Summary
Рабочий процесс для создания трехмерных (3D) виртуальных гибридных моделей был разработан на основе набора данных конусно-лучевой компьютерной томографии и интраорального оптического сканирования с использованием методов рентгенографической сегментации изображений и моделирования поверхности произвольной формы. Цифровые модели используются для виртуального планирования реконструктивных зубочелюстных хирургических вмешательств.
Abstract
В данной статье представлено виртуальное получение гибридных трехмерных (3D) моделей, использующих последовательность рентгенографической сегментации изображений, пространственной регистрации и моделирования поверхности произвольной формы. Сначала были реконструированы наборы данных конусно-лучевой компьютерной томографии методом полуавтоматической сегментации. Альвеолярная кость и зубы разделены на различные сегменты, что позволяет оценить 3D-морфологию и локализацию внутрикостных дефектов пародонта. Подтверждена тяжесть, протяженность и морфология острых и хронических дефектов альвеолярного гребня в отношении соседних зубов. На виртуальных сложных моделях тканей положение зубных имплантатов может быть спланировано в 3D. Используя пространственную регистрацию данных IOS и КЛКТ и последующее моделирование поверхности произвольной формы, можно получить реалистичные гибридные 3D-модели, визуализирующие альвеолярную кость, зубы и мягкие ткани. При наложении IOS и КЛКТ мягких тканей толщина над беззубым гребнем может быть оценена относительно размеров нижележащей кости; Таким образом, можно определить конструкцию лоскута и хирургическое управление лоскутом, а также избежать случайных осложнений.
Introduction
Технологический прогресс в стоматологии позволил компьютеризировать планирование лечения и симуляцию хирургических процедур и ортопедической реабилитации. Двумя основными методами сбора 3D-данных в цифровой стоматологии являются: (1) конусно-лучевая компьютерная томография (КЛКТ)1 и (2) интраоральное оптическое сканирование (IOS)2. Цифровая информация обо всех соответствующих анатомических структурах (альвеолярная кость, зубы, мягкие ткани) может быть получена с помощью этих инструментов для планирования реконструктивных зубочелюстных хирургических вмешательств.
Конусно-лучевая технология была впервые представлена в 1996 году итальянской исследовательской группой. Обеспечивая значительно меньшую дозу облучения и более высокое разрешение (по сравнению с обычной компьютерной томографией), КЛКТ быстро стала наиболее часто используемым методом 3D-визуализации в стоматологии и челюстно-лицевой хирургии3. КЛКТ часто используется для планирования различных хирургических процедур (например, пародонтальной регенеративной хирургии, увеличения альвеолярного отростка, установки зубных имплантатов, ортогнатической хирургии)1. Наборы данных КЛКТ просматриваются и могут быть обработаны в программном обеспечении для рентгенографической визуализации, которое предоставляет 2D-изображения и 3D-рендеры, однако большинство программ для визуализации используют алгоритмы на основе пороговых значений для реконструкции 3D-изображений. Методы пороговых значений задают верхнюю и нижнюю границы серого интервала значений воксела. Вокселы, которые находятся между этими границами, будут визуализированы в 3D. Этот метод позволяет быстро получить модель; однако, поскольку алгоритм не может отличить анатомические структуры от металлических артефактов и рассеяния, 3D-рендеры очень неточны и имеют очень малую диагностическую ценность 4,5. По причинам, упомянутым выше, многие области стоматологии по-прежнему полагаются на обычные 2D-рентгенограммы (интраоральные рентгенограммы, панорамный рентген) или 2D-изображения наборов данных КЛКТ5. В недавно опубликованной статье наша исследовательская группа представила полуавтоматический метод сегментации изображений с использованием программного обеспечения для обработки рентгенографических изображений с открытым исходным кодом6, в котором выполняется анатомическая 3D-реконструкция наборов данных КЛКТ7. С помощью этого метода можно было дифференцировать анатомические структуры от металлических артефактов, и, что более важно, альвеолярную кость и зубы. Таким образом, можно получить реалистичную виртуальную модель твердых тканей. 3D-модели использовались для оценки внутрикостных дефектов пародонта и для планирования лечения перед регенеративными пародонтальными операциями.
