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UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
FACULDADE DE ODONTOLOGIA DE PIRACICABA
LEONARDO VIEIRA PERONI
AVALIAÇÃO DA ACURÁCIA EM MENSURAÇÕES LINEARES DE
PROTÓTIPOS MANDIBULARES A PARTIR DE IMAGENS DE TCFC
COM DIFERENTES PROTOCOLOS DE AQUISIÇÃO
ACCURACY OF LINEAR MEASUREMENTS IN MANDIBULAR
PROTOTYPES FROM DIFFERENT CONE BEAM CT IMAGES
ACQUISITION PROTOCOLS
Piracicaba
2019
LEONARDO VIEIRA PERONI
AVALIAÇÃO DA ACURÁCIA EM MENSURAÇÕES LINEARES DE
PROTÓTIPOS MANDIBULARES A PARTIR DE IMAGENS DE TCFC
COM DIFERENTES PROTOCOLOS DE AQUISIÇÃO
ACCURACY OF LINEAR MEASUREMENTS IN MANDIBULAR
PROTOTYPES FROM DIFFERENT CONE BEAM CT IMAGES
ACQUISITION PROTOCOLS
Piracicaba
2019
Orientadora: Profa. Dra. Solange Maria de Almeida Boscolo
Tese apresentada à Faculdade de Odontologia de
Piracicaba, da Universidade Estadual de Campinas,
como parte dos requisitos exigidos para a obtenção
do título de Doutor em Radiologia Odontológica,
na Área de Concentração Radiologia Odontológica.
Thesis presented to the Piracicaba Dental School of
the University of Campinas in partial fulfillment of
the requirements for the degree of Doctor in Oral
Radiology, in Oral Radiology area.
ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE À VERSÃO
FINAL DA TESE DEFENDIDA PELO ALUNO
LEONARDO VIEIRA PERONI E ORIENTADA PELA
PROFA. DRA. SOLANGE MARIA DE ALMEIDA
BOSCOLO.
Agência de fomento e nº de processo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível
Superior - Brasil (CAPES) - código de Financiamento 001.
Identificação e informações acadêmicas e profissionais do aluno: - ORCID do autor: https://orcid.org/0000-0002-1391-6216
- Currículo Lattes do autor: http://lattes.cnpq.br/1255332349288029
Dedicatória
Aos meus amados pais, José Peroni e Dileuza Simões Vieira Peroni, que com simplicidade e
abnegação sempre me proporcionaram a melhor formação possível. Que toda essa caminhada
se torne uma memória de felicidade e traga satisfação e orgulho aos seus corações. Obrigado
por todo amor doado.
À minha amada esposa, Flávia Medeiros Saavedra de Paula, por todo o amor, carinho e
cumplicidade. Reafirmo que todos esses anos não teriam sido tão bons sem você ao meu lado.
Obrigado por sempre querer o melhor à nossa família e ser a locomotiva dos nossos sonhos.
Ao Carlos Bacon, o melhor amigo canino que poderia ter, um ser de luz e pelos que só traz
felicidade com sua presença. Obrigado por compor essa família, por ser meu companheiro nos
dias de solidão e por todo amor incondicional.
Agradecimentos Institucionais
O presente trabalho foi realizado com o apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de
Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - código de Financiamento 001.
À Universidade Estadual de Campinas, na pessoa do Prof. Dr. Marcelo Knobel.
À Faculdade de Odontologia de Piracicaba, na pessoa do Prof. Dr. Francisco Haiter-Neto.
Ao Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer, na pessoa do Dr. Jorge Vicente
Lopes da Silva.
À Universidade Federal de Juiz de Fora, na pessoa da profa. Dra. Karina Lopes Devito.
Agradecimentos Especiais
À minha irmã, Luciana Vieira Peroni, pela sua amizade e por cuidar de nossos pais enquanto
eu estava longe.
Ao primo-irmão, Flávio Peroni Araújo Silveira, pela amizade e parceria em todos as etapas de
nossas vidas.
À minha madrinha, Eliane Simões Vieira, por todo carinho, suporte, confiança e amor maternal.
Aos meus irmãos beneditinos, pela amizade inigualável e amor fraternal.
Aos meus amigos Leonardo Carneiro Costa e Caroline Guimarães Castro, representantes de um
grande grupo de amigos de infância, por nunca desistirem de mim e compreenderem meus
momentos de ausência.
Aos meus amigos da UERJ, Márcio Maciel, Cristiane Balman e Gabriela Marques pelo carinho
e amizade, mesmo à distância.
Aos meus amigos Mayra Yamasaki, Gustavo Santaella e Gustavo Nascimento por dividirem os
ensinamentos, os momentos de felicidade e principalmente pela amizade construída.
À minha amiga e companheira de trabalho, Francielle Silvestre Verner, por estar sempre
disposta a ajudar e a compartilhar seus conhecimentos.
À minha professora orientadora, Dra. Solange Maria de Almeida Boscolo, e ao seu marido, Dr.
Frab Norberto Boscolo, pelos ensinamentos, parceria e por acreditarem no meu trabalho.
Sempre guardarei com carinho nossas conversas.
Aos professores da Radiologia Odontológica da Faculdade de Odontologia de Piracicaba, Prof.
Dr. Francisco Haiter-Neto, Profa. Dra. Deborah Queiroz de Freitas França e Prof. Dr. Matheus
Lima de Oliveira, pelo empenho no ensino e incentivo ao crescimento profissional de cada um
dos alunos do programa.
Aos professores que compuseram a banca de defesa, Dr. Felippe Bevilacqua Prado, Dr.
Alexandre Rodrigues Freire, Dra. Francine Kühl Panzarella de Figueiredo e Dra. Monikelly do
Carmo Nascimento Marchini, bem como os suplentes, Dr. Flávio Ricardo Manzi e Dr. Amaro
Ilídio Vespasiano Silva, por realizarem contribuições valorosas ao trabalho e à minha formação.
Aos professores que compuseram a banca de qualificação, Dra. Ana Cláudia Rossi,
Dr. Francisco Haiter-Neto e Dr. Alexander Tadeu Sverzut, por contribuírem de forma tão rica
com trabalho final.
Aos funcionários da Radiologia Odontológica, Luciane Sattolo, Waldeck Moreira, Fernando
Andrade e Sarah Bacchim, que poderiam ter escolhido ser apenas funcionários, mas tornaram-
se amigos muito queridos.
Resumo
Na radiologia, a impressão tridimensional (3D), também conhecida por prototipagem rápida ou
manufatura aditiva, consiste na fabricação de órgãos representados nas imagens DICOM
(Digital Imaging Communications in Medicine). Atualmente, vários tipos de aparelhos de
tomografia computadorizada de feixe cônico (TCFC) estão disponíveis e, independentemente
de suas tecnologias distintas, a qualidade da imagem e a dose de radiação do paciente podem
variar dependendo da configuração escolhida pelo operador. Sendo assim, o objetivo deste
estudo foi avaliar a acurácia em mensurações lineares de protótipos mandibulares produzidos
por meio da técnica de sinterização seletiva a laser (SLS) a partir de imagens de TCFC com
diferentes protocolos de aquisição visando determinar o protocolo mais adequado à prática
clínica. Para este estudo, três mandíbulas secas intactas foram selecionadas e marcas esféricas
foram feitas usando guta-percha para determinar os pontos anatômicos. As imagens de TCFC
foram adquiridas em uma unidade i-CAT Next Generation. Para avaliar a influência do campo
de visão (FOV), tamanho do voxel e o grau de rotação do dispositivo, foram estabelecidos nove
protocolos de aquisição de imagens (P1: FOV 16x13cm, voxel 0,2mm, grau de rotação 360°;
P2: 16x08cm, 0,2mm, 360°; P3: 16x08cm, 0,2mm, 180°; P4: 16x13cm, 0,25mm, 360°, P5:
16x08cm, 0,25mm, 360°; P6: 16x08cm, 0,25mm, 180°; P7: 16x13cm, 0,4mm, 360°; P8:
16x08cm, 0,4mm, 360°; P9: 16x08cm, 0,4mm, 180°), totalizando 27 arquivos no formato
DICOM. Os volumes das mandíbulas foram segmentados e convertidos em formato STL
(Standard Tessellation Language) e impressos em 3D através da técnica de SLS. Em seguida,
24 medidas lineares baseadas nos pontos anatômicos de referência foram executadas usando
um paquímetro eletrônico digital. As medidas foram realizadas por dois avaliadores e repetidas
cinco vezes nas mandíbulas secas e nos protótipos. Para a análise estatística, foram utilizados
os testes de coeficiente de correlação intraclasse (ICC), ANOVA one-way com post-hoc de
Dunnett, com nível de significância de 5% (p≤0.05). Os protocolos P2 e P4 não mostraram
diferenças estatísticas nas medidas em mandíbulas secas e protótipos. Além disso, observou-se
que os protocolos P7 e P9 foram os menos precisos, apresentando dez medidas com diferença
estatisticamente significante (p<0,05). Conclui-se que os protocolos 2 e 4 foram os mais
acurados, porém, para atender ao princípio ALARA, os autores indicam o protocolo 2 para
confecção dos protótipos mandibulares.
