Summary
Radyografik görüntü segmentasyon yöntemleri ve serbest biçimli yüzey modellemesi kullanılarak konik ışınlı bilgisayarlı tomografi veri setine ve ağız içi optik taramalara dayalı olarak üç boyutlu (3B) sanal hibrit modeller oluşturmak için bir iş akışı tasarlanmıştır. Rekonstrüktif dentoalveolar cerrahi prosedürlerin sanal olarak planlanması için dijital modeller kullanılır.
Abstract
Bu makalede, radyografik görüntü segmentasyonu, uzamsal kayıt ve serbest biçimli yüzey modelleme dizisi kullanılarak sanal, hibrit üç boyutlu (3B) model alımı sunulmaktadır. İlk olarak, konik ışınlı bilgisayarlı tomografi veri setleri yarı otomatik segmentasyon yöntemi ile yeniden yapılandırıldı. Alveol kemiği ve dişler farklı segmentlere ayrılarak 3 boyutlu morfoloji ve periodontal kemik içi defektlerin lokalizasyonunun değerlendirilmesine olanak tanır. Akut ve kronik alveoler kret defektlerinin şiddeti, yaygınlığı ve morfolojisi komşu dişlerle ilgili olarak doğrulanmıştır. Sanal kompleks doku modellerinde, diş implantlarının pozisyonları 3 boyutlu olarak planlanabilir. IOS ve CBCT verilerinin uzamsal kaydı ve ardından serbest biçimli yüzey modellemesi kullanılarak, alveolar kemik, dişler ve yumuşak dokuları görselleştiren gerçekçi 3D hibrit modeller elde edilebilir. IOS ve CBCT yumuşak dokusunun üst üste binmesiyle, dişsiz sırtın üzerindeki kalınlık, alttaki kemik boyutları hakkında değerlendirilebilir; Bu nedenle, flep tasarımı ve cerrahi flep yönetimi belirlenebilir ve zaman zaman komplikasyonlardan kaçınılabilir.
Introduction
Diş hekimliğindeki teknolojik gelişmeler, cerrahi işlemlerin ve protetik rehabilitasyonun bilgisayar destekli tedavi planlamasını ve simülasyonunu mümkün kılmıştır. Dijital diş hekimliğinde 3D veri toplama için iki temel yöntem şunlardır: (1) konik ışınlı bilgisayarlı tomografi (CBCT)1 ve (2) ağız içi optik tarama (IOS)2. Rekonstrüktif dentoalveolar cerrahi prosedürleri planlamak için bu araçlar kullanılarak ilgili tüm anatomik yapıların (alveol kemiği, dişler, yumuşak dokular) dijital bilgileri elde edilebilir.
Koni kiriş teknolojisi ilk olarak 1996 yılında bir İtalyan araştırma grubu tarafından tanıtıldı. Konvansiyonel bilgisayarlı tomografiye kıyasla önemli ölçüde daha düşük radyasyon dozu ve daha yüksek çözünürlük sağlayan KIBT, kısa sürede diş hekimliği ve ağız cerrahisinde en sık kullanılan 3D görüntüleme yöntemi haline gelmiştir3. KIBT genellikle farklı cerrahi prosedürleri planlamak için kullanılır (örneğin, periodontal rejeneratif cerrahi, alveolar kret büyütme, dental implant yerleştirme, ortognatik cerrahi)1. CBCT veri kümeleri, 2D görüntüler ve 3D renderlar sağlayan radyografik görüntüleme yazılımında görüntülenir ve işlenebilir - ancak çoğu görüntüleme yazılımı, 3D görüntü rekonstrüksiyonu için eşik tabanlı algoritmalar kullanır. Eşikleme yöntemleri, voksel grisi değer aralığının üst ve alt sınırlarını ayarlar. Bu sınırlar arasında kalan vokseller 3D olarak işlenecektir. Bu yöntem, hızlı model alımına izin verir; bununla birlikte, algoritma anatomik yapıları metal artefaktlardan ve saçılmadan ayırt edemediğinden, 3D işlemeler son derece yanlıştır ve çok az tanısal değere sahiptir 4,5. Yukarıda belirtilen nedenlerden dolayı, diş hekimliğinde birçok alan hala geleneksel 2D radyografilere (ağız içi radyografiler, panoramik röntgen) veya CBCT veri kümelerinin 2D görüntülerinedayanmaktadır 5. Araştırma grubumuz, yakın zamanda yayınlanan bir makalede, CBCT veri kümelerinin anatomik tabanlı 3D rekonstrüksiyonunungerçekleştirildiği açık kaynaklı radyografik görüntü işleme yazılımı6 kullanılarak yarı otomatik bir görüntü segmentasyon yöntemi sundu 7. Bu yöntem sayesinde anatomik yapılar metal eserlerden ayırt edilebiliyor ve daha da önemlisi alveol kemiği ile dişler ayrılabiliyordu. Bu nedenle, sert dokuların gerçekçi bir sanal modeli elde edilebilir. Rejeneratif periodontal cerrahi öncesi kemik içi periodontal defektlerin değerlendirilmesi ve tedavi planlaması için 3 boyutlu modeller kullanıldı.
