• Cikkarchívum
    • Általános fogászat
    • COVID-19
    • Endodontia
    • Esztétika
    • Fogtechnika
    • Orthodontia
    • Lézer technológia
    • Implantológia
    • Parodontológia
    • Praxismenedzsment
    • Protetika
    • Szájhigiénia
    • DNEWS
  • Apróhirdetés
    • Apróhirdetések
    • Hirdetés feladása
  • Webshop
  • Események
    • DentalWorld2022
  • Médiaajánló
    • Média ajánló
    • Dental Press Media offers
  • Kapcsolat
Nincs találat
Összes találat

Nincsenek termékek a kosárban.

Dental.hu
  • Szakmai Hírek
  • Endodontia
  • Esztétika
  • Implantológia
  • Orthodontia
  • Szájhigiénia
  • Fogtechnika
  • E-JOURNAL
  • Videótár
  • Szakmai Hírek
  • Endodontia
  • Esztétika
  • Implantológia
  • Orthodontia
  • Szájhigiénia
  • Fogtechnika
  • E-JOURNAL
  • Videótár
Nincs találat
Összes találat
Dental.hu
Nincs találat
Összes találat
Főoldal Cikkarchívum Implantológia

Ismeretlen eredetű implantátumok felismerése CBCT felvételek alapján
Dr. Szabó Róbert

2021-07-30
Implantológia
Olvasási idő: 9 perc
Ismeretlen eredetű implantátumok felismerése CBCT felvételek alapján Dr. Szabó Róbert
Megosztom FacebookonMegosztom LinkedinenElküldöm emailben
A kutatás alapja, céljai

A fogászati implantátumok piaca, kizárólag európai viszonylatban több, mint 1.5 milliárd Euro-ra volt tehető a 2015-ös évben, és növekedő tendenciát mutatva 2023-ra elérheti a 2.2 milliárd Euro-t (Forrás: Millenium Research Group). Mindemellett nem csak a behelyezett implantátumok száma bővül évre-évre, de a rendelkezésre álló implantátumok köre is egyre változatosabb. Az implantátum-kínálat fokozódó szélesedése, a nagyfokú árversenyben pillanatnyilag előnyben lévők folyamatos változása, valamint a páciensek fokozott mobilitása egyre magasabbra növeli az orvos-váltások számát. Ez egyben azt is jelenti, hogy amikor a páciens új orvoshoz kerül, az orvos nem minden esetben tudja, hogy a beteg milyen típusú implantátumokkal lett korábban ellátva. Szükség esetén az ilyen ismeretlen típusú implantátumokra az orvos nem tud új fogpótlást készíteni, ugyanis minden implantátum típusnak – sokszor még azonos gyártótól származó, de eltérő termékvonal esetén is – saját, speciális eszközrendszere van. Kutatásunk célja egy olyan újszerű algoritmus, amelynek segítségével az orvos – a megfelelő dokumentáció hiányában és a beteg tájékozatlansága ellenére – képes megállapítani az adott, meglévő implantátum típusát.

Anyag és módszer

Alaki sajátságok

Első lépésben különböző implantátumokról készült, nagy felbontású CBCT felvételek elemzése alapján megállapítottuk, melyek azok a jól felismerhető formai sajátságok, amelyek alapján az egyes implantátumok megfelelően elkülöníthetők egymástól, majd prioritási sorrendet állítottunk fel.

Alaki tulajdonságok tekintetében az implantátum teljes formáját, valamint a nyak és a test viszonyát vizsgáltuk, a menetek tekintetében vizsgáltuk a nyaki makro-, illetve mikromenet meglétét, valamint a menetmélységet. Az ötödik formai tulajdonság az apikális kialakítás volt.

