automatische segmentatie | Aangepaste drempel. Stel de "Lage" drempel in boven de intensiteit van de orale zachte weefsels (d.w.z. 80). Laat de "Hoge" drempel op 255 staan. Zo worden alleen de tanden (zowel schone als met tandplak bedekte gebieden) herkend als objecten in de software. Klik op Toepassen | Oké | Segment! om de segmentatie te initiëren.
   3. Open de visualizer door te dubbelklikken op de naam van de afbeeldingsreeks. Voer de objecteditor (OBJ) in. Voer een visuele kwaliteitscontrole uit van de gesegmenteerde afbeeldingen en verwijder artefacten door dergelijke objecten af te wijzen en te verwijderen.
   4. De resterende objecten in alle afbeeldingen samenvoegen (In alle afbeeldingen | Geselecteerde objecten samenvoegen). Nu is er één object per afbeelding. Kwantificeer het totale tandoppervlak in elke afbeelding (Analyse | Objecten meten | Alles wissen | Pixels). Exporteer de gegevens.
2. Kwantificering van de met plaquettes bedekte gebieden
   1. Importeer de fluorescentiebeeldreeks opnieuw in de software, dit keer met gesplitste rode, groene en blauwe kleurkanalen (Bestand | Afbeeldingen importeren | Importeren als grijs). Sluit de afbeeldingen van het blauwe kanaal. Breng de objectlaag over van de RGB-afbeeldingen naar de rode kanaalafbeeldingen (Segmenteren | Objectlaag overbrengen).
   2. Niet-objectpixels in de rode kanaalafbeeldingen verwijderen met de objecteditor (In alle afbeeldingen | Verwijder niet-objectpixels (voxels)). Zachte weefsels worden nu uit de beelden verwijderd.
   3. Om het contrast tussen met tandplak bedekte en schone tandgebieden te verbeteren, vermenigvuldigt u de rode kanaalafbeeldingsreeks met een factor twee (Bewerken | Beeldcalculator | Vermenigvuldiging | Parameters: Factor 2.00 | Solliciteren | Oké).
   4. Als u schone tandgebieden uit de afbeeldingen wilt verwijderen, trekt u de reeks groene kanaalafbeeldingen af van de uitgebreide reeks rode kanaalafbeeldingen (Bewerken | Beeldcalculator | Tweede operand beelden: Planimetry_green | Aftrekken | Solliciteren | Oké).
   5. Om de met plaque bedekte gebieden op de tanden te identificeren, voert u een op drempels gebaseerde segmentatie uit van de resulterende beeldreeks (Segment | Automatische segmentatie | Aangepaste drempel). Stel de "Lage" drempel in boven de intensiteit van de schone tandgebieden (d.w.z. 80). Laat de "Hoge" drempel op 255 staan. Alleen met plaque bedekte gebieden worden herkend als objecten in de software. Klik op Toepassen | Oké | Segment! om de segmentatie te initiëren.
   6. Voer een visuele kwaliteitscontrole uit van de gesegmenteerde afbeeldingen in de objecteditor en verwijder artefacten door dergelijke objecten af te wijzen en te verwijderen. De resterende objecten in alle afbeeldingen samenvoegen (In alle afbeeldingen | Geselecteerde objecten samenvoegen). Kwantificeer het met plaque bedekte gebied in elke afbeelding (Analyse | Objecten meten | Alles wissen | Pixels). Exporteer de gegevens.
   7. Open de geëxporteerde gegevenstabellen in speciale software. Bereken de PPI volgens vergelijking (1):
      Vergelijking (1)

