Оценка погрешности алгоритма построения цифровой твердотельной 3D-модели костного фрагмента

Авторы:
  • Г. П. Котельников
    Самарский государственный медицинский университет, Самара, Россия
  • Д. А. Трунин
    Самарский государственный медицинский университет, Самара, Россия
  • А. В. Колсанов
    Самарский государственный медицинский университет, Самара, Россия
  • Н. В. Попов
    Самарский государственный медицинский университет, Самара, Россия
  • Л. В. Лиманова
    Самарский государственный медицинский университет, Самара, Россия
Журнал: Стоматология. 2018;97(6): 17-21
Просмотрено: 1091 Скачано: 25

Высокоточные методы визуализации структуры костного дефекта с использованием объемного геометрического моделирования предлагают широкий диапазон возможностей лечения пациентов, а также являются основными доклиническими исследованиями, применяемыми в современной стоматологии и челюстно-лицевой хирургии [1—3].

Необходимое условие для достижения успеха в расчетах оперативного вмешательства и прогнозе конечных результатов как функциональной, так и эстетической реабилитации пациентов — высокий уровень освоения врачами-стоматологами цифрового прототипирования [4—6]. Наиболее сложные задачи в работе хирурга-стоматолога, связанные с планированием оперативного вмешательства и его реализацией с применением персонифицированных биоимлпантатов и эндопротезов, должны решаться путем внедрения высокоточного математического трехмерного моделирования [7—9]. Исследования показывают, что упрощение хирургической процедуры и ее эффективность напрямую зависят от детального соответствия структуры костного дефекта на трехмерной цифровой модели идентичной зоне хирургического вмешательства на реально существующей челюсти [10—12].

Особого внимания заслуживает новейший алгоритм построения твердотельной модели фрагмента кости на основе данных компьютерной томографии (КТ). Данный алгоритм способствует появлению методов компьютерного и биомеханического моделирования деформируемого твердого тела, имеющего сложную геометрическую конфигурацию. Задача сложной математической обработки данных КТ может быть решена с использованием специального программно-информационного комплекса [13—15].

Однако в литературе отсутствуют данные об экспериментальном обосновании точности построения твердотельной модели фрагмента кости на основе данных КТ в сравнении с реальными физическими (кадаверными) костными структурами. Такие данные являлись бы основой для высокоточного морфометрического обоснования детального планирования оперативного вмешательства и достижения точности математического конструирования твердотельной модели фрагмента кости с индивидуальными параметрами, которые в свою очередь могут служить основой для получения персонифицированных биоимплантатов и эндопротезов [16—18]. Отсутствие подобного обоснования точности послужило поводом к проведению эксперимента.

Цель исследования — экспериментальное обоснование точности отображения структуры костного фрагмента челюстной кости в цифровой твердотельной 3D-модели, построенной на основе данных КТ; результаты сравнивали с данными исследования кадаверного материала костного фрагмента челюсти.

Материал и методы

В качестве материала для экспериментального исследования были выбраны образцы кадаверного материала нижнечелюстных костей 12 баранов; материал исследовался с помощью конусно-лучевой КТ костных структур нижней челюсти (НЧ).

КТ производилась на томографе PlanmecaPromax 3D, представляющем собой рентгенологическую установку высококачественного разрешения для объемной томографии с применением конусного луча.

Для построения твердотельных 3D-моделей челюстных костей на основе данных КТ стандарта DICOM был разработан алгоритм последовательной обработки цифровых данных в трех программных комплексах: ScanIP (получение сетки из треугольных граней, построение первичной твердотельной 3D-модели), ArtecStudio 9 (обработка и удаление артефактов), ZBrush 4R6 (обработка и упрощение треугольной сетки, построение финальной твердотельной 3D-модели).

Раcсмотрим этапы экспериментального исследования. 1-й этап — построение цифровой твердотельной 3D-модели НЧ барана с индивидуальными параметрами. В программу ScanIP вводили массив цифровых данных формата DICOM КТ НЧ барана в виде последовательных монохромных изображений. Проводили настройку контрастности и резкости изображений в выделенной области фрагмента костной ткани. Выполняли фильтрацию импортированных монохромных изображений, коррекцию «шумов» и «пятнистости» с изображений без искажения большого числа деталей.

