Summary
Es wurde ein Verfahren zur Registrierung von Cone-Beam-Computertomographie-Scans und digitalen Zahnbildern vorgestellt, bei dem die durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützte Identifizierung von Orientierungspunkten und das Zusammenführen verwendet wird. Ein Vergleich mit der oberflächenbasierten Registrierung zeigt, dass KI-basierte Digitalisierung und Integration zuverlässig und reproduzierbar sind.
Abstract
Ziel dieser Studie war es, die Digitalisierung der Cone-Beam-Computertomographie (DVT) und die Integration von digitalen Dentalbildern (DDI) auf Basis der auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Registrierung (ABR) einzuführen und die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit mit dieser Methode im Vergleich zur oberflächenbasierten Registrierung (SBR) zu bewerten. Diese retrospektive Studie bestand aus DVT-Bildern und DDI von 17 Patienten, die sich einer computergestützten bimaxillären orthognathen Operation unterzogen hatten. Die Digitalisierung von DVT-Bildern und deren Integration mit DDI wurde mit Hilfe eines KI-basierten Programms wiederholt. DVT-Bilder und DDI wurden mit Hilfe einer Punkt-zu-Punkt-Registrierung integriert. Im Gegensatz dazu wurden bei der SBR-Methode die drei Landmarken manuell auf dem DVT und der DDI identifiziert, die mit der iterativen Methode der nächstgelegenen Punkte integriert wurden.
Nach zweimaliger Wiederholung jeder Methode wurden die dreidimensionalen Koordinatenwerte der ersten Oberkiefermolaren und Mittelschneidezähne und deren Unterschiede ermittelt. Intraklassenkoeffiziententests (ICC) wurden durchgeführt, um die Zuverlässigkeit innerhalb des Beobachters mit den Koordinaten jeder Methode zu bewerten und ihre Zuverlässigkeit zwischen ABR und SBR zu vergleichen. Die Reliabilität innerhalb des Beobachters zeigte bei beiden Methoden eine signifikante und nahezu perfekte ICC. Die mittlere Differenz zwischen der ersten und der zweiten Registrierung in ABR und SBR sowie zwischen beiden Methoden war nicht signifikant. ihre Bereiche waren jedoch bei der ABR-Methode geringer als bei der SBR-Methode. Diese Studie zeigt, dass KI-basierte Digitalisierung und Integration zuverlässig und reproduzierbar sind.
Introduction
Die dreidimensionale (3D) digitale Technologie hat den Anwendungsbereich der Diagnose und Planung für kieferorthopädische oder chirurgisch-kieferorthopädische Behandlungen erweitert. Ein virtueller Kopf, der aus einem Gesichtskegelstrahl-Computertomographie-Bild (DVT) aufgebaut ist, kann verwendet werden, um dentofaziale und zahnärztliche Anomalien zu bewerten, orthognathe Operationen zu planen, Zahnwafer herzustellen und Bohrschablonen zu implantieren, indem computergestütztes Design und Fertigungverwendet werden 1,2,3,4. DVT-Scans haben jedoch eine geringe Repräsentation des Gebisses, einschließlich der Zahnmorphologie und der interokklusalen Beziehung, die auf ihre begrenzte Auflösung und Streifenartefakte von Zahnrestaurationen oder kieferorthopädischen Brackets zurückzuführen sind5. Daher wurden die zahnärztlichen Merkmale auf DVT-Bildern durch digitale Zahnbilder (DDI) ersetzt, wie z. B. gescannte Abgüsse oder intraorale Scanbilder.
Für eine zuverlässige Integration von DDI in DVT-Bilder wurde in zahlreichen Studien über verschiedene Methoden berichtet, wie z. B. die Verwendung von Referenzmarkern 6,7, voxelbasierten8 und oberflächenbasierten Registrierungen (SBRs)9,10. Bei diesen Verfahren werden extraorale Marker, mehrere DVT-Scans und zusätzliche Prozessschritte wie die Reinigung von Metallartefakten auf DVT-Bildern verwendet. In Bezug auf die SBR-Genauigkeit berichteten mehrere frühere Studien über Fehler im Bereich von 0,10 bis 0,43 mm 9,11. Darüber hinaus bewerteten Zou et al. die Intra-/Interobserver-Reliabilität und Fehler zwischen einem Digital Engineer und einem Kieferorthopäden, die SBR verwendeten, und berichteten über den Bedarf an klinischer Erfahrung und wiederholtem Lernen10.
