Rozwój i znaczenie subtrakcji komputerowej w radiologii stomatologicznej Developement and importance of digital subtraction in dental radiography Joanna Krzyżostaniak, Anna Surdacka



Pobieranie 58.29 Kb.
Data07.05.2016
Rozmiar58.29 Kb.
Rozwój i znaczenie subtrakcji komputerowej w radiologii stomatologicznej


Developement and importance of digital subtraction in dental radiography

Joanna Krzyżostaniak, Anna Surdacka
Z Katedry i Kliniki Stomatologii Zachowawczej i Periodontologii

Uniwersytetu Medycznego im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu

Kierownik: prof. dr hab. n. med. Janina Stopa

Adres: ul. Bukowska 70, 60-812 Poznań

Tel./fax.: 0-61 854 70 27

Adres do korespondencji:

lek. stom. Joanna Krzyżostaniak

Coll. Stomatologicum UM

ul. Bukowska 70

60-812 Poznań

e-mail: asia_krzyzostaniak@o2.pl

Streszczenie



Wprowadzenie: gwałtowny postęp medycyny w ostatnich latach skierowany głównie na prewencję chorób, a także rozwój coraz doskonalszych metod leczenia, zwrócił uwagę naukowców na najnowsze metody diagnostyczne, pozwalające również oceniać skuteczność i analizować wyniki przeprowadzonych zabiegów.

Cel pracy: celem pracy było zebranie i usystematyzowanie doniesień dotyczących subtrakcji komputerowej, zarówno rozwoju tej techniki, omówienie związanych z nią trudności i propozycji ich rozwiązania, jak również jej kliniczne wykorzystanie.

Podsumowanie: cyfrowa radiologia subtrakcyjna jest specjalną techniką nastawioną głównie na monitorowanie zmian w tkankach twardych: kości, bądź tkankach zęba. Umożliwia ona zarówno obserwowanie i dokumentowanie postępującej destrukcji tkanek, jak również śledzenie ich regeneracji pod wpływem zastosowanego leczenia, dając przy tym bardzo precyzyjne wyniki. Dotyczy to przede wszystkim chorób przyzębia, próchnicy oraz resorpcji zębów, a także implantologii i densytometrii kości. Technika opisana została już w latach 30 ubiegłego wieku, jednak dopiero w latach 80-tych wprowadzono ją do stomatologii, stąd nie jest jeszcze rutynowo stosowana w praktyce klinicznej. Liczne badania naukowców zmierzają jednak ku temu, by stało się to możliwe w niedługim czasie.
HASŁA INDEKSOWE: radiologia, stomatologiczny, radiologia cyfrowa, technika subtrakcyjna

Summary


Introduction: In the recent years a rapid progress in medicine, focusing mainly on the prevention of diseases and the development of better methods of treatment, led scientists to direct their attention towards the newest diagnostical methods. These allow for an evaluation of effectiveness of treatments as well as for an analysis of these treatments’ results.

Aim of the study: The aim of this paper was to collect and systematize the results of the digital substraction, discussion of difficulties related to this technique and suggestions towards solving these difficulties as well as its clinical application.

Conclusion: Digital substration radiography is a special technique which monitors changes in hard tissues of bones or in tooth tissues. It allows for an observation and documentation of progressing destruction of tissues as well as their regeneration under treatment. Digital substration radiography provides us with very precise results mainly in cases of periodontal structures disease, caries, tooth resorption, implantology and bone densitometry. This technique was already described in 1930s but it was introduced into dentistry as late as 1980s. Thus far, digital substration radiography has not been used in clinical practice as a standard procedure but numerous researches attempt to make it possible in the neare future.
KEYWORDS: radiography, dental, digital radiography, subtraction technique
Gwałtowny postęp medycyny w ostatnich latach, skierowany głównie na prewencję chorób oraz ich leczenie w najwcześniejszych stadiach, wymusił rozwój coraz to doskonalszych metod wczesnego ich wykrywania. Zapobieganie jest nie tylko bardziej korzystne z klinicznego punktu widzenia, ale także wymaga, w porównaniu z leczeniem pełnoobjawowej choroby, zdecydowanie mniejszych nakładów finansowych. Dotyczy to również stomatologii. Szczególnie ważne jest monitorowanie chorób przewlekle postępujących, jakimi są przykładowo choroby przyzębia czy próchnica zębów. Pojawiły się także doskonalsze metody leczenia, a w związku z tym konieczność oceny zarówno ich skuteczności, jak i wyników tych zabiegów, często długoterminowo.

