ES2941715T3 - Procedimiento para análisis cefalométrico 3D - Google Patents

Abstract

Un método para el análisis cefalométrico en 3D de un paciente, ejecutado al menos en parte en un procesador de computadora, muestra datos de imagen de volumen reconstruidos a partir de un escaneo tomográfico computarizado de la cabeza de un paciente desde al menos una primera vista en 2D y acepta una instrucción del operador. que posiciona y muestra al menos una marca de referencia en al menos la primera vista 2D mostrada. Se segmentan uno o más elementos de dentición dentro de la boca del paciente y se calculan uno o más parámetros cefalométricos para el paciente según al menos una marca de referencia y el uno o más elementos de dentición segmentados. Se muestran uno o más resultados generados a partir del análisis de uno o más parámetros cefalométricos calculados. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Procedimiento para análisis cefalométrico 3D

CAMPO DE LA INVENCIÓN

La presente invención se refiere en general al procesamiento de imágenes en tomografía computarizada de rayos X y, en particular, a la adquisición de datos tridimensionales para el análisis cefalométrico tridimensional.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

El análisis cefalométrico es el estudio de las relaciones dentales y esqueléticas de la cabeza y es utilizado por dentistas y ortodoncistas como herramienta de evaluación y planificación para mejorar el tratamiento de un paciente. El análisis cefalométrico convencional identifica los puntos de referencia óseos y de los tejidos blandos en las radiografías cefalométricas 2D para diagnosticar los rasgos faciales y las anomalías antes del tratamiento, o para evaluar el progreso del tratamiento.

Por ejemplo, una anomalía dominante que puede identificarse en el análisis cefalométrico es el problema anteroposterior de la maloclusión, relacionado con la relación esquelética entre el maxilar y la mandíbula. La maloclusión se clasifica con base en la posición relativa del primer molar maxilar. Para la Clase I, neutroclusión, la relación de los molares es normal pero otros dientes pueden tener problemas tales como el espaciado, el apiñamiento o la sobre o infraerupción. Para la Clase II, distoclusión, la cúspide mesiobucal del primer molar maxilar descansa entre el primer molar mandibular y el segundo premolar. Para la Clase III, mesioclusión, la cúspide mesiobucal del primer molar maxilar es posterior a las ranuras mesiobucales del primer molar mandibular.

Un procedimiento ejemplar de análisis cefalométrico 2D convencional descrito por Steiner en un artículo titulado "Cephalometrics in Clinical Practice" (ponencia leída en la Charles H. Tweed Foundation for Orthodontic Research, October 1956, pp. 8-29) evalúa el maxilar y la mandíbula en relación con la base craneal utilizando medidas angulares. En el procedimiento descrito, Steiner selecciona cuatro puntos de referencia: Nasión, Punto A, Punto B y Sella. El nasión es la intersección del hueso frontal y los dos huesos nasales del cráneo. El punto A se considera el límite anterior de la base apical del maxilar. El punto B se considera el límite anterior de la base apical de la mandíbula. La Sella se encuentra en el punto medio de la silla turca. El ángulo SNA (de la illa turca al nasión, y luego al punto A) se utiliza para determinar si el maxilar está posicionado anterior o posteriormente a la base craneal; una lectura de aproximadamente 82 grados se considera normal. El ángulo SNB (de la silla turca al nasión y luego al punto B) se utiliza para determinar si la mandíbula está posicionada anterior o posteriormente a la base craneal; una lectura de aproximadamente 80 grados se considera normal.

Estudios recientes en ortodoncia indican que existen inexactitudes e incoherencias persistentes en los resultados proporcionados mediante el análisis cefalométrico 2D convencional. Un estudio notable es el titulado "In vivo comparison of conventional and cone beam CT synthesized cephalograms" por Vandana Kumar et al. en Angle Orthodontics, September 2008, pp. 873-879.

Debido a limitaciones fundamentales en la adquisición de datos, el análisis cefalométrico 2D convencional se centra principalmente en la estética, sin preocuparse por el equilibrio y la simetría del rostro humano. Como se indica en un artículo titulado "The human face as a 3D model for cephalometric analysis" por Treil et al. en World Journal of Orthodontics, pp. 1-6, la geometría plana es inadecuada para analizar los volúmenes anatómicos y su crecimiento; sólo un diagnóstico en 3D es capaz de analizar adecuadamente el complejo anatómico maxilofacial/dental. La relación normal tiene dos aspectos más significativos: el equilibrio y la simetría, cuando el equilibrio y la simetría del modelo son estables, estas características definen lo que es normal para cada persona.

