Summary
शंकु-बीम गणना टोमोग्राफी स्कैन और डिजिटल दंत छवियों को पंजीकृत करने की एक प्रक्रिया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके प्रस्तुत की गई है - स्थलों की पहचान और विलय की सहायता से। सतह-आधारित पंजीकरण के साथ तुलना से पता चलता है कि एआई-आधारित डिजिटलीकरण और एकीकरण विश्वसनीय और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य हैं।
Abstract
इस अध्ययन का उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) आधारित पंजीकरण (एबीआर) के आधार पर शंकु-बीम गणना टोमोग्राफी (सीबीसीटी) डिजिटलीकरण और डिजिटल दंत छवियों (डीडीआई) के एकीकरण को पेश करना और सतह-आधारित पंजीकरण (एसबीआर) की तुलना में इस पद्धति का उपयोग करके विश्वसनीयता और प्रजनन क्षमता का मूल्यांकन करना है। इस पूर्वव्यापी अध्ययन में सीबीसीटी छवियों और 17 रोगियों के डीडीआई शामिल थे, जिन्होंने कंप्यूटर एडेड बाइमैक्सिलरी ऑर्थोगैथिक सर्जरी की थी। सीबीसीटी छवियों के डिजिटलीकरण और डीडीआई के साथ उनके एकीकरण को एआई-आधारित कार्यक्रम का उपयोग करके दोहराया गया था। सीबीसीटी छवियों और डीडीआई को पॉइंट-टू-पॉइंट पंजीकरण का उपयोग करके एकीकृत किया गया था। इसके विपरीत, एसबीआर पद्धति के साथ, तीन स्थलों को सीबीसीटी और डीडीआई पर मैन्युअल रूप से पहचाना गया था, जिन्हें पुनरावृत्त निकटतम अंक विधि के साथ एकीकृत किया गया था।
प्रत्येक विधि के दो बार-बार एकीकरण के बाद, पहले मैक्सिलरी मोलर्स और केंद्रीय incenders के त्रि-आयामी समन्वय मान और उनके अंतर प्राप्त किए गए थे। इंट्राक्लास गुणांक (आईसीसी) परीक्षण प्रत्येक विधि के निर्देशांक के साथ इंट्रा-पर्यवेक्षक विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने और एबीआर और एसबीआर के बीच उनकी विश्वसनीयता की तुलना करने के लिए किया गया था। इंट्रा-पर्यवेक्षक विश्वसनीयता ने प्रत्येक विधि में महत्वपूर्ण और लगभग पूर्ण आईसीसी दिखाया। प्रत्येक एबीआर और एसबीआर में पहले और दूसरे पंजीकरण के बीच और दोनों तरीकों के बीच औसत अंतर में कोई महत्व नहीं था; हालाँकि, SBR विधि की तुलना में ABR के साथ उनकी सीमाएँ संकरी थीं। इस अध्ययन से पता चलता है कि एआई-आधारित डिजिटलीकरण और एकीकरण विश्वसनीय और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य हैं।
Introduction
त्रि-आयामी (3 डी) डिजिटल तकनीक ने ऑर्थोडोंटिक या सर्जिकल-ऑर्थोडोंटिक उपचार के लिए निदान और योजना के दायरे को व्यापक बना दिया है। एक चेहरे शंकु बीम गणना टोमोग्राफी (सीबीसीटी) छवि से निर्मित एक आभासी सिर डेंटोफेशियल और दंत असामान्यताओं का मूल्यांकन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, ऑर्थोगैथिक सर्जरी की योजना, दंत वेफर्स और कंप्यूटर एडेड डिजाइन और विनिर्माण 1,2,3,4 का उपयोग कर सर्जिकल गाइड प्रत्यारोपित करें। हालांकि, सीबीसीटी स्कैन में दंत चिकित्सा का कम प्रतिनिधित्व होता है, जिसमें दंत आकृति विज्ञान और इंटरऑक्लुसल संबंध शामिल हैं, जो उनके सीमित संकल्प और दंत बहाली या ऑर्थोडोंटिक ब्रैकेट 5 से लकीर कलाकृतियोंके कारण होते हैं। इसलिए, दंत सुविधाओं को सीबीसीटी छवियों पर डिजिटल दंत छवियों (डीडीआई) के साथ प्रतिस्थापित किया गया है, जैसे स्कैन किए गए कास्ट या इंट्राओरल स्कैन छवियां।
सीबीसीटी छवियों पर डीडीआई के विश्वसनीय एकीकरण के लिए, कई अध्ययनों ने विभिन्न तरीकों की सूचना दी जैसे कि फिड्यूशियल मार्कर 6,7, वोक्सेल-आधारित8, और सतह-आधारित पंजीकरण (एसबीआर)9,10का उपयोग। इन प्रक्रियाओं में अतिरिक्त मार्करों, कई सीबीसीटी स्कैन और सीबीसीटी छवियों पर धातु कलाकृतियों की सफाई जैसे अतिरिक्त प्रक्रिया चरणों का उपयोग करने के अपने तरीके हैं। एसबीआर सटीकता के बारे में, पिछले कई अध्ययनों से लेकर त्रुटियों की सूचना दी 0.10 करने के लिए 0.43 मिमी 9,11. इसके अलावा, ज़ू एट अल अंतर-पर्यवेक्षक विश्वसनीयता और एसबीआर का उपयोग कर एक डिजिटल इंजीनियर और एक ऑर्थोडॉन्टिस्ट के बीच त्रुटियों का मूल्यांकन किया और नैदानिक अनुभव और बार-बार सीखने10 की आवश्यकता की सूचना दी।