Интраоральные оптические поверхностные сканеры предоставляют цифровую информацию о клинических состояниях (клиническая коронка зубов и мягкие ткани). Первоначальное предназначение этих устройств заключалось в непосредственном получении цифровых моделей пациентов для планирования и изготовления зубных протезов с использованием технологий автоматизированного проектирования (САПР) и автоматизированного производства (САМ)8. Однако, благодаря широкому спектру применения, их применение было быстро внедрено и в других областях стоматологии. Челюстно-лицевые хирурги объединяют IOS и КЛКТ в гибридную установку, которая может быть использована для виртуальной остеотомии и цифрового планирования ортогнатических операций 9,10. Дентальная имплантология, вероятно, является областью, в которой чаще всего используется цифровое планирование и управляемое выполнение. Навигационная хирургия устраняет большинство осложнений, связанных с неправильным положением имплантата. Комбинация наборов данных КЛКТ и стереолитографических (.stl) файлов IOS обычно используется для планирования управляемой установки имплантатов и изготовления статических направляющих для сверления имплантатов11,12. Интраоральное сканирование, наложенное на наборы данных КЛКТ, также использовалось для подготовки эстетического удлинения коронки13; однако мягкие ткани накладывались только на наборы данных КЛКТ, реконструированные с помощью алгоритмов порогового значения. Тем не менее, для точного 3D-виртуального планирования регенеративно-реконструктивных хирургических вмешательств и установки зубных имплантатов реалистичные гибридные 3D-модели пациентов должны состоять из данных КЛКТ и IOS.
Таким образом, целью данной статьи является представление пошагового метода получения реалистичных гибридных цифровых моделей для виртуального хирургического планирования перед реконструктивными зубочелюстными хирургическими вмешательствами.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Данное исследование проводилось в полном соответствии с Хельсинкской декларацией. Перед подготовкой рукописи было предоставлено письменное информированное согласие, подписанное пациентом. Пациент дал разрешение на использование данных для демонстрации протокола.
1. Обработка рентгенографических изображений
- Загрузка DICOM-файлов в программное обеспечение
- Загрузите последнюю версию программного обеспечения для медицинской визуализации и откройте его.
ПРИМЕЧАНИЕ: После открытия программного обеспечения появится главный экран. - Нажмите «Загрузить данные DICOM» на боковой панели.
ПРИМЕЧАНИЕ: Появится база данных DICOM, показывающая ранее загруженные наборы данных DICOM.- Нажмите кнопку Импорт файлов DICOM в базе данных DICOM, выберите набор данных DICOM в папке назначения и нажмите кнопку Импорт.
ПРИМЕЧАНИЕ: Вновь добавленный набор данных DICOM появится в списке исследований.
- Нажмите кнопку Импорт файлов DICOM в базе данных DICOM, выберите набор данных DICOM в папке назначения и нажмите кнопку Импорт.
- Выберите исследование и нажмите кнопку Загрузить в нижней части окна.
ПРИМЕЧАНИЕ: Откроется набор данных DICOM, и будут видны четыре вида (корональный, аксиальный, сагиттальный и 3D) загруженных данных. Узлы перечислены в левой части. Теоретически описанный метод может быть выполнен на любой КТ или КЛКТ независимо от качества изображения (размер воксела, артефакты). Тем не менее, процесс сегментации высококачественных КЛКТ/КТ более прост, и можно получить более качественные 3D-модели. Показанный скан КЛКТ был сделан со следующими параметрами: размер вокселя: 150 мкм, анодное напряжение: 84 кВ, ток трубки: 40 мА, поле зрения: 8 х 5 см. Процесс может быть остановлен на любом этапе; Не забудьте сохранить сцену перед выходом. Чтобы сохранить, нажмите на значок сохранения в левой части панели инструментов и сохраните его как «пакет медицинских карт» (.mrb), нажав на значок поля в окне «сохранить сцену».
- Загрузите последнюю версию программного обеспечения для медицинской визуализации и откройте его.
- Объемный рендеринг и объем обрезки
- Обрежьте интересующую область (верхнюю или нижнюю челюсть), чтобы уменьшить размер файла и время рендеринга. Щелкните панель «Модули », видимую в левой части панели инструментов, чтобы открыть окно прокрутки вниз с часто используемыми модулями.
- Выберите модуль Volume Rendering из выпадающего списка. Чтобы сделать рендеринг громкости видимым, нажмите на значок глаза рядом с панелью «Громкость».