При создании «маски» костного фрагмента осуществляли сегментацию и ручную доводку, применяя узкий диапазон по серой шкале, чтобы исключить включения в сегментацию артефактов.

В ручном режиме проводили коррекцию полученной маски, а именно выделенной области костной структуры НЧ, которая содержит участок костного фрагмента НЧ для дальнейшего исследования. Проводили выравнивание поверхности «маски», заполняя небольшие отверстия и внутренние полости в сегментации. Полученную «маску» конвертировали в трехмерную модель, которая представляет собой сетку из треугольных граней и вектор конфигурации, описывающий форму анатомической структуры костной ткани, и проводили экспортирование полученной модели в STL-формат.

Удаляли артефакты и разделяли 3D-модель челюстно-лицевого скелета на составные объекты. Для удаления артефактов и импортирования в промежуточный формат OBJ использовали программный комплекс ArtecStudio 9.

Затем проводили обработку и упрощение треугольной сетки, построение финальной твердотельной 3D-модели костной структуры НЧ, используя методику 3D-компьютерного прототипирования и создавая объемную геометрическую модель НЧ со всеми индивидуальными анатомическими особенностями и антропометрическими параметрами. Для работы на данном этапе применяли программный комплекс ZBrush 4R6.

На 2-м этапе эксперимента проводили построение срезов в поперечной плоскости на цифровой твердотельной 3D-модели НЧ барана в программном комплексе ZBrush 4R6. Анатомическим ориентиром для построения срезов являлся центр ментального отверстия на плоскостном поперечном срезе (рис. 1, 1)

Рис. 1. Цифровая твердотельная 3D-модель нижней челюсти барана. 1 — поперечный срез нижней челюсти барана, проведенный через центр ментального отверстия; 2 — медиальный срез; 3 — дистальный срез.
цифровой твердотельной 3D-модели НЧ барана: 1-й срез был произведен на 5 мм медиальнее (см. рис. 1, 2),
Рис. 2. Забор кадаверного материала фрагмента нижней челюсти барана. 1 — выбор анатомического ориентира, 2 — фрагмент нижней челюсти барана; А — медиальный поперечный срез; Б — дистальный поперечный срез.
2-й — на 10 мм дистальнее (см. рис. 1, 3).
Рис. 3. Величины медиального среза цифровой твердотельной 3D-модели и костного фрагмента кадаверного материала нижней челюсти.

На 3-м этапе проводили забор кадаверного материала фрагмента НЧ барана (рис. 2, 1), используя пьезохирургическую установку VarioSurg (NSK). Анатомическим ориентиром для выпиливания костного фрагмента являлся центр ментального отверстия НЧ барана: 1-й срез был произведен на 5 мм медиальнее (см. рис. 2, 2), 2-й — на 10 мм дистальнее (см. рис. 2, 2).

На 4-м этапе эксперимента выполняли линейные измерения высоты и ширины медиального и дистального срезов цифровой твердотельной 3D-модели НЧ барана в программном комплексе ZBrush 4R6. Высоту и ширину медиального и дистального срезов костного фрагмента НЧ измеряли штангенциркулем с делением 0,1 мм. Полученные величины сравнивали с высотой и шириной срезов костного фрагмента кадаверного материала НЧ барана (рис. 3 и 4).

Рис. 4. Величины дистального среза цифровой твердотельной 3D-модели и костного фрагмента кадаверного материала нижней челюсти.

Н 5-м этапе эксперимента, чтобы оценить достоверность полученных данных, применялись методы математической статистики. Во всех случаях при сопоставлении двух сравниваемых величин возникает необходимость не только в определении их различий, но и в оценке достоверности сравнения. Различия между двумя выборками для разных групп срезов оценивали по критерию достоверности Стьюдента.

Анализ результатов построения таблиц проводился на персональном компьютере с использованием программ Microsoft Excel, Statistica 10.0.

Результаты и обсуждение

В результате экспериментального исследования были получены величины (вариационные ряды) высоты и ширины медиальных и дистальных срезов цифровой твердотельной 3D-модели и величины высоты и ширины медиальных и дистальных срезов костного фрагмента НЧ кадаверного материала (табл. 1).

