Name: semi-automated planimetric quantification of dental plaque using an intraoral fluorescence camera
Uploaded: 2023-01-27T15:00:00
Duration: 9 min 34 s
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著者らは、カスタムメイドのスペーサーの積層造形における彼の優れた支援に対してDirk Leonhardtに感謝します。Lene Grønkjær、Javier E. Garcia、Charlotte K. Vindbjerg、Sussi B. Eriksenは、研究中の技術サポートが認められています。著者らはまた、蛍光カメラの使用に関する技術サポートを提供してくれたMatthias Beckと、実りある議論をしてくれたMette R. Jørgensenに感謝したいと思います。

この研究は、中部ユラン地域の倫理委員会(1-10-72-259-21)によって承認され、ヘルシンキ宣言とその修正に従って実施されました。
1. 特注スペーサーの製作(オプション)
注意: 画像取得中にカスタムメイドの3Dプリントスペーサーを使用して、カメラヘッドの位置を標準化できます。スペーサーは、蛍光画像の記録に必須ではありません。
<ol><li>スペーサーの設計<ol><li>口腔内蛍光カメラのカメラヘッドにフィットするスペーサーを設計します。これを行うには、デジタルスキャナーでカメラヘッドのスキャンを実行します。スキャンを専用ソフトウェアにインポートします。</li>
		<li>スペーサーは、カメラヘッドに合うように設計し、カメラヘッドまでの所望の形態と位置決め距離(つまり、4 mm)にします。STLファイルとしてエクスポートします(設計の例は 補足ファイルS1として添付されています)。</li>
	</ol></li>
	<li>スペーサーの積層造形<ol><li>プリンターに関連付けられた積層造形ソフトウェアを開き、基本設定を選択します。 プリンタ をクリック |利用可能な3Dプリンターを選択する | 次へ |形状: クリア |次へ |印刷モード: 50ミクロン|次へ |ビルドスタイル: 標準 |次へ。</li>
		<li>をクリックしてSTLファイルをインポートします ファイル |インポート |STL ファイルを選択する | 開く。</li>
		<li>印刷プラットフォーム上のスペーサーの位置を定義します。[ 変換]をクリックし、スペーサーをプラットフォームの表面にできるだけ近いプラットフォームの隅にドラッグします。</li>
		<li>追加のスペーサーを印刷するには、[ コピー |線形パターン。追加のオブジェクトをプリントプラットフォームに収めるようにカウントと距離を調整し、[ 設定]をクリックします。</li>
		<li>オブジェクトのサポートを設計するには、[ スマートサポート|スタイル: 一般 | 生成 |タイプ: ゲート | サポートを作成します。</li>
		<li>印刷ジョブを 3D プリンターに送信します。[ キューに追加] をクリックします。ソフトウェアは、STLファイルの品質チェックを自動的に実行して、キューに追加するときにエラーを特定します。次に、[ キューに追加]をクリックします|ジョブ名 |F4X |キューに追加します。</li>
		<li>クリーンなプリントプラットフォームを3Dプリンターに取り付け、適切なレジンを追加します。[ ジョブの開始]をクリックし、樹脂のQRコードをスキャンします。プリントプラットフォームが空で汚れていないこと、レジントレイがいっぱいであること、および添加前にレジンが攪拌されていることを確認してください。[ ジョブの開始]をクリックします。</li>
		<li>印刷ジョブが終了したら、印刷プラットフォームからスペーサーを取り外します。</li>
		<li>イソプロパノールを含む超音波浴でスペーサーを3分間洗浄します。新鮮なイソプロパノールを使用して洗浄を繰り返します。スペーサーを風乾します。</li>
		<li>スペーサーを後硬化オーブンで10分間重合することにより、材料の全重合を確保します。</li>
		<li>サポート材を取り外し、スペーサーを汚して、光が材料を透過しないようにします。</li>
	</ol></li>
</ol>2.プラークの開示と画像の取得
<ol><li>カスタムメイドのスペーサーを蛍光カメラに取り付けます(オプション)。口腔内カメラをコンピューターに接続し、カメラソフトウェアを開きます。</li>
	<li>患者をクリック |[新しい患者 ]: システムに患者を作成します。患者情報を入力します。患者をクリック |[保存 ]: 患者データを保存します。 ビデオをクリックします。これで口腔内カメラを使用する準備が整いました。</li>
	<li>部屋の照明を暗くします。</li>
	<li>赤色の開示染料(すなわち、5%エリスロシン)を綿ペレットとともに目的の歯の表面に塗布して、歯垢を開示する。</li>
	<li>余分な染料を取り除くために10秒間水ですすぐように患者に指示します。綿ペレットを使用して歯肉の汚れを取り除きます。各歯を3秒間風乾します。</li>
	<li>口腔内カメラを対象の歯の前に水平に配置し、スペーサーが歯肉/隣接する歯に触れます。カメラボタンを押して蛍光画像を取得します。 注意: 関心のある歯の表面全体に焦点が合っていて、アンタゴニストや反対側の歯の表面を含めずに画像にキャプチャされていることを確認してください。</li>
	<li>関心のあるすべての歯に対して手順2.4〜2.6を繰り返します。</li>
	<li>カメラソフトウェア内のすべての画像をマークします。メニューの [画像/ビデオの保存 ]をクリックします。 注意: 画像が「虫歯」モードではなく「プラーク」モードで保存されていることを確認してください。メニューの記号 P / C は、現在のモードを示します。</li>