Ağız içi optik yüzey tarayıcıları, klinik koşullar (dişlerin ve yumuşak dokuların klinik kronu) hakkında dijital bilgi sağlar. Bu cihazların asıl amacı, bilgisayar destekli tasarım (CAD) ve bilgisayar destekli üretim (CAM) teknolojileri ile diş protezlerinin planlanması ve üretilmesi için hastaların dijital modellerini doğrudan elde etmekti8. Bununla birlikte, geniş uygulama yelpazesi nedeniyle, kullanımları diş hekimliğinin diğer alanlarında hızla uygulandı. Maksillo-fasiyal cerrahlar, IOS ve CBCT'yi sanal osteotomi ve ortognatik ameliyatların dijital planlaması için kullanılabilecek hibrit bir kurulumda birleştirir 9,10. Dental implantoloji muhtemelen dijital planlama ve rehberli yürütmeyi en yaygın olarak kullanan alandır. Navigasyonlu cerrahi, implantın yanlış konumlandırılmasıyla ilgili çoğu komplikasyonu ortadan kaldırır. IOS'un CBCT veri kümeleri ve stereolitografi (.stl) dosyalarının kombinasyonu, kılavuzlu implant yerleşimini ve statik implant delme kılavuzlarının üretimini planlamak için rutin olarak kullanılır11,12. Estetik kuron uzatma hazırlamak için CBCT veri kümeleri üzerine bindirilmiş ağız içi taramalar da kullanılmıştır13; bununla birlikte, yumuşak dokular yalnızca eşikleme algoritmaları ile yeniden yapılandırılan CBCT veri kümeleri üzerine bindirildi. Ancak, rejeneratif-rekonstrüktif cerrahi müdahalelerin ve dental implant yerleştirmenin doğru 3D sanal planlamasını gerçekleştirmek için, hastaların gerçekçi 3D hibrit modellerinin CBCT ve IOS verilerinden oluşması gerekir.
Bu nedenle, bu makale, rekonstrüktif dentoalveoler cerrahi girişimlerden önce sanal cerrahi planlama için gerçekçi hibrit dijital modeller elde etmek için adım adım bir yöntem sunmayı amaçlamaktadır.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Bu çalışma Helsinki Bildirgesi'ne tamamen uygun olarak yürütülmüştür. Makale hazırlanmadan önce yazılı bilgilendirilmiş onam verildi ve hasta tarafından imzalandı. Hasta, protokolün gösterilmesi için veri kullanımına izin verdi.
1. Radyografik görüntü işleme
- DICOM dosyalarını yazılıma yükleyin
- Tıbbi görüntüleme yazılımının en yeni sürümünü indirin ve açın.
NOT: Yazılımı açtıktan sonra ana ekran görünecektir. - Kenar çubuğunda DICOM Verilerini Yükle'yi tıklayın.
NOT: Önceden yüklenmiş DICOM veri kümelerini gösteren DICOM veritabanı açılır.- DICOM veritabanında DICOM dosyalarını içeri aktar'a tıklayın, hedef klasörde DICOM veri kümesini seçin ve İçeri Aktar'a tıklayın.
NOT: Yeni eklenen DICOM veri seti çalışmalar listesinde görünecektir.
- DICOM veritabanında DICOM dosyalarını içeri aktar'a tıklayın, hedef klasörde DICOM veri kümesini seçin ve İçeri Aktar'a tıklayın.
- Etüdü seçin ve pencerenin altındaki Yükle'ye tıklayın.