Wśród różnych metod diagnostycznych wykorzystywanych w stomatologii, szczególnie ważna jest radiologia. Jej dynamiczny rozwój, na czele z radiologią cyfrową i najnowszymi systemami komputerowymi, stara się sprostać powyższym wymaganiom. Specjalną techniką nastawioną głównie na monitorowanie zmian w tkankach twardych: kości bądź tkankach zęba, jest radiologia subtrakcyjna (digital subtraction radiography- DSR). Umożliwia ona zarówno obserwowanie i dokumentowanie postępującej destrukcji tkanek, jak również śledzenie ich regeneracji pod wpływem zastosowanego leczenia. Sama koncepcja tej metody bazuje na dość prostych założeniach. Polega ona na porównaniu ze sobą dwóch radiogramów tego samego regionu, wykonanych w tych samych warunkach napięcia i natężenia lampy elektronowej oraz w tym samym czasie ekspozycji, jednak w różnych odstępach czasu. Uzyskane obrazy są następnie zapisywane w komputerze w wersjach cyfrowych. Taki obraz cyfrowy składa się z dużej ilości „komórek” uporządkowanych w szeregi i kolumny- pixeli. Każdy z nich można opisać za pomocą trzech cyfr- współrzędnej x, współrzędnej y oraz wartości poziomu szarości. Cyfry wskazujące wartość szarości powinny być identyczne w obu obrazach, z wyjątkiem miejsc w których nastąpiły zmiany. Subtrakcja polega na odejmowaniu tych wartości pomiędzy analogicznymi pixelami. Usunięte zostaną niezmienione struktury anatomiczne (anatomical niose), żeby lepiej ukazać zmiany. Jeżeli te nie wystąpiły, wynik subtrakcji będzie równy 0. Gdy natomiast nastąpią zmiany zawartości minerałów, co zarejestruje kolejne, o identycznych parametrach ekspozycji, zdjęcie, wynik nie będzie zerowy. Utrata minerałów na obrazie subtrakcji ukaże się jako ciemne pole, natomiast, np. po zabiegach regeneracji kości, w miejscu większego wysycenia minerałami, na obrazie subtrakcji pojawi się pole jaśniejsze [20, 29, 53, 75, 76, 78].

Radiologia subtrakcyjna opisana została już w latach 30 ubiegłego wieku przez Ziedses des Plantes [90]. Była to wówczas tzw. pierwsza generacja systemów subtrakcyjnych, do której używano techniki fotograficznej. Jednak dopiero we wczesnych latach 1980. Webber i wsp. [79] oraz Gröndahl i wsp. [20] wykorzystali tą technikę, współcześnie określaną jako druga generacja systemów, w stomatologii. Posługiwano się wówczas radiogramami na konwencjonalnych filmach rtg. Pierwszy radiogram był następnie zapisywany w postaci cyfrowej przez komputer i wyświetlony na ekranie TV. Kolejny obraz, za pomocą kamery połączonej z tym ekranem był nakładany na pierwszy obraz, wyrównywany do niego poprzez przesunięcia i rotacje, i dopiero po tym zapisywany w postaci cyfrowej. Systemy drugiej generacji, podobnie jak pierwszej, bazują na mechanicznym, ręcznym wyrównaniu obrazów [3, 22, 62]. Oba obrazy, już w postaci cyfrowej, w razie konieczności ilościowej oceny zmian, były jeszcze przed subtrakcją wyrównywane ze względu na kontrast, co opisali m.in. w swoich pracach Ruttiman i wsp. [69, 70].

Powstanie bezpośrednich systemów radiologii cyfrowej, bazujących na receptorach CCD i płytkach PSP, spowodował rozwój trzeciej generacji systemów do subtrakcji radiologicznej. Systemy te wykorzystują wyżej wymienione receptory, czyli obrazy od razu uzyskiwane są w postaci cyfrowej na komputerze. Również tu geometria projekcji jest kontrolowana mechanicznie podczas ekspozycji, jednak większą uwagę przywiązuje się do wyrównania obrazów już po ich uzyskaniu, czyli zapisaniu w postaci cyfrowej, za pomocą punktów referencyjnych. A zatem rejestracja a priori ze stabilizacją mechaniczną przed zapisaniem obrazu, jest zastępowana rejestracją a posteriori (wyrównanie zdjęć po ich uzyskaniu) (Ryc.1).



Ryc. 1. Klasyfikacja metod subtrakcji komputerowej.

Źródło: [47] pozycja piśmiennictwa

Diagnostyka z wykorzystaniem DSR daje bardzo precyzyjne wyniki. Przy idealnych warunkach umożliwia wykrycie zmiany zawartości minerałów rzędu 5%, podczas gdy na tradycyjnych radiogramach zauważalna jest dopiero co najmniej 30% ich utrata [56]. Liczne badania dowodzą wyższej wartości diagnostycznej DSR w porównaniu z radiologią konwencjonalną [2, 10, 21, 34, 37, 44, 54, 55, 63, 65, 66, 82]. Żeby jednak zdjęcia były diagnostycznie użyteczne wymagany jest najwyższy poziom standaryzacji geometrii projekcji oraz kontrastu obu obrazów. Ta właśnie standaryzacja jest główną przyczyną trudności i ograniczeń w stosowaniu DSR. Jest ona również z tego powodu obiektem zainteresowań wielu badaczy [6, 13, 14, 19, 25, 52, 55, 57, 74].