- Выберите нужную предустановку для просмотра объемного рендеринга и перемещайте ползунок «Shift» до тех пор, пока твердые ткани не станут четко видны.
ПРИМЕЧАНИЕ: Для КЛКТ-сканирования рекомендуется использовать предустановку CT-Bone. - Установите флажок рядом с «Включить» и нажмите на значок глаза рядом с «Отображать ROI» в разделе «Обрезка», чтобы сделать видимым ROI (область интереса).
ПРИМЕЧАНИЕ: Рамка каркаса вокруг набора данных во всех 2D-видах и 3D-виде появится. Перетащив края коробки, объем будет обрезан до нужной области. - Получите доступ к модулю «Объем обрезки», чтобы завершить обрезку. Выберите исходный набор данных в качестве входного тома.
ПРИМЕЧАНИЕ: Для параметра Входная рентабельность инвестиций автоматически устанавливается на ранее созданную рентабельность инвестиций. - Выберите Создать новый том в раскрывающемся списке "Выходной том", чтобы создать новый выходной том. Снимите флажок «Интерполированная обрезка» в разделе «Дополнительные настройки» и нажмите «Применить».
ПРИМЕЧАНИЕ: При возвращении в «Модуль данных» новый обрезанный том будет отображаться как новый узел.
- Сегментация набора данных КЛКТ
- Получите доступ к модулю Редактор сегментов для сегментации.
ПРИМЕЧАНИЕ: Сегментация — это когда 3D-реконструкции анатомических структур генерируются на основе набора данных КЛКТ для обеспечения более доступного анализа. - Выберите ранее созданный обрезанный том в качестве основного объема активной сегментации. Нажмите +Добавить , чтобы добавить, и -Удалить , чтобы удалить сегменты. Переименуйте их в соответствии с анатомической структурой, которую они будут представлять.
ПРИМЕЧАНИЕ: Альвеолярная кость и все зубы будут отдельными сегментами в сегментации - Начните с сегментации альвеолярной кости. В списке эффектов выберите «Трассировка уровней» — полуавтоматический инструмент, который выделяет область, в которой пиксели имеют то же значение фона, что и выбранный пиксель.
- Перетащите мышь к периметру кости на одном из 2D-видов, чтобы вокруг выбранной области появилась желтая линия, и нажмите левую кнопку мыши , чтобы сгенерировать сегмент на выбранном срезе набора данных.
ПРИМЕЧАНИЕ: Сегментация может быть выполнена в любом из 2D-видов; Однако лучше всего работают сагиттальная и осевая ориентации. - Используйте ручные инструменты «Рисование » и «Стереть », чтобы изменить сегмент и исправить ошибки, если инструмент «Трассировка уровней» не очертил весь участок кости или если артефакты, присутствующие на срезе, также были включены.
- Получите доступ к модулю Редактор сегментов для сегментации.
Рисунок 1: Применение инструмента полуавтоматической сегментации "Level Tracing" в сагиттальной ориентации. (A) Обведение области пикселей с одинаковым значением фона желтой линией. (B) Результаты «Трассировки уровней» и последующей ручной сегментации. (C) Доработка полуавтоматической сегментации с помощью ручных инструментов (рисование, стирание). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.
ПРИМЕЧАНИЕ: Использование цифровых клавиш для быстрого переключения между инструментами.
- Исключить из костного сегмента как зубы, так и имплантаты. Обведите контуры зубов и имплантатов с помощью инструмента «Стереть » и удалите все выделенные пиксели, представляющие их.
- Повторите тот же процесс для каждого5-го среза набора данных в выбранной ориентации.
ПРИМЕЧАНИЕ: Нажмите кнопку Показать 3D , чтобы просмотреть сегментацию в трех измерениях. Установите ползунок коэффициента сглаживания на 0.00. - Вычислите недостающие сегменты по завершении этого этапа — выберите «Заливка между фрагментами» в списке эффектов.
ПРИМЕЧАНИЕ: Этот инструмент вычисляет недостающие сегменты на основе ранее созданных с помощью алгоритма интерполяции морфологических контуров. - Нажмите кнопку "Инициализировать ", чтобы активировать интерполяцию контуров, и, если результаты удовлетворительны, нажмите кнопку "Применить". Прокрутите набор данных по завершении, чтобы проверить и исправить случайные ошибки.
