Развитие технологий трёхмерной визуализации с помощью компьютерной томографии (КТ) за последнее десятилетие значительно улучшило диагностику и планирование лечения в челюстно-лицевой области. Параллельно с распространением конусно-лучевой компьютерной томографии(КЛКТ) в стоматологии активно внедряются другие цифровые технологии. Эти технологии разнообразны и применяются в электронной медицинской документации, при автоматизированном проектировании (CAD) и автоматизированном производстве (CAM), а также недавно они стали востребованы в обучении искусственного интеллекта. Возможность интеграции данных из разных источников привела к появлению инновационных подходов в планировании лечения, изготовлении стоматологических конструкций, мониторинге результатов лечения. В данной статье рассматриваются современные технологии, которые максимально используют данные КЛКТ для повышения точности диагностики и оптимизации плана лечения.
Четырехмерная визуализация
Диагностическая визуализация широко применяется для оценки динамических изменений, включая: мониторинг прогрессирования патологического процесса, выявление рецидивов заболеваний или для оценки эффективности проведённого лечения.
Традиционно такой анализ осуществляется путём субъективного визуального сравнения зон интереса на последовательно выполненных рентгенологических исследованиях. Однако данный подход обладает существенными ограничениями, связанными с вариабельностью интерпретации.Специализированное программное обеспечение позволяет преодолеть эти ограничения за счет автоматизированного совмещения изображений, что обеспечивает визуальный интерактивный интерфейс для облегчения субъективной и количественной оценки изменений, связанных с заболеванием или лечением.
Ранее подобные сравнительные методики использовались для оценки кариеса, заболеваний пародонта и заживления апикальных поражений пародонта на обычных двухмерных внутриротовых рентгенограммах. В этих методах применялась субтракционная рентгенография — компьютерный подход, позволяющий объединить данные из цифровых изображений, полученных в разное время, и выбрать общую информацию для отображения изменений за период наблюдения. Однако этот подход существенно ограничен двухмерной природой периапикальных и прикусных рентгенограмм. Даже незначительные изменения в положении рентгеновского луча, датчика и пациента вызывают заметные искажения на проецируемом рентгенографическом изображении и приводят к появлению артефактов на субтракционных снимках, что снижает специфичность метода. Поэтому субтракционная рентгенография с использованием внутриротовых снимков не нашла широкого применения в клинической практике. Однако трёхмерная природа изображений, полученных с помощью конусно-лучевой компьютерной томографии, позволяет преодолеть ограничения двухмерной геометрии. Было разработано несколько программных решений для наложения таких изображений и количественного анализа изменений. Некоторые коммерческие программные комплексы для анализа конусно-лучевой компьютерной томограммы (например, InVivo [Anatomage, San Jose, CA] и OnDemand 3D [Cybermed Inc., Seoul, Korea]) включают такие модули для облегчения сравнения серийных снимков.
Четырёхмерная (4D) компьютерная томография, также называемая наложением изображений, предполагает использование двух объёмов конусно-лучевой компьютерной томограммы одного пациента, полученных в разные моменты времени. Очень важно, чтобы эти два томографа выдавали одинаковый размер вокселя. Первым этапом является регистрация изображения — процесс пространственного сопоставления двух конусно-лучевых компьютерных томограмм. Этот процесс устанавливает пространственное соответствие между вокселями двух наборов данных изображений. Второй этап — трансформация изображения, при которой компьютерные алгоритмы определяют соответствующие точки или области в двух наборах данных КЛКТ и вычисляют необходимые вращения объёмов, чтобы добиться максимального совпадения этих точек и областей. Такие преобразования «жёсткого тела» изменяют только положение и ориентацию сканируемого объема и не влияют на форму или размер отдельного объёма томограммы. Регистрация изображений может быть облегчена за счёт использования внешних маркеров (например, размещенных на коже пациента или встроенных в индивидуальную каппу для визуализации). Однако в повседневной клинической практике это применяется редко. В большинстве случаев для регистрации используются анатомические ориентиры пациента в качестве "маркёров". Ниже перечислены подходы к регистрации изображений.
- Регистрация на основе анатомических ориентиров. При использовании этого метода соответствующие анатомические ориентиры (опорные точки) определяются на каждом из объёмов КЛКТ и служат пространственными маркёрами. Эти точки задаются вручную пользователем путем выделения на поверхностно-сегментированных изображениях двух объёмов КЛКТ. Теоретически для преобразования по типу жесткого тела в челюстно-лицевой области достаточно трёх опорных точек, однако на практике используется большее количество ориентиров. Алгоритм регистрации вычисляет «центроид» — среднее расположение выбранных точек на каждом объёме изображения. Различия в пространственном трёхмерном положении двух центроидов используются для расчёта необходимого вращения объёмов до тех пор, пока расстояния между соответствующими парами точек не будут минимизированы.
- Регистрация на основе сегментации. В данном методе поверхности черепно-лицевого скелета или кожных покровов выявляются путем сегментации. Затем компьютерный алгоритм преобразует один объем изображения до минимизации среднего расстояния между двумя соответствующими поверхностями. Сегментация легко выполняется и требует меньше вычислительных ресурсов, а процесс регистрации может быть быстрым и полностью автоматизированным.
- Регистрация на основе вокселей. При данном методе пространственное соответствие достигается за счёт сопоставления значений серого цвета отдельных вокселей. Алгоритм регистрации может использовать воксели из всего объёма КЛКТ или из заранее определенной области, выбранной пользователем. Как правило, этот метод полностью автоматизирован и минимизирует риск субъективных ошибок при выборе ориентиров. Для большинства челюстно-лицевых исследований основание черепа является наиболее стабильной областью для сопоставления вокселей. Методы регистрации изображений на основе вокселей показали свою надёжность и воспроизводимость, погрешность регистрации не превышает 0,5 мм.
