Name: semi-automated planimetric quantification of dental plaque using an intraoral fluorescence camera
Uploaded: 2023-01-27T15:00:00
Duration: 9 min 34 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Semi-Automated Planimetric Quantification of Dental Plaque Using an Intraoral Fluorescence Camera at JoVE.com

Forfatterne takker Dirk Leonhardt for hans utmerkede hjelp i additiv produksjon av skreddersydde avstandsstykker. Lene Grønkjær, Javier E. Garcia, Charlotte K. Vindbjerg og Sussi B. Eriksen er anerkjent for sin tekniske støtte under studien. Forfatterne vil også takke Matthias Beck for teknisk støtte til bruk av fluorescenskameraet og Mette R. Jørgensen for fruktbare diskusjoner.

Studien er godkjent av Region Midtjyllands etiske komité (1-10-72-259-21) og utført i samsvar med Helsinkideklarasjonen og dens endringer.
1. Fabrikasjon av et skreddersydd avstandsstykke (valgfritt)
MERK: Et skreddersydd 3D-printet avstandsstykke kan brukes under bildeopptak for å standardisere plasseringen av kamerahodet. Avstandsstykket er ikke obligatorisk for opptak av fluorescensbildene.
<ol><li>Design av avstandsstykket<ol><li>Design et avstandsstykke som passer til kamerahodet på det intraorale fluorescenskameraet. For å gjøre det, utfør en skanning av kamerahodet med en digital skanner. Importer skanningen til dedikert programvare.</li>
		<li>Design avstandsstykket slik at det passer kamerahodet med ønsket morfologi og plasseringsavstand til kamerahodet (dvs. 4 mm). Eksporter som en STL-fil (et eksempel på en utforming er vedlagt som tilleggsfil S1).</li>
	</ol></li>
	<li>Additiv produksjon av avstandsstykket<ol><li>Åpne den skriverassosierte programvaren for additiv produksjon, og velg de grunnleggende innstillingene. Klikk på skriveren | Velg den tilgjengelige 3D-skriveren | Neste | Form: Klar | Neste | Utskriftsmodus: 50 mikron | Neste | Byggestil: Standard | neste.</li>
		<li>Importer STL-filen ved å klikke på Fil | Import | Velg STL-filen | Åpen.</li>
		<li>Definer posisjonen til avstandsstykket på utskriftsplattformen; klikk på Transform, og dra avstandsstykket til et hjørne av plattformen så nær plattformens overflate som mulig.</li>
		<li>For å skrive ut flere avstandsstykker, klikk på Kopier | Lineært mønster. Juster antall og avstand for å få plass til flere objekter på utskriftsplattformen, og klikk på Angi.</li>
		<li>For å designe støtten til objektene, klikk på Smart støtte | Stil: Generelt | generere | Type: Gate | Opprett støtte.</li>
		<li>Send utskriftsjobben til 3D-skriveren. Klikk på Legg til i kø. Programvaren utfører automatisk en kvalitetskontroll av STL-filen for å identifisere feil når du legger til køen. Klikk deretter på Legg til i kø | Job navn | F4X | Legg til i kø.</li>
		<li>Monter en ren utskriftsplattform på 3D-skriveren, og tilsett en passende harpiks. Klikk på Start jobb, og skann QR-koden til harpiksen. Bekreft at utskriftsplattformen er tom og ren, at harpiksbrettet er fullt, og at harpiksen har blitt rørt før tilsetning. Klikk på Start jobb.</li>
		<li>Når utskriftsjobben er fullført, fjerner du avstandsstykkene fra utskriftsplattformen.</li>
		<li>Rengjør avstandsstykkene i et ultralydbad med isopropanol i 3 minutter. Gjenta rengjøringen med fersk isopropanol. Lufttørk avstandsstykkene.</li>
		<li>Fest den totale polymerisasjonen av materialet ved å polymerisere avstandsstykkene i en etterherdende ovn i 10 minutter.</li>
		<li>Fjern støttematerialet, og flekk avstandsstykkene for å forhindre at lyset trenger gjennom materialet.</li>
	</ol></li>
</ol>2. Avsløring av plakett og bildeoppkjøp
<ol><li>Monter det skreddersydde avstandsstykket på fluorescenskameraet (valgfritt). Koble det intraorale kameraet til en datamaskin, og åpne kameraprogramvaren.</li>
	<li>Klikk på Pasient | Ny pasient for å skape pasienten i systemet. Fyll ut pasientinformasjonen. Klikk på Pasient | Lagre for å lagre pasientdataene. Klikk på Video. Det intraorale kameraet er nå klart til bruk.</li>
	<li>Dim romlysene.</li>
	<li>Påfør et rødt avslørende fargestoff (dvs. 5% erytrosin) med en bomullspellet på tannoverflatene av interesse for å avsløre plakket.</li>
	<li>Instruer pasienten om å skylle med vann i 10 s for å fjerne overflødig fargestoff. Fjern eventuell gingivalflekk med en bomullspellets. Lufttørk hver tann i 3 s.</li>
	<li>Plasser det intraorale kameraet i horisontal posisjon foran den aktuelle tannen, med avstandsstykket som berører gingiva/tilstøtende tenner. Hent fluorescensbildet ved å trykke på kameraknappen. MERK: Forsikre deg om at hele tannoverflaten av interesse er i fokus og fanget i bildet uten å inkludere antagonist- eller kontralaterale tannoverflater.</li>
	<li>Gjenta trinn 2.4-2.6 for alle tennene av interesse.</li>
	<li>Merk alle bildene i kameraprogramvaren. Klikk på Lagre bilder / videoer i menyen. MERK: Forsikre deg om at bildene er lagret i "plakett"-modus og ikke i "karies"-modus. Symbolet P/C i menyen indikerer gjeldende modus.</li>
