обзор литературы

Обоснование необходимости применения междисциплинарного подхода к лечению пациентов с адентией на основании анализа литературных данных о взаимосвязи клинических проявлений орофациальной боли, окклюзии и патологии височно-нижнечелюстного сустава у пациентов с полным и частичным отсутствием зубо

AUTOMATIC RECOGNITION OF DENTAL PATHOLOGIES AS PART OF A CLINICAL DECISION SUPPORT PLATFORM

The current work is done within the context of Romanian National Program II (PNII) research project "Application for Using Image Data Mining and 3D Modeling in Dental Screening" (AIMMS). The AIMMS project aims to design a program that can detect anatomical information and possible pathological formations from a collection of digital imaging and communications in medicine (DICOM) images. The main function of the AIMMS platform is to provide the user with the opportunity to use an integrated dental support platform, using image processing techniques and 3D modeling. From the literature review, it can be found that for the detection and classification of teeth and dental pathologies existing studies are in their infancy. Therefore, the work reported in this article makes a scientific contribution in this field. In this article it is presented the relevant literature review and algorithms that were created for detection of dental pathologies in the context of research project AIMMS

Geometrical modeling of complete dental shapes by using panoramic X-ray, digital mouth data and anatomical templates

In the field of orthodontic planning, the creation of a complete digital dental model to simulate and predict treatments is of utmost importance. Nowadays, orthodontists use panoramic radiographs (PAN) and dental crown representations obtained by optical scanning. However, these data do not contain any 3D information regarding tooth root geometries. A reliable orthodontic treatment should instead take into account entire geometrical models of dental shapes in order to better predict tooth movements. This paper presents a methodology to create complete 3D patient dental anatomies by combining digital mouth models and panoramic radiographs. The modeling process is based on using crown surfaces, reconstructed by optical scanning, and root geometries, obtained by adapting anatomical CAD templates over patient specific information extracted from radiographic data. The radiographic process is virtually replicated on crown digital geometries through the Discrete Radon Transform (DRT). The resulting virtual PAN image is used to integrate the actual radiographic data and the digital mouth model. This procedure provides the root references on the 3D digital crown models, which guide a shape adjustment of the dental CAD templates. The entire geometrical models are finally created by merging dental crowns, captured by optical scanning, and root geometries, obtained from the CAD templates

Medical workflow design and planning using Node-Red data fusion

The space of clinical planning requires a complex arrangement of information, often not capable of being captured in a singular dataset. As a result, data fusion techniques can be used to combine multiple data sources as a method of enriching data to mimic and compliment the nature of clinical planning. These techniques are capable of aiding healthcare providers to produce higher quality clinical plans and better progression monitoring techniques. Clinical planning and monitoring are important facets of healthcare which are essential to improving the prognosis and quality of life of patients with chronic and debilitating conditions such as COPD. To exemplify this concept, we utilize a Node-Red-based clinical planning and monitoring too that combines data fusion techniques using the JDL Model for data fusion and a domain specific language which features a self-organizing abstract syntax tree

Segmentation automatique des dents en imagerie maxillo-faciale Cone Beam CT

La planification de traitement et la simulation chirurgicale en médecine dentaire nécessite l’obtention de modèles 3D personnalisés du système dentaire du patient. La représentation tridimensionnelle de ces structures, et plus particulièrement des dents, fournit une compréhension poussée des relations dento-maxillo-faciales, ce qui permet au clinicien de sélectionner un plan de traitement optimisé. L’obtention de ces modèles personnalisés se faisant à l’aide de modalités d’imagerie 3D, la segmentation des organes d’intérêt est une étape essentielle à l’obtention de modèles fiables et précis. Compte tenu de la complexité morphologique des dents, mais aussi des contraintes inhérentes à l’utilisation du Cone Beam CT, une automatisation du processus de segmentation est certainement souhaitable. En ce sens, l’objectif de ce travail implique la mise en place d’une méthode entièrement automatique de segmentation individuelle des dents à partir d’images maxillo-faciales CBCT. Le processus de segmentation se divise en deux grandes étapes principales. Dans un premier temps, des sous-régions du volume 3D original sont extraites, afin de circonscrire chacune des dents au sein de volumes restreints. Cette étape se base sur l’identification automatique de repères anatomiques propres au complexe maxillo-facial. Entre autres, l’identification de la courbe décrivant la forme de l’arcade dentaire ainsi que le positionnement de plans séparant les dents sur l’arcade guident l’extraction de ces sous-volumes. Ces derniers sont ensuite utilisés de manière indépendante dans un algorithme de détection de la pulpe dentaire basé sur la reconstruction morphologique. La forme de la pulpe permet, dans un second temps, de tracer des contours significatifs de la dent via la propagation d’un front sous contraintes de gradient. Ces contours instancient un processus de segmentation par marche aléatoire afin de fournir un modèle pré-personnalisé de chaque dent. Le modèle surfacique subit ensuite une déformation par optimisation laplacienne, afin d’épouser correctement les frontières de la dent. Les modèles 3D résultants constituent une représentation fiable et précise des structures dentaires du patient. Ces modèles ont été validés à l’aide d’une base de données contenant 88 segmentations de référence, toutes produites par un expert. La performance globale de la segmentation se traduit par un indice de Dice (DICE) de 95,20±1,07 %, une différence relative de volume (RVD) de 2,57±3,21 % et une distance surfacique moyenne-symétrique (ASD) de 0,16±0,04 mm. Les résultats de ce travail démontrent que la méthode fournit automatiquement des segmentations multi-organes précises à partir d’un examen 3D de la mâchoire du patient