Palavras-chave: Impressão Tridimensional. Mandíbula. Precisão da Medição Dimensional.
Projeto Auxiliado por Computador. Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico.
Abstract
In radiology, 3D printing, also known as rapid prototyping or additive manufacturing, is the
manufacture of organs represented in DICOM (Digital Imaging Communications in Medicine)
images. Nowadays, several types of CBCT units are available, and regardless their distinct
technology and manufactures, the image quality and the radiation dose of the patient may vary
depending on the configuration chosen by the operator. Thus, the aim of this study was to
evaluate the accuracy of mandibular prototypes produced by the selective laser sintering (SLS)
technique from CBCT images that were acquired by different protocols to determine the most
appropriate protocol to clinical practice. For this study, three intact dry mandibles were selected,
and spherical markings were made using gutta-percha to determine anatomical landmarks.
CBCT images were acquired in an i-CAT Next Generation unit. In order to evaluate the
influence of the field of view (FOV), voxel size and scan mode of the device, nine protocols of
image acquisition were established (P1: FOV 16x13cm, voxel 0.2mm, scan mode 360°; P2:
16x08cm, 0.2mm, 360°; P3: 16x08cm, 0.2mm, 180°; P4: 16x13cm, 0.25mm, 360°, P5:
16x08cm, 0.25mm, 360°; P6: 16x08cm, 0.25mm, 180°; P7: 16x13cm, 0.4mm, 360°; P8:
16x08cm, 0.4mm, 360°; P9: 16x08cm, 0.4mm, 180°), totalizing 27 files in DICOM format. The
volumes were segmented and converted into an STL format and 3D printed through the
technique of SLS. After that, 24 linear measurements based on the landmarks, were executed
using a digital electronic caliper. Measurements were performed by two evaluators and repeated
five times in the dry mandibles and prototypes. The intraclass correlation coefficient (ICC) and
One-way analysis of variance (ANOVA) with Dunnett's post-hoc test were performed for
statistical analysis. Significance level was 5% (p≤0.05). Protocols P2 and P4 did not show
statistical differences on measurements on dry mandibles and prototypes. Furthermore, it was
observed that P7 and P9 protocols were the least accurate, presenting ten measurements with a
statistically significant difference (p <0.05). It is concluded that protocols 2 and 4 were the most
accurate, however, in order to comply with the ALARA principle, the authors indicate the
protocol 2 for confection of mandibular prototypes.
Keywords: Computer-Aided Design. Cone-Beam Computed Tomography. Dimensional
Measurement Accuracy. Mandible. Printing, Three-Dimensional.
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO .................................................................................................................... .12
2 ARTIGO: Accuracy of linear measurements in mandibular prototypes from different cone
beam CT images acquisition protocols ..................................................................................... 18
3 CONCLUSÃO. ...................................................................................................................... 37
REFERÊNCIAS ....................................................................................................................... 38
ANEXOS:
Anexo 1 - Metodologia Detalhada............................................................................................ 39
Anexo 2 - Certificação do Comitê de Ética em Pesquisa FOP - UNICAMP..............................49
Anexo 3 - Documento de Submissão do Artigo ....................................................................... 50
Anexo 4 - Relatório de Verificação de Originalidade e Prevenção de Plágio .......................... 51
12
Introdução
1 INTRODUÇÃO
Os recentes avanços tecnológicos dos equipamentos e softwares na área odontológica
criaram um fluxo de trabalho digital, possibilitando uma maior eficiência no diagnóstico e
planejamento. A introdução dessa nova forma de assistir o paciente permite que o profissional
consiga uma reabilitação previsível por meio de fotos intra e extrabucais, escaneamentos
intrabucais, enceramentos diagnósticos virtuais, tomografias computadorizadas, biomodelos
virtuais e impressões tridimensionais (Salmi et al., 2013; Marsango et al., 2014; Nasseh e Al-
Rawi, 2018).
A impressão tridimensional (3D), também conhecida por prototipagem rápida ou
manufatura aditiva, foi aplicada pela primeira vez na região crânio-maxilo-facial em 1983
(Katkar et al., 2018). A utilização desses protótipos vem ganhando especial atenção na cirurgia
e traumatologia bucomaxilofacial. Autores como Cohen et al. (2009), Herlin et al. (2011) e
Wang et al. (2012) relataram a importância da utilização dos biomodelos no planejamento de
tratamento de diversas situações clínicas, como traumas, cirurgias ortognáticas e ressecção de
tumores. Na radiologia, a impressão 3D consiste na fabricação de órgãos representados nas
imagens DICOM (Digital Imaging Communications in Medicine), como modelos físicos de
crânio específicos do paciente, ou biomodelagem (Huotilainen et al., 2014). No entanto, por
não aceitarem imagens DICOM, as impressoras 3D operam com objetos individualizados
definidos por superfícies que envolvem uma região do espaço. Um formato de arquivo padrão
para definir essas superfícies é o STL (Standard Tessellation Language) que delineia
superfícies como uma coleção de triângulos (facetas) que se encaixam como um quebra-cabeça
(Mitsouras et al., 2015; M. van Eijnatten et al., 2018).
Conceitualmente, divide-se todo o processo de biomodelagem em três partes: aquisição
de imagem, pós-processamento de imagem e impressão 3D (Huotilainen et al., 2014; Mitsouras
et al., 2015). Os modelos de prototipagem são produzidos a partir da sequência de imagens
adquiridas em exames de tomografia computadorizada, ressonância magnética ou
escaneamentos intrabucais (Hazeveld et al., 2013; Matsumoto et al., 2013). A tomografia
computadorizada de feixe cônico (TCFC) destaca-se dentre as modalidades de exames para
avaliação das estruturas mineralizadas maxilo-faciais, uma vez que fornece imagens acuradas
com dose de radiação relativamente baixa em relação à tomografia computadorizada de feixe
em leque (Liang et al., 2010; Spin-Neto et al., 2013).
13
Introdução
O uso da TCFC na clínica odontológica fornece várias vantagens para a imaginologia
maxilo-facial (Scarfe e Farman, 2008). Nas especialidades odontológicas onde a imagem 3D é
necessária, a TCFC é considerada por alguns como o exame padrão (Scarfe et al., 2009). As
dimensões do volume de varredura ou FOV (Field of View) que podem ser cobertos dependem
principalmente do tamanho e da forma do detector, da geometria de projeção do feixe e da
capacidade de colimá-lo. Nessa técnica, a colimação do feixe de raios X primário permite a
limitação da radiação X à região de interesse (Region of Interest - ROI). Portanto, um FOV
ideal pode ser selecionado para cada paciente com base na apresentação da doença e na região
designada a visualização (Scarfe e Farman, 2008). Atualmente, a maioria dos sistemas de TCFC
possui múltiplos tamanhos de FOV pré-estabelecidos pelos fabricantes, somente alguns
possuem colimação livremente ajustável permitindo FOVs de qualquer altura. Contudo, esta
função é altamente desejável, de acordo com o princípio “ALARA” (“as low as reasonably
achievable” - tão baixo quanto razoavelmente possível), pois proporciona economia de dose ao
limitar o campo irradiado para se ajustar ao FOV (Scarfe e Farman, 2008; Pauwels et al., 2015;
Costa et al., 2019).
O FOV é o parâmetro de imagem mais simples em termos de otimização, pois FOVs
maiores aumentam a dose de radiação para o paciente (Pauwels et al., 2015). Além disso, os
FOVs maiores aumentam a quantidade relativa de radiação espalhada que chega ao detector,
levando a um aumento no ruído (granulação da imagem) e nos artefatos, especialmente quando
se utiliza baixo sinal na tentativa de restringir a dose de radiação. (Scarfe et al., 2009; Pauwels
et al., 2015). Essa redução na resolução da imagem necessitaria do uso de voxels (elementos de
volume) de tamanhos menores, contudo, TCFCs com FOVs extensos e voxels mínimos não
conseguem ser reconstruídas devido ao aumento excessivo no tamanho do arquivo e no tempo
de reconstrução. Assim, os FOVs devem ser mantidos o menor possível, cobrindo apenas a ROI
(Scarfe et al., 2009; Pauwels et al., 2015; Nasseh e Al-Rawi, 2018).