Resultaten

De gepresenteerde methode maakt de snelle, semi-geautomatiseerde planimetrische kwantificering van met plaque bedekte gebieden op tanden mogelijk (figuur 1). Plaqueafzettingen worden gevisualiseerd door erythrosine, terwijl schone tandgebieden en de verworven pellicle ongekleurd blijven¹⁶ (figuur 2A). Wanneer beelden worden verkregen met een fluorescentiecamera, wordt het contrast tussen de schone tandgebieden, met plaque bedekte gebieden en de omliggende zachte weefsels aanzienlijk verbeterd (figuur 2B, C). De fluorescentiecamera werkt met twee detectievensters, één in het groene en één in het rode spectrum. In vergelijking met de schone tandgebieden lijken de met plaque bedekte gebieden iets helderder in het rode kanaal (figuur 2D, E). In het groene kanaal wordt de autofluorescentie van de tand aanzienlijk gemaskeerd in de met plaque bedekte gebieden (figuur 2F). Dit maskerende effect wordt benut tijdens beeldanalyse, wanneer de groene kanaalafbeeldingen worden afgetrokken van de rode kanaalafbeeldingen (figuur 2G). Het sterke contrast tussen de schone en met plaque bedekte gebieden in de resulterende beelden (figuur 2H) maakt een op intensiteitsdrempel gebaseerde, semi-geautomatiseerde bepaling van de PPI mogelijk. Tot 1.000 fluorescentiebeelden kunnen tegelijkertijd worden verwerkt.

Een op maat gemaakte 3D-geprinte afstandhouder kan worden gebruikt om de gestandaardiseerde positionering van de camerakop op een identieke afstand van de betreffende tand te verbeteren. De afstandhouder beschermt de tand ook tegen omgevingslicht en verbetert daardoor het contrast tussen de onthulde plaque, schone tandgebieden en omliggende zachte weefsels in de verkregen afbeeldingen. De afstandhouder is met behulp van drie retentie-elementen op de camerakop gemonteerd (figuur 3).

De beschreven methode kan worden gebruikt voor planimetrische registraties van de supragingivale plaque en calculus op zowel gezichts- als mondtandoppervlakken (figuur 4A-D). Afhankelijk van de kromming van de tandboog kan het moeilijk zijn om de afstandhouder in nauw contact met het tandvlees te plaatsen en daardoor dezelfde afstand tussen de camerakop en de tand te houden. Aangezien de dekking van het plaquegebied wordt bepaald ten opzichte van het totale tandoppervlak, is het onwaarschijnlijk dat dergelijke verschillen de PPI-opnames beïnvloeden. Verschillende tandkleurige materialen fluoresceren in het groene spectrum met verschillende intensiteiten^17,18,19. Daarom kan de PPI meestal worden bepaald met het standaard beeldanalysealgoritme op tanden met glasionomeercementen en composietharsrestauraties (figuur 4E-H). Daarentegen stoten amalgaam- en gipsrestauraties meestal zwak uit in zowel de rode als de groene kanalen, en het is dus niet mogelijk om de plaquedekking op dergelijke oppervlakken te bepalen (figuur 4I, J). Hetzelfde geldt voor metalen orthodontische beugels, maar omdat het beugeloppervlak meestal wordt uitgesloten van PPI-opnamen, is semi-geautomatiseerde planimetrie geschikt voor orthodontische patiënten (figuur 4K, L).

De succesvolle semi-geautomatiseerde identificatie van met plaque bedekte gebieden op fluorescentiebeelden is sterk afhankelijk van de zorgvuldige uitvoering van alle stappen van de klinische procedure. Als er te veel omgevingslicht in de beelden komt, wordt de helderheid van de achtergrond in het rode kanaal verhoogd, wat de differentiatie tussen de tanden en zachte weefsels moeilijk maakt (figuur 5A, B). Daarom moeten de kamerlampen worden gedimd tijdens het vastleggen van het beeld. Als de patiënt de mond niet voldoende opent tijdens de beeldacquisitie, kunnen antagonistische tanden samen met de tand van belang worden afgebeeld en de semi-geautomatiseerde verwerking belemmeren (figuur 5C). Wanneer planimetrie wordt uitgevoerd op premolaren of kiezen, is de juiste hoeking van de camera belangrijk om te voorkomen dat delen van het occlusale oppervlak in beeld worden gebracht (figuur 5D, E). Zodra de plaquetteafzettingen zijn bekendgemaakt, moet de exploitant onmiddellijk overgaan tot de beeldacquisitie. Anders kan de erythrosine worden uitgewassen en kan het contrast tussen de met plaque bedekte en schone tandgebieden te zwak worden. In sommige gevallen kan de onthullende oplossing echter sterk vlekken op het tandvlees maken en kan de vlek niet worden verwijderd tijdens de volgende spoeling (figuur 5F). Om een overschatting van het met plaque bedekte gebied te voorkomen, kan de vlek worden verminderd door een extra spoeling of door het tandvlees voorzichtig af te vegen met een katoenpellet.

