Ağız İçi Floresan Kamera Kullanılarak Diş Plakının Yarı Otomatik Planimetrik Ölçümü

Summary

Bu çalışma, ağız içi floresan kamera ile elde edilen görüntülere dayanarak açıklanan diş plağının planimetrik ölçümü için yarı otomatik bir dijital görüntü analizi prosedürü sunmaktadır. Yöntem, araştırma ortamında diş plağının hızlı ve güvenilir bir şekilde ölçülmesini sağlar.

Abstract

Diş plağı birikimi, klinik indeksler veya aksi takdirde, plak birikintileri ile kaplı bir dişin göreceli alanını ölçen planimetrik plak indeksi (PPI) kullanılarak ölçülür. Klinik indekslerle karşılaştırıldığında, PPI daha yüksek bir ayırt edici güce sahiptir, ancak geleneksel planimetri zaman alıcı bir analizdir, çünkü plak kaplı ve temiz diş alanlarının görüntü işleme yazılımı kullanılarak her görüntü için manuel olarak belirlenmesi gerekir. Burada, aynı anda 1.000’e kadar görüntünün hızlı bir şekilde işlenmesine izin veren diş plağının yarı otomatik planimetrik nicelleştirilmesi için bir yöntem sunuyoruz. Yöntem, ağız içi bir kamera ile elde edilen floresan görüntülerde açığa çıkan plak, sağlam diş yüzeyleri ve yumuşak dokular arasındaki gelişmiş kontrasttan yararlanır. Klinik prosedürlerin dikkatli bir şekilde uygulanması ve doğru görüntü elde edilmesi, plak kaplı alanların başarılı bir şekilde yarı otomatik olarak tanımlanması için çok önemli adımlardır. Yöntem, sağlam yüz ve ağız diş yüzeylerinde, çoğu kompozit rezin restorasyonunda ve ortodontik braketli dişlerde planimetri için uygundur, ancak metalik restorasyonlarda uygun değildir. Geleneksel PPI kayıtlarıyla karşılaştırıldığında, yarı otomatik planimetri, analize harcanan zamanı ve öznel insan girdisini önemli ölçüde azaltır, böylece planimetrik ölçümlerin tekrarlanabilirliğini arttırır.

Introduction

Araştırma ortamında diş plağının nicelleştirilmesi ya klinik indeksler kullanılarak ya da aksi takdirde planimetrik plak indeksi (PPI)¹ kaydedilerek gerçekleştirilir. Turesky modifiye Quigley-Hein plak indeksi gibi klinik indeksler, plak kapsamının bir operatör tarafından görsel olarak değerlendirilmesine ve ardından sıra ölçeği^2’de bir puanın atanmasına dayanır. Puanlama hızlı olsa da, klinik indekslerin kullanımı zahmetli muayene edenler arası ve muayene içi kalibrasyon gerektirir ve derecelendirme her zaman belirli bir öznellik derecesinden muzdariptir ^3,4,5. Ayrıca, skor sayısı sınırlı olduğundan, klinik indeksler plak kapsamı^6’daki ilgili farklılıkları tespit edemeyebilir.

Planimetrik kayıtlar için, plak kaplı alanın diş yüzeyinin toplam alanına bölünmesiyle dijital görüntüler üzerinde plak kapsamının kapsamı belirlenir⁷. Sürekli ölçek kullanımı doğruluğu arttırır ve istatistiksel analizde yüksek ayırt edici güç gösterir ^8,9,10. Dahası, planimetrinin daha az öznel olduğu iddia edilebilir, çünkü endeks hesaplanır ve denetçi tarafından tahmin edilmez¹¹. Geleneksel olarak, plak kaplı ve toplam diş alanları, görüntü işleme yazılımı ^7,12 kullanılarak her görüntüde ilgilenilen bölgeler çizilerek PPI kayıtları için manuel olarak belirlenmiştir. Sonuç olarak, planimetrik analiz daha önce çok zaman alıcıydı ve bu da daha büyük klinik çalışmalar için uygulanabilirliğini azalttı⁶.

