Niezawodność integracji tomografii komputerowej wiązki stożkowej opartej na sztucznej inteligencji z cyfrowymi obrazami stomatologicznymi

Summary

Proces rejestracji skanów tomografii komputerowej wiązki stożkowej i cyfrowych obrazów stomatologicznych został przedstawiony przy użyciu wspomaganej sztuczną inteligencją (AI) identyfikacji punktów orientacyjnych i łączenia. Porównanie z rejestracją powierzchniową pokazuje, że digitalizacja i integracja oparta na sztucznej inteligencji jest niezawodna i powtarzalna.

Abstract

To badanie miało na celu wprowadzenie digitalizacji tomografii komputerowej wiązki stożkowej (CBCT) i integracji cyfrowych obrazów stomatologicznych (DDI) w oparciu o rejestrację opartą na sztucznej inteligencji (AI) (ABR) oraz ocenę wiarygodności i odtwarzalności przy użyciu tej metody w porównaniu z rejestracją powierzchniową (SBR). To retrospektywne badanie składało się z obrazów CBCT i DDI 17 pacjentów, którzy przeszli wspomaganą komputerowo chirurgię ortognatyczną dwuszczękową. Digitalizacja obrazów CBCT i ich integracja z DDI zostały powtórzone przy użyciu programu opartego na sztucznej inteligencji. Obrazy CBCT i DDI zostały zintegrowane za pomocą rejestracji punkt-punkt. Natomiast w przypadku metody SBR trzy punkty orientacyjne zostały zidentyfikowane ręcznie za pomocą CBCT i DDI, które zostały zintegrowane z iteracyjną metodą najbliższych punktów.

Po dwóch wielokrotnych integracjach każdej metody, uzyskano trójwymiarowe wartości współrzędnych pierwszych zębów trzonowych szczęki i siekaczy centralnych oraz ich różnice. Przeprowadzono testy współczynników wewnątrzklasowych (ICC) w celu oceny niezawodności wewnątrz obserwatora za pomocą współrzędnych każdej metody i porównania ich wiarygodności między ABR i SBR. Wiarygodność wewnątrz obserwatora wykazała znaczące i prawie doskonałe ICC w każdej z metod. Nie stwierdzono istotnej średniej różnicy między pierwszą i drugą rejestracją w każdym ABR i SBR oraz między obiema metodami; jednak ich zakresy były węższe w przypadku ABR niż w przypadku metody SBR. Badanie to pokazuje, że cyfryzacja i integracja oparta na sztucznej inteligencji są niezawodne i powtarzalne.

Introduction

Trójwymiarowa (3D) technologia cyfrowa poszerzyła zakres diagnostyki i planowania leczenia ortodontycznego lub chirurgiczno-ortodontycznego. Wirtualna głowa skonstruowana na podstawie obrazu tomografii komputerowej wiązki stożkowej twarzy (CBCT) może być używana do oceny nieprawidłowości zębowo-twarzowych i zębowych, planowania chirurgii ortognatycznej, wytwarzania wafli dentystycznych i szablonów chirurgicznych implantów przy użyciu komputerowego wspomagania projektowania i produkcji1^,2,3,4. Jednak skany CBCT mają niską reprezentację uzębienia, w tym morfologię zębów i pokrewieństwo międzyzgryzowe, co wynika z ich ograniczonej rozdzielczości i artefaktów smug z odbudowy zębów lub zamków ortodontycznych⁵. W związku z tym cechy zębów zostały zastąpione na obrazach CBCT cyfrowymi obrazami stomatologicznymi (DDI), takimi jak zeskanowane odlewy lub obrazy skanów wewnątrzustnych.

