Помощь студентам в учебе
СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ТОМОГРАММ ЧЕЛЮСТЕЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАТОЛОГИИ И МОДЕЛИРОВАНИЯ ХИРУРГИЧЕСКИХ ШАБЛОНОВ
|
ВВЕДЕНИЕ 4
Глава 1 Аппаратура и методы исследования 12
1.1 Получение изображений методом компьютерной томографии 13
1.2 Аппаратные средства для проведения обследований 19
1.3 Результаты обследований челюстно - лицевой области 22
1.4 Инструментальные средства для обработки файлов формата DICOM 26
1.4.1 Коррекция контрастности изображения 27
1.4.2 Определение границ объектов 32
1.4.3 Подавление шумов 37
1.4.4 Распознавание границ зубов и челюстных костей 42
1.5 Автоматизированное построение сечений в объеме исследования 47
1.5.1 Построение поперечных сечений 49
1.5.2 Построение панорамных сечений 57
1.5.3 Построение аксиальных, сагиттальных, трансверзальных сечений 58
1.6 Виртуальное планирование операции имплантации 59
1.7 Моделирование хирургического шаблона 61
1.8 Выводы по первой главе 66
Глава 2. Методы диагностики патологии челюстных костей человека 68
2.1 Очаги остеопороза. Патологическая резорбция костной ткани 69
2.2 Очаги остеопороза. Кисты 93
2.3 Очаги остеосклероза 101
2.4 Деструкции и механические дефекты 102
2.5 Очаги остеолиза 105
2.6 Очаги остеонекроза и секвестрации 108
2.7 Выводы по второй главе 110
Глава 3. Методы планирования лечения адентии 113
3.1 Планирование операции имплантации зубов 114
3.2 Моделирование и изготовление хирургического шаблона 115
3.3 Перспективы технологии восстановления зубов 128
3.4 Выводы по третьей главе 133
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 135
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 137
ПРИЛОЖЕНИЕ А 148
Глава 1 Аппаратура и методы исследования 12
1.1 Получение изображений методом компьютерной томографии 13
1.2 Аппаратные средства для проведения обследований 19
1.3 Результаты обследований челюстно - лицевой области 22
1.4 Инструментальные средства для обработки файлов формата DICOM 26
1.4.1 Коррекция контрастности изображения 27
1.4.2 Определение границ объектов 32
1.4.3 Подавление шумов 37
1.4.4 Распознавание границ зубов и челюстных костей 42
1.5 Автоматизированное построение сечений в объеме исследования 47
1.5.1 Построение поперечных сечений 49
1.5.2 Построение панорамных сечений 57
1.5.3 Построение аксиальных, сагиттальных, трансверзальных сечений 58
1.6 Виртуальное планирование операции имплантации 59
1.7 Моделирование хирургического шаблона 61
1.8 Выводы по первой главе 66
Глава 2. Методы диагностики патологии челюстных костей человека 68
2.1 Очаги остеопороза. Патологическая резорбция костной ткани 69
2.2 Очаги остеопороза. Кисты 93
2.3 Очаги остеосклероза 101
2.4 Деструкции и механические дефекты 102
2.5 Очаги остеолиза 105
2.6 Очаги остеонекроза и секвестрации 108
2.7 Выводы по второй главе 110
Глава 3. Методы планирования лечения адентии 113
3.1 Планирование операции имплантации зубов 114
3.2 Моделирование и изготовление хирургического шаблона 115
3.3 Перспективы технологии восстановления зубов 128
3.4 Выводы по третьей главе 133
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 135
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 137
ПРИЛОЖЕНИЕ А 148
Актуальность темы исследования. Компьютерная томография является на сегодняшний день золотым стандартом диагностики. Данный метод позволяет визуализировать костные структуры и мягкие ткани, просматривать сечения исследуемого объекта в любой плоскости, а также реконструировать трехмерные изображения. Физический принцип формирования изображения заключается в детектировании рентгеновского излучения, прошедшего сквозь исследуемый объект, при различных позициях датчика и источника излучения (рентгеновская трубка). Далее к полученному набору «проекций» исследуемого объекта применяется обратное преобразование Радона с целью восстановления матрицы изображения сечения. Таким образом, врач получает исчерпывающие данные о внутреннем строении участка тела человека, что позволяет эффективно выполнять как диагностику заболеваний, так и планирование хирургических операций.
