高飞博士|数字化种植中的精度控制(上)

引言:数字化导板引导下的种植精度是多少?这些年有了多少进展与变化?做了那么多导板,您知道您的下一个导板的精度是多少吗?这些问题十多年以来就一直在困扰着这个行业。本文通过GuideMia(概美)软件的一系列核心技术来探讨种植导板设计和应用中的精度控制问题。

(1)数字化种植精度的研究概述:

数字化种植技术从90年代引入到现在,经历了相关软硬件技术的迅速发展。举例来说,个人电脑的CPU从单核100MHz到12核3GHz,运算速度提高了几百倍,CT机从医疗CT到CBCT,X光剂量从7000单位降低到70单位,层高从0.75到0.1, 操作系统的内存从64MB到几乎没有限制。这些技术的进步真正使得数字化种植能进到每一家医疗机构。

但是种植导板的精度问题一直没有系统的研究。一直以来就有很多对种植导板精度的研究,这些研究常常是这样的:对若干个病例,做一定数量的导板,然后在模型上去钻孔、测量、汇总。报道出来的误差范围也差别很大,但普遍来说线性误差1毫米,角度误差5、6度甚至更大。

这些研究几乎无一例外存在方法上的缺陷。研究人员用的大多是实验性的软件系统,很少是商品化软件,也就很难推断临床使用的导板的实际精度和设计。同时实验中使用的手术工具、套环、打印技术等都与临床实际差别较大。其次,实验过程中究竟哪些是系统误差,哪些是随机误差,哪些是人为的,哪些是实验方法固有的,几乎没有人去研究。几乎所有的实验都是有限样本在1组操作人员控制下的重复操作而已,很难有统计学意义。更进一步,这些研究是在对种植导板设计软件没有足够的认识的情况下做的,大多数研究人员都不是软件开发人员,连算法中影响精度的因素是什么、如何影响,都没有一个基本的认识。

另一方面,近年来市场上存在着对导板精度的不少误解。例如一种常见的说法,软件对数据进行配准之后,为了获得更好的效果,需要通过手动微调。这不过是对软件技术不成熟的托词而已。通过二维显示面进行三维配准几乎是不现实的。GuideMia软件自2012年通过美国FDA批准面世以来,销售到欧美亚洲等十几个国家和地区。导板的密合度,就位准确性和可重复性经受了数万病例的考验。通过软件、种植工具和整体流程中的大量技术来控制最终的植入精度,下面我们就这些细节进行总结。

(2)种植导板的精度:

种植导板的精度有几个方面的构成要素:

a、导板的形状精度,或密合度,是指导板在石膏模型上或者患者口内能否完全贴合。

b、导板的位置精度,或就位精度,是指导板在实际就位后能否复现方案设计时候的位置。

c、导板对钻孔精度的影响

d、手术过程中的导板的稳定性

(3)CT 数据的处理

对牙列缺损的病例,如果使用光学印模用于导板设计,CT数据的处理会直接影响到导板的就位精度。如果使用全口无牙颌放射导板,或者骨支持导板,它会影响到导板的形状和就位精度。

图1. 几个主要软件的CT数据处理精度比较

(图片来自香港种植中心周立强医生)

 

过去,种植设计软件常受制于电脑硬件的限制,常见的处理方式就是对CT数据进行抽样显示和处理。一个常见的512x512x512的数据集,有125M个像素,图像数据量可达250MB,在从原始数据到显示的过程中,这个数据会被复制三到四次。所以在即使没有后续图像处理的情况下,占用空间很快到1GB。常见的软件处理手段就是进行像素抽样,变成256x256x256, 数据量只有原来的1/8。有的情况下,软件系统可能采用显示卡的插值功能在显示处理流程中,对这个256x256x256的样本做一次插值,从而提高显示的光顺度,但是实际上原始数据有7/8被忽略了。用严谨的态度处理输入的数据应该是任何一个软件系统的基本原则。一个好的软件系统不应该对原始数据做任何类似的处理。