NOT: DICOM veri kümesi açılır ve yüklenen verilerin dört görünümü (koronal, eksenel, sagital ve 3B) görünür olur. Düğümler sol tarafta listelenir. Teorik olarak, tarif edilen yöntem, görüntü kalitesinden (voksel boyutu, artefaktlar) bağımsız olarak herhangi bir BT veya CBCT üzerinde gerçekleştirilebilir. Bununla birlikte, daha yüksek kaliteli CBCT/CT taramalarının segmentasyon süreci daha basittir ve daha yüksek kaliteli 3D modeller elde edilebilir. Aşağıdaki parametrelerle gösterilen bir CBCT taraması çekildi: voksel boyutu: 150 μm, anot voltajı: 84 kV, tüp akımı: 40 mA, Görüş alanı: 8 x 5 cm. İşlem herhangi bir aşamada durdurulabilir; Çıkmadan önce sahneyi kaydettiğinizden emin olun. Kaydetmek için, araç çubuğunun sol tarafındaki kaydet simgesine tıklayın ve "sahneyi kaydet" penceresindeki kutu simgesine tıklayarak "tıbbi kayıt paketi" (.mrb) olarak kaydedin.
- Tıbbi görüntüleme yazılımının en yeni sürümünü indirin ve açın.
- Hacim oluşturma ve kırpma hacmi
- Dosya boyutunu ve oluşturma süresini azaltmak için ilgilenilen alanı (üst veya alt çene) kırpın. Sık kullanılan modülleri gösteren aşağı kaydırma penceresini görüntülemek için araç çubuğunun sol tarafında görünen Modüller çubuğunu tıklayın.
- Açılan pencereden Volume Rendering modülünü seçin. Hacim oluşturmayı görünür hale getirmek için, "Birimler" çubuğunun yanındaki göz simgesini tıklayın.
- Ses oluşturmayı görüntülemek için istediğiniz ön ayarı seçin ve sert dokular net bir şekilde görüntülenene kadar "Shift" kaydırıcısını hareket ettirin.
NOT: CBCT taramaları için CT-Bone ön ayarı önerilir. - YG'yi (İlgilenilen bölge) görünür hale getirmek için "Etkinleştir"in yanındaki kutuyu işaretleyin ve "Kırp" bölümünde "YG'yi Görüntüle"nin yanındaki göz simgesini tıklayın.
NOT: Tüm 2B görünümlerde ve 3B görünümde veri kümesinin etrafında bir tel kafes kutusu görünecektir. Kutunun kenarlarını sürükleyerek, hacim istenen alana kırpılacaktır. - Kırpmayı sonlandırmak için "Kırpma Hacmi" modülüne erişin. Giriş birimi olarak özgün veri kümesini seçin.
NOT: Giriş ROI'si otomatik olarak daha önce oluşturulmuş ROI'ye ayarlanır. - Yeni bir çıkış birimi oluşturmak için "Çıkış birimi" açılır çubuğundan Yeni birim oluştur'u seçin. Gelişmiş ayarlar bölümünde Enterpolasyonlu kırpma seçeneğinin işaretini kaldırın ve Uygula'yı tıklayın.
NOT: "Veri modülüne" geri dönüldüğünde, yeni kırpılan birim yeni bir düğüm olarak görünecektir.
- CBCT veri kümesinin segmentasyonu
- Segmentasyon için Segment Düzenleyici modülüne erişin.
NOT: Segmentasyon, daha erişilebilir analize izin vermek için CBCT veri setine dayalı olarak anatomik yapıların 3D rekonstrüksiyonlarının oluşturulmasıdır. - Daha önce oluşturulan kırpılmış birimi, etkin segmentasyonun Ana Birimi olarak seçin. Eklemek için +Ekle'yi ve segmentleri kaldırmak için -Kaldır'ı tıklayın. Bunları temsil edecekleri anatomik yapıya göre yeniden adlandırın.
NOT: Alveol kemiği ve tüm dişler segmentasyon içinde ayrı segmentler olacaktır - Alveolar kemiğin segmentasyonu ile başlayın. Efekt listesinden, piksellerin seçili pikselle aynı arka plan değerine sahip olduğu bölgeyi özetleyen yarı otomatik bir araç olan Düzey İzleme'yi seçin.
- Seçili alanın etrafında sarı bir çizginin görünmesi için fareyi 2B görünümlerden birinde kemiğin çevresine sürükleyin ve veri kümesinin seçili diliminde parçayı oluşturmak için farenin sol düğmesine basın.