Dla niezawodnej integracji DDI na obrazach CBCT, liczne badania opisywały różne metody, takie jak użycie znaczników referencyjnych^6,7, voxel-based^8, oraz rejestracje oparte na powierzchni (SBR)^9,10. Procedury te mają swoje metody wykorzystania markerów zewnątrzustnych, wielokrotnych skanów CBCT i dodatkowych etapów procesu, takich jak czyszczenie metalowych artefaktów na obrazach CBCT. Jeśli chodzi o dokładność SBR, kilka poprzednich badań wykazało błędy w zakresie od 0,10 do 0,43 mm^9,11. Ponadto Zou i wsp. ocenili wiarygodność i błędy między obserwatorami a ortodontą za pomocą SBR i zgłosili potrzebę doświadczenia klinicznego i wielokrotnego uczenia się¹⁰.

Sztuczna inteligencja (AI) została wykorzystana do przewidywania wyników leczenia¹² i digitalizacji punktów orientacyjnych na cefalometrycznych zdjęciach rentgenowskich¹³ lub obrazach CBCT^14,15,16, a obecnie dostępne jest oprogramowanie komercyjne, które pomaga w tym procesie¹⁷. Dokładna identyfikacja anatomicznych punktów orientacyjnych na obrazach 3D jest trudna ze względu na niejednoznaczność płaskich powierzchni lub zakrzywionych struktur, obszary o niskiej gęstości i dużą zmienność struktur anatomicznych.

Oparta na sztucznej inteligencji automatyzacja oparta na uczeniu maszynowym może być zastosowana nie tylko do digitalizacji, ale także do integracji DDI i CBCT zębowo-twarzowej. Istnieje jednak niewiele badań dotyczących dokładności rejestracji opartej na sztucznej inteligencji (ABR) w porównaniu z istniejącą metodą opartą na powierzchni. Aby osiągnąć dokładniejsze wyniki zmian 3D szkieletu i zębów za pomocą chirurgii ortognatycznej dwuszczękowej, konieczna jest ocena dokładności programów opartych na sztucznej inteligencji podczas łączenia CBCT i DDI. W związku z tym w niniejszym artykule przedstawiono krok po kroku protokół digitalizacji i integracji CBCT i DDI z rejestracją opartą na sztucznej inteligencji (ABR) oraz oceny jego niezawodności i odtwarzalności w porównaniu z SBR.

Protocol

To retrospektywne badanie zostało zrecenzowane i zatwierdzone przez Institutional Review Board of Seoul National University Bundang Hospital (B-2205-759-101) i było zgodne z zasadami Deklaracji Helsińskiej. W badaniu wykorzystano pliki Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) z CBCT i DDI w formacie Standard Tessellation Language (STL) z odlewu dentystycznego. Konieczność uzyskania świadomej zgody została zniesiona ze względu na retrospektywny charakter badania.

1. Akwizycja CBCT i cyfrowych obrazów stomatologicznych (DDI)

1. Wybieraj pacjentów na podstawie następujących kryteriów włączenia: wada zgryzu klasy III układu kostnego, chirurgia dwuszczękowa za pomocą planowania wspomaganego komputerowo oraz leczenie ortodontyczne za pomocą stałych aparatów krawędziowych.
2. Wykluczyć pacjentów z zespołami twarzoczaszki, rozszczepem wargi/podniebienia lub brakiem pierwszych zębów trzonowych szczęki lub prawego siekacza centralnego.
3. Uzyskaj skany CBCT o polu widzenia 200 mm x 180 mm, wielkości woksela 0,2 mm i warunkach ekspozycji 80 kVp, 15 mA i 10,8 s. Upewnij się, że pacjenci są w pozycji pionowej z zębami w maksymalnym naruszeniu. Zapisz skany jako pliki danych DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).
4. Pozyskaj DDI z odlewów kamieni dentystycznych lub bezpośredniego skanowania wewnątrzustnego i zapisz je w formacie standardowego języka teselacji (STL) jako oddzielne uzębienie szczęki i żuchwy.