Geleneksel beyaz ışıklı görüntülerde, plak kaplı alanlar, temiz diş alanları ve çevresindeki dokular arasındaki kontrast soluktur ve bu nedenle, tipik olarak nesnelerin yoğunluğa dayalı algılanmasına dayanan otomatik görüntü işleme ciddi şekilde engellenir^13,14. Bir floresan kamera ile elde edilen görüntüler, açığa çıkan plak, yeşil spektrumda güçlü bir şekilde otomatik floresan olan temiz dişler ve floresan olmayan yumuşak dokular arasında önemli ölçüde geliştirilmiş bir kontrast göstermektedir¹.

Burada, geleneksel PPI kayıtlarına kıyasla görüntü analizine harcanan zamanı büyük ölçüde azaltan yarı otomatik planimetri için bir yöntem sunuyoruz. Yöntem, standart açıklama prosedürleri, ticari olarak temin edilebilen bir floresan kamera ve bir görüntü analizi ücretsiz yazılımı kullanır. Görüntü elde etme ve görüntü analizi için önemli parametrelerin yanı sıra yöntemin tipik hataları ve sınırlamaları tartışılmaktadır.

Protocol

Çalışma, Midtjylland Bölgesi Etik Komitesi (1-10-72-259-21) tarafından onaylanmış ve Helsinki Deklarasyonu ve değişikliklerine uygun olarak gerçekleştirilmiştir. 1. Ismarlama bir ara parçanın imalatı (isteğe bağlı) NOT: Görüntü yakalama sırasında kamera kafasının konumlandırılmasını standartlaştırmak için özel yapım bir 3D baskılı ara parça kullanılabilir. Floresan görüntülerin kaydedilmesi için ara parça zorunlu değildir. Ara parçanın tasarımıAğız içi floresan kameranın kamera kafasına uyan bir ara parça tasarlayın. Bunu yapmak için, dijital bir tarayıcıyla kamera kafasının taramasını gerçekleştirin. Taramayı özel bir yazılıma aktarın. Ara parçayı, kamera kafasına istenen morfolojiye ve kamera kafasına konumlandırma mesafesine (yani 4 mm) uyacak şekilde tasarlayın. STL dosyası olarak dışa aktarın (bir tasarım örneği Ek Dosya S1 olarak eklenir). Ara parçanın eklemeli imalatıYazıcıyla ilişkili eklemeli üretim yazılımını açın ve temel ayarları seçin. Yazıcıya tıklayın | Mevcut 3B yazıcıyı seçin | Sonraki | Şekil: Temizle | Sonraki | Yazdırma modu: 50 mikron | Sonraki | Yapı Stili: Standart | Sonraki. Dosya üzerine tıklayarak STL dosyasını içe aktarın | İçe Aktar | STL dosyasını seçin | Açık. Ara parçanın baskı platformundaki konumunu tanımlayın; Dönüştür’e tıklayın ve ara parçayı platformun yüzeyine mümkün olduğunca yakın bir köşeye sürükleyin. Ek ara parçalar yazdırmak için, Kopyala | Doğrusal desen. Yazdırma platformuna ek nesneler sığdırmak için sayıyı ve mesafeyi ayarlayın ve Ayarla’ya tıklayın. Nesnelerin desteğini tasarlamak için Smart support | Stil: Genel | Oluştur | Türü: Kapı | Destek oluşturun. Yazdırma işini 3B yazıcıya gönderin. Kuyruğa ekle’ye tıklayın. Yazılım, kuyruğa eklerken hataları tanımlamak için STL dosyasının kalite kontrolünü otomatik olarak gerçekleştirir. Ardından, Kuyruğa ekle’ye tıklayın | İş adı | F4X – Türkiye | Kuyruğa ekle’yi tıklayın. 