El documento US 6879712 B2, titulado "System and method of digitally modeling craniofacial features for the purposes of diagnosis and treatment predictions" de Tuncay et al.desvela un procedimiento para generar un modelo informático de rasgos craneofaciales. Los datos de los rasgos faciales tridimensionales se adquieren mediante escaneado láser y fotografías digitales; los rasgos dentales se adquieren modelando físicamente los dientes. Los modelos se escanean con láser. Los rasgos del esqueleto se obtienen a partir de las radiografías. Los datos se combinan en un único modelo informático que puede manipularse y visualizarse en tres dimensiones. El modelo también tiene la capacidad de animación entre los rasgos craneofaciales modelados actualmente y los rasgos craneofaciales teóricos.

El documento US 6 250 918 B1, titulado "Method and apparatus for simulating tooth movement for an orthodontic patient" de Sachdeva et al.desvela un procedimiento para determinar una trayectoria de movimiento directa en 3D a partir de un modelo digital en 3D de una estructura de ortodoncia real y un modelo en 3D de una estructura de ortodoncia deseada. Este método simula el movimiento del diente con base en la trayectoria directa tridimensional correspondiente de cada diente, utilizando una corona escaneada por láser y marcadores en la superficie del diente para el escalado. No existen verdaderos datos tridimensionales de dientes enteros con el método descrito.

Aunque se han realizado avances significativos en el desarrollo de técnicas que automatizan la introducción de mediciones y el cálculo de datos biométricos para los rasgos craneofaciales con base en dichas mediciones, existe un considerable margen de mejora. Incluso con la ventaja de las herramientas existentes, el profesional necesita una formación suficiente para utilizar los datos biométricos de forma eficaz. La gran cantidad de datos medidos y calculados complica la tarea de desarrollar y mantener un plan de tratamiento y puede aumentar los riesgos de supervisión y error humanos.

Además, el documento US 2011 / 244415 A1 se refiere a un procedimiento para generar un análisis cefalométrico de un paciente de ortodoncia y a un sistema para el diagnóstico de ortodoncia. Se recibe una secuencia de imágenes que corresponden cada una a un plano anatómico específico del paciente. A continuación, se obtiene una representación volumétrica del paciente a partir de una combinación de la secuencia de imágenes. Se reciben uno o varios marcadores asociados a determinados puntos de referencia anatómicos del paciente de acuerdo con un procedimiento de análisis predefinido. Los marcadores se definen mediante un conjunto de valores de coordenadas y se designan a través de una interfaz de usuario interactiva en una representación bidimensional derivada de la representación volumétrica. Se generan conectores entre uno o más de los marcadores de acuerdo con el procedimiento de análisis predefinido y se superpone una representación visual de los marcadores y los conectores en la representación volumétrica.

El documento WO 2015 / 009 589 A1, que se publicó después de la fecha de prioridad de la presente invención, desvela un procedimiento para el análisis cefalométrico 3D que adquiere datos de imagen de volumen reconstruidos a partir de un barrido tomográfico computarizado de la cabeza de un paciente. Los datos de imagen de volumen adquiridos muestran simultáneamente al menos una primera vista 2D y una segunda vista 2D.

Por lo tanto, se puede ver que habría un valor particular en el desarrollo de utilidades de análisis que generen e informen de los resultados cefalométricos que pueden ayudar a dirigir la planificación del tratamiento y a seguir el progreso del paciente en diferentes etapas del tratamiento en curso.

SUMARIO DE LA INVENCIÓN

De acuerdo con la presente invención, se proporcionan procedimientos y un aparato como se establece en las Reivindicaciones 1, 8, 13 y 9, respectivamente. Otras realizaciones de la invención se describen, entre otras cosas, en las reivindicaciones dependientes. Es un objeto de la presente invención abordar la necesidad de formas mejoradas para adquirir datos anatómicos 3D para el análisis cefalométrico. Con este objeto en mente, la presente invención proporciona un procedimiento para el análisis cefalométrico 3D, el procedimiento ejecutado al menos en parte en un procesador informático y que comprende un procedimiento para el análisis cefalométrico 3D de un paciente, el procedimiento ejecutado al menos en parte en un procesador informático.