Künstliche Intelligenz (KI) wurde verwendet, um Behandlungsergebnisse12 vorherzusagen und Orientierungspunkte auf Fernröntgenbildern13 oder DVT-Bildern14, 15, 16 zu digitalisieren, und einige kommerzielle Software steht derzeit zur Verfügung, um diesen Prozess zu unterstützen17. Die genaue Identifizierung anatomischer Orientierungspunkte auf 3D-Bildern ist aufgrund der Mehrdeutigkeit von flachen Oberflächen oder gekrümmten Strukturen, Bereichen mit geringer Dichte und der großen Variabilität der anatomischen Strukturen eine Herausforderung.
KI-basierte, maschinell erlernte Automatisierung kann nicht nur für die Digitalisierung, sondern auch für die Integration von DDI und dentofazialer DVT eingesetzt werden. Es gibt jedoch wenig Forschung über die Genauigkeit einer KI-basierten Registrierung (ABR) im Vergleich zur bestehenden oberflächenbasierten Methode. Um genauere Ergebnisse von 3D-Skelett- und Zahnveränderungen durch bimaxilläre orthognathe Chirurgie zu erzielen, ist es notwendig, die Genauigkeit von KI-basierten Programmen bei der Zusammenführung von DVT und DDI zu bewerten. Daher wird in diesem Artikel ein Schritt-für-Schritt-Protokoll für die Digitalisierung und Integration von DVT und DDI mit einer KI-basierten Registrierung (ABR) vorgestellt und deren Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit im Vergleich zu SBR bewertet.
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Protocol
Diese retrospektive Studie wurde vom Institutional Review Board des Seoul National University Bundang Hospital (B-2205-759-101) geprüft und genehmigt und entspricht den Prinzipien der Deklaration von Helsinki. In der Studie wurden DICOM-Dateien (Digital Imaging and Communications in Medicine) aus DVT und DDI im STL-Format (Standard Tessellation Language) aus dem Zahnabdruck verwendet. Auf das Erfordernis einer Einwilligungserklärung wurde aufgrund des retrospektiven Charakters der Studie verzichtet.
1. Erfassung von DVT und digitalen zahnärztlichen Bildern (DDI)
- Auswahl der Patienten anhand der folgenden Einschlusskriterien: skelettale Malokklusion der Klasse III; bimaxilläre Chirurgie durch computergestützte Planung; und kieferorthopädische Behandlung mit festsitzenden kantigen Apparaturen.
- Patienten mit kraniofazialen Syndromen, Lippen-/Gaumenspalten oder fehlenden ersten Molaren des Oberkiefers oder des rechten mittleren Schneidezahns sind ausgeschlossen.
- Erhalten Sie DVT-Scans mit einem Sichtfeld von 200 mm x 180 mm, einer Voxelgröße von 0,2 mm und Expositionsbedingungen von 80 kVp, 15 mA und 10,8 s. Stellen Sie sicher, dass sich der Patient in einer aufrechten Position befindet und sich die Zähne in maximaler Interkuspation befinden. Speichern Sie die Scans als DICOM-Dateien (Digital Imaging and Communications in Medicine).
- Erfassen Sie DDIs aus Zahnsteinabgüssen oder direktem intraoralem Scan und speichern Sie sie im STL-Format (Standard Tessellation Language) als separates Ober- und Unterkiefergebiss.
2. KI-basiertes Registrierungsprotokoll (ABR)
- DVT-Neuausrichtung und Digitalisierung
- Öffnen Sie die Software und klicken Sie auf die Schaltfläche DICOM-Datei laden , um CBCT DICOM-Dateien in die Software zu importieren.
- Wählen Sie eine der DICOM-Dateien im DICOM-Datenordner aus und klicken Sie auf Öffnen.
