Halbautomatische planimetrische Quantifizierung von Zahnbelag mittels intraoraler Fluoreszenzkamera
Summary
In dieser Arbeit wird ein halbautomatisiertes digitales Bildanalyseverfahren zur planimetrischen Quantifizierung von offengelegtem Zahnbelag auf Basis von Bildern vorgestellt, die mit einer intraoralen Fluoreszenzkamera aufgenommen wurden. Die Methode ermöglicht eine schnelle und zuverlässige Quantifizierung von Zahnbelag im Forschungsumfeld.
Abstract
Die Ansammlung von Zahnbelag wird anhand klinischer Indizes oder des planimetrischen Plaque-Index (PPI) quantifiziert, der die relative Fläche eines Zahns misst, die von Plaqueablagerungen bedeckt ist. Im Vergleich zu klinischen Indizes hat der PPI eine höhere Trennschärfe, die traditionelle Planimetrie ist jedoch eine zeitaufwändige Analyse, da die mit Plaque bedeckten und sauberen Zahnbereiche für jedes Bild manuell mit einer Bildverarbeitungssoftware bestimmt werden müssen. Hier stellen wir eine Methode zur teilautomatisierten planimetrischen Quantifizierung von Zahnbelag vor, die die schnelle Verarbeitung von bis zu 1.000 Bildern gleichzeitig ermöglicht. Die Methode nutzt den verbesserten Kontrast zwischen offengelegter Plaque, gesunden Zahnoberflächen und Weichteilen in Fluoreszenzbildern, die mit einer intraoralen Kamera aufgenommen wurden. Die sorgfältige Durchführung der klinischen Verfahren und die genaue Bildaufnahme sind entscheidende Schritte für die erfolgreiche teilautomatisierte Identifizierung der mit Plaque bedeckten Bereiche. Die Methode eignet sich für die Planimetrie an gesunden Gesichts- und Mundzahnoberflächen, auf den meisten Kompositrestaurationen und auf Zähnen mit kieferorthopädischen Brackets, jedoch nicht auf metallischen Restaurationen. Im Vergleich zu herkömmlichen PPI-Aufzeichnungen reduziert die halbautomatische Planimetrie den Zeitaufwand für die Analyse sowie den subjektiven menschlichen Input erheblich und erhöht so die Reproduzierbarkeit der planimetrischen Messungen.
Introduction
Die Quantifizierung von Zahnbelag im Forschungsumfeld erfolgt entweder anhand klinischer Indizes oder andernfalls durch Erfassung des planimetrischen Plaque-Index (PPI)1. Klinische Indizes, wie z. B. der Turesky-modifizierte Quigley-Hein-Plaque-Index, beruhen auf der visuellen Beurteilung der Plaqueabdeckung durch einen Operateur und der anschließenden Zuweisung eines Scores auf einer Ordinalskala2. Während die Bewertung schnell erfolgt, erfordert die Verwendung klinischer Indizes eine mühsame Kalibrierung zwischen und innerhalb des Prüfers, und die Bewertung leidet immer unter einem gewissen Grad an Subjektivität 3,4,5. Da die Anzahl der Scores begrenzt ist, kann es außerdem vorkommen, dass die klinischen Indizes keine relevanten Unterschiede in der Plaqueabdeckung erkennen6.
Bei planimetrischen Aufnahmen wird das Ausmaß der Plaquebedeckung auf digitalen Bildern bestimmt, indem die mit Plaque bedeckte Fläche durch die Gesamtfläche der Zahnoberfläche7 dividiert wird. Die Verwendung einer kontinuierlichen Skala erhöht die Genauigkeit und zeigt eine hohe Trennschärfe in der statistischen Analyse 8,9,10. Darüber hinaus kann man argumentieren, dass die Planimetrie weniger subjektiv ist, da der Index vom Prüfer berechnet und nicht geschätzt wird11. Traditionell wurden die mit Plaque bedeckten und die gesamten Zahnbereiche für PPI-Aufnahmen manuell bestimmt, indem die interessierenden Regionen in jedem Bild mit einer Bildverarbeitungssoftware gezeichnetwurden 7,12. Folglich war die planimetrische Analyse bisher sehr zeitaufwändig, was ihre Anwendbarkeit für größere klinische Studien verringerte6.