Una característica de la presente divulgación es la interacción con un operador para identificar las ubicaciones de las marcas de referencia indicativas de características anatómicas.

Las realizaciones de la presente divulgación, de manera sinérgica, integran las habilidades de un operador humano del sistema con las capacidades del ordenador para la identificación de rasgos. Esto aprovecha las habilidades humanas de creatividad, uso de la heurística, flexibilidad y juicio, y las combina con las ventajas del ordenador, tales como la velocidad de cálculo, la capacidad de procesamiento exhaustivo y preciso, y la capacidad de información y acceso a los datos.

Estos y otros aspectos, objetos, rasgos y ventajas de la presente divulgación se entenderán y apreciarán más claramente a partir de una revisión de la siguiente descripción detallada de las realizaciones preferidas y de las reivindicaciones adjuntas, y por referencia a los dibujos adjuntos.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

Los anteriores y otros objetos, rasgos y ventajas de la invención serán evidentes a partir de la siguiente descripción más particular de las realizaciones de la invención, como se ilustra en los dibujos adjuntos. Los elementos de los dibujos no están necesariamente a escala entre sí.

La Figura 1 es un diagrama esquemático que muestra un sistema de obtención de imágenes para proporcionar un análisis cefalométrico.

La Figura 2 es un diagrama de flujo lógico que muestra los procesos para el análisis cefalométrico en 3D de acuerdo con una realización de la presente divulgación.

La Figura 3 es una vista de imágenes de volumen de la cabeza CBCT renderizadas en 3D.

La Figura 4 es una vista de una imagen de volumen de dientes renderizada en 3D después de la segmentación de los dientes.

La Figura 5 es una vista de una interfaz de usuario que muestra tres vistas ortogonales de las imágenes del volumen de la cabeza CBCT y las marcas de referencia introducidas por el operador.

La Figura 6 es una vista de imágenes de volumen de la cabeza CBCT renderizadas en 3D con un conjunto de marcas de referencia en 3D mostradas.

Las Figuras 7A, 7B y 7C son vistas en perspectiva que muestran los rasgos anatómicos identificados que proporcionan un marco para el análisis cefalométrico.

La Figura 8 es un diagrama de flujo lógico que muestra los pasos para aceptar las instrucciones del operador que generan el marco utilizado para el análisis cefalométrico.

Las Figuras 9A, 9B y 9C muestran una interfaz de operador para especificar la ubicación de rasgos anatómicos utilizando marcas de referencia introducidas por el operador.

Las Figuras 10A, 10B, 10C, 10D y 10E son gráficos que muestran cómo se calculan diversos parámetros derivados utilizando los datos de la imagen de volumen y las correspondientes marcas de referencia introducidas por el operador.

La Figura 11 es un gráfico 3D que muestra una serie de parámetros cefalométricos derivados de los datos de los dientes segmentados.

La Figura 12 es un gráfico 2D que muestra los parámetros cefalométricos derivados de los datos de los dientes segmentados.

La Figura 13 es otro gráfico 3D que muestra los parámetros cefalométricos derivados de los datos de los dientes segmentados.

La Figura 14 es un gráfico que muestra los parámetros cefalométricos derivados de los datos de los dientes segmentados y del parámetro de tratamiento.

La Figura 15 es un gráfico en 3D que muestra cómo el sistema aprende la exclusión de los dientes.

La Figura 16A es una vista en perspectiva que muestra los dientes de un fantasma digital.

La Figura 16B es un gráfico tridimensional que muestra los ejes calculados de los sistemas de inercia para las mandíbulas superior e inferior.

La Figura 17A es un gráfico que muestra el paralelismo para estructuras dentales específicas.

La Figura 17B es un gráfico que muestra el paralelismo para estructuras dentales específicas.

La Figura 18A es una vista en perspectiva que muestra los dientes de un fantasma digital al que le falta un diente.

