Imágenes panorámicas de tomosíntesis dental mediante el uso de datos de proyección CBCT

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 8817 (2023) Citar este artículo

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Las imágenes panorámicas y CBCT dentales son modalidades de imagen importantes utilizadas en el diagnóstico dental y la planificación del tratamiento. Para adquirir una imagen panorámica sin un escaneo panorámico adicional, en este estudio, propusimos un método para reconstruir una imagen panorámica mediante la extracción de datos de proyección panorámica de los datos de proyección CBCT dental. Después de especificar el arco dental del paciente a partir de la imagen CBCT del paciente, los datos de proyección panorámica se extraen de los datos de proyección CBCT a lo largo de la trayectoria de exploración panorámica adecuada que se ajusta al arco dental. Se utilizó un total de 40 conjuntos de datos clínicos humanos y un conjunto de datos de cabeza fantasma para probar el método propuesto. El conjunto de datos humanos clínicos utilizados en este estudio incluye casos en los que es difícil reconstruir imágenes panorámicas a partir de imágenes CBCT, como datos con artefactos metálicos graves o datos sin dientes. Como resultado de aplicar el método de reconstrucción de imágenes panorámicas propuesto en este estudio, pudimos adquirir con éxito imágenes panorámicas a partir de los datos de proyección CBCT de varios pacientes. El método propuesto adquiere una imagen panorámica de aplicación universal que se ve menos afectada por la calidad de imagen CBCT y los artefactos metálicos mediante la extracción de datos de proyección panorámica de los datos dentales CBCT y la reconstrucción de una imagen panorámica.

En odontología, se investigan e implementan activamente varias tecnologías digitales avanzadas, como imágenes ópticas, imágenes de rayos X 2D/3D e impresión 3D1,2,3,4,5,6. En particular, la CBCT dental y la imagen panorámica son modalidades de imagen utilizadas a diario en el diagnóstico dental y la planificación del tratamiento1,7. La radiografía panorámica juega un papel importante en el diagnóstico de diversas enfermedades dentales y la planificación de su tratamiento relacionado, ya que puede proporcionar información dental relativamente rica en una sola pantalla con un amplio campo de visión con una dosis de radiación de imagen baja8,9,10,11,12 . El grado de dosis puede diferir según el modelo y el método de escaneo, pero en general, una radiografía panorámica tiene una dosis efectiva de 8 a 14 µSv mientras que la de un CBCT dental varía de 10 a 130 µSv13,14. A costa de una dosis más alta de CBCT, su capacidad para mostrar información anatómica en 3D se considera crucial para el diagnóstico y la planificación de la terapia en varios campos, como la planificación de implantes, la visualización de dientes anormales y la evaluación de la mandíbula7,15,16,17. La visualización de la imagen CBCT dental generalmente se proporciona con una función de visualización dinámica de volumen y también con cortes de reconstrucción multiplanar (MPR). Sin embargo, dado que la imagen panorámica puede mostrar de manera integral estructuras anatómicas con un FOV amplio en un solo plano, las demandas de imágenes panorámicas son altas incluso después de la adquisición de imágenes CBCT en clínicas18,19,20,21,22,23,24,25,26. Nos gustaría señalar que en este trabajo no pretendemos proponer reemplazar las imágenes panorámicas dentales para el diagnóstico inicial con imágenes CBCT, sino proponer un método para sintetizar imágenes panorámicas una vez que se han realizado las imágenes CBCT y se requieren imágenes panorámicas adicionales a partir de entonces. Tener dos sistemas separados no es deseable en términos de costos y requisitos de espacio y existen dispositivos de imágenes que proporcionan ambas modalidades de imágenes en una sola plataforma CBCT.

Hay dos enfoques principales para adquirir imágenes dentales CBCT y panorámicas desde un solo dispositivo: enfoques de hardware y software. En el enfoque de hardware, el escaneo panorámico está disponible con el equipo CBCT al permitir que el eje giratorio del equipo CBCT se mueva e implementar una geometría de haz angosto mediante el uso de un colimador. Los datos de proyección se adquieren a lo largo de la trayectoria de exploración panorámica predefinida en el sistema de exploración panorámica. Sin embargo, debido a la trayectoria de exploración fija, se pueden obtener imágenes panorámicas desenfocadas cuando la dentición del paciente está sustancialmente fuera del plano focal. Más importante aún, una exploración panorámica adicional daría como resultado una dosis de radiación de imagen adicional para el paciente.

