使用金属伪影减少算法从 CT 数据生成的数字模型的准确性
摘要：本研究调查了金属伪影减少 (MAR) 应用计算机断层扫描 (CT) 扫描是否可用于生成精确的数字模型，并探讨了金属伪影数量与模型准确性之间可能存在的相关性。随机选择 30 次颌面 CT 扫描并应用 MAR 算法。通过减去原始和 MAR 应用的 CT 图像，量化了金属伪影的数量。数字模型是从原始的和 MAR 应用的 CT 数据生成的。将成对的数字模型叠加，在4个平面的10个点处测量平面形状偏差。进行统计分析以比较偏差并评估伪影量与偏差之间的相关性。MAR 算法在所有情况下都减少了金属伪影。MAR 应用模型的总体平均偏差为 0.0868 mm，根据参考平面没有显着差异。伪影的数量并没有显着影响数字模型的准确性。MAR 应用 CT 是一种方便的数字建模来源，具有临床可接受的准确性。无论假牙产生多少金属伪影，都可以使用 MAR 算法，以便快速方便地操作牙科数字模型。
关键词：金属伪影减少，计算机断层扫描，数字模型
介绍
从计算机断层扫描 (CT) 数据生成的三维 (3D) 数字模型在口腔和颌面部区域的患者教育、计划、模拟和导航手术中发挥着越来越重要的作用。从医学数据中的数字成像和通信 (DICOM) 以标准镶嵌语言 (STL )生成精确和精细的数字模型在颌面部是一种有用的技术。然而，假牙会导致图像中出现金属伪影，从而阻碍了平滑和令人满意的 3D 数字模型的开发。金属伪影破坏了包括假体在内的整个轴向图像部分。该工件还显示为针状区域，破坏了生成的数字模型。以前的研究试图通过整合 CT 和其他数字牙科扫描数据来解决这个问题。但是，这样做需要额外的工作和注册程序。如果无法访问牙科扫描仪和配准系统，则应在计算机辅助设计 (CAD) 软件上手动去除数字模型中牙弓周围金属伪影引起的骨针。
金属伪影减少 (MAR) 算法可以应用于受金属伪影影响的 CT 图像。这些算法取得了长足的进步，并有效地恢复了被金属伪影破坏的图像。因此，基于采用MAR算法的CT数据，STL格式的数字模型可以生成平滑无针刺。通过这种方式，数字模型生成更容易用于手术模拟或患者教育。此外，这对临床医生有利，因为采用 MAR 算法的 CT 数据使他们能够节省时间并避免在 3D 打印之前操作和完善数字模型所需的繁重工作。
然而，MAR 过程会改变投影数据，这是存储在 CT 控制台工作站上的主要数据。这意味着 MAR 算法可能会在处理伪影区域的同时修改非伪影图像数据。基本上，该算法通过金属工件识别和分割损坏的数据。然后，基于原始投影的未损坏数据预测损坏数据的适当估计。估计的数据与原始数据进行插值，以产生金属伪影去除数据。经过整个过程的反复执行，最终的投影数据形成轴向CT图像. 该过程有效地去除了已被金属伪影破坏的数据，但可能导致整个 CT 数据的轻微变形。
已经研究了 MAR 应用 CT 图像的准确性。然而，尚未有研究分析其对由 MAR 应用 CT 数据生成的 STL 格式数字模型的影响。由于 MAR 算法可能会损坏整体 CT 图像，因此有必要研究使用 MAR 应用 CT 数据生成的数字模型的准确性。由于解剖结构的复杂性，用于口腔和颌面部区域的数字模型需要一定程度的准确性。此外，考虑到假牙的不同数量和位置，应研究不同数量的金属伪影对由 MAR 应用 CT 数据生成的数字模型精度的影响。
因此，本研究旨在验证应用 MAR 算法的 CT 数据生成的数字牙科模型的准确性。此外，还探讨了金属伪影量对数字模型精度的影响，以确定 MAR 算法在模型生成中的临床适用性。
材料和方法