Figuur 1: Workflow voor de semi-geautomatiseerde kwantificering van tandplakdekking op tandoppervlakken. Afkorting: PPI = planimetrische plaque-index. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 2: Procedure voor digitale beeldanalyse. (A) Witlichtbeeld van openbaar gemaakte plaque (tand 26, gezichtsaspect). (B) Corresponderend beeld verkregen met een fluorescentiecamera (rood-groen-blauw [RGB]-modus). Let op het verbeterde contrast tussen de met plaque bedekte en schone tandgebieden. (C) Het totale tandoppervlak, gemarkeerd door de oranje omtrek, wordt geïdentificeerd door segmentatie op basis van intensiteitsdrempels. (D) De objectlaag van de RGB-afbeelding wordt overgebracht naar de rode kanaalafbeelding (oranje omtrek) en de niet-objectpixels (achtergrond, zachte weefsels) worden verwijderd. (E) De helderheid van de rode kanaalafbeeldingen wordt met een factor twee verbeterd. (F) De afbeelding van het groene kanaal. Let op de verminderde autofluorescentie in de met plaque bedekte gebieden. (G) Na aftrek van het groene kanaalbeeld (F) van het gewijzigde rode kanaalbeeld (E), is het contrast tussen de met plaque bedekte gebieden en schone tandgebieden duidelijk. (H) Na segmentatie op basis van intensiteitsdrempels worden de met plaque bedekte gebieden geïdentificeerd als objecten (oranje omtrek) en kan de planimetrische plaque-index (PPI) worden berekend (PPI = 81,6%). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 3: Op maat gemaakte afstandhouder. Een op maat gemaakte afstandhouder bekeken vanaf de (A) voorkant, (B) zijkant en (C) achterkant. (D) Fluorescentiecamera met de gemonteerde afstandhouder (oranje omtrek). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 4: Toepassingen en beperkingen van semi-geautomatiseerde planimetrie. (A) Fluorescentiebeeld van een gezichtstandoppervlak. (B) Overeenkomstige bewerkte afbeelding van de met plaque bedekte gebieden (oranje omtrek; planimetrische plaque-index [PPI] = 51,9%). (C) Fluorescentiebeeld van een mondtandoppervlak. (D) Overeenkomstige bewerkte afbeelding van de met plaquette bedekte gebieden (oranje omtrek; PPI = 14,5%). (E-H) Afbeeldingen van tanden met composietharsrestauraties. De restauratie in E fluoresceert sterk in het groene spectrum, terwijl de restauratie in G iets zwakker lijkt dan de omliggende schone tandgebieden. In beide afbeeldingen kan de PPI worden bepaald met behulp van het standaard beeldanalysealgoritme. (F,H) Verwerkte afbeeldingen van de met plaquettes bedekte gebieden (oranje contouren; PPI = respectievelijk 20,3% en 20,2%). (I,J) Fluorescentiebeelden van een tand met een amalgaamrestauratie (I) en een tand met een metaalkeramische kroon (J, blauwe omtrek, handmatig toegevoegd). Beide restauraties zijn niet-fluorescerend en de plaqueafzettingen kunnen niet worden gekwantificeerd door semi-geautomatiseerde planimetrie. (K) Fluorescentiebeeld van een tand met een metalen orthodontische beugel. Omdat de haak is uitgesloten van de analyse, kan de PPI worden bepaald met behulp van het standaard beeldanalysealgoritme (L, oranje omtrek, PPI = 31,5%). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 5: Invloed van de klinische procedures op de beeldkwaliteit en de resultaten van semi-geautomatiseerde planimetrie . (A) Fluorescentiebeeld verkregen met gedimde kamerverlichting. Het totale tandoppervlak wordt correct bepaald na op drempels gebaseerde beeldsegmentatie (oranje omtrek). (B) Fluorescentiebeeld van dezelfde tand verkregen met de kamerverlichting ingeschakeld. Vanwege een verhoogde achtergrondemissie in het rode spectrum kan de op drempels gebaseerde segmentatie geen nauwkeurig onderscheid maken tussen de tandoppervlakken en de omliggende zachte weefsels (oranje omtrek). (C) Fluorescentiebeeld verkregen met onvoldoende mondopening. De niet-bekendgemaakte antagonistische tanden zijn zichtbaar in de afbeelding en dus opgenomen in het totale tandoppervlak (oranje contouren). Om een correcte planimetrische plaque-index te verkrijgen, moeten ze handmatig worden verwijderd tijdens de beeldanalyse. (D) Fluorescentiebeeld verkregen met optimale positionering van de camerakop. Het totale tandoppervlak (oranje omtrek) is beperkt tot het gezichtsaspect. (E) Fluorescentiebeeld van de tand in D verkregen met suboptimale hoeking van de camerakop. Een deel van het occlusale oppervlak wordt opgevangen, wat resulteert in een verhoogd totaal tandoppervlak (oranje omtrek). (F) Witlichtafbeelding van onthulde plaque met prominente kleuring van de gingiva. De hoge emissie in het rode spectrum kan leiden tot een overschatting van het met plaque bedekte gebied. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Aanvullend bestand S1: Klik hier om dit bestand te downloaden.