HINWEIS: Wenn DICOM-Dateien geladen werden, rekonstruiert die Software sie automatisch in ein CBCT-kraniofaziales Volumen. - Klicken Sie auf die Schaltfläche Neuausrichtung im Orientierungsfenster (Abbildung 1).
- N (Nasion): Klicken Sie in der 3D-Ansicht auf die V-Kerbe des Stirnknochens (Abbildung 2). Unmittelbar nach dem Klick ist zu beobachten, dass sich der blaue Punkt (aktiviert) in ein rotes Kreuz verwandelt, das auch in der axialen, sagittalen und koronalen Ansicht erscheint. Klicken Sie auf die blauen dreieckigen Pfeile hin und her, um den Orientierungspunkt zu identifizieren.
- Scrollen Sie in der sagittalen Ansicht mit dem Mausrad nach oben und unten, um den vordersten Punkt zu finden, an dem die frontonasale Naht auf die Nasen- und Stirnknochen trifft, und klicken Sie, um die vertikale und anteroposteriore Position des Orientierungspunkts zu bestimmen.
- Scrollen Sie in der koronalen Ansicht mit dem Mausrad nach oben und unten, um den Moment zu finden, in dem das Nasenbein verschwindet, um den vordersten Punkt zu erreichen, und klicken Sie, um die horizontale Position des Nasenknochens zu bestimmen.
- Passen Sie in der axialen Ansicht die anteroposteriore Position so an, wie sie sich am vordersten Punkt befindet.
- R Or (Orbitale): Klicken Sie auf den unterlegensten Punkt am Rand der rechten Orbitalkontur im 3D-Modell (Abbildung 2).
- Scrollen Sie in der koronalen Ansicht mit dem Mausrad nach oben und unten, um den tiefsten Punkt am unteren Rand des rechten Orbits zu finden, und klicken Sie.
- Klicken Sie in der sagittalen Ansicht auf den obersten Punkt der rechten Oberkiefer- oder Jochbeinstruktur , der die untere Begrenzung der Augenhöhle bildet.
- Scrollen Sie in der axialen Ansicht mit der Maus durch und klicken Sie so, dass das rote Kreuz an der Stelle positioniert ist, an der sich der Augenbahnrand trifft.
- L Or (Orbitale): Klicken Sie auf den unterlegensten Punkt am Rand der linken Orbitalkontur im 3D-Modell (Abbildung 2) und ändern Sie den Punkt in den drei Ansichten, wie bei R Or vorgesehen.
- R Po (Porion): Klicken Sie auf den obersten Punkt des Umrisses des rechten äußeren Gehörgangs im 3D-Modell (Abbildung 2).
- Klicken Sie in der koronalen Ansicht auf den tiefsten Punkt des rechten Schläfenknochens , um die horizontale und vertikale Position zu bestimmen.
- Klicken Sie in der sagittalen Ansicht auf den höchsten Punkt des Umrisses des rechten äußeren Gehörgangs , um die vertikale und die anterior-posteriore Position anzupassen.
- Scrollen Sie in der axialen Ansicht mit dem Mausrad, um auf die Stelle zu klicken, an der der äußere Gehörgang erscheint, in dem die Linie des Schläfenknochens verschwindet.
- L Po (Porion): Klicken Sie auf den höchsten Punkt des Umrisses des linken äußeren Gehörgangs im 3D-Modell (Abbildung 2) und ändern Sie den Punkt in den drei multiplanaren Ansichten, wie im Prozess für R Po.
HINWEIS: Die fünf grundlegenden Skelett-Orientierungspunkte, einschließlich Nasion, rechte und linke Orbitalen sowie rechte und linke Porionen im rekonstruierten kraniofazialen Modell (Abbildung 2), sind nun identifiziert. - Klicken Sie auf die Schaltfläche Fertig , um die Neuausrichtung des rekonstruierten kraniofazialen Modells abzuschließen.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Vorläufige Landmark-Auswahl im Landmark-Panel und wählen Sie die Landmark-Gruppe Dentition I aus.