Na TCFC, o objeto digitalizado é reconstruído como uma matriz tridimensional de
voxels de natureza isotrópica (valor igual nas três dimensões) com cada voxel sendo atribuído
a um valor de tom de cinza de acordo com a atenuação do material dentro dele (Scarfe e Farman,
2008; Spin-Neto et al., 2013). As dimensões do voxel dependem principalmente do tamanho do
pixel (elemento de imagem) na área do detector. A redução no tamanho do voxel é desejável
para aumentar a resolução espacial e, portanto, fornecer maiores detalhes de imagem. Contudo,
pixels menores capturam menos fótons de raios X e resultam em mais ruído de imagem,
necessitando de maior intensidade de radiação para a melhora da qualidade (Scarfe e Farman,
14
Introdução
2008; Scarfe et al., 2009; Pauwels et al., 2015). Resolução espacial, ou nitidez, refere-se à
capacidade de discriminar pequenas estruturas em uma imagem. Na geração de imagens por
TCFC, a resolução espacial é determinada por vários fatores, como o tamanho do ponto focal,
o tamanho do elemento detector, o filtro de suavização e o tamanho do voxel reconstruído.
Então, o tamanho de voxel por si só, é apenas um preditor muito rudimentar da resolução
espacial disponível (Brüllmann e Schulze, 2015).
Segundo Mitsouras et al. (2015), as seções da imagem mais espessas comprometem a
precisão do modelo, enquanto as seções muito finas (voxel menor do que 0,25 mm) exigem
segmentação extensiva e refinamento de STL. Os biomodelos cardíacos demonstram precisão
suficiente com seções de 0,5 mm, mas objetos delgados, como o assoalho da órbita, podem
exigir seções mais finas. Dach et al. (2018) avaliaram a relação do tamanho do voxel na acurácia
de imagens radiológicas tridimensionais a partir de TCFC e demonstraram que ele tem
importante efeito na acurácia, afirmando que, na maioria das indicações de TCFC, inclusive em
implantodontia, é recomendável o uso de voxel medindo 0,3 mm, já em questionamentos
endodônticos ou diagnósticos de trauma, o tamanho de voxel de 0,2 mm garante uma maior
acurácia de imagem. Segundo Dalili et al. (2012), a utilização de menores tamanhos de voxel
otimiza a detecção de reabsorção radicular externa simulada, assim como Razavi et al. (2010)
constataram o mesmo referente à espessura da cortical óssea perimplantar.
Durante o escaneamento da TCFC, o tubo de raios X e o detector de imagem giram em
sincronia ao longo de uma trajetória circular, com fulcro fixo na cabeça do paciente. Os tempos
de rotação variam entre 10 e 40 segundos tipicamente, existindo protocolos de varredura mais
rápidos e mais lentos (Pauwels et al., 2015). Na rotação, um feixe de raios X em forma de cone
ou pirâmide pode gerar algumas centenas de projeções bidimensionais (raw data). Essas
projeções, então, serão reconstruídas em uma representação tridimensional do objeto
digitalizado. Um parâmetro de aquisição de imagem que está relacionado com esse movimento
do aparelho é o grau de rotação. Enquanto a maioria dos tomógrafos de TCFC adquire projeções
ao longo de um ângulo de 360° (uma volta completa do tubo e detector), uma rotação de 180°
mais o ângulo do feixe (meia rotação) é suficiente para a reconstrução de um FOV completo
(Scarfe e Farman, 2008; Pauwels et al., 2015; Costa et al., 2019). Existem potenciais
implicações dosimétricas e de qualidade de imagem ao se utilizar o giro parcial do aparelho.
Para alguns sistemas, a varredura mais curta implica em um menor total de mAs (produto
miliamperagem segundo). A redução na dose de radiação será proporcional ao arco de rotação,
ou seja, 180° de rotação resultaria numa redução de dose de aproximadamente 50%. Contudo,
15
Introdução
em termos de qualidade de imagem, uma rotação parcial tende a diminuir a qualidade geral da
imagem, apresentando um ruído maior e sofrendo com artefatos de interpolação de reconstrução
(Scarfe e Farman, 2008; Scarfe et al., 2009; Pauwels et al., 2015; Costa et al., 2019).
O método de manufatura aditiva médica sempre requer pós-processamento de imagem,
porém essa etapa pode introduzir desvios geométricos que causam distorções nos protótipos
resultantes. Estudos recentes sugerem que a maioria das imprecisões são geradas durante a
aquisição da imagem e o seu processamento, ao invés da fabricação (impressão 3D), que
geralmente é considerada precisa (van Eijnatten et al., 2018). A conversão de dados DICOM
em modelos de superfície 3D é apontada como uma importante causa de inexatidão na
prototipagem rápida. A principal etapa nesse processo de conversão de imagem é a segmentação
que tem por finalidade visualizar ou quantificar uma determinada estrutura ao dividir uma
imagem em regiões distintas (segmentos) (Pauwels et al., 2015). A segmentação é tecnicamente
exigente e computacionalmente difícil, exigindo software específico, no entanto, proporciona
uma reconstrução de superfície volumétrica com profundidade (Scarfe e Farman, 2008).
A segmentação de dados pode ser realizada automaticamente, manualmente ou por uma
combinação dos dois. Contudo, para regiões anatômicas complexas, a segmentação manual é
frequentemente necessária, exigindo uma maior experiência do usuário (por exemplo,
conhecimento de anatomia) e tornando-se uma potencial fonte de erros (Houtilainen et al.,
2014). O algoritmo mais comum para a segmentação de imagem é o global thresholding, no
qual a imagem é dividida de acordo com os valores dos tons de cinza, sendo necessária uma
certa quantidade de consideração subjetiva ao escolher o seu valor de intensidade. Esse
problema é especialmente evidente quando a distribuição da intensidade do voxel na imagem
não é uniforme, como na técnica de TCFC, e a imagem não é corrigida adequadamente. É
possível utilizar um, dois ou múltiplos valores de thresholding, sendo a aplicação mais comum
discriminar o osso de outros tecidos nessa modalidade de imagem (Scarfe e Farman, 2008;
Houtilainen et al., 2014; Mitsouras et al., 2015; Pauwels et al., 2015).
Houtilainen et al. (2014) demonstraram que há a ocorrência de imprecisões e diferenças
causadas por diferentes métodos de conversão de dados STL em protótipos de crânio gerados
a partir de um único conjunto de DICOM. Segundo van Eijnatten et al. (2018), atualmente, não
há protocolos padronizados para a manufatura aditiva médica na literatura, e o algoritmo global
thresholding requer um pós-processamento manual intensivo, chegando a um tempo de limpeza
16
Introdução
de 10 horas para se obter maior precisão. Essa extensiva tarefa é frequentemente a maior causa
do elevado custo relacionado à prototipagem rápida na medicina.
As impressoras 3D usam dados codificados no arquivo STL para depositar e depois unir
sucessivas camadas 2D de material. Isso é semelhante à segmentação de um volume de tecido
ao identificar ROIs bidimensionais em seções transversais consecutivas que o envolvem
(Mitsouras et al., 2015). A produção tridimensional de objetos físicos (protótipos) usando as
tecnologias assistidas por computador (Computer Aided Design - CAD e Computer Aided
Manufacturing - CAM) pode se utilizar de variadas técnicas (Primo et al., 2012). A Sociedade
Americana para Padrões de Testes e de Materiais (ASTM Active Standard F2792, junho de
2012) desenvolveu um conjunto de normas que classificam os processos em sete categorias de
acordo com a terminologia padrão para tecnologias de manufatura aditiva: vat polymerization,
materials extrusion, material jetting, binder jetting, direct energy deposition, sheet lamination
e powder bed fusion (Katkar et al., 2018).