La Figura 18B es un gráfico que muestra los ejes calculados de los sistemas de inercia de las mandíbulas superior e inferior para el ejemplo de la Figura 18A.

La Figura 19A es un gráfico que muestra la falta de paralelismo para estructuras dentales específicas. La Figura 19B es un gráfico que muestra la falta de paralelismo para determinadas estructuras dentales. La Figura 20A es una vista en perspectiva que muestra los dientes de un fantasma digital con exclusión de dientes.

La Figura 20B es un gráfico que muestra los ejes calculados de los sistemas de inercia de las mandíbulas superior e inferior para el ejemplo de la Figura 20A.

La Figura 21A es un ejemplo que muestra la exclusión de un diente que falta.

La Figura 21B es un gráfico que muestra los ejes calculados de los sistemas de inercia de las mandíbulas superior e inferior para el ejemplo de la Figura 21A.

La Figura 22A es un ejemplo que muestra la exclusión de un diente que falta.

La Figura 22B es un gráfico que muestra los ejes calculados de los sistemas de inercia de las mandíbulas superior e inferior para el ejemplo de la Figura 22A.

La Figura 23A es una imagen que muestra los resultados de la exclusión de determinados dientes.

La Figura 23B es un gráfico que muestra los ejes calculados de los sistemas de inercia de las mandíbulas superior e inferior para el ejemplo de la Figura 23A.

La Figura 24 muestra una serie de puntos de referencia y ejes de coordenadas o vectores del sistema de referencia DOL.

La Figura 25 muestra la reasignación de puntos de referencia al espacio alternativo del sistema de referencia DOL.

La Figura 26 muestra, desde una vista lateral, un ejemplo con los sistemas de inercia de los dientes transformados utilizando este reajuste.

La Figura 27 es un diagrama esquemático que muestra una red independiente para el motor de análisis de acuerdo con una realización de la presente divulgación.

La Figura 28 es un diagrama esquemático que muestra una red dependiente o acoplada para el motor de análisis de acuerdo con una realización de la presente divulgación.

La Figura 29 muestra el pseudocódigo de un algoritmo que utiliza la disposición de red independiente de la Figura 27.

La Figura 30 muestra el pseudocódigo de un algoritmo que utiliza la disposición de red dependiente de la Figura 28.

En la Figura 31A se enumeran parámetros ejemplares como valores numéricos y su interpretación.

La Figura 32A muestra resultados tabulados ejemplares para un ejemplo particular con análisis de mordida y características del ángulo de los arcos.

La Figura 32B muestra resultados tabulados ejemplares para un ejemplo particular de torsión de los incisivos superiores e inferiores.

La Figura 32C muestra resultados tabulados ejemplares para otro ejemplo con evaluación de birretrusión o biprotrusión.

La Figura 32D muestra un listado resumen ejemplar de los resultados del análisis cefalométrico de un paciente en particular.

La Figura 33 muestra una pantalla del sistema con un mensaje de recomendación con base en los resultados del análisis.

La Figura 34 muestra una pantalla del sistema con una representación gráfica para ayudar a los resultados del análisis.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN

En la siguiente descripción detallada de las realizaciones de la presente divulgación, se hace referencia a los dibujos en los que se asignan los mismos números de referencia a elementos idénticos en figuras sucesivas. Cabe señalar que estas figuras se proporcionan para ilustrar las funciones y relaciones generales de acuerdo con las realizaciones de la presente invención y no se proporcionan con la intención de representar el tamaño o la escala real.

Cuando se utilizan, los términos "primero", "segundo", "tercero", etc., no denotan necesariamente ninguna relación ordinal o de prioridad, pero pueden utilizarse para distinguir más claramente un elemento o un intervalo de tiempo de otro.

En el contexto de la presente divulgación, el término "imagen" se refiere a datos de imagen multidimensionales que se componen de elementos de imagen discretos. En el caso de las imágenes 2D, los elementos discretos de la imagen son los elementos de la imagen, o píxeles. En el caso de las imágenes 3D, los elementos discretos de la imagen son elementos de imagen de volumen, o voxels. El término "imagen de volumen" se considera sinónimo de "imagen 3D". En el contexto de la presente divulgación, el término "valor de código" se refiere al valor que se asocia a cada píxel de la imagen 2D o, correspondientemente, a cada elemento de datos de la imagen de volumen o vóxel en la imagen de volumen 3D reconstruida. Los valores del código de las imágenes de tomografía computarizada (TC) o de tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) se expresan a menudo, aunque no siempre, en unidades Hounsfield que proporcionan información sobre el coeficiente de atenuación de cada vóxel.