	<li>画像をエクスポートするには、ビューアに移動します。エクスポートする画像を選択します。ファイルをクリック |エクスポート (名前を付けて保存) | 患者のすべての画像を エクスポートします。エクスポートウィンドウで、次の設定を選択します。 モード: 標準 |エクスポートパス: 目的のフォルダを選択します| 画像タイプの選択: 左のチェックボックスをオフにします | イメージの状態: 元のデータ。エクスポートウィンドウを展開して、その他のオプションを表示します。次の項目を選択します。 ファイル名に含まれるもの: カード番号 OR ユーザー入力 OR 患者名 |フォーマット: TIFです。[ OK] をクリックして画像をエクスポートします。<ol><li>または、イメージングの前に自動ファイルエクスポートを設定します。オプションをクリック |構成を表示 |モジュール |ビューア |エクスポート/電子メール |エクスポートオプション |モード: 自動エクスポート|エクスポートパス: 目的のフォルダを選択します| イメージの状態: 元のデータ。次の項目を選択します。 ファイル名に含まれるもの: カード番号 OR ユーザー入力 OR 患者名 |フォーマット: TIFです。[ OK ]をクリックして、デフォルトのエクスポート設定を設定します。自動ファイルエクスポートが設定されている場合、画像は保存時に自動的にエクスポートされます(ステップ2.8)。</li>
	</ol></li>
</ol>3. デジタル画像解析
注:デジタル画像分析は、画像取得後いつでも実行できます。最大1,000枚の蛍光画像のバッチを並行して処理できます。大きな画像バッチの分析が計算能力を超える場合、分析前に画像サイズを縮小できます。
<ol><li>総歯面積の定量化<ol><li>すべての画像の名前を連続したインデックス番号(つまり、Planimetry_001、Planimetry_002,...)に変更します。蛍光画像シリーズを専用の画像解析ソフトウェア(Daime15など)に赤-緑-青(RGB)モードでインポートするには、[ ファイル]をクリックします。画像のインポート |色としてインポートします。</li>
		<li>画像系列のしきい値ベースのセグメンテーションを実行するには、[ セグメント |自動セグメンテーション |カスタムしきい値。「低」しきい値を口腔軟部組織の強度(つまり、80)より上に設定します。.「高」しきい値は255のままにします。したがって、歯(きれいな領域と歯垢で覆われた領域の両方)のみがソフトウェア内のオブジェクトとして認識されます。[適用]をクリックします |わかりました |セグメント!をクリックしてセグメンテーションを開始します。</li>
		<li>画像シリーズの名前をダブルクリックしてビジュアライザーを開きます。オブジェクト エディタ (OBJ) を入力します。セグメント化された画像の視覚的な品質管理を実行し、そのようなオブジェクトを拒否して削除することでアーティファクトを削除します。</li>
		<li>すべての画像内の残りのオブジェクトをマージします(すべての画像内|選択したオブジェクトを結合します)。これで、画像ごとに1つのオブジェクトがあります。各画像の総歯面積を定量化する(解析 |オブジェクトの計測 |すべてクリア |ピクセル)。データをエクスポートします。</li>
	</ol></li>
	<li>プラークで覆われた領域の定量化<ol><li>蛍光画像シリーズをソフトウェアに再度インポートし、今度は赤、緑、青のカラーチャンネルを分割します(File |画像のインポート |灰色としてインポート)。青チャンネルの画像を閉じます。オブジェクトレイヤーをRGB画像から赤チャンネル画像に転送します(セグメント|オブジェクトレイヤーを転送します)。</li>
		<li>オブジェクトエディタを使用して赤チャンネル画像の非オブジェクトピクセルを削除する(すべての画像 |非オブジェクト ピクセル (ボクセル) を削除します)。これで、軟部組織が画像から削除されます。</li>
		<li>歯垢で覆われた歯の領域ときれいな歯の領域のコントラストを高めるには、赤チャンネル画像シリーズに2倍を掛けます(編集|画像計算機 |乗算 |パラメータ: 因子 2.00 | 応募する | わかりました)。</li>
		<li>画像からきれいな歯の領域を削除するには、強化された赤チャンネル画像シリーズから緑チャンネル画像シリーズを差し引きます(編集|画像計算機 |第 2 オペランド画像: Planimetry_green |引き引き算 |応募する |わかりました)。</li>
		<li>歯の歯垢で覆われた領域を特定するには、結果の画像系列のしきい値ベースのセグメンテーションを実行します(セグメント|自動セグメンテーション |カスタムしきい値)。「低」しきい値をきれいな歯の領域の強度(つまり、80)より上に設定します。「高」しきい値は255のままにします。プラークで覆われた領域のみが、ソフトウェア内のオブジェクトとして認識されます。[適用]をクリックします |わかりました |セグメント!をクリックしてセグメンテーションを開始します。</li>
		<li>オブジェクトエディターでセグメント化された画像の視覚的な品質管理を実行し、そのようなオブジェクトを拒否および削除することで成果物を削除します。すべての画像内の残りのオブジェクトをマージします(すべての画像内|選択したオブジェクトを結合します)。各画像のプラーク被覆領域を定量化(解析|オブジェクトの計測 |すべてクリア |ピクセル)。データをエクスポートします。</li>
		<li>エクスポートしたデータテーブルを専用ソフトウェアで開きます。式 (1) に従ってPPIを計算します。 式(1)<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/65035/65035eq01.jpg" style="margin: auto;"></li>
	</ol></li>
</ol>