Standaryzacja geometrii projekcji jest krytycznym momentem w technice subtrakcji komputerowej. Definiuje się ją jako wzajemną pozycję i orientację źródła promieniowania (X-ray source -s), obiektu (o) i detektora promieniowania (d). Idealne powtórzenie zdjęcia nie jest praktycznie możliwe do osiągnięcia. Pomiędzy obrazem pierwszym (odniesienia) a kolejnym, każdy z trzech wyżej wymienionych komponentów układu (s, o, d) może ulec przesunięciom w trzech kierunkach Ts(x,y,z), To(x,y,z) i Td(x,y,z) oraz obrotom wokół osi Rs(x, y, z), Ro(x, y, z) i Rd(x,y,z). Czyli łącznie jest 18 możliwości powstania błędu, a różnice w geometrii obu obrazów pokaże obraz subtrakcji. Mogą one być trudne do odróżnienia od rzeczywistych zmian, bądź też te zmiany maskować.

Błąd projekcji występuje, gdy jedna lub więcej z trzech możliwych przesunięć bądź rotacji występuje pomiędzy obrazem odniesienia a kolejnym [27, 52, 80, 81]. Jednakże nie każda taka zmiana jest w jednakowym stopniu znacząca. Większość z nich można odwrócić, tj usunąć, w trakcie obróbki komputerowej danego zdjęcia. Są to błędy odwracalne [6, 13, 17, 18, 19, 57, 71, 80]. Występują, gdy przyjmując stałe położenie źródła promieniowania w przestrzeni, detektor zostanie przesunięty lub zrotowany w stosunku do obiektu- Td(x, y, z), Rd(x, y, z); kiedy obiekt będzie przesunięty w stosunku do źródła- To(x, y, z); oraz gdy obiekt będzie zrotowany wokół osi z w stosunku do źródła- Ro(z). Są tylko dwa rodzaje błędów, których nie można odwrócić- należą do nich rotacja obiektu wokół osi x oraz osi y w stosunku do źródła- Ro(x, y) [13, 19, 48, 52, 53, 57, 80]. Jak podają Mol i wsp. [51], błędy te jednakże dodatkowo zależą od odległości pomiędzy obiektem a centrum rotacji, grubości obiektu mierzonej wzdłuż padającego promienia X oraz od jego wewnętrznej struktury. Przez lata prowadzono badania, które miały na celu zlikwidowanie, bądź przynajmniej zminimalizowanie błędów projekcji. Z klinicznego punktu widzenia ważne jest do jakiego stopnia nieodwracalne błędy są dopuszczalne. Różne na ten temat są zdania naukowców [13, 19, 48, 57, 85]. Davis M. i wsp. [11] dowiódł, że już 2° rozbieżność kątów daje statystycznie istotną różnicę. Mol i wsp. [52] dopuszczają nieodwracalne błędy aż do 6°. Generalnie dopuszcza się zniekształcenia od 1°-5° [11, 28, 68, 69, 72, 74]. Są jednak też zdania o większej tolerancji rozbieżności. Güneri i wsp. [23] stwierdzili, że zarówno ich nowy program, jak i program Emago tolerują odchylenia w pionie do 10°, a w poziomie do 5°. Zauważono również [35], że suma błędów jest większa w przypadku zdjęć zębów bocznych, głównie trzonowych, w stosunku do zębów przednich, oraz jest większa przy zębach szczęki.

Wczesne techniki DSR bazowały praktycznie wyłącznie na mechanicznej stabilizacji geometrii projekcji, przed wykonaniem zdjęcia (rejestracja a priori). Polegała ona głównie na sztywnym połączeniu tubusa lampy i filmu oraz powiązaniu ich z obiektem. Dokonywano tego za pomocą m.in. indywidualnych bloczków zgryzowych [13, 16, 19, 67], cefalostatów [39, 55, 77], bądź kombinacji trzymadeł do filmu i urządzeń kierujących promień rtg [71, 89]. Kozakiewicz i wsp. [41] opisali pozycjonery XCP do techniki kąta prostego Rin XCP Densply, stabilizowane w jamie ustnej masą silikonową. Z kolei Huh i wsp. [35] porównali trzy wewnątrzustne techniki radiograficzne. Na podstawie ilości błędów stwierdzili, że technika dwusiecznej kąta powinna być zaniechana przy DSR, polecali natomiast technikę kąta prostego z użyciem pozycjonerów stabilizowanych dodatkowo bloczkami zgryzowymi, ewentualnie tę technikę bez bloczków, jednakże tylko w odcinku przednim żuchwy. Dobre rezultaty osiągnięto także stabilizując detektor i tubus lampy za pomocą dłuższej płytki, na której umieszczono dwa bloczki zgryzowe, prawej i lewej strony [9]. Zastosowanie tego urządzenia jest jednak ograniczone do rejonu zębów przedtrzonowych i trzonowych.

Rejestracja a priori jest jednak uważana za niewygodną, drogą i skomplikowaną w praktyce klinicznej oraz dającą ograniczoną precyzję.