Рисунок 2: Интерполяция морфологического контура с помощью «Заливки между срезами», светло-зеленые области, обозначающие автоматически реконструированную часть сегмента. (А) Осевой вид. (Б) Сагиттальный вид. (С) Корональный вид. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.
ПРИМЕЧАНИЕ: Убедитесь, что виден только сегмент, к которому применяется интерполяция. Видимость сегментов можно переключать в списке сегментов.
- Сделайте границы сегментов более гладкими, удалив выступы с помощью эффекта «Сглаживание ». Выберите Медиана в качестве метода сглаживания и установите "Размер ядра" на 5 x 5 x 5 пикселей, отрегулировав значение мм в скобке и нажав кнопку Применить.
- Повторите те же шаги для сегментации зубов после завершения сегментации альвеолярной кости.
Рисунок 3: Завершенная сегментация, коричневый сегмент представляет кость, а синий сегмент представляет зубы. (А) Осевой вид. (Б) Сагиттальный вид. (С) Корональный вид. (D) 3D-модель создается автоматически из сегментов, созданных ранее. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.
- Установите для полосы "Изменить другие сегменты" значение Разрешить перекрытие перед сегментацией зубов, чтобы вновь созданные сегменты не перезаписывали ранее созданные.
- Пространственная регистрация набора данных КЛКТ и IOS
ПРИМЕЧАНИЕ: Пространственная регистрация необходима, потому что системы координат для набора данных CBCT и IOS отличаются.- Выберите Extension Manager в строке меню «Вид» и нажмите «Установить расширения». Введите IGT в строку поиска в правом углу, установите расширение SlicerIGT и перезапустите программу.
- Загрузите ранее сохраненный файл .mrb сцены, щелкнув значок Данные и Выберите файл(ы) для добавления.
- Импортируйте файл .stl IOS, нажав на значок «Данные » в левом верхнем углу. Во всплывающем окне «Добавить данные в сцену» нажмите «Выбрать файл(ы) для добавления», перейдите в папку назначения, выберите файл .stl IOS и нажмите «Открыть».
- Добавьте файл .stl интраорального сканирования в качестве сегментации, выбрав Сегментация в раскрывающемся списке.
ПРИМЕЧАНИЕ: Установленный модуль "IGT" теперь появится в выпадающем меню "Модули". - Наведите курсор на модуль и на появившейся боковой панели выберите Мастер реперной регистрации.
- Выберите Создать новые реперные метки в раскрывающемся списке в разделах "Из реперных знаков" и "В реперные точки".
ПРИМЕЧАНИЕ: Программное обеспечение автоматически назовет два списка "От" и "До". Список «От» представляет собой перемещающийся том, которым в данном случае будет IOS. Список "Кому" представляет фиксированный объем, который будет являться набором данных КЛКТ. - Разместите маркерные точки на четко определенных анатомических ориентирах в IOS с помощью значка «Разместить точку разметки» рядом с выпадающим списком в разделе «От». Точки разметки будут пронумерованы в порядке размещения.
ПРИМЕЧАНИЕ: Поместите не менее 6 точек на бугорки и режущие края зубов. - Разместите маркеры в одном и том же месте, чтобы создать список "Кому" и в том же порядке в наборе данных CBCT. Точки разметки с одинаковым номером должны представлять один и тот же анатомический ориентир.
- Создайте преобразование, выбрав Create new LinearTransform в раскрывающемся меню в разделе «Преобразование результата регистрации» на боковой панели после того, как два списка будут готовы.
- Зайдите в модуль «Преобразования» и выберите ранее созданное преобразование в качестве Активного преобразования. В разделе "Применить преобразование" переместите сегментацию IOS и список разметок "От" из поля "Преобразуемый" в поле "Преобразованный", чтобы наложить IOS на набор данных CBCT.
Рисунок 4: Пространственная регистрация IOS путем размещения реперных меток на четко определенных анатомических ориентирах. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.
ПРИМЕЧАНИЕ: При необходимости точность преобразования может быть повышена путем перемещения точек разметки или добавления дополнительных точек.
