Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Medicine

Digitale hybride modelvoorbereiding voor virtuele planning van reconstructieve dentoalveolaire chirurgische ingrepen

Published: August 5, 2021 doi: 10.3791/62743
* These authors contributed equally

Summary

Er is een workflow ontworpen voor het maken van driedimensionale (3D) virtuele hybride modellen op basis van cone-beam computertomografiedataset en intraorale optische scans met behulp van radiografische beeldsegmentatiemethoden en modellering van het oppervlak in vrije vorm. Digitale modellen worden gebruikt voor de virtuele planning van reconstructieve dentoalveolaire chirurgische ingrepen.

Abstract

Virtuele, hybride driedimensionale (3D) modelacquisitie wordt in dit artikel gepresenteerd, waarbij gebruik wordt gemaakt van de opeenvolging van radiografische beeldsegmentatie, ruimtelijke registratie en modellering van het oppervlak in vrije vorm. Eerst werden cone-beam computertomografie datasets gereconstrueerd met behulp van een semi-automatische segmentatiemethode. Alveolair bot en tanden worden gescheiden in verschillende segmenten, waardoor 3D-morfologie en lokalisatie van parodontale intrabony-defecten kunnen worden beoordeeld. De ernst, omvang en morfologie van acute en chronische alveolaire kamdefecten worden gevalideerd met betrekking tot aangrenzende tanden. Op virtuele complexe weefselmodellen kunnen posities van tandheelkundige implantaten in 3D worden gepland. Door gebruik te maken van ruimtelijke registratie van IOS- en CBCT-gegevens en daaropvolgende modellering van het oppervlak in vrije vorm, kunnen realistische 3D-hybride modellen worden verkregen, waarbij alveolair bot, tanden en zachte weefsels worden gevisualiseerd. Met de superpositie van IOS en CBCT zacht weefsel kan de dikte boven de tandeloze kam worden beoordeeld over de onderliggende botafmetingen; Daarom kunnen het ontwerp van de flap en het beheer van de chirurgische flap worden bepaald en kunnen incidentele complicaties worden vermeden.

Introduction

Technologische vooruitgang in de tandheelkunde heeft computerondersteunde behandelplanning en simulatie van chirurgische ingrepen en prothetische revalidatie mogelijk gemaakt. Twee essentiële methoden voor 3D-data-acquisitie in digitale tandheelkunde zijn: (1) cone-beam computertomografie (CBCT)1 en (2) intraoraal optisch scannen (IOS)2. Digitale informatie van alle relevante anatomische structuren (alveolair bot, tanden, zachte weefsels) kan worden verkregen met behulp van deze tools om reconstructieve dentoalveolaire chirurgische ingrepen te plannen.

Cone-beam-technologie werd voor het eerst geïntroduceerd in 1996 door een Italiaanse onderzoeksgroep. Met een aanzienlijk lagere stralingsdosis en een hogere resolutie (vergeleken met conventionele computertomografie) is CBCT snel uitgegroeid tot de meest gebruikte 3D-beeldvormingsmodaliteit in de tandheelkunde en kaakchirurgie3. CBCT wordt vaak gebruikt om verschillende chirurgische ingrepen te plannen (bijv. parodontale regeneratieve chirurgie, alveolaire nokvergroting, plaatsing van tandheelkundige implantaten, orthognatische chirurgie)1. CBCT-datasets worden bekeken en kunnen worden verwerkt in radiografische beeldvormingssoftware die 2D-beelden en 3D-renders levert, maar de meeste beeldvormingssoftware gebruikt drempelgebaseerde algoritmen voor 3D-beeldreconstructie. Drempelmethoden bepalen de boven- en ondergrens van een voxelgrijswaarde-interval. Voxels die tussen deze grenzen vallen, worden in 3D weergegeven. Deze methode maakt een snelle modelverwerving mogelijk; omdat het algoritme echter geen onderscheid kan maken tussen anatomische structuren en metalen artefacten en verstrooiing, zijn de 3D-renders zeer onnauwkeurig en hebben ze zeer weinig diagnostische waarde 4,5. Om de hierboven genoemde redenen vertrouwen veel gebieden binnen de tandheelkunde nog steeds op conventionele 2D-röntgenfoto's (intraorale röntgenfoto's, panoramische röntgenfoto's) of de 2D-beelden van CBCT-datasets5. Onze onderzoeksgroep presenteerde een semi-automatische beeldsegmentatiemethode in een recent gepubliceerd artikel, met behulp van open-source radiografische beeldverwerkingssoftware6 waarin anatomisch gebaseerde 3D-reconstructie van CBCT-datasets wordt uitgevoerd7. Met behulp van deze methode werden anatomische structuren onderscheiden van metalen artefacten en, nog belangrijker, alveolair bot en tanden konden worden gescheiden. Daarom kon een realistisch virtueel model van harde weefsels worden verkregen. 3D-modellen werden gebruikt om intrabony parodontale defecten te evalueren en voor behandelingsplanning vóór regeneratieve parodontale operaties.

