반자동 평면측정법은 임상 시험에서 치태로 덮인 영역을 빠르고 정확하며 객관적으로 정량화할 수 있습니다. 플라크 커버 영역을 작업자가 수동으로 정의하는 기존의 평면계와 비교할 때 반자동 평면계는 보다 객관적이며 처리 시간을 크게 단축합니다. 시작하려면 형광 카메라에 맞춤형 스페이서를 장착한 다음 구강 내 카메라를 컴퓨터에 연결하고 카메라 소프트웨어를 엽니다.
Patient(환자)를 클릭한 다음 New patient(새 환자)를 클릭하여 시스템에서 환자 정보를 만들고 입력합니다. 그런 다음 환자 및 저장을 클릭하여 관련 데이터를 저장합니다. 비디오를 클릭하면 구강 내 카메라를 사용할 준비가 된 것입니다.
5% 에리스로신인 빨간색 공개 염료를 바르고 관심 있는 치아 표면에 면 펠릿을 바르면 플라크를 공개합니다. 환자에게 10 초 동안 물로 헹구어 과도한 염료를 제거하도록 지시하십시오. 면봉을 사용하여 잇몸 얼룩을 제거하고 각 치아를 3초 동안 자연 건조시킵니다.
구강 내 카메라를 관심 치아 앞의 수평 위치에 놓고 스페이서가 치은 또는 인접한 치아에 닿도록 합니다. 관심 있는 전체 치아 표면에 초점이 맞춰져 있고 길항제 또는 반대쪽 치아 표면을 포함하지 않고 이미지에 캡처되어 있는지 확인합니다. 카메라 버튼을 눌러 형광 이미지를 획득합니다.
관심 있는 모든 치아에 대해 염색 및 이미지 획득을 수행합니다. 그런 다음 카메라 소프트웨어의 모든 이미지를 표시하고 메뉴에서 이미지 및 비디오 저장을 클릭하여 이미지가 충치 모드가 아닌 플라크 모드로 저장되었는지 확인합니다. 메뉴의 기호 P 또는 C는 현재 모드를 나타냅니다.
이미지를 내보내려면 뷰어로 이동하여 내보낼 이미지를 선택합니다. File and Export(파일 및 내보내기), Save As(다른 이름으로 저장)를 클릭한 다음 환자의 모든 이미지를 클릭하여 이미지를 내보냅니다. 내보내기 창에서 모드 표준 설정을 선택하고 경로 내보내기를 클릭합니다.
원하는 폴더를 선택하고 이미지 유형 선택에서 왼쪽 상자를 선택하고 풀다운 메뉴에서 이미지 상태를 원본 데이터로 선택합니다. 내보내기 창을 확장하여 더 많은 옵션을 표시하고 파일 이름 포함을 선택하여 Cardnumber 또는 Userinput 또는 Patientname을 선택합니다. 그런 다음 형식을 TIF로 선택하고 확인을 클릭하여 이미지를 내보냅니다.
또는 옵션(Options), 구성 표시(Show configuration), 모듈(Modules), 뷰어(Viewer), 내보내기(Export) 또는 이메일(Email), 내보내기 옵션(Export options)을 순차적으로 클릭한 다음 자동 내보내기 모드(Export options)를 선택하여 이미징 전에 자동 파일 내보내기를 설정합니다. 경로 내보내기를 클릭하고 원하는 폴더를 선택한 다음 이미지 상태를 원본 데이터로 선택합니다. 파일 이름 포함을 선택하여 카드 번호 또는 사용자 입력 또는 환자 이름을 선택합니다.
그런 다음 TIF로 포맷을 선택하고 확인을 클릭하여 기본 내보내기 설정을 지정합니다. 디지털 이미지 분석은 이미지 획득 후 언제든지 수행할 수 있으며 최대 1000개의 형광 이미지를 병렬로 처리할 수 있습니다. 모든 이미지의 이름을 순차적 색인 번호로 바꿉니다.
형광 이미지 시리즈를 빨간색, 녹색, 파란색 모드로 변환하여 파일(File), 이미지 가져오기(Import images) 및 색상으로 가져오기(Import as color)를 클릭합니다. 세그먼트(Segment), 자동 분할(Automatic segmentation), 사용자 지정 임계값(Custom threshold)을 차례로 클릭하여 이미지 계열의 임계값 기준 분할을 수행합니다. 구강 연조직의 강도보다 낮은 역치를 설정하고 높은 임계 값을 255로 둡니다.
따라서 소프트웨어는 깨끗하고 플라크로 덮인 영역이 있는 치아만 물체로 인식합니다. Apply(적용), OK(확인) 및 Segment(세그먼트)를 클릭하여 세그멘테이션을 시작합니다. 이미지 시리즈의 이름을 두 번 클릭하여 시각화 도우미를 열고 개체 편집기로 들어갑니다.