2. Экспорт моделей в виде файлов .stl для моделирования поверхностей произвольной формы
- Экспортируйте сопоставленные модели твердых и мягких тканей для дальнейшего моделирования поверхности после сегментации и пространственной регистрации.
- Перейдите в модуль Сегментации и выберите сегментацию с моделями альвеолярной кости и зубов в качестве активной сегментации. Прокрутите вниз до раздела «Экспорт в файлы», выберите папку назначения и выберите STL в качестве формата файла.
- Снимите отметку с опции Объединить в один файл , установите Систему координат на RAS и нажмите кнопку Экспорт.
- Повторите тот же процесс для IOS, видимой как отдельная сегментация, сохраните сцену и закройте программное обеспечение для работы с изображениями.
3. Моделирование поверхностей произвольной формы
- Сглаживание поверхности
- Откройте программное обеспечение САПР и на главном экране нажмите кнопку Импорт. Выберите модели с расширением .stl, которые ранее были экспортированы из программного обеспечения для обработки изображений DICOM.
ПРИМЕЧАНИЕ: Несмотря на то, что сглаживание выполнялось ранее, поверхность моделей, восстановленных из набора данных CBCT, по-прежнему будет выглядеть пикселизированной, поэтому необходимо дальнейшее сглаживание поверхности. - Перейдите в раздел «Скульптура » в строке меню и в инвентаре кистей выберите «Адаптивное сокращение».
ПРИМЕЧАНИЕ: Размер и интенсивность кисти должны быть отрегулированы в зависимости от степени сглаживания.
- Откройте программное обеспечение САПР и на главном экране нажмите кнопку Импорт. Выберите модели с расширением .stl, которые ранее были экспортированы из программного обеспечения для обработки изображений DICOM.
- Отделение коронки зубов от IOS
ПРИМЕЧАНИЕ: Коронки зубов на IOS изображены более точно, чем на сегментированных моделях; Поэтому коронки сегментированных моделей зубов необходимо заменить на коронки от IOS.- Нажмите « Выбрать » на боковой панели и выберите «Кисть » в качестве инструмента выделения. Используйте режим кисти «Развернуть кисть » и отрегулируйте размер кисти. С помощью щетки выберите коронку каждого зуба до краевой десны на IOS.
ПРИМЕЧАНИЕ: Выбранные поверхности обозначены оранжевым цветом. - Переместите курсор в положение «Изменить » на боковой панели и выберите «Сглаживание границы». Нажмите кнопку Применить , если результаты удовлетворительны.
ПРИМЕЧАНИЕ: Теперь граница выделения точно проходит по краевой десне. - Перейдите в раздел «Редактировать » на боковой панели « Выделение » и нажмите «Отделить », чтобы создать отдельный объект из выделенной области.
- Повторите тот же процесс для всех зубов.
- Перейдите в раздел «Анализ » в строке меню и выберите «Проверить».
ПРИМЕЧАНИЕ: Программа укажет на ошибки в моделях. Отверстия помечены синим цветом. - Выберите "Плоская заливка" в качестве "Режима заполнения отверстий" и нажмите кнопку "Автоматически восстановить все", чтобы создать замкнутые модели из модели IOS и моделей с разделенными зубьями. Перейдите в Скульптуру (Sculpt) и сгладьте края закрашенного отверстия с помощью кисти Shrinksmooth.
- Повторите процесс для всех коронок зубов и остальной части IOS.
- Нажмите « Выбрать » на боковой панели и выберите «Кисть » в качестве инструмента выделения. Используйте режим кисти «Развернуть кисть » и отрегулируйте размер кисти. С помощью щетки выберите коронку каждого зуба до краевой десны на IOS.
- Объедините коронки зубов с сегментированными моделями зубов.
ПРИМЕЧАНИЕ: Если пространственная регистрация была выполнена правильно, положение коронок зубов на IOS и коронок сегментированных зубов должно совпадать.- Используйте щетку Shrinksmooth на сегментированной модели зубов до тех пор, пока они не будут полностью покрыты зубными коронками, отделенными от IOS.
ПРИМЕЧАНИЕ: Из-за несовершенства как сегментации, так и IOS, коронки не всегда полностью перекрываются. - Выберите как отдельную коронку, так и сегментированную модель одного и того же зуба в Обозревателе объектов. На появившейся боковой панели выберите Логическое объединение и нажмите кнопку Принять.