Существуют два типа компьютерных томографов, различающихся принципом формирования изображения: спиральный и с коническим лучом. Каждый из типов компьютерных томографов имеет свои преимущества и недостатки, поэтому решение о выборе типа аппарата для проведения обследования методом компьютерной томографии требует тщательного, подробного анализа и является критически важным. В целом, можно выделить следующие общие параметры обследования: объем исследуемой области, размер вокселя, величина эффективной дозы, которую получает пациент при обследовании, и шкалу яркости полученных изображений (единицы Хаунсфилда, либо относительные единицы). Заметим, что компьютерный томограф с коническим лучом был специально разработан для врачей - стоматологов с целью проведения обследований челюстно - лицевой области. Результат обследования представляет собой набор изображений в формате DICOM.
Распространенность стоматологической патологии среди детского и взрослого населения Российской Федерации достигает 96-98% и остается одной из самых высоких в мире. Качество общедоступной стоматологической помощи определяется уровнем технологий, применяемых в государственных и частных стоматологических учреждениях.
Наиболее актуальной стоматологической проблемой является потеря зубов вследствие их хирургического удаления при кариозном разрушении или в результате болезней пародонта. В возрастной группе 40-45 летних россиян количество удаленных зубов достигает в среднем 8-10 зубов, что расценивается как показатель снижения жевательной эффективности челюстно-лицевой системы человека, равный 25-30%. При этом 93,1 % пациентов стоматологических поликлиник и 95,8 % пациентов частных медицинских
учреждений самостоятельно (вне страховых программ) оплачивают полученные ими стоматологические медицинские услуги [1].
Наиболее эффективным способом восстановления утраченной жевательной эффективности является метод замещения удаленного зуба имплантатом с искусственной коронкой. На сегодняшний день можно выделить три метода, позволяющих восстановить утраченный зуб имплантатом с искусственной коронкой: 1) выполнение операции имплантации на основании данных
виртуального планирования; 2) выполнение операции имплантации с применением хирургического шаблона, полученного после сканирования пациента на компьютерном томографе с рентгеноконтрастным слепком в полости рта; 3) выполнение операции имплантации с применением хирургического шаблона, изготовленного на основе результата совмещения рентгеновского и оптического изображений.
При использовании первого метода выполнение отверстия в челюстной кости для установки имплантата фактически производится стоматологом - хирургом «на глаз», что серьезно увеличивает риск возникновения осложнений. Недостатком второго метода является наличие мануальных этапов при изготовлении рентгеноконтрастного слепка, увеличивающих погрешность хирургического шаблона, изготавливаемого методом быстрого прототипирования [2]. Корректное совмещение рентгеновского и оптического изображений, которое применяется в третьем методе, является непростой научно-технической задачей. Указанная технология пока не получила широкого распространения на рынке стоматологических услуг. Перечисленные недостатки современных методов восстановления зубов обосновывают актуальность разработки новых методов планирования хирургического лечения.
В случае диагностирования патологии зубов и челюстных костей на ранней стадии и своевременно проведенного лечения хирургического удаления зубов удается избежать. Метод компьютерной томографии позволяет выполнить визуализацию внутреннего строения челюстно - лицевой области с целью ранней диагностики патологии зубов и челюстных костей. На данный момент в распоряжении врачей-стоматологов имеется специализированное программное обеспечение для анализа рентгеновских изображений. При использовании данного программного обеспечения требуется вручную выполнить просмотр 600 и более изображений, что создает существенные затруднения в работе: высокая напряженность зрительного труда, интеллектуальная нагрузка. Процесс неавтоматизированного (ручного) анализа изображений продолжителен по времени. Кроме этого, такое исследование требует от врача-стоматолога дополнительной квалификации в области рентгенологии. В результате, существующий метод анализа рентгеновских изображений является субъективным, оценка подозрительных участков происходит «на глаз», также врачом могут быть выделены не все «подозрительные» срезы (изображения), вследствие концентрации его внимания на участках с признаками явной патологии и ограниченной способности человеческого глаза различать градации серого цвета [3]. Изображения, полученные методом компьютерной томографии, обычно содержат не менее 4096 градаций серого цвета.
Таким образом, разработка автоматизированных методов диагностики патологии челюстных костей, позволяющих выполнить объективную идентификацию патологического участка, является актуальной научнотехнической задачей.