En el contexto de la presente divulgación, el término "primitivo geométrico" se refiere a una forma abierta o cerrada como un rectángulo, un círculo, una línea, una curva trazada u otro patrón trazado. Los términos "punto de referencia" y "rasgo anatómico" se consideran equivalentes y se refieren a rasgos específicos de la anatomía del paciente tal y como se muestran.

En el contexto de la presente divulgación, los términos "espectador", "operador" y "usuario" se consideran equivalentes y se refieren al profesional de la visión u otra persona que ve y manipula una imagen, como una imagen dental, en un monitor de visualización. Una "instrucción para el operador" o "instrucción para el espectador" se obtiene a partir de comandos explícitos introducidos por el espectador, como el uso de un ratón de ordenador o una pantalla táctil o la introducción de un teclado.

El término "resaltar" para un rasgo visualizado tiene su significado convencional tal y como lo entienden los expertos en las artes de la visualización de información e imágenes. En general, el resaltado utiliza alguna forma de mejora de la visualización localizada para atraer la atención del espectador. Resaltar una porción de una imagen, como un órgano, hueso o estructura individual, o un camino de una cámara a la siguiente, por ejemplo, puede lograrse en cualquiera de un número de maneras, incluyendo, pero no limitado a, la anotación, la visualización de un símbolo cercano o superpuesto, el contorno o el trazado, la visualización en un color diferente o en una intensidad o valor de escala de grises marcadamente diferente que otra imagen o contenido de la información, el parpadeo o la animación de una porción de una pantalla, o la visualización con mayor nitidez o contraste.

En el contexto de la presente divulgación, el término descriptivo "parámetros derivados" se refiere a los valores calculados a partir del procesamiento de valores de datos adquiridos o introducidos. Los parámetros derivados pueden ser un escalar, un punto, una línea, un volumen, un vector, un plano, una curva, un valor angular, una imagen, un contorno cerrado, un área, una longitud, una matriz, un tensor o una expresión matemática.

El término "conjunto", tal y como se utiliza en el presente documento, se refiere a un conjunto no vacío, ya que el concepto de una colección de elementos o miembros de un conjunto se entiende ampliamente en las matemáticas elementales. El término "subconjunto", a menos que se indique explícitamente lo contrario, se utiliza en el presente documento para referirse a un subconjunto propio no vacío, es decir, a un subconjunto del conjunto mayor, que tiene uno o más miembros. Para un conjunto S, un subconjunto puede comprender el conjunto completo S. Un "subconjunto propio" del conjunto S, sin embargo, está estrictamente contenido en el conjunto S y excluye al menos un miembro del conjunto S. Alternativamente, más formalmente, tal como se utiliza el término en la presente divulgación, un subconjunto B puede considerarse un subconjunto propio del conjunto S si (i) el subconjunto B es no vacío y (ii) si B fl S también es no vacío y el subconjunto B contiene además sólo elementos que están en el conjunto S y tiene una cardinalidad que es menor que la del conjunto S.

En el contexto de la presente divulgación, una "vista en planta" o "vista 2D" es una representación o proyección bidimensional (2D) de un objeto tridimensional (3D) desde la posición de un plano horizontal a través del objeto. Este término es sinónimo del término "corte de imagen" que se utiliza convencionalmente para describir la visualización de una representación plana bidimensional dentro de los datos de imagen de volumen tridimensional desde una perspectiva particular. Se considera que las vistas 2D de los datos del volumen 3D son sustancialmente ortogonales si los planos correspondientes en los que se toman las vistas están dispuestos a 90 (+ / -10) grados entre sí, o a un múltiplo entero n de 90 grados entre sí (n*90 grados, /-10 grados).

En el contexto de la presente divulgación, el término general "elemento de dentición" se refiere a los dientes, a los dispositivos protésicos, tales como las prótesis y los implantes, y a las estructuras de soporte para los dientes y el dispositivo protésico asociado, incluyendo las mandíbulas.