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग उपचार के परिणामों12 की भविष्यवाणी करने और सेफलोमेट्रिक रेडियोग्राफ़13 या सीबीसीटी छवियों 14,15,16 पर स्थलों को डिजिटाइज़ करने के लिए किया गया है, और कुछ वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर वर्तमान में इस प्रक्रिया में सहायता के लिए उपलब्ध है17. 3 डी छवियों पर शारीरिक स्थलों की सटीक पहचान सपाट सतहों या घुमावदार संरचनाओं की अस्पष्टता, कम घनत्व के क्षेत्रों और शारीरिक संरचनाओं की व्यापक परिवर्तनशीलता के कारण चुनौतीपूर्ण है।
एआई-आधारित, मशीन-सीखा स्वचालन न केवल डिजिटलीकरण के लिए बल्कि डीडीआई और डेंटोफेशियल सीबीसीटी के एकीकरण के लिए भी लागू किया जा सकता है। हालांकि, मौजूदा सतह-आधारित पद्धति की तुलना में एआई-आधारित पंजीकरण (एबीआर) की सटीकता पर बहुत कम शोध हुआ है। बाइमैक्सिलरी ऑर्थोगैथिक सर्जरी के माध्यम से 3डी कंकाल और दंत परिवर्तनों के अधिक सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए, सीबीसीटी और डीडीआई को विलय करते समय एआई-आधारित कार्यक्रमों की सटीकता का मूल्यांकन करना आवश्यक है। इसलिए, यह लेख एआई-आधारित पंजीकरण (एबीआर) के साथ सीबीसीटी और डीडीआई को डिजिटाइज़ और एकीकृत करने और एसबीआर की तुलना में इसकी विश्वसनीयता और प्रजनन क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए चरण-दर-चरण प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है।
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Protocol
इस पूर्वव्यापी अध्ययन की समीक्षा की गई और सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी बुंडैंग अस्पताल (बी-2205-759-101) के संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया और हेलसिंकी की घोषणा के सिद्धांतों का अनुपालन किया गया। अध्ययन में सीबीसीटी से डिजिटल इमेजिंग एंड कम्युनिकेशंस इन मेडिसिन (डीआईसीओएम) फाइलें और डेंटल कास्ट से स्टैंडर्ड टेसेलेशन लैंग्वेज (एसटीएल) प्रारूप में डीडीआई का उपयोग किया गया था। अध्ययन की पूर्वव्यापी प्रकृति के कारण सूचित सहमति की आवश्यकता को माफ कर दिया गया था।
1. सीबीसीटी और डिजिटल डेंटल इमेज (डीडीआई) अधिग्रहण
- निम्नलिखित समावेशन मानदंडों के आधार पर रोगियों का चयन करें: कंकाल वर्ग III malocclusion; कंप्यूटर एडेड योजना के माध्यम से बाइमैक्सिलरी सर्जरी; और निश्चित धारदार उपकरणों के साथ ऑर्थोडोंटिक उपचार।
- क्रानियोफेशियल सिंड्रोम, फांक होंठ / तालु, या लापता मैक्सिलरी पहले दाढ़ या दाएं केंद्रीय छेनी वाले रोगियों को बाहर करें।
- 200 मिमी x 180 मिमी, 0.2 मिमी के स्वर आकार और 80 केवीपी, 15 एमए और 10.8 एस के जोखिम की स्थिति के दृश्य के क्षेत्र के साथ सीबीसीटी स्कैन प्राप्त करें। सुनिश्चित करें कि रोगी अधिकतम इंटरक्यूपेशन में अपने दांतों के साथ एक ईमानदार स्थिति में हैं। स्कैन को डिजिटल इमेजिंग और संचार चिकित्सा (DICOM) डेटा फ़ाइलों के रूप में सहेजें।
- दंत पत्थर की कास्ट या प्रत्यक्ष इंट्राओरल स्कैनिंग से डीडीआई प्राप्त करें और उन्हें मानक टेसेलेशन लैंग्वेज (एसटीएल) प्रारूप में अलग-अलग मैक्सिलरी और मैंडिबुलर डेंटेशन के रूप में बचाएं।
2. एआई-आधारित पंजीकरण प्रोटोकॉल (एबीआर)
- सीबीसीटी पुनर्विन्यास और डिजिटलीकरण
- सॉफ्टवेयर खोलें और क्लिक करें DICOM फ़ाइल लोड करें सॉफ्टवेयर में CBCT DICOM फ़ाइलों को आयात करने के लिए बटन।
- DICOM डेटा फ़ोल्डर में DICOM फ़ाइलों में से किसी एक का चयन करें और खोलें पर क्लिक करें।
नोट: जब DICOM फ़ाइलें लोड की जाती हैं, तो सॉफ़्टवेयर स्वचालित रूप से उन्हें CBCT क्रैनियोफेशियल वॉल्यूम में पुनर्निर्माण करता है। - लैंडमार्क पैनल (चित्रा 1) में पुन: अभिविन्यास बटन पर क्लिक करें.