2. Protokół rejestracji oparty na sztucznej inteligencji (ABR)

1. Reorientacja i digitalizacja CBCT
   1. Otwórz oprogramowanie i kliknij przycisk Załaduj plik DICOM, aby zaimportować pliki CBCT DICOM do oprogramowania.
   2. Wybierz dowolny plik DICOM w folderze danych DICOM i kliknij przycisk open.
      UWAGA: Po załadowaniu plików DICOM oprogramowanie automatycznie rekonstruuje je do objętości twarzoczaszki CBCT.
   3. Kliknij przycisk Reorientation (Zmiana orientacji) w panelu Landmark (Punkt orientacyjny) (Rysunek 1).
   4. N (Nasion): kliknij wcięcie w kształcie litery V kości czołowej w widoku 3D (Rysunek 2). Natychmiast po kliknięciu zwróć uwagę, że niebieska kropka (aktywowana) zamienia się w czerwony krzyżyk, który pojawi się również w widoku osiowym, strzałkowym i koronalnym. Klikaj niebieskie trójkątne strzałki w przód i w tył, aby zidentyfikować punkt orientacyjny.
      1. W widoku strzałkowym przewiń kółko myszy w górę iw dół, aby znaleźć najbardziej wysunięty do przodu punkt, w którym szew czołowo-nosowy styka się z kośćmi nosowymi i czołowymi, a następnie kliknij, aby określić pionowe i przednio-tylne położenie punktu orientacyjnego.
      2. W widoku koronalnym przewiń kółko myszy w górę i w dół, aby znaleźć moment tuż przed zniknięciem kości nosowej, aby zapewnić najbardziej wysunięty do przodu punkt i kliknij, aby określić poziomą pozycję Nasion.
      3. W widoku osiowym dostosuj pozycję przednio-tylną, tak jak znajduje się w najbardziej wysuniętym do przodu punkcie.
   5. R Or (Orbitale): kliknij najniższy punkt na marginesie prawego konturu orbity w modelu 3D (Rysunek 2).
      1. W widoku koronalnym przewiń kółko myszy w górę i w dół, aby znaleźć najniższy punkt na dolnym marginesie prawej orbity i kliknij.
      2. W widoku strzałkowym kliknij najwyższy punkt prawej struktury szczęki lub kości jarzmowej, który stanowi dolną granicę oczodołu.
      3. W widoku osiowym przewiń mysz i kliknij tak, aby czerwony krzyżyk znalazł się w miejscu, w którym spotyka się krawędź oczodołu.
   6. L Or (Orbitale): kliknij najniższy punkt na marginesie lewego konturu orbity w modelu 3D (Rysunek 2) i zmodyfikuj punkt na trzech widokach, tak jak w procesie dla R Or.
   7. R Po (Porion): kliknij najwyższy punkt konturu prawego zewnętrznego przewodu słuchowego w modelu 3D (Rysunek 2).
      1. W widoku koronalnym kliknij najniższy punkt prawej kości skroniowej, aby określić położenie poziome i pionowe.
      2. W widoku strzałkowym kliknij najwyższy punkt konturu prawego zewnętrznego przewodu słuchowego, aby dostosować pozycję pionową i przednio-tylną.
      3. W widoku osiowym przewiń kółko myszy, aby kliknąć w miejscu, w którym pojawia się zewnętrzny przewód słuchowy, w którym znika linia kości skroniowej.
   8. L Po (Porion): kliknij najbardziej wysunięty punkt konturu lewego zewnętrznego przewodu słuchowego w modelu 3D (Rysunek 2) i zmodyfikuj punkt w trzech widokach wielopłaszczyznowych, tak jak w procesie dla R Po.
      UWAGA: Pięć podstawowych punktów orientacyjnych szkieletu, w tym Nasion, prawy i lewy orbitale oraz prawe i lewe piony w zrekonstruowanym modelu twarzoczaszki (Rysunek 2), jest teraz zidentyfikowanych.
   9. Kliknij przycisk Gotowe, aby zakończyć reorientację zrekonstruowanego modelu twarzoczaszki.
   10. Kliknij przycisk Wstępne wskazanie punktu orientacyjnego w panelu Punkt orientacyjny i wybierz grupę punktów orientacyjnych Dentition I.
       UWAGA: Charakterystyczne grupy podstawy czaszki, stawu skroniowo-żuchwowego, szkieletu szczęki, szkieletu żuchwy, uzębienia I i tkanki miękkiej są już wybrane do analizy twarzoczaszki.
   11. Kliknij przycisk Wykonaj w panelu Wstępne wybieranie punktów orientacyjnych i pozwól oprogramowaniu automatycznie wybrać wstępne punkty orientacyjne i określić ich współrzędne.
   12. Podczas modyfikowania punktów orientacyjnych naciśnij przycisk Ręczne wybieranie punktów orientacyjnych na karcie Głośność, dokonaj niezbędnych regulacji i kliknij przycisk Gotowe, aby potwierdzić (Rysunek 3).

