デジタル技術は、歯周病の診断と治療において重要な役割を果たします

Digitális technika alkalmazása parodontalis betegségek diagnózisában és a sebészi megoldás tervezésében.

抄録

歯周病の重症度評価において、画像診断技術は主要な役割を担っている。しかし、X線検査ではその実態や程度を明らかにするには不十分な場合が多い。また、骨欠損の形状や範囲が治療法の選択に大きく影響するため、最も判断に迷う問題のひとつです。CBCT（コーンビームCT）画像は、骨欠損の状態を高い精度で表示することができます。3次元で表示されるため、平面だけでなくスライスも確認することができますが、その画質や使い勝手には不満が残ることが少なくありません。より良い可視化と解析のための一つの選択肢として、CBCTとセグメンテーションの助けを借りて作成される3Dモデルがある。ここでは、セグメント化された要素（歯槽骨、歯、欠損、その他の解剖学的構造など）が実際の3Dオブジェクトとして表示され、そのサイズ、形状、相対的位置が前述の診断ツールよりもはるかによく調べることができる。欠損の状態、既存の骨壁の数などを事前に把握することができ、最も適切な治療法を選択することが可能です。私たちの目的は、この方法（セグメンテーション）が歯周外科手術においてどのような役割を果たすかを、症例発表を通して示すことです。この方法は、すでに他の多くの医療分野で使用されている。その継続的な改善と包括的な応用分野は、将来的に有望であり、画像診断の新しい地平を切り開くかもしれません。Orv Hetil.2022; 163(25):1005-1011.

Imaging techniques play a primary role in the assessment of the severity of periodontal diseases. However, X-rays are often insufficient to reveal their real nature and extent. One of the most difficult questions to decide is the exact shape and extent of the bony defect, as it undoubtedly poses a major impact on our choice of therapy. CBCT (cone-beam computed tomography) images show the nature of the defect with high accuracy. The three-dimensional (3D) view allows us to examine not only the slices corresponding to the planes, however, their quality and usability is often unsatisfactory. One option for better visualization and analysis is the 3D model, which is created with the help of CBCT and segmentation. Here, the segmented elements (alveolar bone, teeth, defect and other anatomical structures, etc.) appear as real 3D objects and their size, shape and relative position can be examined much better than with the aforementioned diagnostic tools. It gives a preliminary view of the defect, the number of existing bony walls, and allows us to select the most appropriate treatment. Our aim is to demonstrate the role of this method (segmentation) in periodontal surgery through a case presentation. The method has already been used in many other fields of medicine. Its continuous improvement and comprehensive fields of application make it promising in the future and it might open a new horizon in diagnostic imaging. Orv Hetil. 2022; 163(25): 1005-1011.