- एन (Nasion): 3 डी दृश्य (चित्रा 2) में ललाट हड्डी के वी पायदान पर क्लिक करें. क्लिक के तुरंत बाद, निरीक्षण करें कि नीला बिंदु (सक्रिय) एक लाल क्रॉस में बदल जाता है जो अक्षीय, धनु और कोरोनल दृश्यों में भी दिखाई देगा। लैंडमार्क की पहचान करने के लिए आगे और पीछे नीले त्रिकोणीय तीरों पर क्लिक करें।
- धनु दृश्य में, माउस व्हील को ऊपर और नीचे स्क्रॉल करें ताकि सबसे पूर्वकाल बिंदु मिल सके जहां फ्रंटोनासल सिवनी नाक और ललाट हड्डियों से मिलती है और लैंडमार्क की ऊर्ध्वाधर और एंटीरोपोस्टीरियर स्थिति निर्धारित करने के लिए क्लिक करें।
- कोरोनल दृश्य में, सबसे पूर्वकाल बिंदु सुनिश्चित करने के लिए नाक की हड्डी गायब होने से ठीक पहले पल खोजने के लिए माउस व्हील को ऊपर और नीचे स्क्रॉल करें और नैशन की क्षैतिज स्थिति निर्धारित करने के लिए क्लिक करें।
- अक्षीय दृश्य में, एंटीरोपोस्टीरियर स्थिति को समायोजित करें क्योंकि यह सबसे पूर्वकाल बिंदु पर है।
- आर या (ऑर्बिटल): 3 डी मॉडल (चित्रा 2) में सही कक्षीय समोच्च के मार्जिन पर सबसे अवर बिंदु पर क्लिक करें।
- कोरोनल दृश्य में, सही कक्षा के अवर मार्जिन पर सबसे कम बिंदु खोजने के लिए माउस व्हील को ऊपर और नीचे स्क्रॉल करें और क्लिक करें।
- धनु दृश्य में, सही मैक्सिला या जाइगोमैटिक हड्डी संरचना के सबसे बेहतर बिंदु पर क्लिक करें जो कक्षा की निचली सीमा का गठन करता है।
- अक्षीय दृश्य में, माउस के माध्यम से स्क्रॉल करें और क्लिक करें ताकि लाल क्रॉस उस स्थान पर स्थित हो जहां आंख की कक्षा रिम मिलती है।
- एल या (ऑर्बिटल): 3 डी मॉडल (चित्रा 2) में बाएं कक्षीय समोच्च के मार्जिन पर सबसे अवर बिंदु पर क्लिक करें और आर या के लिए प्रक्रिया के रूप में तीन विचारों पर बिंदु को संशोधित करें।
- आर पीओ (पोरियन): 3 डी मॉडल (चित्रा 2) में सही बाहरी श्रवण मांस की रूपरेखा के सबसे बेहतर बिंदु पर क्लिक करें।
- कोरोनल दृश्य में, क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर स्थिति निर्धारित करने के लिए सही लौकिक हड्डी के निम्नतम बिंदु पर क्लिक करें.
- धनु दृश्य में, ऊर्ध्वाधर और पूर्वकाल-पीछे की स्थिति को समायोजित करने के लिए सही बाहरी श्रवण मांस की रूपरेखा के सबसे बेहतर बिंदु पर क्लिक करें।
- अक्षीय दृश्य में, माउस व्हील को क्लिक करने के लिए स्क्रॉल करें जहां बाहरी श्रवण नहर दिखाई देती है, जिसमें लौकिक हड्डी की रेखा गायब हो जाती है।
- एल पो (पोरियन): 3 डी मॉडल (चित्रा 2) में बाएं बाहरी श्रवण मीटस की रूपरेखा के सबसे बेहतर बिंदु पर क्लिक करें और आर पीओ के लिए प्रक्रिया के रूप में तीन मल्टीप्लानर विचारों में बिंदु को संशोधित करें।
नोट: पांच बुनियादी कंकाल स्थलों, जिनमें नैशन, दाएं और बाएं ऑर्बिटल्स, और पुनर्निर्मित क्रैनियोफेशियल मॉडल(चित्रा 2)में दाएं और बाएं छिद्र शामिल हैं, अब पहचाने जाते हैं। - पुनर्निर्मित क्रैनियोफेशियल मॉडल के पुनर्विन्यास को पूरा करने के लिए Done बटन पर क्लिक करें।
- लैंडमार्क पैनल में प्रारंभिक लैंडमार्क पिकिंग बटन पर क्लिक करें और डेंटिशन I लैंडमार्क समूह का चयन करें।
नोट: कपाल आधार, टीएमजे, मैक्सिलरी कंकाल, मैंडिबुलर कंकाल, डेंटिशन I, और सॉफ्ट ऊतक के लैंडमार्क समूह पहले से ही क्रानियोफेशियल विश्लेषण के लिए चुने गए हैं। - प्रारंभिक लैंडमार्क पिकिंग पैनल में निष्पादित बटन पर क्लिक करें और सॉफ़्टवेयर को स्वचालित रूप से प्रारंभिक स्थलों को चुनने दें और उनके निर्देशांक निर्धारित करें।
- स्थलों को संशोधित करते समय, वॉल्यूम टैब में मैनुअल लैंडमार्क पिकिंग बटन दबाएं, आवश्यक समायोजन करें, और पुष्टि करने के लिए Done बटन पर क्लिक करें (चित्र 3)।
3. डीडीआई विलय प्रक्रिया
- उपकरण पैनल (चित्रा 4) में डेंटिशन स्कैन बटन के पंजीकरण पर क्लिक करें.