A tecnologia powder bed fusion utiliza uma fonte térmica, laser ou feixe de elétrons,
para promover a fusão entre partículas de pó numa área de construção, produzindo uma parte
sólida. Uma das técnicas mais empregadas é a sinterização seletiva a laser (Selective Laser
Sintering - SLS), que utiliza um laser de dióxido de carbono para sinterizar seletivamente finas
camadas de material em pó, ou seja, compactar e formar uma massa sólida de material sem
fundi-lo ao ponto de liquefação, camada por camada, gerando uma estrutura sólida (Silva et al.,
2008; Katkar et al., 2018). O resultado deste processo é um componente envolto completamente
em pó do material original não sinterizado. Por conta disso, não há a necessidade de suportes
durante a manufatura, oferecendo muita liberdade de design ao permitir que geometrias
complexas sejam facilmente construídas (Ibrahim et al., 2009). As peças normalmente possuem
alta resistência e rigidez com uma grande variedade de métodos de pós-processamento
disponíveis, o que significa, muitas vezes, que a SLS é usada para fabricar peças finais
(Mitsouras et al., 2015; Katkar et al., 2018).
Como apresentado, a criação de protótipos 3D precisos requer uma ampla bagagem de
conhecimento e domínio de novas habilidades técnicas para gerar formatos de arquivo
exclusivos reconhecidos por impressoras 3D. Considerando a importância clínica da confecção
de protótipos acurados para um correto planejamento do tratamento, a possibilidade da
influência de diferentes fatores na dimensão dos modelos e a falta de protocolos de aquisições
de imagens por TCFC destinadas a impressão 3D, faz-se necessária a realização de estudos que
17
Introdução
avaliem a acurácia dos modelos produzidos por prototipagem rápida a partir de imagens de
TCFC. Sendo assim, o objetivo deste estudo foi avaliar a acurácia em mensurações lineares de
protótipos mandibulares produzidos por meio da técnica de SLS a partir de imagens de TCFC
com diferentes protocolos de aquisição.
18
Artigo
2 ARTIGO: Accuracy evaluation in linear measurements of mandibular prototypes using
CBCT images with different acquisition protocols
A versão em inglês desse artigo intitulado “Accuracy of linear measurements in mandibular
prototypes from different cone beam CT images acquisition protocols” foi submetida ao
periódico Dentomaxillofacial Radiology, DMFR. A estruturação do artigo baseou-se nas
“Instruções aos autores” preconizadas pela editora do periódico.
Original Article
Accuracy evaluation in linear measurements of mandibular prototypes using cone beam CT
images with different acquisition protocols
Leonardo Vieira Peroni1, Francielle Silvestre Verner 2, Karina Lopes Devito3, Jorge Vicente
Lopes da Silva 4, Solange Maria de Almeida Bóscolo1.
1 - Department of Oral Diagnosis, Piracicaba Dental School, State University of Campinas,
Piracicaba, SP, Brazil.
2 - Division of Oral Radiology, Department of Dentistry, Federal University of Juiz de Fora,
Campus GV, Governador Valadares, MG, Brazil.
3 - Division of Oral Radiology, Department of Dental Clinic, Federal University of Juiz de
Fora, Juiz de Fora, MG, Brazil.
4 - Renato Archer Information Technology Centre, Campinas, SP, Brazil
Corresponding author:
Leonardo Vieira Peroni
E-mail address: [email protected]
Av. Limeira, 901, Areião - Piracicaba, SP – Brazil, 13414-903
Phone: 55 19 21065227
19
Artigo
Abstract
Objective: To evaluate the accuracy of mandibular prototypes produced by the selective laser
sintering (SLS) technique from cone beam CT (CBCT) images that were acquired by different
protocols.
Methods: Anatomical landmarks were marked with gutta-percha in three intact dry mandibles.
CBCT images were acquired in an i-CAT Next Generation unit. Nine protocols of image
acquisition were established (P1: FOV 16x13cm, voxel 0.2mm, scan mode 360° ; P2: 16x08cm,
0.2mm, 360°; P3: 16x08cm, 0.2mm, 180°; P4: 16x13cm, 0.25mm, 360°, P5: 16x08cm,
0.25mm, 360°; P6: 16x08cm, 0.25mm, 180°; P7: 16x13cm, 0.4mm, 360°; P8: 16x08cm,
0.4mm, 360°; P9: 16x08cm, 0.4mm, 180°) to evaluate the influence of the FOV, voxel size and
scan mode of the device. The volumes were segmented, converted into STL format and 3D
printed through SLS technique. Two evaluators performed 24 linear measurements based on
anatomical landmarks in both the dry mandibles and prototypes, using a digital electronic
caliper. The intraclass correlation coefficient (ICC) and One-way analysis of variance
(ANOVA) with Dunnett's post-hoc test were used for statistical analysis (p≤0.05).
Results: Protocols P2 and P4 were the most accurate ones, as they did not show statistical
differences between measurements on the gold standard and prototypes. Furthermore, we
observed that P7 and P9 protocols were the least accurate, presenting ten measurements with
a statistically significant difference (p <0.05).
Conclusions: Although protocols 2 and 4 were similarly accurate, in order to comply with the
ALARA principle, the authors indicate the protocol 2 for confection of mandibular prototypes.
Keywords: Computer-Aided Design; Cone-Beam Computed Tomography; Dimensional
Measurement Accuracy; Mandible; Printing, Three-Dimensional.
20
Artigo
Introduction
Following a world tendency, the dentistry field have been modernized by the
incorporation of technological advancements such as equipment and software.1 As a result,
routine tasks of several areas of dentistry have been optimized. Such technological
advancements provide aid to clinicians not only by improving treatment efficiency, but also
during the development of a diagnosis and treatment planning.2
Three-dimensional (3D) printing, also known as rapid prototyping or additive
manufacturing, has gained special attention among dentists and dental researches. The possible
applications of 3D printing are: 3D printed dentures and prosthesis, dental models, clear
orthodontic aligners and orthodontic mini-implants, computed tomography based endodontic
guides for root canal treatments, and manufacturing anatomical models, guides, and scaffolds
for bone defects in oral and maxillofacial surgery.3
Some of these applications, such as the manufacturing anatomical models, require
images acquired in examinations of computed tomography or magnetic resonance in Digital
Imaging Communications in Medicine (DICOM) files.4 However, by not accepting DICOM
images, 3D printers operate with a standard file format that delineates surfaces as a collection
of triangles (facets) that fit together as a jigsaw puzzle, Standard Tessellation Language
(STL).5,6
Conceptually, the whole process of biomodelling is divided into three parts: image
acquisition, image post processing and 3D printing.4,5,7 Regarding image acquisition, cone
beam computed tomography (CBCT) stands out. This technique provides accurate images of
maxillofacial mineralized structures, with relatively low radiation dose and lower cost when
compared with multidetector computed tomography (MDCT).8,9
Nowadays, several types of CBCT units are available and, regardless their distinct
technology and manufactures, all CBCT units can be set in several ways.10 Parameters of image
acquisition, such as field of view (FOV) size, voxel size and scan modes (full or partial rotation)
should be properly adjusted when necessary.11 As one might expect, with such broad variety of
parameters options, image quality and patient radiation dose may vary depending on setting
chose by the operator.12
For a correct treatment planning and success of dental procedures it is imperative highly
accuracy between 3D printed prototypes and its real structure.4,6 Considering large variety of
21
Artigo
CBCT imaging acquisition protocols and their influence on the resulted 3D printed object, it is
important to develop a standard image acquisition protocol that results in the best match
between image and 3D printed piece.6 Thus, we aimed to evaluate the accuracy of mandibular
prototypes produced by the selective laser sintering (SLS) technique from CBCT images that
were acquired by different protocols to determine the most appropriate protocol to clinical
practice.
Methods and materials
Sample selection and preparation
After local ethics committee approval (protocol n°851.488/2014), three intact dry skulls
and mandibles without metallic dental restorations from the collection of anatomical pieces of
the Department of Anatomy (Institute of Biological Sciences, Federal University of Juiz de
Fora, Juiz de Fora, MG, Brazil) were selected. In each mandible, spherical markings (figure 1)
were made using gutta-percha (Tanari, Tanariman Industrial LTDA, Manaus, AM, Brazil) by
a trained researcher, to determine anatomical landmarks. Landmarks were adapted (table 1)
from what was reported by Choi et al. (2002) and Ibrahim et al. (2009).13,14
Figure 1. Spherical markings on the mandible at the anatomical points of interest.