	<li>For å eksportere bildene, gå til Viewer. Velg bildene som skal eksporteres. Klikk på Fil | Eksporter (lagre som...) | Alle bilder av pasienten for å eksportere bildene. I eksportvinduet velger du følgende innstillinger: Modus: Standard | Eksportbane: Velg ønsket mappe | Valg av bildetype: Merk av i venstre boks | Bildetilstand: Opprinnelige data. Utvid eksportvinduet for å vise flere alternativer. Velg følgende: Filnavnet inneholder: Kortnummer ELLER brukerinndata ELLER Pasientnavn | Format: TIF. Klikk på OK for å eksportere bildene.<ol><li>Du kan også konfigurere en automatisk fileksport før avbildning. Klikk på Alternativer | Vis konfigurasjon | Moduler | Seer | Eksport/send via e-post | Alternativer for eksport | Modus: Automatisk eksport| Eksportbane: Velg ønsket mappe | Bildetilstand: Opprinnelige data. Velg følgende: Filnavnet inneholder: Kortnummer ELLER brukerinndata ELLER Pasientnavn | Format: TIF. Klikk på OK for å konfigurere standard eksportinnstillinger. Når den automatiske fileksporten er konfigurert, eksporteres bildene automatisk når de lagres (trinn 2.8).</li>
	</ol></li>
</ol>3. Digital bildeanalyse
MERK: Den digitale bildeanalysen kan utføres når som helst etter bildeopptaket. Partier med opptil 1000 fluorescensbilder kan behandles parallelt. Hvis analysen av store bildebunker overskrider datakraften, kan bildestørrelsen reduseres før analysen.
<ol><li>Kvantifisering av det totale tannarealet<ol><li>Gi nytt navn til alle bildene med sekvensielle indeksnumre (dvs. Planimetry_001, Planimetry_002,...). Importer fluorescensbildeserien til en dedikert bildeanalyseprogramvare (dvs. Daime15) i rød-grønn-blå (RGB)-modus ved å klikke på Fil | Importere bilder | Importer som farge.</li>
		<li>Utfør en terskelbasert segmentering av bildeserien ved å klikke på Segment | Automatisk segmentering | Egendefinert terskel. Sett terskelen "Lav" over intensiteten til det orale bløtvevet (dvs. 80). La terskelen "Høy" ligge på 255. Dermed gjenkjennes bare tennene (både rene og plakkdekkede områder) som objekter i programvaren. Klikk på Bruk | OK | Segment! for å starte segmenteringen.</li>
		<li>Åpne visualisereren ved å dobbeltklikke på navnet på bildeserien. Gå inn i objektredigeringsprogrammet (OBJ). Utfør en visuell kvalitetskontroll av de segmenterte bildene, og slett artefakter ved å avvise og slette slike objekter.</li>
		<li>Slå sammen de gjenværende objektene i alle bildene (I alle bilder | Slå sammen valgte objekter). Nå er det ett objekt per bilde. Kvantifiser det totale tannområdet i hvert bilde (Analyse | Måle objekter | Fjern alle | Piksler). Eksporter dataene.</li>
	</ol></li>
	<li>Kvantifisering av de plakkdekkede områdene<ol><li>Importer fluorescensbildeserien igjen til programvaren, denne gangen med delte røde, grønne og blå fargekanaler (File | Importere bilder | Importer som grå). Lukk de blå kanalbildene. Overføre objektlaget fra RGB-bildene til de røde kanalbildene (Segment | Overfør objektlag).</li>
		<li>Slett bildepunkter som ikke er objekter i de røde kanalbildene ved hjelp av objektredigeringsprogrammet (I alle bilder | Slett bildepunkter som ikke er objekter (voxels). Bløtvev er nå fjernet fra bildene.</li>
		<li>For å forsterke kontrasten mellom plakkdekkede og rene tannområder, multipliser bildeserien med røde kanaler med en faktor på to (Rediger | Bilde kalkulator | Multiplikasjon | Parametere: Faktor 2,00 | Søk | OK).</li>
		<li>Hvis du vil fjerne rene tannområder fra bildene, trekker du bildeserien for grønn kanal fra bildeserien for den forbedrede røde kanalen (Rediger | Bilde kalkulator | Second operand bilder: Planimetry_green | Subtraksjon | Søk | OK).</li>
		<li>For å identifisere de plakkdekkede områdene på tennene, utfør en terskelbasert segmentering av den resulterende bildeserien (Segment | Automatisk segmentering | Egendefinert terskel). Sett terskelen "Lav" over intensiteten til de rene tannområdene (dvs. 80). La terskelen "Høy" ligge på 255. Bare plakettdekkede områder gjenkjennes som objekter i programvaren. Klikk på Bruk | OK | Segment! for å starte segmenteringen.</li>
		<li>Utfør en visuell kvalitetskontroll av de segmenterte bildene i objektredigeringsprogrammet, og slett artefakter ved å avvise og slette slike objekter. Slå sammen de gjenværende objektene i alle bildene (I alle bilder | Slå sammen valgte objekter). Kvantifiser det plakettdekkede området i hvert bilde (Analyse | Måle objekter | Fjern alle | Piksler). Eksporter dataene.</li>
		<li>Åpne de eksporterte datatabellene i en dedikert programvare. Beregn PPI i henhold til ligning (1): Ligning (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. G., 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=Evaluation+of+reliability+and+reproducibility+of+dental+indices.">Evaluation of reliability and reproducibility of dental indices.</a> Journal of Clinical Periodontology. 20 (1), 54-58 (1993).</li><li>Matthijs, S., Sabzevar, M. M., Adriaens, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intra-examiner+reproducibility+of+4+dental+plaque+indices:+Dental+plaque+indices.">Intra-examiner reproducibility of 4 dental plaque indices: Dental plaque indices.</a> Journal of Clinical Periodontology. 28 (3), 250-254 (2001).