本研究经延世大学牙科医院机构审查委员会 (IRB) 批准（第 2-2020-0025 号），并按照相关指南和伦理法规进行。由于本研究的回顾性，延世大学牙科医院的 IRB 放弃了知情同意，因为该研究具有回顾性。从 2019 年 2 月至 2019 年 3 月，我们随机选择了 30 名患者的颌面 CT 数据，这些数据是为了牙科护理的目的而获得的。所有 CT 数据均使用 Optima 520 设备（GE Healthcare，Chicago，IL，USA）在以下暴露条件下获得：120 kVp、70 mA 和 0.9 间距。总体研究过程如图1所示。
MAR应用和数字模型形成
对于选定的 CT 数据（原始 CT 数据），通过工作站的 CT 控制台（GE Healthcare，密尔沃基，威斯康星州，美国）使用应用 MAR 算法（MAR-CT 数据）获得配对数据集。在原始和 MAR 应用的 CT 数据中，颌骨分割是基于 160 到 3071 亨斯菲尔德单位 (HU) 的阈值进行的。分段的颚骨被转换为 STL 格式的 3D 模型。分割和转换过程在 AW Server (GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA) 上执行。来自原始 CT 数据的 3D 数字模型称为原始模型，来自 MAR-CT 数据的 3D 数字模型称为 MAR 应用模型。
偏差测量
MAR 应用模型叠加在 Geomagic Control X（3D Systems，Cary，NC，USA）中的原始模型上。两种模型都基于相同的 CT 数据，具有相同的 X、Y 和 Z 坐标，不需要额外的配准。模型的方向对齐为咬合平面平行于地板平面对齐。然后选择了 4 个参考平面，2 个轴向平面和 2 个冠状平面。每个参考平面都包括一个特定的解剖结构，同时与地板平行。参考平面中的解剖点如下。
1.轴向上颌平面：A点
2.轴向下颌平面：右侧颏孔
3.冠状右平面：右乙状切迹的最低点
4.冠状左平面：左乙状切迹的最低点
在每个参考平面上，软件自动建立10个等距点，起点始终为轴面最前点，冠状面最高点。参考平面和测量点在图2中描述。MAR应用模型与原始模型在确定点的外形上的偏差由软件自动测量。该值被定义为平面表面的形状偏差。两个观察者在时间间隔内执行了两次相同的测量过程。
在用于偏差评估的叠加数字模型上确定参考平面和测量点。红线表示参考平面，红点表示测量点。每个参考平面的解剖点如下。( A ) A 点，( B ) 右颏孔，( C ) 右乙状结肠切迹的最低点，以及 ( D ) 左乙状切迹的最低点。测量点的起点是最上端或最前面的点，随后的点会以相同的间隔自动生成。
金属伪影量化
使用ImageJ 软件 1.8.0 版（National Institutes of Health，Bethesda，MD，USA，http: //rsb.info.nih.gov/ij/）量化金属伪影的量。在对伪影进行量化之前，原始 CT 图像和 MAR 应用的 CT 图像都被转换为 8 位图像格式，因此像素值的范围为 0 到 255。然后，图像以 255 12的阈值像素值进行二值化。
从二值化的原始 CT 图像中减去二值化的 MAR-CT 图像。然后保留了由 MAR 算法去除的伪影区域。测量面积并记录为金属制品的数量（图1B）。
统计分析
获得了每个参考平面上 MAR 应用模型偏差的平均值。使用方差分析 (ANOVA) 比较 4 个参考平面的偏差，而使用 t 检验比较 2 个轴向平面和 2 个冠状平面。测量值的组间、组内相关系数以 95% 置信区间 (CI) 进行评估。进行 Pearson 相关分析以确定模型偏差与金属伪影量之间的关系。使用适用于 Windows 的 SPSS 25.0 版（IBM Corp. Armonk, NY, USA）对数据进行统计分析。