3D yazıcıya temiz bir baskı platformu monte edin ve uygun bir reçine ekleyin. İşi başlat’a tıklayın ve reçinenin QR kodunu tarayın. Baskı platformunun boş ve temiz olduğunu, reçine tepsisinin dolu olduğunu ve reçinenin eklemeden önce karıştırıldığını onaylayın. İşi başlat’a tıklayın. Yazdırma işi tamamlandığında, ara parçaları yazdırma platformundan çıkarın. Ara parçaları izopropanol içeren bir ultrason banyosunda 3 dakika boyunca temizleyin. Taze izopropanol kullanarak temizliği tekrarlayın. Ara parçaları havayla kurutun. Ara parçaları kürleme sonrası fırında 10 dakika boyunca polimerize ederek malzemenin toplam polimerizasyonunu güvence altına alın. Destek malzemesini çıkarın ve ışığın malzemeye nüfuz etmesini önlemek için ara parçaları lekeleyin. 2. Plaket ifşası ve görüntü alımı Özel yapım ara parçayı floresan kameraya monte edin (isteğe bağlı). Ağız içi kamerayı bir bilgisayara bağlayın ve kamera yazılımını açın. Hasta’ya Tıklayın | Sistemde hastayı oluşturmak için yeni hasta. Hasta bilgilerini doldurun. Hasta’ya Tıklayın | Hasta verilerini kaydetmek için kaydedin. Video’ya tıklayın. Ağız içi kamera artık kullanıma hazırdır. Oda ışıklarını kısın. Plakları açığa çıkarmak için ilgilenilen diş yüzeylerine pamuklu bir pelet ile kırmızı açıklayıcı bir boya (yani% 5 eritrozin) uygulayın. Hastaya fazla boyayı çıkarmak için 10 saat boyunca suyla durulamasını söyleyin. Dişeti lekelerini pamuklu bir pelet kullanarak çıkarın. Her dişi 3 sn boyunca hava ile kurutun. Ağız içi kamerayı, aralayıcı dişetine/bitişik dişlere dokunacak şekilde ilgilenilen dişin önüne yatay bir konuma getirin. Kamera düğmesine basarak floresan görüntüsünü elde edin.NOT: İlgilendiğiniz tüm diş yüzeyinin odakta olduğundan ve antagonist veya kontralateral diş yüzeyleri dahil edilmeden görüntüde yakalandığından emin olun. İlgilendiğiniz tüm dişler için 2.4-2.6 arasındaki adımları yineleyin. Kamera yazılımındaki tüm görüntüleri işaretleyin. Menüden Resimleri/videoları kaydet’e tıklayın.NOT: Görüntülerin “çürük” modunda değil, “plak” modunda kaydedildiğinden emin olun. Menüdeki P/C sembolü geçerli modu gösterir. Görüntüleri dışa aktarmak için Görüntüleyici’ye gidin. Dışa aktarılacak görüntüleri seçin. Dosyaya tıklayın | Dışa aktar (farklı kaydet…) | Hastanın tüm görüntülerini dışa aktarmak için. Dışa aktarma penceresinde aşağıdaki ayarları seçin: Mod: Standart | Dışa aktarma yolu: İstediğiniz klasörü seçin | Görüntü türü seçimi: Soldaki kutuyu işaretleyin | Görüntü durumu: Orijinal veriler. Daha fazla seçenek görüntülemek için dışa aktarma penceresini genişletin. Aşağıdakileri seçin: Dosya adı şunları içerir: Kart numarası VEYA Kullanıcı girişi VEYA Hasta adı | Biçim: TIF. Görüntüleri dışa aktarmak için Tamam’a tıklayın.Alternatif olarak, görüntülemeden önce otomatik bir dosya dışa aktarma işlemi ayarlayın. Seçenekler’e tıklayın | Yapılandırmayı göster | Modüller | Görüntüleyici | Dışa Aktarma/E-posta | Dışa aktarma seçenekleri | Mod: Otomatik dışa aktarma| Dışa aktarma yolu: İstediğiniz klasörü seçin | Görüntü durumu: Orijinal veriler. Aşağıdakileri seçin: Dosya adı şunları içerir: Kart numarası VEYA Kullanıcı girişi VEYA Hasta adı | Biçim: TIF. Varsayılan dışa aktarma ayarlarını yapmak için Tamam’a tıklayın. Otomatik dosya dışa aktarma ayarlandığında, görüntüler kaydedildiğinde otomatik olarak dışa aktarılır (adım 2.8). 3. Dijital görüntü analizi NOT: Dijital görüntü analizi, görüntü alımından sonra herhangi bir zamanda gerçekleştirilebilir. 