22
Artigo
Table 1. Anatomical Landmarks
Anatomical Landmarks Description
Lateral Right Mandible Condyle
(LRMC)
Most lateral point of the right mandible
condyle
Lateral Left Mandible Condyle
(LLMC)
Most lateral point of the left mandible
condyle
Medial Right Mandible Condyle
(MRMC)
Most medial point of the right mandible
condyle
Medial Left Mandible Condyle
(MLMC)
Most medial point of the left mandible
condyle
Upper Right Mandible Condyle
(URMC)
Uppermost point of the right mandible
condyle
Upper Left Mandible Condyle
(ULMC)
Uppermost point of the left mandible
condyle
Right Coronoid
(RCr)
Uppermost point of the right coronoid
process
Left Coronoid
(LCr)
Uppermost point of the left coronoid
process
Right Gonium
(RGo)
Posterior and lowermost point of the right
mandibular angle
Left Gonium
(LGo)
Posterior and lowermost point of the left
mandibular angle
Mental
(Me)
Lowermost point of the middle line of the
mandibular symphysis
Right Mental Foramen
(RMF)
Left Mental Foramen
(LMF)
Medial point of the right mental foramen
Medial point of the left mental foramen
Pogonion
(Pog)
Most projecting median point of the
mentum
Alveolar Crest
(AC)
Uppermost point of the alveolar crest
between the alveoli of mandibular central
incisors
Tooth 37 Vestibular
(37V)
Point in the vestibular region of the
alveolar ridge of the tooth 37
Tooth 37 Lingual
(37L)
Point in the lingual region of the alveolar
ridge of the tooth 37
Tooth 35 Vestibular
(35V)
Point in the vestibular region of the
alveolar ridge of the tooth 35
23
Artigo
Tooth 35 Lingual
(35L)
Point in the lingual region of the alveolar
ridge of the tooth 35
Tooth 33 Vestibular
(33V)
Point in the vestibular region of the
alveolar ridge of the tooth 33
Tooth 33 Lingual
(33L)
Point in the lingual region of the alveolar
ridge of the tooth 33
Tooth 31 Vestibular
(31V)
Point in the vestibular region of the
alveolar ridge of the tooth 31
Tooth 31 Lingual
(31L)
Point in the lingual region of the alveolar
ridge of the tooth 31
Tooth 43 Vestibular
(43V)
Point in the vestibular region of the
alveolar ridge of the tooth 43
Tooth 43 Lingual
(43L)
Point in the lingual region of the alveolar
ridge of the tooth 43
Tooth 45 Vestibular
(45V)
Point in the vestibular region of the
alveolar ridge of the tooth 45
Tooth 45 Lingual
(45L)
Point in the lingual region of the alveolar
ridge of the tooth 45
Tooth 47 Vestibular
(47V)
Point in the vestibular region of the
alveolar ridge of the tooth 47
Tooth 47 Lingual
(47L)
Point in the lingual region of the alveolar
ridge of the tooth 47
Image acquisition
CBCT images were acquired in an i-CAT Next Generation® unit (Imaging Sciences
International, Hatfield, PA, USA). A standardized dry skull positioning acrylic device and soft
tissue simulator was used, as previously reported (Visconti et al., 2013).15 CBCT unit exposure
parameters were 120 kVp and 5 mA. Skulls were placed in the positioner with the occlusal
plane parallel to the ground and the median sagittal plane perpendicular to the ground. In order
to evaluate the influence of the FOV, voxel size and scan mode of the device, nine protocols of
image acquisition were established as shown in table 2.
24
Artigo
Table 2. Image acquisition protocols.
Protocol FOV
(cm)
Voxel
(mm) Scan Mode
Scanning time
(s)
01 16x13 0.2 360o 26.9
02 16x08 0.2 360o 26.9
03 16x08 0.2 180º 14.7
04 16x13 0.25 360o 26.9
05 16x08 0.25 360o 26.9
06 16x08 0.25 180o 14.7
07 16x13 0.4 360o 8.9
08 16x08 0.4 360o 8.9
09 16x08 0.4 180o 4.8
All the images were stored in DICOM format - a total of 27 files. The volumes were
segmented by the global thresholding method (maximum value: +9575, minimum value: -651),
with posterior manual refinement performed by a trained radiologist, on the InVesalius version
3.1 software (CTI Renato Archer, Campinas, SP, Brazil). The 27 files were sent to the Renato
Archer Information Technology Center (CTI, Campinas, SP, Brazil), where they were
converted into STL format and 3D printed.
3D Printing
The 27 mandible prototypes were obtained through the technique of selective laser
sintering (SLS), resulting in polyamide (DuraForm ® PA, 3D Systems, Rock Hill, CA, EUA)
biomodels (figure 2) made in the DTM Sinterstation 2000 printer (3D Systems, Rock Hill, CA,
USA). Each prototype was fabricated in approximately 6 hours and 30 minutes.
25
Artigo
Figure 2. Images of the angle and ramus of the mandible prototypes made from different acquisition
protocols showing different surface details.
Linear Measurements
It was performed a total of 24 linear measurements (table 3) based on the landmarks
previously selected, using a digital electronic caliper (Absolute, Digimatic Caliper, Mitutoyo,
Kawasaki, Japan) with an accuracy of 0.01 mm. Measurements were performed by two
previously instructed evaluators in the dry mandibles (gold standard) and prototypes. All data
were tabulated, and means were used to perform statistical analysis.
26
Artigo
Table 3. Standardized measurements at selected landmarks.
Linear Measurements
LRMC-LLMC
LRMC-MRMC
LLMC-MLMC
URMC-ULMC
MRMC-MLMC
RGo-LGo
RGo-Me
LGo-Me
RGo-URMC
LGo-ULMC
RGo-Pog
LGo-Pog
RCr-RGo
LCr-LGo
RCr-LCr
AC-Me
RMF-LMF
37V-37L
35V-35L
33V-33L
31V-31L
43V-43L
45V-45L
47V-47L
The two evaluators performed all measurements in a room with adequate environment
and lighting. Each measurement was performed 5 times to evaluate the reproducibility of the
method. A second evaluation was performed after 30 days under the same conditions with 20%
of the sample to assess the reproducibility of the method.
Statistical analysis
Statistical analysis was performed using GraphPad Prism software version 8.0
(GraphPad Software, La Jolla, CA, USA). ANOVA one-way and post-hoc Dunnett's tests, with
a significance level (α) of 5%, were used to compare the measurements recorded in the different
protocols with those of the gold standard. The intraclass correlation coefficient (ICC) was
determined to evaluate the intra and inter-examiners agreements.
Results
ICC revealed an excellent intra-examiner agreement for the linear measurements
performed in both dry skulls (1.00) and prototypes (agreement ranging from 0.98 to 0.99)
according to the interpretation of ICC by Cicchetti.16 The inter-examiner agreement showed an
excellent value of 0.99 (p<0.05).
27
Artigo
It was observed that the linear measurements LRMC-LLMC (0.0103), RGo-LGo
(0.0171), AC-Me (0.0173), 37V-37L (0.0209), 35V-35L (0.0016), 33V-33L (0.0130), 31V-31L
(0.0252), 43V-43L (0.0460), 45V-45L (0.0112) and 47V-47L (0.0047) in protocol 7, and
LRMC-LLMC (0.0426), MRMC-MLMC (0.0130), RGo-LGo (0.0373), RCr-LCr (0.0321),
AC-Me (0.0184), 35V-35L (0.0197), 31V-31L (0.0183), 43V-43L (0.0004), 45V-45L (0.0089),
47V-47L (0.0021) in protocol 9 were statistically significant different, when compared to the
gold standard (p<0.05). Protocols 7 and 9 had the highest number of measurements differences
when compared to the gold standard - ten different measurements; followed by protocol 8 that
presented nine statistically significant different measurements (p<0.05): LRMC-LLMC
(0.0417), LRMC-MRMC (0.0068), MRMC-MLMC (0.0387), 37V-37L (0.0465), 33V-33L
(0.0306), 31V-31L (0.0441), 43V-43L (0.0205), 45V-45L (0.0080) and 47V-47L (0.0363).
Protocol 6 had four measurements with statistically significant difference when
compared to the gold standard (p<0.05): MRMC-MLMC (0.0146), RGo-LGo (0.0043), 31V-
31L (0.0085), 45V-45L (0.0066), while protocols 1 and 5 presented three measurements with
statistically significant difference (p<0.05): RGo-Me (0.0100), LGo-Me (0.0207) and AC-Me
(0.0428) in P1 and LRMC-LLMC (0.0384), URMC-ULMC (0.0435) and MRMC-MLMC
(0.0486) in P5.
