Демонстрация трехмерных цефалометрических аннотаций ориентиров на компьютерной томографии человека с колбочковым пучком человека
Summary
Здесь представлен подробный протокол проведения трехмерного цефалометрического анализа с использованием конусно-лучевой компьютерной томографии человека.
Abstract
Черепно-лицевой цефалометрический анализ является диагностическим инструментом, используемым для оценки взаимосвязи различных костей и мягких тканей в области головы и лица. Цефалометрический анализ традиционно проводился с использованием 2D-рентгенограмм и наборов ориентиров и ограничивался размерными, линейными и угловыми измерениями и 2D-отношениями. Растущее использование 3D-конусно-лучевой компьютерной томографии (КЛКТ) в стоматологической области диктует необходимость перехода к 3D-цефалометрическому анализу, который включает в себя форму и более реалистичный анализ продольного развития во всех трех плоскостях. Это исследование представляет собой демонстрацию 3D-цефалометрического анализа с использованием проверенного набора ориентиров скелетной ткани на КЛКТ-сканировании человека. Подробная инструкция по аннотации каждого ориентира на 3D-томе предоставляется в рамках пошагового протокола. Сгенерированные измерения и 3D-координаты ориентиров могут быть экспортированы и использованы как в клинических, так и в исследовательских целях. Внедрение 3D-цефалометрического анализа в фундаментальные и клинические черепно-лицевые исследования приведет к будущим достижениям в области черепно-лицевого роста и развития.
Introduction
Цефалометрический анализ, который исследует стоматологические и скелетные отношения человеческого черепа, является клиническим применением цефалометрии. В дополнение к антропологам, биологам развития, судебным экспертам и черепно-лицевым исследователям, которые изучают эволюцию человека и черепно-лицевое развитие, он используется специалистами в области гигиены полости рта, включая стоматологов, ортодонтов, челюстно-лицевых хирургов, в качестве инструмента планирования лечения. Самыми ранними учреждениями, которые использовали цефалометрический анализ в ортодонтии, были Хофрат в Германии и Бродбент в США в 1931 году 1,2,3. Основная цель анализа состояла в том, чтобы предоставить теоретический и практический ресурс для оценки черепно-лицевых пропорций человека и определения анатомического источника неправильного прикуса1. Это позволило отслеживать характер роста верхней и нижней челюсти, контролировать их реляционное положение в пространстве и наблюдать изменения в мягких тканях и смещение зубов. В результате изменения, вызванные ортодонтическим лечением, могут контролироваться, а скелетные и стоматологические отношения могут быть охарактеризованы для постановки диагноза для планирования лечения. Оценка зубочелюстного комплекса проводилась путем сравнения цефалометрического отслеживания пациента с референсными значениями, которые были репрезентативными для нормальной популяции аналогичного возраста, расы и этнической принадлежности1.
Традиционный метод анализа состоял из двумерного (2D) изображения трехмерных (3D) структур 4,5. Основным недостатком этого метода является искажение и увеличение анатомических структур с помощью обычной рентгеновской визуализации на простой пленке или в цифровом формате, что может привести к неточным цефалометрическим трассировкам и интерпретациям 6,7. Первоначальное внедрение 3D-визуализации в виде аксиальной компьютерной томографии (КТ) и спиральной КТ не включало стоматологические или немедицинские приложения из-за высокой стоимости и высоких доз облучения. Однако появление конусно-лучевой компьютерной томографии (КЛКТ) смягчило эти опасения, поскольку затраты и дозы облучения были значительно ниже, чем КТ1. Сдвиг в этом повествовании о визуализации стимулировал широкое использование КЛКТ в ортодонтии для улучшения диагностики и планирования лечения. Основное преимущество 3D-визуализации по сравнению с обычным методом 2D-изображения заключается в том, что 3D позволяет исследователю рассматривать анатомические структуры без наложений и пространственных искажений (т.е. положения головы человека). Поэтому возможно гораздо более точное позиционирование анатомических ориентиров, используемых для проведения цефалометрического анализа, особенно в случаях асимметрии лица. Более того, можно проанализировать гораздо большую анатомическую область.
