三次元顔面成長分析

概要

この研究には、次の状態の患者を考慮した 3 群の並行コホート研究が含まれます。

1. クラス I の不正咬合で、顔面に垂直方向の異常がなく、顔面の非対称性やその他の病状がない。
2. 上顎欠損を伴うクラス III の不正咬合であるが、他の垂直方向の顔面異常はなく、顔面の非対称性やその他の病状はない。
3. -口唇裂および/または口蓋裂およびクラスIIIの不正咬合を有し、他の病状がない患者。

データ収集

a. MRI データは、年齢 T0 および 1 年後 (T1) に (各グループの 10 人の被験者に対して) 取得されます。 これにより、技術を適切にテストするための正確なジオメトリが提供されます。 MRI スキャン データを使用することで、患者を不必要に電離放射線にさらす必要がなくなり、硬組織と軟組織の関係を観察することもできます。

b. (a) の同じ 10 人の患者は、Trios 口腔内スキャナー (3Shape、オーフス、デンマーク) を使用してキャプチャされた口腔内スキャンを受けます。 T0 と T1 の年齢での軟部組織のテクスチャ情報のための顔のステレオ写真測量スキャン (Vectra H1 3D カメラ)。

3D データ分析

1. 年齢 T0 および T1 での MRI スキャンの再構築された 3D ジオメトリを重ね合わせて、各被験者の骨格および歯の変化の領域を決定します。 スキャンは再構築され、ダウンストリームの 3D ボリューム減算のために処理されます。これには、同様の歯科および頭蓋骨のバイオメカニクス アプリケーションで研究者および共同研究者によって開発された方法論が使用されます。次に、T0 データが T1 データから減算され、ハードウェアでの幾何学的変化が視覚化および定量化されます。成長によって生じる組織。
2. 軟部組織の外部変化を調査するために、3D 立体写真測量スキャンをシェルに変換します。 カラー マッピングは、3 D 減算による軟部組織の時間的変化の定量化を提供します。 さらに、複雑な曲率の領域の変化を定量化します。陰唇襞、3D曲率が計算され、研究者によって開発された方法を使用して違いが分析されます。
3. 軟組織と硬組織の間の成長相関を決定するために、幾何学的形態計測アルゴリズムとオーダーメイドの計算方法が開発されます。 まず、相同なランドマークが自動的に識別され、3D ランドマーク テンプレートが作成されて表面形状がキャプチャされます。 その後、判別関数分析を行い、年齢ごとに各カテゴリーの形状変化を比較します。
4. 口腔内スキャンも、硬組織と軟組織の情報とともにシェルに変換されます。 Avizo ソフトウェアを使用して、口腔内画像のサブトラクションとカラー マッピングを行うと、咬合関係の時間的変化が定量化されます。