Результаты работы были использованы в рамках выполнения НИОКР по государственному контракту №9034р/14839 от 27.04.2011 по теме «Разработка комплекса программного обеспечения для автоматизированной скрининговой обработки цифровых рентгеновских срезов компьютерного томографа при обследовании пациентов с патологией в челюстных костях».
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка системы анализа рентгеновских изображений челюстных костей (полученных методом компьютерной томографии), предназначенной для объективной идентификации патологии и моделирования хирургических шаблонов. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Разработать методику автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов на рентгеновских изображениях сечений челюстно - лицевой области, полученных методом компьютерной томографии;
2. Согласно действующей семиотической классификации разработать методику идентификации различных патологий на рентгеновских изображениях сечений челюстных костей;
3. Разработать способ моделирования хирургических шаблонов для операции имплантации зубов исключительно на основе данных, полученных методом компьютерной томографии.
Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
1. Методика автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов, отличающаяся тем, что определение границ объектов на рентгеновском изображении осуществляется путем фиксации пикселей, значения яркости которых соответствуют значениям яркости пикселей кортикальной пластинки челюстной кости;
2. Методика обнаружения зон патологической резорбции на рентгеновских изображениях челюстных костей, отличающаяся тем, что определен критерий присутствия зон патологической резорбции внутри челюстной кости;
3. Методика обнаружения кист различной этиологии на рентгеновских изображениях челюстных костей, отличающаяся тем, что определен критерий наличия кист различной этиологии внутри челюстной кости;
4. Способ моделирования хирургических шаблонов для операции имплантации зубов, отличающийся тем, что моделирование выполняется исключительно на основе данных, полученных методом компьютерной томографии.
Практическая значимость.
1. Предложена методика автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов на рентгеновских изображениях, применение которой позволяет как выполнить анализ состояния кости внутри определенных границ, так и построить трехмерную поверхность слепка зубного ряда с целью дальнейшего моделирования хирургического шаблона.
2. Разработанные методы поиска зон патологической резорбции и кист на рентгеновских изображениях были использованы при создании программы автоматизированного анализа цифровых рентгеновских снимков для выявления патологии в челюстных костях человека (см. раздел 2.1).
3. Реализован новый метод планирования лечения адентии, включающий: построение сечений исследуемой области, выполнение виртуальной операции имплантации, виртуальное моделирование поверхности слепка зубного ряда, выполнение отверстий в виртуальном изображении хирургического шаблона.
4. Предложенный метод планирования лечения адентии позволяет отказаться от экономически затратных подготовительных этапов по изготовлению модели зубного ряда, существенно сокращает время на обследование пациента, исключает погрешности, возникающие на этапах мануального изготовления, и повышает прогностическую точность хирургического шаблона, применяемого в операциях имплантации зубов.
5. Установлено, что качество построения объектов 3D принтером позволяет выполнять изготовление хирургических шаблонов для операции имплантации зубов.
6. Результаты внедрения диссертационной работы отражены в соответствующих актах, представленных в приложении А к настоящей диссертации.
Методология и методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы: технические методы диагностики, векторная алгебра, аналитическая геометрия, линейная алгебра, методы статистической обработки, анализ изображений.
Положения, выносимые на защиту.
На защиту выносятся результаты исследований, направленных на создание системы обработки рентгеновских изображений, которые сводятся к нижеследующим основным положениям:
1. Методика автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов на рентгеновских изображениях сечений челюстно - лицевой области, полученных методом компьютерной томографии;
2. Методика обнаружения зон патологической резорбции на рентгеновских изображениях челюстных костей;
3. Методика обнаружения кист различной этиологии на рентгеновских изображениях челюстных костей;
4. Способ моделирования хирургических шаблонов для операции имплантации зубов.
Достоверность результатов. Полученные выводы и результаты были подтверждены в ходе тестирования, проведенного в Лаборатории объемной дентальной диагностики G.U.D. lab (ЗАО «Центр изучения региональных стоматологических проблем с клиникой «Уралдент», г. Екатеринбург) с целью моделирования хирургических шаблонов и автоматизированной идентификации патологий челюстных костей на изображениях томограмм челюстей человека.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждены на следующих конференциях:
1. CEREC 25th Anniversary Sirona Company Congress. Las Vegas, USA, 2010;
2. Всероссийском конгрессе «Стоматология Большого Урала». Екатеринбург, Россия 2010;
3. X Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (ФРЭМЭ-2012). Владимир, Суздаль,
Россия 2012;
4. VI Всероссийской научно-практической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология». Курск, Россия 2013;
5. Всероссийской научной конференции «Медицинская кибернетика и междисциплинарная подготовка специалистов для медицины». Томск, Россия 2013;
6. XX юбилейной Международной научной конференции студентов и молодых ученых «Современные техника и технологии» (СТТ-2014). Томск, Россия 2014;
7. Первой Международной молодежной научной конференции, посвященной 65- летию основания Физико-технологического института. Екатеринбург, Россия 2014;