Таблица 1. Данные измерения высоты и ширины (в мм) срезов цифровой твердотельной 3D-модели и костного фрагмента НЧ
Вариационные ряды для каждой из величин медиального и дистального срезов твердотельной 3D-модели и медиального и дистального срезов костного фрагмента НЧ барана были обработаны с помощью методов математической статистики.

Определяли среднее арифметическое, среднеквадратическое отклонение, рассчитывали ошибку репрезентативности для каждого медиального и дистального срезов цифровой твердотельной 3D-модели и медиального и дистального срезов костного фрагмента НЧ барана. Средняя ошибка среднего арифметического находилась в пределах от 0,31 до 0,35.

Для оценки точности построения цифровой твердотельной 3D-модели НЧ барана исследовали погрешность разницы между двумя соответствующими выборками высоты и ширины для разных групп срезов. Ошибка репрезентативности разницы, выраженная в процентах (погрешность, обусловленная разницей между срезами цифровой твердотельной 3D-модели и костного фрагмента НЧ барана), представлена в табл. 2.

Таблица 2. Ошибка репрезентативности разницы между срезами цифровой твердотельной 3D-модели и костного фрагмента барана, %
Расчеты показали, что эта ошибка может составлять от 0,00 до 3,03%. Средний процент ошибки репрезентативности равен 1,43.

Для анализа достоверности точности построения цифровой твердотельной 3D-модели НЧ барана оценивали различия между двумя соответствующими выборками измерений высоты и ширины для разных групп срезов по критерию достоверности Стьюдента (табл. 3).

Таблица 3. Значения критерия Стьюдента для медиального и дистального срезов твердотельной 3D-модели и костного фрагмента НЧ

Как видно из табл. 3, значения критерия t>2, т. е. полученная разница показателей, достоверны с вероятностью 95%.

Основываясь на результатах, полученных при экспериментальном исследовании погрешности построения структуры костного фрагмента челюстных костей в цифровых твердотельных 3D-моделях на основе данных КТ в сравнении с кадаверным материалом фрагмента НЧ барана с использованием разработанного алгоритма построения цифровых твердотельных 3D-моделей челюстных костей, можно говорить о достаточно высокой точности математического построения твердотельной 3D-модели с индивидуальными параметрами костной структуры челюсти.

Средняя ошибка репрезентативности (погрешность, обусловленная разницей между величинами срезов цифровой твердотельной 3D-модели и костного фрагмента кадаверного материала НЧ барана) составила 1,43%. Критерий t Стьюдента >2 подтверждает, что полученная разность показателей для медиального и дистального срезов твердотельной 3D-модели и костного фрагмента кадаверного материала НЧ достоверна с достаточной степенью вероятности (95%).

Таким образом, в арсенале современной медицины появился эффективный и высокоточный алгоритм построения цифровых твердотельных 3D-моделей костей на основе данных КТ, которые в свою очередь могут служить основой для конструирования и моделирования цифровых моделей персонифицированных биоимплантатов и эндопротезов, применяемых в челюстно-лицевой хирургии, хирургической стоматологии, травматологии и ортопедии.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Попов Николай Владимирович — к.м.н., доцент кафедры стоматологии детского возраста Самарского государственного
медицинского университета; тел.: +7(927)601-0414; e-mail: 2750668@mail.ru

Список литературы:

  1. Depprich RA, Handschel JG, Meyer TJ, Meissner G. Comparison of prevalence of microorganisms on titanium and silicone/polymethyl methacrylate obturators used for rehabilitation of maxillary defects. J Prosthet Dent. 2008;99(5):400-405. https://doi.org/10.1016/S0022-3913(08)60089-X
  2. Mathes SJ, Nahai F. Platysma flap. In: Mathes SJ (ed). Reconstructive surgery, principles, anatomy, & technique. New York: Churchill Livingstone and Quality medical publishing Inc; 1997. https://doi.org/10.1097/00006534-199806000-00040
  3. Eckardt A, Swennen GR.) Virtual planning of composite mandibular reconstruction with free fibula bone Jraі. J Craniofac Surg. 2005;16:1137-1140. https://doi.org/10.1097/01.scs.0000186306.32042.96
  4. Takushima A, Harii K, et al. Mandibular reconstruction using microvascular free flaps: a statistical analysis of 178 cases. Plast Reconstr Surg. 2001;108:1555-1563. https://doi.org/10.1097/00006534-200111000-00018
  5. Roser SM, Ramachandra S, Blair H. The accuracy of virtual surgical planning in free fibula mandibular reconstruction: comparison of planned and final results. J Oral Maxillofac Surg. 2010;68:2824-2832. https://doi.org/10.1016/j.joms.2010.06.177
  6. Jeong WS, Choi JW, Choi SH. Computer Simulation Surgery for Mandibular Reconstruction Using a Fibular Osteotomy Guide. Archives of Plastic Surgery. 2014;41(5):584-587. https://doi.org/10.5999/aps.2014.41.5.584
  7. Leles CR, Rodrigues Leles JL, Paula Souza C, Martins RR. Mendonca EF. Implant-supported obturator overdenture for extensive maxillary resection patient: A clinical report. Journal of Prosthodontics. 2009;4:240-244. https://doi.org/10.1111/j.1532-849x.2009.00545.x
  8. Иванов Д.В., Доль А.В. Применение томографических изображений для создания трехмерных индивидуальных реалистичных моделей биологических объектов. Кардио-ИТ. 2015;2(4):e0402. https://doi.org/10.15275/cardioit.2015.0402
  9. Иванов А.Л., Чикуров Г.Ю., Надточий А.Г., Старикова Н.В. Использование метода компьютерного трехмерного моделирования при дистракции нижней челюсти у детей. Российская стоматология. 2016;9(3):17-33. https://doi.org/10.17116/rosstomat20169317-33
  10. Семенов М.Г., Михайлов В.В., Филиппова А.В., Стеценко А.Г. 3D-Моделирование и прототипирование моделей челюстей как этап планирования костно-реконструктивных операций на лицевом отделе черепа у детей. Ортопедия, травматология и восстановительная хирургия детского возраста. 2015;3(1):38-45. https://doi.org/10.17816/ptors3138-45
  11. Wilde F, Hanken H, Probst F, Schramm A, Heiland M, Cornelius C. Multicenter study on the use of patient-specific CAD/CAM reconstruction plates for mandibular reconstruction. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2015;10(12):2035-2051. https://doi.org/10.1007/s11548-015-1193-2
  12. Schwenzer-Zimmerer K, Zimmerer S, Stübinger S, Kunz C, Gratzl O, Zeilhofer H. Modern 3D Surgical Planning and Procedures in SkullBase Surgery: Rapid Prototyping, Navigation, and Piezosurgery. Skull Base. 2005;15;9-278. https://doi.org/10.1055/s-2005-916657
  13. Соловьёв В.М., Ирматов П.В., Ирматов М.С., Щербаков М.Г. Технология построения твердотельных моделей бедренных костей на основе данных компьютерной томографии. Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика. 2010;2:81-87.
  14. Sabol JV, Grant GT, Liacouras P, Rouse S. Digital Image Capture and Rapid Prototyping of the Maxillofacial Defect. Journal of Prosthodontics. 2011;20(4):310-314. https://doi.org/10.1111/j.1532-849x.2011.00701.x
  15. Zhang Y. Impact of digital technology on clinical practices — perspectives form oral and maxillofacial surgery. 2017;46(suppl 1):59. https://doi.org/10.1016/j.ijom.2017.02.218
  16. Foong, Kelvin WC. Use of Digital Models/Dental Casts and Their Role in Orthodontics/Maxillofacial Surgery. Three-Dimesional Imaging for Orthodontics and Maxillofacial Surgery. 2013;226-238. https://doi.org/10.1002/9781118786642.ch14
  17. Yu H, Shen S, Wang X. The application of digital model surgery in the treatment of dento-maxillofacial deformities. International Journal of Oral and Maxillofacial Surgery. 2015;44:171. https://doi.org/10.1016/j.ijom.2015.08.886
  18. Gary Orentlicher. Digital Technologies in Oral and Maxillofacial Surgery. Atlas of the Oral and Maxillofacial Surgery Clinics. 2012;20:1:vii. https://doi.org/10.1016/j.cxom.2012.01.003