Bei herkömmlichen Weißlichtbildern ist der Kontrast zwischen mit Plaque bedeckten Bereichen, sauberen Zahnbereichen und dem umgebenden Gewebe schwach, so dass die automatisierte Bildverarbeitung, die typischerweise auf der intensitätsbasierten Erkennung von Objekten beruht, stark behindert ist13,14. Bilder, die mit einer Fluoreszenzkamera aufgenommen wurden, zeigen einen deutlich verstärkten Kontrast zwischen offengelegter Plaque, sauberen Zähnen, die im grünen Spektrum stark autofluoreszieren, und nicht fluoreszierenden Weichteilen1.
Hier stellen wir eine Methode zur halbautomatischen Planimetrie vor, die den Zeitaufwand für die Bildanalyse im Vergleich zu herkömmlichen PPI-Aufnahmen erheblich reduziert. Das Verfahren verwendet Standard-Offenlegungsverfahren, eine handelsübliche Fluoreszenzkamera und eine Bildanalyse-Freeware. Die für die Bildaufnahme und Bildanalyse wichtigen Parameter sowie typische Fehler und Einschränkungen der Methode werden diskutiert.
Protocol
Representative Results
Discussion
Die vorgestellte Methode zur halbautomatischen Planimetrie auf Basis von Fluoreszenzbildern stellt eine Verbesserung der Quantifizierung von Zahnbelag auf gesunden Zahnoberflächen in der Forschungsumgebung im Vergleich zur traditionellen Planimetriedar 20. Die halbautomatische Planimetrie ermöglicht die gleichzeitige Bestimmung des PPI in bis zu 1.000 Bildern unter Verwendung eines vorgegebenen Nachbearbeitungsalgorithmus. Damit ist das Verfahren wesentlich zeiteffizienter als die konventionelle Planimetrie, bei der die gesamten Zahnbereiche und die mit Plaque bedeckten Bereiche manuell durch Zeichnen von Regions of Interest in einer Bildverarbeitungssoftwarebestimmt werden 7,12. Darüber hinaus reduziert sich das Ausmaß des menschlichen Urteilsvermögens bei der Bildanalyse auf die Wahl einer Helligkeitsschwelle für die Bildsegmentierung. Dadurch werden alle Bilder gleich behandelt, und der Einfluss der Subjektivität der Untersucher wird stark reduziert11.
Die kritischen Schritte im Protokoll beziehen sich überwiegend auf die klinischen Verfahren, die für eine optimale Bildqualität hochgradig standardisiert durchgeführt werden müssen. Die Anfärbelösung muss sanft und gleichmäßig aufgetragen werden, und die Bilder sollten direkt nach dem Spülen und Trocknen an der Luft aufgenommen werden, um ein Auswaschen des Farbstoffs und damit einen Verlust des Bildkontrasts zu vermeiden. Darüber hinaus müssen Zahnfleischblutungen vermieden werden, da Hämoglobin die aufgezeichnete Fluoreszenz im roten Kanalverstärken kann 19. Die Bildaufnahme sollte bei gedimmter Raumbeleuchtung durchgeführt werden, um die Interferenz des Umgebungslichts zu reduzieren, und die Patienten müssen ihren Mund ausreichend öffnen, damit die Antagonistenzähne nicht auf den Bildern erscheinen. Der Kamerakopf muss senkrecht zur Zahnachse positioniert werden, um zu vermeiden, dass ein Teil der Kaufläche und kontralaterale Zähne erfasst werden.
Artefakte, die durch eine suboptimale Bildaufnahme entstehen, können in den meisten Fällen während der Bildanalyse entfernt werden, allerdings auf Kosten einer erheblich erhöhten Verarbeitungszeit. Einige Artefakte, die bei der Segmentierung als Objekte erkannt werden, können durch einfaches Löschen im Objekteditor gelöscht werden. Wenn Artefakte mit den als Plaque erkannten Bereichen zusammenfließen, müssen die resultierenden Objekte vor dem Entfernen im Objekteditor aufgeteilt werden. Im Extremfall kann es vorkommen, dass der Bediener auf die manuelle Bestimmung der sauberen Zahn- und Plaquebereiche zurückgreifen muss, indem er in der Software Bereiche von Interesse zeichnet. Wenn alle klinischen Verfahren korrekt durchgeführt werden, besteht die einzige subjektive Eingabe des Bedieners während der Bildanalyse darin, die Cutoff-Werte für die schwellenwertbasierten Segmentierungen zu bestimmen. Im Allgemeinen sind die mit Plaque bedeckten und sauberen Zahnbereiche in den Bildern gut definiert, aber es muss erwähnt werden, dass kleine Unterschiede in den gewählten Schwellenwerten die berechneten PPI-Werte beeinflussen, wenn auch in relativ geringem Ausmaß. Da alle für eine bestimmte Studie aufgenommenen Bilder mit identischen Schwellenwerten segmentiert werden können, hat die subjektive Wahl der Cutoff-Werte keinen Einfluss auf die Unterschiede zwischen den Behandlungs- oder Patientengruppen.
Genau wie die manuelle Planimetrie ist auch die halbautomatische Planimetrie aufgrund der Verwendung einer Offenlegungslösung nicht für longitudinale Aufnahmen von Plaqueablagerungen geeignet. Erythrosin kann das Wachstum des Biofilms durch eine antibakterielle Aktivität stören21,22,23, aber vor allem erfordert die auffällige Färbung eine professionelle Plaqueentfernung, bevor der Patient nach Hause geschickt wird. Die beschriebene Methode kann jedoch für die regelmäßige Quantifizierung der habituellen Plaque-Werte in der Klinik verwendet werden. Eine weitere Einschränkung der halbautomatischen Planimetrie ergibt sich aus den Größenunterschieden zwischen den einzelnen Zähnen. Obwohl der Abstand zwischen der Kamera und der Zahnoberfläche und damit die Größe des Sichtfeldes standardisiert werden kann, können die aufgenommenen Bilder Teile der Nachbarzähne enthalten. Diese können nicht durch einen Batch-Betrieb entfernt werden, sondern nur durch manuelles Zuschneiden der Bilder während der Analyse. Während die halbautomatische Planimetrie für die Quantifizierung von supragingivalen Plaques und Zahnstein24 auf gesunden Zahnoberflächen geeignet ist, wird in zukünftigen Arbeiten zu bestimmen sein, wie sich Entwicklungsdefekte25, kavitierte und nicht-kavitierte Kariesläsionen sowie schwere Verfärbungen auf die beschriebene Methode auswirken.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die halbautomatische Planimetrie eine Methode ist, die eine schnelle und zuverlässige Quantifizierung der Plaqueflächenabdeckung mit einer Fluoreszenzkamera ermöglicht. Es kann in klinischen Studien eingesetzt werden, die die de novo Plaquebildung bei verschiedenen Patientengruppen oder die Wirkung verschiedener Behandlungsschemata auf die Plaqueentfernung untersuchen.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Die Autoren danken Dirk Leonhardt für seine hervorragende Unterstützung bei der additiven Fertigung der maßgefertigten Abstandhalter. Lene Grønkjær, Javier E. Garcia, Charlotte K. Vindbjerg und Sussi B. Eriksen werden für ihre technische Unterstützung während der Studie gewürdigt. Die Autoren bedanken sich auch bei Matthias Beck für die technische Unterstützung beim Einsatz der Fluoreszenzkamera und bei Mette R. Jørgensen für die fruchtbaren Diskussionen.
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 |
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