En los enfoques de software, se fabrica una imagen panorámica a partir de la imagen dental CBCT18,19,20,21. Dado que una imagen CBCT dental tiene información anatómica en 3D, es posible producir una imagen panorámica extrayendo los datos necesarios de una imagen CBCT. En general, los métodos para sintetizar una imagen panorámica a partir de una imagen CBCT dental constan de dos pasos18. El primer paso es extraer un arco dental apropiado que represente los dientes y la mandíbula de la imagen CBCT dental. El segundo paso es superponer la información de la imagen volumétrica cerca del arco dental extraído en un plano de imagen panorámica. Por lo tanto, se puede adquirir una imagen panorámica sin cambios de hardware adicionales en el equipo dental CBCT existente. Además, a diferencia del sistema de escaneo panorámico, no hay problema de desenfoque porque la imagen panorámica se extrae de la imagen CBCT a lo largo del arco dental. Sin embargo, estos métodos se ven muy afectados por la calidad de la imagen CBCT y la precisión de la arcada dentaria18,19,20,21,23,24,25,26,27,28,29,30. Se ha informado que varios algoritmos extraen automáticamente arcos dentales sofisticados, pero la precisión del arco dental se degrada cuando faltan dientes y/o artefactos metálicos en la imagen CBCT18,24. En particular, cuando los artefactos metálicos son severos, incluso si se establece el arco dental ideal, los artefactos metálicos de CBCT permanecen en la imagen panorámica, lo que reduce la calidad de la imagen panorámica.

Para superar las limitaciones de tales enfoques de software, en este documento, proponemos un nuevo método de formación de imágenes panorámicas que hace uso de los datos de proyección CBCT. Dado que el escaneo CBCT proporciona datos de proyección del FOV en el rango angular completo, en teoría es posible extraer y reformar selectivamente los datos de proyección panorámica a partir de los datos de proyección CBCT. En la práctica, a menudo se usa una geometría de detector desplazada para cubrir un FOV más grande en CBCT dental donde el centro del detector de panel plano se coloca horizontalmente fuera de la radiografía principal del sistema. Aunque existe un problema de deficiencia de muestreo, como resultado de la geometría del detector desplazado, en el proceso de conversión de proyección de haz cónico a datos de proyección panorámica, hemos ideado un método para sortear este problema, como se detallará en "Materiales y sección "método". Para extraer datos de proyección panorámica a partir de datos de proyección CBCT, primero se delinea un arco dental apropiado a partir de una imagen CBCT18,23. A continuación, se determina una trayectoria de exploración panorámica virtual adecuada para el arco dental detectado. En cada posición de origen a lo largo de la trayectoria de exploración panorámica virtual, los datos de proyección panorámica se extraen de los datos de proyección CBCT a través de un proceso de reorganización de datos. Finalmente, se aplica el método de reconstrucción de tomosíntesis panorámica para obtener una imagen panorámica a partir de los datos de proyección panorámica extraídos4,12,22. En comparación con el enfoque de hardware, el método de reconstrucción de imágenes panorámicas propuesto tiene la ventaja de obtener una imagen panorámica en el plano focal optimizado para un paciente, ya que el arco dental se puede configurar de forma específica para el paciente a partir de la imagen CBCT. En comparación con el enfoque de software que utiliza imágenes CBCT dentales en lugar de datos de proyección, el método propuesto es ventajoso porque no está dominado por la calidad de la imagen CBCT, ya que reconstruye la imagen panorámica directamente a partir de los datos de proyección extraídos.

El resto de este trabajo se estructura de la siguiente manera. En la sección "Materiales y método", se da la estructura general del algoritmo propuesto y se describen los detalles de cada módulo. En la sección "Resultados", se proporcionan resultados experimentales en un conjunto de datos clínicos y datos de exploración fantasma de la cabeza que demuestran las ventajas antes mencionadas sobre los métodos existentes. La discusión y las conclusiones se siguen en las secciones "Discusión" y "Conclusiones", respectivamente.

En la Fig. 1 se muestra esquemáticamente una descripción general del método propuesto. El primer paso es establecer un arco dental adecuado para el paciente en la imagen CBCT (Fig. 1c). El siguiente paso es establecer una trayectoria de exploración panorámica basada en el arco dental establecido (Fig. 1d) y adquirir datos de proyección panorámica virtual a partir de los datos de proyección CBCT (Fig. 1e). Finalmente, se reconstruye una imagen panorámica basada en los datos de proyección panorámica adquiridos (Fig. 1h).