  • Alak: kúpos, cilindrikus, enyhén kúpos
  • Nyak: szélesebb a testnél, keskenyebb a testnél, azonos szélesség
  • Nyaki menet: mikro, makro
  • Menetmélység: állandó, változó
  • Apex: lapos, domború

Megvizsgáltuk, hogy a kutatásba bevont 11 implantátum típust összehasonlítva, melyik tulajdonságok összehasonlításával lehet a legtöbb implantátum azonosságát kizárni, mely implantátumok esetében hány tulajdonságot kellett vizsgálni a teljes kizáráshoz (teljes kizárás = biztosan elkülöníthető a többi implantátumtól), illetve mely tulajdonságok vizsgálatával lehet többszörös kizárást elérni (több tulajdonság tekintetében is biztosan elkülöníthető a többi implantátumtól).

A vizsgálatok 10,9%-ában találtunk egyszeres kizárást (egyetlen tulajdonság alapján), 2,7%-ában maradt egy nem kizárható típus, és 86,4%-ában többszörös kizárást találtunk (minden típustól több tulajdonságban is találtunk eltérést).

Összehasonlítható adatok

Az objektív,  képi adatfeldolgozás megteremtésének  másik fontos eleme annak kidolgozása, hogyan lehet a CBCT felvételekből olyan standardizált képeket előállítani, amelyek megbízható inputként szolgálnak az értékelést végző algoritmus számára.

A 3D rekonstrukciók (1. ábra) alapján készült STL file-ok használata volt az első lehetőség. Az olyan felvételeknél, ahol az implantátum körül egyéb struktúrák is vannak (csont, fogak, másik implantátum, szuprastruktúra) a képet ki kell vágni. A ROI (Region Of Interest) szűkítése a CBCT készülék alapsíkjai mentén lehetséges. A páciensekről készült felvételeken ezek a síkok nem esnek egybe a vizsgálandó implantátum síkjaival. A felvétel tengelyeit meg kell változtatni úgy, hogy azok a készülék eredeti tengelyeivel essenek egybe. A képfeldolgozó szoftverek 3D üzemmódjában a képkivágás és a tengelykorrekció azonban nem elég pontos és nem standardizálható.

1. ábra

Vizsgálataink során arra jutottunk, hogy a sziluett képek jelenthetik a legnagyobb valószínűséggel a megfelelő összehasonlítási alapot. Alapvetően kétféle sziluett képet lehet előállítani, szummációs (2. ábra) és metszet (3. ábra).

2. ábra
3. ábra

A szummációs képek esetében teljes dimenzió „árnyéka” fog megjelenni. Bár ezen elvileg több részlet van, mégis elmosódottabbak és kevésbé „olvashatók” ezek a képek. Ennek oka, hogy csavarról van szó. A menetemelkedés miatt nem csak oldal irányban, de mélységében is változik a menetek lefutása, ami szétkeni a képen a menet sziluettjét.

A metszeti képek esetében a csak az adott síkban lévő dimenzíó fog megjelenni – valóban két dimenzó lesz. Ennek feltétele, hogy a metszet a lehető legvékonyabb legyen.

A vizsgálatainkhoz használt szoftverrel a legvékonyabb metszet, ami előállítható, azonos vékonyságú a felvétel térbeli felbontását jelentő voxelméret dimenziójával: 75 mikron. Ennél nagyobb vastagságú metszetek hasonló torzulást fognak mutatni, mint a szummációs képek.

Alapvető fontosságú, hogy a metszetek esetében a metszősík pontosan az implantátum tengelyében fusson, különben nem a legszélesebb dimenziót fogja megjeleníteni. A másik nagyon fontos szempont, hogy a metszősík párhuzamosan kell, fusson az implantátum hossztengelyével. Ellenkező esetben a sziluett torzulni fog. MPR üzemmódban lehetőség van a metszősíkok tengelyének megváltoztatására – akár egymástól függetlenül is (ez nem javasolt) -, valamint a felvétel síkjainak az eredeti metszősíkokhoz való igazítására. Ez utóbbi javasolt, úgy, hogy mindhárom dimenzióban az implantátum síkjai megegyezzenek a metszősíkokkal.