Одним из самых последних достижений в области цефалометрии является внедрение глубокого обучения (DL) для автоматического обнаружения ориентиров 8,9,10,11. Хотя результаты этих исследований являются многообещающими, уровни точности в размещении ориентиров пока не являются удовлетворительными. Более того, в большинстве этих исследований используются относительно небольшие наборы ориентиров, полученные из предыдущих 2D-цефалометрических анализов, что обеспечивает недостаточное покрытие основания черепа, которое является важной структурой для изучения черепно-лицевого роста и развития. В этом демонстрационном видео подробно демонстрируется методология проведения ручного высокоточного 3D-цефалометрического анализа с использованием валидированного набора 3D-ориентиров скелетной ткани, охватывающих области лица, основания черепа, нижней челюсти и зубов, для использования в клинических и научных исследованиях с использованием КЛКТ-визуализации4. Пример выполненного 3D-анализа приведен на рисунке 1.
Protocol
Representative Results
Discussion
Медицина и стоматология уже вступили в эру 3D-визуализации. В дисциплинах черепно-лицевой и стоматологической визуализации все чаще используются КЛКТ-сканирование из-за низкого излучения и снижения стоимости обновленных систем по сравнению с традиционными компьютерными томографами, простой калибровки использования персонала, относительно быстрого и легкого сбора данных с минимальным сотрудничеством с пациентом, а также возможности генерировать несколько других диагностических изображений и анализов из одного сканирования. Поэтому клиницистам и исследователям важно знать, как читать, диагностировать и анализировать эти 3D-изображения, а также научиться изучать черепно-лицевой рост и развитие в 3D.
Чтобы помочь клиницистам и исследователям в этой области, мы представляем пошаговый протокол и видеодемонстрацию для проведения 3D-цефалометрического анализа с использованием КЛКТ-сканирования человека. Эти ориентиры были ранее определены и подтверждены в предыдущей публикации, где была подтверждена их точность и повторяемость4. Подробные инструкции по уточнению для каждого ориентира также помогают пользователям правильно аннотировать каждый ориентир. Процесс аннотации ориентиров еще больше упрощается за счет использования предустановленных видов скана, которые соответствуют области, в которой должен быть расположен каждый ориентир. Эта функция значительно экономит время и усилия пользователя. Тем не менее, требуется обучение, и пользователям требуется практика для достижения точной аннотации ориентиров.
Валидированная 3D-конфигурация ориентира, используемая в этом протоколе, обеспечивает достаточное покрытие скелетной ткани лица, верхней челюсти, нижней челюсти и основания черепа. Таким образом, истинная морфология черепно-лицевых структур более точно представлена для оценки размеров, конфигурации и ориентации черепно-лицевого комплекса и составляющих его структур. Ориентиры мягких тканей не включены в этот протокол, но пользователи могут добавлять ориентиры по выбору в предоставленную конфигурацию, как описано в протоколе. Кроме того, по практическим причинам этот протокол не может включать конкретные инструкции для другого программного обеспечения для 3D-анализа, но может быть соответствующим образом адаптирован каждым пользователем.
Помимо диагностической ценности генерируемых стандартных цефалометрических измерений, в основном для клиницистов, свобода, предлагаемая с использованием этого анализа для вычисления углов и линейных расстояний между любыми 3D-ориентирами, позволит создать новые цефалометрические анализы, которые обеспечат более подробные и полные оценки. Тем не менее, наше будущее направление включает в себя установление новых соответствующих нормативных значений, точно так же, как 2D-нормативные значения были созданы в прошлом.
Кроме того, быстрыми темпами развивается применение ГОМС на основе ориентиров в черепно-лицевой клинической и исследовательской области. Исследователи в области эволюционной биологии и биологии развития и антропологии используют этот анализ уже более десяти лет, но недавно были представлены новые клинические приложения в области ортодонтии, зубочелюстной ортопедии и черепно-лицевой хирургии. ГМА также может быть использован как часть количественного фенотипирования в случае врожденных заболеваний с черепно-лицевыми проявлениями, а также для выявления тонких морфологических различий, приписываемых генным мутациям13,14,15,16. Кроме того, интеграция различных количественных подходов путем связывания морфометрических данных с функциональным анализом, а также генетическими данными может дать новые знания о черепно-лицевом развитии как в здоровых, так и в больных группах.
