Подготовка цифровой гибридной модели для виртуального планирования реконструктивных зубочелюстных хирургических вмешательств
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.
Protocol
Representative Results
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 …
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Никакой
Materials
| 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).