<ol>
	<li>Pretty, I. A., Edgar, W. M., Smith, P. W., Higham, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantification+of+dental+plaque+in+the+research+environment.">Quantification of dental plaque in the research environment.</a> Journal of Dentistry. 33 (3), 193-207 (2005).</li><li>Turesky, S., Gilmore, N. D., Glickman, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reduced+plaque+formation+by+the+chloromethyl+analogue+of+victamine+C.">Reduced plaque formation by the chloromethyl analogue of victamine C.</a> Journal of Periodontology. 41 (1), 41-43 (1970).</li><li>Marks, R. 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B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Computer-based+intraoral+image+analysis+of+the+clinical+plaque+removing+capacity+of+3+manual+toothbrushes.">Computer-based intraoral image analysis of the clinical plaque removing capacity of 3 manual toothbrushes.</a> Journal of Clinical Periodontology. 28 (8), 746-752 (2001).</li><li>Smith, M. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Parametric+vs.+nonparametric.+Analyzing+the+periodontal+and+gingival+indicies.">Parametric vs. nonparametric. 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W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microbial+inhibition+by+erythrosin.">Microbial inhibition by erythrosin.</a> Journal of Dental Research. 45 (5), 1464-1467 (1966).</li><li>Marsh, P. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Antibacterial+activity+of+some+plaque-disclosing+agents+and+dyes+(short+communication).">Antibacterial activity of some plaque-disclosing agents and dyes (short communication).</a> Caries Research. 23 (5), 348-350 (1989).</li><li>Shakibaie, F., Walsh, L. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dental+calculus+detection+using+the+VistaCam.">Dental calculus detection using the VistaCam.</a> Clinical and Experimental Dental Research. 2 (3), 226-229 (2016).</li><li>Seow, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Developmental+defects+of+enamel+and+dentine:+Challenges+for+basic+science+research+and+clinical+management.">Developmental defects of enamel and dentine: Challenges for basic science research and clinical management.</a> Australian Dental Journal. 59, 143-154 (2014).</li></ol>

この研究は、Novozymes A/SとInnovation Fund Denmark(助成金番号9065-00244B)から資金提供を受けた。資金提供者は、データの収集、分析、解釈、または報告書の作成において何の役割も果たしていませんでした。

蛍光画像に基づく半自動平面測定のための提示された方法は、従来の平面測定と比較して、研究環境における健全な歯の表面上の歯垢定量の改善を構成する20。半自動平面測定により、事前に決定された後処理アルゴリズムを使用して、最大1,000枚の画像でPPIを同時に決定できます。これにより、この方法は、画像処理ソフトウェア7、12において関心領域を描くことによって、総歯面積および歯垢で覆われた領域が手動で決定される従来の平面測定よりもかなり時間効率が高い。さらに、画像分析における人間の判断の範囲は、画像セグメンテーションの明るさのしきい値の選択に還元されます。これにより、全ての画像が同様に扱われ、審査者の主観性の影響が大幅に低減される11。
プロトコルの重要なステップは主に臨床手順に関連しており、最適な画質を得るために高度に標準化された方法で実行する必要があります。開示溶液は穏やかかつ均一に塗布する必要があり、染料の洗い流し、したがって画像のコントラストの損失を避けるために、画像はすすぎおよび風乾の直後に取得する必要があります。さらに、ヘモグロビンは赤チャンネル19に記録された蛍光を増強する可能性があるため、歯肉出血は避ける必要があります。画像キャプチャは、周囲光の干渉を減らすために部屋の照明を暗くして実行する必要があり、患者は、拮抗歯が画像に表示されないように、口を十分に開く必要があります。カメラヘッドは、咬合面と反対側の歯の一部をキャプチャしないように、歯軸に対して垂直に配置する必要があります。
最適ではない画像取得に起因するアーティファクトは、ほとんどの場合、画像解析中に除去できますが、処理時間が大幅に増加します。セグメンテーション中にオブジェクトとして認識される一部の成果物は、オブジェクトエディタで簡単に削除することでクリアできます。アーティファクトがプラークとして認識される領域と合流している場合は、削除する前にオブジェクトエディタで結果のオブジェクトを分割する必要があります。極端な場合、オペレーターは、ソフトウェアで関心のある領域を描画することにより、きれいな歯と歯垢で覆われた領域を手動で決定することを繰り返しなければならない場合があります。すべての臨床手順が正確に実行される場合、画像分析中のオペレータの唯一の主観的な入力は、閾値ベースのセグメンテーションのカットオフ値を決定することからなる。一般に、歯垢で覆われたきれいな歯の領域は画像で明確に定義されていますが、選択したしきい値のわずかな違いが、比較的低い程度ではありますが、計算されたPPI値に影響を与えることに言及する必要があります。特定の研究のために取得されたすべての画像は同一の閾値でセグメント化することができるので、カットオフ値の主観的な選択は治療または患者グループ間の違いに影響しない。
手動平面測定と同様に、半自動平面測定は、開示溶液の使用によるプラーク蓄積の縦断記録には適していません。エリスロシンは、抗菌活性を介してバイオフィルムの成長を妨げる可能性があります21,22,23が、最も重要なことは、顕著な汚れにより、患者が帰宅する前に専門的なプラーク除去が必要になることです。しかしながら、記載された方法は、診療所における習慣的なプラークレベルの定期的な定量化のために使用され得る。半自動平面測定の別の制限は、個々の歯のサイズの違いのために生じる。カメラと歯の表面との距離、したがって視野のサイズを標準化することができるが、取得された画像は隣接する歯の一部を含み得る。これらはバッチ操作では削除できず、分析中に画像を手動でトリミングすることによってのみ削除できます。半自動平面測定は、健全な歯の表面上の歯肉縁上プラークおよび歯石24の定量化に適していますが、将来の研究では、記載された方法が発達障害25、空洞および非空洞の齲蝕病変、ならびに重度の染色によってどのように影響を受けるかを決定する必要があります。
結論として、半自動平面測定は、蛍光カメラを使用してプラーク領域被覆の迅速かつ信頼性の高い定量を可能にする方法です。これは、異なる患者グループにおける de novo プラーク形成またはプラーク除去に対する異なる治療レジメンの効果を評価する臨床試験で採用され得る。