8. International Congress on Energy Fluxes and Radiation Effects. Tomsk, Russia 2014.
Публикации. Основные результаты исследований опубликованы в 14 научных работах, в том числе в 3 статьях в рецензируемых научных журналах и изданиях из перечня ВАК [9-11, 64-69, 84-88]. Результаты работы защищены патентом РФ на изобретение [64] и свидетельством о регистрации программы для ЭВМ [65].
Личный вклад автора. С непосредственным участием автора выполнены обработка и анализ всех результатов обследований челюстно - лицевой области, представленных в данной работе. Разработка методики автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов на рентгеновских изображениях сечений челюстно-лицевой области, статистические исследования результатов обследований челюстно - лицевой области пациентов с целью определения критериев присутствия зон патологической резорбции и кист различной этиологии на изображениях сечений челюстных костей, разработка способа моделирования хирургических шаблонов для операции имплантации зубов исключительно на основе данных, полученных методом компьютерной томографии, подготовка научных публикаций для печати, а также формулировка защищаемых положений и выводов по диссертации проведены автором совместно с научным руководителем.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и одного приложения. Объем диссертации составляет 149 страниц текста, включая 99 рисунков, 1 таблицу и библиографического списка, содержащего 96 источников.
Существуют два типа компьютерных томографов, различающихся принципом формирования изображения: спиральный и с коническим лучом. Каждый из типов компьютерных томографов имеет свои преимущества и недостатки, поэтому решение о выборе типа аппарата для проведения обследования методом компьютерной томографии требует тщательного, подробного анализа и является критически важным. В целом, можно выделить следующие общие параметры обследования: объем исследуемой области, размер вокселя, величина эффективной дозы, которую получает пациент при обследовании, и шкалу яркости полученных изображений (единицы Хаунсфилда, либо относительные единицы). Заметим, что компьютерный томограф с коническим лучом был специально разработан для врачей - стоматологов с целью проведения обследований челюстно - лицевой области. Результат обследования представляет собой набор изображений в формате DICOM.
Распространенность стоматологической патологии среди детского и взрослого населения Российской Федерации достигает 96-98% и остается одной из самых высоких в мире. Качество общедоступной стоматологической помощи определяется уровнем технологий, применяемых в государственных и частных стоматологических учреждениях.
Наиболее актуальной стоматологической проблемой является потеря зубов вследствие их хирургического удаления при кариозном разрушении или в результате болезней пародонта. В возрастной группе 40-45 летних россиян количество удаленных зубов достигает в среднем 8-10 зубов, что расценивается как показатель снижения жевательной эффективности челюстно-лицевой системы человека, равный 25-30%. При этом 93,1 % пациентов стоматологических поликлиник и 95,8 % пациентов частных медицинских
учреждений самостоятельно (вне страховых программ) оплачивают полученные ими стоматологические медицинские услуги [1].
Наиболее эффективным способом восстановления утраченной жевательной эффективности является метод замещения удаленного зуба имплантатом с искусственной коронкой. На сегодняшний день можно выделить три метода, позволяющих восстановить утраченный зуб имплантатом с искусственной коронкой: 1) выполнение операции имплантации на основании данных
виртуального планирования; 2) выполнение операции имплантации с применением хирургического шаблона, полученного после сканирования пациента на компьютерном томографе с рентгеноконтрастным слепком в полости рта; 3) выполнение операции имплантации с применением хирургического шаблона, изготовленного на основе результата совмещения рентгеновского и оптического изображений.
При использовании первого метода выполнение отверстия в челюстной кости для установки имплантата фактически производится стоматологом - хирургом «на глаз», что серьезно увеличивает риск возникновения осложнений. Недостатком второго метода является наличие мануальных этапов при изготовлении рентгеноконтрастного слепка, увеличивающих погрешность хирургического шаблона, изготавливаемого методом быстрого прототипирования [2]. Корректное совмещение рентгеновского и оптического изображений, которое применяется в третьем методе, является непростой научно-технической задачей. Указанная технология пока не получила широкого распространения на рынке стоматологических услуг. Перечисленные недостатки современных методов восстановления зубов обосновывают актуальность разработки новых методов планирования хирургического лечения.
