CC BY
31
© Пантус А. В.
УДК: 616.314-089+616.716 Пантус А. В.
МЕТОДИКА ОБ'бМНОТ В1ЗУАЛ1ЗАЦИ Щ1ЛЬНОСТ1 К1СТКОВОТ ТКАНИНИ ЩЕЛЕП
lвано-Франкiвський нацiональний медичний унiверситет (м. lвано-Франкiвськ)
kovalchuk-natalja@ukr.net
Вступ. Для складання плану, як ортодонтично-го, так i хiрургiчного лiкування патолопй кiстковоí тканини зубощелепноí системи все бтьше врахо-вують такi критерп, як: вiк пацieнта, супутнi сома-тичнi захворювання, локалiзацiя патологiчного про-цесу та стан кiстковоí тканини в дтянц ураження. Останнiй е найважливiшим при визначенi виду та об'ему оперативного втручання. Iснуючi методи рентгенолопчних дослiджень дозволяють оцiнити стан лицевого скелету, як в двоплощиный проек-цií (рентгенографiя), так i в триплощиннiй проекцií (спiральна комп'ютерна томографiя) [1,2,4], при якiй отримуеться деталiзоване з високим розр^ шенням зображення кiстковоí тканини на ашаль-них, фронтальних i сагiтальних зр1зах та в об'емнiй SSD комп'ютернм реконструкцií. Це дозволяе ви-значити не ттьки точну локалiзацiю та пошире-нiсть патологiчного процесу в кютковм тканинi, але й вщдиференцювати його по щiльностi [3,5,7]. 1с-нуюче на сьогоднiшнiй час на европейському ринку програмне забезпечення дозволяе на акаальному зрiзi маркiрувати кольоровим показником кюткову тканину по градiенту щiльностi, що дае можливiсть аналiзувати щiльнiсть кiстки тiльки в межах ашаль-ноí площини. Цей недолк не дае повноцiнного сте-реоскотчного просторового уявлення про будову кютково'( тканини, а в деяких випадках створюе хибне уявлення про розташування зон щiльностi, зумовлене рiзним кутом нахилу площини скану-вання [6]. Якщо останню погрiшнiсть можливо лк-вiдувати шляхом дотримання стандартного розм^ щення аксiальноí площини при скануваны, то при просторовому розмiщеннi полiв щiльностi кiстковоí тканини потребуе розробки додаткових методик.
Мета дослщження. Оптимiзувати методику просторового цифрового аналiзу щтьност кютко-воí тканини.
Об'ект i методи дослiдження. Проаналiзо-вано архiвнi данi спiральних комп'ютерно-томо-графiчних доошджень 20 пацiентiв вiком вiд 10 до 22 роюв з щелепно-лицевою патологiею. З метою дiагностики та планування лкування проведена спiральна комп'ютерна томографiя лицевого скелету за наступною методикою: площина КТ зрiзу паралельно площинi франкфуртськоí горизонталi або площиш прикуса (рис. 1).
Кут нахилу Gantry становив 0°. Алгоритм ре-конструкцп виставлявся як «юстковий» або «з високим розршенням». Розширення матрицi стано-вило 512 Х 512. Товщина зрiзу 1мм, крок ротацп
Рис. 1. Схема розмщення площини аксiальних 3pi3iB при скануванш.
1мм, крок при реконструкцп зрiзу 1мм. Архiвнi данi збер^ались в форматi dikom, аналiз проводився в програмному пакет MATLAB R2006a та Dikom Works 1.3.5. Проаналiзовано бiльше 300 КТ зрiзiв, як пiддавалися спецiальнiй обробцi в комп'ютерый програмi, що включала в себе затемнення м'яких тканин та марюрування кютково)' тканини набором
Рис. 2. Зображення ак^ального 3pi3y юстковоУ тканини щелеп, марюрованоУ чотирма кольорами (червоним, сишм, зеленим i жовтим).
чотирьох кольорiв (червоного, синього, зеленого та жовтого) (рис. 2).
Кожному дiапазону щтьност кiстковоí тканини присвоювався свiй колiр. Так, кiсткова тканина най-бiльша по щiльностi та зуби марюрувались черво-ним кольором, а найменша по щiльностi - жовтим кольором. В дiапазонi мiж ними в порядку зростан-ня юсткова тканина по щiльностi марюрувалась вiд зеленого до синього кольорiв.
