Summary

用于重建牙槽外科手术虚拟规划的数字混合模型制备

Published: August 05, 2021
doi:

Summary

基于锥形束计算机断层扫描数据集和口内光学扫描,利用射线照相图像分割方法和自由曲面建模,设计了一种创建三维 (3D) 虚拟混合模型的工作流程。数字模型用于重建牙槽外科手术的虚拟规划。

Abstract

本文介绍了虚拟混合三维 (3D) 模型采集,利用射线照相图像分割、空间配准和自由曲面建模的顺序。首先,采用半自动分割方法重建锥形束计算机断层扫描数据集;牙槽骨和牙齿被分成不同的部分,允许评估牙周骨内缺损的 3D 形态和定位。急性和慢性牙槽嵴缺损的严重程度、范围和形态在相邻牙齿上得到验证。在虚拟复杂组织模型上,可以 3D 规划种植牙的位置。利用IOS和CBCT数据的空间配准以及随后的自由曲面建模,可以获取逼真的3D混合模型,可视化牙槽骨、牙齿和软组织。通过IOS和CBCT软组织的叠加,可以评估无牙颌嵴上方的厚度,了解下面的骨尺寸;因此,可以确定皮瓣设计和手术皮瓣管理,并避免偶尔的并发症。

Introduction

牙科技术的进步使计算机辅助治疗计划和外科手术和假肢康复的模拟成为可能。数字牙科中 3D 数据采集的两种基本方法是:(1) 锥形束计算机断层扫描 (CBCT)1 和 (2) 口内光学扫描 (IOS)2。可以使用这些工具获取所有相关解剖结构(牙槽骨、牙齿、软组织)的数字信息,以规划牙槽重建手术。

锥形束技术于1996年由意大利研究小组首次引入。CBCT具有显著更低的辐射剂量和更高的分辨率(与传统的计算机断层扫描相比),已迅速成为牙科和口腔外科中最常用的3D成像方式3。CBCT 通常用于规划不同的外科手术(例如,牙周再生手术、牙槽嵴增大、种植牙放置、正颌手术)1。CBCT 数据集可以在提供 2D 图像和 3D 渲染的射线成像软件中查看和处理,但是,大多数成像软件使用基于阈值的算法进行 3D 图像重建。阈值方法设置体素灰色值区间的上限和下限。介于这些边界之间的体素将以 3D 形式渲染。这种方法可以快速获取模型;然而,由于该算法无法将解剖结构与金属伪影和散射区分开来,因此 3D 渲染非常不准确,诊断价值很小 4,5。由于上述原因,牙科中的许多领域仍然依赖于传统的 2D 射线照片(口内 X 光片、全景 X 射线)或 CBCT 数据集的 2D 图像5。我们的研究小组在最近发表的一篇文章中提出了一种半自动图像分割方法,使用开源射线照相图像处理软件6,其中对 CBCT 数据集进行基于解剖学的 3D 重建7。在这种方法的帮助下,解剖结构与金属制品区分开来,更重要的是,牙槽骨和牙齿可以分离。因此,可以获得硬组织的逼真虚拟模型。3D模型用于评估骨内牙周缺损,并用于再生牙周手术前的治疗计划。

口内光学表面扫描仪提供有关临床状况(临床牙冠和软组织)的数字信息。这些设备的最初目的是直接获取患者的数字模型,以便使用计算机辅助设计 (CAD) 和计算机辅助制造 (CAM) 技术规划和制造假牙8。然而,由于应用范围广泛,它们的使用很快被应用于牙科的其他领域。颌面外科医生将 IOS 和 CBCT 结合到一个混合设置中,可用于虚拟截骨术和正颌手术的数字规划 9,10。种植牙可能是最常使用数字规划和指导执行的领域。导航手术消除了与植入物错位相关的大多数并发症。CBCT数据集和IOS的立体光刻(.stl)文件的组合通常用于规划引导种植体放置和静态种植体钻孔导轨的制造11,12。叠加在 CBCT 数据集上的口内扫描也被用于制备美学冠延长术13;然而,软组织仅叠加在用阈值算法重建的 CBCT 数据集上。然而,为了对再生重建手术干预和种植牙放置进行准确的 3D 虚拟规划,患者的逼真 3D 混合模型必须由 CBCT 和 IOS 数据组成。

因此,本文旨在提出一种分步方法,在重建牙槽手术干预之前获得用于虚拟手术计划的逼真的混合数字模型。

Protocol

这项研究完全按照《赫尔辛基宣言》进行。在准备手稿之前,提供书面知情同意书并由患者签字。患者授予了用于演示协议的数据使用权限。 1. 射线照相图像处理 将 DICOM 文件加载到软件中下载最新版本的医学成像软件并打开它。注意: 打开软件后,将出现主屏幕。 单击侧边栏上的 加载 DICOM 数据 。注意:将弹出 DICOM 数据库,显示之…

Representative Results

可以使用射线照相图像分割、空间配准和自由形式建模生成虚拟允许的三维 (3D) 模型。这些模型以数字方式描绘了临床情况,使各种手术干预的三维规划成为可能。通过骨骼和牙齿的单独分割,可以看到两个解剖结构之间的边界,将评估牙周骨内缺损的 3D 形态和定位。急性和慢性牙槽嵴缺损的严重程度、范围和形态可以针对邻近牙齿进行评估。在医学图像处理软件清单中发现的各种半自动分?…

Discussion

通过所提出的方案,牙周和肺泡缺损形态可以在三维 (3D) 中可视化,提供比 2D 诊断方法和使用阈值算法生成的 3D 模型更准确的临床情况描述。该协议可分为三个主要阶段:(1)CBCT数据集的半自动分割,(2)CBCT和IOS的空间配准,以及(3)自由曲面建模。从技术上讲,可以在任何三维射线照相图像上进行分割;然而,重建低质量的数据集更具挑战性。因此,建议使用较小的体素尺寸 (~ 120 μm)…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

没有

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

  1. 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).
  2. 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).
  3. 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).
  4. 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).
  5. 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).
  6. Fedorov, A., et al. 3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network. Magnetic Resonance Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. 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).
  12. Ganz, S. D. Three-dimensional imaging and guided surgery for dental implants. Dental Clinics of North America. 59 (2), 265-290 (2015).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. Lahoud, P., et al. Artificial intelligence for fast and accurate 3D tooth segmentation on CBCT. Journal of Endodontics. 47 (5), 827-835 (2021).
  17. 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).
  18. Hartmann, A., Seiler, M. Minimizing risk of customized titanium mesh exposures – a retrospective analysis. BMC Oral Health. 20 (1), 36 (2020).
  19. 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).
check_url/62743?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Palkovics, D., Solyom, E., Molnar, B., Pinter, C., Windisch, P. Digital Hybrid Model Preparation for Virtual Planning of Reconstructive Dentoalveolar Surgical Procedures. J. Vis. Exp. (174), e62743, doi:10.3791/62743 (2021).

View Video