</li><li>Shaloub, A., Addy, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+accuracy+and+variability+of+scoring-area-based+plaque+indices.">Evaluation of accuracy and variability of scoring-area-based plaque indices.</a> Journal of Clinical Periodontology. 27 (1), 16-21 (2000).</li><li>S&#246;der, P. -. &. #. 2. 1. 4. ;., Jin, L. J., S&#246;der, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Computerized+planimetric+method+for+clinical+plaque+measurement.">Computerized planimetric method for clinical plaque measurement.</a> European Journal of Oral Sciences. 101 (1), 21-25 (1993).</li><li>Lang, N. P., Ostergaard, E., Loe, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+fluorescent+plaque+disclosing+agent.">A fluorescent plaque disclosing agent.</a> Journal of Periodontal Research. 7 (1), 59-67 (1972).</li><li>Staudt, C. 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. Analyzing the periodontal and gingival indicies.</a> Journal of Periodontal Research. 17 (5), 514-517 (1982).</li><li>Quirynen, M., Dekeyser, C., van Steenberghe, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Discriminating+power+of+five+plaque+indices.">Discriminating power of five plaque indices.</a> Journal of Periodontology. 62 (2), 100-105 (1991).</li><li>Al-Anezi, S. A., Harradine, N. W. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantifying+plaque+during+orthodontic+treatment.">Quantifying plaque during orthodontic treatment.</a> The Angle Orthodontist. 82 (4), 748-753 (2012).</li><li>Smith, R. N., Brook, A. H., Elcock, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+quantification+of+dental+plaque+using+an+image+analysis+system:+reliability+and+validation.">The quantification of dental plaque using an image analysis system: reliability and validation.</a> Journal of Clinical Periodontology. 28 (12), 1158-1162 (2001).</li><li>Kang, J., Ji, Z., Gong, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Segmentation+and+quantification+of+dental+plaque+using+modified+kernelized+fuzzy+C-means+clustering+algorithm.">Segmentation and quantification of dental plaque using modified kernelized fuzzy C-means clustering algorithm.</a> 2010 Chinese Control and Decision Conference. , 788-791 (2010).</li><li>Klaus, K., Glanz, T., Glanz, A. G., Ganss, C., Ruf, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+quantitative+light-induced+fluorescence-digital+(QLF-D)+images+and+images+of+disclosed+plaque+for+planimetric+quantification+of+dental+plaque+in+multibracket+appliance+patients.">Comparison of quantitative light-induced fluorescence-digital (QLF-D) images and images of disclosed plaque for planimetric quantification of dental plaque in multibracket appliance patients.</a> Scientific Reports. 10 (1), 4478 (2020).</li><li>Daims, H., L&#252;cker, S., Wagner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Daime,+a+novel+image+analysis+program+for+microbial+ecology+and+biofilm+research.">Daime, a novel image analysis program for microbial ecology and biofilm research.</a> Environmental Microbiology. 8 (2), 200-213 (2006).</li><li>Arnim, S. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+use+of+disclosing+agents+for+measuring+tooth+cleanliness.">The use of disclosing agents for measuring tooth cleanliness.</a> Journal of Periodontology. 34 (3), 227-245 (1963).</li><li>Meller, C., Klein, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fluorescence+properties+of+commercial+composite+resin+restorative+materials+in+dentistry.">Fluorescence properties of commercial composite resin restorative materials in dentistry.</a> Dental Materials Journal. 31 (6), 916-923 (2012).</li><li>Kiran, R., Chapman, J., Tennant, M., Forrest, A., 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=Detection+of+tooth-colored+restorative+materials+for+forensic+purposes+based+on+their+optical+properties:+An+in+vitro+comparative+study.">Detection of tooth-colored restorative materials for forensic purposes based on their optical properties: An in vitro comparative study.</a> Journal of Forensic Sciences. 64 (1), 254-259 (2019).</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=Fluorescence+imaging+of+dental+restorations+using+the+VistaCam+intra-oral+camera.">Fluorescence imaging of dental restorations using the VistaCam intra-oral camera.</a> Australian Journal of Forensic Sciences. 51 (1), 3-11 (2019).</li><li>Rey, Y. C. D., Rikvold, P. D., Johnsen, K. K., Schlafer, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+fast+and+reliable+method+for+semi-automated+planimetric+quantification+of+dental+plaque+in+clinical+trials.">A fast and reliable method for semi-automated planimetric quantification of dental plaque in clinical trials.</a> Journal of Clinical Periodontology. , (2022).</li><li>Baab, D. A., Broadwell, A. H., Williams, B. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparison+of+antimicrobial+activity+of+four+disclosant+dyes.">A comparison of antimicrobial activity of four disclosant dyes.</a> Journal of Dental Research. 62 (7), 837-841 (1983).</li><li>Begue, W. J., Bard, R. C., Koehne, G. 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>