분할된 영역의 시각적 품질 관리를 수행하고 이러한 개체를 거부 및 삭제하여 아티팩트를 삭제합니다. 모든 이미지를 클릭하여 모든 이미지의 나머지 개체를 병합하고 선택한 개체를 병합합니다. 이제 이미지당 하나의 개체만 있습니다.
각 이미지의 전체 치아 면적을 Analysis(분석), Measure objects(개체 측정), Clear all(모두 지우기), Pixels(픽셀)를 차례로 클릭하여 정량화합니다. 마지막으로 데이터를 내보냅니다. 형광 이미지 시리즈를 소프트웨어로 다시 가져오고, 이번에는 파일, 이미지 가져오기 및 회색으로 가져오기를 클릭하여 빨간색, 녹색 및 파란색 채널을 분할합니다.
파란색 채널 이미지를 닫고 세그먼트 및 객체 레이어 전송을 클릭하여 빨강, 녹색, 파랑 이미지에서 빨간색 채널 이미지로 객체 레이어를 전송합니다. 모든 이미지에서 개체 편집기를 사용하여 빨간색 채널 이미지에서 개체가 아닌 픽셀을 삭제하고 개체가 아닌 픽셀을 삭제합니다. 이제 이미지에서 연조직이 제거됩니다.
편집(Edit), 이미지 계산기(Image calculator), 곱셈(Multiplication), 매개변수(Parameters)를 순차적으로 클릭하고 2.00 인수를 입력하여 빨간색 채널 이미지 시리즈에 2의 계수를 곱합니다. 그런 다음 적용 및 확인을 클릭하여 플라그 덮인 치아 영역과 깨끗한 치아 영역 사이의 대비를 향상시킵니다. 이미지에서 깨끗한 치아 영역을 제거하려면 편집(Edit), 이미지 계산기(Image calculator), 피연산자 두 번째 이미지(Second operand images), 평면도 녹색(planimetry green), 빼기(Subtraction), 적용(Apply)을 차례로 클릭하여 향상된 빨간색 채널 이미지 시리즈에서 녹색 채널 이미지 계열을 뺀 다음 치아의 플라그 덮인 영역을 식별 OK.To 임계값 기본 분할을 수행하고 앞에서 설명한 대로 나머지 개체를 병합합니다.
전체 치아 면적의 정량화를 위해 Analysis(분석), Measure objects(개체 측정), Clear all(모두 지우기), Pixels(픽셀)를 차례로 클릭하여 각 이미지에서 전체 플라그 커버 면적을 정량화합니다. 마지막으로 데이터를 내보냅니다. 전용 소프트웨어에서 내보낸 데이터 테이블을 열고 방정식 1에 따라 평면 플라크 지수 PPI를 계산합니다.
플라크 침전물은 에리스로신에 의해 시각화되는 반면, 깨끗한 치아 부위와 획득 한 펠리클은 염색되지 않은 채로 남아 있습니다. 형광 카메라로 획득한 이미지는 깨끗한 치아 부위, 플라그 덮인 부위 및 주변의 부드러운 문제 사이의 대비를 상당히 향상시킵니다. 깨끗한 치아 부위와 비교할 때 플라그로 덮인 부위는 빨간색 채널에서 약간 더 밝게 나타납니다.
녹색 채널에서 치아의 자가형광은 플라크로 덮인 영역에서 상당히 가려집니다. 이 마스킹 효과는 빨간색 채널에서 녹색 채널 이미지를 빼는 데 사용됩니다. 결과 이미지에서 깨끗한 영역과 플라크 덮인 영역 사이의 강한 대비는 PPI의 강도 임계값 기반 반자동 결정을 허용합니다.
설명된 방법은 안면 및 구강 치아 표면 모두에서 슈퍼 치은 플라크 및 치석의 평면 측정에 사용할 수 있습니다. 다른 치아 색깔의 물질은 다양한 강도로 녹색 스펙트럼에서 형광을 발합니다. 따라서 PPI는 일반적으로 유리 이오노머 시멘트 및 복합 수복물이 있는 치아에 대한 표준 이미지 분석 알고리즘으로 측정할 수 있습니다.
대조적으로, 아말감 및 주조 수복물은 일반적으로 적색 및 녹색 채널 모두에서 희미하게 방출되므로 이러한 표면의 플라크 범위를 결정할 수 없습니다. 금속 교정 브래킷의 경우에도 마찬가지이지만 브래킷 표면은 일반적으로 PPI 기록에서 제외되기 때문에 반자동 평면계는 교정 환자에게 적합합니다. 플라크 덮인 부위의 반자동 식별에서는 주변광이 너무 많이 들어오면 치아와 연조직을 구별하기가 어렵습니다.
불충분 한 입 벌림은 반자동 처리를 방해합니다. 대구치 또는 어금니에 평면 측정을 수행할 때 교합면의 이미징 부분을 피하기 위해 올바른 카메라 각도가 중요합니다. 이미지를 찍기 전에 치아를 말리고 방의 조명을 어둡게 하는 것이 매우 중요합니다.
길항제 치아 또는 교합 표면의 일부를 포착하지 않도록 하십시오.
