Dişlerde hacim ölçümü için farklı radyografik görüntüleme programlarının doğruluğunun karşılaştırılması

Abstract

Diş hekimliğinde kullanımı yaygınlaşan Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografi ile anatomik yapıların ve patolojilerin üç boyutlu milimetrik görüntüleri elde edilebilmektedir. Adli diş hekimliğinde yaş tayini belirlemede, cerrahi tedavilerin sanal modelleme ile simülasyonunda, periodontal, endodontik, ortodontik ve protetik tedavilerde kron-kök ve kraniyofasiyal ilişkilerin değerlendirilmesinde doğru diş hacimlerinin hesaplanması önemlidir. Bu çalışmanın amacı dişlerde hacim ölçümü açısından farklı yazılım programları, farklı voksel boyutları, farklı segmentasyon teknikleri ve intraoral tarayıcı arasında farklılık olup olmadığının araştırılması ve fiziksel hacim ölçümüne en yakın tekniğin belirlenmesini sağlamaktır. Bu çalışma Kırıkkale Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Anabilim Dalı'nda Ocak 2019-2020 tarihleri arasında gerçekleştirildi. Çekilmiş 30 adet tek köklü ve kanallı diş, 3D intraoral tarayıcı ile kayıt altına alındı ve fiziksel hacimler, altın standart olarak kullanılan, su yer değiştirme metodu ile hesaplandı. Dişler daha sonra fantom modellere yerleştirilerek iki farklı voksel boyutunda (0.3-0.4 voksel) KIBT görüntüleri alındı. Dişlerin hacimleri 3D Doctor Programında manuel segmentasyon tekniği, ITK Snap programında manuel ve yarı otomatik segmentasyon yöntemi kullanılarak hesaplandı ve istatistiksel analiz için veriler SPSS programına aktarıldı. Sıvı deplasman yöntemi altın standart olarak alındığında 3D Doctor 0,4 V boyutunda yapılan hacim ölçümleri istatistiksel olarak farklılık göstermiştir. Sıvı deplasman yöntemi, 3D intraoral tarayıcı, ITK-Snap manuel ve yarı otomatik segmentasyon ve 0.3 voksel boyutunda 3D-Doktor hacim ölçümleri arasında anlamlı bir farklılık bulunmadı. Çalışma sonucunda kullanılacak görüntüleme programına göre voksel seçiminin tercih edilmesi gerektiği belirlenmiştir. Ayrıca, doğru sonuçlar vermesine rağmen, manuel segmentasyonun zaman alıcı olması nedeniyle bunun yerine yarı otomatik segmentasyonun tercih edilebileceği görülmektedir.

Cone-beam computed tomography (CBCT), which is used more and more widely in dentistry, allows for the millimetric and three-dimensional assessment of anatomical structures and pathologies. Calculation of correct tooth volumes is important in determining age in forensic dentistry, simulating surgical treatments with virtual modeling, evaluating crown-root and craniofacial relations in periodontal, endodonic, orthodontic and prosthetic treatments. The aim of this study is to investigate whether there is a difference between different software programs, different voxel sizes, different segmentation techniques and intraoral scanner in terms of volume measurement in teeth, and to determine the closest technique to physical volume measurement. This study was performed between January 2019-2020 in Kırıkkale University Faculty of Dentistry Department of Oral and Maxillofacial Radiology. 30 single-root and canal teeth extracted were scanned using a 3D intraoral scanner and the physical volumes were measured using the water displacement method(WDM) as the gold standard. The teeth were then placed into phantom models and CBCT images were taken in two different voxels size (0.3- 0.4 voxel). The volumes of the teeth were calculated using manual segmentation technique in 3D Doctor Program, manual and semi-automatic segmentation method in ITK Snap program. Data for statistical analysis were transferred to SPSS program. There is a significant difference between WDM (gold standard) and 3D-Doctor volume measurements at the voxel size of 0.4. There is no significant difference between WDM, 3D intraoral scanner, ITK-Snap manual and semi-automatic segmentation, and 3D-Doctor volume measurements at the voxel size of 0.3. As a result of the study,it was determined that voxel selection should be preferred according to the imaging program to be used. In addition, although it gives accurate results, it is seen that semi-automatic segmentation may be preferred instead of it because manual segmentation is time consuming.