Intraorale optische oppervlaktescanners geven digitale informatie over klinische aandoeningen (klinische kroon van de tanden en zachte delen). Het oorspronkelijke doel van deze apparaten was om rechtstreeks digitale modellen van patiënten te verwerven voor de planning en fabricage van tandprothesen met computer-aided design (CAD) en computer-aided manufacturing (CAM)-technologieën8. Vanwege het brede scala aan toepassingen werd het gebruik ervan echter snel geïmplementeerd in andere gebieden van de tandheelkunde. Maxillo-faciale chirurgen combineren IOS en CBCT in een hybride opstelling die kan worden gebruikt voor virtuele osteotomie en digitale planning van orthognatische operaties 9,10. Tandheelkundige implantologie is waarschijnlijk het vakgebied dat het meest gebruik maakt van digitale planning en begeleide uitvoering. Genavigeerde chirurgie elimineert de meeste complicaties die verband houden met een verkeerde positionering van het implantaat. De combinatie van CBCT-datasets en stereolithografiebestanden (.stl) van IOS wordt routinematig gebruikt om de geleide plaatsing van implantaten en de fabricage van statische implantaatboorgeleiders te plannen11,12. Intraorale scans die over CBCT-datasets zijn gelegd, zijn ook gebruikt om esthetische kroonverlenging voor te bereiden13; zachte weefsels werden echter alleen over CBCT-datasets heen gelegd die waren gereconstrueerd met drempelalgoritmen. Maar om nauwkeurige virtuele 3D-planning van regeneratief-reconstructieve chirurgische ingrepen en plaatsing van tandheelkundige implantaten uit te voeren, moeten realistische hybride 3D-modellen van patiënten worden samengesteld uit CBCT- en IOS-gegevens.

Daarom is dit artikel bedoeld om een stapsgewijze methode te presenteren om realistische hybride digitale modellen te verwerven voor virtuele chirurgische planning vóór reconstructieve dentoalveolaire chirurgische ingrepen.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Deze studie werd uitgevoerd in volledige overeenstemming met de Verklaring van Helsinki. Voorafgaand aan de voorbereiding van het manuscript werd schriftelijke geïnformeerde toestemming gegeven en ondertekend door de patiënt. De patiënt heeft toestemming gegeven voor het gebruik van data voor de demonstratie van het protocol.