Rozwój programów komputerowych dał kolejne możliwości przekształcania obrazów, co udoskonaliło technikę DSR. Możliwe stało się zaznaczenie na dwóch obrazach analogicznych punktów a program, za pomocą algorytmów, korygował błędy i wyrównywał rozbieżności w ich geometrii, już po uzyskaniu obrazu (rejestracja a posteriori) [13, 47, 55, 57, 71]. Możliwa stała się również komputerowa korekta kontrastu. Rejestracja a posteriori może być manualna (za pomocą kursora zaznacza się analogiczne punkty na obu obrazach) [13, 32, 38, 48, 57, 71, 85], półautomatyczna (punkty zaznacza się tylko na pierwszym obrazie, na drugim zaznaczane są automatycznie) [6, 17] oraz automatyczna (program sam wyrównuje obrazy) [18, 35, 47, 49, 71, 86, 87, 88].

Ręczne wyznaczanie punktów referencyjnych jest podatne na ludzkie błędy. Trudno jest precyzyjnie zaznaczyć identyczne punkty na dwóch obrazach. Wynika to zarówno z półokrągłego zarysu anatomicznych struktur, jak guzki zębów, czy wierzchołek korzenia, zatarcia niektórych struktur, bądź artefaktów (np. przejaśnienie przyszyjkiwe w miejscu połączenia szkliwno-cementowego), jak i ze zniekształceń projekcji. Pomocna okazała się funkcja, którą Lee i wsp. [46] dodali w swoim nowym DSR programie „Sunny”. Poszukiwanie punktu odpowiadającego punktowi na pierwszym obrazie ułatwia zmiana jego koloru, od żółtego do czerwonego, zależna od stopnia szarości. Metoda opisana z kolei przez Samarabandu i wsp. [71] nie wymaga wyznaczania odpowiednich punktów na obrazach, ponieważ program komputerowy analizuje wszystkie możliwości ich wyrównania i wybiera tę, z najmniejszym błędem. Metoda jest ograniczona przesunięciem do ± 20 pixeli i rotacją do ± 5°.

Ustawienie półautomatyczne omawiają m.in. Byrd i wsp. [6]. Najnowsze badania skupiają się jednak na programach, które całkowicie automatycznie wyrównują obrazy. Yoon [87] opisuje zasadę działania jednego z nich. Polega ona na automatycznym wyodrębnieniu, na obu obrazach tego samego rejonu, dużej ilości punktów, które wyznaczają zarysy obiektów na zdjęciach i w ten sposób umożliwiają ich wyrównanie. Metoda ta jest jednak podatna na zakłócenia i szumy. Yi i wsp. [86] proponują inne rozwiązanie. Zamiast punktów referencyjnych wyznaczają na pierwszym obrazie prostokątne pole- tzw obszar zainteresowania (ROI- region of interest). Na obrazie drugim jest on wyznaczany automatycznie. Naukowcy zauważyli większą dokładność diagnostyczną przy ROI ograniczonym do mniejszego anatomicznie regionu.

W piśmiennictwie można znaleźć także liczne doniesienia na temat poszczególnych programów komputerowych do DSR, ich porównanie, a także ocenę [12, 23, 24, 26, 40, 42, 46]. Do takiej oceny wykorzystuje się m.in. odchylenie standardowe (SD) histogramu, które określa rozkład (dystrybucje) odcieni szarości na obrazie subtrakcji. Jest to parametr do statystycznej oceny homogenności obrazu oraz określa w nim poziom szumów (noise). Lepszy program lepiej koryguje rozbieżności obu obrazów, dając przez to bardziej homogenny, czyli o mniejszym poziomie szumu obraz subtrakcji [46, 84]. Im więcej jest odcieni szarości, tym większy jest poziom szumu i tym większe jest SD jego histogramu [84]. Na poziom szumu największy wpływ mają niedokładności w geometrycznym wyrównaniu obrazów, różnice w ich gęstości, co jest powiązane z jakością filmu, skanowanie filmu, a także precyzyjne nałożenie na siebie struktur anatomicznych obecnych na zdjęciach. Badania nad warunkami ekspozycji, które optymalizują współczynnik SNR (signal-to-noise ratio) przeprowadzili Brettle i wsp. [4]. Stwierdzili oni, pracując z systemem Digora, że biorąc pod uwagę również dawkę promieniowania, wynoszą one 50 kVp i 250 μGy, zarówno dla radiologii subtrakcyjnej, jak i niesubtrakcyjnej. Kierując się natomiast tylko optymalnym SNR, dla radiologii subtrakcyjnej wynoszą 60 kVp i 500 μGy a dla niesubtrakcyjnej 60 kVp i 1000 μGy.