HINWEIS: Orientierungspunkte der Schädelbasis, des Kiefergelenks, des Oberkieferskeletts, des Unterkieferskeletts, des Gebisses I und des Weichgewebes sind bereits für die kraniofaziale Analyse ausgewählt. - Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen im Bereich "Vorläufige Landmarkauswahl " und lassen Sie die Software automatisch vorläufige Landmarken auswählen und deren Koordinaten bestimmen.
- Wenn Sie die Landmarken ändern, drücken Sie die Schaltfläche Manuelle Landmark-Auswahl auf der Registerkarte Lautstärke , nehmen Sie die erforderlichen Anpassungen vor und klicken Sie zur Bestätigung auf die Schaltfläche Fertig (Abbildung 3).
3. Ablauf der DDI-Zusammenführung
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Registrierung des Gebissscans im Bedienfeld "Werkzeuge " (Abbildung 4).
- Wählen Sie das Oberkiefergebiss aus und klicken Sie auf die Schaltfläche Laden im Bereich Gebissregistrierung.
- Wählen Sie die STL-Dateien desselben Patienten mit dem DVT-Modell im Ordner aus, um STL-Dateien für das Oberkiefergebisse zu laden. Sobald die STL-Dateien geöffnet sind, suchen Sie auf der rechten Seite des Bildschirms nach DDIs und auf der linken Seite des Bildschirms nach vier Ansichten (3D, axial, sagittal und koronal) des DVT.
- Wählen Sie die Registrierungsorientierungspunkte auf dem geladenen DDI aus: die mesiobukkalen Höcker des rechten ersten Molaren des Oberkiefers (R U6CP), den Mittelpunkt des mittleren Schneidezahns des rechten Oberkiefers an der Schneidekante (R U1CP) und den mesiobukkalen Höcker des ersten Molaren des linken Oberkiefers (L U6CP) (Abbildung 5), indem Sie die blauen dreieckigen Pfeile hin und her schalten.
HINWEIS: Klicken Sie mit der linken Maustaste und ziehen Sie die Maus, um die DDI zu drehen, und klicken Sie mit der rechten Maustaste und ziehen Sie, um sie zu vergrößern und zu verkleinern. Die Registrierungs-Landmarks werden gleichzeitig durch maschinell gelernte Automatisierung kalibriert, nachdem sie manuell digitalisiert wurden. - Klicken Sie auf die Schaltfläche Fertig im Bereich Gebissregistrierung.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Ja , um die automatische Registrierung zu bestätigen (Abbildung 6).
- Für die Zusammenführung des Unterkiefergebisses wählen Sie das Unterkiefergebiss aus und klicken Sie auf die Schaltfläche Laden im Bereich Gebissregistrierung. Wiederholen Sie die Schritte 3.2 bis 3.6. Wählen Sie die Registrierungsorientierungspunkte am Unterkiefergebiss: den mesiobukkalen Höcker des rechten/linken unteren ersten Molaren (R-/L-L6CP), den rechten unteren ersten Schneidezahnmittelpunkt an der Schneidekante (R L1CP).
- Der DDI ist nun mit dem rekonstruierten DVT-Modell verschmolzen (Abbildung 7).
- Wenn Sie die Zusammenführung ändern, klicken Sie auf die Schaltfläche "Pick Registration Landmark" im Bereich "Dentition Registration " (Abbildung 8).
4. Abrufen der 3D-Koordinatenwerte (x, y und z) jedes Orientierungspunkts
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Manuelle Landmarkenauswahl auf der Registerkarte Volumen oder klicken Sie auf die Registerkarte Analyse , um die 3D-Koordinatenwerte der Landmarken zu erhalten. Gehen Sie für den Datenexport auf die Registerkarte Analyse
→Datenexport und klicken Sie auf die Schaltfläche Orientierungspunkt , um die Daten als Datei zu speichern.
HINWEIS: Die X-Ebene (horizontal) ist die Ebene, die durch das Nasion verläuft, parallel zur horizontalen (FH) Ebene von Frankfurt, die durch das linke und rechte Orbitales und das rechte Porion verläuft. Die Y-Ebene (mittelsagittal) verläuft senkrecht zur X-Ebene und verläuft durch das Nasion und die Basion. Die Z-Ebene (koronal) legt die Ebene senkrecht zur horizontalen und mittleren Sagittalebene über die Nasion (Nullpunkt; 0, 0 und 0) fest (Abbildung 9).