Flujo de trabajo del método propuesto. (MIP significa proyección de máxima intensidad).

En esta sección se describe un algoritmo que detecta automáticamente el arco dental a partir de una imagen CBCT. Utilizamos la proyección de máxima intensidad axial (MIP) de la imagen CBCT que puede representar la estructura general de los dientes18,23,24,25,26,27,28,29,30. Una imagen MIP de los cortes axiales dentro de un rango específico es deseable para detectar el arco dental. Para distinguir el maxilar de los dientes en la imagen MIP axial, se debe elegir adecuadamente el rango para generar la imagen MIP axial18. Si el rango de corte es demasiado amplio, se superpone tejido óseo excesivo en la imagen MIP axial, lo que complica la detección del arco dental. Por otro lado, existe la posibilidad de que la región de interés no se incluya cuando el rango de corte es demasiado estrecho. En este trabajo, determinamos automáticamente el rango de corte utilizando una imagen MIP coronal.

Primero, se adquiere una máscara binaria de dientes (Fig. 2b) aplicando un umbral, que se ha determinado empíricamente a partir del conjunto de datos clínicos, a la imagen MIP coronal (Fig. 2a). Se prepara un histograma que traza el número de píxeles positivos en cada fila de la imagen de máscara (Fig. 2c). A partir del histograma, definimos los límites superior e inferior de los dientes en el eje de la fila mediante el umbral de los recuentos. A continuación, el rango de corte axial se establece permitiendo un margen adicional de 20 cortes que también se determinó empíricamente en este trabajo (Fig. 2d). Finalmente, se obtiene una imagen MIP axial a partir de la imagen CBCT original utilizando el rango axial seleccionado (Fig. 2e).

Rango del corte axial que contiene los dientes. (a) Imagen coronal MIP, (b) Imagen de máscara de los dientes. ( c ) Histograma del eje Y de la imagen de la máscara dental, ( d ) Rango seleccionado del corte axial, ( e ) Imagen MIP axial.

Después de adquirir la imagen MIP axial adecuada, detectamos el arco dental en función de un ajuste parabólico en la imagen MIP axial. El arco dental que incluye los dientes y la mandíbula se puede obtener conectando suavemente la parábola que representa los dientes y la parábola que representa la mandíbula como se muestra en la Fig. 3. Primero, se adquiere una máscara dental aplicando un umbral a la imagen MIP axial ( Figura 3b). Luego, después de dividir la máscara dental uniformemente en la dirección angular con respecto al centro de la imagen, el punto medio de los dientes enmascarados dentro de cada contenedor angular se marca como un punto de ajuste. Se aplicó el algoritmo RANSAC (RANdom Sample Consensus) a los puntos marcados para obtener la parábola de ajuste a los dientes31. La parábola de ajuste de la mandíbula se obtuvo ajustando una parábola que conecta los puntos marcados de los dientes molares y las puntas de la mandíbula correspondiente (Fig. 3c). Finalmente, la parábola que se ajusta al hueso de la mandíbula y la parábola que se ajusta a los dientes se fusionaron mediante el uso de una función de ponderación de coseno cerca de los puntos de intersección para conectarlos sin problemas y dar como resultado la delineación del arco dental (Fig. 3d).

(a) Imagen MIP axial, (b) Ajuste de la trayectoria del diente, (c) Ajuste de la trayectoria del hueso de la mandíbula, (d) Detección del arco dental.

Después de adquirir el arco dental apropiado, el arco dental adquirido se utiliza para establecer una trayectoria de exploración panorámica. Nuevamente, se observa que la trayectoria de escaneo panorámico virtual se puede establecer cambiando la trayectoria de escaneo panorámico de referencia de acuerdo con el arco dental del paciente. En este estudio, la trayectoria de exploración panorámica convencional del fabricante se utilizó como trayectoria de referencia.

Hay dos desafíos principales en la imagen panorámica virtual como se propone en este trabajo: la síntesis de datos de proyección panorámica a partir de datos de proyección de haz de cono de medio ventilador y la compensación de falta de uniformidad de intensidad sobre el FOV panorámico. A continuación, abordamos estos desafíos y remedios uno por uno.

Como se muestra en las Fig. 4a yb, existen algunas diferencias entre el sistema de escaneo panorámico y el sistema de escaneo CBCT. A diferencia del sistema de escaneo panorámico, el sistema de escaneo dental CBCT usa un detector ancho pero usa un modo de detector de medio ventilador con una compensación. Además, mientras que el eje de rotación del sistema de escaneo dental CBCT es fijo, el eje de rotación del sistema de escaneo panorámico se mueve a lo largo de un segmento de línea para minimizar la superposición de las imágenes de los dientes durante un escaneo.