1. Radiografische beeldverwerking

  1. Laad DICOM-bestanden in de software
    1. Download de nieuwste versie van de medische beeldvormingssoftware en open deze.
      NOTITIE: Na het openen van de software verschijnt het startscherm.
    2. Klik op DICOM-gegevens laden in de zijbalk.
      OPMERKING: De DICOM-database verschijnt met de eerder geladen DICOM-gegevenssets.
      1. Klik op DICOM-bestanden importeren in de DICOM-database, selecteer de DICOM-gegevensset in de doelmap en klik op Importeren.
        OPMERKING: De nieuw toegevoegde DICOM-dataset verschijnt in de lijst met onderzoeken.
    3. Selecteer het onderzoek en klik op Laden onder in het venster.
      OPMERKING: De DICOM-gegevensset wordt geopend en er zijn vier weergaven (coronaal, axiaal, sagittaal en 3D) van de geladen gegevens zichtbaar. Knooppunten worden aan de linkerkant weergegeven. Theoretisch kan de beschreven methode op elke CT of CBCT worden uitgevoerd, ongeacht de beeldkwaliteit (voxelgrootte, artefacten). Het segmentatieproces van CBCT/CT-scans van hogere kwaliteit is echter eenvoudiger en er kunnen 3D-modellen van hogere kwaliteit worden aangeschaft. Er is een getoonde CBCT-scan gemaakt met de volgende parameters: voxelgrootte: 150 μm, anodespanning: 84 kV, buisstroom: 40 mA, gezichtsveld: 8 x 5 cm. Het proces kan in elk stadium worden gestopt; Zorg ervoor dat u de scène opslaat voordat u de scène afsluit. Om op te slaan, klikt u op het pictogram Opslaan aan de linkerkant van de werkbalk en slaat u het op als een "bundel medisch dossier" (.mrb) door op het vakpictogram in het venster "Scène opslaan" te klikken.
  2. Volume renderen en bijsnijden van volume
    1. Snijd het interessegebied (boven- of onderkaak) bij om de bestandsgrootte en de rendertijd te verkleinen. Klik op de modulebalk aan de linkerkant van de werkbalk om een scroll-downvenster weer te geven met veelgebruikte modules.
    2. Selecteer de module Volumeweergave in het vervolgkeuzevenster. Om volumeweergave zichtbaar te maken, klikt u op het oogpictogram naast de balk 'Volumes'.
    3. Selecteer de gewenste voorinstelling om de volumeweergave te bekijken en verplaats de schuifregelaar "Shift" totdat de harde weefsels duidelijk kunnen worden bekeken.
      OPMERKING: Voor CBCT-scans wordt de CT-Bone-voorinstelling aanbevolen.
    4. Vink het vakje naast 'Inschakelen' aan en klik op het oogpictogram naast 'ROI weergeven' in het gedeelte 'Bijsnijden' om de ROI (interesseregio) zichtbaar te maken.
      OPMERKING: Er verschijnt een wireframe-vak rond de gegevensset in alle 2D-weergaven en de 3D-weergave. Door de zijkanten van het vak te slepen, wordt het volume bijgesneden tot het gewenste gebied.
    5. Open de module "Crop Volume" om het bijsnijden te voltooien. Selecteer de oorspronkelijke gegevensset als invoervolume.
      OPMERKING: De ingevoerde ROI wordt automatisch ingesteld op de ROI die eerder is gemaakt.
    6. Selecteer Nieuw volume maken in de vervolgkeuzebalk 'Uitvoervolume' om een nieuw uitvoervolume te maken. Schakel Geïnterpoleerd bijsnijden uit in het gedeelte met geavanceerde instellingen en klik op Toepassen.
      OPMERKING: Wanneer u terugkeert naar de "Gegevensmodule", wordt het nieuwe bijgesneden volume weergegeven als een nieuw knooppunt.
  3. Segmentatie van CBCT-dataset
    1. Open de module Segmenteditor voor segmentatie.
      OPMERKING: Segmentatie is wanneer 3D-reconstructies van anatomische structuren worden gegenereerd op basis van de CBCT-dataset om een meer toegankelijke analyse mogelijk te maken.
    2. Selecteer het eerder gemaakte bijgesneden volume als het hoofdvolume van de actieve segmentatie. Klik op +Toevoegen om toe te voegen en op -Verwijderen om segmenten te verwijderen. Hernoem ze volgens de anatomische structuur die ze zullen vertegenwoordigen.
      OPMERKING: Alveolair bot en alle tanden zijn afzonderlijke segmenten binnen de segmentatie
    3. Begin met de segmentatie van het alveolaire bot. Selecteer in de lijst met effecten de optie Niveautracering, een semi-automatisch hulpmiddel dat het gebied schetst waar pixels dezelfde achtergrondwaarde hebben als de geselecteerde pixel.
    4. Sleep de muis naar de omtrek van het bot op een van de 2D-weergaven om een gele lijn rond het geselecteerde gebied te laten verschijnen en druk op de linkermuisknop om het segment op het geselecteerde segment van de gegevensset te genereren.
      OPMERKING: Segmentatie kan worden gedaan in elk van de 2D-weergaven; Sagittale en axiale oriëntaties werken echter het beste.
    5. Gebruik de handgereedschappen Schilderen en Wissen om het segment aan te passen en fouten te corrigeren als het gereedschap "Niveautracering" niet het hele deel van het bot heeft omlijnd of als er ook artefacten op de plak zijn opgenomen.