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Representative Results
Hier haben wir den Integrationsprozess von DVT und DDI mit Hilfe eines KI-basierten Programms beschrieben. Um die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit zu bewerten, wurde eine Vergleichsstudie mit oberflächenbasierter Registrierung (SBR) durchgeführt. Es wurde festgestellt, dass nach einer Trennschärfeanalyse unter Korrelation ρ H1 = 0,77, α = 0,05 und Trennschärfe (1−β) = 0,8018 eine Mindeststichprobengröße von zehn erforderlich war. Insgesamt wurden 17 Sätze von DVT-Scans und digitalen Zahnbildern von orthognathen Patienten am Bundang Hospital der Seoul National University von März 2016 bis Oktober 2019 untersucht. Die gesamten SBR- und ABR-Prozesse für dieselbe Population wurden zweimal von demselben Untersucher wiederholt, einem kieferorthopädischen Assistenzarzt, der mehr als 1,5 Jahre lang in der Identifizierung von Landmarken ausgebildet worden war. Die SBR wurde anhand eines Protokolls durchgeführt, das dem einiger früherer Studien ähnelt 9,10 (Abbildung 10). Die mittleren Differenzen in den x-, y- und z-Koordinatenwerten von R-/L-U6CP und R U1CP nach wiederholten Integrationen mit jedem Programm wurden ausgewertet. Alle Daten wurden mit der SPSS 22.0 Software statistisch ausgewertet. Die Reliabilität der Koordinaten der Landmarken wurde in jedem ABR, SBR und zwischen ihnen analysiert, um die Reproduzierbarkeit anhand der Intraklassenkorrelation (ICC) zu bewerten19.
Die Intra-Observer-Reliabilität der x-, y- und z-Koordinatenwerte von R-/L-U6CP und R U1CP war signifikant und nahezu perfekt für ABR (0,950 ≤ ICC ≤ 0,998) bzw. SBR (0,886 ≤ ICC ≤ 0,997) (Tabelle 1). Der Zuverlässigkeitsunterschied in den y- und z-Koordinatenwerten der meisten Landmarken war signifikant und zeigte eine nahezu perfekte bis substanzielle Übereinstimmung zwischen SBR und ABR. Die x-Koordinatenwerte von R-/L-U6CP und R U1CP zeigten jedoch eine mäßige, mittelmäßige bzw. geringe Übereinstimmung und waren unbedeutend.
Wie in Tabelle 2 gezeigt, unterschieden sich die mittleren Differenzen aller Koordinatenwerte aus den wiederholten Integrationen in keiner der beiden Methoden signifikant. Diese Unterschiede an den x-Koordinaten reichten von -0,005 bis -0,098 mm für ABR und von -0,212 bis 0,013 mm für SBR. Sie reichten von -0,084 bis -0,314 mm an den y-Koordinaten für ABR und von -0,007 bis 0,084 mm für SBR und reichten von -0,005 bis 0,045 mm an den z-Koordinaten für ABR und von -0,567 bis 0,074 mm für SBR. Die mittlere Differenz zwischen der Erst- und der Zweitzulassung zwischen ABR und SBR war jedoch nicht von Bedeutung.
