Digital three-dimensional visualization of intrabony periodontal defects for regenerative surgical treatment planning

Abstract

Background In the regenerative treatment of intrabony periodontal defects, surgical strategies are primarily determined by defect morphologies. In certain cases, however, direct clinical measurements and intraoral radiographs do not provide sufficient information on defect morphologies. Therefore, the application of cone-beam computed tomography (CBCT) has been proposed in specific cases. 3D virtual models reconstructed with automatic thresholding algorithms have already been used for diagnostic purposes. The aim of this study was to utilize 3D virtual models, generated with a semi-automatic segmentation method, for the treatment planning of minimally invasive periodontal surgeries and to evaluate the accuracy of the virtual models, by comparing digital measurements to direct intrasurgical measurements. Methods Four patients with a total of six intrabony periodontal defects were enrolled in the present study. Two months following initial periodontal treatment, a CBCT scan was taken. The novel semi-automatic segmentation method was performed in an open-source medical image processing software (3D Slicer) to acquire virtual 3D models of alveolar and dental structures. Intrasurgical and digital measurements were taken, and results were compared to validate the accuracy of the digital models. Defect characteristics were determined prior to surgery with conventional diagnostic methods and 3D virtual models. Diagnostic assessments were compared to the actual defect morphology during surgery. Results Differences between intrasurgical and digital measurements in depth and width of intrabony components of periodontal defects averaged 0.31 ± 0.21 mm and 0.41 ± 0.44 mm, respectively. In five out of six cases, defect characteristics could not be assessed precisely with direct clinical measurements and intraoral radiographs. 3D models generated with the presented semi-automatic segmentation method depicted the defect characteristics correctly in all six cases. Conclusion It can be concluded that 3D virtual models acquired with the described semi-automatic segmentation method provide accurate information on intrabony periodontal defect morphologies, thus influencing the treatment strategy. Within the limitations of this study, models were found to be accurate; however, further investigation with a standardized validation process on a large number of participants has to be conducted.

A novel computer‐aided method for direct measurements and visualization of gingival margin changes

“…Different medical disciplines, such as neurology, oncology, or cardiology, have successfully translated advanced image analysis methods to better understand the pathological processes and clinical courses of diseases. In dentistry, the 3D image acquisition technology is already highly developed, for example, IOS (Rojo et al, 2018; Steinmeier et al, 2020; Daly et al, 2021; Parvini et al, 2021), cone‐beam computed tomography (CBCT) (Walter et al, 2009; Palkovics et al, 2020; Walter et al, 2020), and magnetic resonance imaging (MRI) (Juerchott et al, 2020; Probst et al, 2021). As the present evaluation and visualization of the digital 3D images mainly digitize the existing conventional methods (Kuralt et al, 2021a), it seems that the potential of 3D images is not fully exploited.…”

Virtuális tervezés és volumetrikus kiértékelés egy komplex parodontális defektus regeneratív-rekonstruktív sebészi ellátásában

“…A fent említett közleményekben a defektusok vizsgálata a CBCT kétdimenziós (2D) sa gittá lis, koronális és axiális orientációjú szeletein történt. Radiológiai képrekonstrukciós eljárásokkal (szegmentáció) azonban virtuális 3D-s modellek állíthatók elő a CBCT adathalmazból, melyeken feltérképezhető a valós 3D-s defektusmorfológia [13,18,21,23].…”

“…Hátránya, hogy az algoritmus nem tesz különbséget anatómiai struktúrák és fém műtermékek között, ezért a modellek kevés diagnosztikus információval bírnak. 2020-ban publikált közleményben csoportunk egy félautomatikus szegmentációs módszert dolgozott ki fogak és alveoláris csont rekonstrukciójára, mely segítségével valósághű virtuális modellek hozhatók létre parodontális defektusok 3D-s vizualizációja és sebészeti beavatkozások tervezése céljából [21]. Azonban csak a keményszövetek 3D-s megjelenítése történt, holott pontosabb tervezéshez és virtuális műtéti szimulációhoz szükséges a lágyrészeket is tartalmazó virtuális modell létrehozása.…”

“…DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) adatokat egy ingyenesen elérhető (open source) radiológiai képfeldolgozó szoftver (3D Slicer) [10] adatbázisába importáltuk. Csoportunk által kidolgozott félautomatikus szegmentálási módszer alapján [21] félautomata és manuális eszközökkel az alveoláris csontnak és fogaknak megfelelően külön érdeklődési területet (region of interest: ROI) hozunk létre. A 2D-s képeken kijelölt ROI alapján a program automatikusan egy 3D poligon modellt generál (2. kép).…”

“…2020-ban megjelent közleményben Palkovics és mtsai összehasonlították a hagyományos parodontális diagnosztikus eszközök (klinikai szondázás és intraorális röntgenfelvétel) és a CBCT alapján rekonstruált háromdimenziós modellek diagnosztikus pontosságát. Hagyományos diagnosztikus eszközökkel csak egy esetben lehetett megállapítani a parodontális defektus pontos morfológiáját, míg a virtuális 3D-s modell segítségével minden esetben pontosan meg tudták állapítani a defektusok morfológiáját [21]. A félautomatikus szegmentációs módszerrel előállított modell minőségét nagyban befolyásolja a CBCT felvétel minősége és a voxelméret.…”