1.000 adede kadar floresan görüntüden oluşan gruplar paralel olarak işlenebilir. Büyük görüntü gruplarının analizi bilgi işlem gücünü aşarsa, analizden önce görüntü boyutu küçültülebilir. Toplam diş alanının miktarının belirlenmesiTüm görüntüleri sıralı dizin numaralarıyla yeniden adlandırın (örneğin, Planimetry_001, Planimetry_002,…). Dosya | Görüntüleri içe aktarma | Renk olarak içe aktarın. Segmentlere ayır’a tıklayarak görüntü serisinin eşik tabanlı segmentasyonunu gerçekleştirin | Otomatik segmentasyon | Özel eşik. “Düşük” eşiğini oral yumuşak dokuların yoğunluğunun üzerine ayarlayın (yani, 80). “Yüksek” eşiğini 255’te bırakın. Böylece, yazılımda sadece dişler (hem temiz hem de plak kaplı alanlar) nesne olarak tanınır. Başvur’a tıklayın | Tamam | Segment! Segmentasyonu başlatmak için. Görüntü serisinin adına çift tıklayarak görselleştiriciyi açın. Nesne düzenleyicisini (OBJ) girin. Bölümlere ayrılmış görüntülerin görsel kalite denetimini gerçekleştirin ve bu tür nesneleri reddedip silerek yapıları silin. Tüm görüntülerde kalan nesneleri birleştirme (Tüm görüntülerde | Seçili nesneleri birleştir). Şimdi, görüntü başına bir nesne var. Her görüntüdeki toplam diş alanını ölçün (Analiz | Nesneleri ölçme | Tümünü temizle | Piksel). Verileri dışa aktarın. Plak kaplı alanların miktarının belirlenmesiFloresan görüntü serisini bu kez bölünmüş kırmızı, yeşil ve mavi renk kanallarıyla tekrar yazılıma aktarın (Dosya | Görüntüleri içe aktarma | Gri olarak içe aktar). Mavi kanal görüntülerini kapatın. Nesne katmanını RGB görüntülerden kırmızı kanal görüntülerine aktarma (Segment | Nesne katmanını aktarın). Nesne düzenleyicisini kullanarak kırmızı kanal görüntülerindeki nesne olmayan pikselleri silme (Tüm görüntülerde | Nesne olmayan pikselleri (vokseller) silin). Görüntülerden artık yumuşak dokular çıkarılıyor. Plak kaplı ve temiz diş alanları arasındaki kontrastı artırmak için, kırmızı kanal görüntü serisini iki faktörle çarpın (Düzenle | Görüntü hesaplayıcı | Çarpma | Parametreler: Faktör 2.00 | Başvur | Tamam). Görüntülerden temiz diş alanlarını kaldırmak için, yeşil kanal görüntü serisini geliştirilmiş kırmızı kanal görüntü serisinden çıkarın (Düzenle | Görüntü hesaplayıcı | İkinci operand görüntüleri: Planimetry_green | Çıkarma | Başvur | Tamam). Dişlerdeki plak kaplı alanları tanımlamak için, elde edilen görüntü serisinin eşik tabanlı bir segmentasyonunu gerçekleştirin (Segment | Otomatik segmentasyon | Özel eşik). “Düşük” eşiğini temiz diş alanlarının yoğunluğunun üzerine ayarlayın (yani, 80). “Yüksek” eşiğini 255’te bırakın. Yazılımda yalnızca plak kaplı alanlar nesne olarak tanınır. Başvur’a tıklayın | Tamam | Segment! Segmentasyonu başlatmak için. Nesne düzenleyicisinde bölümlere ayrılmış görüntülerin görsel kalite denetimini gerçekleştirin ve bu tür nesneleri reddedip silerek yapıları silin. Tüm görüntülerde kalan nesneleri birleştirme (Tüm görüntülerde | Seçili nesneleri birleştir). Her görüntüdeki plak kaplı alanı ölçün (Analiz | Nesneleri ölçme | Tümünü temizle | Piksel). Verileri dışa aktarın. Dışa aktarılan veri tablolarını özel bir yazılımda açın. ÜFE’yi denkleme göre hesaplayın (1):Denklem (1)

