Bu çalışma, ağız içi floresan kamera ile elde edilen görüntülere dayanarak açıklanan diş plağının planimetrik ölçümü için yarı otomatik bir dijital görüntü analizi prosedürü sunmaktadır. Yöntem, araştırma ortamında diş plağının hızlı ve güvenilir bir şekilde ölçülmesini sağlar.
Diş plağı birikimi, klinik indeksler veya aksi takdirde, plak birikintileri ile kaplı bir dişin göreceli alanını ölçen planimetrik plak indeksi (PPI) kullanılarak ölçülür. Klinik indekslerle karşılaştırıldığında, PPI daha yüksek bir ayırt edici güce sahiptir, ancak geleneksel planimetri zaman alıcı bir analizdir, çünkü plak kaplı ve temiz diş alanlarının görüntü işleme yazılımı kullanılarak her görüntü için manuel olarak belirlenmesi gerekir. Burada, aynı anda 1.000’e kadar görüntünün hızlı bir şekilde işlenmesine izin veren diş plağının yarı otomatik planimetrik nicelleştirilmesi için bir yöntem sunuyoruz. Yöntem, ağız içi bir kamera ile elde edilen floresan görüntülerde açığa çıkan plak, sağlam diş yüzeyleri ve yumuşak dokular arasındaki gelişmiş kontrasttan yararlanır. Klinik prosedürlerin dikkatli bir şekilde uygulanması ve doğru görüntü elde edilmesi, plak kaplı alanların başarılı bir şekilde yarı otomatik olarak tanımlanması için çok önemli adımlardır. Yöntem, sağlam yüz ve ağız diş yüzeylerinde, çoğu kompozit rezin restorasyonunda ve ortodontik braketli dişlerde planimetri için uygundur, ancak metalik restorasyonlarda uygun değildir. Geleneksel PPI kayıtlarıyla karşılaştırıldığında, yarı otomatik planimetri, analize harcanan zamanı ve öznel insan girdisini önemli ölçüde azaltır, böylece planimetrik ölçümlerin tekrarlanabilirliğini arttırır.
Araştırma ortamında diş plağının nicelleştirilmesi ya klinik indeksler kullanılarak ya da aksi takdirde planimetrik plak indeksi (PPI)1 kaydedilerek gerçekleştirilir. Turesky modifiye Quigley-Hein plak indeksi gibi klinik indeksler, plak kapsamının bir operatör tarafından görsel olarak değerlendirilmesine ve ardından sıra ölçeği2’de bir puanın atanmasına dayanır. Puanlama hızlı olsa da, klinik indekslerin kullanımı zahmetli muayene edenler arası ve muayene içi kalibrasyon gerektirir ve derecelendirme her zaman belirli bir öznellik derecesinden muzdariptir 3,4,5. Ayrıca, skor sayısı sınırlı olduğundan, klinik indeksler plak kapsamı6’daki ilgili farklılıkları tespit edemeyebilir.
Planimetrik kayıtlar için, plak kaplı alanın diş yüzeyinin toplam alanına bölünmesiyle dijital görüntüler üzerinde plak kapsamının kapsamı belirlenir7. Sürekli ölçek kullanımı doğruluğu arttırır ve istatistiksel analizde yüksek ayırt edici güç gösterir 8,9,10. Dahası, planimetrinin daha az öznel olduğu iddia edilebilir, çünkü endeks hesaplanır ve denetçi tarafından tahmin edilmez11. Geleneksel olarak, plak kaplı ve toplam diş alanları, görüntü işleme yazılımı 7,12 kullanılarak her görüntüde ilgilenilen bölgeler çizilerek PPI kayıtları için manuel olarak belirlenmiştir. Sonuç olarak, planimetrik analiz daha önce çok zaman alıcıydı ve bu da daha büyük klinik çalışmalar için uygulanabilirliğini azalttı6.