- मैक्सिला डेंटिशन चुनें और डेंटिशन रजिस्ट्रेशन पैनल में लोड बटन पर क्लिक करें।
- मैक्सिला डेंटिशन एसटीएल फाइलों को लोड करने के लिए फ़ोल्डर में सीबीसीटी मॉडल के साथ उसी रोगी की एसटीएल फाइलों का चयन करें। एक बार एसटीएल फाइलें खुलने के बाद, स्क्रीन के दाईं ओर डीडीआई और स्क्रीन के बाईं ओर सीबीसीटी के चार दृश्य (3 डी, अक्षीय, धनु और कोरोनल) देखें।
- लोड किए गए डीडीआई पर पंजीकरण स्थलों को चुनें: दाएं मैक्सिलरी पहले दाढ़ (आर यू 6 सीपी) के मेसिओबुकल क्यूप्स, चीरा किनारे (आर यू 1 सीपी) पर सही मैक्सिलरी सेंट्रल इंसुलेटर मिडपॉइंट, और बाएं मैक्सिलरी के मेसिओबुकल पुच्छ पहले दाढ़ (एल यू 6 सीपी) (चित्रा 5) नीले त्रिकोणीय तीर को आगे और पीछे स्विच करके।
नोट: DDI को घुमाने के लिए माउस को बायाँ-क्लिक करें और खींचें और ज़ूम इन और आउट करने के लिए राइट-क्लिक करें और खींचें। मैन्युअल रूप से डिजिटलीकृत होने के बाद पंजीकरण स्थलों को एक साथ मशीन-सीखा स्वचालन द्वारा कैलिब्रेट किया जाता है। - डेंटिशन रजिस्ट्रेशन पैनल में Done बटन पर क्लिक करें।
- स्वचालित पंजीकरण (चित्रा 6) की पुष्टि करने के लिए हां बटन पर क्लिक करें।
- मैंडिबुलर डेंटिशन मर्जिंग के लिए, मैंडिबल डेंटिशन चुनें और डेंटिशन रजिस्ट्रेशन पैनल में लोड बटन पर क्लिक करें। 3.6 के लिए 3.2 कदम दोहराएँ. मैंडिबुलर डेंटिशन पर पंजीकरण स्थलों को चुनें: दाएं/बाएं निचले पहले दाढ़ (R-/L- L6CP) का मेसियोबुकल पुच्छ, चीरा किनारे पर दायां निचला पहला छेनी मध्य बिंदु (R L1CP)।
- डीडीआई को अब पुनर्निर्मित सीबीसीटी मॉडल (चित्र 7) के साथ मिला दिया गया है।
- विलय को संशोधित करते समय, डेंटिशन पंजीकरण पैनल (चित्रा 8) में पंजीकरण लैंडमार्क चुनें बटन पर क्लिक करें।
4. प्रत्येक मील के पत्थर के 3 डी समन्वय मान (एक्स, वाई, और जेड) प्राप्त करना
- वॉल्यूम टैब में मैनुअल लैंडमार्क पिकिंग बटन पर क्लिक करें या लैंडमार्क के 3D समन्वय मान प्राप्त करने के लिए विश्लेषण टैब पर क्लिक करें। डेटा निर्यात के लिए, विश्लेषण टैब
→डेटा निर्यात पैनल पर जाएं, और डेटा को फ़ाइल के रूप में सहेजने के लिए लैंडमार्क बटन पर क्लिक करें।
नोट: एक्स-प्लेन (क्षैतिज) वह विमान है जो नैशन से होकर गुजरता है, फ्रैंकफोर्ट क्षैतिज (एफएच) विमान के समानांतर जो बाएं और दाएं ऑर्बिटल्स और दाएं पोरियन से गुजरता है। वाई-प्लेन (मिडसैगिटल) एक्स-प्लेन के लंबवत है, जो नैशन और बेसिन से होकर गुजरता है। जेड-प्लेन (कोरोनल) विमान को नैशन (शून्य बिंदु; 0, 0, और 0) (चित्र 9) के माध्यम से क्षैतिज और मध्य सैगिटल विमानों के लंबवत सेट करता है।
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Representative Results
यहां हमने एआई-आधारित कार्यक्रम का उपयोग करके सीबीसीटी और डीडीआई की एकीकरण प्रक्रिया का वर्णन किया। इसकी विश्वसनीयता और प्रजनन क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए, सतह आधारित पंजीकरण (एसबीआर) के साथ एक तुलनात्मक अध्ययन आयोजित किया गया था। यह निर्धारित किया गया था कि सहसंबंध ρ H1 = 0.77, α = 0.05, और शक्ति (1−β) = 0.8018 के तहत शक्ति विश्लेषण के बाद दस का न्यूनतम नमूना आकार आवश्यक था। मार्च 2016 से अक्टूबर 2019 तक सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी बुंडैंग अस्पताल में ऑर्थोगैथिक रोगियों से सीबीसीटी स्कैन और डिजिटल दंत छवियों के कुल 17 सेटों का अध्ययन किया गया था। एक ही आबादी के लिए संपूर्ण एसबीआर और एबीआर प्रक्रियाओं को एक ही परीक्षक द्वारा दो बार दोहराया गया था, एक ऑर्थोडोंटिक निवासी जिसने 1.5 से अधिक वर्षों के लिए लैंडमार्क पहचान में प्रशिक्षित किया था। SBR कुछ पिछले अध्ययन 9,10 (चित्रा 10) की है कि के समान एक प्रोटोकॉल के माध्यम से प्रदर्शन किया गया था. प्रत्येक कार्यक्रम के साथ बार-बार एकीकरण के बाद x, y, और z समन्वय मूल्यों में औसत अंतर R-/L-U6CP, और R U1CP का मूल्यांकन किया गया था। सभी डेटा का सांख्यिकीय रूप से एसपीएसएस 22.0 सॉफ्टवेयर के साथ विश्लेषण किया गया था। स्थलों के निर्देशांक में विश्वसनीयता प्रत्येक एबीआर, एसबीआर, और उन दोनों के बीच intraclass सहसंबंध (आईसीसी)19का उपयोग कर प्रजनन क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए विश्लेषण किया गया था.