Representative Results

Sunulan yöntem, dişlerdeki plak kaplı alanların hızlı, yarı otomatik planimetrik nicelleştirilmesine izin verir (Şekil 1). Plak birikintileri eritrozin ile görselleştirilirken, temiz diş alanları ve edinilmiş pelikül lekesiz bırakılır16 (Şekil 2A). Bir floresan kamera ile görüntüler elde edildiğinde, temiz diş alanları, plak kaplı alanlar ve çevresindeki yumuşak dokular arasındaki kontrast önemli ölçüde artar (Şekil 2B, C). Floresan kamera, biri yeşil, diğeri kırmızı spektrumda olmak üzere iki algılama penceresiyle çalışır. Temiz diş bölgelerine kıyasla plak kaplı alanlar kırmızı kanalda biraz daha parlak görünür (Şekil 2D,E). Yeşil kanalda, dişin otofloresansı plak kaplı alanlarda önemli ölçüde maskelenir (Şekil 2F). Bu maskeleme etkisi, yeşil kanal görüntüleri kırmızı kanal görüntülerinden çıkarıldığında görüntü analizi sırasında kullanılır (Şekil 2G). Elde edilen görüntülerdeki temiz ve plak kaplı alanlar arasındaki güçlü kontrast (Şekil 2H), PPI’nın yoğunluk eşiğine dayalı, yarı otomatik olarak belirlenmesini sağlar. Aynı anda 1.000’e kadar floresan görüntü işlenebilir. Özel yapım bir 3D baskılı ara parça, kamera kafasının ilgili dişten aynı mesafede standartlaştırılmış konumlandırılmasını iyileştirmek için kullanılabilir. Ara parça ayrıca dişi ortam ışığından korur ve böylece elde edilen görüntülerde açığa çıkan plak, temiz diş alanları ve çevresindeki yumuşak dokular arasındaki kontrastı arttırır. Ara parça, üç tutma elemanı yardımıyla kamera kafasına monte edilmiştir (Şekil 3). Tarif edilen yöntem, hem yüz hem de oral diş yüzeylerinde supragingival plak ve diş taşlarının planimetrik kayıtları için kullanılabilir (Şekil 4A-D). Diş kemerinin eğriliğine bağlı olarak, ara parçayı diş etleriyle yakın temas halinde konumlandırmak ve böylece kamera kafası ile diş arasında aynı mesafeyi korumak zor olabilir. Plak alanı kapsamı toplam diş alanına göre belirlendiğinden, bu farklılıkların PPI kayıtlarını etkilemesi olası değildir. Farklı diş rengindeki materyaller yeşil spektrumda değişen yoğunluklardafloresan 17,18,19. Bu nedenle, PPI genellikle cam iyonomer çimentolu ve kompozit reçine restorasyonlu dişlerde standart görüntü analiz algoritması ile belirlenebilir (Şekil 4E-H). Buna karşılık, amalgam ve döküm restorasyonları genellikle hem kırmızı hem de yeşil kanallarda hafif bir şekilde yayılır ve bu nedenle bu tür yüzeylerde plak kapsamını belirlemek mümkün değildir (Şekil 4I, J). Aynı şey metalik ortodontik braketler için de geçerlidir, ancak braket yüzeyi tipik olarak PPI kayıtlarından hariç tutulduğundan, yarı otomatik planimetri ortodontik hastalar için uygundur (Şekil 4K, L). Floresan görüntülerde plak kaplı alanların başarılı bir şekilde yarı otomatik olarak tanımlanması, klinik prosedürün tüm adımlarının dikkatli bir şekilde uygulanmasına büyük ölçüde bağlıdır. Görüntülere çok fazla ortam ışığı girerse, kırmızı kanaldaki arka planın parlaklığı artar, bu da dişler ve yumuşak dokular arasındaki ayrımı zorlaştırır (Şekil 5A, B). Bu nedenle, görüntü yakalama sırasında oda ışıklarının kısılması gerekir. Görüntü elde etme sırasında hasta ağzını yeterince açmazsa, antagonist dişler ilgilendiği diş ile birlikte görüntülenebilir ve yarı otomatik işleme engel olabilir (Şekil 5C). Premolar veya azı dişleri üzerinde planimetri yapıldığında, oklüzal yüzeyin görüntüleme kısımlarını önlemek için kameranın doğru açılanması önemlidir (Şekil 5D, E). Plak birikintileri açıklandıktan sonra, operatör derhal görüntü alımına devam etmelidir. Aksi takdirde, eritrosin yıkanabilir ve plak kaplı ve temiz diş alanları arasındaki kontrast çok sönük hale gelebilir. Bununla birlikte, bazı durumlarda, açıklayıcı çözelti dişetini kuvvetli bir şekilde lekeleyebilir ve aşağıdaki durulama sırasında leke çıkarılamayabilir (Şekil 5F). Plak kaplı alanın abartılmasını önlemek için, leke ek bir durulama ile veya dişetinin pamuklu bir pelet ile nazikçe silinmesiyle azaltılabilir. Şekil 1: Diş yüzeylerindeki plak örtüsünün yarı otomatik olarak ölçülmesi için iş akışı. Kısaltma: PPI = planimetrik plak