В случае диагностирования патологии зубов и челюстных костей на ранней стадии и своевременно проведенного лечения хирургического удаления зубов удается избежать. Метод компьютерной томографии позволяет выполнить визуализацию внутреннего строения челюстно - лицевой области с целью ранней диагностики патологии зубов и челюстных костей. На данный момент в распоряжении врачей-стоматологов имеется специализированное программное обеспечение для анализа рентгеновских изображений. При использовании данного программного обеспечения требуется вручную выполнить просмотр 600 и более изображений, что создает существенные затруднения в работе: высокая напряженность зрительного труда, интеллектуальная нагрузка. Процесс неавтоматизированного (ручного) анализа изображений продолжителен по времени. Кроме этого, такое исследование требует от врача-стоматолога дополнительной квалификации в области рентгенологии. В результате, существующий метод анализа рентгеновских изображений является субъективным, оценка подозрительных участков происходит «на глаз», также врачом могут быть выделены не все «подозрительные» срезы (изображения), вследствие концентрации его внимания на участках с признаками явной патологии и ограниченной способности человеческого глаза различать градации серого цвета [3]. Изображения, полученные методом компьютерной томографии, обычно содержат не менее 4096 градаций серого цвета.
Таким образом, разработка автоматизированных методов диагностики патологии челюстных костей, позволяющих выполнить объективную идентификацию патологического участка, является актуальной научнотехнической задачей.
Результаты работы были использованы в рамках выполнения НИОКР по государственному контракту №9034р/14839 от 27.04.2011 по теме «Разработка комплекса программного обеспечения для автоматизированной скрининговой обработки цифровых рентгеновских срезов компьютерного томографа при обследовании пациентов с патологией в челюстных костях».
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка системы анализа рентгеновских изображений челюстных костей (полученных методом компьютерной томографии), предназначенной для объективной идентификации патологии и моделирования хирургических шаблонов. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Разработать методику автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов на рентгеновских изображениях сечений челюстно - лицевой области, полученных методом компьютерной томографии;
2. Согласно действующей семиотической классификации разработать методику идентификации различных патологий на рентгеновских изображениях сечений челюстных костей;
3. Разработать способ моделирования хирургических шаблонов для операции имплантации зубов исключительно на основе данных, полученных методом компьютерной томографии.
Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
1. Методика автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов, отличающаяся тем, что определение границ объектов на рентгеновском изображении осуществляется путем фиксации пикселей, значения яркости которых соответствуют значениям яркости пикселей кортикальной пластинки челюстной кости;
2. Методика обнаружения зон патологической резорбции на рентгеновских изображениях челюстных костей, отличающаяся тем, что определен критерий присутствия зон патологической резорбции внутри челюстной кости;
3. Методика обнаружения кист различной этиологии на рентгеновских изображениях челюстных костей, отличающаяся тем, что определен критерий наличия кист различной этиологии внутри челюстной кости;
4. Способ моделирования хирургических шаблонов для операции имплантации зубов, отличающийся тем, что моделирование выполняется исключительно на основе данных, полученных методом компьютерной томографии.
Практическая значимость.
1. Предложена методика автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов на рентгеновских изображениях, применение которой позволяет как выполнить анализ состояния кости внутри определенных границ, так и построить трехмерную поверхность слепка зубного ряда с целью дальнейшего моделирования хирургического шаблона.
2. Разработанные методы поиска зон патологической резорбции и кист на рентгеновских изображениях были использованы при создании программы автоматизированного анализа цифровых рентгеновских снимков для выявления патологии в челюстных костях человека (см. раздел 2.1).
3. Реализован новый метод планирования лечения адентии, включающий: построение сечений исследуемой области, выполнение виртуальной операции имплантации, виртуальное моделирование поверхности слепка зубного ряда, выполнение отверстий в виртуальном изображении хирургического шаблона.
4. Предложенный метод планирования лечения адентии позволяет отказаться от экономически затратных подготовительных этапов по изготовлению модели зубного ряда, существенно сокращает время на обследование пациента, исключает погрешности, возникающие на этапах мануального изготовления, и повышает прогностическую точность хирургического шаблона, применяемого в операциях имплантации зубов.