Figure 1
Figuur 1: Toepassing van de semi-automatische segmentatietool "Level Tracing" in sagittale oriëntatie. (A) Het gebied van pixels met dezelfde achtergrondwaarde omlijnen met een gele lijn. (B) Resultaten van "Level Tracing" en daaropvolgende handmatige segmentatie. (C) Verfijning van semi-automatische segmentatie met behulp van handmatige gereedschappen (schilderen, wissen). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

NOTITIE: Gebruik cijfertoetsen om snel tussen gereedschappen te kunnen schakelen.

  1. Sluit zowel tanden als implantaten uit van het botsegment. Omlijn tanden en implantaten met behulp van het gereedschap Wissen en verwijder alle gemarkeerde pixels die ze vertegenwoordigen.
  2. Herhaal hetzelfde proces op elk 5e segment van de gegevensset in de geselecteerde richting.
    OPMERKING: Klik op 3D weergeven om de segmentatie in drie dimensies weer te geven. Stel de schuifregelaar voor de afvlakkingsfactor in op 0,00.
  3. Bereken de ontbrekende segmenten na voltooiing van deze fase en selecteer Vullen tussen segmenten in de lijst met effecten.
    OPMERKING: Deze tool berekent de ontbrekende segmenten op basis van de segmenten die eerder zijn gemaakt met behulp van een morfologische contourinterpolatie-algoritme.
  4. Klik op Initialiseren om contourinterpolatie te activeren en als de resultaten bevredigend zijn, klikt u op Toepassen. Blader na voltooiing door de dataset om incidentele fouten te controleren en te corrigeren.

Figure 2
Figuur 2: Morfologische contourinterpolatie met "Fill Between Slices", lichtgroene gebieden die het automatisch gereconstrueerde deel van het segment aangeven. (A) Axiaal aanzicht. (B) Sagittale weergave. (C) Coronaal uitzicht. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

OPMERKING: Zorg ervoor dat alleen het segment zichtbaar is waarop de interpolatie wordt toegepast. De zichtbaarheid van de segmenten kan worden omgeschakeld in de lijst met segmenten.

  1. Maak segmentgrenzen vloeiender door uitsteeksels te verwijderen met behulp van het effect Vloeiend maken . Selecteer Mediaan als afvlakkingsmethode en stel de "Kernelgrootte" in op 5 x 5 x 5 pixels door de mm-waarde tussen haakjes aan te passen en op Toepassen te klikken.
  2. Herhaal dezelfde stappen voor de segmentatie van tanden zodra de segmentatie van alveolair bot is voltooid.

Figure 3
Figuur 3: Voltooide segmentatie, waarbij het bruine segment het bot vertegenwoordigt en het blauwe segment de tanden. (A) Axiaal aanzicht. (B) Sagittale weergave. (C) Coronaal uitzicht. (D) Het 3D-model wordt automatisch gegenereerd op basis van de eerder gemaakte segmenten. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