Only two measurements were statistically significantly different in protocol 3 (p<0.05):
MRMC-MLMC (0.0215), AC-Me (0.0409). Finally, the protocols P2 and P4 did not show
statistical differences regarding measurements on both dry mandibles and prototypes. Statistical
analyses are shown on table 4.
28
Artigo
Table 4. Mean values (standard deviation) of different linear measures in millimeters with different protocols.
Asterisk (*) means significant statistical difference (p<0.05).
Linear Measures Gold Standard P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9
LRMC-LLMC 106.20 (10.840) 112.90 (9.614) 112.78 (9.837) 113.10 (9.949) 112.80 (9.306) 113.20 (9.666)* 113.21 (9.207) 113.30 (10.470)* 113.60 (9.458)* 114.70 (9.920)*
LRMC-MRMC 16.95 (1.265) 17.90 (1.410) 18.22 (1.184) 17.90 (1.417) 17.66 (1.314) 17.89 (1.434) 18.48 (2.357) 17.99 (1.312) 17.75 (1.265)* 18.52 (1.932)
LLMC-MLMC 17.69 (1.035) 18.23 (1.394) 18.34 (1.271) 18.48 (1.275) 18.26 (1.193) 18.37 (1.269) 18.20 (1.254) 18.77 (1.461) 18.67 (1.365) 19.07 (1.290)
URMC-ULMC 90.12 (10.730) 96.29 (9.263) 96.20 (9.086) 97.65 (10.200) 96.37 (9.008) 97.06 (9.551)* 96.31 (9.018) 96.35 (9.835) 96.80 (8.816) 97.22 (8.975)
MRMC-MLMC 73.16 (8.117) 78.68 (7.807) 78.01 (7.374) 78.04 (7.960)* 78.33 (7.997) 79.09 (7.041)* 78.43 (7.608)* 78.83 (7.667) 79.51 (6.932)* 79.29 (7.757)*
RGo-LGo 85.49 (9.702) 88.79 (8.984) 88.96 (8.838) 88.53 (8.863) 88.29 (7.387) 88.20 (8.207) 88.14 (9.603)* 88.60 (9.348)* 88.16 (7.845) 87.91 (9.256)*
RGo-Me 80.34 (3.176) 82.88 (2.926)* 82.39 (3.162) 82.45 (2.742) 82.79 (2.142) 82.68 (2.608) 82.28 (3.629) 82.96 (3.109) 82.40 (1.973) 82.81 (2.720)
LGo-Me 81.58 (3.188) 84.17 (3.489)* 84.02 (4.130) 84.35 (3.731) 84.14 (3.419) 84.14 (3.006) 84.21 (4.273) 84.83 (3.775) 84.27 (3.921) 84.67 (4.238)
RGo-URMH 59.18 (9.194) 59.92 (9.846) 59.49 (8.660) 59.40 (9.618) 59.69 (9.527) 59.79 (9.411) 59.63 (9.053) 60.08 (8.463) 60.23 (8.559) 59.83 (9.159)
LGo-ULMH 55.53 (8.837) 56.74 (8.834) 55.78 (7.654) 54.04 (7.124) 56.15 (8.666) 56.66 (8.756) 56.38 (8.706) 56.53 (7.938) 57.03 (8.737) 55.95 (8.829)
RGo-Pog 81.84 (4.065) 84.17 (3.953) 84.05 (4.378) 84.02 (4.287) 83.63 (3.821) 84.22 (3.989) 83.02 (5.006) 83.69 (4.139) 83.39 (3.745) 83.93 (4.189)
LGo-Pog 83.49 (4.057) 85.67 (4.544) 86.14 (4.799) 85.69 (4.779) 85.45 (4.306) 85.61 (3.911) 85.64 (5.147) 85.98 (4.742) 85.48 (4.970) 87.89 (4.006)
RCr-RGo 57.17 (2.882) 58.64 (2.840) 58.32 (2.596) 57.86 (3.325) 58.04 (3.554) 58.68 (2.645) 57.98 (2.725) 58.92 (2.113) 58.54 (2.342) 58.39 (3.179)
LCr-LGo 55.33 (1.872) 57.15 (1.296) 56.37 (0.782) 56.54 (1.623) 56.50 (1.852) 57.23 (1.355) 57.01 (1.247) 56.96 (0.695) 57.31 (1.336) 56.79 (1.333)
RCr-LCr 87.91 (5.669) 92.58 (4.391) 93.37 (4.198) 93.36 (4.564) 92.87 (4.436) 93.31 (4.662) 92.47 (4.465) 92.73 (4.957) 92.81 (4.745) 93.61 (5.129)*
AC-Me 29.11 (0.862) 31.07 (1.182)* 30.89 (1.365) 30.39 (1.022)* 30.20 (1.146) 30.74 (0.949) 30.89 (0.788) 30.92 (0.897)* 30.77 (1.439) 30.93 (0.853)*
RMF-LMF 43.36 (1.562) 44.460(1.562) 44.47 (1.213) 44.37 (1.208) 44.08 (0.769) 44.16 (1.229) 44.03 (1.445) 44.37 (1.303) 44.64 (1.541) 43.80 (1.311)
37V-37L 12.39 (2.870) 13.67 (2.999) 13.96 (2.808) 13.97(2.824) 13.65 (3.047) 13.71 (2.817) 13.92 (2.650) 13.74 (2.787)* 14.06 (2.729)* 14.53 (2.381)
35V-35L 9.68 (0.706) 10.81 (0.682) 11.15 (0.667) 10.91 (0.477) 10.80 (0.273) 10.89 (0.739) 10.85 (0.463) 11.12 (0.655)* 11.18 (0.714) 11.46 (0.867)*
33V-33L 9.25 (0.214) 10.47 (0.513) 10.92 (1.154) 11.08 (0.384) 10.58 (0.478) 10.62 (0.394) 10.98 (0.626) 10.82 (0.386)* 11.00 (0.512)* 11.70 (1.020)
31V-31L 7.46 (1.183) 8.56 (1.108) 8.79 (1.320) 8.99 (0.647) 8.75 (0.793) 8.51 (1.204) 9.19 (1.329)* 8.87 (1.068)* 8.82 (1.117)* 9.57 (1.465)*
43V-43L 8.65 (0.493) 9.58 (0.815) 9.99 (1.596) 9.19 (0.814) 9.79 (0.816) 9.44 (0.666) 10.57 (1.060) 10.05 (0.641)* 9.90 (0.519)* 10.76 (0.455)*
45V-45L 8.48 (0.803) 9.67 (0.855) 9.96 (1.116) 9.97 (0.594) 9.80 (0.496) 9.66 (0.589) 9.91 (0.794)* 9.99 (0.697)* 9.94 (0.779)* 10.52 (0.990)*
47V-47L 12.34 (2.828) 13.85 (2.752) 13.80 (2.822) 13.92 (3.246) 13.63 (3.053) 13.61 (2.971) 13.82 (2.852) 14.06 (2.749)* 14.02 (2.660)* 14.28 (2.834)*
29
Artigo
Discussion
When confronting the data from the 9 acquisitions protocols, P2 (16x08 cm; 0.2 mm;
360°) and P4 (16x13 cm; 0.25 mm; 360°) had no statistically significant differences on
measurement, compared to dry mandibles (gold standard). All other protocols had at least two
measurements statistically significant different from the gold standard. This study was based in
an in vitro model; the same segmentation method (global thresholding and manual refinement)
and manufacturing technique (SLS) was used for all samples. For this reason, we are confident
to affirm that these results are related to different accuracy levels provided by each image
acquisition protocol.
The caliper was handled by two experienced Oral radiologists that measured each
landmark 5 times in order to minimize de measurement errors. The high values of ICC confirm
the reliability of the measures performed. Gutta-percha spheres were used to provide an easy
and accurate way to localize each anatomical landmark. The spheres were clearly visible, with
a size of 2.5mm of diameter. It is important to notice that the gutta-percha spheres were larger
than the maximum voxel size used (0.4 mm).
CBCT is an important and well stablished imaging tool used to capture 3D images of
maxillofacial mineralized structures. It provides accurate images with a relatively low radiation
dose, when compared to conventional computed tomography.8,9,17,18 For those reasons, CBCT
can be considered the standard of care in many fields of dentistry.10 Our results provide an
important insight, that corroborate to previous authors; we proved that the right choice of the
image acquisition parameters is essential, as low-resolution images can result in discrepancy
between the generated model and actual anatomy.19
Our results suggest that FOV size did not had a clear influence on the accuracy. In other
words, protocols with large FOV showed very different accuracy levels, ranging from being
one of the best (P4) and one of the worst (P7). That being said, we believe that other factors,
such as voxel size, could have a greater influence on the protocol effectiveness.