Posługując się parametrem SD histogramu, Haiter-Neto i Wenzel [26] porównali dwa programy: X-Postel (XP) i EMAGO/Advenced 3.43 (EM). Dowiedli, że obraz subtrakcji produkowany przez program XP (SD=6,2) ma statystycznie mniejszy poziom szumu, niż produkowany przez program EM (SD=7,8). Twierdzą oni jednak, że program XP jest bardziej czasochłonny w obsłudze, co może być czynnikiem ograniczającym jego stosowanie. Bardziej homogenny obraz może wynikać z większej ilości wyznaczonych punktów referencyjnych, których program nie ogranicza, w przeciwieństwie do EMAGO, gdzie maksymalnie wyznacza się 4. Wyraźniejsze różnice udało się zauważyć naukowcom porównującym program EMAGO (SD= 7,7) i opracowany przez nich nowy program, o nazwie „Sunny” (SD= 4,1) [46]. Tym samym parametrem do oceny posłużyli się także Kozakiewicz i wsp. [40]. Skupili się oni na programach ToothVis 1.4 (TV) i DentalStudio 2.0 (DS), dodatkowo zmieniali liczbę punktów referencyjnych (ostatni program jest projektu Kozakiewicza [42]). Autorzy dowiedli, że program TV daje obraz o mniejszym poziomie szumów niż program DS oraz, że istnieje zależność pomiędzy liczbą wskazanych punktów referencyjnych i SD histogramu obrazu. Porównanie natomiast przez Güneri i wsp. [23, 24] niedawno opracowanego programu z EMAGO, Photoshop 8.0 i Paintshop Pro 9, wykazało wyższość dwóch pierwszych. Autorzy zalecają właśnie te dwa programy dla DSR w praktyce stomatologicznej.

W piśmiennictwie można znaleźć liczne prace dotyczące zarówno oceny samej techniki DSR [1, 5, 6, 13, 17, 45] jak i jej wykorzystania w praktyce. Z pomocą radiologii subtrakcyjnej można diagnozować zmiany w tkankach twardych, monitorować przebieg choroby oraz oceniać wyniki leczenia. Dotyczy to m.in. chorób przyzębia [10, 30, 36, 43, 55, 60, 63, 64, 73], próchnicy [15, 66, 82, 83] oraz resorpcji zębów [31, 33, 34, 58], a także implantologii [2, 61]. DSR znalazła również zastosowanie w pomiarach gęstości kości [7, 8, 50, 59].



Cyfrowa radiologia subtrakcyjna rozszerza znacznie możliwości diagnostyczne. Poprzez swoje ograniczenia, jak standaryzacja projekcji czy obróbka cyfrowa obrazu, wciąż nie jest rutynowo stosowana w praktyce klinicznej. Naukowcy dążą jednak do tego, by stało się to możliwe w niedługim czasie.

Piśmiennictwo:

  1. Allen KM, Hausmann E: Analytical methodology in quantitative digital subtraction radiography: Analyses of the aluminium reference wedge. J Periodontol 1996, 67: 1317-1321

  2. Bittar-Cortez JA, Passeri LA, de Almeida SM, Haiter-Neto F: Comparison of peri-implant bone level assessment in conventional radiography and digital subtraction images. Dentomaxillofac Radiol 2006, 35: 258-262

  3. Brägger U: Radiographic parameter for the evaluation of periimplant tissues. Periodontol 2000 1994: 87-97

  4. Brettle DS, Ellwood R, Davies R: Determination of the optimal conditions for dental subtraction radiography using a storage phosphor system. Dentomaxillofac Radiol 1999, 28: 1-5

  5. Burdea GC, Dunn SM, Levy G: Evaluation of robot-based registration for subtraction radiography. Med Image Anal 1999, 3: 265-274

  6. Byrd V, Mayfield-Donahue T, Reddy MS, Jeffcoat MK: Semiautomated image registration for digital subtraction radiography. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1998, 85: 473-478

  7. Christgau M, Hiller KA, Schmalz G, Kolbeck C, Wenzel A: Accuracy of quantitative digital subtraction radiography for determining changes in calcium mass in mandibular bone. J Periodontal Res 1998, 33: 138-149

  8. Christgau M, Hiller KA, Schmalz G, Kolbeck C, Wenzel A: Quantitative digital subtraction radiography for determination of small changes in bone thickness: An in vitro study. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1998, 85: 462-472

  9. Couture RA, Nixon DA, Hildebolt CF: A precise receptor-positioning device for subtraction radiography, based on cross-arch stabilization. Dentomaxillofac Radiol 2005, 34: 231-236

  10. Cury PR, Araujo NS, Bowie J, Sallum EA, Jeffcoat MK: Comparison between subtraction ragiography and conventional radiographic interpretation during long-term evaluation of periodontal therapy in class II furcation defects. J Periodontol 2004, 75, 8: 1145-1149

  11. Davis M, Allen KM, Hausmann E: Effects of small angle discrepancies on interpretations of subtraction images. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1994, 78: 397-400

  12. Dove SB, McDavid WD, Hamilton KE: Analysis of sensivity and specificity of a new digital subtraction program. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 2000, 89: 771-6

  13. Dunn SM, van der Stelt PF, Pronce A, Fenesy K, Shah S: A comparison of two registration techniques for digital subtraction radiography. Dentomaxillofac Radiol 1993, 22: 77-80

  14. Dunn SM, van der Stelt PF: Recognazing invariant geometric structure in dental radiographs. Dentomaxillofac Radiol 1992, 21: 142-147