Studien ble finansiert av Novozymes A/S og Danmarks Innovasjonsfond (grant number 9065-00244B). Finansiørene hadde ingen rolle i innsamling, analyse og tolkning av data eller i skrivingen av rapporten.

Den presenterte metoden for halvautomatisert planimetri basert på fluorescensbilder utgjør en forbedring i kvantifisering av tannplakk på lydtannoverflater i forskningsmiljøet sammenlignet med tradisjonell planimetri20. Semi-automatisert planimetri muliggjør samtidig bestemmelse av PPI i opptil 1000 bilder ved hjelp av en forhåndsbestemt etterbehandlingsalgoritme. Dermed er metoden betydelig mer tidseffektiv enn konvensjonell planimetri, der de totale tannområdene og plakkdekkede områdene bestemmes manuelt ved å tegne områder av interesse i et bildebehandlingsprogram 7,12. I tillegg reduseres omfanget av menneskelig skjønn i bildeanalysen til valget av en lysstyrketerskel for bildesegmentering. Dermed behandles alle bildene likt, og påvirkningen fra sensorsubjektiviteten reduseres kraftig11.
De kritiske trinnene i protokollen er hovedsakelig relatert til de kliniske prosedyrene, som må utføres på en svært standardisert måte for optimal bildekvalitet. Avsløringsløsningen må påføres forsiktig og jevnt, og bildene skal tas rett etter skylling og lufttørking for å unngå utvasking av fargestoffet og dermed tap av bildekontrast. Videre må gingivalblødning unngås, siden hemoglobin kan øke den registrerte fluorescensen i den røde kanalen19. Bildeopptaket bør utføres med romlysene dimmet for å redusere forstyrrelsen av omgivelseslyset, og pasientene må åpne munnen tilstrekkelig, slik at antagonisttennene ikke vises på bildene. Kamerahodet må plasseres vinkelrett på tannaksen for å unngå å fange en del av okklusjonsoverflaten og kontralaterale tenner.
Artefakter som er et resultat av suboptimal bildeinnsamling kan - i de fleste tilfeller - fjernes under bildeanalysen, men på bekostning av en betydelig økt behandlingstid. Noen artefakter som gjenkjennes som objekter under segmentering, kan fjernes ved enkel sletting i objektredigeringsprogrammet. Hvis artefakter flyter sammen med områdene som gjenkjennes som plakett, må de resulterende objektene deles i objektredigeringen før fjerning. I ekstreme tilfeller kan operatøren måtte gå tilbake til manuell bestemmelse av rene tann- og plakkdekkede områder ved å tegne områder av interesse for programvaren. Hvis alle kliniske prosedyrer utføres nøyaktig, består operatørens eneste subjektive inndata under bildeanalysen av å bestemme grenseverdiene for terskelbaserte segmenteringer. Generelt er de plakkdekkede og rene tannområdene veldefinerte på bildene, men det må nevnes at små forskjeller i de valgte tersklene påvirker de beregnede PPI-verdiene, om enn i relativt liten grad. Siden alle bilder som er tatt for en bestemt studie kan segmenteres med identiske terskler, påvirker ikke det subjektive valget av grenseverdier forskjellene mellom behandlings- eller pasientgruppene.
På samme måte som manuell planimetri er halvautomatisk planimetri ikke egnet for langsgående opptak av plakkoppbygging på grunn av bruk av en avslørende løsning. Erytrosin kan forstyrre biofilmveksten gjennom en antibakteriell aktivitet21,22,23, men viktigst av alt, den fremtredende flekken krever profesjonell plakkfjerning før pasienten sendes hjem. Imidlertid kan den beskrevne metoden brukes til regelmessig kvantifisering av vanlige plakknivåer i klinikken. En annen begrensning av semi-automatisert planimetri oppstår på grunn av størrelsesforskjellene mellom individuelle tenner. Selv om avstanden mellom kameraet og tannoverflaten og dermed størrelsen på synsfeltet kan standardiseres, kan de oppkjøpte bildene inneholde deler av nabotennene. Disse kan ikke fjernes ved en batchoperasjon, men bare ved manuell beskjæring av bildene under analysen. Mens semi-automatisert planimetri er hensiktsmessig for kvantifisering av supragingival plakk og kalkulus24 på lydtannoverflater, vil fremtidig arbeid måtte avgjøre hvordan den beskrevne metoden påvirkes av utviklingsdefekter25, kaviterte og ikke-kaviterte karieslesjoner, samt alvorlig flekk.
Avslutningsvis er halvautomatisert planimetri en metode som muliggjør rask og pålitelig kvantifisering av plakkområdedekning ved hjelp av et fluorescenskamera. Det kan brukes i kliniske studier som vurderer dannelsen av de novo plakk hos forskjellige pasientgrupper eller effekten av forskjellige behandlingsregimer på fjerning av plakk.