L-U6CP, और R U1CP के x-, y- और z- समन्वय मूल्यों की इंट्रा-पर्यवेक्षक विश्वसनीयता ABR (0.950 ≤ ICC ≤ 0.998) और SBR (0.886 ≤ ICC ≤ 0.997) के लिए महत्वपूर्ण और लगभग सही थी, क्रमशः (तालिका 1)। अधिकांश स्थलों में y- और z- समन्वय मूल्यों में विश्वसनीयता अंतर महत्वपूर्ण था और SBR और ABR के बीच पर्याप्त समझौते के लिए लगभग सही दिखाया गया था। हालांकि, R-/L-U6CP और R U1CP के x-समन्वय मान क्रमशः मध्यम, औसत दर्जे और निम्न समझौते प्रस्तुत करते हैं, और महत्वहीन थे।
जैसा कि तालिका 2 में दिखाया गया है, दोहराया एकीकरण से सभी समन्वय मूल्यों का मतलब अंतर प्रत्येक विधि में काफी अलग नहीं था। एक्स-निर्देशांक पर ये अंतर एबीआर के लिए -0.005 से -0.098 मिमी और एसबीआर के लिए -0.212 से 0.013 मिमी तक थे। वे एबीआर के लिए वाई-निर्देशांक पर -0.084 से -0.314 मिमी तक थे, और एसबीआर के लिए -0.007 से 0.084 मिमी तक, और एबीआर के लिए जेड-निर्देशांक पर -0.005 से 0.045 मिमी और एसबीआर के लिए 0.567 से 0.074 मिमी तक थे। हालांकि, एबीआर और एसबीआर के बीच पहले और दूसरे पंजीकरण के बीच औसत अंतर में कोई महत्व नहीं था।
चित्रा 1: एक क्रानियोफेशियल मॉडल को फिर से पेश करना। यह लैंडमार्क पैनल में रीओरिएंटेशन बटन पर क्लिक करके शुरू किया गया है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
चित्रा 2: पुनर्निर्मित क्रैनियोफेशियल मॉडल के पुनर्विन्यास के लिए पांच बुनियादी स्थल; नाशन, दाएं और बाएं ऑर्बिटल्स, और दाएं और बाएं छिद्र। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
चित्रा 3: प्रारंभिक स्वचालित मील का पत्थर चयन के बाद स्थलों और उनके निर्देशांक। लैंडमार्क की समीक्षा और संशोधन वॉल्यूम टैब में मैनुअल लैंडमार्क पिकिंग बटन पर क्लिक करके किया जा सकता है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
चित्रा 4: पुन: उन्मुख क्रानियोफेशियल मॉडल के साथ डिजिटल दंत छवियों को विलय करने की शुरुआत। यह टूल्स पैनल में रजिस्ट्रेशन ऑफ डेंटिशन स्कैन बटन पर क्लिक करके किया जाता है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्रा 5: लोड किए गए डिजिटल दंत चित्रों पर तीन पंजीकरण स्थलों का स्थान। सही मैक्सिलरी पहले दाढ़ (आर यू 6 सीपी) के मेसिओबुकल क्यूप्स, चीरा किनारे (आर यू 1 सीपी) पर सही मैक्सिलरी केंद्रीय छेनी मध्य बिंदु, और बाएं मैक्सिलरी पहले दाढ़ (एल यू 6 सीपी) के मेसिओबुकल पुच्छ। इन स्थलों को एक साथ मशीन-सीखा स्वचालन द्वारा कैलिब्रेट किया गया था। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्रा 6: लोड किए गए डिजिटल दंत चित्रों और सीबीसीटी पर तीन पंजीकरण स्थलों की पुष्टि। मैक्सिलरी पहले दाढ़ (R U6CP, L U6CP) और दाएं ऊपरी केंद्रीय छेनी मध्य बिंदु (R U1CP) के दाएं और बाएं मेसियोबुकल क्यूप्स। हाँ बटन पर क्लिक करने से स्वचालित पंजीकरण होता है। संक्षिप्तीकरण: सीबीसीटी = शंकु-बीम गणना टोमोग्राफी। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्रा 7: डिजिटल दंत छवि के साथ पुनर्निर्मित क्रैनियोफेशियल मॉडल विलय हो गया। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
चित्र 8: विलय को संशोधित करना। विलय को संशोधित करते समय, डेंटिशन पंजीकरण पैनल में पिक रजिस्ट्रेशन लैंडमार्क बटन पर क्लिक करें। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्रा 9: कार्यक्रम के संदर्भ विमान। एक्स-प्लेन (क्षैतिज) वह विमान है जो नैशन से होकर गुजरता है, फ्रैंकफर्ट क्षैतिज (एफएच) विमान के समानांतर होता है जो बाएं और दाएं ऑर्बिटल्स और दाएं पोरियन से गुजरता है। वाई-प्लेन (मिडसैगिटल) एक्स-प्लेन के लंबवत है, जो नैशन और बेसिन से होकर गुजरता है। जेड-प्लेन (कोरोनल) विमान को नैशन (शून्य बिंदु; 0, 0, और 0) के माध्यम से क्षैतिज और मध्य सैगिटल विमानों के लंबवत सेट करता है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्रा 10: पुनर्निर्मित सीबीसीटी छवियों के दंत भागों में मैक्सिलरी डिजिटल दंत छवियों का सतह-आधारित पंजीकरण। (ए) विलय से पहले और (बी)। सबसे पहले, प्रारंभिक बिंदुओं को मैक्सिलरी पहले दाढ़ के मेसिओबुकल क्यूप्स और सीबीसीटी और डीडीआई में केंद्रीय incenders के संपर्क बिंदु का उपयोग करके पंजीकृत किया गया था। इसके बाद, पुनरावृत्त निकटतम बिंदु एल्गोरिथ्म का उपयोग करके अधिक सटीक एकीकरण प्राप्त करने के लिए सतह को पंजीकृत किया गया था। संक्षिप्तीकरण: सीबीसीटी = शंकु-बीम गणना टोमोग्राफी; डीडीआई = डिजिटल दंत चित्र। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
तालिका 1: प्रत्येक एबीआर और एसबीआर में और उनके बीच चेहरे की सीबीसीटी और डिजिटल दंत छवियों को एकीकृत करते समय प्रत्येक मील का पत्थर के तीन निर्देशांक में विश्वसनीयता। * युग्मित टी परीक्षण; †स्वतंत्र टी परीक्षण। आईसीसी > 0.8 / 0.6 / 0.4 / 0.2 या ≤ 0.2 क्रमशः समझौते की बहुत अच्छी, अच्छी, मध्यम, निष्पक्ष या खराब ताकत का प्रतिनिधित्व करते हैं। संक्षिप्ताक्षर: सीबीसीटी = शंकु-बीम गणना टोमोग्राफी; एआई = कृत्रिम बुद्धिमत्ता; एबीआर = एआई-आधारित पंजीकरण; SBR = सतह आधारित पंजीकरण; CI = विश्वास अंतराल; ICC= इंट्राक्लास गुणांक। कृपया इस तालिका को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें.
तालिका 2: एबीआर और एसबीआर के साथ चेहरे के सीबीसीटी और डिजिटल दंत छवियों के बार-बार पंजीकरण से प्रत्येक मील का पत्थर के तीन निर्देशांक में औसत अंतर। Δ (1st-2nd), DDI और चेहरे की CBCT छवियों के पहले पंजीकरण (1st) और दूसरे पंजीकरण (2nd) के बीच प्रत्येक लैंडमार्क के x, y और z निर्देशांक में औसत अंतर। * युग्मित टी परीक्षण; †स्वतंत्र टी परीक्षण; जन्मविलकॉक्सन साइन-रैंक टेस्ट। पी < 0.05 पर महत्व निर्धारित किया गया था। संक्षिप्ताक्षर: सीबीसीटी = शंकु-बीम गणना टोमोग्राफी; एआई = कृत्रिम बुद्धिमत्ता; एबीआर = एआई-आधारित पंजीकरण; SBR = सतह आधारित पंजीकरण; S.D. = मानक विचलन। कृपया इस तालिका को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें.
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Discussion
प्रस्तुत प्रोटोकॉल का उपयोग करके, स्थलों का डिजिटलीकरण और सीबीसीटी और डीडीआई को एकीकृत करना मशीन-सीखा सॉफ्टवेयर का उपयोग करके आसानी से पूरा किया जा सकता है। इस प्रोटोकॉल के लिए निम्नलिखित महत्वपूर्ण चरणों की आवश्यकता है: i) CBCT स्कैन में सिर का पुनर्विन्यास, ii) CBCT और DDI का डिजिटलीकरण, और iii) DDI के साथ CBCT छवियों का विलय। सिर के पुनर्विन्यास के लिए पांच स्थलों का डिजिटलीकरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह स्थानिक क्षेत्रों में संदर्भ विमानों के साथ सिर की 3 डी स्थिति निर्धारित करता है। DDI पर तीन लैंडमार्क (R-/L-U6CP और R U1CP) को मैन्युअल रूप से डिजिटाइज़ किए जाने के बाद मशीन-सीखे गए स्वचालन द्वारा कैलिब्रेट किया गया था। एकमात्र मैनुअल प्रक्रिया पुनर्निर्मित सीबीसीटी मॉडल में बुनियादी पांच कंकाल स्थलों का पता लगा रही थी, जिसमें नैशन, दाएं और बाएं ऑर्बिटल्स, और छिद्र(चित्रा 2), और डीडीआई में तीन दंत स्थल, आर-/एल-यू6सीपी, और आर यू1सीपी(चित्रा 5)शामिल हैं। इसलिए, उपयोगकर्ता को इन आठ स्थलों को डिजिटाइज़ करने में अनुभव करने की आवश्यकता है, जो पंजीकरण की त्रुटियों को प्रभावित कर सकते हैं। SBR की औसत खपत समय सीबीसीटी और डीडीआई एक कार्यक्रम विशेषज्ञ द्वारा विलय के लिए 3-4 मिनट था. एबीआर कार्यक्रम में, पुन: अभिविन्यास के लिए पांच स्थलों को चुनने के लिए औसतन 50 एस, डीडीआई में तीन स्थलों को चुनने के लिए 40 एस और सीबीसीटी और डीडीआई को विलय करने के कार्यक्रम के लिए 2-3 एस का उपभोग किया गया था। इसके अलावा, पूरे सीबीसीटी में स्वचालित लैंडमार्क पिकिंग का समय लैंडमार्क समूह चयन के अनुसार 30 सेकंड से 2 मिनट तक भिन्न होता है।
जब कुछ स्थलों का डिजिटलीकरण अभेद्य होता है, तो उन्हें मैन्युअल डिजिटलीकरण और मैनुअल पंजीकरण पर क्लिक करके संशोधित किया जा सकता है। मान लीजिए कि कोई शारीरिक या रूपात्मक विचरण है (उदाहरण के लिए, केंद्रीय incisors या पहले दाढ़ गायब हैं), एक चिकित्सक CBCT और DDI में कुछ बिंदुओं को मिलान करने के लिए अनुकूलित करके विशिष्ट स्थलों की पहचान कर सकता है।