  15. Eberhard J, Hatrman B, Lenhard M, Mayer T, Kocher T, Eickholz P: Digital subtraction radiography for monitoring dental demineralization. Caries Res 2000, 34: 219-224

  16. Eickholz P, Dörfer C, Staehle HJ: Reproduzierbarkeit standartisierung Biβflugelaufnahmen bei Patienten mit fortgeschrittener Paradontosis. Deutsche Zahnärztliche Zietung 1994, 49: 398-402

  17. Ellwood RP, Davies RM, Worthington HV: Evaluation of a dental subtraction radiography system. J Periodontal Res 1997, 32: 241-8

  18. Ettinger GJ, Gordon GG, Goodson JM, Socransky SS, Williams R: Development of automated registration algorithms for subtraction radiography. J Clin Periodontol 1994, 21: 540-543

  19. Fisher E, van der Stelt PF, Ostuni J, Dunn SM: The effect of independent film and obiect rotation on projective geometric standardization of dental radiographs. Dentomaxillofac Radiol 1995, 24: 5-12

  20. Gröndahl HG, Gröndahl K, Webber RL.: A digital subtraction technique for dental radiography. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1983, 55: 96-102

  21. Gröndahl K, Kullendorff B, Strid KG, Gröndahl HG, Henrikson CO: Detectability of artifacial marginal bone lesion as a function of lesion depth. A comparison between subtraction radiography and conventional radiographic technique. J Clin Periodontol 1988, 15: 156-162

  22. Gröndahl K: Computer-assisted subtraction radiography in periodontal diagnosis. Swedish Dent J 1987, Supplement 50: 1-44

  23. Gürneri P, Göğüş S, Tuğsel Z, Boyacioğlu H: Efficaco of a new software system in eliminating the angulation errors in digital subtraction radiography. Dentomaxillofac Radiol, 2007, 36: 484-489

  24. Gürneri P, Göğüş S, Tuğsel Z, Ozturk A, Gungor C, Boyacioğlu H: Clinical efficacy of a new software development for dental digital subtraction radiography. Dentomaxillofac Radiol 2006, 35: 417-421

  25. Haiter-Neto F, Ferreira RI, Tabchoury CPM, Bòscolo FN: Linear and logarythmic subtraction for detecting enamel subsurface demineralization. Dentomaxillofac Radiol 2005, 34: 133-139

  26. Haiter-Neto F, Wenzel A: Noise in subtraction images made from pairs of bitewing radiographs: a comparison between two subtraction programs. Dentomaxillofac Radiol 2005, 34: 357-361

  27. Hausmann E, Christerson L, Dunford R, Wikesjo U, Phyo J, Genco RJ: Usefulness of subtraction radiography in the evaluation of periodontal therapy. J Periodontol 1985, 56 (Suppl): 4-7

  28. Hausmann E, Kutlubay ME, Odrobina D: Studies on the angular reproducibility of positioning patients adjacent to an x-ray tube 2. A new electronically guided, force-sensitive sensor-based alignment system. J Periodontal Res 1995, 30: 294-297

  29. Hausmann E: Digital Subtraction Radiography Then (1983) and Now (1998). J Dent Res 1999, 78(1): 7-10

  30. Hausmann E: Radiographic and digital imaging in periodontal practise. J Periodontol 2000, 71(3): 497-503

  31. Heo MS, Lee SS, Lee KH, Choi HM, Choi SC, Park TW: Quantitative analysis of apical root resorption by means of digital subtraction radiography. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 2001, 91: 369-73

  32. Hildebolt CF, Brunsden B, Yokoyama-Crothers N, Pilgram TK, Townsend KE, Vannier MW: Comparison of reliability of manual and computer-intensive methods for radiodensity measures of alveolar bone loss. Dentomaxillofac Radiol 1998, 27: 245-250

  33. Hintze H, Wenzel A, Andreasen FM, Swerin I: Digital subtraction radiography for assessment of stimulated root resorption cavities. Performance of conventional and reverse contrast modes. Endod Dent Traumatol 1992, 8: 149-154

  34. Holmes JP, Gulabivala K, van der Stelt PF: Detection of stimulated internal tooth resorption using conventional radiography and subtraction imaging. Dentomaxillofac. Radiol 2001, 30: 249-254

  35. Huh KH, Lee SS, Jeon IS, Yi WJ, Heo MS, Choi SC: Quantitative analysis of errors in alveolar crest level caused by discrepant projection geometry in digital subtraction radiography: An in vivo study. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 2005, 100: 750-5

  36. Hwang YJ, Fien MJ, Lee SS, Kim TI, Seol YJ, Lee YM, Ku Y, Rhyu IC, Chung CP, Han SB: Effect of Scaling and rooth planing on alveolar bone as measured by subtraction radiography. J Periodontol 2008, 79(9): 1663-1669

  37. Janssen PT, van Palenstein Helderman WH, van Aken J: The detection of in vitro produced periodontal bone lesion by conventional radiography and photographic subtraction radiography using observers and quantitative digital subtraction radiography. J Clin Periodontol 1989, 16: 335-341