ПРИМЕЧАНИЕ: Теперь коронка сегментированной модели зуба заменена коронкой, отделенной от IOS. - Используйте Shrinksmooth, чтобы сгладить переход.
- Используйте щетку Shrinksmooth на сегментированной модели зубов до тех пор, пока они не будут полностью покрыты зубными коронками, отделенными от IOS.
- Вычитания и композиция модели
- Вычтите костную модель из модели мягких тканей, чтобы представить клиническую ситуацию реалистично.
ПРИМЕЧАНИЕ: Оригинальная IOS без зубов стала моделью мягких тканей. - Выберите модели костей и мягких тканей в Обозревателе объектов и выберите Логическая разность.
- Сгладьте переходы с помощью кисти Shrinksmooth и удалите выступы с нижней стороны модели из мягких тканей.
- Вычтите зубы из модели мягких тканей, используя тот же процесс и плавные переходы.
- Вычтите костную модель из модели мягких тканей, чтобы представить клиническую ситуацию реалистично.
- Цветовые модели
- Раскрасьте поверхности моделей, чтобы придать им более реалистичный вид, так как теперь модель завершена, зубы, мягкие ткани и альвеолярная кость отделены друг от друга, представляя клиническую ситуацию в 3D.
- Выберите «Скульптура» на боковой панели и переключите маленький ползунок с «Громкость» на «Поверхность».
- Выберите PaintVertex в инвентаризации кистей и выберите нужный цвет с помощью цветового круга в разделе «Цвет» на боковой панели. Раскрасьте поверхность каждой модели (например, кость: коричневый, мягкие ткани: розовый, зубы: белый)
Анимированный рисунок 1: Анимация окончательной, цветной модели, готовой к виртуальному хирургическому планированию. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот рисунок.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Виртуальные трехмерные (3D) модели могут быть созданы с использованием рентгенографической сегментации изображений, пространственной регистрации и моделирования произвольной формы. Модели в цифровом виде отображают клиническую ситуацию, что позволяет осуществлять трехмерное планирование различных хирургических вмешательств. При раздельном сегментировании кости и зубов видна граница между двумя анатомическими структурами, оценивается 3D-морфология и локализация внутрикостных дефектов пародонта. Тяжесть, протяженность и морфология острых и хронических дефектов альвеолярного отростка могут быть оценены по соседним зубам. Различные полуавтоматические инструменты сегментации (рис. 1) (рис. 2) (например, инструменты обнаружения краев, алгоритмы интерполяции морфологических контуров), используемые в программном обеспечении для обработки медицинских изображений, сокращают продолжительность сегментации (рис. 3). Однако из-за сходства значений интенсивности вокселов зубов и альвеолярной кости их разделение должно выполняться вручную, что может занять много времени. Процессу сегментации также препятствуют артефакты, присутствующие на КЛКТ-сканировании.
Наложение IOS и последующее CAD-моделирование позволяет увидеть клиническую ситуацию в трех измерениях. Зубы отделяются от мягких тканей по модели IOS (рис. 4). 3D-модели зубов объединяются из данных КЛКТ и IOS, так как коронки зубов на IOS более точно отображают клиническую ситуацию, в то время как артефакты и разброс на КЛКТ скомпрометированы. При наложении IOS и КЛКТ мягких тканей толщина над беззубым гребнем может быть оценена относительно размеров нижележащей кости; Таким образом, можно определить конструкцию лоскута и хирургическое управление лоскутом, а также избежать случайных осложнений (анимированный рисунок 1).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
С помощью представленного протокола морфология пародонтального и альвеолярного дефектов может быть визуализирована в трех измерениях (3D), обеспечивая более точное отображение клинической ситуации, чем это может быть достигнуто методами 2D-диагностики и 3D-моделями, сгенерированными с помощью пороговых алгоритмов. Протокол можно разделить на три основных этапа: (1) полуавтоматическая сегментация наборов данных КЛКТ, (2) пространственная регистрация КЛКТ и IOS и (3) моделирование поверхности произвольной формы. Технически сегментация может быть выполнена на любом трехмерном рентгенографическом изображении; Однако реконструировать наборы данных низкого качества сложнее. Поэтому рекомендуется меньший размер воксела (~ 120 мкм), ламповый ток (12 мА) и анодное напряжение (80 кВ)14. Из-за большого количества рассеяния, образующегося в окклюзионной плоскости, межокклюзионное пространство должно быть сохранено во время КЛКТ-визуализации.