NOT: Segmentasyon, 2D görünümlerin herhangi birinde yapılabilir; Bununla birlikte, sagital ve eksenel yönelimler en iyi sonucu verir. - "Seviye İzleme" aracı kemiğin tüm kesitini özetlememişse veya dilimde bulunan artefaktlar da dahil edilmişse, parçayı değiştirmek ve hataları düzeltmek için Boya ve Sil el araçlarını kullanın.
- Segmentasyon için Segment Düzenleyici modülüne erişin.
Şekil 1: "Level Tracing" yarı otomatik segmentasyon aracının sagital oryantasyonda uygulanması. (A) Aynı arka plan değerine sahip piksel bölgesini sarı bir çizgiyle çerçeveleme. (B) "Seviye İzleme" ve müteakip manuel segmentasyon sonuçları. (C) Manuel aletler yardımıyla yarı otomatik segmentasyonun iyileştirilmesi (boya, silme). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
NOT: Araçlar arasında hızlı geçişe izin vermek için sayı tuşlarını kullanma.
- Hem dişleri hem de implantları kemik segmentinden çıkarın. Silme aracını kullanarak dişlerin ve implantların ana hatlarını çizin ve bunları temsil eden tüm vurgulanmış pikselleri silin.
- Seçilen yönde veri kümesinin her 5. diliminde aynı işlemi tekrarlayın.
NOT: Segmentasyonu üç boyutlu olarak görüntülemek için 3D'yi Göster'i tıklatın. Yumuşatma faktörü kaydırıcısını 0,00 olarak ayarlayın. - Bu aşama tamamlandıktan sonra eksik segmentleri hesaplayın - efektler listesinden Dilimler arasında doldur'u seçin.
NOT: Bu araç, eksik segmentleri, morfolojik kontur enterpolasyon algoritması kullanılarak daha önce oluşturulanlara göre hesaplar. - Kontur enterpolasyonunu etkinleştirmek için Başlat'ı tıklatın ve sonuçlar tatmin ediciyse Uygula'yı tıklatın. Ara sıra yapılan hataları kontrol etmek ve düzeltmek için tamamlandıktan sonra veri kümesinde gezinin.
Şekil 2: "Dilimler Arasında Dolgu" ile morfolojik kontur enterpolasyonu, segmentin otomatik olarak yeniden oluşturulan kısmını gösteren açık yeşil alanlar. (A) Eksenel görünüm. (B) Sagital görünüm. (C) Koronal görünüm. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
NOT: Yalnızca enterpolasyonun uygulandığı parçanın görünür olduğundan emin olun. Segmentlerin görünürlüğü, segmentler listesinden değiştirilebilir.
- Düzgünleştirme efektini kullanarak çıkıntıları kaldırarak parça sınırlarını daha düzgün hale getirin. Yumuşatma yöntemi olarak Medyan'ı seçin ve parantez içindeki mm değerini ayarlayıp Uygula'yı tıklayarak "Çekirdek boyutu"nu 5 x 5 x 5 piksel olarak ayarlayın.
- Alveol kemiğinin segmentasyonu tamamlandıktan sonra dişlerin segmentasyonu için aynı adımları tekrarlayın.
Şekil 3: Bitmiş segmentasyon, kemiği temsil eden kahverengi segment ve dişleri temsil eden mavi segment. (A) Eksenel görünüm. (B) Sagital görünüm. (C) Koronal görünüm. (D) 3D model, daha önce oluşturulan segmentlerden otomatik olarak oluşturulur. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
- "Diğer segmentleri değiştir" çubuğunu diş segmentasyonundan önce üst üste binmeye izin ver olarak ayarlayın, böylece yeni oluşturulan segmentler daha önce oluşturulanların üzerine yazılmaz.
- CBCT veri setinin ve IOS'un mekansal kaydı
NOT: CBCT veri kümesi ve IOS için koordinat sistemleri farklı olduğu için uzamsal kayıt gereklidir.- "Görünüm" menü çubuğundan Extension Manager'ı seçin ve Uzantıları Yükle'yi tıklayın. Sağ köşedeki arama çubuğuna IGT yazın, SlicerIGT uzantısını yükleyin ve programı yeniden başlatın.