5. Установлено, что качество построения объектов 3D принтером позволяет выполнять изготовление хирургических шаблонов для операции имплантации зубов.
6. Результаты внедрения диссертационной работы отражены в соответствующих актах, представленных в приложении А к настоящей диссертации.
Методология и методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы: технические методы диагностики, векторная алгебра, аналитическая геометрия, линейная алгебра, методы статистической обработки, анализ изображений.
Положения, выносимые на защиту.
На защиту выносятся результаты исследований, направленных на создание системы обработки рентгеновских изображений, которые сводятся к нижеследующим основным положениям:
1. Методика автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов на рентгеновских изображениях сечений челюстно - лицевой области, полученных методом компьютерной томографии;
2. Методика обнаружения зон патологической резорбции на рентгеновских изображениях челюстных костей;
3. Методика обнаружения кист различной этиологии на рентгеновских изображениях челюстных костей;
4. Способ моделирования хирургических шаблонов для операции имплантации зубов.
Достоверность результатов. Полученные выводы и результаты были подтверждены в ходе тестирования, проведенного в Лаборатории объемной дентальной диагностики G.U.D. lab (ЗАО «Центр изучения региональных стоматологических проблем с клиникой «Уралдент», г. Екатеринбург) с целью моделирования хирургических шаблонов и автоматизированной идентификации патологий челюстных костей на изображениях томограмм челюстей человека.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждены на следующих конференциях:
1. CEREC 25th Anniversary Sirona Company Congress. Las Vegas, USA, 2010;
2. Всероссийском конгрессе «Стоматология Большого Урала». Екатеринбург, Россия 2010;
3. X Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (ФРЭМЭ-2012). Владимир, Суздаль,
Россия 2012;
4. VI Всероссийской научно-практической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология». Курск, Россия 2013;
5. Всероссийской научной конференции «Медицинская кибернетика и междисциплинарная подготовка специалистов для медицины». Томск, Россия 2013;
6. XX юбилейной Международной научной конференции студентов и молодых ученых «Современные техника и технологии» (СТТ-2014). Томск, Россия 2014;
7. Первой Международной молодежной научной конференции, посвященной 65- летию основания Физико-технологического института. Екатеринбург, Россия 2014;
8. International Congress on Energy Fluxes and Radiation Effects. Tomsk, Russia 2014.
Публикации. Основные результаты исследований опубликованы в 14 научных работах, в том числе в 3 статьях в рецензируемых научных журналах и изданиях из перечня ВАК [9-11, 64-69, 84-88]. Результаты работы защищены патентом РФ на изобретение [64] и свидетельством о регистрации программы для ЭВМ [65].
Личный вклад автора. С непосредственным участием автора выполнены обработка и анализ всех результатов обследований челюстно - лицевой области, представленных в данной работе. Разработка методики автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов на рентгеновских изображениях сечений челюстно-лицевой области, статистические исследования результатов обследований челюстно - лицевой области пациентов с целью определения критериев присутствия зон патологической резорбции и кист различной этиологии на изображениях сечений челюстных костей, разработка способа моделирования хирургических шаблонов для операции имплантации зубов исключительно на основе данных, полученных методом компьютерной томографии, подготовка научных публикаций для печати, а также формулировка защищаемых положений и выводов по диссертации проведены автором совместно с научным руководителем.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и одного приложения. Объем диссертации составляет 149 страниц текста, включая 99 рисунков, 1 таблицу и библиографического списка, содержащего 96 источников.
Основные результаты диссертационной работы состоят в следующем.
1. Предложена методика автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов на рентгеновских изображениях сечений челюстно - лицевой области, обеспечивающая выделение границ следующим образом: на основе критерия яркости пикселей костной ткани и на основе контуров, полученных в результате применения фильтра Кэнни, что позволяет выполнить прорисовку границ челюстной кости и зубов максимально корректно.
2. Разработана методика обнаружения зон патологической резорбции на рентгеновских изображениях сечений челюстных костей. По результатам тестирования программного обеспечения для автоматизированного распознавания зон патологической резорбции на рентгеновских изображениях поперечных срезов челюстных костей в Лаборатории объемной дентальной диагностики G.U.D.lab (г. Екатеринбург) получено, что в 60% случаев удается достоверно определить зону патологической резорбции внутри челюстной кости. Данная методика была адаптирована для вспомогательного исследования изображений, содержащих переломы кости или лунки удаленных зубов.