(a) Sistema de escaneo panorámico. (b) Sistema de escaneo dental CBCT. (c) Trayectoria de exploración panorámica inicial y problema de muestreo. (d) Modificación de la trayectoria de exploración panorámica.

Debido al movimiento del eje de rotación en el sistema de escaneo panorámico y la asimetría del ángulo del ventilador del detector en el sistema CBCT dental, algunos datos de proyección de la trayectoria de escaneo panorámico establecida no se pueden obtener a partir de los datos de proyección CBCT dental, como se muestra en la Fig. 4c. La parte superior derecha de la cola del arco dental, representada por el segmento de línea amarilla, en este trabajo estaría sujeta a dicha pérdida de datos. La razón por la que no se pueden extraer datos de proyección panorámica específicos de los datos de proyección CBCT dental es que la trayectoria del haz está demasiado lejos del eje de rotación fijo del sistema CBCT dental para ser cubierta por el ángulo de abanico corto del detector de compensación. En este trabajo, aproximamos esos datos de proyección panorámica que faltan al extender el rango de exploración panorámica virtual para que los datos de proyección CBCT que cubren la cola amarilla del arco dental puedan usarse para la tomosíntesis panorámica como se muestra en la Fig. 4d. La extensión de la trayectoria de exploración panorámica virtual permite que la trayectoria del haz de la vista correspondiente esté más cerca del eje de rotación del sistema de exploración dental CBCT.

Después de establecer una trayectoria de exploración panorámica virtual como se describe anteriormente, los datos de proyección panorámica virtual se extrajeron de los datos de proyección CBCT. Dado que las posiciones de la fuente a lo largo de una trayectoria de escaneo panorámico no se superponen exactamente a las de una trayectoria de escaneo CBCT, son necesarios el emparejamiento de rayos y el rebinning. El haz panorámico objetivo se transformó primero en un haz paralelo a través de un reagrupamiento paralelo en abanico32. Después de eso, se encontró el haz CBCT correspondiente al haz panorámico objetivo al convertir el haz paralelo en un haz de abanico de acuerdo con el sistema CBCT. Tanto la geometría del haz panorámico como la del haz CBCT se muestran en la Fig. 5. Primero, convertimos el haz panorámico en un haz paralelo como se muestra en la Fig. 5a. Sop representa la posición de origen del escaneo panorámico, Dp plano del detector y Op representa el eje de rotación. \({\upbeta }_{\mathrm{p}}\) representa el ángulo de origen del haz panorámico, \({\upgamma }_{\mathrm{p}}\) representa el ángulo de abanico y \(\uptheta\ ) representa el ángulo de haz paralelo correspondiente. \({\mathrm{u}}_{\mathrm{p}}\) representa la coordenada del detector de haz panorámico, \({\mathrm{s}}_{\mathrm{p}}\) representa el abanico virtual coordenada del detector de haz, \({\mathrm{t}}_{\mathrm{p}}\) representa la coordenada paralela radial, D es la distancia desde la fuente hasta el eje de rotación y R es la distancia desde el eje de rotación hasta la superficie del detector. La relación entre \(\left(\uptheta ,{\mathrm{t}}_{\mathrm{p}}\right)\) y \(\left({\upbeta }_{\mathrm{p}}, {\upgamma }_{\mathrm{p}},{\mathrm{s}}_{\mathrm{p}}\right)\) viene dada por la ecuación. (1).

(a) Geometría del haz panorámico. (\({\mathbf{S}\mathbf{o}}_{\mathbf{p}}\), posición de origen; \({\mathbf{D}}_{{\varvec{p}}}\) , Posición del detector; \({\mathbf{O}}_{{\varvec{p}}}\), centro de rotación), (b) Geometría del haz CBCT. (\({\mathbf{S}\mathbf{o}}_{\mathbf{c}}\), Posición de origen; \({\mathbf{D}}_{\mathbf{c}}\), Detector posición; \({\mathbf{O}}_{\mathbf{c}}\), centro de rotación).