- Veri simgesine ve Eklenecek dosyaları seç'e tıklayarak sahnenin önceden kaydedilmiş .mrb dosyasını yükleyin.
- Sol üst köşedeki Veri simgesine tıklayarak IOS'un .stl dosyasını içe aktarın. "Sahneye veri ekle" açılır penceresinde, Eklenecek dosyaları seçin'i tıklayın, hedef klasöre gidin, IOS'un .stl dosyasını seçin ve Aç'ı tıklayın.
- Açılır çubuktan Segmentasyon'u seçerek ağız içi taramanın .stl dosyasını segmentasyon olarak ekleyin.
NOT: Yüklenen "IGT" modülü şimdi "Modüller" açılır menüsünde görünecektir. - İmleci modülün üzerine getirin ve görüntülenen kenar çubuğunda Referans Kayıt Sihirbazı'nı seçin.
- Hem "Referanslardan" hem de "Referanslara" bölümlerindeki açılır çubuktan Yeni İşaretlemeler Referansı oluştur'u seçin.
NOT: Yazılım, iki listeyi otomatik olarak "Kimden" ve "Kime" olarak adlandıracaktır. "Kimden" listesi, bu durumda IOS olacak olan hareketli hacmi temsil eder. "Kime" listesi, CBCT veri kümesi olacak sabit hacmi temsil eder. - İşaret noktalarını, "Kimden" bölümündeki açılır çubuğun yanındaki "İşaretleme noktası yerleştir" simgesini kullanarak IOS'taki iyi tanımlanmış anatomik yer işaretlerine yerleştirin. İşaretleme noktaları yerleştirme sırasına göre numaralandırılacaktır.
NOT: Dişlerin sivri uçlarına ve kesik kenarlarına en az 6 nokta yerleştirin. - "Kime" listesini oluşturmak için işaretçileri aynı konuma ve CBCT veri kümesinde aynı sırada yerleştirin. Aynı numaraya sahip işaretleme noktaları, aynı anatomik yer işaretini temsil etmelidir.
- İki liste hazır olduktan sonra kenar çubuğunun "Kayıt sonucu dönüşümü" bölümündeki açılır menüden Yeni LinearTransform oluştur'u seçerek bir dönüşüm oluşturun.
- "Dönüşümler" modülüne erişin ve daha önce oluşturulan dönüşümü Etkin dönüşüm olarak seçin. "Dönüşümü uygula" bölümünde, IOS'u CBCT veri kümesinin üzerine bindirmek için IOS segmentasyonunu ve "Kimden" işaretlemeleri listesini "Dönüştürülebilir" kutusundan "Dönüştürülmüş" kutusuna taşıyın.
Şekil 4: İyi tanımlanmış anatomik işaretlere referans belirteçleri yerleştirerek IOS'un mekansal kaydı. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
NOT: Gerekirse, biçimlendirme noktaları taşınarak veya ek noktalar eklenerek dönüştürmenin doğruluğu artırılabilir.
2. Serbest biçimli yüzey modelleme için modelleri .stl dosyaları olarak dışa aktarın
- Segmentasyon ve uzamsal kayıttan sonra daha fazla yüzey modellemesi için eşleşen sert ve yumuşak doku modellerini dışa aktarın.
- Segmentasyonlar modülüne gidin ve aktif segmentasyon olarak alveol kemiği ve diş modelleri ile segmentasyonu seçin. "Dosyalara aktar" bölümüne gidin, hedef klasörü seçin ve dosya formatı olarak STL'yi seçin.
- Tek dosyada birleştir kutusunun işaretini kaldırın, Koordinat sistemini RAS olarak ayarlayın ve Dışa Aktar'a tıklayın.
- Ayrı bir segmentasyon olarak görünen IOS için aynı işlemi tekrarlayın, sahneyi kaydedin ve görüntüleme yazılımını kapatın.
3. Serbest biçimli yüzey modelleme
- Yüzey yumuşatma
- CAD yazılımını açın ve ana ekranda İçe Aktar'a tıklayın. Daha önce DICOM görüntü işleme yazılımından dışa aktarılmış olan .stl modellerini seçin.
NOT: Düzgünleştirme daha önce yapılmış olsa bile, CBCT veri kümesinden yeniden oluşturulan modellerin yüzeyi yine pikselli görünecektir, bu nedenle daha fazla yüzey yumuşatma gereklidir. - Menü çubuğunda Sculpt'a gidin ve fırça envanterinden Uyarlamalı azalt'ı seçin.