  1. Stel de balk "Andere segmenten wijzigen" in op Overlap vóór tandsegmentatie toestaan, zodat de nieuw gemaakte segmenten de eerder gemaakte segmenten niet overschrijven.
  1. Ruimtelijke registratie van CBCT-dataset en IOS
    OPMERKING: Ruimtelijke registratie is noodzakelijk omdat de coördinatensystemen voor de CBCT-dataset en de IOS verschillend zijn.
    1. Selecteer Extensiebeheer in de menubalk "Beeld" en klik op Extensies installeren. Typ IGT in de zoekbalk in de rechterhoek, installeer de SlicerIGT-extensie en start het programma opnieuw.
    2. Laad het eerder opgeslagen .mrb-bestand van de scène door op het pictogram Gegevens te klikken en Bestand(en) kiezen om toe te voegen.
    3. Importeer het .stl-bestand van IOS door op het Data-pictogram in de linkerbovenhoek te klikken. Klik in het pop-upvenster "Gegevens toevoegen aan de scène" op Kies bestand(en) om toe te voegen, ga naar de doelmap, selecteer het .stl-bestand van de IOS en klik op Openen.
    4. Voeg het .stl-bestand van de intraorale scan toe als segmentatie door Segmentatie te selecteren in de vervolgkeuzebalk.
      OPMERKING: De geïnstalleerde "IGT"-module verschijnt nu in het vervolgkeuzemenu "Modules".
    5. Beweeg de cursor over de module en selecteer in de zijbalk die verschijnt de optie Wizard Fiducial Registration.
    6. Selecteer Nieuwe markeringen Fiducial maken in de vervolgkeuzebalk in zowel de secties 'Van fiducials' als 'Naar fiducials'.
      OPMERKING: De software geeft de twee lijsten automatisch de naam "Van" en "Aan". De "Van"-lijst vertegenwoordigt het bewegende volume, in dit geval de IOS. De "Aan"-lijst vertegenwoordigt het vaste volume, dat de CBCT-dataset zal zijn.
    7. Plaats markeringspunten op goed gedefinieerde anatomische oriëntatiepunten op de IOS met behulp van het pictogram "Plaats een markeringspunt" naast de vervolgkeuzebalk in het gedeelte "Van". Markup-punten worden genummerd in volgorde van plaatsing.
      NOTITIE: Plaats ten minste 6 punten op de knobbels en incisale randen van tanden.
    8. Plaats markeringen op dezelfde positie om de "Aan"-lijst te maken en in dezelfde volgorde op de CBCT-dataset. Opmaakpunten met hetzelfde nummer moeten hetzelfde anatomische oriëntatiepunt vertegenwoordigen.
    9. Maak een transformatie door Nieuwe lineaire transformatie maken te selecteren in het vervolgkeuzemenu in het gedeelte 'Transformatie van registratieresultaat' van de zijbalk nadat de twee lijsten klaar zijn.
    10. Open de module "Transformaties" en selecteer de eerder gemaakte transformatie als de actieve transformatie. Verplaats in de sectie 'Transformatie toepassen' de IOS-segmentatie en de lijst met 'Van'-markeringen van het vak 'Transformeerbaar' naar het vak 'Getransformeerd' om de IOS over de CBCT-gegevensset te leggen.

Figure 4
Figuur 4: Ruimtelijke registratie van IOS door het plaatsen van fiduciale markers op welomschreven anatomische oriëntatiepunten. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

OPMERKING: Indien nodig kan de nauwkeurigheid van de transformatie worden verbeterd door de markeringspunten te verplaatsen of door extra punten toe te voegen.

2. Exporteer modellen als .stl-bestanden voor modellering van oppervlakken in vrije vorm

  1. Exporteer de gematchte modellen van hard en zacht weefsel voor verdere oppervlaktemodellering na segmentatie en ruimtelijke registratie.
  2. Ga naar de module Segmentaties en selecteer de segmentatie met de alveolaire bot- en tandmodellen als actieve segmentatie. Scrol omlaag naar het gedeelte 'Exporteren naar bestanden', kies de doelmap en selecteer STL als bestandsindeling.
  3. Haal het vinkje weg voor Samenvoegen tot één bestand , stel het Coördinatensysteem in op RAS en klik op Exporteren.
  4. Herhaal hetzelfde proces voor de IOS, zichtbaar als een afzonderlijke segmentatie, sla de scène op en sluit de beeldvormingssoftware.