研究環境における歯垢の定量化は、臨床指標を使用して実行するか、それ以外の場合は平面プラーク指数(PPI)1を記録することによって実行されます。Turesky修正Quigley-Heinプラークインデックスなどの臨床指標は、オペレーターによるプラークカバレッジの視覚的評価と、その後の序数スケール2でのスコアの割り当てに依存しています。採点は迅速ですが、臨床指標の使用は面倒な審査官間および検査官内のキャリブレーションを必要とし、評価は常にある程度の主観性に苦しんでいます3,4,5。さらに、スコアの数が限られているため、臨床指標はプラークカバレッジの関連する違いを検出できない可能性があります6。
平面記録の場合、プラーク被覆の程度は、歯垢で覆われた領域を歯面7の総面積で割ることによってデジタル画像上で決定される。連続スケールの使用は精度を高め、統計分析において高い識別力を示します8,9,10。さらに、指数は検査官11によって計算され、推定されないため、平面測定はそれほど主観的ではないと主張することができる。伝統的に、歯垢で覆われた歯の面積および全歯の面積は、画像処理ソフトウェア7,12を用いて各画像に関心領域を描くことによって、PPI記録のために手動で決定されてきた。その結果、平面分析は以前は非常に時間がかかり、大規模な臨床研究への適用性が低下していました6。
従来の白色光画像では、歯垢で覆われた領域、きれいな歯の領域、および周囲の組織との間のコントラストはかすかなため、通常、物体の強度ベースの検出に依存する自動画像処理は、ひどく妨げられています13,14。蛍光カメラで取得された画像は、開示された歯垢、緑色スペクトルで強く自己蛍光を発するきれいな歯、および非蛍光軟組織との間の有意に強化されたコントラストを示す1。
ここでは、従来のPPI記録と比較して画像解析に費やす時間を大幅に短縮する半自動平面測定の方法を紹介します。この方法は、標準的な開示手順、市販の蛍光カメラ、および画像解析フリーウェアを使用する。画像取得と画像解析に重要なパラメータ、および方法の典型的な間違いと制限について説明します。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>3D Sprint Basic</td>
			<td>3D systems</td>
			<td></td>
			<td>Additive manufacturing software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>5% erythrosine; Top Dent Rondell R&#246;d</td>
			<td>Top&#160;Dent&#160;Lifco Dental AB</td>
			<td>6327</td>
			<td>Disclosing solution</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>D1000 lab scanner</td>
			<td>3 Shape</td>
			<td></td>
			<td>Lab scanner used to scan the camera head</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DBSWIN 5.17.0</td>
			<td>D&#252;rr Dental</td>
			<td></td>
			<td>Software for VistaCam</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Digital image analysis in microbial ecology (Daime), version 2.2.2</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Freeware for image analysis</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LC-3D Print Box</td>
			<td>NextDent</td>
			<td></td>
			<td>Polymerization unit</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Meshmixer 3.5</td>
			<td>Autodesk</td>
			<td></td>
			<td>Freeware for designing custom-made spacer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NextDent 5100</td>
			<td>3D systems</td>
			<td></td>
			<td>3D-printer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NextDent Ortho IBT</td>
			<td>3D systems</td>
			<td></td>
			<td>Material for spacer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ultrasound bath T660/H</td>
			<td>Elma Schmidbauer GmbH</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>VistaCam iX HD Smart intraoral camera&#160;</td>
			<td>D&#252;rr Dental</td>
			<td></td>
			<td>Coupled with a fluorescence camera head</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

semi-automated planimetric quantification of dental plaque using an intraoral fluorescence camera

歯垢の蓄積は、臨床指標、または歯垢沈着物で覆われている歯の相対面積を測定する平面プラーク指数(PPI)を使用して定量化されます。臨床指標と比較して、PPIはより高い識別力を持っていますが、従来の平面測定は、画像処理ソフトウェアを使用して画像ごとに歯垢で覆われたきれいな歯の領域を手動で決定する必要があるため、時間のかかる分析です。ここでは、最大1,000枚の画像を同時に迅速に処理できる歯垢の半自動平面定量化の方法を紹介します。この方法は、口腔内カメラで取得された蛍光画像において、開示された歯垢、健全な歯の表面、および軟組織との間の強化されたコントラストを利用する。臨床手順の慎重な実行と正確な画像取得は、プラークで覆われた領域の半自動識別を成功させるための重要なステップです。この方法は、健全な顔面および口腔の歯の表面、ほとんどのコンポジットレジン修復物、および歯列矯正ブラケットを備えた歯の平面測定に適していますが、金属修復物には適していません。従来のPPI記録と比較して、半自動平面測定は、分析に費やす時間と主観的な人間の入力を大幅に削減し、平面測定の再現性を向上させます。