El objeto de la presente divulgación se refiere a las tecnologías de procesamiento de imágenes digitales y de visión por ordenador, entendiendo por ello las tecnologías que procesan digitalmente los datos de una imagen digital para reconocer y, por tanto, asignar un significado útil a objetos, atributos o condiciones comprensibles para el ser humano, y luego utilizar los resultados obtenidos en el procesamiento posterior de la imagen digital.

Como se ha señalado anteriormente en la sección de antecedentes, el análisis cefalométrico bidimensional convencional tiene una serie de inconvenientes importantes. Es difícil centrar la cabeza del paciente en el cefalostato u otro dispositivo de medición, lo que hace improbable la reproducibilidad. Las radiografías bidimensionales que se obtienen producen imágenes superpuestas de la anatomía de la cabeza en lugar de imágenes tridimensionales. La localización de puntos de referencia en los cefalogramas puede ser difícil y los resultados suelen ser incoherentes (véase el artículo titulado "Cephalometrics for the next millennium" de P Planche y J. Treil en The Future of Orthodontics, ed. Carine Carels, Guy Willems, Leuven University Press, 1998, pp. 181 - 192. Carine Carels, Guy Willems, Leuven University Press, 1998, pp. 181 - 192). El trabajo de desarrollo y seguimiento de un plan de tratamiento es complejo, en parte, debido a la importante cantidad de datos cefalométricos que se recogen y calculan.

Una realización de la presente divulgación utiliza la teoría de Treil en cuanto a la selección de puntos de rasgos anatómicos 3D, los parámetros derivados de estos puntos de rasgos y la forma de utilizar estos parámetros derivados en el análisis cefalométrico. Las publicaciones de referencia de las que es autor Treil incluyen "The Human Face as a 3D Model for Cephalometric Analysis" Jacques Treil, B, Waysenson, J. Braga and J. Casteigt in World Journal of Orthodontics, 2005 Supplement, Vol. 6, issue 5, pp. 33-39y "3D Tooth Modeling for Orthodontic Assessment" por J. Treil, J. Braga, J.-M. Loubes, E. Maza, J.-M. Inglese, J. Casteigt, y B. Waysenson en Seminars in Orthodontics, Vol.

15, No. 1, marzo 2009).

El diagrama esquemático de la Figura 1 muestra un aparato 100 de obtencción de imágenes para la obtención de imágenes cefalométricas CBCT 3D. Para la obtención de imágenes de un paciente 12, se obtiene una sucesión de múltiples imágenes de proyección 2D y se procesa utilizando el aparato 100 de obtencción de imágenes. Un montura 130 giratoria está provisto en una columna 118, preferentemente ajustable en altura para adaptarse al tamaño del paciente 12. La montura 130 mantiene una fuente 110 de rayos X y un sensor 121 de radiación en lados opuestos de la cabeza del paciente 12 y gira para poner en órbita la fuente 110 y el sensor 121 en un patrón de exploración alrededor de la cabeza. La montura 130 gira alrededor de un eje Q que corresponde a una porción central de la cabeza del paciente, de modo que los componentes fijados a la montura 130 orbitan alrededor de la cabeza. El sensor 121, un sensor digital, está acoplado a la montura 130, frente a la fuente 110 de rayos X que emite un patrón de radiación adecuado para la obtención de imágenes de volumen CBCT. Un soporte 136 de cabeza opcional, como un apoyo para la barbilla o un elemento de mordida, proporciona la estabilización de la cabeza del paciente durante la adquisición de imágenes. Un ordenador 106 tiene una interfaz 104 de operador y una pantalla 108 para aceptar los comandos del operador y para mostrar las imágenes de volumen de los datos de imagen de ortodoncia obtenidos por el aparato 100 de obtención de imágenes. El ordenador 106 está en comunicación de señales con el sensor 121 para obtener datos de imagen y proporciona señales para el control de la fuente 110 y, opcionalmente, para el control de un actuador 112 rotativo para los componentes de la montura 130. El ordenador 106 también está en comunicación de señales con una memoria 132 para almacenar datos de imágenes. Se proporciona un aparato 140 de alineación opcional para ayudar a la alineación adecuada de la cabeza del paciente para el proceso de obtención de imágenes.