Для картування просторового розмiщення зон щтьност кiстковоí тканини на базi програмноí платформи MATLAB R2006a розроблений матема-тичний алгоритм ступеня затемнення матриц зо-браження з верхньою та нижньою межею, що до-зволяе видiляти кiсткову тканину певного дiапазону щiльностi та проводити (хню комп'ютерну рекон-струкцiю незалежно вщ тканин iншого дiапазону щiльностi. Таким чином отримано SSD-об'емну комп'ютерну реконструкцю з маркiрованими кольором зонами чотирьох ступеыв щiльностi кютко-во'( тканини. В комп'ютернiй програмi Dikom Works 1.3.5 проведений денситометоричний аналiз серй' аксiальних зрiзiв з метою присвоення одиниць Ха-унсвiлда вщповщним кольоровим спектрам.
Результати дослiджень та Тх обговорення. З метою подальшого визначення вiдповiдностi щiльностi кiстковоí тканини певним кольоровим показникам розбито зображення ашального зрiзу кiстковоí тканини, марюрованого в дiапазонi кольо-рового спектра HSV, на ряд зображень з певним кольоровим спектром.
На першм серп акаальних зрiзiв отримано зображення з найменшою щтьнютю кiстковоí тканини, маркiрованоí жовтим кольором та його вщ-тнками, з дiапазоном щiльностi кiстковоí тканини 400-162 одиниць Хаунсфтда (рис. 3 а). При ступе-
Hi затемнення матриц другоУ cepiï 3pi3iB з верхньою 100 та нижньою межею 50 одиниць в режимi HSV отримано зображення марюроване зеленим кольоровим спектром та його вщтшками з дiапазоном щтьност 678-469 одиниць Хаунсфтда (рис. 3 б).
При ступен затемнення матриц третьоï серп акаальних зрiзiв з верхньою 190 та нижньою межею 100 одиниць в режимi HSV отримано зображення марюроване кольоровим спектром синього кольору та його вщтнками з дiапазоном щтьнос-тi кiстковоï тканини 1176-775 одиниць Хаунсфтда (рис. 4 а).
Видтення останньо!' серiï акаальних зрiзiв, ко-дованих кольоровим форматом HSV, не можливе, через злиття фону та кютки, марюровано!' червоним з його вщтнками кольором, що значно ускладнюе вiзуальний аналiз i робить подальше математичне обчислення не достовiрним (рис. 4 б). В зв'язку з цим останшй дiапазон щiльностi кiстковоï тканини кодуемо кольоровим форматом RGB (jet).
При ступен затемнення матриц четвертоï серiï акаальних зрiзiв з верхньою 280 та нижньою межею 190 одиниць в режимi RGB при виключенм медiан-нiй та адаптивнiй фiльтрацiï, отримано зображення кютково[ тканини маркiрованоï спектром червоного з його вщтнками кольором (рис. 5).
З метою отримання марюрованого кольором об'емного зображення кютково[ тканини проведено SSD реконструкцю кожного кольорового компонента, який вщповщае певному дiапазону щть-ност кiстковоï тканини (рис. 6 а). Об'еднавши SSD реконструкцiю кожного кольорового компонента, отримано об'емну реконструкцю кюток лицевого скелету, марюровану червоним кольором, який вщповщае кютковм тканин з щiльнiстю 2107-1369 оди-
50 100 150 200 250
Рис. 3. АкЫальш зрiзи, кодованi кольоровим форматом HSV: маркiрований жовтим кольором i3 його вiдтiнками з дiапазоном щiльностi мстковоУ тканини
400-162 одиниць Хаунсфiлда (а), маркiрований зеленим кольоровим спектром i3 його вщтшками з дiапазоном щiльностi мстковоУ тканини
678-469 одиниць Хаунсфiлда (б).
Рис. 4. АкЫальш зрiзи кодованi кольоровим форматом ИБУ: маркiрований кольоровим спектром синього кольору з його вщтшками з дiапазоном щiльностi юстково'Гтканини
1176-775 одиниць Хаунсфiлда (а), зi злиттям фона та кютки марюровано'Г червоним iз його вщтшками кольором з дiапазоном щiльностi юстковоТ ткани ни 2107-1369 одиниць Хаунсфшда (б).
Рис. 5. АкЫальний зрiз маркiрований червоним iз його вiдтiнками кольоровим спектром кодований кольоровим форматом РОБ (]еЦ з дiапазоном щiльностi юстково'Гтканини 2107-1369 одиниць Хаунсфiлда.
А
Б
Рис. 6. Комп'ютерна ББй реконструкцiя юстково'Г тканини щелеп: iз дiапазоном щiльностi юстково'Г тканини 2107-1369 одиниць Хаунсфшда (а), iз дiапазоном щiльностi юстково'Г тканини 2107-1369 та 400-162 одиниць Хаунсфiлда (б).