  38. Jeffcoat MK, Jeffcoat RL, Williams RC: A new method for the comparison of bone loss measurements on non-standardized radiographs. J Periodontal Res 1984, 19: 434-440

  39. Jeffcoat MK, Reddy MS, Webber RL, Williams RC, Ruttiman UE: Extraoral control of geometry for digital subtraction radiography. J Periodontal Res 1987, 22: 396-402

  40. Kozakiewicz M, Bogusiak K, Hanclik M, Denkowski M, Arkuszewski P: Nosie in subtraction images made from pairs of intraoral radiographs: comparison between four of geomeric alignment. Dentomaxillofac Radiol 2008, 37: 40-46

  41. Kozakiewicz M, Wilamski M: Technika standaryzacji wewnątrzustnych zdjęć rentgenowskich. Czas. Stomatol 1999, LII, 10

  42. Kozakiewicz M: Cyfrowy analizator obrazu własnego projektu do ilościowego porównania obrazów na drodze subtrakcji. Mag Stomatol 2002, 12(9): 81-88

  43. Kulczyk T: Evaluation of the results of periodontal treatment by means of digital subtraction of radiographic images. Adv Med Sci 2006, 51 suppl 1: 126-129

  44. Kullendorf B, Gröndahl K, Rohlin M, Nilsson M: Subtraction radiography of interradicular bone lesion. Acta Odontol Scand 1992, 50: 259-267

  45. Lee SH, Kim EK: Development of subtraction radiography system using personal computer. Proceedings of the 10th International Congress of Dento-Maxillo-Facial Radiology; Seul, Korea 1994: 371-176

  46. Lee SS, Huh YJ, Kim KY, Heo MS, Choi SC, Koak JY, Heo SJ, Han CH, Yi WJ: Development and evaluation of digital subtraction radiography computer program. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 2004, 98: 471-5

  47. Lehmann TM, Gröndahl HG, Benn DK: Computer-based registration for digital subtraction in dental radiology. Dentomaxillofac Radiol 2000, 29: 323-346

  48. Lehmann TM, Gröndahl K, Gröndahl HG, Schmitt W, Spitzer K: Observer-independent registration of perspective projection prior to subtraction of in vivo radiographs. Dentomaxillofac. Radiol., 1998, 27, 140-50

  49. Likar B, Pernus F: Automatic extraction of corresponding points for the registraction of medical images. Med. Phys 1999, 26: 1678-1686

  50. Loftin R, Webber R, Horton R, Tyndall D, Moriarty J: Effect of projectiv aspects variations on estimates of changes in bone mass using digital subtraction radiography. J Periodontal Res 1998, 33: 352-358

  51. Mol A, Chanthavilay D, Giannakopoulus K: The effect of object motion on the performance of projective standardization. In: Farman A., Ruprecht A., Gibbs S., Scarfe W, editors. Advences in maxillofacial imaging. Amsterdam: Elsevier 1997: 314-22

  52. Mol A, Dunn SM: The performance of projectiv standardization for digital subtraction radiography. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 2003, 96: 378-382

  53. Mol A: Imaging methods in periodontology. Periodontol 2000 2004, 34: 34-48

  54. Nicopoulou-Karayianni K, Bragger U, Burgin W, Nielsen PM, Lang NP: Diagnosis of alveolar bone changes with digital subtraction images and conventional radiographs. An in vitro study. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1991, 72: 251-256

  55. Nummikorski PV, Steffensen B, Hamilton K, Dove SB: Clinical validation of a new subtraction radiography technique for periodontal bone loss detection. J Periodontol 2000, 71: 598-605

  56. Ortman LF, Dundorf R, McHenry K, Hausmann E: Subtraction radiography and computer assisted densitometric analyses of standardized radiographs, a comparison study with 125I absorptiometry. J Periodontal Res 1985, 20: 644-651

  57. Ostuni J, Fisher E, van der Stelt PF, Dunn SM: Registration of dental radiographs using projective geometry. Dentomaxillofac Radiol 1993, 22: 199-203

  58. Perona G, Wenzel A: Radiographic evaluation of the effect of orthodontic retraction on the root of the maxillary canine. Dentomaxillofac Radiol 1996, 25: 179-185

  59. Rawlinson A, Ellwood RP, Davies RM: An in vitro evaluation of a dental subtraction radiography system using bone chips on dried human mandibles. J Clin Periodontal 1999, 26: 138-142

  60. Reddy MS, Geurs NC, Jeffcoat RL, Proskin H, Jeffcoat MK: Periodontal disease proggression. J Periodontol 2000, 71(10): 1583-1590

  61. Reddy MS, Jeffcoat MK, Richardson RC: Assessment of adjunctive flurbiprofen therapy in root-form implant healing with digital subtraction radiography. J Oral Implantol 1990, 16: 272-276