Como se muestra en las Figs. 5b, el haz paralelo ahora se convierte nuevamente en un haz de abanico CBCT. \({\mathrm{So}}_{\mathrm{c}}\) representa la posición de origen del sistema de escaneo CBCT, \({\mathrm{D}}_{\mathrm{c}}\) el detector plane , y \({O}_{\mathrm{c}}\) representa el eje de rotación. A diferencia de \({O}_{p}\), \({O}_{\mathrm{c}}\) tiene una posición fija. \({\upbeta}_{\mathrm{c}}\) representa el ángulo de fuente del haz CBCT, \({\upgamma}_{\mathrm{c}}\) representa el ángulo de abanico, \({\mathrm {s}}_{\mathrm{c}}\) representa la coordenada del detector de haz de abanico virtual, \({\mathrm{t}}_{c}\) representa la coordenada paralela radial. La relación entre \(\left(\uptheta,{\mathrm{t}}_{\mathrm{p}},{t}_{c}\right)\) y \(\left({\upbeta}_ {\mathrm{c}},{\upgamma}_{\mathrm{c}},{\mathrm{s}}_{\mathrm{c}}\right)\) viene dada por la ecuación. (2).

Podemos convertir el haz panorámico \(\left({\upbeta}_{\mathrm{p}},{\upgamma}_{\mathrm{p}},{\mathrm{s}}_{\mathrm{p }} }}\right)\) al haz CBCT \(\left({\upbeta}_{\mathrm{c}},{\upgamma}_{\mathrm{c}},{\mathrm{s} }_ {\mathrm{c}}\right)\) usando los dos conjuntos de ecuaciones. En este método, los datos de proyección panorámica se pueden extraer de los datos de proyección CBCT a lo largo de la trayectoria de exploración de proyección panorámica virtual.

El segundo tema a abordar es la corrección de la atenuación en la síntesis de datos de proyección panorámica. En los rayos de proyección que pasan a través de la vértebra cervical en particular, las integrales de rayo de los coeficientes de atenuación son mucho más altas que las de los rayos de proyección que no pasan a través de la vértebra cervical. En los sistemas de escaneo panorámico existentes, las proyecciones de baja intensidad causadas por las vértebras cervicales generalmente se compensan aumentando la energía del haz o aumentando efectivamente la exposición en el rango de escaneo relevante. Sin embargo, en el caso de la síntesis de datos de proyección panorámica a partir de datos de proyección CBCT, el software debe corregir adecuadamente la intensidad del haz en el dominio de proyección sin procesar.

Como se puede ver en la Fig. 6, los datos de proyección panorámica sintetizados muestran una falta de uniformidad sustancial, y esta falta de uniformidad se traduce directamente en la imagen panorámica reconstruida. En este estudio, después de calcular el valor de píxel promedio de todos los datos de proyección panorámica (\({\mathrm{m}}_{\mathrm{tot}}\)) y el valor de píxel promedio de cada dato de proyección (\({ \mathrm{m}}_{\mathrm{proj}}\)), se calcula un peso apropiado para cada dato de proyección en función de la proporción de los valores promedio de píxeles (\({\mathrm{w}}_{\mathrm {proy}}= {\mathrm{m}}_{\mathrm{tot}}/{\mathrm{m}}_{\mathrm{proy}}\)). El factor de ponderación de vista por vista así adquirido se multiplicó luego a todos los píxeles en la proyección correspondiente.

(Izquierda) El valor medio de píxel de los datos de proyección panorámica según la posición angular, (Derecha) el valor medio de píxel de la imagen panorámica según la posición angular.

Ahora se reconstruye una imagen panorámica utilizando los datos de proyección panorámica adquiridos. En este trabajo, se utilizó el método de reconstrucción de imágenes panorámicas basado en tomosíntesis, que se utiliza con frecuencia en el sistema de exploración panorámica convencional. El método de reconstrucción de imágenes panorámicas basado en tomosíntesis utiliza el método de cambio y adición con cantidades variables de cambio para producir imágenes de plano multifocal10,12. La posición del plano focal en el que se forma la imagen panorámica depende de la cantidad de desplazamiento10,12. A medida que aumenta la cantidad de desplazamiento, se genera un plano focal más alejado de la fuente; y a medida que disminuye la cantidad de desplazamiento, se genera un plano focal más cercano a la fuente. Por lo tanto, es posible crear una imagen panorámica de múltiples cortes con diferentes profundidades de enfoque a lo largo del arco dental. Para obtener una sola imagen panorámica con el mejor enfoque, se aplica un método de enfoque automático que divide la imagen cortada en parches y encuentra y combina aquellos con mayor nitidez. Nos gustaría consultar nuestra publicación anterior para obtener más detalles sobre el método de enfoque automático12. Finalmente, se aplicó el siguiente algoritmo de realce de bordes para aumentar la visibilidad de la imagen panorámica adquirida18.