Благодаря недавним достижениям в области вычислений и визуализации, проведение этого типа анализа теперь возможно на персональных компьютерах, при этом уже доступно несколько пакетов программного обеспечения, включая Checkpoint, Geomorph (пакет статистического программного обеспечения R), Amira-Aviso и SlicerMorph. Эти программы могут помочь исследователям в области медицины, которые могут быть незнакомы с многомерным статистическим анализом, проводить GMA с наличием встроенных автоматизированных функций.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Это исследование было поддержано Программой внутренних исследований Национального института стоматологических и черепно-лицевых исследований (NIDCR) Национальных институтов здравоохранения (NIH) и программой повышения квалификации в области ортодонтии и зубочелюстной ортопедии Колледжа стоматологической медицины Университета Роземана.
Materials
| Invivo6 Dental Software | Anatomage | N/A | 3D Imaging Software (including 3D analysis module) |
References
- Proffit, W. R., Fields, H. W., Larson, B., Sarver, D. M. Contemporary Orthodontics – E-Book. Elsevier Health Sciences. , (2018).
- Broadbent, B. H. A new x-ray technique and its application to orthodontia. The Angle Orthodontist. 1 (2), 45-66 (1931).
- Hans, M. G., Palomo, J. M., Valiathan, M. History of imaging in orthodontics from Broadbent to cone-beam computed tomography. American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics. 148 (6), 914-921 (2015).
- Liberton, D. K., Verma, P., Contratto, A., Lee, J. S. Development and validation of novel three-dimensional craniofacial landmarks on cone-beam computed tomography scans. The Journal of Craniofacial Surgery. 30 (7), e611-615 (2019).
- Pittayapat, P., Limchaichana-Bolstad, N., Willems, G., Jacobs, R. Three-dimensional cephalometric analysis in orthodontics: a systematic review. Orthodontics & Craniofacial Research. 17 (2), 69-91 (2014).
- Lo Giudice, A., et al. The evolution of the cephalometric superimposition techniques from the beginning to the digital era: a brief descriptive review. International Journal of Dentistry. 2021, 6677133 (2021).
- Graf, C. C., Dritsas, K., Ghamri, M., Gkantidis, N. Reliability of cephalometric superimposition for the assessment of craniofacial changes: a systematic review. European Journal of Orthodontics. 44 (5), 477-490 (2022).
- Dot, G., et al. Automatic 3-dimensional cephalometric landmarking via deep learning. Journal of Dental Research. 101 (11), 1380-1387 (2022).
- Kang, S. H., Jeon, K., Kang, S. H., Lee, S. H. 3D cephalometric landmark detection by multiple stage deep reinforcement learning. Scientific Reports. 11 (1), 17509 (2021).
- Schwendicke, F., et al. Deep learning for cephalometric landmark detection: systematic review and meta-analysis. Clinical Oral Investigations. 25 (7), 4299-4309 (2021).
- Yun, H. S., Jang, T. J., Lee, S. M., Lee, S. H., Seo, J. K. Learning-based local-to-global landmark annotation for automatic 3D cephalometry. Physics in Medicine and Biology. 65 (8), 085018 (2020).
- Bookstein, F. L. . Morphometric Tools for Landmark Data: Geometry and Biology. , (1992).
- Almpani, K., et al. Loeys-Dietz and Shprintzen-Goldberg syndromes: analysis of TGF-β-opathies with craniofacial manifestations using an innovative multimodality method. Journal of Medical Genetics. 59 (10), 938-946 (2022).
- Liberton, D. K., et al. Craniofacial analysis may indicate co-occurrence of skeletal malocclusions and associated risks in development of cleft lip and palate. Journal of Developmental Biology. 8 (1), 2 (2020).
- Whitman, M. C., et al. TUBB3 Arg262His causes a recognizable syndrome including CFEOM3, facial palsy, joint contractures, and early-onset peripheral neuropathy. Human Genetics. 140 (12), 1709-1731 (2021).
- Kidwai, F. K., et al. Quantitative craniofacial analysis and generation of human induced pluripotent stem cells for Muenke syndrome: A case report. Journal of Developmental Biology. 9 (4), 39 (2021).