सीबीसीटी और डीडीआई के साथ विभिन्न एकीकरण विधियों की औसत त्रुटियों के बारे में, मार्करों का उपयोग करने वाले पिछले अध्ययनों ने पंजीकरण त्रुटियों की सीमा 0.1 से 0.5 मिमी20 तक होने की सूचना दी। एक विरूपण साक्ष्य प्रतिरोधी सतह आधारित पंजीकरण में, लिन एट अल 0.10 से 0.43 मिमी11 तक सटीकता त्रुटियों की सूचना दी. हालांकि, हमारे अध्ययन में, एबीआर में औसत अंतर की सीमा एसबीआर (0.001 से 0.314 मिमी; तालिका 2)। इसका मतलब है कि एबीआर में एसबीआर की तुलना में अधिक सटीकता हो सकती है। दिलचस्प बात यह है कि एबीआर में मैक्सिलरी इंसुलेटर के जेड-समन्वय और एसबीआर में एक्स-समन्वय ने अपेक्षाकृत कम औसत त्रुटियां दिखाईं। यह एबीआर और एसबीआर के बीच मैक्सिलरी छेनी के विभिन्न स्थलों से प्राप्त किया जा सकता है, जो क्रमशः मैक्सिलरी इंसुलेटर का मध्य बिंदु और संपर्क बिंदु है।
इसके अलावा, धातु कलाकृतियों और एकीकरण के दौरान ऑपरेटर के अनुभव का स्तर सीबीसीटी और डीडीआई को विलय करते समय सटीकता को प्रभावित कर सकता है। Nkenke एट अल 0.13 मिमी और 0.27 मिमी बिना और धातु विरूपण साक्ष्य सुधार के साथ, क्रमशः21 की सूचना दी. एक अन्य अध्ययन में पाया गया कि मैक्सिलरी दांतों ने विभिन्न ऑपरेटर समूहों10 के बीच एसबीआर के साथ एक्स-समन्वय मूल्यों में खराब-से-मध्यम विश्वसनीयता प्रस्तुत की। लगातार, हमारे अध्ययन में, मैक्सिलरी फर्स्ट मोलर्स और इंसुलेटर के एक्स-समन्वय मूल्यों की विश्वसनीयता ने एबीआर और एसबीआर के बीच तुलना में मध्यम-से-गरीब समझौता प्रस्तुत किया। इसके अलावा, अधिकांश स्थलों में y-/z- निर्देशांक में विश्वसनीयता पर्याप्त समझौते के लिए लगभग सही थी, जबकि x-निर्देशांक मध्यम से निम्न समझौते(तालिका 1)को दर्शाते थे। एक्स-निर्देशांक में यह परिवर्तनशीलता पहले दाढ़ में संरोधक पहनने और मैक्सिलरी केंद्रीय incenders में भीड़ या रिक्ति के कारण स्थलों की अस्पष्टता से प्राप्त की जा सकती है।
सीबीसीटी की एआई-पहचान के संबंध में, शिखाओं, किनारों, एपिस और विशिष्ट घनत्व वाले क्षेत्रों के बीच स्थलों का पता लगाना आसान है और इसलिए, उच्चतम सटीकता22 पेश करते हैं। गुइलोट एट अल पाया कि कपाल आधार में स्थलों maxilla और mandible14 में उन लोगों की तुलना में उच्च सटीकता से पता चला. हालांकि, इन अध्ययनों ने डीडीआई के साथ सीबीसीटी का विलय नहीं किया और एआई द्वारा केवल सीबीसीटी में शारीरिक स्थलों की पहचान का मूल्यांकन किया।
इस अध्ययन में एबीआर की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक छोटा नमूना आकार था; एक बड़े नमूना आकार के साथ आगे मूल्यांकन की जरूरत है। इस अध्ययन को ध्यान में रखते हुए केवल एक परीक्षक द्वारा आयोजित किया गया था, अंतर-परीक्षक मतभेद विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकते हैं, जिसका आगे अध्ययन किया जा सकता है। इसके अलावा, चूंकि यह प्रोटोकॉल मशीन-सीखा एल्गोरिदम पर आधारित था जिसमें एक नमूना डेटाबेस के साथ कनवल्शन तंत्रिका नेटवर्क विकसित किए गए थे, डेटाबेस को समय-समय पर अपडेट किया जाना चाहिए। यह समझा जाना चाहिए कि दांतों और चेहरे की हड्डी की शारीरिक विविधता, विशेष रूप से डेंटोफेशियल विकृति में, रेडियोग्राफिक घनत्व में अंतर और सीबीसीटी और डीडीआई के संकल्प के परिणामस्वरूप समझौता डेटा प्रतिनिधित्व हो सकता है। इस एबीआर प्रोटोकॉल को इम्प्लांट या पीरियडोंटल सर्जरी को प्रीडिजाइन करने और कंप्यूटर-एडेड ऑर्थोगैथिक सर्जरी और ऑर्थोडोंटिक उपचार का अनुकरण करने के लिए लागू किया जा सकता है।
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Disclosures
लेखक हितों के टकराव की घोषणा नहीं करते हैं।
Acknowledgments
इस अध्ययन को सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी बुंडैंग हॉस्पिटल (एसएनयूबीएच) रिसर्च फंड द्वारा समर्थित किया गया था। (अनुदान संख्या 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 |
References
- Plooij, J. M., et al. Digital three-dimensional image fusion processes for planning and evaluating orthodontics and orthognathic surgery. A systematic review. J Oral Maxillofac Surg. 40 (4), 341-352 (2011).