, donde \({\alpha }_{\mathrm{n}}\) denota los factores de ponderación utilizados para controlar el nivel de detalles y \({G}_{n}\) representa una imagen filtrada gaussiana 2D del original imagen panorámica \({I}_{0}\). Los valores de \({\alpha }_{\mathrm{n}}\) usados en este trabajo fueron establecidos empíricamente por: \({\alpha }_{0}=1.0,{\alpha }_{1}= 1,0,{\alfa }_{2}=1,5,{\alfa }_{3}=1,5\). Las cinturas de las funciones de filtrado gaussiano fueron: \({\upsigma }_{\mathrm{G}1}=2.4,{\upsigma }_{\mathrm{G}2}=4.8,{\upsigma }_{\ matemática{G}3}=19.2\). \(I\) representa la imagen panorámica final.

Los datos clínicos de proyección CBCT dental de 40 pacientes se recopilaron retrospectivamente después de que la junta de revisión institucional (IRB) aprobara todos los métodos y renunciara al consentimiento informado por parte de Well Dental Clinic en Teherán-ro, Seúl, República de Corea. Todos los métodos en este trabajo se realizaron de acuerdo con las pautas y regulaciones de Well Dental Clinic IRB. Además, se escaneó un fantasma de cabeza para un estudio de comparación. Los conjuntos de datos se adquirieron usando un escáner de TC arcoíris (Dentium, República de Corea) con parámetros de 94 kVp, 8 mA (modo pulsado). El escáner CBCT utilizado en este estudio es un dispositivo 2 en 1 con capacidad de escaneo panorámico. Los parámetros de escaneo utilizados en el sistema de escaneo CBCT y el sistema de escaneo panorámico se resumen en la Tabla 1.

El método propuesto se probó en una computadora con las siguientes especificaciones (Intel(R) Core(TM) i7-10700 K CPU 3.80 GHz, 64 GB RAM, NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti, Windows 10). El método se implementó utilizando la biblioteca CUDA para la aceleración. El tiempo de ejecución promedio requerido para adquirir datos de proyección panorámica fue de aproximadamente 5,5 s, y la reconstrucción de la imagen tomó aproximadamente 6,2 s.

Para verificar los efectos de la corrección de la trayectoria del escaneo panorámico y la corrección de la intensidad del haz, se adquirieron y compararon imágenes panorámicas sin cada corrección en la Fig. 7. En la Fig. 7a, la imagen panorámica sin corrección de la intensidad del haz muestra que el área del incisivo usando datos de proyección que pasa por la vértebra cervical tiene una intensidad significativamente alta en comparación con las otras áreas. A menos que se corrija la intensidad del haz, se reduce la visibilidad general. Además, como se puede ver en la imagen panorámica sin corrección de trayectoria de exploración panorámica (Fig. 7b), cuando la trayectoria de exploración panorámica no se corrige, algunos de los datos de proyección no se muestrean. Por lo tanto, la visibilidad general también se ve comprometida.

(a) Una imagen panorámica sin corrección de intensidad de haz, (b) Una imagen panorámica sin corrección de trayectoria de exploración panorámica. (c) Una imagen panorámica con corrección tanto de la intensidad del haz como de la trayectoria de exploración.

Para comparar la calidad de la imagen, una imagen panorámica adquirida con un sistema de escaneo panorámico (Fig. 8a) y una imagen panorámica sintetizada a partir de un volumen de imagen CT (Fig. 8b) mediante el uso de un método convencional, que se describe brevemente en la parte de introducción, se compararon con una imagen panorámica adquirida con el método propuesto (Fig. 8c). La figura 8a se considera un estándar de oro.

(a) Una imagen panorámica obtenida por el sistema de escaneo panorámico, (b) Una imagen panorámica sintetizada a partir de la imagen dental CBCT, y (c) Una imagen panorámica obtenida por el método propuesto.