3. Procedura łączenia DDI

1. Kliknij przycisk Rejestracja skanowania uzębienia w panelu Narzędzia (Rysunek 4).
2. Wybierz uzębienie szczęki i kliknij przycisk Załaduj w panelu Rejestracja uzębienia.
3. Wybierz pliki STL tego samego pacjenta z modelem CBCT w folderze, aby załadować pliki STL uzębienia szczęki. Po otwarciu plików STL poszukaj DDI po prawej stronie ekranu i czterech widoków (3D, osiowy, strzałkowy i koronalny) CBCT po lewej stronie ekranu.
4. Wybierz punkty orientacyjne rejestracji na załadowanym DDI: guzki mezjopoliczkowe pierwszego trzonowca prawej szczęki (R U6CP), punkt środkowy siekacza środkowego prawej szczęki na krawędzi siecznej (R U1CP) i guzek mezjopoliczkowy lewego pierwszego trzonowca szczęki (L U6CP) (Ryc. 5), przełączając niebieskie trójkątne strzałki w przód iw tył.
   UWAGA: Kliknij lewym przyciskiem myszy i przeciągnij myszą, aby obrócić DDI, a następnie kliknij prawym przyciskiem myszy i przeciągnij, aby powiększyć lub pomniejszyć. Punkty rejestracyjne są jednocześnie kalibrowane przez automatyzację opartą na uczeniu maszynowym po ręcznej digitalizacji.
5. Kliknij przycisk Gotowe w panelu rejestracji uzębienia.
6. Kliknij przycisk Tak, aby potwierdzić automatyczną rejestrację (Rysunek 6).
7. W celu połączenia uzębienia żuchwy wybierz uzębienie żuchwy i kliknij przycisk Załaduj w panelu Rejestracja uzębienia. Powtórz kroki od 3.2 do 3.6. Wybierz punkty orientacyjne rejestracji na uzębieniu żuchwy: guzek mezjopoliczkowy prawego/lewego dolnego pierwszego trzonowca (R-/L- L6CP), prawy dolny punkt środkowy pierwszego siekacza na krawędzi siecznej (R L1CP).
8. DDI jest teraz połączony ze zrekonstruowanym modelem CBCT (Rysunek 7).
   1. Podczas modyfikowania scalania kliknij przycisk Wybierz punkt orientacyjny rejestracji w panelu rejestracji uzębienia (Rysunek 8).

4. Uzyskiwanie wartości współrzędnych 3D (x, y i z) każdego punktu orientacyjnego

1. Kliknij przycisk Ręczne wskazywanie punktów orientacyjnych na karcie Objętość lub kliknij kartę Analiza, aby uzyskać wartości współrzędnych 3D punktów orientacyjnych. W celu eksportu danych przejdź do zakładki analiza→panel eksportu danych i kliknij przycisk Punkt orientacyjny, aby zapisać dane jako plik.
   UWAGA: Płaszczyzna X (pozioma) to płaszczyzna, która przechodzi przez Nasiona, równolegle do płaszczyzny poziomej Frankfurtu (FH), która przechodzi przez lewy i prawy Orbitales oraz prawy Porion. Płaszczyzna Y (środkowa) jest prostopadła do płaszczyzny X, przechodząc przez Nasion i bazę. Płaszczyzna Z (czołowa) ustawia płaszczyznę prostopadłą do płaszczyzny poziomej i środkowej za pomocą Nasion (punkt zerowy; 0, 0 i 0) (Rysunek 9).