Discussie

De gepresenteerde methode voor semi-geautomatiseerde planimetrie op basis van fluorescentiebeelden vormt een verbetering van de kwantificering van tandplak op geluidstandoppervlakken in de onderzoeksomgeving in vergelijking met traditionele planimetrie²⁰. Semi-geautomatiseerde planimetrie maakt de gelijktijdige bepaling van de PPI in maximaal 1.000 afbeeldingen mogelijk met behulp van een vooraf bepaald nabewerkingsalgoritme. Daardoor is de methode aanzienlijk tijdsefficiënter dan conventionele planimetrie, waarbij de totale tandoppervlakken en met plaque bedekte gebieden handmatig worden bepaald door interessante gebieden te tekenen in een beeldverwerkingssoftware ^7,12. Bovendien wordt de mate van menselijk oordeel in de beeldanalyse teruggebracht tot de keuze van een helderheidsdrempel voor beeldsegmentatie. Daardoor worden alle beelden gelijk behandeld en wordt de invloed van de subjectiviteit van de examinator sterk verminderd¹¹.

De kritieke stappen in het protocol zijn voornamelijk gerelateerd aan de klinische procedures, die op een sterk gestandaardiseerde manier moeten worden uitgevoerd voor een optimale beeldkwaliteit. De onthullende oplossing moet voorzichtig en gelijkmatig worden aangebracht en de beelden moeten direct na het spoelen en aan de lucht drogen worden verkregen om een uitspoeling van de kleurstof en dus een verlies van beeldcontrast te voorkomen. Bovendien moet gingivale bloeding worden vermeden, omdat hemoglobine de geregistreerde fluorescentie in het rode kanaal¹⁹ kan verbeteren. De beeldopname moet worden uitgevoerd met de kamerlichten gedimd om de interferentie van omgevingslicht te verminderen en de patiënten moeten hun mond voldoende openen, zodat de antagonistische tanden niet in de afbeeldingen verschijnen. De camerakop moet loodrecht op de tandas worden geplaatst om te voorkomen dat een deel van het occlusale oppervlak en de contralaterale tanden worden vastgelegd.