indeksi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 2: Dijital görüntü analiz prosedürü. (A) Açığa çıkan plağın beyaz ışık görüntüsü (diş 26, yüz yönü). (B) Bir floresan kamera ile elde edilen ilgili görüntü (Kırmızı-Yeşil-Mavi [RGB] modu). Plak kaplı ve temiz diş alanları arasındaki gelişmiş kontrasta dikkat edin. (C) Turuncu anahat ile işaretlenmiş toplam diş alanı, yoğunluk eşiğine dayalı segmentasyon ile tanımlanır. (D) RGB görüntüdeki nesne katmanı kırmızı kanal görüntüsüne (turuncu anahat) aktarılır ve nesne olmayan pikseller (arka plan, yumuşak dokular) silinir. (E) Kırmızı kanal görüntülerinin parlaklığı iki kat artırılır. (F) Yeşil kanal görüntüsü. Plak kaplı alanlarda azalan otofloresana dikkat edin. (G) Yeşil kanal görüntüsünün (F) modifiye edilmiş kırmızı kanal görüntüsünden (E) çıkarılmasından sonra, plak kaplı alanlar ile temiz diş alanları arasındaki kontrast belirgindir. (H) Yoğunluk eşiğine dayalı segmentasyondan sonra, plak kaplı alanlar nesneler olarak tanımlanır (turuncu anahat) ve planimetrik plak indeksi (PPI) hesaplanabilir (ÜFE = ,6). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Resim 3: Ismarlama ara parça. (A) önden, (B) tarafından ve (C) arkadan görüntülenen ısmarlama bir ara parça. (D) Takılı ara parçalı floresan kamera (turuncu anahat). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 4: Yarı otomatik planimetrinin uygulamaları ve sınırlamaları. (A) Bir yüz dişi yüzeyinin floresan görüntüsü. (B) Plak kaplı alanları gösteren ilgili işlenmiş görüntü (turuncu anahat; planimetrik plak indeksi [PPI] = ,9). (C) Bir oral diş yüzeyinin floresan görüntüsü. (D) Plak kaplı alanları gösteren ilgili işlenmiş görüntü (turuncu anahat; ÜFE = ,5). (E-H) Kompozit reçine restorasyonları olan dişlerin görüntüleri. E’deki restorasyon yeşil spektrumda güçlü bir şekilde floresan oluştururken, G’deki restorasyon çevredeki temiz diş alanlarından biraz daha sönük görünmektedir. Her iki görüntüde de PPI, standart görüntü analiz algoritması kullanılarak belirlenebilir. (F,H) Plak kaplı alanları gösteren işlenmiş görüntüler (turuncu ana hatlar; ÜFE = sırasıyla ,3 ve ,2). (I,J) Amalgam restorasyonlu (I) bir dişin ve metal-seramik kronlu bir dişin floresan görüntüleri (J, mavi anahat, manuel olarak eklenmiştir). Her iki restorasyon da floresan değildir ve plak birikintileri yarı otomatik planimetri ile ölçülemez. (K) Metalik ortodontik braketli bir dişin floresan görüntüsü. Braket analizden çıkarıldığından, ÜFE standart görüntü analiz algoritması kullanılarak belirlenebilir (L, turuncu anahat, ÜFE = ,5). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 5: Klinik prosedürlerin görüntü kalitesi ve yarı otomatik planimetri sonuçları üzerindeki etkisi . (A) Soluk oda ışıklarıyla elde edilen floresan görüntüsü. Toplam diş alanı, eşik tabanlı görüntü segmentasyonundan (turuncu anahat) sonra doğru bir şekilde belirlenir. (B) Oda ışıkları açıkken elde edilen aynı dişin floresan görüntüsü. Kırmızı spektrumdaki arka plan emisyonunun artması nedeniyle, eşik bazlı segmentasyon diş yüzeyleri ile çevresindeki yumuşak dokular arasında doğru bir şekilde ayrım yapamaz (turuncu anahat). (C) Yetersiz ağız açıklığı ile elde edilen floresan görüntüsü. Açıklanmayan antagonist dişler görüntüde görülebilir ve böylece toplam diş alanına dahil edilir (turuncu ana hatlar). Doğru bir planimetrik plak indeksi elde etmek için, görüntü analizi sırasında manuel olarak çıkarılmaları gerekir. (D) Kamera kafasının optimum konumlandırılmasıyla elde edilen floresan görüntü. Toplam diş alanı (turuncu anahat) yüz yönü ile sınırlıdır. (E) Kamera kafasının optimal olmayan açılanması ile elde edilen dişin D cinsinden floresan görüntüsü. Oklüzal yüzeyin bir kısmı yakalanır ve toplam diş alanının artmasına neden olur (turuncu anahat). (F) Dişetinin belirgin bir şekilde lekelenmesi ile ifşa edilen plağın beyaz ışık görüntüsü. Kırmızı spektrumdaki yüksek emisyon, plak kaplı alanın abartılmasına neden olabilir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın. Ek Dosya S1: Bu Dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Discussion