Kvantifiseringen av tannplakk i forskningsmiljøet utføres enten ved hjelp av kliniske indekser eller ellers ved registrering av planimetrisk plakkindeks (PPI)1. Kliniske indekser, som Turesky-modifisert Quigley-Hein-plakkindeks, er avhengige av den visuelle vurderingen av plakkdekning av en operatør og den påfølgende tildelingen av en poengsum på en ordinær skala2. Selv om skåringen er rask, krever bruk av kliniske indekser møysommelig intersensor- og intrasensorkalibrering, og vurderingen lider alltid av en viss grad av subjektivitet 3,4,5. Siden antall skårer er begrenset, kan det dessuten hende at kliniske indekser ikke oppdager relevante forskjeller i plakkdekning6.
For planimetriske opptak bestemmes omfanget av plakkdekning på digitale bilder ved å dele det plakkdekkede området med det totale arealet av tannoverflaten7. Bruken av en kontinuerlig skala øker nøyaktigheten og viser høy diskriminerende kraft i statistisk analyse 8,9,10. Videre kan man argumentere for at planimetri er mindre subjektivt, da indeksen er beregnet og ikke estimert av sensor11. Tradisjonelt har plakkdekkede og totale tannområder blitt bestemt manuelt for PPI-opptak ved å tegne områder av interesse for hvert bilde ved hjelp av bildebehandlingsprogramvare 7,12. Planimetrisk analyse var derfor tidligere svært tidkrevende, noe som reduserte anvendeligheten for større kliniske studier6.
På tradisjonelle hvitlysbilder er kontrasten mellom plakkdekkede områder, rene tannområder og det omkringliggende vevet svakt, og dermed er automatisert bildebehandling, som vanligvis er avhengig av intensitetsbasert deteksjon av objekter, sterkt hemmet13,14. Bilder som er tatt med fluorescenskamera viser en betydelig forbedret kontrast mellom avslørt plakk, rene tenner som automatisk fluorescerer sterkt i det grønne spekteret, og ikke-fluorescerende bløtvev1.
Her presenterer vi en metode for halvautomatisert planimetri som i stor grad reduserer tiden brukt på bildeanalyse sammenlignet med tradisjonelle PPI-opptak. Metoden benytter standard avsløringsprosedyrer, et kommersielt tilgjengelig fluorescenskamera og et friware for bildeanalyse. Parametrene som er viktige for bildeopptak og bildeanalyse, samt typiske feil og begrensninger ved metoden, diskuteres.

<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

Akkumulering av plakk kvantifiseres ved hjelp av kliniske indekser eller ellers planimetrisk plakkindeks (PPI), som måler det relative arealet av en tann som er dekket av plakkavsetninger. Sammenlignet med kliniske indekser har PPI en høyere diskriminerende kraft, men tradisjonell planimetri er en tidkrevende analyse, da de plakkdekkede og rene tannområdene må bestemmes manuelt for hvert bilde ved hjelp av bildebehandlingsprogramvare. Her presenterer vi en metode for semi-automatisert planimetrisk kvantifisering av tannplakk, som muliggjør rask behandling av opptil 1000 bilder samtidig. Metoden utnytter den forsterkede kontrasten mellom avslørt plakk, lydtannoverflater og bløtvev i fluorescensbilder tatt med et intraoralt kamera. Nøye utførelse av de kliniske prosedyrene og nøyaktig bildeinnsamling er avgjørende skritt for vellykket semi-automatisert identifisering av de plakkdekkede områdene. Metoden er egnet for planimetri på gode ansikts- og orale tannoverflater, på de fleste komposittharpiksrestaureringer, og på tenner med kjeveortopediske parenteser, men ikke på metalliske restaureringer. Sammenlignet med tradisjonelle PPI-registreringer, reduserer semi-automatisert planimetri betydelig mengden tid brukt på analysen, så vel som den subjektive menneskelige inngangen, og øker dermed reproduserbarheten av planimetriske målinger.