Gondot jelentett az implantátumok un. metszőéle. Ez az esetek jelentős részében nem szimmetrikus. Lehet belőle kettő, vagy három. Azokban az esetekben ahol két metszőél van, nagy gondot igényel a beállítás, hogy azok ne jelentsenek kontrollálhatatlan asszimmetriát – úgy kell beállítani a metszősíkot, hogy a metszeten pont egyik metszőél se torzítsa a képet. Azoknál az implantátumoknál, amelyeknél három metszőél van ez semmiképpen sem lehetséges. Mivel a metszősík beállítása nem standardizálható, minden esetben más és más képet fogunk látni, így azok nem lesznek alkalmasak az összehasonlításra. Egy implantátumról nagyon kicsi az esélye, hogy pontosan ugyanolyan képet állítsunk elő, és ez nem írható le, hogyan.

Végül úgy döntöttünk, hogy a metszősíkot úgy állítjuk be, hogy az implantátum egyik oldalán metszőél nélkül a legnagyobb dimenzió jelenjen meg. A későbbiekben a szoftvernek ezeket a képeket még át kell alakítani az összehasonlítás előtt, úgy hogy a hossztengely mentén meg kell felezni az implantátumot, és a teljes oldalt tükrözni kell, ami már automatizálható és standardizálható. Így metszőél nélküli, ismételhető módon előállítható képeket kaphatunk. A képeket a jobb összehasonlíthatóság érdekében még egy tekintetben módosítottuk szoftveresen: szürkeárnyalatosból fekete, vagy fehér képponttá alakítottuk az adott pixelt, attól függően, melyik színhez áll közelebb a palettán így az adatbázisba kétszínű – fekete / fehér – képeket vittünk be (4. ábra).

    ⇒     

A felismerési folyamat

A leírt módszerrel az ismert implantátumokról készült, standardizált képekből implantátum könyvtárat készítettünk az összehasonlító algoritmus számára.

A vizsgálandó implantátumok felvételeit ugyanezzel a módszerrel készítjük elő és ezeket fogja a szoftver az adatbázisrekordokban található ismert implantátumokkal összehasonlítani a korábban meghatározott paraméterek alapján.

Input:

  • beültetett_id (a kiválasztott korábban feltöltött beültetett implantátum azonosítója)
  • menet_egyezés (menet egyezés súlya az összehasonlítási folyamatban)
  • menet_kizárás (mekkora menet eltérés esetén zárja ki az adott mintát a felismerési folyamatból)
  • alaki_egyezés (alaki egyezés súlya az összehasonlítási folyamatban)
  • alaki_kizárás (mekkora alaki eltérés esetén zárja ki az adott mintát a felismerési folyamatból)
  • furatmélység_egyezés (furatmélység egyezés súlya az összehasonlítási folyamatban)
  • furatmélység_kizárás (mekkora furatmélység eltérés esetén zárja ki az adott mintát a felismerési folyamatból)

Output:

  • minta_id
  • alaki egyezés mértéke %
  • menet egyezés mértéke %
  • furatmélység egyezés mértéke %
  • összesített egyezés mértéke %

Minden egyes összehasonlítás eredményét adatbázisba mentettük, majd a folyamat végén a súlyozási paraméterekkel és kizárási számokkal meghatároztuk az öt legnagyobb egyezőséget mutató mintaimplantátumot.

Tesztelés

Az első tesztelést részben natív (nem szájban lévő), részben szájban lévő implantátumokról készült nagy felbontású CBCT felvételekkel végeztük, részben a szoftver segítségével, részben anélkül.  A szoftver nélküli vizsgálat résztvevőinek előzetesen egymás által – egymás számára – random módon kiválogatott implátum képeket kellett a már rendelkezésre álló implantáum könyvtár alapján azonosítani –„ránézésre”.

A tesztelés során célunk volt megállapítani

  • van-e különbség a felismerési sikerrátában natív és páciensben lévő implantátumok esetén (natív implantátmok képeit az implantátumkönyvtárból vettük),
  • milyen sikerességgel lehetséges az implantátumok szoftveres kiválasztása az ugyanazon képek alapján történő emberi összehasonlításhoz képest,
  • melyek azok a felvételi és képfeldolgozási paraméterek, amelyek mellett az algoritmus sikeresen működik, és melyek azok, amelyeket ki kell zárni a feldolgozhatóság köréből,
  • mely összehasonlítási paraméterek a legfontosabbak, és jelentik a legfőbb alapot a megfelelő azonosításhoz.
Eredmények

A sikerráta 100% natív (nem páciens) felvételek esetében és a 71,04% a páciens felvételek esetében. Az eltérést részben a szoftver beállításainak tulajdonítottuk, de az is megállapítható volt, hogy a páciensekről készült felvételek minősége lényegesen változatosabb, mint a natív felvételeké (környező szövetek, fémek, jelenléte, bemozdulás, stb.).

A vizuális összehasonlítás sikerrátája a projektben dolgozó fogorvos esetében 72%, míg a projektben dolgozó nem fogorvosok esetében 65, illetve 66% volt. Laikus megfigyelők esetében ez az arány már csak 40%, 43% és 44% volt, ami azt jelzi, hogy a vizsgálatot végző személyek tapasztalat és az implantátumokkal kapcsolatos tudása messzemenően befolyásolja a felismerés sikerességét (5. ábra).

5. ábra

A páciensképek felismerésének aránya nem különbözik szignifikáns módon a natív felvételekétől – a legjobb képminőség esetén. A legjobb képminőség azonban a vártakkal szemben nem feltétlenül a legnagyobb felbontással esik egybe. Ennek oka az lehet, hogy a 75 mikronos felbontású felvételek expozíciós ideje hosszabb, így nagyobb az esélye a bemozdulásnak, míg a kisebb felbontást jelentő 100 mikronos képek rövidebb expozíciós idővel készülnek, ezért stabilabba beteg a felvétel közben.

A téves azonosítások 91%-ában a szoftver csak a méretet tévesztette el, a gyártót ebben az esetben is eltalálta. Sok olyan eset látható, ahol a szoftver az alaki egyezőség helyes megállapítását felülbírálta a menet nagyobb arányú egyezése miatt, és végül helytelen megállapítás született.

A teszteredmények alapján módosítottuk az egyes alaki tulajdonságok súlyozását, majd újabb tesztet végeztünk azonos módszerrel – ezúttal már csak a szoftverrel.

A sikerráta 92,5%-ra javult a gyártó felismerése tekintetében, ami jobb, mint a humán adat alapú felismerés sikerrátája, Bár a pontos típus tekintetében még így is csak 50% volt a sikerráta, ez nem feltétlenül jelent problémát a gyakorlati felhasználás tekintetében, hiszen a gyártó ismerete többségében elegendő a szükséges eszközök beszerzéséhez.

Következtetések

A fogászati implantátumok bővülő piaca, és választéka, valamint a páciensek fokozódó mobilitása egyre gyakrabban szembesíti az átlagos – fogbeültetést akár nem is végző – fogorvost olyan implantátumokkal, amelynek típusa nem ismert. A nem regisztrált, vagy a nem Magyarországon behelyezett implantátumok esetében az EESZT nem jelent megoldást. Ilyen esetekben segítség lehet egy olyan algoritmus, amely a rutinszerűen rendelkezésre álló vizsgálati módszerek – CBCT felvétel – segítségével képes megállapítani a már csontban lévő implantátum típusát. A szoftveres összehasonlítás gyorsabb, és szignifikánsan jobb eredményt nyújt, mint az orvos által végzett vizuális összehasonlítás, ráadásul a szoftveres összehasonlításhoz rendelkezésre áll egy széleskörű adatbázis, ami az egyes praxisokban elérhetetlen. A módszer fejlesztéséhez elengedhetetlen ennek az adatbázisnak a fejlesztése, illetve szükséges a vizsgálati módszerek további finomítása is.

Előző cikk

HATÉKONY ÚT AZ ESZTÉTIKA ELÉRÉSÉHEZ

Következő cikk

A new approach for patients on direct oral anti-coagulant medication

TOVÁBBI CIKKEK

EGY MINIMÁLINVAZÍV  IMPLANTÁCIÓS ELJÁRÁS  A MAXILLA HÁTSÓ RÉSZÉNEK REHABILITÁCIÓJÁRA

EGY MINIMÁLINVAZÍV IMPLANTÁCIÓS ELJÁRÁS A MAXILLA HÁTSÓ RÉSZÉNEK REHABILITÁCIÓJÁRA

2022-06-13
0

Biztosan az arcüregemelés a legjobb megoldás? A fogatlan állcsont implantációs pótlással történő rehabilitációja egy megbízható és széleskörűen elfogadott kezelési eljárás...

A KOMBINÁLT ATRÓFIA  KISZÁMÍTHATÓ KEZELÉSE

A KOMBINÁLT ATRÓFIA KISZÁMÍTHATÓ KEZELÉSE

2022-06-01
0

A rövid és extra rövid implantátumok egyre gyakoribb kezelési lehetőséget jelentenek a maxilla és mandibula vertikális atrófiája esetében. Ezek az...

Lebenyképzés nélküli  implantáció és azonnali  ideiglenes korona készítése vékony állcsontgerinc esetén Megagen R2 GATE segítségével

Lebenyképzés nélküli implantáció és azonnali ideiglenes korona készítése vékony állcsontgerinc esetén Megagen R2 GATE segítségével

2022-05-23
0

Esetismertetés Manapság „futótűzként” terjed a digitális technológia a fogászat minden területén. Számtalan intraorális és labor-scanner, digitálisan tervezett fogszabályozási rendszer, és...

Új MultiNeO NiNA felszín bemutató

Új MultiNeO NiNA felszín bemutató

2022-05-11
0

Ismerjük meg az új, innovatív, aktív, hidrofil felületű NiNA implantátumot, melynek bemutatására 2022. május 25-én, szerdán kerül sor a Semmelweis...

Direkt orális antikoaguláns terápiában részesülő  páciensek ellátásának  újszerű elvei

Direkt orális antikoaguláns terápiában részesülő páciensek ellátásának újszerű elvei

2022-05-04
0

Az implantátum behelyezés azon sebészi beavatkozások körébe tartozik, amely lehetőséget biztosít a pácienseknél fennálló foghiány megszüntetésére. Ezeket a beavatkozásokat a...

Az eritroplákia jelentősége a szájüregi daganatok etiopatogenezisében

Az eritroplákia jelentősége a szájüregi daganatok etiopatogenezisében

2022-04-20
0

Bár Fournier és Darier már 1893-ban beszámol a pénisz, majd 1865-ben Gibb a hangszalag vörös léziójáról, első leírójának máig Queyrat-ot...

Továbbiak betöltése
Következő cikk
A new approach for patients on direct oral anti-coagulant medication

A new approach for patients on direct oral anti-coagulant medication

A pozitív gondolkodás ereje a fogászatban

A pozitív gondolkodás ereje a fogászatban

A keratinizált íny szélesítése kollagén mátrixxal

A keratinizált íny szélesítése kollagén mátrixxal

PRÉMIUM TARTALMAKHOZ

OLVASTA MÁR?