Floresan görüntülerine dayalı yarı otomatik planimetri için sunulan yöntem, geleneksel planimetri^20’ye kıyasla araştırma ortamındaki sağlam diş yüzeylerinde diş plağı niceliğinde bir iyileşme oluşturmaktadır. Yarı otomatik planimetri, önceden belirlenmiş bir işlem sonrası algoritma kullanarak 1.000 görüntüye kadar PPI’nın aynı anda belirlenmesine izin verir. Bu nedenle, yöntem, toplam diş alanlarının ve plak kaplı alanların bir görüntü işleme yazılımında ilgilenilen bölgeler çizilerek manuel olarak belirlendiği geleneksel planimetriden çok daha fazla zaman tasarrufu sağlar ^7,12. Ek olarak, görüntü analizindeki insan kararının kapsamı, görüntü segmentasyonu için bir parlaklık eşiği seçimine indirgenmiştir. Böylece, tüm imgeler aynı şekilde ele alınır ve inceleyici öznelliğin etkisi büyük ölçüde azalır¹¹.

Protokoldeki kritik adımlar ağırlıklı olarak, optimum görüntü kalitesi için oldukça standartlaştırılmış bir şekilde gerçekleştirilmesi gereken klinik prosedürlerle ilgilidir. Açıklayıcı çözelti nazikçe ve homojen bir şekilde uygulanmalı ve boyanın yıkanmasını ve dolayısıyla görüntü kontrastının kaybolmasını önlemek için görüntüler durulama ve hava ile kurutulduktan hemen sonra elde edilmelidir. Ayrıca, dişeti kanamasından kaçınılması gerekir, çünkü hemoglobin kırmızı kanal^19’da kaydedilen floresanı artırabilir. Görüntü yakalama, ortam ışığının girişimini azaltmak için oda ışıkları karartılmış olarak yapılmalı ve hastaların ağızlarını antagonist dişler görüntülerde görünmeyecek şekilde yeterince açmalıdır. Kamera kafası, oklüzal yüzeyin bir kısmının ve kontralateral dişlerin yakalanmasını önlemek için diş eksenine dik olarak yerleştirilmelidir.

