3次元カラースキャナ・CT画像を用いた顎変形症術後の顔貌変化を予測する方法の開発

开发使用 3D 彩色扫描仪/CT 图像预测颌畸形手术后面部变化的方法

基本信息

项目摘要

これまでに、3次元画像から'誤差なく・簡単に'頭蓋骨の基準点(オルビタ、ポリオン、前鼻棘など)を選択するアルゴリズムを開発し、基準平面(フランクフルト平面など)を作成する機能を開発した。さらに、解剖学的中心点(セラ)や頭蓋骨の運動中心点(バジオン)を'誤差なく・簡単に'選択可能とし頭蓋骨の基準化および定量的解析を可能とした。今年度は下顎骨の形態的特徴(下顎頭、筋突起、下顎切痕、下顎角、下顎下縁、オトガイなど)を連続した線として'誤差なく・簡単に'選択可能なアルゴリズムを開発した。これらのアルゴリズムを用い、顎変形症患者における基準点などの形態的特徴を捉えた3次元セファログラムを作成することにより3次元的なねじれを定量的に評価可能とした。また、実際の上顎骨骨切り術および下顎骨骨切り術をコンピューター画面上で疑似体験可能とする骨切り術シミュレーション機能を開発した。さらに、このアルゴリズムを応用し口腔癌患者に対して腫瘍切除術を施行する際に切除する下顎骨の形態的特徴線を'誤差なく・簡単に'選択し、再建する骨の形態モデルをCAD/CAMを利用することにより形成した。この機能を用いることにより、採取する皮弁の選択および皮弁の形態形成が可能となった。今回開発したアルゴリズムを用いることにより顎変形症の形態的特徴を捉えること以外に顎顔面外傷での骨折線の選択や口腔癌が存在する部位を3次元的に選択することが可能となり、複雑な形態をした頭頸部の手術を施行する際の3次元的診断および手術シミュレーションが可能になると考えられる。
到目前为止,我们已经开发了一种算法来从三维图像中“错误且容易”选择头骨的参考点(Orbita,Polyon,前鼻腔等),并开发了一个函数来创建参考平面(例如Frankfurt平面)。此外,可以选择“没有误差”而没有任何错误的解剖中心点(CERA)和头骨运动中心点(Vadione),从而可以对头骨进行标准化和定量分析。今年,我们开发了一种算法,使您可以选择下颌骨的形态特征(下颌头,肌肉过程,下颌凹口,下颌角,下颌缘等)作为连续线,没有错误并且容易轻松。使用这些算法,可以通过创建一个三维头皮图来定量评估三维扭转,该头符号可捕获形态学特征,例如颌骨畸形患者的参考点。我们还开发了截骨术模拟功能,使您能够在计算机屏幕上模拟实际的上颌截骨术和下颌骨切开术。此外,使用该算法,我们使用CAD/CAM选择下颌骨的形态特征线,在口腔癌患者中进行肿瘤切除时可以切除,并创建了要重建骨骼的形态学模型。使用此功能,可以选择要收集的襟翼和襟翼的形态发生。除了捕获下颌畸形的形态特征外,还可以使用这次开发的算法,还可以选择上颌面外伤中的断裂线,并选择在三个维度中存在口腔癌的部位,从而可以在三维诊断和手术模拟上进行复杂的教学手术,从而可以进行三维诊断和外科手术模拟。

项目成果

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