3. Modellering van oppervlakken in vrije vorm

  1. Gladmaken van oppervlakken
    1. Open de CAD-software en klik op het startscherm op Importeren. Selecteer de STL-modellen die eerder zijn geëxporteerd vanuit de DICOM-beeldverwerkingssoftware.
      OPMERKING: Hoewel de afvlakking eerder is uitgevoerd, zal het oppervlak van de modellen die zijn gereconstrueerd op basis van de CBCT-dataset er nog steeds korrelig uitzien, dus verdere gladheid van het oppervlak is noodzakelijk.
    2. Ga naar Vormgeven in de menubalk en selecteer in de penseelinventaris de optie Adaptief verkleinen.
      NOTITIE: De grootte en sterkte van het penseel moeten worden aangepast, afhankelijk van de mate van gladstrijken.
  2. Scheid de kroon van de tanden van de IOS
    OPMERKING: Kronen van tanden worden nauwkeuriger weergegeven op de IOS dan op gesegmenteerde modellen; daarom moeten kronen van de gesegmenteerde tandmodellen worden vervangen door kronen van de IOS.
    1. Klik op 'Selecteer' in de navigatiekolom en selecteer 'Penseel ' als selectietool. Gebruik de penseelmodus Uitpakken en pas de grootte van het penseel aan. Selecteer met behulp van de borstel de kroon van elke tand tot aan het marginale tandvlees op de IOS.
      OPMERKING: Geselecteerde oppervlakken worden aangegeven met een oranje kleur.
    2. Verplaats de cursor naar 'Wijzig' in de navigatiekolom en selecteer 'Vloeiende grens'. Klik op Toepassen als de resultaten bevredigend zijn.
      OPMERKING: Nu volgt de grens van de selectie precies de marginale gingiva.
    3. Ga naar 'Wijzig' in de navigatiekolom 'Selecteer ' en klik op 'Scheid' om een afzonderlijk object te maken op basis van het geselecteerde gebied.
    4. Herhaal hetzelfde proces voor alle tanden.
    5. Ga naar Analyse in de menubalk en selecteer Inspecteren.
      OPMERKING: Het programma geeft fouten in de modellen aan. Gaten zijn gemarkeerd met een blauwe kleur.
    6. Selecteer Vlakke vulling als de "Gatenvulmodus" en klik op Alles automatisch repareren om gesloten modellen te maken van het IOS-model en de modellen met gescheiden tanden. Ga naar Modelleren en de randen van het gevulde gat gladstrijken met het Shrinksmooth-penseel .
    7. Herhaal het proces voor alle tandkronen en de rest van de IOS.
  3. Voeg de kronen van de tanden samen met de gesegmenteerde tandmodellen.
    OPMERKING: Als de ruimtelijke registratie correct is uitgevoerd, moeten de posities van de kronen van tanden op de IOS en de kronen van gesegmenteerde tanden overeenkomen.
    1. Gebruik de Shrinksmooth-borstel op het gesegmenteerde tandmodel totdat ze volledig bedekt zijn door de tandkronen die van de IOS zijn gescheiden.
      LET OP: Door onvolkomenheden in zowel de segmentatie als de IOS overlappen de kronen elkaar niet altijd volledig.
    2. Selecteer zowel de afzonderlijke kroon als het gesegmenteerde model van dezelfde tand in de objectbrowser. Selecteer Booleaanse unie in de zijbalk die wordt weergegeven en klik op Accepteren.
      NOTITIE: Nu wordt de kroon van het gesegmenteerde tandmodel vervangen door de kroon die gescheiden is van de IOS.
    3. Gebruik Shrinksmooth om de overgang vloeiend te maken.
  4. Aftrekken en modelsamenstelling
    1. Trek het botmodel af van het wekedelenmodel om de klinische situatie realistisch weer te geven.
      OPMERKING: De originele IOS zonder tanden werd het model van de zachte weefsels.
    2. Selecteer zowel bot- als wekedelenmodellen in de objectbrowser en selecteer Booleaans verschil.
    3. Maak overgangen glad met de Shrinksmooth-borstel en verwijder uitsteeksels aan de onderkant van het wekedelenmodel.
    4. Trek tanden af van het wekedelenmodel met behulp van hetzelfde proces en vloeiende overgangen.
  5. Kleur modellen
    1. Kleur de oppervlakken van de modellen om een realistischer uiterlijk te geven, aangezien het model nu compleet is met de tanden, zachte weefsels en alveolair bot die van elkaar worden gescheiden, waardoor de klinische situatie in 3D wordt weergegeven.
    2. Selecteer Beeldhouwen in de zijbalk en schakel de kleine schuifregelaar van Volume naar Surface.
    3. Selecteer PaintVertex in de penseelinventaris en selecteer de gewenste kleur met behulp van het kleurenwiel in het gedeelte Kleur van de zijbalk. Kleur het oppervlak van elk model (bijv. bot: bruin, zacht weefsel: roze, tanden: wit)