Results

Tutaj opisaliśmy proces integracji CBCT i DDI za pomocą programu opartego na sztucznej inteligencji. Aby ocenić jego wiarygodność i odtwarzalność, przeprowadzono badanie porównawcze z rejestracją powierzchniową (SBR). Ustalono, że wymagana jest minimalna wielkość próby wynosząca dziesięć po analizie mocy w korelacji ρ H1 = 0,77, α = 0,05 i moc (1−β) = 0,80¹⁸. Zbadano łącznie 17 zestawów skanów CBCT i cyfrowych obrazów stomatologicznych od pacjentów z ortognatią w Narodowym Szpitalu Uniwersyteckim Bundang w Seulu od marca 2016 r. do października 2019 r. Całe procesy SBR i ABR dla tej samej populacji zostały powtórzone dwukrotnie przez tego samego egzaminatora, rezydenta ortodoncji, który szkolił się w rozpoznawaniu punktów orientacyjnych przez ponad 1,5 roku. SBR przeprowadzono za pomocą protokołu podobnego do tego, który zastosowano w niektórych poprzednich badaniach^9,10 (Rysunek 10). Oceniono średnie różnice w wartościach współrzędnych x, y i z R-/L-U6CP i R U1CP po wielokrotnych integracjach z każdym programem. Wszystkie dane zostały przeanalizowane statystycznie za pomocą oprogramowania SPSS 22.0. Rzetelność współrzędnych punktów orientacyjnych analizowano w każdym ABR, SBR i pomiędzy nimi w celu oceny odtwarzalności za pomocą korelacji wewnątrzklasowej (ICC)¹⁹.

Wiarygodność wewnątrzobserwatora wartości współrzędnych x, y i z R-/L-U6CP i R U1CP była znacząca i prawie idealna odpowiednio dla ABR (0,950 ≤ ICC ≤ 0,998) i SBR (0,886 ≤ ICC ≤ 0,997) (Tabela 1). Różnica w niezawodności wartości współrzędnych y i z w większości punktów orientacyjnych była znacząca i wykazała niemal idealną lub istotną zgodność między SBR i ABR. Jednak wartości współrzędnych x R-/L-U6CP i R U1CP wykazywały odpowiednio umiarkowaną, przeciętną i niską zgodność i były nieistotne.

Jak pokazano w Tabeli 2, średnie różnice wszystkich wartości współrzędnych z powtarzających się całkowania nie różniły się znacząco w każdej metodzie. Różnice te na współrzędnych x wahały się od -0,005 do -0,098 mm dla ABR i od -0,212 do 0,013 mm dla SBR. Mieściły się one w zakresie od -0,084 do -0,314 mm na współrzędnych y dla ABR i od -0,007 do 0,084 mm dla SBR, a także od -0,005 do 0,045 mm na współrzędnych z dla ABR i od -0,567 do 0,074 mm dla SBR. Nie było jednak znaczenia w średniej różnicy między pierwszą a drugą rejestracją między ABR a SBR.