Den presenterte metoden muliggjør rask, halvautomatisk planimetrisk kvantifisering av plakkdekkede områder på tennene (figur 1). Plakkavleiringer visualiseres av erytrosin, mens rene tannområder samt den ervervede pellikkelen forblir ufarget16 (figur 2A). Når bilder tas med et fluorescenskamera, forsterkes kontrasten mellom de rene tannområdene, plakkdekkede områder og omkringliggende bløtvev betraktelig (figur 2B,C). Fluorescenskameraet opererer med to deteksjonsvinduer, ett i det grønne og ett i det røde spekteret. Sammenlignet med de rene tannområdene ser de plakkdekkede områdene litt lysere ut på den røde kanalen (figur 2D,E). I den grønne kanalen maskeres tannens autofluorescens betydelig i de plakkdekkede områdene (figur 2F). Denne maskeringseffekten utnyttes under bildeanalyse når bildene på den grønne kanalen trekkes fra bildene på den røde kanalen (figur 2G). Den sterke kontrasten mellom de rene og plakkdekkede områdene i de resulterende bildene (figur 2H) muliggjør en intensitetsterskelbasert, halvautomatisk bestemmelse av PPI. Opptil 1000 fluorescensbilder kan behandles samtidig.
Et skreddersydd 3D-printet avstandsstykke kan brukes til å forbedre den standardiserte plasseringen av kamerahodet i en identisk avstand fra tannen av interesse. Avstandsstykket skjermer også tannen mot omgivelseslys og forbedrer dermed kontrasten mellom det avslørte plakket, rene tannområder og omkringliggende bløtvev i de ervervede bildene. Avstandsstykket monteres på kamerahodet ved hjelp av tre retensjonselementer (figur 3).
Den beskrevne metoden kan brukes til planimetriske registreringer av plakk og kalkulator på både ansikts- og orale tannoverflater (figur 4A-D). Avhengig av tannbuens krumning kan det være vanskelig å plassere avstandsstykket i nær kontakt med tannkjøttet og dermed holde samme avstand mellom kamerahodet og tannen. Siden dekningen av plakkområdet bestemmes i forhold til det totale tannarealet, er det lite sannsynlig at slike forskjeller påvirker PPI-registreringene. Ulike tannfargede materialer fluorescerer i det grønne spekteret med varierende intensitet17,18,19. Derfor kan PPI vanligvis bestemmes med standard bildeanalysealgoritme på tenner med glassionomersement og komposittharpiksrestaureringer (figur 4E-H). I motsetning til dette avgir amalgam- og støperestaureringer vanligvis svakt i både den røde og den grønne kanalen, og det er derfor ikke mulig å bestemme plakkdekningen på slike overflater (figur 4I,J). Det samme gjelder for metalliske kjeveortopediske parenteser, men siden brakettoverflaten vanligvis er ekskludert fra PPI-registreringer, er halvautomatisk planimetri egnet for kjeveortopediske pasienter (figur 4K,L).
Den vellykkede semi-automatiserte identifiseringen av plakkdekkede områder på fluorescensbilder er svært avhengig av nøye utførelse av alle trinnene i den kliniske prosedyren. Hvis for mye omgivelseslys kommer inn i bildene, økes lysstyrken på bakgrunnen i den røde kanalen, noe som gjør differensieringen mellom tennene og bløtvevet vanskelig (figur 5A,B). Derfor må romlysene dimmes under bildeopptaket. Hvis pasienten ikke åpner munnen tilstrekkelig under bildeopptaket, kan antagonisttennene avbildes sammen med tannen av interesse og hemme den halvautomatiske behandlingen (figur 5C). Når planimetri utføres på premolarer eller jeksler, er riktig vinkling av kameraet viktig for å unngå avbildning av deler av okklusjonsoverflaten (figur 5D,E). Når plakkavsetningene er offentliggjort, skal operatøren umiddelbart fortsette til bildeoppkjøpet. Ellers kan erytrosinet vaskes ut, og kontrasten mellom de plakkdekkede og rene tannområdene kan bli for svak. I noen tilfeller kan imidlertid den avslørende løsningen gi sterke flekker på gingivaen, og flekken kan ikke fjernes under påfølgende skylling (figur 5F). For å unngå overestimering av det plakkdekkede området, kan flekken reduseres ved en ekstra skylling eller ved forsiktig tørking av gingiva med en bomullspellet.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65035/65035fig01.jpg"> Figur 1: Arbeidsflyt for halvautomatisk kvantifisering av plakkdekning på tannoverflater. Forkortelse: PPI = planimetrisk plakkindeks. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/65035fig01large.jpg" target="_blank">Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65035/65035fig02.jpg"> Figur 2: Prosedyre for digital bildeanalyse. (A) Hvitt lysbilde av avslørt plakk (tann 26, ansiktsaspekt). (B) Tilsvarende bilde tatt med et fluorescenskamera (rød-grønn-blå [RGB]-modus). Legg merke til den forbedrede kontrasten mellom de plakkdekkede og rene tannområdene. (C) Det totale tannområdet, markert med det oransje omrisset, identifiseres ved intensitetsterskelbasert segmentering. (D) Objektlaget fra RGB-bildet overføres til bildet på den røde kanalen (oransje omriss), og ikke-objektpikslene (bakgrunn, bløtvev) slettes. (E) Lysstyrken på bildene på den røde kanalen forsterkes med en faktor på to. (F) Bildet av den grønne kanalen. Legg merke til den reduserte autofluorescensen i de plakkdekkede områdene. (G) Etter subtraksjon av det grønne kanalbildet (F) fra det modifiserte røde kanalbildet (E), er kontrasten mellom de plakkdekkede områdene og rene tannområder tydelig. (H) Etter intensitetsterskelbasert segmentering identifiseres de plakkdekkede områdene som objekter (oransje omriss), og den planimetrisk plakkindeksen (PPI) kan beregnes (PPI = 81,6 %). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/65035fig02large.jpg" target="_blank">Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65035/65035fig03.jpg"> Figur 3: Skreddersydd avstandsstykke. Et skreddersydd avstandsstykke sett fra (A) forsiden, (B) siden og (C) baksiden. (D) Fluorescenskamera med montert avstandsstykke (oransje omriss). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/65035fig03large.jpg" target="_blank">Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65035/65035fig04.jpg"> Figur 4: Anvendelser og begrensninger ved halvautomatisert planimetri. (A) Fluorescensbilde av en ansiktstannoverflate. (B) Tilsvarende behandlet bilde som viser de plakkdekkede områdene (oransje omriss; planimetrisk plakkindeks [PPI] = 51,9 %). (C) Fluorescensbilde av en oral tannoverflate. (D) Tilsvarende behandlet bilde som viser de plakettdekkede områdene (oransje omriss; PPI = 14,5%). (E-H) Bilder av tenner med komposittharpiks restaureringer. Restaureringen i E fluorescerer sterkt i det grønne spekteret, mens restaureringen i G virker litt svakere enn de omkringliggende rene tannområdene. I begge bildene kan PPI bestemmes ved hjelp av standard bildeanalysealgoritme. (F,H) Behandlede bilder som viser de plakettdekkede områdene (oransje omriss; PPI = henholdsvis 20,3% og 20,2%). (I,J) Fluorescensbilder av en tann med en amalgamrestaurering (I) og en tann med en metallkeramisk krone (J, blå omriss, lagt til manuelt). Begge restaureringene er ikke-fluorescerende, og plakkavsetningene kan ikke kvantifiseres ved halvautomatisk planimetri. (K) Fluorescensbilde av en tann med en metallisk kjeveortopedisk brakett. Siden braketten er ekskludert fra analysen, kan PPI bestemmes ved hjelp av standard bildeanalysealgoritme (L, oransje omriss, PPI = 31,5%). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/65035fig04large.jpg" target="_blank">Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65035/65035fig05.jpg"> Figur 5: Påvirkning av kliniske prosedyrer på bildekvalitet og resultater av halvautomatisert planimetri . (A) Fluorescensbilde tatt med dimmede romlys. Det totale tannarealet bestemmes riktig etter terskelbasert bildesegmentering (oransje omriss). (B) Fluorescensbilde av den samme tannen ervervet med romlysene slått på. På grunn av økt bakgrunnsstråling i det røde spekteret, klarer ikke den terskelbaserte segmenteringen å skille nøyaktig mellom tannoverflatene og det omkringliggende bløtvevet (oransje omriss). (C) Fluorescensbilde oppnådd med utilstrekkelig munnåpning. De ukjente antagonisttennene er synlige på bildet og dermed inkludert i det totale tannområdet (oransje konturer). For å få en korrekt planimetrisk plakkindeks, må de fjernes manuelt under bildeanalysen. (D) Fluorescensbilde tatt med optimal plassering av kamerahodet. Det totale tannområdet (oransje omriss) er begrenset til ansiktsaspektet. (E) Fluorescensbilde av tannen i D ervervet med suboptimal vinkling av kamerahodet. En del av den okklusale overflaten fanges opp, noe som resulterer i økt totalt tannareal (oransje omriss). (F) Hvitt lys bilde av avslørt plakett med fremtredende farging av gingiva. Det høye utslippet i det røde spekteret kan føre til en overestimering av det plakkdekkede området. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/65035fig05large.jpg" target="_blank">Klikk her for å se en større versjon av denne figuren.</a>
Tilleggsfil S1: <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65035/Supplemental%20file%20S1.stl" target="_blank">Klikk her for å laste ned denne filen.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Semi-Automated Planimetric Quantification of Dental Plaque Using an Intraoral Fluorescence Camera at JoVE.com