Geanimeerde figuur 1: Animatie van het uiteindelijke, gekleurde model, klaar voor virtuele chirurgische planning. Klik hier om deze afbeelding te downloaden.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Virtuele driedimensionale (3D) modellen kunnen worden gegenereerd met behulp van radiografische beeldsegmentatie, ruimtelijke registratie en modellering in vrije vorm. De modellen geven de klinische situatie digitaal weer, waardoor een driedimensionale planning van verschillende chirurgische ingrepen mogelijk is. Met afzonderlijke segmentatie van bot en tanden is de grens tussen de twee anatomische structuren zichtbaar, 3D-morfologie en lokalisatie van parodontale intrabony-defecten moeten worden beoordeeld. De ernst, omvang en morfologie van acute en chronische alveolaire kamdefecten kunnen worden geëvalueerd met betrekking tot aangrenzende tanden. Verschillende semi-automatische segmentatietools (Figuur 1) (Figuur 2) (bijv. randdetectietools, morfologische contourinterpolatie-algoritmen) die worden aangetroffen in inventarissen van medische beeldverwerkingssoftware verkorten de duur van segmentatie (Figuur 3). Vanwege overeenkomsten in voxelintensiteitswaarden van tanden en alveolair bot, moet de scheiding van de twee echter met de hand worden gedaan, wat tijdrovend kan zijn. Het segmentatieproces wordt ook gehinderd door artefacten die aanwezig zijn op CBCT-scans.

Superpositie van IOS en daaropvolgende CAD-modellering maakt het mogelijk om de klinische situatie in drie dimensies te bekijken. Tanden worden gescheiden van zachte weefsels op het model van de IOS (Figuur 4). 3D-modellen van tanden worden gecombineerd op basis van CBCT- en IOS-gegevens, aangezien tandkronen op de IOS de klinische situatie nauwkeuriger weergeven, terwijl artefacten en spreiding op de CBCT-scan worden aangetast. Met de superpositie van IOS en CBCT zacht weefsel kan de dikte boven de tandeloze kam worden beoordeeld over de onderliggende botafmetingen; daarom kunnen het ontwerp van de flap en het beheer van de chirurgische flap worden bepaald en kunnen incidentele complicaties worden vermeden (geanimeerde afbeelding 1).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Met het gepresenteerde protocol kunnen parodontale en alveolaire defectmorfologieën in drie dimensies (3D) worden gevisualiseerd, wat een nauwkeurigere weergave van de klinische situatie oplevert dan kan worden bereikt met 2D-diagnostische methoden en 3D-modellen die zijn gegenereerd met drempelalgoritmen. Het protocol kan worden onderverdeeld in drie hoofdfasen: (1) semi-automatische segmentatie van CBCT-datasets, (2) ruimtelijke registratie van CBCT en IOS, en (3) modellering van het oppervlak in vrije vorm. Technisch gezien kan segmentatie worden uitgevoerd op elk driedimensionaal radiografisch beeld; Het is echter een grotere uitdaging om datasets van lage kwaliteit te reconstrueren. Daarom worden een kleinere voxelgrootte (~ 120 μm), buisstroom (12 mA) en anodespanning (80 kV) aanbevolen14. Vanwege een grote hoeveelheid verstrooiing die op het occlusale vlak wordt gegenereerd, moet de interocclusale ruimte behouden blijven tijdens CBCT-beeldvorming.

Specifieke stappen van het semi-automatische segmentatieproces zijn geautomatiseerd, maar sommige acties vereisen nog steeds segmentatie met de hand, wat de duur van het proces verlengt. Om het tijdsbestek van de segmentatie te verkorten, zijn op kunstmatige intelligentie (AI) gebaseerde convolutie neurale netwerken ontwikkeld voor snelle, automatische segmentatie van tand en bot 15,16. Bij machine learning worden convolutie neurale netwerken voor beeldanalyse ontwikkeld met representatieleren op een voorbeelddatabase, waarbij kenmerken op de afbeeldingen vergelijkbaar moeten zijn. Vanwege de morfologische diversiteit van parodontale en alveolaire defecten, verschillen in radiografische dichtheid en gebrek aan corticalisatie in pathologische gebieden, kunnen de resultaten van op AI gebaseerde segmentatie echter in het gedrang komen. Machine learning-algoritmen werken betrouwbaar in fysiologische weefselomstandigheden.

Ruimtelijke registratie van IOS over CBCT-gegevens is gebruikt om maxillofaciale operaties 9,10, implantaatplaatsing11,12 en parodontale operaties 7,13 te plannen, hoewel vrije-vormmodellering niet werd toegepast. Met een reeks Booleaanse operaties kunnen realistische hybride modellen worden verkregen en kunnen chirurgische ingrepen virtueel worden gesimuleerd. Digitale renders kunnen ook worden vervaardigd met 3D-printtechnologieën om studiemodellen te produceren vóór de operatie.