CT数据处理的另一个要点就是对低密度骨模型的处理。图2以一个上颌模型为例,说明了骨模型重建后需要有效地对骨表面的蜂窝状结构进行处理。这个处理生成的模型一方面可以用于3D打印,另一方面是骨支持导板设计的重要前提。一个有效的种植导板设计软件不应该依赖第三方的设计软件来进行后续的处理和导板的设计。第三方软件因为应用领域不同,质量标准不同,常常会对模型的光顺度做过分处理。国外有的软件系统或导板厂家,因为不能够有效地建立这样的骨模型,在导板设计上就采用不与骨面贴合的方式,并采用几家软件联合设计。这样会降低效率和质量。图3是GuideMia设计的切骨导板和相应的种植导板。

CBCT数据的处理同样影响到几乎所有方式的种植导板设计。图4给出了同一个模型在两个系统中的设计结果。

图2.上颌骨模型的填充与光顺处理

图3. 切骨导板 (图片来自香港种植中心周立强医生)

图4. 基于放射导板的种植导板 (图片来自香港种植中心周立强医生)

需要指出的是,在实际的导板设计和制作中,为了避免因为CT数据处理导致的导板形状精度偏差,常常有人采用三重扫描的方式,把放射导板的CT数据同患者CT配准后,再把光学扫描同CT扫描配准,这样保证提高了导板的形状精度,但是导板的就位误差还是跟CT数据处理密切相关的。

 

(4)扫描数据的配准

大多数人对模型配准的理解都是系统在两个数据上选取三个以上的点,然后采用ICP 算法进行迭代,匹配这些点。这也就是为什么数据配准的事情在过去几年中一直就是被各软件商、设备商和用户们讲的非常复杂的原因。更有甚者,告诉用户,后期手动微调是一个必要环节。

这种方法的缺陷在于,CT 数据本身精度比较差,用户操作中也很难在CT 数据和模型数据上选择完全对应的点。图5给出了一个实例。用户在制定标记点的时候,两边所选点的位置偏差很明显。

GuideMia的智能匹配技术根据用户所选的点,智能化地根据区域CT 数据的特性,为每一对标记点选择一个区域,见图6,进而由特定的区域匹配算法,完成配准。这种方法非常快捷有效。绝大多数情况下都是一次配准。

图5. 数据配准中选点不一致

图6. 基于多个区域的模型配准

 

软件开发中一个常见的问题就是追求过分的自动化。常常有人对配准的问题提出自动化的需求,但是CT数据的精度低,伪影,大范围区域的选取和自动匹配之间存在很多问题,正所谓过犹不及。图7是一个患者牙齿松动情况下的一个配准的实例。选择性地确定配准标记区域是十分必要的。

图7. 牙齿松动情况下的模型配准

 

对全口无牙颌或者部分牙缺失但有大量伪影的情况下,GuideMia对扫描模型的初始方位没有要求,自动识别标记点、自动匹配,容错能力强,即使大量伪影的情况下,也能正确配准。

放射导板数据配准中一个常见的方法是把放射导板的光学扫描同CBCT数据进行匹配。用户一方面在放射导板的STL模型上选择标记点表面的点,另一方面在CT数据的显影标记点上面选择相应的点。这个操作很不方便。在一系列标记点中,在模型方位不太清楚的情况下,标记点的方位也就很难确定。这种方式也是没有办法进行自动化匹配的。

(未完待续)

作者简介:

高飞博士

电子科技大学机电子机械专业硕士

西安电子科技大学电子机械专业博士

上海交通大学计算机集成制造系统研究所博士后。

1997-1999年, 德国洪堡学者,在德国斯图加特大学从事“不完全产品模型“的研究,旨在对几何模型进行抽象的和智能化的建模。

2005-2008年,担任美国南加州Multi-DimensionalImaging Co.首席软件工程师,参与新一代CT扫描仪器的研发和主持图像处理软件的开发。

2008-2010年,任美国最大的牙科技工间Glidewell Dental Laboratories 软件开发部经理,负责公司在图像处理,CAD,PACS等领域的软件系统的开发。

美国GuideMia Technologies公司创始人,长期致力于计算机辅助设计技术的研究,发表论文20余篇。2016年创办了中国该美生物科技(上海)有限公司。

领导设计和开发了GuideMia数字化种植设计软件,正畸设计软件,实时种植导航技术等,持有三项专利获准,和六项待批的美国和全球专利。GuideMia 种植软件是全球第一个集成化的种植手术计划和种植导板设计软件,近年来在国内和国际市场受到很多国际知名医生和专家的好评。

 



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