La imagen panorámica obtenida de la imagen CBCT (Fig. 8b) muestra la estructura dental general del paciente, pero la resolución de la imagen panorámica es bastante pobre. Además, se observa que el artefacto metálico de la imagen CBCT permanece en la imagen panorámica como sombras rayadas cerca del objeto metálico. En la Fig. 8c se confirma que la resolución de la imagen reconstruida por el método propuesto es superior a la de una imagen panorámica obtenida directamente de una imagen CBCT. La imagen CBCT está compuesta por píxeles con un tamaño de 0,31 mm, mientras que la imagen panorámica se presenta por píxeles con un tamaño de 0,11 mm. Dado que el método propuesto utiliza datos de proyección originales de CBCT cuyo tamaño de píxel del detector es de 0,24 mm, la imagen panorámica resultante tiene una resolución espacial más alta. También se observa que la resolución espacial de la imagen panorámica real es la más alta ya que el tamaño de píxel del detector es más pequeño y el número de vistas de proyección es mayor que las de CBCT, respectivamente.

La arcada dental y el eje de exploración panorámica virtual extraídos por el método propuesto para varios casos clínicos se muestran en la Fig. 9. Como se muestra en la figura, se confirma que la arcada dental y el eje de exploración panorámica virtual se forman consistentemente no solo cuando todos los dientes están presentes (Fig. 9a-c), pero también cuando hay artefactos metálicos graves (Fig. 9d-f) o faltan dientes (Fig. 9g-i).

Arco dentario y trayectoria de exploración panorámica extraídos del caso clínico. (a–c) Casos en los que todos los dientes están presentes, (d–f) Casos con muchas prótesis metálicas, y (g–i) Casos en los que faltan dientes.

Las imágenes panorámicas reconstruidas por el método propuesto para los casos clínicos se muestran en la figura 10. Se obtuvieron imágenes panorámicas de calidad a partir de los datos clínicos de varios casos. Incluso en casos con artefactos metálicos graves, las imágenes panorámicas se adquirieron con éxito en función de la trayectoria de exploración panorámica establecida. Además, en los casos de muchos dientes faltantes, las imágenes panorámicas armonizan naturalmente la parte sin dientes y la parte con dientes.

Imágenes panorámicas obtenidas mediante el método propuesto. (a–c) Casos en los que todos los dientes están presentes, (d–f) Casos con muchas prótesis metálicas, y (g–i) Casos en los que faltan dientes.

Para comparar el método propuesto con el método basado en imágenes CBCT, o un método convencional, en el caso clínico que tiene artefactos metálicos severos, mostramos las imágenes reconstruidas en la Fig. 11. Como se muestra en el recuadro rojo de la Fig. 11a, los dientes entre la prótesis pueden aparecer más oscuros debido al endurecimiento del haz que contribuye predominantemente a los artefactos de imagen de metal en la TC. Sin embargo, en el caso del método propuesto, dado que se extraen y utilizan datos de proyección panorámica estrechos, los efectos de la prótesis son mucho menores. Las imágenes ampliadas del cuadro amarillo en la Fig. 11 también revelan que la reconstrucción de imágenes panorámicas basada en imágenes CBCT puede perder una anatomía sustancial debido a la mala calidad de imagen de CBCT con artefactos de imagen graves.

(a) Una imagen panorámica sintetizada a partir de la imagen CBCT dental mediante el uso de un método convencional, (b) Una imagen panorámica obtenida mediante el método propuesto.

El método de sintetizar imágenes panorámicas a partir de imágenes dentales CBCT está muy sujeto no solo a la calidad de imagen de CBCT sino también a la precisión del arco dental. Hemos desarrollado un método confiable de delineación del arco dental que puede ser útil tanto para el método basado en imágenes CBCT como para el método de síntesis de datos propuesto, aunque el método basado en imágenes CBCT aún sufre la degradación de la calidad de la imagen debido a artefactos de imagen como el metal. artefactos Se ha demostrado con éxito que el método de reconstrucción de imágenes panorámicas propuesto puede reconstruir sólidamente las imágenes en varios casos clínicos y que el método propuesto supera la síntesis de imágenes panorámicas basada en imágenes CBCT existente. En particular, se han destacado las ventajas del método propuesto sobre el existente en los casos con artefactos metálicos severos en las imágenes CBCT.