Het voordeel van de huidige methode is dat het hele proces kan worden gedaan met behulp van gratis, open-source software. Het heeft echter een leercurve en gebruikers moeten vertrouwd raken met radiografische beeldverwerking en CAD-modellering in vrije vorm. Het belangrijkste nadeel van de methode is de relatief lange duur en het repetitieve karakter van het proces. Daarom zijn verbeteringen nodig om specifieke stappen in de workflow te automatiseren en te vereenvoudigen om het tijdsbestek te verkorten.

Driedimensionaal ontwerp en CAD-modellering zijn gebruikt bij de planning van verschillende reconstructieve chirurgische ingrepen. In parodontale diagnostiek werden 3D-modellen gegenereerd met CBCT-beeldreconstructie gebruikt voor de preoperatieve beoordeling van morfologieën van intrabonydefecten en chirurgische behandelingsplanning7. CAD/CAM allogene botblokken werden gebruikt voor onlay-transplantatie17. Individueel vervaardigde titaniummazen18 werden toegepast als barrièremembranen bij geleide botregeneratie; Modellen van zacht weefsel werden echter niet meegenomen in het planningsproces. Begeleide plaatsing van implantaten wordt routinematig uitgevoerd in de dagelijkse tandartspraktijk met een hoge betrouwbaarheid19.

Desalniettemin maakt de meeste software voor implantaatgeleidingssoftware gebruik van drempelalgoritmen voor de 3D-reconstructie van complexe weefsels. Hoewel planning theoretisch mogelijk is op 3D-renders, worden implantaatposities vanwege de lage kwaliteit van de botmodellen voornamelijk gepland op de axiale, sagittale en coronale 2D-weergaven van de CBCT-dataset. Om nog een realiteitslaag toe te voegen, zou in de toekomst een digitale gezichtsscan kunnen worden toegevoegd die is verkregen met gratis mobiele applicaties.

Met de opeenvolging van radiografische beeldsegmentatie, ruimtelijke registratie en modellering van het oppervlak in vrije vorm, kunnen realistische patiëntspecifieke virtuele modellen worden verkregen om reconstructieve chirurgische ingrepen te plannen. Met de virtuele 3D-weergave van botten, tanden en zachte weefsels kan elke stap van de chirurgische ingreep (d.w.z. incisie, flapvoorbereiding, regeneratieve strategie, flapsluiting) vooraf worden ontworpen en virtueel worden gesimuleerd.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

De auteurs verklaren dat er geen sprake is van belangenverstrengeling.

Acknowledgments

Geen

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.

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. 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).
  2. 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).
  3. 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).
  4. 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).
  5. 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).
  6. Fedorov, A., et al. 3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network. Magnetic Resonance Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. 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).
  12. Ganz, S. D. Three-dimensional imaging and guided surgery for dental implants. Dental Clinics of North America. 59 (2), 265-290 (2015).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. Lahoud, P., et al. Artificial intelligence for fast and accurate 3D tooth segmentation on CBCT. Journal of Endodontics. 47 (5), 827-835 (2021).
  17. 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).
  18. Hartmann, A., Seiler, M. Minimizing risk of customized titanium mesh exposures - a retrospective analysis. BMC Oral Health. 20 (1), 36 (2020).
  19. 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).

Tags

Digitaal hybride model virtuele planning reconstructieve dentoalveolaire chirurgische ingrepen virtuele 3D-modelacquisitie radiografische beeldsegmentatie ruimtelijke registratie modellering van het oppervlak in vrije vorm kegelstraalcomputertomografiedatasets semi-automatische segmentatiemethode alveolair bot tandsegmentatie parodontale intraboniedefecten alveolaire kamdefecten tandheelkundige implantaatplanning in 3D IOS- en CBCT-gegevenssuperpositie visualisatie van zacht weefsel flapontwerp chirurgisch flapbeheer
Digitale hybride modelvoorbereiding voor virtuele planning van reconstructieve dentoalveolaire chirurgische ingrepen
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Palkovics, D., Solyom, E., Molnar,More

Palkovics, D., Solyom, E., Molnar, B., Pinter, C., Windisch, P. Digital Hybrid Model Preparation for Virtual Planning of Reconstructive Dentoalveolar Surgical Procedures. J. Vis. Exp. (174), e62743, doi:10.3791/62743 (2021).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter