Цель и постановка задачи работы.

Целью магистерской работы является проектирование специализированной компьютерной системы построения трехмерной модели челюстно-лицевой области на основании данных СКТ и определения анатомо-топографических параметров на построенной модели при подготовке к операции дентальной имплантации.

В ходе выполнения данной работы предполагается решить следующие задачи:

  1. Общий анализ предмета исследования и постановка задачи;
  2. Обзор и анализ существующих систем и разработок, которые связаны с обработкой изображений ЧЛО;
  3. Обзор, анализ и выбор методов обработки изображений;
  4. Анализ и выбор методов построения трехмерной модели;
  5. Разработка структуры СКС, определение ее подсистем и функциональных узлов;
  6. Выбор среды разработки программного обеспечения соответственно поставленным задачам и выбранным методам;
  7. Создание СКС и ее апробация в реальных условиях;
  8. Анализ результатов, полученных при работе СКС.

Актуальность работы.

Диагностика, лечение и реабилитация травм челюстно–лицевой области была и остается одной из актуальных задач челюстно–лицевой хирургии. Пострадавшие с травмами ЧЛО составляют до 25% всех пациентов клиник челюстно–лицевого профиля, отмечается рост числа тяжелых повреждений костей лицевого скелета, которые в 10–12% случаев сочетаются с повреждениями других органов и систем, достаточно высоким остается уровень развития осложнений — до 15–25% [1].

В последние годы во все сферы медицины активно внедряются компьютерные технологии, призванные не заменить врача-клинициста, а предоставить в его распоряжение максимально широкий выбор инструментов для решения тех или иных клинических задач.

В сфере челюстно–лицевой хирургии, в частности в хирургической стоматологии, такой технологией может быть построенная по результатам спиральной компьютерной томографии трехмерная модель интересующего участка челюстно–лицевой области [2]. Имея такую модель, врач–клиницист имеет возможность более достоверно оценить анатомические особенности конкретного пациента, локализацию, границы и распространенность патологического процесса, спланировать объем оперативного вмешательства, оценить результаты проведенного лечения.

Поэтому актуальной задачей является разработка специализированной компьютерной системы (СКС) определения анатомо–топографических параметров кости по данным спиральной компьютерной томографии (СКТ), которая по полученным данным будет определять наиболее подходящий имплантат из базы данных и осуществлять его позиционирование в трехмерной модели челюстно–лицевой области. Использование такой СКС позволит наиболее полно представить границы, размеры и объем дефекта (деформации), спланировать ход оперативного вмешательства, снизить риск возникновения послеоперационных осложнений.

Планируемые практические результаты.

Разрабатываемая специализированная компьютерная система должна отвечать следующим требованиям, которые сформулированы с учетом анализа уже существующих аналогичных систем:

  1. СКС должна быть самостоятельным независимым приложением;
  2. СКС должна иметь возможность открытия файлов DICOM без использования конвертора;
  3. СКС должна строить трехмерную модель по всем снимкам массива или выделенного участка челюстно–лицевой области на основании результатов СКТ;
  4. СКС должна строить сечение массива изображений на основании указанной линии сечения;
  5. СКС должна определять анатомо–топографические параметры, необходимые для выбора дентального имплантата;
  6. СКС должна иметь собственную базу имплантатов, которая хранит информацию о доступных типах дентальных имплантатов и их параметрах;
  7. СКС должна на основании вычисленных параметров предлагать наиболее подходящий имплантат из имеющихся к базе;
  8. СКС должна иметь возможность визуальной оценки расположения имплантата путем его позиционирования в предполагаемом месте внедрения;
  9. СКС должна формировать выходной отчет в удобном для врача виде.

На основании перечисленных требований определяются предполагаемые функциональные возможности системы и практические результаты.

Обзор существующих систем и разработок.

1. Глобальный обзор.

SKYplanX, производитель Bredent.
Благодаря планированию по SKYplanX полностью учитывается эстетика будущей конструкции. Внешний вид аппарата приведен на рис.1.

Внешний вид аппарата SKYplanX
Рисунок 1 – Внешний вид аппарата SKYplanX.

Получив данные, зуботехническая лаборатория приступает к изготовлению хирургического шаблона с титановыми направляющими. Гипсовая модель со скан протезом позиционируется в аппарате SKYplanX согласно полученным данным. В скан–протезе проводится сверление отверстий, с дальнейшей установкой титановых гильз–направляющих. Таким образом, бывший скан–протез превращается в хирургический шаблон.

Далее перед проведением оперативного вмешательства хирургический шаблон примеряется в полости рта. Только после этого этапа хирург стоматолог может приступить к проведению операции.

В ходе сверления хирург меняет втулки необходимого диаметра для жёсткого сопровождения сверла. Имплантат также возможно установить непосредственно через втулку соответствующего диаметра, что исключает незапланированное изменение угла введения [3].

Достоинства:

  1. При отсутствии в библиотеке программы необходимого имплантата, существует возможность во время планирования разработать собственный дизайн;
  2. Возможность проведения имплантации малоинвазивной методикой;
  3. Безопасность проведения хирургического этапа, т.к. планирование проводится с учётом всех имеющихся анатомических образований (гайморовы пазухи, учитывается анатомия септ, наличие полипов, объемы костной ткани между полостью пазухи и полостью рта, канал нижнечелюстного сосудисто–нервного пучка, расположение ментальных отверстий, а также выраженность петли канала, положение корней зубов, ограничивающих дефект зубного ряда);
  4. При возникновении обстоятельств, осложняющих проведение какого–либо этапа, есть возможность коррекции плана лечения ещё на этапе планирования в программе SKYplanX;
  5. Сокращается время приёма пациента, т.к. врач перед хирургическим этапом имеет не приблизительные данные, а точный план своих действий и жёсткий хирургический шаблон с титановыми направляющими, который полностью исключает незапланированное изменение направления введения имплантата.

Недостатки:

  1. Ошибки, допущенные на начальных этапах работы (создание протеза), можно выявить лишь на этапе припасовки протеза в полости рта, что может привести к потере времени и финансовым затратам (работу будет необходимо начать сначала);
  2. Необходимость создания анатомических оттисков и воскового прототипа;
  3. Ориентированность на работу с оборудованием фирмы Bredent.


2. Национальный обзор.

На данный момент в Украине было разработано, по заказу хирургов–стоматологов, программное обеспечение под названием KORONIDA [4]. Эта программа предназначена для обнаружения и хранения данных о повреждении только челюстно–лицевой области, в дальнейшем есть возможность хранить все этапы лечения.

Система KORONIDA является конструктором, с помощью которого пользователь может выявить и выделить на изображении область интереса. Данные в системе представлены в виде цепочки документов, отражающих все этапы обработки. Система предусмотрена для работы как одного пользователя с локального компьютера, так и для одновременной работы множества пользователей в локальной сети.


3. Локальный обзор.

Разработка специализированной компьютерной системы, направленной на решение рассмотренных выше задач, описана в магистерской работе Даниленко Т.В. Разработка СКС определения анатомо–топографических параметров челюстно–лицевой области по данным СКТ на этапе планирования дентальной имплантации [5]. Внешний вид системы приведен на рис. 2.

Внешний вид СКС
Рисунок 2 – Внешний вид СКС.

Разработанная СКС имеет следующие возможности:

  1. Просмотр тегов текущего изображения DICOM;
  2. Сохранение изображения в формате JPEG;
  3. Просмотр числовых характеристик изображения;
  4. Построение поперечного сечения в месте, указанном пользователем;
  5. Определение высоты и ширины кости;
  6. Выдача информации о наиболее подходящем имплантате.

Данная СКС обладает следующими недостатками:

  1. Отсутствует возможность определения плотности костной ткани;
  2. Отсутствует возможность позиционирования выбранного имплантата в проблемной области;
  3. Отсутствует возможность построения трехмерной модели челюстно–лицевой области для пространственной оценки локализации проблемного участка.

Методы и алгоритмы, используемые для решения поставленных задач.

Результатом проведения операции СКТ является массив послойных срезов формата DICOM. Файл формата DICOM представляет собой набор тегов и значения пикселей, которые позволяют произвести визуализацию изображения [6].

Для определения необходимых параметров (ширины и высоты кости, а также плотности костной ткани) необходимо реализовать возможность построения сечения по всем снимкам, в предполагаемом месте установки имплантата. Место установки определяется врачом вручную, путем проведения на изображении снимка линии сечения. В результате построения сечения мы получим изображение, на котором требуемый участок челюсти будет отображен без искажений его формы и размеров.

Построение сечения снимков сводится к задаче создания изображения по промежуточным линиям. Каждая линия соответствует пикселям конкретного снимка КТ, а значения линий между снимками (неинформативные линии) заполняются значениями, соответствующими черному цвету.

Количество неинформативных линий на один срез можно рассчитать по формуле (1), исходя из информации (тэгов), которая содержится в каждом файле DICOM.


где К – количество неинформативных линий на срез;
D – физическое расстояние между срезами (тег (0018, 0088) – Spasing Between Slices);
T – толщина одного среза (тег (0018,0050) – Slice Thickness).

Соответственно высота полученного изображения сечения определяется по формуле (2).


где H – высота изображения в пикселях;
z – количество снимков, по которым строится сечения.

Ширина изображения сечения представляет собой длину проведенной линии, которая может быть рассмотрена как гипотенуза прямоугольного треугольника. Тогда число пикселей в линии определяется как максимальное из значений катетов (3).


где W – ширина изображения в пикселях;
dx, dy – число пикселей соответствующих катетов в прямоугольном треугольнике.

Плотность костной ткани определяется в области, которая соответствует месту внедрения имплантата. Данная область может быть определена двумя способами: путем автоматического выделения и, если результат первого способа является неудовлетворительным, путем ручного выделения интересующего участка. В качестве метода для автоматического выделения используем метод разрастания областей из семян [7]. Семена отмечают объекты, которые необходимо выделить. Области постепенно разрастаются, сравнивая все незанятые соседние пиксели с текущей областью.

В качестве меры схожести используется разность между яркостью пикселя и средней яркостью области. Пиксель с наименьшей такой разностью добавляется в соответствующую область. Процесс продолжается пока все пиксели не будут добавлены в один из регионов.

Далее осуществляется проход по всем пикселям, принадлежащим информативным линиям, внутри полученной области и находится сумма их значений. Полученная сумма делится на число просуммированных пикселей, таким образом, находится среднее арифметическое значений яркости пикселей выделенной области.

Плотность костной ткани выражается в единицах шкалы Хаунсфилда [8], для перевода в которую полученное среднее значение яркости пикселей области необходимо пересчитать по формуле (4).


где HU – значение в единицах Хаунсфилда;
PV – среднее значение яркости пикселей области;
Slope – (тег (0028, 1053) – Rescale Slope);
Intercept – (тег (0028, 1052) – Rescale Intercept).

Для определения высоты и ширины кости необходимо получить значение проведенной пользователем линии в физических единицах длины. Соответственно, необходимо рассчитать физический размеров пикселя (ширины и высоты).

Высота и ширина пикселя изображения сечения в физических единицах длины могут быть рассчитаны, как отношение реальной высоты/ширины построенного среза массива снимков СКТ, к числу пикселей, которые используются для отображения высоты/ширины сечения массива снимков (5).


где RSizePix – реальный размер пикселя сечения (высота или ширина);
RLength – реальный размер сечения (высота или ширина);
PixelNmb – размер сечения в пикселях (высота или ширина).

Тогда длина линии, которая определяет ширину или высоту кости рассчитывается по формуле (6):


где Length – реальная длина проведенной линии;
RSizeХ, RSizeY – физическая ширина и высота пикселя изображения среза;
dx, dy – число пикселей соответствующих катетов в прямоугольном треугольнике.

Область построения трехмерной модели в пространстве представляет собой параллелепипед, расположенный внутри другого, образованного полным массивом снимков текущего обследования пациента. Такой параллелепипед задается минимум двумя прямоугольниками, по одному на проекцию, которые задаются с помощью параметров: высоты (Height), ширины (Width) и длины (Length). Каждый из этих параметров может быть рассчитан по следующему принципу (7):


где X’– размер соответствующего ребра параллелепипеда (длина, ширина высота);
Х – размер соответствующего параметра имплантата;
h – расстояние, увеличивающее размер области в двух направлениях.

Эти прямоугольники связаны между собой размером одной из сторон, которая является общей гранью параллелепипеда, а также координатами по одному из направлений перемещения прямоугольника. Соответственно изменение координаты Y на горизонтальной проекции трансформируется в изменение координаты X на профильной проекции.

В качестве алгоритма построения трехмерной модели используется подход, предложенный в работе [9]. Для реализации поставленной задачи алгоритм был модифицирован. Так, вместо построения трехмерной модели с фиксированными параметрами исходных данных (ширина и длина изображения, число изображений в массиве снимков), создана модель с задаваемыми параметрами. Т.е. ширина и длина области изображения, участвующей в создании трехмерной модели, а также число таких изображений, задаются, исходя из значения определенных ранее параметров имплантации.

Результаты

На данном этапе реализованы следующие функциональные возможности приложения:

  1. Открытие файлов формата DICOM без использования внешнего конвертора. Имеется возможность открывать и обрабатывать файлы DICOM с параметрами 8 бит на пиксель, 16 бит на пиксель (изображение в градациях серого), а также открывать для просмотра файлы с параметром 24 бита на пиксель (цветное изображение).
  2. Просмотр значений тегов текущего изображения. Для считывания, отображения и обработки изображения формата DICOM нет необходимости знать значения всех тегов изображения, существует минимальный набор тегов, достаточный для решения поставленных задач.
  3. Сохранение файла DICOM в формате .PNG.
  4. Чтение всего массива снимков – результатов операции СКТ.
  5. Построение сечения дополнительных проекций интересующей области (фронтальной и вертикальной). Данная возможность необходима для точного задания участка построения трехмерной модели и позиционирования имплантата (рис. 3).
    6. Пример построения сечения. Анимация состоит из 8 кадров с задержкой 0,5 с между кадрами, число циклов повторения - 5. Объем изображения - 121 Кб
    Рисунок 3 – Пример построения проекций.
    (Анимация состоит из 8 кадров с задержкой 0,5 с между кадрами, число циклов повторения – 5. Объем изображения – 121 Кб)
  6. Построение произвольного сечения всего массива снимков для определения параметров кости (высота и ширина кости, плотность костной ткани)(рис. 4).
    7. Пример построения сечения
    Рисунок 4 – Пример построения сечения.
  7. Выделение произвольной области на изображении сечения, внутри которой будут определяться параметры кости (рис. 5).
    8. Выделение области определения параметров
    Рисунок 5 – Выделение области определения параметров.
  8. Определение высоты и ширины кости в физических единицах длины и определение плотности костной ткани в единицах Хаунсфилда [10] внутри выделенной области кости (рис. 6). Данные параметры используются для выбора типа и размеров наиболее подходящего имплантата из базы имплантатов.
    9. Определение высоты и ширины кости
    Рисунок 6 – Определение высоты и ширины кости.
  9. Задание размеров области построения трехмерной модели на трех проекциях (рис. 7).
    10. Область построения трехмерной модели. Анимация состоит из 5 кадров с задержкой 0,4 с между кадрами, число циклов повторения - 7. Объем изображения - 129 Кб
    Рисунок 7 – Область построения трехмерной модели.
    (Анимация состоит из 5 кадров с задержкой 0,4 с между кадрами, число циклов повторения – 7. Объем изображения – 129 Кб)
  10. Подготовка массива изображений к операции построения трехмерной модели, а именно: бинаризация изображений методом медианной пороговой бинаризации, выделение контура на бинаризированных изображениях, морфологические операции эрозии и наращения.
  11. Построение трехмерной модели заданной области с возможностью изменения масштаба отображения и вращения (рис. 8).
    12. Трехмерная модель. Анимация состоит из 7 кадров с задержкой 0,5 с между кадрами, число циклов повторения - 5. Объем изображения - 123 Кб
    Рисунок 8 – Трехмерная модель.
    (Анимация состоит из 7 кадров с задержкой 0,5 с между кадрами, число циклов повторения – 5. Объем изображения – 123 Кб)