3. На основании проведенного анализа 90 изображений сечений челюстных костей, содержащих кисты, предложена методика обнаружения кист различной этиологии на рентгеновских изображениях. Киста представляет собой достаточно крупный очаг патологии, поэтому изображение одной и той же кисты может быть зафиксировано на нескольких десятках поперечных срезов. Благодаря чему, при тестировании программного обеспечения для автоматизированного распознавания кист на рентгеновских изображениях поперечных срезов челюстных костей получено, что в 70% случаев удается достоверно определить данный очаг патологии. Тестирование выполнено в Лаборатории объемной дентальной диагностики G.U.D.lab (г. Екатеринбург).
4. Разработан полный процесс планирования лечения адентии,
включающий: построение сечений исследуемой области, выполнение
виртуальной операции имплантации, моделирование поверхности слепка зубного ряда (исключительно на основе данных, полученных методом компьютерной томографии), выполнение отверстий в виртуальном изображении хирургического шаблона, экспорт изображения хирургического шаблона в формат STL и последующее изготовление на специальном оборудовании - 3D принтере. Пошаговое применение этапов данного процесса позволяет отказаться от экономически затратных подготовительных мануальных этапов, что существенно сокращает время на обследование пациента, повышает точность изготовления хирургического шаблона, минимизирует риски и осложнения от хирургического вмешательства.
5. Установлено, что качество построения объектов 3D принтером позволяет изготовить хирургический шаблон, который состоит из биосовместимого материала, точно повторяет поверхность зубов и не смещается с зубного ряда при оказании давления на него. Изображение поверхности хирургического шаблона в формате STL получено путем реализации этапов процесса планирования лечения адентии, перечисленных в п. 4.
1. Предложена методика автоматизированного распознавания границ челюстных костей и зубов на рентгеновских изображениях сечений челюстно - лицевой области, обеспечивающая выделение границ следующим образом: на основе критерия яркости пикселей костной ткани и на основе контуров, полученных в результате применения фильтра Кэнни, что позволяет выполнить прорисовку границ челюстной кости и зубов максимально корректно.
2. Разработана методика обнаружения зон патологической резорбции на рентгеновских изображениях сечений челюстных костей. По результатам тестирования программного обеспечения для автоматизированного распознавания зон патологической резорбции на рентгеновских изображениях поперечных срезов челюстных костей в Лаборатории объемной дентальной диагностики G.U.D.lab (г. Екатеринбург) получено, что в 60% случаев удается достоверно определить зону патологической резорбции внутри челюстной кости. Данная методика была адаптирована для вспомогательного исследования изображений, содержащих переломы кости или лунки удаленных зубов.
3. На основании проведенного анализа 90 изображений сечений челюстных костей, содержащих кисты, предложена методика обнаружения кист различной этиологии на рентгеновских изображениях. Киста представляет собой достаточно крупный очаг патологии, поэтому изображение одной и той же кисты может быть зафиксировано на нескольких десятках поперечных срезов. Благодаря чему, при тестировании программного обеспечения для автоматизированного распознавания кист на рентгеновских изображениях поперечных срезов челюстных костей получено, что в 70% случаев удается достоверно определить данный очаг патологии. Тестирование выполнено в Лаборатории объемной дентальной диагностики G.U.D.lab (г. Екатеринбург).
4. Разработан полный процесс планирования лечения адентии,
включающий: построение сечений исследуемой области, выполнение
виртуальной операции имплантации, моделирование поверхности слепка зубного ряда (исключительно на основе данных, полученных методом компьютерной томографии), выполнение отверстий в виртуальном изображении хирургического шаблона, экспорт изображения хирургического шаблона в формат STL и последующее изготовление на специальном оборудовании - 3D принтере. Пошаговое применение этапов данного процесса позволяет отказаться от экономически затратных подготовительных мануальных этапов, что существенно сокращает время на обследование пациента, повышает точность изготовления хирургического шаблона, минимизирует риски и осложнения от хирургического вмешательства.
5. Установлено, что качество построения объектов 3D принтером позволяет изготовить хирургический шаблон, который состоит из биосовместимого материала, точно повторяет поверхность зубов и не смещается с зубного ряда при оказании давления на него. Изображение поверхности хирургического шаблона в формате STL получено путем реализации этапов процесса планирования лечения адентии, перечисленных в п. 4.