NOT: Fırça boyutu ve gücü, yumuşatma miktarına bağlı olarak ayarlanmalıdır.
- CAD yazılımını açın ve ana ekranda İçe Aktar'a tıklayın. Daha önce DICOM görüntü işleme yazılımından dışa aktarılmış olan .stl modellerini seçin.
- Dişlerin kronunu IOS'tan ayırın
NOT: Diş kronları, IOS'ta segmentli modellere göre daha doğru bir şekilde tasvir edilir; bu nedenle, segmentli diş modellerinin kronları IOS'tan kronlarla değiştirilmelidir.- Kenar çubuğunda Seç'i tıklayın ve seçim aracı olarak Fırça'yı seçin. Fırçayı aç fırça modunu kullanın ve fırçanın boyutunu ayarlayın. Fırçayı kullanarak, IOS'taki marjinal dişetine kadar her dişin kuronunu seçin.
NOT: Seçilen yüzeyler turuncu renkle gösterilir. - İmleci kenar çubuğunda Değiştir'e getirin ve Sınırı Düzgünleştir'i seçin. Sonuçlar tatmin ediciyse Uygula'ya tıklayın.
NOT: Şimdi, seçimin sınırı tam olarak marjinal dişetini takip eder. - Seç kenar çubuğunda Düzenle'ye gidin ve seçili alandan tek bir nesne oluşturmak için Ayır'ı tıklayın.
- Tüm dişler için aynı işlemi tekrarlayın.
- Menü çubuğunda Analiz'e gidin ve İncele'yi seçin.
NOT: Program modellerdeki hataları gösterecektir. Delikler mavi renkle işaretlenmiştir. - "Delik doldurma modu" olarak Düz dolguyu seçin ve IOS modelinden ve ayrılmış diş modellerinden kapalı modeller oluşturmak için Tümünü otomatik onar'a tıklayın. Sculpt'a gidin ve Shrinksmooth fırçasını kullanarak doldurulmuş deliğin kenarlarını düzeltin.
- Tüm diş kronları ve IOS'un geri kalanı için işlemi tekrarlayın.
- Kenar çubuğunda Seç'i tıklayın ve seçim aracı olarak Fırça'yı seçin. Fırçayı aç fırça modunu kullanın ve fırçanın boyutunu ayarlayın. Fırçayı kullanarak, IOS'taki marjinal dişetine kadar her dişin kuronunu seçin.
- Dişlerin kronlarını segmentli diş modelleriyle birleştirin.
NOT: Uzamsal kayıt doğru bir şekilde yapılmışsa, IOS üzerindeki diş kronlarının konumları ile segmentli dişlerin kronları eşleşmelidir.- Segmentli diş modelinde, IOS'tan ayrılan diş kronları tarafından tamamen kaplanana kadar Shrinksmooth fırçasını kullanın.
NOT: Hem segmentasyondaki hem de IOS'taki kusurlar nedeniyle, kronlar her zaman tam olarak örtüşmez. - Nesne Tarayıcı'da aynı dişin hem ayrılmış kuronunu hem de segmentli modelini seçin. Görüntülenen kenar çubuğunda Boole birleşimi'ni seçin ve Kabul Et'i tıklayın.
NOT: Artık segmentli diş modelinin kuronu, IOS'tan ayrılan kuron ile değiştirilir. - Geçişi yumuşatmak için Shrinksmooth'u kullanın.
- Segmentli diş modelinde, IOS'tan ayrılan diş kronları tarafından tamamen kaplanana kadar Shrinksmooth fırçasını kullanın.
- Çıkarmalar ve model kompozisyonu
- Klinik durumu gerçekçi bir şekilde temsil etmek için kemik modelini yumuşak doku modelinden çıkarın.
NOT: Dişsiz orijinal IOS, yumuşak dokuların modeli haline geldi. - Nesne Tarayıcı'da hem kemik hem de yumuşak doku modellerini seçin ve Boole Farkı'nı seçin.
- Shrinksmooth fırçası ile yumuşak geçişler yapın ve yumuşak doku modelinin alt tarafındaki çıkıntıları giderin.
- Aynı işlemi ve yumuşak geçişleri kullanarak dişleri yumuşak doku modelinden çıkarın.