Rysunek 1: Reorientacja modelu twarzoczaszki. Jest to inicjowane przez kliknięcie przycisku Reorientacja w panelu Punkt orientacyjny. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 2: Pięć podstawowych punktów orientacyjnych do reorientacji zrekonstruowanego modelu twarzoczaszki; nasion, prawy i lewy orbitale oraz prawy i lewy porion. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 3: Punkty orientacyjne i ich współrzędne po wstępnym automatycznym wyborze punktu orientacyjnego. Przeglądy i modyfikacje punktów orientacyjnych można wykonać, klikając przycisk Ręczne wybieranie punktów orientacyjnych w zakładce Objętość. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 4: Rozpoczęcie łączenia cyfrowych obrazów zębów ze zmienionym modelem twarzoczaszki. W tym celu należy kliknąć przycisk Rejestracja skanowania uzębienia w panelu Narzędzia. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 5: Lokalizacja trzech punktów rejestracyjnych na załadowanych cyfrowych obrazach dentystycznych. Guzki mezjopoliczkowe pierwszego trzonowca prawej szczęki (R U6CP), środkowego siekacza środkowego prawej szczęki na krawędzi siecznej (R U1CP) oraz guzka mezjalno-policzkowego pierwszego trzonowca lewej szczęki (L U6CP). Te punkty orientacyjne zostały jednocześnie skalibrowane przez automatyzację opartą na uczeniu maszynowym. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 6: Potwierdzenie trzech punktów rejestracyjnych na załadowanych cyfrowych obrazach dentystycznych i CBCT. Prawy i lewy guzek mezjopoliczkowy pierwszych zębów trzonowych szczęki (R U6CP, L U6CP) oraz prawy górny środkowy siekacz (R U1CP). Kliknięcie przycisku Tak powoduje automatyczną rejestrację. Skrót: CBCT = tomografia komputerowa wiązki stożkowej. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 7: Zrekonstruowany model twarzoczaszki z cyfrowym obrazem zębowym połączony. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 8: Modyfikowanie scalania. Podczas modyfikowania scalania kliknij przycisk Wybierz punkt orientacyjny rejestracji w panelu rejestracji uzębienia. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 9: Płaszczyzny odniesienia programu. Płaszczyzna X (pozioma) to płaszczyzna przechodząca przez Nasiona, równoległa do płaszczyzny poziomej Frankfurtu (FH), która przechodzi przez lewy i prawy Orbitales oraz prawy Porion. Płaszczyzna Y (środkowa) jest prostopadła do płaszczyzny X, przechodząc przez Nasion i bazę. Płaszczyzna Z (koronalna) ustawia płaszczyznę prostopadłą do płaszczyzny poziomej i środkowej za pomocą Nasion (punkt zerowy; 0, 0 i 0). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 10: Powierzchniowa rejestracja cyfrowych obrazów zębów szczęki w częściach zębowych zrekonstruowanych obrazów CBCT. (A) Przed i (B) po połączeniu. W pierwszej kolejności punkty początkowe zarejestrowano za pomocą guzków mezjopoliczkowych pierwszych zębów trzonowych szczęki oraz punktu styku siekaczy centralnych w CBCT i DDI. Następnie powierzchnia została zarejestrowana, aby uzyskać dokładniejszą integrację przy użyciu iteracyjnego algorytmu najbliższych punktów. Skrót: CBCT = tomografia komputerowa wiązki stożkowej; DDI = cyfrowe obrazy stomatologiczne. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Tabela 1: Niezawodność w trzech współrzędnych każdego punktu orientacyjnego podczas integracji CBCT twarzy i cyfrowych obrazów stomatologicznych w każdym ABR i SBR oraz pomiędzy nimi. *Test T w parze; † niezależny test t. ICC > 0,8/0,6/0,4/0,2 lub ≤ 0,2 reprezentują odpowiednio bardzo dobrą, dobrą, umiarkowaną, dostateczną lub słabą siłę zgody. Skróty: CBCT = tomografia komputerowa wiązki stożkowej; AI = sztuczna inteligencja; ABR = rejestracja oparta na sztucznej inteligencji; SBR = rejestracja powierzchniowa; CI = przedział ufności; ICC = współczynnik wewnątrzklasowy. Kliknij tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Tabela 2: Średnie różnice w trzech współrzędnych każdego punktu orientacyjnego z wielokrotnych rejestracji CBCT twarzy i cyfrowych obrazów stomatologicznych za pomocą ABR i SBR. Δ (1-2nd), średnia różnica we współrzędnych x, y i z każdego punktu orientacyjnego między pierwszą rejestracją (1.) a drugą rejestracją (2nd) DDI i obrazów CBCT twarzy. *sparowany test t; †niezależny test t; ^bTest rangi ze znakiem Wilcoxona. Istotność ustalono na poziomie P < 0,05. Skróty: CBCT = tomografia komputerowa wiązki stożkowej; AI = sztuczna inteligencja; ABR = rejestracja oparta na sztucznej inteligencji; SBR = rejestracja powierzchniowa; S.D. = odchylenie standardowe. Kliknij tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Discussion