Отдельные этапы полуавтоматического процесса сегментации автоматизированы, но некоторые действия все же требуют сегментации вручную, что увеличивает продолжительность процесса. Для сокращения временных рамок сегментации разработаны сверточные нейронные сети на основе искусственного интеллекта (ИИ) для быстрой, автоматической сегментации зуба и кости15,16. В машинном обучении разрабатываются сверточные нейронные сети для анализа изображений с обучением представлений на выборочной базе данных, в которой признаки на изображениях должны быть похожи. Однако из-за морфологического разнообразия пародонтальных и альвеолярных дефектов, различий в рентгенологической плотности и отсутствия кортикализации в патологических зонах результаты сегментации на основе ИИ могут быть скомпрометированы. Алгоритмы машинного обучения надежно работают в физиологических тканевых условиях.
Пространственная регистрация IOS по данным КЛКТ использовалась для планирования челюстно-лицевых операций 9,10, установки имплантатов11,12 и пародонтальных операций 7,13, хотя моделирование в свободной форме не применялось. С помощью серии логических операций можно получить реалистичные гибридные модели, а хирургические вмешательства могут быть смоделированы виртуально. Цифровые рендеры также могут быть изготовлены с помощью технологий 3D-печати для создания учебных моделей перед операцией.
Преимущество данного метода заключается в том, что весь процесс может быть выполнен с помощью бесплатного программного обеспечения с открытым исходным кодом. Тем не менее, у него есть кривая обучения, и пользователи должны ознакомиться с обработкой рентгенографических изображений и моделированием свободной формы CAD. Наиболее существенным недостатком метода является относительно большая продолжительность и повторяемость процесса. Поэтому необходимы улучшения для автоматизации и упрощения конкретных шагов в рабочем процессе, чтобы сократить сроки.
Трехмерное проектирование и CAD-моделирование используются при планировании различных реконструктивных хирургических вмешательств. В пародонтологической диагностике 3D-модели, созданные с помощью реконструкции изображений КЛКТ, использовались для предоперационной оценки морфологии внутрикостных дефектов и планирования хирургического лечения7. Для пересадки накладок использовали аллогенные костные блоки CAD/CAM17. Индивидуально изготовленные титановые сетки18 применялись в качестве барьерных мембран при направленной костной регенерации; Однако модели мягких тканей не были включены в процесс планирования. Управляемая установка имплантатов обычно выполняется в повседневной стоматологической практике с высокой надежностью19.
Тем не менее, большинство программ для создания шаблонов имплантатов используют пороговые алгоритмы для 3D-реконструкции сложных тканей. Несмотря на то, что планирование теоретически возможно на 3D-рендерах, из-за низкого качества костных моделей положение имплантатов в основном планируется на аксиальном, сагиттальном и корональном 2D-видах набора данных КЛКТ. Чтобы добавить еще один уровень реальности, в будущем может быть добавлено цифровое сканирование лица, полученное с помощью бесплатных мобильных приложений.
С помощью последовательности сегментации рентгенографических изображений, пространственной регистрации и моделирования поверхности произвольной формы можно получить реалистичные виртуальные модели для конкретного пациента для планирования реконструктивных хирургических вмешательств. Благодаря виртуальному 3D-изображению кости, зубов и мягких тканей каждый этап хирургического вмешательства (т.е. разрез, препарирование лоскута, регенеративная стратегия, закрытие лоскута) может быть предварительно спроектирован и смоделирован виртуально.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Acknowledgments
Никакой
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 3DSlicer | 3DSlicer (The software was first developed at Queen’s University Canada and since it is open source it is constantly developed by it’s community) | 4.13.0-2021-03-19 | Open source radiographic image processing software platform. Software is primarily intended for general medicine, however the wide range of segmentation an modelling tools allow it’s use for dental purposes as well |
| Meshmixer | Autodesk Inc. | 3.5 | Open source free form surface modelling software developed for prototype development and basic 3D sculpting. However, due to the usefulness of tools for dental purpose, not just 3D models, but even static guides for navigated surgery can be designed. |
References
- Jacobs, R., Salmon, B., Codari, M., Hassan, B., Bornstein, M. Cone beam computed tomography in implant dentistry: recommendations for clinical use. BMC Oral Health. 18 (1), 88 (2018).