We used FOVs size classified as maxillofacial (16x13 cm) and interarch (16x08 cm) for
scanning the entire mandible.10 It was impracticable to work with smaller FOVs (localized
region sizes) in this task. Authors12,20,21 recommend the use of smaller FOVs whenever possible,
reducing dose and improving image quality. Thus, FOV size is the most straightforward
imaging parameter in relation to optimization, since larger FOVs increase the dose of radiation
to the patient.
30
Artigo
Our results show that voxel size is very relevant to the accuracy of linear measurements
in mandibular prototypes. All protocols having voxel size of 0.4 mm (P7, P8, P9) had at least
nine measurements statistically significantly different to the gold standard - that is almost 48%
of all measurements being inaccurate. Furthermore, we also believe that the large voxel size
had a negative effect in image acquisition accuracy, especially in the mandibular alveolar crest
area. In other words, large voxel size generated an inaccurate CBCT images in that anatomical
area, that was not clear enough to be precisely manually post-processed, resulting in a non
reliable final image. This hypothesis can be corroborated by the fact that most inaccurate linear
measurements - in the large voxel size protocols - happened in the mandibular crest area.
Similarly to the systematic review from Spin-Neto et al. (2013)9 - that showed a
tendency towards more accurate results connected to higher voxel resolutions - our protocols
with voxel values of 0.2 mm showed higher accuracy levels. Our results also agree with Dach
et al. (2018)22. They compared the use of voxels size 0.2 mm and 0.3 mm and proved that the
higher voxel resolution led to more accurate CBCT imaging results. They state that in most
indications for CBCT, including Implantodontics, the use of voxel measuring 0.3 mm is
recommended, although in endodontic questions or trauma diagnoses, the voxel size of 0.2 mm
ensures a higher image accuracy. According to Dalili et al. (2012)23, the use of smaller voxel
sizes optimizes the detection of simulated external root resorption. Likewise, Razavi et al.
(2010)24 showed that smaller voxel sizes also affected accuracy of measurements regarding
thickness of the perimplantar cortical bone.
Primo et al. (2012)25 also compared the use of 0.25 mm and 0.4 mm voxel sizes, showing
a dimensional error of 0.74% and 0.82% respectively, but a higher voxel resolution did not have
significant effects on the measurement of prototypes produced from CBCT data. Moreno et al.
(2018)18 performed an evaluation on the accuracy of 3D models manufactured based on
different image acquisition protocols, also with different voxel sizes, the 0.2 mm voxel had the
best percentage of the reconstructed area when using a CBCT unit. In accordance with
Mitsouras et al. (2015)26, our study also points out that thicker image sections compromise
model accuracy, while very thin sections (voxel less than 0.25 mm) require extensive
segmentation and STL refinement.
An image acquisition parameter that is related to the movement of the tube of X-ray in
synchronicity with the image detector is the degree of rotation, that have potential dosimetry
and image quality implications. Partial rotation is associated with a loss in image quality
31
Artigo
because a lower number of basis images is acquired, but also with a significant reduction in
radiation dose.10,12,21
In the present study, half-scan mode protocols P3, P6 and P9 had two, four and ten
measurements with a statistically significant difference in relation to the gold standard
respectively, which, in this case, demonstrates that the degree of rotation can affect the accuracy
of the 3D printed mandibles. When half-scan mode was associated with 0.25mm and 0.4mm
of voxel sizes, they were the worst protocols in their own group. Dach et al. (2018)22 also
concluded that the scan time have an important effect on accuracy. However, Lennon et al.
(2011), Bechara et al. (2013) and Tadinada et al. (2017)27–29 found that the partial rotation did
not influence the quality of the images for assessing periapical bone loss, root fracture and
planning mini-implants respectively. As Costa et al. (2019)21 when evaluating the influence of
scan mode in artefacts generation, concluded that partial rotation protocol can be used since it
does not interfere with the amount of artefacts produced with larger FOV.
Regarding 3D printing technique, previous studies30,14,1concluded that the SLS
prototypes have a greater dimensional precision and reproduce anatomical details of the
craniomaxillary region more accurately than 3D printing, but the last two studies also concluded
that Polyjet have a higher accuracy when compared with SLS.
The segmentation step is a considerable source of distortions in the resulting
prototypes.6 In our study, manual clean-up time was close to 7 hours, for each mandible
volume. A general trend was found that the 3D printed prototypes have larger measurements
than the gold standard. Rapid prototyping is generally considered to be precise and global
thresholding remains the most widely used CT image segmentation method in medical additive
manufacturing. Nevertheless, it often requires extensive manual post-processing. A certain
amount of subjective consideration is required when choosing the threshold intensity value.4
Moreover, a physical medical skull model of the same individual can vary markedly depending
on the DICOM to STL conversion software and technical parameters used.
To the best of our knowledge, our study was the first to evaluate the accuracy of
mandibular prototypes, comparing different CBCT acquisition protocols. We believe that the
use of 3D printers is a reality in the dentistry field. For that reason, the search for a standardized
image acquisition protocol for dentistry 3D printing is imperative. The best imaging protocol
can provide dentists with a more accurate printed prototype, which may increase clinical
success and optimize printing process. We know that the search of the best protocol is complex
32
Artigo
and future studies are required. In addition, 3D printing variables, such as printing technique
and material used should also be the focus of further investigation.
Thus, this study goes beyond the ALARA principle (“As Low As Reasonably
Achievable”) trying to define the best protocol selection to rapid prototyping of mandible
pieces, reaching the newest ALADA principle (“As Low As Diagnostically Acceptable”).31
Conclusion
According to our results, protocols 2 and 4 were the most accurate, however, in order to
comply with the ALARA principle, the authors indicate the protocol 2 (16x08 cm; 0.2 mm;
360°) for confection of mandibular prototypes.
Acknowledgement
The authors thank the Brazilian Coordination for the Improvement of Higher Education
Personnel (CAPES) for the PhD scholarship and the Renato Archer Information Technology
Center (CTI Renato Archer) for the 3D printing services provided.
Conflict of interest
The authors deny any conflicts of interest related to this study.
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Conclusão
3 CONCLUSÃO
De acordo com nossos resultados, os protocolos 2 e 4 foram os mais acurados, porém,
para atender ao princípio de ALARA, os autores indicam o protocolo 2 (16x08 cm; 0.2 mm;
360 °) para confecção de protótipos mandibulares.
38
Referências
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_______________________
* De acordo com as normas da UNICAMP/FOP, baseadas na padronização do International
Committee of Medical Journal Editors - Vancouver Group. Abreviatura dos periódicos em
conformidade com o PubMed.
39
Anexos
ANEXO 1 - Metodologia Detalhada
O presente estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da FOP-UNICAMP,
CAAE: 36483214.7.3001.5418 (Anexo 2), e em coparticipação ao Comitê de Ética em Pesquisa
da FO-UFJF.
Seleção e preparação da amostra
Foram utilizados três crânios e mandíbulas secos provenientes do acervo de peças
anatômicas do departamento de Anatomia do Instituto de Ciências Biológicas, UFJF. Como
critério de inclusão, eles deveriam estar íntegros de modo que todas as estruturas anatômicas e
de interesse estivessem presentes. Dessa forma, foram excluídos os crânios e as mandíbulas que
apresentassem fraturas, lesões ósseas ou materiais metálicos odontológicos.
Em cada mandíbula, foram realizadas marcações esféricas (figura 1), por um único
pesquisador, com a utilização de guta-percha plastificada (Tanari, Tanariman Industrial LTDA,
Manaus, AM, Brasil) em pontos específicos nas mandíbulas descritos na tabela 1.