Korzystając z przedstawionego protokołu, digitalizacja zabytków oraz integracja CBCT i DDI może być łatwo zrealizowana za pomocą oprogramowania do uczenia maszynowego. Protokół ten wymaga następujących krytycznych kroków: i) reorientacji głowy w badaniu CBCT, ii) digitalizacji CBCT i DDI oraz iii) połączenia obrazów CBCT z DDI. Digitalizacja pięciu punktów orientacyjnych dla reorientacji głowy ma kluczowe znaczenie, ponieważ określa pozycję 3D głowy z płaszczyznami odniesienia w obszarach przestrzennych. Trzy punkty orientacyjne (R-/L-U6CP i R U1CP) na DDI zostały skalibrowane przez automatyzację opartą na uczeniu maszynowym po ręcznej digitalizacji. Jedynym ręcznym procesem było zlokalizowanie pięciu podstawowych punktów orientacyjnych szkieletu w zrekonstruowanym modelu CBCT, w tym Nasion, prawego i lewego oczodołu oraz porionów (ryc. 2), a także trzech zębowych punktów orientacyjnych w DDI, w tym R-/L-U6CP i R U1CP (ryc. 5). Dlatego użytkownik musi mieć doświadczenie w digitalizacji tych ośmiu punktów orientacyjnych, co może mieć wpływ na błędy rejestracji. Średni czas zużycia SBR wynosił 3-4 minuty w przypadku łączenia CBCT i DDI przez eksperta programu. W programie ABR średnio 50 s zużywano na wybranie pięciu punktów orientacyjnych do reorientacji, 40 s na wybranie trzech punktów orientacyjnych w DDI i 2-3 s na połączenie CBCT i DDI. Ponadto czas automatycznego wybierania punktów orientacyjnych w całym CBCT waha się od 30 s do 2 minut w zależności od wyboru grupy punktów orientacyjnych.

Gdy digitalizacja niektórych punktów orientacyjnych jest nieprecyzyjna, można je zmodyfikować poprzez ręczną digitalizację i kliknięcie na Ręczna rejestracja. Załóżmy, że istnieje jakakolwiek anatomiczna lub morfologiczna wariancja (np. brak centralnych siekaczy lub pierwszych zębów trzonowych), klinicysta może zidentyfikować określone punkty orientacyjne, dostosowując określone punkty w CBCT i DDI do dopasowania.

Jeśli chodzi o błędy średnie różnych metod integracji z CBCT i DDI, wcześniejsze badania z użyciem markerów wykazały, że zakres błędów rejestracji wynosił od 0,1 do 0,5 mm²⁰. W odpornej na artefakty rejestracji powierzchniowej Lin i in. odnotowali błędy dokładności od 0,10 do 0,43 mm¹¹. Jednak w naszym badaniu zakres średniej różnicy w ABR był mniejszy niż w przypadku SBR (0,001 do 0,314 mm; Tabela 2). Oznacza to, że ABR może mieć większą dokładność niż SBR. Co ciekawe, współrzędna z siekacza szczęki w ABR i współrzędna x w SBR wykazywały stosunkowo mniej średnich błędów. Może wynikać z różnych punktów orientacyjnych siekacza szczęki między ABR i SBR, który jest odpowiednio punktem środkowym i punktem styku siekacza szczęki.

