Mål: Vi presenterar en registreringsbaserad halvautomatisk mandible segmentation (SAMS) rörledning utformad för att bearbeta ett stort antal datortomografi studier till segment 3-dimensionella mandibles. Rörledningen består av ett manuellt förbearbetningssteg, ett automatiskt segmenteringssteg och ett slutligt manuellt efterbearbetningssteg. Den automatiska delen använder en icke-linjär diffeomorphic metod för att registrera varje förbehandlad ingång datoriserad tomografi test scan på 54 referensmallar, som varierar i ålder från födelse till 19 år. Detta skapar 54 segmenteringar, som sedan kombineras till en enda sammansatt mandible. Resultat: Denna pipeline bedömdes med hjälp av 20 mandibles från datortomografi studier med åldern 1 till 19 år, segmenterade med både SAMS-behandling och manuell segmentering. Jämförelser mellan SAMS-bearbetade och manuellt segmenterade mandibles visade 97 % likhetsavtal med jämförbara volymer. De därav följande tredimensionella mandlarna förbättrades ytterligare med manuell efterbehandling i specifika regioner. Resultaten tyder på en robust pipeline som minskar den manuella segmenteringstiden med 75 % och ökar genomförbarheten av storskaliga mandibulära tillväxtstudier. Nyckelord: bildsegmentering, ytrekonstruktion, mandible, automatisk 3D-segmentering, datortomografi, mandible utveckling (J Comput Assist Tomogr 2018;42: 306-316) W ith tillkomsten av moderna medicinska bildtekniker, automatiska och halvautomatiska metoder har utvecklats för att segmentera mandible volymer från medicinska bildstudier. Sådana datorstödda segmenteringsmetoder bidrar till att minska den tid som behövs för att skapa exakta och exakta 3-dimensionella (3D) Mandible-modeller, och kan vara särskilt fördelaktigt för storskaliga studier. Dessa metoder har utformats för tillämpning i dental kirurgisk/behandlingsplanering, 1,2 ortodontiska diagnoser, 3 och dental kriminalteknik 4 för att rekonstruera 3D-mandible modeller från bildstudier såsom panorama röntgen, kon-beam datortomografi och multidetektor datortomografi (MDCT). För att studera mandibular tillväxt har en handfull studier använt 3D-modeller genom att manuellt segmentera mandibles från MDCT. [5] [6] [7] [8] De flesta av dessa studier har använt små åldersintervall och en begränsad urvalsstorlek. För att möjliggöra en livslängd perspektiv på könsspecifika mandibular tillväxt inklusive förändringar i yta eller regioner av bennedsättning eller resorption, 9 ett stort antal 3D mandible modeller som täcker hela åldersintervallet behövs. Ett sådant perspektiv kan också bidra till att fastställa en utvecklingsålder och könsspecifik normativ referens, inklusive en rad olika variationer i typisk tillväxt, för användning i diagnostik och / eller behandling såsom för tillämpning i ortodontisk behandling planering 10 eller kraniofacial kirurgisk planering. 11 Såvitt vi vet har det endast gjorts 1 mandibular utvecklingsstudie med hjälp av rekonstruerade 3D-mandibles. 6 Den heterogenitet av mandibular morfologi över individer och åldersgrupper gör 3D mandible modeller svårt att extrahera från datortomografi (CT) studier. Den temporomandibulära leden (TMJ) och dentitionen utelämnas ofta från dator-assisterade segmentering tekniker på grund av svårigheter att separera kondylen från temporalbenet och dentition från dess avbildning artefakter. Eftersom tillväxten och förskjutningen av dessa strukturer påverkar mandibular tillväxt och förskjutning, är det viktigt att inkludera dem i mandibulära tillväxtstudier och att upprätta ett segmenteringsprotokoll som kan segmentera hela mandible. Med tanke på de morfologiska variationerna mellan individer har manuell segmentering av hela mandiblen för att generera 3D-mandible modeller ansetts vara kriteriumstandarden i både kliniska och forskningsmiljöer. 4 Med denna metod, en människa segmenter extraherar mandible från CT-avbildningar genom manuell redigering efter 3D-återgivningar eller på en bit-för-slice basis. Manuell segmentering kräver 2 till 3 timmar per mandible för en utbildad forskare att producera en komplett 3D-mandible modell, och det är mottagligt för interforskare och intraforskare variabilitet. Således, som nämnts tidigare, manuell segmentering är suboptimal för att studera mandibular tillväxt och utveckling där stora provstorlekar behövs. Både automatiska och halvautomatiska segmenteringsmetoder (SAMS) minskar potentiell mänsklig variabilitet och fel och påskyndar 3D-segmenteringsprocessen eftersom manuella ingrepp eller övervakning av människor antingen inte krävs (automatisk segmentering) eller begränsas (halvautomatisk) till manuell korrigering av segmenteringsfel. 3, 14, 15 Men mandibular-fokuserad automatisk segmentering tekniker, såsom tröskelbaserad, region växande, grå nivå detektion, aktiv kontur modeller, och statistiska form modeller, ofta producerar felaktig segmentering av tänderna och kondylen, och vissa visar endast partiell mandible delineation. 2, [15] [16] [17] På samma sätt är de tillgängliga halvautomatiska teknikerna inte särskilt robusta. 3, 14 Studier där man använder automatiska eller SAMS-modeller av bilder som förvärvats med hjälp av konstrålekalkylerad tomografi [16] [17] [17] [18] producerar 3D-modeller som är benägna att ha låg bildkvalitet och artefakter. I kontrast, MDCT genererar 3D-modeller som visar exakt beniga strukturer med hög Från *Vocal
En registreringsbaserad semiautomatisk mandible segmenteringsteknik föreslogs av Chuang el REF 2017.
A Novel Registration-Based Semiautomatic Mandible Segmentation Pipeline Using Computed Tomography Images to Study Mandibular Development
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computer Assisted Tomography', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}