提示された方法は、歯の歯垢で覆われた領域の迅速で半自動化された平面定量を可能にします(図1)。歯垢沈着物はエリスロシンによって視覚化されますが、きれいな歯の領域と獲得したペリクルは染色されません16 (図2A)。蛍光カメラで画像を取得すると、きれいな歯の領域、歯垢で覆われた領域、および周囲の軟組織のコントラストが大幅に向上します(図2B、C)。蛍光カメラは、緑と赤のスペクトルの2つの検出ウィンドウで動作します。きれいな歯の領域と比較して、歯垢で覆われた領域は赤チャネルでわずかに明るく見えます(図2D、E)。緑色チャネルでは、歯の自家蛍光が歯垢で覆われた領域でかなりマスクされています(図2F)。このマスキング効果は、画像解析中に緑チャンネル画像が赤チャンネル画像から差し引かれたときに利用されます(図2G)。得られた画像(図2H)の清浄領域とプラークで覆われた領域の間の強いコントラストにより、PPIの強度しきい値ベースの半自動決定が可能になります。最大1,000枚の蛍光画像を同時に処理できます。
カスタムメイドの3Dプリントスペーサーを使用して、対象の歯から同じ距離にあるカメラヘッドの標準化された位置を改善することができます。スペーサーはまた、周囲光から歯を遮蔽し、それによって、取得された画像における開示された歯垢、きれいな歯の領域、および周囲の軟組織との間のコントラストを高める。スペーサーは、3つの保持要素を使用してカメラヘッドに取り付けられています(図3)。
記載された方法は、顔面および口腔歯の表面の両方における歯肉縁上プラークおよび結石の平面記録に使用することができる(図4A〜D)。歯列弓の湾曲によっては、スペーサーを歯茎に密着させてカメラヘッドと歯の間の距離を同じに保つことが困難な場合があります。歯垢面積の被覆率は歯の総面積に対して決定されるため、このような違いがPPI記録に影響を与える可能性はほとんどありません。異なる歯色の材料は、異なる強度で緑色のスペクトルで蛍光を発する17,18,19。したがって、PPIは通常、グラスアイオノマーセメントとコンポジットレジン修復物を使用した歯の標準画像分析アルゴリズムを使用して決定できます(図4E-H)。対照的に、アマルガムとキャストの修復物は通常、赤と緑のチャネルの両方でかすかに放出されるため、そのような表面のプラーク被覆率を決定することはできません(図4I、J)。金属製の歯列矯正ブラケットについても同じことが言えますが、ブラケットの表面は通常PPI記録から除外されるため、半自動平面測定は歯科矯正患者に適しています(図4K、L)。
蛍光画像上のプラークで覆われた領域の半自動識別の成功は、臨床手順のすべてのステップの慎重な実行に大きく依存します。周囲光が画像に入射しすぎると、赤チャンネルの背景の明るさが増し、歯と軟組織の区別が困難になります(図5A、B)。したがって、画像キャプチャ中は部屋の照明を暗くする必要があります。画像取得中に患者が十分に口を開かない場合、アンタゴニスト歯が対象の歯と一緒に画像化され、半自動処理を妨げる可能性があります(図5C)。小臼歯または大臼歯に対して平面測定を行う場合、咬合面の一部のイメージングを回避するために、カメラの正しい角度が重要です(図5D、E)。プラーク沈着物が開示されたら、オペレーターはすぐに画像取得に進む必要があります。そうしないと、エリスロシンが洗い流され、歯垢で覆われた歯の領域ときれいな歯の領域のコントラストが薄くなりすぎる可能性があります。しかしながら、場合によっては、開示溶液が歯肉を強く染色することがあり、その後のすすぎ中に汚れが除去されないことがある(図5F)。プラークで覆われた領域の過大評価を避けるために、追加のすすぎまたは綿ペレットで歯肉を穏やかに拭くことによって、汚れを減らすことができます。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65035/65035fig01.jpg"> 図1:歯の表面の歯垢被覆率を半自動定量化するためのワークフロー。 略語:PPI =平面プラークインデックス。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/65035fig01large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65035/65035fig02.jpg"> 図2:デジタル画像解析手順。 (A)開示された歯垢の白色光画像(歯26、顔面)。(B)蛍光カメラ(赤-緑-青[RGB]モード)で取得した対応する画像。歯垢で覆われた歯の領域ときれいな歯の領域のコントラストが強化されていることに注意してください。(C)オレンジ色の輪郭でマークされた総歯面積は、強度しきい値ベースのセグメンテーションによって識別されます。(D)RGB画像からオブジェクトレイヤーが赤チャンネル画像(オレンジ色の輪郭)に転写され、非オブジェクトピクセル(背景、軟組織)が削除されます。(E)赤チャンネル画像の明るさが2倍に向上します。(F)緑チャンネル画像。プラークで覆われた領域の自家蛍光の減少に注意してください。(G)修正された赤チャンネル画像(E)から緑チャンネル画像(F)を差し引くと、歯垢で覆われた領域ときれいな歯の領域のコントラストが明らかになります。(H)強度閾値ベースのセグメンテーションの後、プラークで覆われた領域はオブジェクト(オレンジ色の輪郭)として識別され、平面プラーク指数(PPI)を計算できます(PPI = 81.6%)。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/65035fig02large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65035/65035fig03.jpg"> 図3:カスタムメイドのスペーサー。 (A)正面、(B)側面、(C)背面から見たオーダーメイドのスペーサー。(D)スペーサー(オレンジ色の輪郭)を取り付けた蛍光カメラ。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/65035fig03large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65035/65035fig04.jpg"> 図4:半自動平面測定のアプリケーションと制限。 (A)顔面歯面の蛍光画像。(B)プラークで覆われた領域を示す対応する処理済み画像(オレンジ色の輪郭;平面プラークインデックス[PPI]= 51.9%)。(C)口腔歯の表面の蛍光画像。(d)プラークで覆われた領域を示す対応する処理済み画像(オレンジ色の輪郭;PPI = 14.5%)。(E-H)コンポジットレジン修復物を使用した歯の画像。Eの修復物は緑色のスペクトルで強く蛍光を発しますが、Gの修復物は周囲のきれいな歯の領域よりもわずかに薄く見えます。両方の画像において、PPIは、標準的な画像解析アルゴリズムを用いて決定することができる。(F,H)プラークで覆われた領域を示す処理済み画像(オレンジ色の輪郭;PPI = それぞれ20.3%と20.2%)。(I,J)アマルガム修復物(I)を有する歯および金属セラミッククラウンを有する歯(J、青色の輪郭、手動で追加)の蛍光画像。どちらの修復物も非蛍光性であり、プラーク沈着物は半自動平面測定では定量化できません。(K)金属製の歯列矯正ブラケットを備えた歯の蛍光画像。括弧は分析から除外されているため、PPIは標準の画像分析アルゴリズム(L、オレンジ色の輪郭、PPI = 31.5%)を使用して決定できます。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/65035fig04large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65035/65035fig05.jpg"> 図5:臨床手順が画質に与える影響と半自動平面測定の結果 。 (A)室内照明を調光して取得した蛍光画像。総歯面積は、しきい値ベースの画像セグメンテーション(オレンジ色のアウトライン)の後に正しく決定されます。(B)室内照明をつけた状態で取得した同じ歯の蛍光画像。赤色スペクトルのバックグラウンド発光が増加しているため、しきい値ベースのセグメンテーションでは、歯の表面と周囲の軟組織(オレンジ色の輪郭)を正確に区別できません。(C)口開きが不十分な状態で取得した蛍光画像。未公開のアンタゴニスト歯が画像に見えるため、歯の総面積(オレンジ色の輪郭)に含まれます。正しい平面プラークインデックスを取得するには、画像分析中に手動で除去する必要があります。(D)カメラヘッドの最適な位置決めで取得した蛍光画像。歯の総面積(オレンジ色の輪郭)は、顔の側面に限定されます。(E)カメラヘッドの角度が最適ではない状態で取得した D の歯の蛍光画像。咬合面の一部がキャプチャされ、総歯面積(オレンジ色の輪郭)が増加します。(F)歯肉の顕著な染色を伴う開示されたプラークの白色光画像。赤色スペクトルの高発光は、プラークで覆われた領域の過大評価につながる可能性があります。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/65035fig05large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
補足ファイルS1:<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/Supplemental%20file%20S1.stl" target="_blank">このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。</a>