结果
对比原始CT与MAR-CT数据，MAR算法有效减少了金属伪影（图3）。金属伪影的平均值为3.3654 mm 2，范围为0.0000～6.7630 mm 2。伪影的数量与 MAR 应用的数字模型的偏差没有显着相关性（r = 0.180，p = 0.342）。伪影量最大的案例模型偏差为0.0900 mm，而伪影量最小的案例模型偏差为0.1100 mm（图4）。、
图3
原始 CT 和 MAR 应用 CT。( A ) 轴向视图，( B ) 体绘制图像（底视图），( C ) 体绘制图像（前视图）。请注意，与原始 CT 相比，MAR-CT 图像中的金属伪影显着减少。MAR金属伪影减少。
图4
散点图显示了 MAR 应用模型的偏差 (mm) 与金属伪影量 (mm 2 ) 之间的相关性。没有显示有意义的相关性。
讨论
目前，当从颌面CT创建数字模型时，由于假牙在图像中的白色条纹伪影无一例外地表现为牙弓周围的骨针。MAR算法在近几年取得了长足的进步，减少了人工模型以及临床医生手动操作模型的工作量，但它会导致CT数据的整体偏差。因此，本研究首次调查了由 MAR 应用 CT 数据生成的牙科数字模型的偏差水平，以及金属伪影数量与偏差之间的相关性。
在目前的研究中，MAR 的应用并没有导致数字模型相对于原始模型的显着失真。以前的研究评估了使用从不同 CT 获得的 CT 数据生成的数字模型的准确性。一项研究报告说，多探测器 CT 的平均偏差范围为 0.44 至 0.77 毫米，锥形束 CT 的平均偏差范围为 0.165 至 0.386 毫米。在另一项研究中，梁等人。据报道，数字模型与 CT 数据的平均偏差为 0.137 mm（范围 0.165–0.638 mm），与锥形束 CT 相比，而研究锥形束 CT 的 von Wilmowsky 等人报告了 0.2676 mm 的偏差. 当前研究中发现的偏差 (0.0868 mm) 小于先前研究中报告的偏差。可以推断，由于应用 MAR 的偏差低于源自不同数据源的偏差。
这项研究的另一个重要意义是它在临床上是否可以接受。在之前的研究中，Hayashi 等人。描述了测量精度高达 0.1 毫米的模型在临床上足以用于正畸诊断目的。此外，von Wilmowsky 等人报告称，0.2676 毫米的偏差在临床上被认为是可以接受的，因为他们的数字模型允许精确模拟手术程序，从而使患者受益. 作为当前研究的结果，由于MAR应用导致的模型偏差相对在临床可接受的水平内。尽管如此，仍有两个案例显示偏差超过 0.1 毫米，这是先前一项研究提出的误差限制。因此，临床医生在使用基于 MAR 的 CT 模型时应考虑模型的目的和模型错误的可能性。
此外，在不同的平面方向之间没有发现偏差值的显着差异。这证实了 MAR 应用对于颌面数字建模是可行的，无论是在下颌骨还是上颌骨的特定区域。尽管如此，上颌骨的偏差略大于下颌骨的偏差。这可能是因为上颌骨的结构比下颌骨更复杂。MAR 算法可能会对精细的解剖结构13造成更多的失真。
李等人。指出 MAR 算法改变了 CT 数据的最大 HU 值，从而导致整个图像数据发生变化。他们报告说，在某些情况下，将 MAR 算法应用于具有严重伪影的图像会导致对非伪影区域. 目前的研究也显示了这种趋势。当应用 MAR 算法时，从显示“0 量”伪影的数据生成的模型也显示出与原始模型的偏差。可以推测，由于MAR算法对HU值的细微变化和对非伪影区域的修改，可能会对颌面部等精细的解剖结构产生更大的影响。因此，即使本研究报告在将 MAR 应用 CT 数据
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