Optimal olmayan görüntü alımından kaynaklanan eserler – çoğu durumda – görüntü analizi sırasında, önemli ölçüde artan bir işlem süresi pahasına olsa da, kaldırılabilir. Segmentasyon sırasında nesne olarak tanınan bazı yapılar, nesne düzenleyicisinde basit silme ile temizlenebilir. Yapılar plak olarak tanınan alanlarla birleşiyorsa, ortaya çıkan nesnelerin kaldırılmadan önce nesne düzenleyicisinde bölünmesi gerekir. Aşırı durumlarda, operatör yazılımda ilgilendiği bölgeleri çizerek temiz diş ve plak kaplı alanların manuel olarak belirlenmesini tekrarlamak zorunda kalabilir. Tüm klinik prosedürler doğru bir şekilde gerçekleştirilirse, görüntü analizi sırasında operatörün tek öznel girdisi, eşik tabanlı segmentasyonlar için kesme değerlerinin belirlenmesinden oluşur. Genel olarak, plak kaplı ve temiz diş alanları görüntülerde iyi tanımlanmıştır, ancak seçilen eşiklerdeki küçük farklılıkların, nispeten düşük bir ölçüde de olsa, hesaplanan ÜFE değerlerini etkilediğini belirtmek gerekir. Belirli bir çalışma için elde edilen tüm görüntüler aynı eşiklerle bölümlere ayrılabildiğinden, öznel kesme değerleri seçimi tedavi veya hasta grupları arasındaki farkları etkilemez.

Tıpkı manuel planimetri gibi, yarı otomatik planimetri, açıklayıcı bir çözeltinin kullanılması nedeniyle plak birikiminin uzunlamasına kayıtları için uygun değildir. Eritrozin, antibakteriyel aktivite yoluyla biyofilm büyümesine müdahale edebilir^21,22,23, ancak en önemlisi^, belirgin leke, hasta eve gönderilmeden önce profesyonel plak çıkarılmasını gerektirir. Bununla birlikte, tarif edilen yöntem, klinikteki alışılmış plak seviyelerinin düzenli olarak ölçülmesi için kullanılabilir. Yarı otomatik planimetrinin bir başka sınırlaması, bireysel dişler arasındaki boyut farklılıklarından kaynaklanmaktadır. Kamera ile diş yüzeyi arasındaki mesafe ve dolayısıyla görüş alanının boyutu standartlaştırılabilse de, elde edilen görüntüler komşu dişlerin parçalarını içerebilir. Bunlar bir toplu işlemle değil, yalnızca analiz sırasında görüntülerin manuel olarak kırpılmasıyla kaldırılabilir. Yarı otomatik planimetri, sağlam diş yüzeylerinde supragingival plak ve kalkülüs^24’ün nicelleştirilmesi için uygun olsa da, gelecekteki çalışmalar, tarif edilen yöntemin gelişimsel kusurlar²⁵, kavitasyonlu ve kavitasyonsuz çürük lezyonları ve ciddi lekelerden nasıl etkilendiğini belirlemek zorunda kalacaktır.

Sonuç olarak, yarı otomatik planimetri, bir floresan kamera kullanarak plak alanı kapsamının hızlı ve güvenilir bir şekilde ölçülmesini sağlayan bir yöntemdir. Farklı hasta gruplarında de novo plak oluşumunu veya farklı tedavi rejimlerinin plak çıkarılması üzerindeki etkisini değerlendiren klinik çalışmalarda kullanılabilir.

Materials

3D Sprint Basic	3D systems		Additive manufacturing software
5% erythrosine; Top Dent Rondell Röd	Top Dent Lifco Dental AB	6327	Disclosing solution
D1000 lab scanner	3 Shape		Lab scanner used to scan the camera head
DBSWIN 5.17.0	Dürr Dental		Software for VistaCam
Digital image analysis in microbial ecology (Daime), version 2.2.2			Freeware for image analysis
LC-3D Print Box	NextDent		Polymerization unit
Meshmixer 3.5	Autodesk		Freeware for designing custom-made spacer
NextDent 5100	3D systems		3D-printer
NextDent Ortho IBT	3D systems		Material for spacer
Ultrasound bath T660/H	Elma Schmidbauer GmbH
VistaCam iX HD Smart intraoral camera	Dürr Dental		Coupled with a fluorescence camera head