$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
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.