Abbildung 1: Neuausrichtung eines kraniofazialen Modells. Dies wird durch Klicken auf die Schaltfläche Neuausrichtung im Orientierungsfenster ausgelöst. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 2: Die fünf grundlegenden Orientierungspunkte für die Neuorientierung des rekonstruierten kraniofazialen Modells: Nasion, rechte und linke Orbitalen sowie rechte und linke Porionen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 3: Landmarken und ihre Koordinaten nach vorläufiger automatischer Landmarkenauswahl. Überprüfungen und Änderungen der Orientierungspunkte können vorgenommen werden, indem Sie auf die Schaltfläche Manuelle Auswahl von Sehenswürdigkeiten auf der Registerkarte "Lautstärke " klicken. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 4: Initiierung der Verschmelzung digitaler Zahnbilder mit dem neu orientierten kraniofazialen Modell. Klicken Sie dazu auf die Schaltfläche Registrierung des Gebissscans im Werkzeugfenster. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 5: Position der drei Registrierungsorientierungspunkte auf den geladenen digitalen Dentalbildern. Die mesiobukkalen Höcker des ersten Molaren des rechten Oberkiefers (R U6CP), der Mittelpunkt des mittleren Schneidezahns des rechten Oberkiefers an der Schneidekante (R U1CP) und der mesiobukkale Höcker des ersten Molaren des linken Oberkiefers (L U6CP). Diese Meilensteine wurden gleichzeitig durch maschinell erlernte Automatisierung kalibriert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 6: Bestätigung der drei Registrierungsorientierungspunkte auf den geladenen digitalen Zahnbildern und der DVT. Die rechten und linken mesiobukkalen Höcker der ersten Molaren des Oberkiefers (R U6CP, L U6CP) und der rechte obere mittlere Schneidezahnmittelpunkt (R U1CP). Mit einem Klick auf die Schaltfläche Ja wird die automatische Registrierung durchgeführt. Abkürzung: DVT = Cone-Beam-Computertomographie. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 7: Das rekonstruierte kraniofaziale Modell mit dem digitalen Zahnbild verschmolzen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Abbildung 8: Ändern der Zusammenführung. Wenn Sie die Zusammenführung ändern, klicken Sie auf die Schaltfläche "Pick Registration Landmark" im Bereich "Dentition Registration". Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 9: Referenzebenen des Programms. Die X-Ebene (horizontal) ist die Ebene, die durch das Nasion verläuft, parallel zur horizontalen (FH) Frankfort-Ebene, die durch das linke und rechte Orbitales und das rechte Porion verläuft. Die Y-Ebene (mittelsagittal) verläuft senkrecht zur X-Ebene und verläuft durch das Nasion und die Basion. Die Z-Ebene (koronal) legt die Ebene senkrecht zur horizontalen und mittleren Sagittalebene über Nasion (Nullpunkt; 0, 0 und 0) fest. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 10: Oberflächenbasierte Registrierung der digitalen Zahnbilder des Oberkiefers in den zahnärztlichen Anteilen rekonstruierter DVT-Bilder. (A) Vor und (B) nach dem Zusammenführen. Zunächst wurden die initialen Punkte anhand der mesiobukkalen Höcker der ersten Molaren des Oberkiefers und des Kontaktpunktes der zentralen Schneidezähne in der DVT und DDI registriert. Anschließend wurde die Oberfläche registriert, um eine genauere Integration mit dem iterativen Algorithmus der nächstgelegenen Punkte zu erreichen. Abkürzung: DVT = Cone-Beam-Computertomographie; DDI = digitale Zahnbilder. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Tabelle 1: Reliabilität in drei Koordinaten jedes Orientierungspunktes bei der Integration von Gesichts-DVTs und digitalen Zahnbildern in jedem ABR und SBR und zwischen ihnen. *gepaarter t-Test; †unabhängiger t-Test. ICC-> 0,8/0,6/0,4/0,2 oder ≤ 0,2 stehen für eine sehr gute, gute, mäßige, mittelmäßige oder schlechte Übereinstimmungsstärke. Abkürzungen: DVT = Cone-Beam-Computertomographie; KI = Künstliche Intelligenz; ABR = KI-basierte Registrierung; SBR = oberflächenbasierte Registrierung; KI = Konfidenzintervall; ICC= Intraklassenkoeffizient. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Tabelle 2: Die mittleren Unterschiede in den drei Koordinaten jedes Orientierungspunkts durch wiederholte Registrierungen von Gesichts-DVTs und digitalen Zahnbildern mit dem ABR und SBR. Δ (1.-2.), die mittlere Differenz der x-, y- und z-Koordinaten jedes Orientierungspunktes zwischen der ersten Registrierung (1.) und der zweiten Registrierung (2.) von DDI- und Gesichts-DVT-Bildern. *gepaarter t-Test; † unabhängiger t-Test ; bWilcoxon-Rangtest mit Vorzeichen. Die Signifikanz wurde auf P < 0,05 festgelegt. Abkürzungen: DVT = Cone-Beam-Computertomographie; KI = Künstliche Intelligenz; ABR = KI-basierte Registrierung; SBR = oberflächenbasierte Registrierung; S.D. = Standardabweichung. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
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Discussion
Mit dem vorgestellten Protokoll kann die Digitalisierung von Sehenswürdigkeiten und die Integration von DVT und DDI mit Hilfe von maschinell erlernter Software einfach durchgeführt werden. Dieses Protokoll erfordert die folgenden kritischen Schritte: i) Neuausrichtung des Kopfes im DVT-Scan, ii) Digitalisierung von DVT und DDI und iii) Zusammenführung von DVT-Bildern mit dem DDI. Die Digitalisierung von fünf Landmarken für die Neuausrichtung des Kopfes ist kritisch, da sie die 3D-Position des Kopfes mit Referenzebenen in räumlichen Bereichen bestimmt. Drei Landmarken (R-/L-U6CP und R U1CP) auf dem DDI wurden nach der manuellen Digitalisierung durch maschinell gelernte Automatisierung kalibriert. Der einzige manuelle Prozess bestand darin, die grundlegenden fünf Skelett-Landmarken im rekonstruierten DVT-Modell zu lokalisieren, einschließlich Nasion, rechte und linke Orbitalen und Porionen (Abbildung 2), sowie die drei dentalen Landmarken im DDI, einschließlich R-/L-U6CP und R U1CP (Abbildung 5). Daher muss der Benutzer Erfahrung in der Digitalisierung dieser acht Orientierungspunkte haben, was zu Registrierungsfehlern führen kann. Die durchschnittliche Verbrauchszeit von SBR betrug 3-4 Minuten für die Zusammenführung von DVT und DDI durch einen Programmexperten. Im ABR-Programm wurden durchschnittlich 50 s für die Auswahl von fünf Orientierungspunkten verbraucht, 40 s für die Auswahl von drei Orientierungspunkten in DDI und 2-3 s für das Programm zur Zusammenführung von DVT und DDI. Darüber hinaus variiert die Zeit für die automatische Landmark-Auswahl im gesamten DVT je nach Auswahl der Landmark-Gruppe zwischen 30 s und 2 min.
Wenn die Digitalisierung einiger Sehenswürdigkeiten ungenau ist, können sie durch manuelle Digitalisierung und Klicken auf Manuelle Registrierung geändert werden. Angenommen, es gibt eine anatomische oder morphologische Varianz (z. B. fehlende mittlere Schneidezähne oder erste Molaren), kann ein Arzt bestimmte Orientierungspunkte identifizieren, indem er bestimmte Punkte in der DVT und DDI entsprechend anpasst.
In Bezug auf die mittleren Fehler verschiedener Integrationsmethoden mit DVT und DDI wurde in früheren Studien mit Markern ein Bereich von 0,1 bis 0,5 mm angegeben20. In einer artefaktresistenten oberflächenbasierten Registrierung berichteten Lin et al. über Genauigkeitsfehler von 0,10 bis 0,43 mm11. In unserer Studie war der Bereich der mittleren Differenz in der ABR jedoch geringer als der der SBR (0,001 bis 0,314 mm; Tabelle 2). Dies bedeutet, dass ABR eine höhere Genauigkeit als SBR haben kann. Interessanterweise zeigten die z-Koordinate des Schneidezahns im ABR und die x-Koordinate im SBR relativ weniger durchschnittliche Fehler. Sie kann von verschiedenen Orientierungspunkten des Oberkieferschneidezahns zwischen ABR und SBR abgeleitet werden, der der Mittelpunkt bzw. der Kontaktpunkt des Oberkieferschneidezahns ist.