- Klinik durumu gerçekçi bir şekilde temsil etmek için kemik modelini yumuşak doku modelinden çıkarın.
- Renk modelleri
- Modellerin yüzeylerini daha gerçekçi bir görünüm verecek şekilde renklendirin, çünkü model artık dişler, yumuşak dokular ve alveol kemiği birbirinden ayrılarak klinik durumu 3D olarak temsil ediyor.
- Kenar çubuğundan Şekillendir'i seçin ve küçük kaydırıcıyı Ses Düzeyi'nden Yüzey'e getirin.
- Fırça envanterinden PaintVertex'i seçin ve kenar çubuğunun Renk bölümündeki renk tekerleğini kullanarak istediğiniz rengi seçin. Her modelin yüzeyini renklendirin (örneğin, kemik: kahverengi, yumuşak doku: pembe, dişler: beyaz)
Animated Figure 1: Sanal cerrahi planlamaya hazır, renkli son modelin animasyonu. Bu Rakamı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Sanal izin veren üç boyutlu (3D) modeller, radyografik görüntü segmentasyonu, uzamsal kayıt ve serbest biçimli modelleme kullanılarak oluşturulabilir. Modeller, klinik durumu dijital olarak tasvir ederek çeşitli cerrahi müdahalelerin üç boyutlu planlamasını mümkün kılar. Kemik ve dişlerin ayrı segmentasyonu ile iki anatomik yapı arasındaki sınır görülebilir, periodontal kemik içi defektlerin 3D morfolojisi ve lokalizasyonu değerlendirilmelidir. Komşu dişleri ilgilendiren akut ve kronik alveoler kret defektlerinin şiddeti, yaygınlığı ve morfolojisi değerlendirilebilir. Tıbbi görüntü işleme yazılım envanterlerinde bulunan çeşitli yarı otomatik segmentasyon araçları (Şekil 1) (Şekil 2) (örneğin, kenar algılama araçları, morfolojik kontur enterpolasyon algoritmaları) segmentasyon süresini azaltmaktadır (Şekil 3). Bununla birlikte, dişlerin ve alveol kemiğinin voksel yoğunluk değerlerindeki benzerlikler nedeniyle, ikisinin ayrılması elle yapılmalıdır ve bu da zaman alıcı olabilir. Segmentasyon süreci, CBCT taramalarında bulunan artefaktlar tarafından da engellenir.
IOS'un üst üste bindirilmesi ve ardından CAD modellemesi, klinik durumun üç boyutlu olarak görüntülenmesini sağlar. Dişler IOS'un modelinde yumuşak dokulardan ayrılır (Şekil 4). Dişlerin 3D modelleri CBCT ve IOS verilerinden birleştirilir, çünkü IOS'taki diş kronları klinik durumu daha doğru bir şekilde temsil ederken, CBCT taramasındaki artefaktlar ve saçılma tehlikeye girer. IOS ve CBCT yumuşak dokusunun üst üste binmesiyle, dişsiz sırtın üzerindeki kalınlık, alttaki kemik boyutları hakkında değerlendirilebilir; bu nedenle, flep tasarımı ve cerrahi flep yönetimi belirlenebilir ve ara sıra komplikasyonlardan kaçınılabilir (Animated Figure 1).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Sunulan protokol ile periodontal ve alveoler defekt morfolojileri üç boyutlu (3D) olarak görselleştirilebilmekte ve klinik durumun 2D tanı yöntemleri ve eşikleme algoritmaları ile oluşturulan 3D modellerle elde edilebileceğinden daha doğru bir tasviri sağlanmaktadır. Protokol üç ana aşamaya ayrılabilir: (1) CBCT veri kümelerinin yarı otomatik segmentasyonu, (2) CBCT ve IOS'un uzamsal kaydı ve (3) serbest biçimli yüzey modellemesi. Teknik olarak, segmentasyon herhangi bir üç boyutlu radyografik görüntü üzerinde gerçekleştirilebilir; Ancak, düşük kaliteli veri kümelerini yeniden oluşturmak daha zordur. Bu nedenle, daha küçük bir voksel boyutu (~ 120 μm), tüp akımı (12 mA) ve anot voltajı (80 kV) önerilir14. Oklüzal düzlemde oluşan büyük miktarda saçılma nedeniyle, KIBT görüntüleme sırasında interoklüzal boşluk korunmalıdır.