Geleneksel beyaz ışıklı görüntülerde, plak kaplı alanlar, temiz diş alanları ve çevresindeki dokular arasındaki kontrast soluktur ve bu nedenle, tipik olarak nesnelerin yoğunluğa dayalı algılanmasına dayanan otomatik görüntü işleme ciddi şekilde engellenir13,14. Bir floresan kamera ile elde edilen görüntüler, açığa çıkan plak, yeşil spektrumda güçlü bir şekilde otomatik floresan olan temiz dişler ve floresan olmayan yumuşak dokular arasında önemli ölçüde geliştirilmiş bir kontrast göstermektedir1.
Burada, geleneksel PPI kayıtlarına kıyasla görüntü analizine harcanan zamanı büyük ölçüde azaltan yarı otomatik planimetri için bir yöntem sunuyoruz. Yöntem, standart açıklama prosedürleri, ticari olarak temin edilebilen bir floresan kamera ve bir görüntü analizi ücretsiz yazılımı kullanır. Görüntü elde etme ve görüntü analizi için önemli parametrelerin yanı sıra yöntemin tipik hataları ve sınırlamaları tartışılmaktadır.
Floresan görüntülerine dayalı yarı otomatik planimetri için sunulan yöntem, geleneksel planimetri20’ye kıyasla araştırma ortamındaki sağlam diş yüzeylerinde diş plağı niceliğinde bir iyileşme oluşturmaktadır. Yarı otomatik planimetri, önceden belirlenmiş bir işlem sonrası algoritma kullanarak 1.000 görüntüye kadar PPI’nın aynı anda belirlenmesine izin verir. Bu nedenle, yöntem, toplam diş alanlarının ve plak kaplı alanların bir görüntü işleme yazılımında ilgilenilen bölgeler çizilerek manuel olarak belirlendiği geleneksel planimetriden çok daha fazla zaman tasarrufu sağlar 7,12. Ek olarak, görüntü analizindeki insan kararının kapsamı, görüntü segmentasyonu için bir parlaklık eşiği seçimine indirgenmiştir. Böylece, tüm imgeler aynı şekilde ele alınır ve inceleyici öznelliğin etkisi büyük ölçüde azalır11.
Protokoldeki kritik adımlar ağırlıklı olarak, optimum görüntü kalitesi için oldukça standartlaştırılmış bir şekilde gerçekleştirilmesi gereken klinik prosedürlerle ilgilidir. Açıklayıcı çözelti nazikçe ve homojen bir şekilde uygulanmalı ve boyanın yıkanmasını ve dolayısıyla görüntü kontrastının kaybolmasını önlemek için görüntüler durulama ve hava ile kurutulduktan hemen sonra elde edilmelidir. Ayrıca, dişeti kanamasından kaçınılması gerekir, çünkü hemoglobin kırmızı kanal19’da kaydedilen floresanı artırabilir. Görüntü yakalama, ortam ışığının girişimini azaltmak için oda ışıkları karartılmış olarak yapılmalı ve hastaların ağızlarını antagonist dişler görüntülerde görünmeyecek şekilde yeterince açmalıdır. Kamera kafası, oklüzal yüzeyin bir kısmının ve kontralateral dişlerin yakalanmasını önlemek için diş eksenine dik olarak yerleştirilmelidir.
Optimal olmayan görüntü alımından kaynaklanan eserler – çoğu durumda – görüntü analizi sırasında, önemli ölçüde artan bir işlem süresi pahasına olsa da, kaldırılabilir. Segmentasyon sırasında nesne olarak tanınan bazı yapılar, nesne düzenleyicisinde basit silme ile temizlenebilir. Yapılar plak olarak tanınan alanlarla birleşiyorsa, ortaya çıkan nesnelerin kaldırılmadan önce nesne düzenleyicisinde bölünmesi gerekir. Aşırı durumlarda, operatör yazılımda ilgilendiği bölgeleri çizerek temiz diş ve plak kaplı alanların manuel olarak belirlenmesini tekrarlamak zorunda kalabilir. Tüm klinik prosedürler doğru bir şekilde gerçekleştirilirse, görüntü analizi sırasında operatörün tek öznel girdisi, eşik tabanlı segmentasyonlar için kesme değerlerinin belirlenmesinden oluşur. Genel olarak, plak kaplı ve temiz diş alanları görüntülerde iyi tanımlanmıştır, ancak seçilen eşiklerdeki küçük farklılıkların, nispeten düşük bir ölçüde de olsa, hesaplanan ÜFE değerlerini etkilediğini belirtmek gerekir. Belirli bir çalışma için elde edilen tüm görüntüler aynı eşiklerle bölümlere ayrılabildiğinden, öznel kesme değerleri seçimi tedavi veya hasta grupları arasındaki farkları etkilemez.