Darüber hinaus können Metallartefakte und die Erfahrung des Bedieners während der Integration die Genauigkeit bei der Zusammenführung von DVT und DDI beeinflussen. Nkenke et al. berichteten über 0,13 mm bzw. 0,27 mm ohne und mit Metallartefaktkorrektur21. Eine andere Studie ergab, dass Oberkieferzähne eine geringe bis mäßige Reliabilität der x-Koordinatenwerte mit SBR zwischen verschiedenen Bedienergruppenaufwiesen 10. In unserer Studie zeigte die Zuverlässigkeit der x-Koordinatenwerte der ersten Molaren und Schneidezähne des Oberkiefers im Vergleich zwischen ABR und SBR eine mittlere bis schlechte Übereinstimmung. Darüber hinaus war die Zuverlässigkeit der y-/z-Koordinaten in den meisten Landmarken nahezu perfekt bis weitgehend übereinstimmend, während die x-Koordinaten eine mäßige bis geringe Übereinstimmung zeigten (Tabelle 1). Diese Variabilität der x-Koordinaten könnte aus der Mehrdeutigkeit der Landmarken aufgrund von okklusalem Verschleiß in den ersten Molaren und Engstand oder Abständen in den mittleren Schneidezähnen des Oberkiefers abgeleitet werden.
In Bezug auf die KI-Identifizierung von DVT sind Landmarken auf Kämmen, Kanten, Spitzen und zwischen Bereichen mit unterschiedlichen Dichten leichter zu lokalisieren und weisen daher tendenziell die höchste Genauigkeit auf22. Guillot et al. fanden heraus, dass Orientierungspunkte in der Schädelbasis eine höhere Genauigkeit aufwiesen als die im Ober- und Unterkiefer14. In diesen Studien wurde die DVT jedoch nicht mit der DDI zusammengeführt und die Identifizierung anatomischer Orientierungspunkte nur in der DVT durch KI untersucht.
In dieser Studie wurde eine kleine Stichprobengröße verwendet, um die Zuverlässigkeit von ABR zu bewerten. Eine weitere Auswertung mit einer größeren Stichprobengröße ist erforderlich. Da diese Studie nur von einem Prüfer durchgeführt wurde, könnten Unterschiede zwischen den Prüfern die Reliabilität beeinträchtigen, was weiter untersucht werden kann. Da dieses Protokoll auf einem maschinell gelernten Algorithmus basiert, bei dem neuronale Faltungsnetze mit einer Beispieldatenbank entwickelt wurden, sollte die Datenbank außerdem regelmäßig aktualisiert werden. Es sollte verstanden werden, dass die anatomische Vielfalt von Zähnen und Gesichtsknochen, insbesondere bei dentofazialen Deformitäten, Unterschiede in der Röntgendichte und der Auflösung von DVT und DDI zu einer beeinträchtigten Datendarstellung führen können. Dieses ABR-Protokoll kann angewendet werden, um ein Implantat oder eine parodontale Chirurgie vorzuentwerfen und computergestützte orthognathe Chirurgie und kieferorthopädische Behandlung zu simulieren.
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Disclosures
Die Autoren erklären, dass keine Interessenkonflikte bestehen.
Acknowledgments
Diese Studie wurde vom Forschungsfonds des Seoul National University Bundang Hospital (SNUBH) unterstützt. (Förderkennzeichen 14-2019-0023).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| G*Power | Heinrich Heine Universität, D?sseldorf, Germany | v. 3.1.9.7 | A sample size calculuation software |
| Geomagic Qualify® | 3D Systems, Morrisville, NC, USA |
v 2013 | 3D metrology feature and automation software, which transform scan and probe data into 3D to be used in design, manufacturing and metrology applications |
| KODAK 9500 | Carestream Health Inc., Rochester, NY, USA | 5159538 | Cone Beam Computed Tomograph (CBCT) |
| MD-ID0300 | Medit Co, Seoul, South Korea Seoul, Korea |
61010-1 | Desktop model scanner |
| ON3D | 3D ONS Inc., Seoul, Korea |
v 1.3.0 | Software for 3D CBCT evaluation; AI-based landmark identification, craniofacial and TMJ analysis, superimposition, and virtual orthognathic surgery |
| SPSS | IBM, Armonk, NY, USA | v 22.0 | A statistic analysis program |
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