Partial extraction therapy and implant treatment in the maxilla

Partial extraction therapy and implant treatment in the maxilla

2022-07-01
Norvég tanulmány szerint a nagy fájdalomintenzitás a nem megoldódó TMD kockázati tényezője

Norvég tanulmány szerint a nagy fájdalomintenzitás a nem megoldódó TMD kockázati tényezője

2022-06-30
Célzott endodonciai  mikrosebészet

Célzott endodonciai mikrosebészet

2022-06-29
Teljes szájüregi rehabilitáció Zolid FX segítségével

Teljes szájüregi rehabilitáció Zolid FX segítségével

2022-06-27
Conservative Ultrathin Veneer Restorations with Minimal Reduction: A 5-year Follow-up Report

Conservative Ultrathin Veneer Restorations with Minimal Reduction: A 5-year Follow-up Report

2022-06-24
Az Oral-B és a Straumann mérföldkőnek számító szövetséget jelent be a periimplantáris és parodontális egészséggel kapcsolatos tudományos oktatás érdekében

Az Oral-B és a Straumann mérföldkőnek számító szövetséget jelent be a periimplantáris és parodontális egészséggel kapcsolatos tudományos oktatás érdekében

2022-06-23

DENTAL WORLD 2022

APRÓ

  • Fogorvosi Állás
    Vissza nem térő lehetőség KEZDŐ FOGORVOSOK számára is! Csatlakozz Mosonmagyaróvár teljesen digitális fogászatához, ahol a munkafolyamatok digitális módon integrálva vannak…

    [Több]

  • Diplomás dentálhigiénikus pozíció a Naturadentnél
    A Naturadentnél, a keményszöveti lézerfogászat vezető hazai képviselőjeként, innovatív szakmai csapatunkkal arra törekszünk, hogy pácienseinket a lehető legmagasabb színvonalon gyógyítsuk.…

    [Több]

WEBSHOP AJÁNLÓ

  • Fogtechnika éves előfizetés 10 000 Ft
  • Dental Magazinok éves előfizetés 36 000 Ft 19 800 Ft
  • Gengigel Prof 29 990 Ft

VÁLOGASSON!

  • Akciós termékek (14)
  • Egyéb (27)
  • Fogkefék-fogkrémek (18)
    • Emmi-Dent fogkefe, fogkrém (9)
    • Ionickiss fogkefék (3)
    • Megasonex fogkefe (3)
    • Oral B elektromos fogkefék (1)
    • Philips elektromos fogkefék (2)
  • Gengigel (6)
  • Könyvek, Újságok (37)
    • Szakkönyvek (30)
    • Szaklapok (3)
    • Újság előfizetések (4)
  • Naptár (1)
  • Pólók humoros felirattal (4)

IMPRESSZUM

Kiadja: DP Hungary Kft.
1012 Budapest, Kuny Domokos utca 9.
Telefon: +36 30 472 0030, 06-1-793-1874
E-mail: info@dental.hu,
Cégjegyzék szám: 01 09 679976

Felelős kiadó: Nagy Erika
Szerkesztőségi titkár: Bárdos Veronika
Tördelő szerkesztő: Sárközi András
Szakmai tartalom felelős: Dr. Riba Magdolna

Olvasta már?

Partial extraction therapy and implant treatment in the maxilla

Norvég tanulmány szerint a nagy fájdalomintenzitás a nem megoldódó TMD kockázati tényezője

Célzott endodonciai mikrosebészet

Étkezési zavarok és fogászat: A korai jelek felismerése a fogorvosi rendelőben

Teljes szájüregi rehabilitáció Zolid FX segítségével

Conservative Ultrathin Veneer Restorations with Minimal Reduction: A 5-year Follow-up Report

KÖZLEMÉNYEK

ÁSZF | Adatvédelem

Dental.hu © 2022

Nincs találat
Összes találat
  • Kapcsolat
  • Webshop
  • Apróhirdetések
  • DENTAL WORLD 2022
  • Cikkek
    • Általános fogászat
    • Digitális fogászat
    • Endodontia
    • Esztétika
    • Fogtechnika
    • Implantológia
    • Lézer technológia
    • Orthodontia
    • Parodontológia
    • Praxismenedzsment
    • Protetika
    • Szájhigiénia
    • Szakmai Hírek
    • COVID-19

Dental.hu © 2022

  • Belépés
Elfelejtett jelszó?
Lost your password? Please enter your username or email address. You will receive a link to create a new password via email.