- Badiali, G., et al. Virtual orthodontic surgical planning to improve the accuracy of the surgery-first approach: A prospective evaluation. J Oral Maxillofac Surg. 77 (10), 2104-2115 (2019).
- 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 Dent. 21 (4), 265-271 (2012).
- Park, J. H., et al. Creation of digital virtual patient by integrating CBCT, intraoral scan, 3D facial scan: an approach to methodology for integration accuracy. J Craniofac Surg. 33 (4), e396-e398 (2022).
- Almutairi, T., et al. Replacement of the distorted dentition of the cone-beam computed tomography scans for orthognathic surgery planning. J Oral Maxillofac Surg. 76 (7), 1561.e1-1561.e8 (2018).
- Rangel, F. A., Maal, T. J., Berge, S. J., Kuijpers-Jagtman, A. M. Integration of digital dental casts in cone-beam computed tomography scans. ISRN Dent. 2012, 949086 (2012).
- Yang, W. M., Ho, C. T., Lo, L. J. Automatic superimposition of palatal fiducial markers for accurate integration of digital dental model and cone beam computed tomography. J Oral Maxillofac Surg. 73 (8), 1616.e1-1616.e10 (2015).
- Swennen, G. R., et al. A cone-beam computed tomography triple scan procedure to obtain a three-dimensional augmented virtual skull model appropriate for orthognathic surgery planning. J Craniofac Surg. 20 (2), 297-307 (2009).
- Noh, H., Nabha, W., Cho, J. H., Hwang, H. S. Registration accuracy in the integration of laser-scanned dental images into maxillofacial cone-beam computed tomography images. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 140 (4), 585-591 (2011).
- Zou, B., et al. Accuracy of a surface-based fusion method when integrating digital models and the cone beam computed tomography scans with metal artifacts. Sci Rep. 12 (1), 8034 (2022).
- Lin, H. H., et al. Artifact-resistant superimposition of digital dental models and cone-beam computed tomography images. J Oral Maxillofac Surg. 71 (11), 1933-1947 (2013).
- Park, J. H., et al. Use of artificial intelligence to predict outcomes of nonextraction treatment of Class II malocclusions. Semin Orthodontics. 27 (2), 87-95 (2021).
- Bao, H., et al. Evaluating the accuracy of automated cephalometric analysis based on artificial intelligence. BMC Oral Health. 23 (1), 1-10 (2023).
- Gillot, M., et al. Automatic landmark identification in cone-beam computed tomography. Orthod Craniofac Res. , (2023).
- Blum, F. M. S., et al. Evaluation of an artificial intelligence-based algorithm for automated localization of craniofacial landmarks. Clin Oral Invest. 27, 2255-2265 (2023).
- Al-Ubaydi, A. S., Al-Groosh, D. The validity and reliability of automatic tooth segmentation generated using artificial intelligence. The Scientific World Journal. 2023, 5933003 (2023).
- Urban, R., et al. AI-assisted CBCT data management in modern dental practice: Benefits, limitations and innovations. Electronics. 12 (7), 1710 (2023).
- Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., Lang, A. G. Statistical power analyses using G*Power 3.1: tests for correlation and regression analyses. Behav Res Methods. 41 (4), 1149-1160 (2009).
- Landis, J. R., Koch, G. G. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics. 33, 159-174 (1977).
- Uechi, J., et al. A novel method for the 3-dimensional simulation of orthognathic surgery by using a multimodal image-fusion technique. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 130 (6), 786-798 (2006).
- Nkenke, E., et al. Fusion of computed tomography data and optical 3D images of the dentition for streak artifact correction in the simulation of orthognathic surgery. Dentomaxillofac Radiol. 33 (4), 226-232 (2004).
- Lagravère, M. O., et al. Intraexaminer and interexaminer reliabilities of landmark identification on digitized lateral cephalograms and formatted 3-dimensional cone-beam computerized tomography images. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 137 (5), 598-604 (2010).