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Semi-Automated Planimetric Quantification of Dental Plaque Using an Intraoral Fluorescence Camera

この研究は、口腔内蛍光カメラで取得した画像に基づいて開示された歯垢の平面定量化のための半自動デジタル画像分析手順を提示します。この方法は、研究環境における歯垢の迅速かつ信頼性の高い定量を可能にします。

口腔内蛍光カメラを用いた歯垢の半自動平面定量

Dental plaque accumulation is quantified using clinical indices or, otherwise, the planimetric plaque index (PPI),&#160;which measures the relative area ...

半自動平面測定により、臨床試験で歯垢で覆われた領域を迅速、正確、客観的に定量化できます。プラークで覆われた領域がオペレーターによって手動で定義される従来の平面測定と比較して、半自動平面測定はより客観的であり、処理時間を大幅に短縮します。まず、カスタムメイドのスペーサーを蛍光カメラに取り付け、口腔内カメラをコンピューターに接続し、カメラソフトウェアを開きます。[患者]、[新しい患者] の順にクリックして、システムに患者情報を作成して入力します。次に、[患者]と[保存]をクリックして、関連するデータを保存します。ビデオをクリックすると、口腔内カメラを使用する準備が整います。5%エリスロシンである赤い開示染料を、対象の歯の表面に綿ペレットで塗布して、歯垢を開示します。余分な染料を取り除くために10秒間水ですすぐように患者に指示します。綿ペレットを使用して歯肉の汚れを取り除き、各歯を3秒間風乾します。口腔内カメラを対象の歯の前に水平に配置し、スペーサーが歯肉または隣接する歯に触れます。関心のある歯の表面全体に焦点が合っており、拮抗薬や反対側の歯の表面を含めずに画像にキャプチャされていることを確認します。カメラボタンを押して蛍光画像を取得します。対象となるすべての歯の染色と画像取得を実行します。次に、カメラソフトウェアですべての画像をマークし、メニューの[画像とビデオの保存]をクリックして、画像が虫歯モードではなくプラークモードで保存されていることを確認します。メニューの記号PまたはCは、現在のモードを示します。画像をエクスポートするには、Viewer に移動し、エクスポートする画像を選択します。[ファイルとエクスポート]、[名前を付けて保存]、[患者のすべての画像]の順にクリックして、画像をエクスポートします。[エクスポート] ウィンドウで、[モード標準] 設定を選択し、[エクスポート パス] をクリックします。目的のフォルダを選択し、[画像タイプの選択]で左側のチェックボックスをオンにして、プルダウンメニューから[元のデータとしての画像の状態]を選択します。エクスポート ウィンドウを展開してその他のオプションを表示し、[ファイル名に含まれる文字列] を選択して [カード番号] または [ユーザー入力] または [患者名] を選択します。次に、[TIFとしてフォーマット]を選択し、[OK]をクリックして画像をエクスポートします。または、[オプション]、[構成の表示]、[モジュール]、[ビューアー]、[エクスポートまたは電子メール]、[エクスポート オプション] を順番にクリックして、イメージングの前に自動ファイル エクスポートを設定し、[自動エクスポート モード] を選択します。[エクスポートパス]をクリックし、目的のフォルダーを選択して、[元のデータ]として[画像の状態]を選択します。[ファイル名に含まれる文字列] を選択して、[カード番号]、[ユーザー入力] または [患者名] を選択します。次に、[TIFとしてフォーマット]を選択し、[OK]をクリックしてデフォルトのエクスポート設定を設定します。デジタル画像解析は、画像取得後いつでも実行でき、最大1000枚の蛍光画像を並行して処理できます。すべてのイメージの名前を連続したインデックス番号に変更します。専用の画像解析ソフトウェアで、ファイル、画像のインポート、カラーとしてインポートをクリックして、赤、緑、青モードで蛍光画像シリーズをインポートします。画像系列のしきい値ベース セグメンテーションを実行するには、[セグメント]、[自動セグメンテーション]、[カスタムしきい値] の順にクリックします。