Artefacten die het gevolg zijn van suboptimale beeldacquisitie kunnen - in de meeste gevallen - tijdens de beeldanalyse worden verwijderd, maar ten koste van een aanzienlijk langere verwerkingstijd. Sommige artefacten die tijdens segmentatie als objecten worden herkend, kunnen worden gewist door eenvoudige verwijdering in de objecteditor. Als artefacten samenvallen met de gebieden die als plaque worden herkend, moeten de resulterende objecten worden gesplitst in de objecteditor voordat ze worden verwijderd. In extreme gevallen moet de operator mogelijk terugkeren naar de handmatige bepaling van de met tanden en tandplak bedekte gebieden door gebieden te tekenen die van belang zijn in de software. Als alle klinische procedures nauwkeurig worden uitgevoerd, bestaat de enige subjectieve input van de operator tijdens de beeldanalyse uit het bepalen van de afkapwaarden voor de op drempels gebaseerde segmentaties. Over het algemeen zijn de met plaque bedekte en schone tandgebieden goed gedefinieerd in de afbeeldingen, maar er moet worden vermeld dat kleine verschillen in de gekozen drempels de berekende PPI-waarden beïnvloeden, zij het in relatief lage mate. Aangezien alle beelden die voor een bepaald onderzoek zijn verkregen, kunnen worden gesegmenteerd met identieke drempels, heeft de subjectieve keuze van de afkapwaarden geen invloed op de verschillen tussen de behandeling of patiëntengroepen.

Net als handmatige planimetrie is semi-geautomatiseerde planimetrie niet geschikt voor longitudinale registraties van plaqueopbouw vanwege het gebruik van een onthullende oplossing. Erythrosine kan interfereren met de groei van de biofilm door een antibacteriële activiteit^21,22,23, maar het belangrijkste is dat de prominente vlek professionele plaqueverwijdering vereist voordat de patiënt naar huis wordt gestuurd. De beschreven methode kan echter worden gebruikt voor de regelmatige kwantificering van gebruikelijke plaqueniveaus in de kliniek. Een andere beperking van semi-geautomatiseerde planimetrie ontstaat door de grootteverschillen tussen individuele tanden. Hoewel de afstand tussen de camera en het tandoppervlak en dus de grootte van het gezichtsveld kan worden gestandaardiseerd, kunnen de verkregen beelden delen van de naburige tanden bevatten. Deze kunnen niet worden verwijderd door een batchbewerking, maar alleen door handmatig bijsnijden van de afbeeldingen tijdens de analyse. Hoewel semi-geautomatiseerde planimetrie geschikt is voor de kwantificering van supragingivale plaque en calculus²⁴ op gezonde tandoppervlakken, zal toekomstig werk moeten bepalen hoe de beschreven methode wordt beïnvloed door ontwikkelingsdefecten²⁵, cavitated en niet-cavitated cariëslaesies, evenals ernstige kleuring.

Kortom, semi-geautomatiseerde planimetrie is een methode die de snelle en betrouwbare kwantificering van de dekking van plaquegebieden mogelijk maakt met behulp van een fluorescentiecamera. Het kan worden gebruikt in klinische onderzoeken die de novo plaquevorming in verschillende patiëntengroepen of het effect van verschillende behandelingsregimes op plaqueverwijdering beoordelen.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel

Naam	Bedrijf	Catalogusnummer	Opmerkingen
3D Sprint Basic	3D-systemen		Software voor additieve productie
5% erythrosine; Top Dent Rondell Röd	Top Dent Lifco Dental AB	6327	Afdichtingsoplossing
D1000 lab scanner	3 Shape		Lab scanner gebruikt om de camerakop te scannen
DBSWIN 5.17.0	Dürr Dental		Software voor VistaCam
Digitale beeldaanalyse in microbiële ecologie (Daime), versie 2.2.2			Freeware voor beeldaanalyse
LC-3D Print Box	NextDent		Polymerisatie-eenheid
Meshmixer 3.5	Autodesk		Freeware voor het ontwerpen van op maat gemaakte ruimtes
NextDent 5100	3D-systemen		3D-printer
NextDent Ortho IBT	3D-systemen		Materiaal voor ruimte
Ultrasoonbad T660/H	Elma Schmidbauer GmbH
VistaCam iX HD Smart intraorale camera	Dürr Dental		Gekoppeld aan een fluorescentiecamerakop