Выводы

В данной статье сформулированы основные цели и задачи, которые решаются в ходе разработки СКС построения трехмерной модели челюстно–лицевой области и определения анатомо–топографических параметров имплантации. Рассмотрены и проанализированы существующие мировые и национальные разработки по данной теме, выделены их преимущества и недостатки. Определены требования, которым должна соответствовать разрабатываемая СКС и планируемые практические результаты.

Полученный в результате работы СКС набор анатомо–топографических параметров (плотности, длины и ширины кости в месте повреждения), используется для наиболее точного выбора типа и размеров дентального имплантата на этапе подготовки к хирургическому вмешательству.

Результат построения трехмерной компьютерной модели проблемного участка ЧЛО с учетом размеров и локализации имплантата визуализирует результаты обработки данных пациента, которые передаются на рассмотрение врача для дальнейшего использования при проведении операции.

Важно! При написании данного реферата магистерская работа еще не завершена. Окончательное завершение: декабрь 2013 года. Полный текст работы и материалы по теме могут быть получены у автора или его руководителя после указанной даты.

Литература

  1. Д.К. Калиновский, И.Н.Матрос–Таранец. Современные подходы в диагностике, лечении и реабилитации травм челюстно–лицевой области с использованием компьютерных технологий и телемедицины. Том 7, №1, 2009.
  2. Д.К. Калиновский, А.Н. Чуйко. Возможности использования современных компьютерных технологий CT/CAD/CAM в челюстно–лицевой хирургии. Український журнал телемедицини та медичної телематики. Том 9, №1, 2011.
  3. Клинический опыт применения компьютерного 3D планирования имплантации по системе SKYplanX [электронный ресурс]. – Режим доступа: http://stomatologclub.ru/implantology/2011/03/22/klinicheskiy-opyt-primeneniya-kompyuternogo-3d-planirovaniya-implantacii-po-sisteme-skyplanx.html
  4. Д.К. Калиновский, И.Н. Матрос-Таранец, А.Г. Пономаренко, О.В. Ченгарь. Український журнал телемедицини та медичної телематики. Том 6, №1, 2008
  5. K.В. Меркулова, Т.В. Даниленко. Розробка спеціалізованої компютерної системи визначення анатомо-топографічних параметрівщелепно-лицьової ділянки за даними скт, на етапі планування дентальної імплантації. Наукові праці ДонНТУ. Серія: обчислювальна техніка та автоматизація - №23 (201), 2012. С. 112-118.
  6. DICOM Standard [электронный ресурс]. - Режим доступа: http://medical.nema.org/standard.html
  7. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. Prentice Hall 2002, pp. 813.
  8. Converting CT Data to Hounsfield Units [электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.idlcoyote.com/fileio_tips/hounsfield.html
  9. В.Г. Адамов, К.В. Меркулова, О.Л. Толстих. Моделювання тривимірних об'єктів для збільшення ефективності проведення остеосинтезу // Вестник Херсонского государственного технического университета. – Херсон: ХГТУ, 2012. – № 1(44). – С. 323–331.
  10. Hounsfield scale [электронный ресурс]. - Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Hounsfield_scale