Ponadto metalowe artefakty i poziom doświadczenia operatora podczas integracji mogą mieć wpływ na dokładność podczas łączenia CBCT i DDI. Nkenke i in. stwierdzili odpowiednio 0,13 mm i 0,27 mm bez i z korekcją artefaktów metalowych²¹. Inne badanie wykazało, że zęby szczęki wykazywały słabą lub umiarkowaną niezawodność wartości współrzędnych x z SBR między różnymi grupami operatorów¹⁰. Konsekwentnie, w naszym badaniu, wiarygodność wartości współrzędnych x pierwszych zębów trzonowych i siekaczy szczęki wykazywała umiarkowaną lub słabą zgodność w porównaniu między ABR i SBR. Ponadto wiarygodność współrzędnych y/z w większości punktów orientacyjnych była prawie idealna do znacznej zgodności, podczas gdy współrzędne x wykazywały umiarkowaną lub niską zgodność (tabela 1). Ta zmienność współrzędnych x może wynikać z niejednoznaczności punktów orientacyjnych spowodowanej zużyciem zgryzowym w pierwszych zębach trzonowych oraz stłoczeniami lub odstępami w centralnych siekaczach szczęki.

Jeśli chodzi o identyfikację CBCT za pomocą sztucznej inteligencji, punkty orientacyjne na grzbietach, krawędziach, wierzchołkach i między obszarami o charakterystycznym zagęszczeniu są łatwiejsze do zlokalizowania, a zatem mają tendencję do wykazywania najwyższej dokładności²². Guillot i wsp. stwierdzili, że punkty orientacyjne w podstawie czaszki wykazywały większą dokładność niż te w szczęce i żuchwie¹⁴. Jednak badania te nie łączyły CBCT z DDI i oceniały identyfikację anatomicznych punktów orientacyjnych tylko w CBCT za pomocą AI.

W badaniu tym wzięła udział niewielka liczebność próby wykorzystanej do oceny wiarygodności ABR; Konieczna jest dalsza ocena przy większej liczebności próby. Biorąc pod uwagę, że badanie to zostało przeprowadzone tylko przez jednego egzaminatora, różnice między egzaminatorami mogą mieć wpływ na wiarygodność, którą można dalej badać. Ponadto, ponieważ protokół ten został oparty na algorytmie uczenia maszynowego, w którym opracowano konwolucyjne sieci neuronowe z przykładową bazą danych, baza danych powinna być okresowo aktualizowana. Należy rozumieć, że różnorodność anatomiczna zębów i kości twarzoczaszki, zwłaszcza w deformacjach zębowo-twarzowych, różnice w gęstości radiologicznej i rozdzielczości CBCT i DDI mogą skutkować upośledzoną reprezentacją danych. Ten protokół ABR może być zastosowany do wstępnego zaprojektowania implantu lub chirurgii periodontologicznej i symulacji wspomaganej komputerowo chirurgii ortognatycznej i leczenia ortodontycznego.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
G*Moc	Uniwersytet Heinricha Heinegoä t, D?sseldorf, Niemcy	v. 3.1.9.7	Oprogramowanie do obliczania wielkości próbki
Geomagic Qualify®	3D Systems, Morrisville, NC, USA	v 2013	Funkcja metrologii 3D i oprogramowanie do automatyzacji, , które przekształcają dane skanowania i sondy w 3D do wykorzystania w projektowaniu, produkcji i zastosowaniach metrologicznych
KODAK 9500	Carestream Health Inc., Rochester, NY, Stany Zjednoczone	5159538	Tomograf komputerowy wiązki stożkowej (CBCT)
MD-ID0300	Medit Co, Seul, Korea Południowa Seul, Korea	61010-1	Skaner biurkowy
ON3D	3D ONS Inc., Seul, Korea	v 1.3.0	Oprogramowanie do oceny CBCT 3D; Identyfikacja punktów orientacyjnych w oparciu o sztuczną inteligencję, analiza twarzoczaszki i stawu skroniowo-żuchwowego, nakładanie i wirtualna chirurgia ortognatyczna
SPSS	IBM, Armonk, NY, Stany Zjednoczone	v 22.0	Program do analizy statystycznej