口腔軟部組織の強度より上の下限しきい値を設定し、上限しきい値を255のままにします。したがって、ソフトウェアは、清潔で歯垢で覆われた領域を持つ歯のみをオブジェクトとして認識します。[適用]、[OK]、および [セグメント] をクリックして、セグメンテーションを開始します。画像シリーズの名前をダブルクリックしてビジュアライザーを開き、オブジェクトエディターに入ります。セグメント化された領域の視覚的な品質管理を実行し、そのようなオブジェクトを拒否および削除することによって成果物を削除します。すべての画像をクリックしてすべての画像の残りのオブジェクトを結合し、選択したオブジェクトを結合します。これで、画像ごとに1つのオブジェクトしかありません。各画像の合計歯面積を定量化するには、[分析]、[オブジェクトの測定]、[すべてクリア]、[ピクセル]の順にクリックします。最後に、データをエクスポートします。蛍光画像シリーズをソフトウェアに再度インポートし、今度は[ファイル]、[画像のインポート]、および[灰色としてインポート]をクリックして、赤、緑、青のカラーチャンネルを分割します。青チャンネル画像を閉じ、[セグメント化とオブジェクトレイヤーの転送]をクリックして、赤、緑、青の画像から赤チャンネル画像にオブジェクトレイヤーを転送します。すべての画像でオブジェクトエディターを使用して、赤チャンネル画像の非オブジェクトピクセルを削除し、非オブジェクトピクセルを削除します。これで、軟部組織が画像から削除されます。赤チャンネルの画像シリーズに2の係数を掛けるには、[編集]、[画像計算機]、[乗算]、[パラメーター]を順番にクリックし、係数2.00を入力します。次に、[適用]と[OK]をクリックして、歯垢で覆われた歯の領域ときれいな歯の領域のコントラストを高めます。画像からきれいな歯の領域を削除するには、[編集]、[画像計算機]、[第 2 オペランド画像]、[平面測定緑]、[減算]、[適用] をクリックして、拡張赤チャネル画像シリーズから緑チャネル画像シリーズを差し引き、歯の歯垢で覆われた領域 OK.To 識別し、しきい値ベースセグメンテーションを実行し、前述のように残りのオブジェクトをマージします。総歯面積の定量化 各画像の歯垢で覆われた領域の合計を定量化するには、[分析]、[オブジェクトの測定]、[すべてクリア]、[ピクセル]の順にクリックします。最後に、データをエクスポートします。エクスポートしたデータテーブルを専用ソフトウェアで開き、式1に従って平面プラーク指数PPIを計算します。歯垢沈着物はエリスロシンによって視覚化されますが、きれいな歯の領域と獲得したペリクルは染色されません。蛍光カメラで取得した画像は、きれいな歯の領域、歯垢で覆われた領域、および周囲の柔らかい問題の間のコントラストを大幅に高めます。きれいな歯の領域と比較して、歯垢で覆われた領域は赤いチャネルでわずかに明るく見えます。緑色チャネルでは、歯の自家蛍光は歯垢で覆われた領域でかなりマスクされます。このマスキング効果を利用して、赤チャンネルから緑チャンネルの画像を差し引くことができます。結果として得られる画像の清浄な領域とプラークで覆われた領域の間の強いコントラストにより、PPIの半自動決定に基づく強度しきい値が可能になります。記載された方法は、顔面および口腔歯の表面の両方における超歯肉歯垢および結石の平面記録に使用することができる。さまざまな歯の色の材料が、さまざまな強度で緑色のスペクトルで蛍光を発します。したがって、PPIは通常、グラスアイオノマーセメントと複合修復物を使用した歯の標準的な画像分析アルゴリズムを使用して決定できます。対照的に、アマルガムとキャストの修復物は通常、赤と緑のチャネルの両方でかすかに放出されるため、そのような表面のプラーク被覆率を決定することはできません。金属製の歯列矯正ブラケットについても同じことが言えますが、ブラケットの表面は通常PPI記録から除外されるため、半自動平面測定は歯科矯正患者に適しています。歯垢で覆われた領域の半自動識別では、周囲光が多すぎると歯と軟部組織の区別が困難です。口の開きが不十分な場合、半自動処理が妨げられます。前大臼歯または大臼歯に対して平面測定を行う場合、咬合面のイメージング部分を回避するために、正しいカメラ角度が不可欠です。画像を撮る前に、歯を乾かし、部屋の光を暗くすることが非常に重要です。拮抗歯や咬合面の一部を捕らえないように注意してください。