  62. Reddy MS, Jeffcoat MK: Digital subtraction radiography. Dent Clin North Am 1993, 37: 553-565

  63. Reddy MS, Jeffcoat MK: Methods of assessing periodintal regeneration. Periodontol 2000 1999, 19: 87-103

  64. Reddy MS: Radiographic method in the evaluation of periodontal therapy. J Periodontol 1992, 63: 1078-1084

  65. Reddy MS: The use of periodontal probes and radiographs in cinical trials of diagnostictests. Ann Periodontol 1997, 2: 113-122

  66. Ricketts DNJ, Ekatrand KR, Martignon S, Ellwood R, Alatsaris M, Nugent Z: Accuracy and reproducibility of conventional radiographic assessment and subtraction radiography in detecting demineralization in occlusal surfaces. Caries Res 2007, 41: 121-128

  67. Rudolf DJ, White SC: Film-holding instruments for intraoral subtraction radiography. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1988, 65: 767-772

  68. Rudolph RJ, White SC: Influence of geometric distortion and exposure parameters on sensivity of digital subtraction radiography. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1987, 64: 631-637

  69. Ruttiman UE, Okano T, Gröndahl HG, Gröndahl K, Webber RL: Exposure geometry and film contrast differencesas basis for incomplete cancellation of irrelevant structures in dental subtraction radiography. Proc SPIE 1981, 314: 372-377

  70. Ruttiman UE, Webber RL, Schmidt E: A robust digital method for film contrast correction in subtraction radiography. J Periodontal Res 1986, 21: 486-495

  71. Samarabandu J, Allen KM, Hausmann E, Acharya R: Algorithm for the automated alignment of radiographs for image subtraction. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1994, 77: 75-79

  72. Shrout MK, Weaver J, Potter BJ, Hildebolt CF: Spatial resolution and angular alignment tolerance in radiometric analysis of alveolar bone change. J Periodontol 1996, 67: 41-45

  73. Tugnait A, Clerehugh V, Hirshmann PN: The usefulness of radiographs in diagnosis and management of periodontal diseases: a review. J Dent 2000, 28: 219-226

  74. van der Stelt PF, Ruttiman UE, Webber RL: Determination of projections for subtractions radiography based on image similaritymeasurements. Dentomaxillofac Radiol 1989, 18: 113-7

  75. van der Stelt PF: Better Imaging: The Advantages of Digital Radiography. J Am Dent Assoc 2008, 139: 7S-13S

  76. van der Stelt PF: Filmless imaging: The uses of digital radiography in dental practice. J Am Dent Asocc 2005, 136: 1379-1387

  77. Vandre RH, Webber RL: Future trends in dental radiography. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1995, 80: 471-478

  78. Versteeg CH, Sanderink GCH, van der Stelt PF: Efficacy of digital intra-oral radiography in clinical dentistry. J Dent 1997, 25: 215-224

  79. Webber RL, Ruttiman UE, Gröndahl HG: X-ray image subtraction as a basis for assessment of periodontal changes. J Periodontal Res 1982, 17: 509-11

  80. Webber RL, Ruttiman UE, Groenhuis RAJ: Computer correction of projective distortion in dental radiographs. J Dent Res 1984, 63: 1032-1036

  81. Webber RL, Ruttimann UE, Heaven TJ: Calibrtion errors in digital subtraction radiography. J.Periodontal Res 1990, 25: 268-275

  82. Wenzel A, Anthonisen PN, Juul MB: Reproducibility in the assessment of caries lesion behaviour: a comparison between conventional film and subtraction radiography. Caries Res 2000, 34: 214-218

  83. Wenzel A, Halse A: Digital subtraction radiography after stannous fluoride treatment for occlusal caries diagnosis. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1992, 74: 824-828

  84. Wenzel A, Sewerin I: Sources of noise in digital radiography. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 1991, 71: 503-508

  85. Wenzel A: Effect of manual compared with reference point superimposition on image quality in digital subtraction radiography. Dentomaxillofac Radiol 1989, 18: 145-150

  86. Yi WJ, Heo MS, Lee SS, Choi SC, Huh KH: ROI-based image registration for digital subtraction radiography. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 2006, 101: 523-529

  87. Yoon DC: A new method for automated alignment of dental radiographs for digital subtraction radiography. Dentomaxillofac Radiol 2000, 29: 11-19

  88. Zacharaki EJ, Matsopoulos GK, Asvestas PA, Nikita KS, Gröndahl K, Gröndahl HG: A digital subtraction radiography scheme based on automatic multiresolution registration. Dentomaxillofac Radiol 2004, 33: 379-390

  89. Zappa U, Simona C, Graf H, van Aken J: In vivo determination of radiographic projection errors produced by a novel filmholder and an x-ray beam manipulator. J Periodontol 1991, 62: 674-683

  90. Ziedses des Plantes BG: Planigrafie en subtractie. Utrecht, Netherlands: The University of Utrecht; 1934


Ryc. 1. Klasyfikacja metod subtrakcji komputerowej.



Źródło: [47] pozycja piśmiennictwa





©absta.pl 2016
wyślij wiadomość

    Strona główna