ниць Хаунсфшда та жовтим кольором з щшьнютю 400-162 одиниць Хаунсфшда (рис. 6 б).
Аналiз отриманого зображення свщчить про неоднорщнють щiльностi юстковоТ' тканини черепа. Так, кiсткова тканина з показником щшьност 21071369 одиниць Хаунсфшда, марюрована червоним кольором, локалiзуeться переважно в фронтальнiй дшянц альвеолярного вiдростка верхньоТ щелепи, вилично-альвеолярного гребня, утворюе корти-кальний шар кута, тiла та пiдборiдка нижньоТ щеле-
пи. Даний колiр вщповщае також за маркiрування цементу та дентину зубiв. Вiзуалiзацiя цих зон ч^ка, Тхнi межi легко виявляються на поверхнi отриманоТ реконструкцiТ кюток лицевого скелету. Проведений аналiз комп'ютерно-томографiчних дослiджень свiдчить про вiдповiднiсть мiж показниками ден-ситометричного аналiзу та зображень акаальних зрiзiв, розкладених на кольоровi спектри. Тобто, кожен колiр вiдповiдав межам щiльностi кiстковоТ тканини, про що свiдчить залежнiсть цифрових по-
казниюв щiльностi кютково! тканини вщ вщповщно-го кольорового спектру.
Висновки
1. Запропонована методика дозволяе вiзуалiзу-вати i в залежностi вщ щiльностi розбити на певний дiапазон кольорових спектрiв кiсткову тканину в межах кожного скану, що дозволяе краще щентифи кувати зони з найбтьшою та найменшою щiльнiстю кютково!тканини.
2. Можливiсть видiлення окремого шару кютки з певним дiапазоном щiльностi дозволяе провести його реконструкцт та прослiдкувати його межi на комп'ютернiй об'емнiй моделi.
3. Дана методика може з устхом застосовува-тись в щелепно-лицевiй хiрурпi, ортодонтiI, паро-донтологiI та iмплантологii для визначення стану кiстковоi тканини щелеп з метою планування лку-вальних заходiв.
Лiтература
1. Ославський О.М. Вплив передчасного видалення зубiв на розвиток зубощелепних аномалш у д^ей / О.М. Ославський //
Одеський медичний журнал. -2010. - № 1 (117). - С. 47-50.
2. Сисоев Н.П. Комбшоване лкування вщкритого прикуса у дггей / Н.П. Сисоев, Л.В. Чжан, Т. А. Кузнецова // Вюник стоматологи. -
2009. - № 1. - С. 73-76.
3. Чуйкин С.В. Особенности этиологии, патогенеза и профилактики зубочелюстных аномалий у детей в регионе с неблагопри-
ятными факторами окружающей среды / С.В. Чуйкин, С.В. Аверьянов // Стоматология детского возраста и профилактика. - 2009. - № 4. - С. 53-56.
4. Martanez-Lage J.F. Positional skull deformities in children: skull deformation without synostosis / J.F. Martanez-Lage, A.M. Яин7-
Espejo, A. Gilabert // Childs Nerv. Syst. - 2006. - Vol. 22, № 4. - P. 74-78.
5. Meikle M.C. Remodeling the Dentofacial Skeleton: The Biological Basis of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics / M.C. Meikle //
REVIEW CRITICAL REVIEWS IN ORAL BIOLOGY & MEDICINE. - 2007. -Vol. 86, № 1. - P. 12-24.
6. Obwegeser K. Unilateral hiperplasia and unilateral mandibular elongation. - Congenital Pathology of Facial Skeleton /
K. Obwegeser // Temporomandibular joint Pathologi. - 1989. - Vol. 7. - P. 23-26.
7. Orofaciodigital syndrome type 1: clinicalcharacteristics of 2 cases and its diagnostics overlap with other malformation syndromes /
E. Gnuszkiewicz, A. Jezela-Stane, E. Marszal [et al.] // Case Rep. Clin. Pract. Rev. - 2006. - Vol. 7. - P. 39-43.
УДК: 616.314-089+616.716
МЕТОДИКА ОБ'еМНО'1'В1ЗУАЛ1ЗАЦП Щ1ЛЬНОСТ1 К1СТКОВО1'ТКАНИНИ ЩЕЛЕП Пантус А. В.