Yarı otomatik segmentasyon sürecinin belirli adımları otomatiktir, ancak bazı eylemler yine de elle segmentasyon gerektirir ve bu da sürecin süresini uzatır. Segmentasyonun zaman dilimini azaltmak için, diş ve kemiğin hızlı, otomatik segmentasyonu için yapay zeka tabanlı (AI) evrişimli sinir ağları geliştirilmiştir15,16. Makine öğreniminde, görüntü analizi için evrişimli sinir ağları, görüntülerdeki özelliklerin benzer olması gereken örnek bir veri tabanında temsil öğrenimi ile geliştirilir. Bununla birlikte, periodontal ve alveoler defektlerin morfolojik çeşitliliği, radyografik yoğunluktaki farklılıklar ve patolojik alanlarda kortikalizasyon eksikliği nedeniyle, AI tabanlı segmentasyonun sonuçları tehlikeye girebilir. Makine öğrenimi algoritmaları, fizyolojik doku koşullarında güvenilir bir şekilde çalışır.
Maksillofasiyal cerrahileri9,10, implant yerleşimi11,12 ve periodontal ameliyatları 7,13 planlamak için IOS'un CBCT verileri üzerinden mekansal kaydı kullanılmıştır, ancak serbest biçimli modelleme uygulanmamıştır. Bir dizi Boole operasyonu ile gerçekçi hibrit modeller elde edilebilir ve cerrahi müdahaleler sanal olarak simüle edilebilir. Dijital renderlar, ameliyat öncesi çalışma modelleri üretmek için 3D baskı teknolojileri ile de üretilebilir.
Mevcut yöntemin avantajı, tüm sürecin ücretsiz, açık kaynaklı yazılım kullanılarak yapılabilmesidir. Bununla birlikte, bir öğrenme eğrisi vardır ve kullanıcıların radyografik görüntü işleme ve serbest biçimli CAD modelleme hakkında bilgi sahibi olmaları gerekir. Yöntemin en önemli dezavantajı, sürecin nispeten uzun sürmesi ve tekrarlayan doğasıdır. Bu nedenle, zaman dilimini kısaltmak için iş akışındaki belirli adımları otomatikleştirmek ve basitleştirmek için iyileştirmelere ihtiyaç vardır.
Çeşitli rekonstrüktif cerrahi girişimlerin planlanmasında üç boyutlu tasarım ve CAD modellemeden yararlanılmıştır. Periodontal tanıda, kemik içi defekt morfolojilerinin preoperatif değerlendirilmesi ve cerrahi tedavi planlaması için KIBT görüntü rekonstrüksiyonu ile oluşturulan 3 boyutlu modeller kullanılmıştır7. Onley greftleme için CAD/CAM allojenik kemik blokları kullanıldı17. Bireysel olarak üretilen titanyum ağlar18 , yönlendirilmiş kemik rejenerasyonunda bariyer membranlar olarak uygulandı; Ancak yumuşak dokulu modeller planlama sürecine dahil edilmemiştir. Kılavuzlu implant yerleştirme, günlük diş hekimliği pratiğinde yüksek güvenilirlikle rutin olarak gerçekleştirilir19.
Bununla birlikte, implant kılavuz yazılımlarının çoğu, karmaşık dokuların 3D rekonstrüksiyonu için eşik algoritmaları kullanır. 3D renderlar üzerinde planlama teorik olarak mümkün olsa da, kemik modellerinin düşük kalitesi nedeniyle, implant pozisyonları esas olarak CBCT veri setinin aksiyel, sagital ve koronal 2D görünümlerinde planlanır. Başka bir gerçeklik katmanı eklemek için, gelecekte ücretsiz mobil uygulamalarla elde edilen dijital yüz taraması eklenebilir.
Radyografik görüntü segmentasyonu, uzamsal kayıt ve serbest biçimli yüzey modelleme dizisi ile rekonstrüktif cerrahi müdahaleleri planlamak için gerçekçi hastaya özgü sanal modeller elde edilebilir. Kemik, diş ve yumuşak dokuların sanal 3D tasviri ile cerrahi müdahalenin her adımı (yani insizyon, flep hazırlığı, rejeneratif strateji, flep kapatma) sanal olarak önceden tasarlanabilir ve simüle edilebilir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarlar herhangi bir çıkar çatışması beyan etmezler.
Acknowledgments
Hiç kimse
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).