Tabela 1. Pontos de referência demarcados nas mandíbulas
Ponto Descrição
Cabeça da Mandíbula Lateral Direita
(CMLD)
Ponto mais lateral da cabeça da mandíbula
direita
Cabeça da Mandíbula Lateral Esquerda
(CMLE)
Ponto mais lateral da cabeça da mandíbula
esquerda
Cabeça da Mandíbula Medial Direita
(CMMD)
Ponto mais medial da cabeça da
mandíbula direita
Cabeça da Mandíbula Medial Esquerda
(CMME)
Ponto mais medial da cabeça da
mandíbula esquerda
Cabeça da Mandíbula Superior Direita
(CMSD)
Ponto mais superior da cabeça da
mandíbula direita
Cabeça da Mandíbula Superior Esquerda
(CMSE)
Ponto mais superior da cabeça da
mandíbula esquerda
Coronoide Direito
(CoD)
Ponto mais superior do processo
coronoide direito
Coronoide Esquerdo
(CoE)
Ponto mais superior do processo
coronoide esquerdo
40
Anexos
Gônio Direito
(GoD)
Ponto mais posterior e inferior do ângulo
da mandíbula direito
Gônio Esquerdo
(GoE)
Ponto mais posterior e inferior do ângulo
da mandíbula esquerdo
Mentual
(Me)
Ponto localizado no encontro da parte
mais inferior da sínfise com o plano
sagital mediano
Forame Mentual Direito
(FMD)
Forame Mentual Esquerdo
(FME)
Ponto mais medial do forame mentual
direito
Ponto mais medial do forame mentual
esquerdo
Pogônio
(Pog)
Ponto localizado no encontro da projeção
mais anterior do mento com o plano
sagital mediano
Crista Alveolar Inferior
(CAI)
Ponto na extremidade da crista alveolar
entre os alvéolos dos incisivos centrais
inferiores
Dente 37 Vestibular
(37V)
Ponto na região vestibular do rebordo
alveolar do dente 37
Dente 37 Lingual
(37L)
Ponto na região lingual do rebordo alveolar
do dente 37
Dente 35 Vestibular
(35V)
Ponto na região vestibular do rebordo
alveolar do dente 35
Dente 35 Lingual
(35L)
Ponto na região lingual do rebordo alveolar
do dente 35
Dente 33 Vestibular
(33V)
Ponto na região vestibular do rebordo
alveolar do dente 33
Dente 33 Lingual
(33L)
Ponto na região lingual do rebordo alveolar
do dente 33
Dente 31 Vestibular
(31V)
Ponto na região vestibular do rebordo
alveolar do dente 31
Dente 31 Lingual
(31L)
Ponto na região lingual do rebordo alveolar
do dente 31
Dente 43 Vestibular
(43V)
Ponto na região vestibular do rebordo
alveolar do dente 43
41
Anexos
Dente 43 Lingual
(43L)
Ponto na região lingual do rebordo alveolar
do dente 43
Dente 45 Vestibular
(45V)
Ponto na região vestibular do rebordo
alveolar do dente 45
Dente 45 Lingual
(45L)
Ponto na região lingual do rebordo alveolar
do dente 45
Dente 47 Vestibular
(47V)
Ponto na região vestibular do rebordo
alveolar do dente 47
Dente 47 Lingual
(47L)
Ponto na região lingual do rebordo alveolar
do dente 47
Figura 1. Mandíbula com as marcações esféricas de guta-percha nos pontos anatômicos de
interesse.
42
Anexos
Obtenção das Imagens
As imagens por TCFC foram adquiridas por meio do tomógrafo i-CAT Next
Generation® (Imaging Sciences International, Hatfield, PA, EUA), com os parâmetros de
exposição de 120 kVp e 5 mA. Além disso, foi utilizado um dispositivo de acrílico padronizador
do posicionamento de crânios e simulador de tecidos moles, desenvolvido por Visconti et al.
(2013), para estudos in vitro realizados nesse aparelho (figura 2). Os crânios foram colocados
no posicionador respeitando-se a posição padrão preconizada pelo fabricante do aparelho, com
o plano oclusal paralelo ao solo e o plano sagital mediano perpendicular ao solo (figura 3). Para
avaliação dos demais fatores de escaneamento, foram estabelecidos nove protocolos de
aquisição de imagem variando voxel, FOV e grau de rotação do aparelho como demonstrado na
tabela 2.
Figura 2. Dispositivo de acrílico padronizador de posicionamento e simulador de tecido mole.
43
Anexos
Figura 3. Imagem do crânio posicionado no dispositivo de acrílico seguindo as linhas de
orientação do aparelho.
Tabela 2. Protocolos para obtenção das imagens
Protocolo FOV
(cm)
Voxel
(mm)
Grau de Rotação
do Aparelho
Tempo de
escaneamento (s)
01 16x13 0.2 360o 26.9
02 16x08 0.2 360o 26.9
03 16x08 0.2 180º 14.7
04 16x13 0.25 360o 26.9
05 16x08 0.25 360o 26.9
06 16x08 0.25 180o 14.7
07 16x13 0.4 360o 8.9
08 16x08 0.4 360o 8.9
09 16x08 0.4 180o 4.8
44
Anexos
Todas as imagens adquiridas nos diferentes protocolos foram armazenadas em formato
DICOM. Em seguida, os volumes foram exportados para o software público brasileiro
InVesalius versão 3.1 (CTI Renato Archer, Campinas, SP, Brasil), para a segmentação das
mandíbulas utilizando-se o método semi-automático baseado no global thresholding. Dois
valores de thresholding (máximo +9575, mínimo -651) foram selecionados através da função
“limiar”, fazendo com que toda a imagem óssea fosse demarcada pela máscara do software.
Após todas as etapas de limpeza manual da imagem, que durava cerca de sete horas cada
tomografia, os arquivos dessas estruturas foram salvos no formato “INV3” (extensão própria
de segmentações realizadas por esse software) e enviados ao Centro de Tecnologia da
Informação Renato Archer (CTI, Campinas, SP, Brasil), onde houve a conversão dos mesmos
para o formato STL, padrão reconhecido pelos softwares de prototipagem rápida (figura 4).
Figura 4. Região de cabeça da mandíbula esquerda segmentada e convertida no formato STL:
malha triangular (A) e vértices (B).
A B
45
Anexos
Obtenção dos protótipos
Os protótipos foram obtidos por meio da técnica de Sinterização Seletiva a Laser (SLS),
resultando em biomodelos de poliamida - Nylon 12 (DuraForm ® PA , 3D Systems, Rock Hill,
CA, EUA) confeccionados na impressora DTM Sinterstation 2000 (3D Systems, Rock Hill,
CA, EUA) (figura 5).
Figura 5. Unidade de prototipagem rápida DTM Sinterstation 2000
Mensurações Lineares
Após a confecção dos biomodelos, foram realizadas 24 medidas lineares (figura 6)
previamente descritas na literatura (Choi et al., 2002; Ibrahim et al., 2009) (tabela 3) nas
mandíbulas secas (padrão-ouro) e nos protótipos.
Para a realização dessas medidas, foi utilizado um paquímetro digital (Absolute,
Digimatic Caliper, Mitutoyo, Kawasaki, Japão), com precisão de 0,01 mm. Essas mensurações
foram realizadas cinco vezes por dois avaliadores previamente treinados em uma sala com
ambiente e iluminação adequados (figuras 7 e 8). Uma segunda avaliação foi realizada após 30
dias, nas mesmas condições, com 20% da amostra, para avaliar a reprodutibilidade do método.
Esses dados foram tabulados e as médias das cinco mensurações de cada uma das medidas
foram utilizadas para a realização da estatística.
46
Anexos
Figura 6. Medidas lineares nos pontos anatômicos selecionados nas vistas: superior da mandíbula (A, B), inferior (C), frontal (D) e lateral (E, F).
47
Anexos
Tabela 3. Mensurações padronizadas nos pontos selecionados
Medidas lineares
CMLD-CMLE
CMLD-CMMD
CMLE-CMME
CMSD-CMSE
CMMD-CMME
GoD-GoE
GoD-Me
GoE-Me
GoD-CMSD
GoE-CMSE
GoD-Pog
GoE-Pog
CoD-GoD
CoE-GoE
CoD-CoE
CAI-Me
FMD-FME
37V-37L
35V-35L
33V-33L
31V-31L
43V-43L
45V-45L
47V-47L
Figura 7. Realização da medida CMSD-CMSE no protótipo mandibular.
48
Anexos
Figura 8. Realização da medida 35V-35L no protótipo mandibular.
Análise estatística
A análise estatística foi realizada utilizando-se o software GraphPad Prism versão 8.0
(GraphPad Software, La Jolla, CA, EUA). O coeficiente de correlação intraclasse (ICC) foi
determinado para avaliar a reprodutibilidade das medições executadas pelos examinadores. Os
testes ANOVA One-way (Repeated Measures) e post hoc de Dunnett, com nível de
significância (α) de 5%, foram utilizados para comparar as medidas registradas nos diferentes
protocolos com as do padrão-ouro.