Резюме. У статт вщображеы результати застосування методики для просторового аналiзу щтьнос-т кютково! тканини щелеп iз допомогою стрально! комп'ютерно! томографп та комп'ютерних технолопй. В даному доотджены проведений аналiз архiвних даних стральних комп'ютерно-томографiчних досл^ джень лицевого скелету 20 хворих вком вщ 10 до 22 роюв.
Обробка рентгенолопчних даних виконувалась в комп'ютернм програмi Dikom work, отримана шформа-щя оброблялась в програмному пакет MATLAB R2006A. Проводився аналiз зображень, з наступним марку-ванням кютково! тканини набором чотирьох кольорiв та послщуючим просторовим картуванням зон щть-ност кютки.
Ключовi слова: щтьнють кютково! тканини, денситометрiя, одиниц Хаунсфтда, комп'ютернм дiагнос-тичний алгоритм.
УДК: 616.314-089+616.716
МЕТОДИКА ОБЬЕМНОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ПЛОТНОСТИ КОСТНОЙ ТКАНИ ЧЕЛЮСТЕЙ Пантус А. В.
Резюме. В статье отображены результаты применения методики для пространственного анализа плотности костной ткани челюстей с помощью спиральной компьютерной томографии и компьютерных технологий. В данном исследовании проведен анализ архивных данных спиральных компьютерно-томографических исследований лицевого скелета 20 больных в возрасте от 10 до 22 лет.
Обработка рентгенологических данных выполнялась в компьютерной программе Dikom work, полученная информация обрабатывалась в программном пакете MATLAB R2006A. Проводился анализ изображений, со следующей маркировкой костной ткани набором четырех цветов и последующим пространственным картированием зон плотности кости.
Ключевые слова: плотность костной ткани, денситометрия, единицы Хаунсфилда, компьютерный диагностический алгоритм.
UDC: 616.314-089+616.716
METHODS VOLUMETRIC IMAGING JAW BONE TISSUE DENSITY Pantus A. V.
Abstract. For drafting a plan both of orthodontic and surgical treatment of bone tissue pathologies of dentofacial system, such criteria as patient's age, concomitant somatic diseases, localization of the pathological process and the bone tissue condition at the site of injury are taken into account.
The aim of the study was to optimize the method of spatial digital analysis of bone tissue density.
Archival data of helical computed tomographic studies of 20 patients aged from 10 to 22 years with maxillofacial pathology were analyzed. For the purpose of diagnosis and treatment planning the spiral computed tomography of the facial skeleton was performed. Archived data were saved in the format dikom, analysis was performed in the software package MATLAB R2006a and Dikom Works 1.3.5.
For mapping of the spatial location of density zones of bone tissue based on MATLAB R2006a software platform, there was worked out the mathematical algorithm of degree of matrix image obscuration with upper and lower limits that allows to select bone tissue of exact range of density and to perform the computer reconstruction regardless of tissues of another range of density.
With the aim of further determination of the conformity of bone tissue density to some colour indexes, the axial slice of bone tissue image, marked in a range of colour spectrum of HSV is divided into a number of images of a certain colour spectrum.
Combining SSD reconstruction of each colour component that corresponds to a certain range of bone density, there was obtained three-dimensional reconstruction of the facial skeleton bones, marked with red colour, which corresponds to the bone tissue density of 2107-1369 Hounsfieldunits and with yellow colour with a density of 400162 Hounsfield units.
Analysis of the received image indicates the heterogeneity of density of skull bone tissue. Thus, bone tissue with density index of 2107-1369 Hounsfield units, marked in red, is localized mainly in the frontal area of the alveolar bone of the upper jaw, zygomatic-alveolar crest, forms the cortical layer of the angle, body and chin of the mandible. This colour is also responsible for marking the cementum and dentin of the teeth. Visualization of these areas is clear; their limits are easily obtained on the surface reconstruction of the facial skeleton bones.
The performed analysis of data of computer-tomographic studies shows the correspondence between indicators of densitometric analysis and images of axial slices, spread out on the colour spectrum.
Conclusions
1. The offered technique allows to visualize and divide the bone tissue, depending on the density, into a certain range of coloured spectra within each scan to identify better the areas with the highest and the lowest bone tissue density.
2. Possibility to isolate the layer of bone with a certain range of density allows to perform its reconstruction and follow its limits on the computer volumetric model.
3. This technique can be successfully used in maxillo-facial surgery, orthodontics, periodontics and implantol-ogy to determine the condition of the jaw bone in order to plan treatment activities.
Keywords: bone tissue density, densitometry, Haunsfild units, computer diagnostic algorithm.
Рецензент - проф. Куроедова В. Д.
Стаття надшшла 10.03.2016 року