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

Denne studien presenterer en semi-automatisert digital bildeanalyseprosedyre for planimetrisk kvantifisering av avslørt tannplakk basert på bilder oppnådd med et intraoralt fluorescenskamera. Metoden muliggjør rask og pålitelig kvantifisering av tannplakk i forskningsmiljøet.

Semi-automatisert planimetrisk kvantifisering av tannplakk ved bruk av et intraoralt fluorescenskamera

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

Semi-automatisert planimetri muliggjør en rask, nøyaktig og objektiv kvantifisering av områder dekket med tannplakk i kliniske studier. Sammenlignet med tradisjonell planimetri, hvor plakkdekkede områder defineres manuelt av operatøren, er halvautomatisk planimetri mer objektiv og det reduserer behandlingstiden betydelig. For å begynne, monter det skreddersydde avstandsstykket på fluorescenskameraet, koble deretter det intraorale kameraet til en datamaskin, og åpne kameraprogramvaren.Klikk på Pasient og deretter Ny pasient for å opprette og fylle ut pasientinformasjonen i systemet. Deretter klikker du på Pasient og Lagre for å lagre relevante data. Klikk på Video og det intraorale kameraet er nå klart til bruk.Påfør et rødt avslørende fargestoff, som er 5% erytrosin, med en bomullspellet på tannoverflatene av interesse for å avsløre plakkene. Instruer pasienten om å skylle med vann i 10 sekunder for å fjerne overflødig fargestoff. Fjern eventuelle gingivalflekker med en bomullspellets, og lufttørk hver tann i tre sekunder.Plasser det intraorale kameraet i horisontal stilling foran den interessante tannen med avstandsstykket som berører gingiva eller de tilstøtende tennene. Forsikre deg om at hele tannoverflaten av interesse er i fokus og fanget i bildet uten å inkludere antagonist- eller kontralaterale tannoverflater. Hent fluorescensbildet ved å trykke på kameraknappen.Utfør farging og bildeoppkjøp for alle tenner av interesse. Merk deretter alle bildene i kameraprogramvaren og klikk på Lagre bilder og videoer i menyen, og sørg for at bildene lagres i plakettmodus og ikke i kariesmodus. Symbolet P eller C i menyen indikerer gjeldende modus.For å eksportere bildene, gå til Viewer og velg bildene som skal eksporteres. Klikk på Fil og eksporter, Lagre som, og deretter på alle bilder av pasienten for å eksportere bildene. I eksportvinduet velger du innstillingen Mode Standard og klikker Export path.Velg ønsket mappe og under Valg av bildetype, merk av i venstre boks og velg Bildetilstand som Originaldata fra rullegardinmenyen. Utvid eksportvinduet for å vise flere alternativer, og velg Filnavnet inneholder for å velge Kortnummer eller Brukerinndata eller Pasientnavn. Velg deretter Format som TIF og klikk på OK for å eksportere bildene.Du kan også konfigurere en automatisk fileksport før avbildning ved å klikke Alternativer, Vis konfigurasjon, Moduler, Visningsprogram, Eksporter eller E-post, Eksportalternativer og deretter velge modus for automatisk eksport. Klikk på Eksporter bane og velg ønsket mappe og velg Bildetilstand som originaldata. Velg Filnavn inneholder for å velge Kortnummer eller Brukerinndata eller Pasientnavn.Velg deretter Format som TIF og klikk på OK for å konfigurere standard eksportinnstillinger. Den digitale bildeanalysen kan utføres når som helst etter bildeopptaket, og opptil 1000 fluorescensbilder kan behandles parallelt. Gi nytt navn til alle bildene med sekvensielle indeksnumre.Importer fluorescensbildeserien i en dedikert bildeanalyseprogramvare i rød, grønn, blå modus ved å klikke på Fil, Importer bilder og Importer som farge. Utfør en terskelbasissegmentering av bildeserien ved å klikke Segment, Automatisk segmentering og deretter Egendefinert terskelverdi. Sett den lave terskelen over intensiteten til det orale bløtvevet og la den høye terskelen være på 255.Dermed gjenkjenner programvaren bare tennene med rene og plakkdekkede områder som objekter. Klikk Bruk, OK og Segment for å starte segmenteringen. Åpne visualisereren ved å dobbeltklikke på navnet på bildeserien og gå inn i objektredigereren.Utfør en visuell kvalitetskontroll av de segmenterte områdene og slett artefakter ved å avvise og slette slike objekter. Slå sammen de gjenværende objektene i alle bildene ved å klikke i alle bildene og slå sammen valgte objekter. Nå er det bare ett objekt per bilde.Kvantifiser det totale tannområdet i hvert bilde ved å klikke sekvensielt på Analyse, Mål objekter, Fjern alle og deretter Piksler. Til slutt eksporterer du dataene. Importer fluorescensbildeserien igjen til programvaren, denne gangen med delte røde, grønne og blå fargekanaler ved å klikke på Fil, Importer bilder og Importer som grå.Lukk bildene i den blå kanalen, og overfør objektlaget fra de røde, grønne, blå bildene til bildene på