- Mangano, F., Gandolfi, A., Luongo, G., Logozzo, S. Intraoral scanners in dentistry: a review of the current literature. BMC Oral Health. 17 (1), 149 (2017).
- Pauwels, R., Araki, K., Siewerdsen, J. H., Thongvigitmanee, S. S. Technical aspects of dental CBCT: state of the art. Dentomaxillofacial Radiology. 44 (1), 20140224 (2015).
- Queiroz, P. M., Santaella, G. M., Groppo, F. C., Freitas, D. Q. Metal artifact production and reduction in CBCT with different numbers of basis images. Imaging Science in Dentistry. 48 (1), 41-44 (2018).
- Scarfe, W. C., Azevedo, B., Pinheiro, L. R., Priaminiarti, M., Sales, M. A. O. The emerging role of maxillofacial radiology in the diagnosis and management of patients with complex periodontitis. Periodontology 2000. 74 (1), 116-139 (2017).
- Fedorov, A., et al. 3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network. Magnetic Resonance Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).
- Palkovics, D., Mangano, F. G., Nagy, K., Windisch, P. Digital three-dimensional visualization of intrabony periodontal defects for regenerative surgical treatment planning. BMC Oral Health. 20 (1), 351 (2020).
- Papadiochou, S., Pissiotis, A. L. Marginal adaptation and CAD-CAM technology: A systematic review of restorative material and fabrication techniques. Journal of Prosthetic Dentisty. 119 (4), 545-551 (2018).
- Xia, J. J., et al. Algorithm for planning a double-jaw orthognathic surgery using a computer-aided surgical simulation (CASS) protocol. Part 1: planning sequence. International Journal of Oral Maxillofacial Surgery. 44 (12), 1431-1440 (2015).
- Xia, J. J., et al. Algorithm for planning a double-jaw orthognathic surgery using a computer-aided surgical simulation (CASS) protocol. Part 2: three-dimensional cephalometry. International Journal of Oral Maxillofacial Surgery. 44 (12), 1441-1450 (2015).
- Lee, C. Y., Ganz, S. D., Wong, N., Suzuki, J. B. Use of cone beam computed tomography and a laser intraoral scanner in virtual dental implant surgery: part 1. Implant Dentistry. 21 (4), 265-271 (2012).
- Ganz, S. D. Three-dimensional imaging and guided surgery for dental implants. Dental Clinics of North America. 59 (2), 265-290 (2015).
- Güth, J. F., Kauling, A. E. C., Schweiger, J., Kühnisch, J., Stimmelmayr, M. Virtual simulation of periodontal surgery including presurgical CAD/CAM fabrication of tooth-colored removable splints on the basis of CBCT Data: A case report. The International Journal of Periodontics & Restorative Dentistry. 37 (6), 310-320 (2017).
- Pauwels, R., et al. Effective radiation dose and eye lens dose in dental cone beam CT: effect of field of view and angle of rotation. The British Journal of Radiology. 87 (1042), 20130654 (2014).
- Li, Q., Chen, K., Han, L., Zhuang, Y., Li, J., Lin, J. Automatic tooth roots segmentation of cone beam computed tomography image sequences using U-net and RNN. Journal of X-ray Science and Technology. 28 (5), 905-922 (2020).
- Lahoud, P., et al. Artificial intelligence for fast and accurate 3D tooth segmentation on CBCT. Journal of Endodontics. 47 (5), 827-835 (2021).
- Blume, O., Donkiewicz, P., Back, M., Born, T. Bilateral maxillary augmentation using CAD/CAM manufactured allogenic bone blocks for restoration of congenitally missing teeth: A case report. Journal of Esthetic and Restorative Dentistry. 31 (3), 171-178 (2019).
- Hartmann, A., Seiler, M. Minimizing risk of customized titanium mesh exposures - a retrospective analysis. BMC Oral Health. 20 (1), 36 (2020).
- Varga, E., et al. Guidance means accuracy: A randomized clinical trial on freehand versus guided dental implantation. Clinical Oral Implants Research. 31 (5), 417-430 (2020).