Tıpkı manuel planimetri gibi, yarı otomatik planimetri, açıklayıcı bir çözeltinin kullanılması nedeniyle plak birikiminin uzunlamasına kayıtları için uygun değildir. Eritrozin, antibakteriyel aktivite yoluyla biyofilm büyümesine müdahale edebilir21,22,23, ancak en önemlisi, belirgin leke, hasta eve gönderilmeden önce profesyonel plak çıkarılmasını gerektirir. Bununla birlikte, tarif edilen yöntem, klinikteki alışılmış plak seviyelerinin düzenli olarak ölçülmesi için kullanılabilir. Yarı otomatik planimetrinin bir başka sınırlaması, bireysel dişler arasındaki boyut farklılıklarından kaynaklanmaktadır. Kamera ile diş yüzeyi arasındaki mesafe ve dolayısıyla görüş alanının boyutu standartlaştırılabilse de, elde edilen görüntüler komşu dişlerin parçalarını içerebilir. Bunlar bir toplu işlemle değil, yalnızca analiz sırasında görüntülerin manuel olarak kırpılmasıyla kaldırılabilir. Yarı otomatik planimetri, sağlam diş yüzeylerinde supragingival plak ve kalkülüs24’ün nicelleştirilmesi için uygun olsa da, gelecekteki çalışmalar, tarif edilen yöntemin gelişimsel kusurlar25, kavitasyonlu ve kavitasyonsuz çürük lezyonları ve ciddi lekelerden nasıl etkilendiğini belirlemek zorunda kalacaktır.
Sonuç olarak, yarı otomatik planimetri, bir floresan kamera kullanarak plak alanı kapsamının hızlı ve güvenilir bir şekilde ölçülmesini sağlayan bir yöntemdir. Farklı hasta gruplarında de novo plak oluşumunu veya farklı tedavi rejimlerinin plak çıkarılması üzerindeki etkisini değerlendiren klinik çalışmalarda kullanılabilir.
The authors have nothing to disclose.
Yazarlar, ısmarlama ara parçaların katkı maddesi üretiminde mükemmel yardımı için Dirk Leonhardt’a teşekkür eder. Lene Grønkjær, Javier E. Garcia, Charlotte K. Vindbjerg ve Sussi B. Eriksen, çalışma sırasında teknik destekleri için teşekkür edilmektedir. Yazarlar ayrıca floresan kameranın kullanımı konusunda teknik destek için Matthias Beck’e ve verimli tartışmalar için Mette R. Jørgensen’e teşekkür eder.
3D Sprint Basic | 3D systems | Additive manufacturing software | |
5% erythrosine; Top Dent Rondell Röd | Top Dent Lifco Dental AB | 6327 | Disclosing solution |
D1000 lab scanner | 3 Shape | Lab scanner used to scan the camera head | |
DBSWIN 5.17.0 | Dürr Dental | Software for VistaCam | |
Digital image analysis in microbial ecology (Daime), version 2.2.2 | Freeware for image analysis | ||
LC-3D Print Box | NextDent | Polymerization unit | |
Meshmixer 3.5 | Autodesk | Freeware for designing custom-made spacer | |
NextDent 5100 | 3D systems | 3D-printer | |
NextDent Ortho IBT | 3D systems | Material for spacer | |
Ultrasound bath T660/H | Elma Schmidbauer GmbH | ||
VistaCam iX HD Smart intraoral camera | Dürr Dental | Coupled with a fluorescence camera head |