den røde kanalen ved å klikke Segmenter og overfør objektlag. Slett bildepunkter som ikke er objekter, i de røde kanalbildene ved hjelp av objektredigeringsprogrammet i alle bilder, og slett bildepunkter som ikke er objekter. Bløtvev er nå fjernet fra bildene.Multipliser bildeserien med røde kanaler med en faktor på 2 ved å klikke sekvensielt på Rediger, Bildekalkulator, Multiplikasjon, Parametere og angi en faktor på 2,00. Klikk deretter Bruk og OK for å forbedre kontrasten mellom plakkdekkede og rene tannområder. Hvis du vil fjerne rene tannområder fra bildene, trekker du bildeserien for den grønne kanalen fra bildeserien for forbedret rød kanal ved å klikke Rediger, Bildekalkulator, Andre operandbilder, planimetri grønn, Subtraksjon, Bruk, og deretter identifiserer OK.To de plakkdekkede områdene på tennene, utfører en terskelbasesegmentering og slår sammen de gjenværende objektene som vist tidligere.for kvantifisering av det totale tannområdet Kvantifiser det totale plakkdekket området i hvert bilde ved å klikke sekvensielt på Analyse, Mål objekter, Fjern alle og deretter Piksler. Til slutt eksporterer du dataene. Åpne de eksporterte datatabellene i dedikert programvare og beregne planimetrisk plakkindeks, PPI, i henhold til ligning en.Plakkavsetninger visualiseres av erytrosin, mens rene tannområder og den oppkjøpte pellikkelen blir ufarget. Bilder tatt med et fluorescenskamera forbedrer kontrasten mellom de rene tannområdene, plakkdekkede områder og myke problemer rundt. Sammenlignet med de rene tannområdene, virker de plakkdekkede områdene litt lysere i den røde kanalen.I den grønne kanalen maskeres tannens autofluorescens betydelig i de plakkdekkede områdene. Denne maskeringseffekten utnyttes til å trekke de grønne kanalbildene fra den røde kanalen. Den sterke kontrasten mellom de rene og plakettdekkede områdene i de resulterende bildene muliggjør en intensitetsterskel basert på halvautomatisk bestemmelse av PPI.Den beskrevne metoden kan brukes til planimetriske opptak av super gingival plakk og kalkulus på både ansikts og oral tannoverflater. Ulike tannfargede materialer fluorescerer i det grønne spekteret med varierende intensitet. Derfor kan PPI vanligvis bestemmes med en standard bildeanalysealgoritme på tenner med glassionomersement og komposittrestaureringer.I motsetning til dette avgir amalgam- og støperestaureringer vanligvis svakt i både den røde og den grønne kanalen, og det er derfor ikke mulig å bestemme plakkdekningen på slike overflater. Det samme gjelder for metalliske kjeveortopediske parenteser, men siden brakettoverflaten vanligvis er ekskludert fra PPI-opptak, er halvautomatisk planimetri egnet for kjeveortopediske pasienter. Ved halvautomatisk identifisering av plakkdekkede områder, hvis for mye omgivelseslys kommer inn, er differensiering mellom tennene og bløtvev vanskelig.Utilstrekkelig munnåpning hemmer den halvautomatiserte behandlingen. Når planimetri utføres på premolarer eller jeksler, er riktig kameravinkling avgjørende for å unngå avbildning av deler av okklusjonsoverflaten. Det er veldig viktig å tørke tennene og dempe lyset i rommet før du tar et bilde.Pass på at du ikke fanger antagonisttenner eller deler av okklusjonsoverflaten.

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

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

Kvantifisering av aterosklerotisk plakk aktivitet og Vaskulær Betennelse med [18-F] Fluorodeoxyglucose emisjontomografi / computertomografi (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

Bruke kvantitativ real-time PCR fastslår Donor Cell engraftment i en konkurransedyktig Murine benmargstransplantasjon Model

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

Konfokalt Time Lapse Imaging som en effektiv metode for Cytocompatibility Evaluering av Dental Composites

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

Fluorescens-mediert tomografi av kvantifisering av Macrophage-relaterte Murine intestinale betennelsen

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

Halvautomatisk analyse av musen Skjelettmuskel morfologi og Fiber-type sammensetning

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

Kontrollerte halvautomatiske laserinduserte skader for å studere ryggmargsregenerering i sebrafisk larver

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

Robot venstre hepatektomi ved hjelp av indocyanin grønn fluorescensavbildning for en intrahepatisk kompleks biliær cyste

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

Dynamisk navigasjon for plassering av tannimplantater

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

Påvisning og fjerning av tannfarget komposittharpiks ved hjelp av fluorescensstøttet identifikasjonsteknikk

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