Research

JoVE Journal

Medicine

In vivo Near Infrared Fluorescence (NIRF) Intravascular Molecular Imaging of Inflammatory Plaque, a Multimodal Approach to Imaging of Atherosclerosis

In vivo Near Infrared Fluorescence NIRF Intravascular Molecular Imaging of Inflammatory Plaque, a Multimodal Approach to Imaging of Atherosclerosis

炎症性プラークの赤外蛍光（NIRF）血管内分子イメージング、マルチモーダルアプローチの近くin vivoでの動脈硬化のイメージングに

The vascular response to injury is a well-orchestrated inflammatory response triggered by the accumulation of macrophages within the vessel wall leading ...

Quantification of Atherosclerotic Plaque Activity and Vascular Inflammation using [18-F] Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography (FDG-PET/CT)

Quantification of Atherosclerotic Plaque Activity and Vascular Inflammation using [18-F] Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography FDG-PET/CT

アテローム性動脈硬化プラーク活動と血管の炎症の定量化を用いて[18 F]フルオロ陽電子放射断層撮影/コンピュータ断層撮影（FDG-PET/CT）

Conventional non-invasive imaging modalities of atherosclerosis such as coronary artery calcium (CAC)1 and carotid intimal medial thickness (C-IMT)2 ...

Using Quantitative Real-time PCR to Determine Donor Cell Engraftment in a Competitive Murine Bone Marrow Transplantation Model

競争力のあるマウス骨髄移植モデルにおけるドナー細胞の生着を​​決定するために、定量的リアルタイムPCRを用いて

Murine bone marrow transplantation models provide an important tool in measuring hematopoietic stem cell (HSC) functions and determining genes/molecules ...

Confocal Time Lapse Imaging as an Efficient Method for the Cytocompatibility Evaluation of Dental Composites

歯科用複合材料の細胞適合性評価のための効率的な方法として、共焦点タイムラプスイメージング

It is generally accepted that in vitro cell material interaction is a useful criterion in the evaluation of dental material biocompatibility. The ...

Fluorescence-mediated Tomography for the Detection and Quantification of Macrophage-related Murine Intestinal Inflammation

検出とマクロファージによるマウス腸管炎症の定量化のための蛍光を介したトモグラフィー

Murine models of disease are indispensable to scientific research. However, many diagnostic tools such as endoscopy or tomographic imaging are not ...

Semi-automated Analysis of Mouse Skeletal Muscle Morphology and Fiber-type Composition

マウス骨格筋形態と繊維の種類組成の半自動解析

For years, distinctions between skeletal muscle fiber types were best visualized by myosin-ATPase staining. More recently, immunohistochemical staining of ...

Controlled Semi-Automated Laser-Induced Injuries for Studying Spinal Cord Regeneration in Zebrafish Larvae

ゼブラフィッシュ幼虫の脊髄再生を研究するための制御された半自動レーザー誘発傷害

Zebrafish larvae possess a fully functional central nervous system (CNS) with a high regenerative capacity only a few days after fertilization. This makes ...

Robotic Left Hepatectomy using Indocyanine Green Fluorescence Imaging for an Intrahepatic Complex Biliary Cyst

肝臓内複合体胆道嚢胞のためのインドシアニングリーン蛍光イメージングを用いたロボット左肝切除術

Biliary cysts (BC) are rare congenital dilatations of intra- and extrahepatic parts of the biliary tract and bear a significant risk of carcinogenesis. ...

Dynamic Navigation for Dental Implant Placement

歯科インプラント埋入のための動的ナビゲーション

In modern implantology, the application of surgical navigation systems is becoming increasingly important. In addition to static surgical navigation ...

Detection and Removal of Tooth-Colored Composite Resin Using the Fluorescence-Aided Identification Technique

蛍光識別技術を用いた歯色コンポジットレジンの検出と除去(英語)

The detection and removal of tooth-colored filling materials is a major challenge for every dentist. The Fluorescence-aided Identification Technique (FIT) ...