Uno de los puntos fuertes del método propuesto reside en la selección flexible del arco dental y su trayectoria de exploración panorámica virtual asociada una vez que los datos de proyección CBCT están disponibles. La figura 12 muestra un ejemplo de demostración de dicha flexibilidad. Cuando la cabeza del paciente se coloca con una desalineación angular como se muestra en la Fig. 12a, puede dar como resultado un arco dental inclinado o distorsionado y, en consecuencia, una imagen panorámica desalineada como se muestra en la Fig. 12b. Se puede rotar la imagen CBCT original y volver a calcular el arco dental y la trayectoria de exploración panorámica virtual como se muestra en la Fig. 12c. La imagen panorámica adquirida a partir de esta trayectoria virtual modificada proporciona una imagen sin distorsiones, como se muestra en la Fig. 12d. En estos días, los enfoques automatizados impulsados por la inteligencia artificial se investigan activamente y se implementan en varios procedimientos de procesamiento de imágenes clínicas. Si bien creemos que tales innovaciones también pueden encontrar aplicaciones en la detección de arcos dentales, la construcción de trayectorias panorámicas virtuales, etc., creemos que la comparación con tales técnicas en este artículo está más allá del alcance.

(a) El arco dental detectado y la trayectoria del escaneo panorámico cuando la cabeza del paciente está desalineada, (b) Una imagen panorámica obtenida por el método propuesto. ( c ) Arco dental y trayectoria de exploración panorámica extraída después de la realineación de la cabeza, ( d ) Una imagen panorámica obtenida por el método propuesto.

Nos gustaría señalar nuevamente que el método propuesto no pretende reemplazar el sistema de imágenes panorámicas utilizado en el diagnóstico inicial, que a menudo se practica en las clínicas sin realizar una exploración CBCT. En varias aplicaciones clínicas, después de que se produzca la imagen CBCT, nuestro enfoque representaría una forma más eficiente de sintetizar una imagen panorámica virtual que la síntesis de imágenes panorámicas basada en imágenes CBCT. También notamos que los efectos de ampliación, si existe una diferencia de distancia entre la fuente y el detector en el sistema panorámico virtual y el sistema panorámico real, pueden existir en las imágenes producidas por el método propuesto en comparación con las imágenes panorámicas reales.

En este estudio, se propuso un método de reconstrucción de imágenes para obtener una imagen panorámica virtual a partir de datos de proyección CBCT en lugar de utilizar directamente una imagen CBCT. Se compone de la delineación del arco dental, la configuración de una trayectoria de exploración panorámica virtual, el reclutamiento de datos panorámicos virtuales de la proyección CBCT, la reconstrucción de los cortes de la imagen panorámica y la composición de la imagen panorámica final mediante la aplicación de una técnica de enfoque automático. El método propuesto reconstruyó con éxito imágenes panorámicas incluso en presencia de artefactos metálicos severos o dientes faltantes en imágenes CBCT. Se cree que el método propuesto juega un papel importante en varios procedimientos dentales que requieren imágenes panorámicas además de imágenes CBCT.

Los conjuntos de datos generados y/o analizados en este estudio no están disponibles públicamente debido a las restricciones de la licencia para el estudio actual, pero están disponibles del autor correspondiente a pedido razonable.

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Esta investigación fue financiada en parte por la Fundación Nacional de Investigación de Corea [NRF-2018M3A9E9024949, NRF-2021M3I1A1097909] y por el Ministerio de Ciencia y TIC (MSIT, Corea) y el Ministerio de Comercio, Industria y Energía (MOTIE, Corea) [Número de proyecto : 20014921].

Departamento de Ingeniería Nuclear y Cuántica (NQE), Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea, Daejeon, 34141, Corea

Taejin Kwon, Da-in Choi, Jaehong Hwang, Taewon Lee y Seungryong Cho

Departamento de TIC, Dentium Co., Ltd., Suwon, Corea

Inje Lee

Institutos KAIST para ITC y HST, Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea, Daejeon, 34141, Corea

Cho Seungryong

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El autor principal de TK contribuyó a la presentación y aplicación de la metodología del artículo. Contribuyó a la adquisición y el análisis de la imagen panorámica. Contribuyó a la redacción y revisión del artículo como autor principal. DC contribuyó a la adquisición de imágenes panorámicas utilizando imágenes de TC. Contribuyó a la revisión del artículo. JH contribuyó a la calibración de la geometría de los datos de proyección CT. TL contribuyó a la adquisición de imágenes panorámicas utilizando datos de proyección panorámica. IL contribuyó a la recopilación, análisis e interpretación de datos para el artículo. el estudio. Contribuyó a la redacción y revisión general del artículo como autor correspondiente.

Correspondencia a Seungryong Cho.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Kwon, T., Choi, Di., Hwang, J. et al. Imágenes panorámicas de tomosíntesis dental mediante el uso de datos de proyección CBCT. Informe científico 13, 8817 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-35805-1

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Recibido: 18 noviembre 2022

Aceptado: 24 de mayo de 2023

Publicado: 31 mayo 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35805-1

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