Refiriéndose al diagrama de flujo lógico de la Figura 2, se muestra una secuencia 200 de pasos utilizados para la adquisición de datos ortodónticos para el análisis cefalométrico 3D con un volumen dental CBCT de acuerdo con una realización de la presente divulgación. Los datos de la imagen de volumen CBCT se acceden en un paso S102 de adquisición de datos. Un volumen contiene los datos de imagen de una o más imágenes bidimensionales (o equivalentes, cortes). Un volumen original reconstruido de TC se forma mediante algoritmos de reconstrucción estándar utilizando múltiples proyecciones 2D o sinogramas obtenidos de un escáner de TC. A modo de ejemplo, La Figura 3 muestra un volumen 202 CBCT dental ejemplar que contiene anatomía ósea, tejidos blandos y dientes.

Continuando con la secuencia de la Figura 2, en un paso S104 de segmentación, se recogen datos de elementos de la dentición en 3D aplicando un algoritmo de segmentación de dientes en 3D al volumen 202 dental CBCT. Los algoritmos de segmentación de los dientes y de los elementos relacionados con la dentición son bien conocidos en las técnicas de la obtención de imagen dental. Los algoritmos de segmentación dental ejemplares se describen, por ejemplo, en el documento comúnmente asignado US 2013 / 022252 A1 titulado "PANOrAm iC IMAGE GENERATION FROM CBCT DENTAL IMAGES" por Chen et al.; en el documento US 2013/002 255 A1 titulado "METHOD AND SYSTEM FOR TOOTH SEGMENTATION IN DENTAL IMAGES" porChen et al.; y en el documento US 2013 / 022254 A1 titulado "METHOD FOR TOOTH DISSECTION IN CBCT VOLUME" por Chen.

Como se muestra en La Figura 4, los resultados de la segmentación de los dientes se representan con una imagen 302, en la que los dientes se representan como un todo pero se segmentan individualmente. Cada diente es una entidad separada llamada volumen dental, por ejemplo, el volumen 304 dental.

Cada diente de los dientes segmentados o, más ampliamente, cada elemento de dentición que ha sido segmentado tiene, como mínimo, una lista de posición 3D que contiene coordenadas de posición 3D para cada uno de los vóxeles dentro del elemento de dentición segmentado, y una lista de valores de código de cada uno de los vóxeles dentro del elemento segmentado. En este punto, se define la posición tridimensional de cada uno de los vóxeles con respecto al sistema de coordenadas del volumen CBCT.

En una etapa S 106 de selección de marcas de referencia en la secuencia de la Figura 2, las imágenes de volumen CBCT se muestran con dos o más vistas 2D diferentes, obtenidas con respecto a diferentes ángulos de visión. Las diferentes vistas 2D pueden estar en diferentes ángulos y pueden ser diferentes cortes de imagen, o pueden ser proyecciones ortográficas o sustancialmente ortográficas, o pueden ser vistas en perspectiva, por ejemplo. De acuerdo con una realización de la presente divulgación, las tres vistas son mutuamente ortogonales.

La Figura 5 muestra un formato ejemplar con una interfaz 402 de visualización que muestra tres vistas bidimensionales ortogonales. En la interfaz 402 de visualización, una imagen 404 es una de las vistas 2D axiales de la imagen 202 de volumen CBCT (Figura 3), una imagen 406 es una de las vistas 2D axiales de la imagen 202 de volumen CBCT (Figura 3), una imagen 406 es una de las vistas 2D coronales de la imagen 202 de volumen CBCT, y una imagen 408 es una de las vistas 2D sagitales de la imagen 202 de volumen CBCT. La interfaz de visualización permite a un espectador, como un profesional o un técnico, interactuar con el sistema informático que ejecuta diversos algoritmos de procesamiento de imágenes/ordenadores para realizar una pluralidad de tareas de análisis cefalométrico en 3D. La interacción del espectador puede adoptar cualquiera de las formas conocidas por los expertos en las técnicas de la interfaz de usuario, como el uso de un puntero, tal como la palanca de mando de un ratón de ordenador o un panel táctil, o el uso de una pantalla táctil para seleccionar una acción o especificar una coordenada de la imagen, para la interacción que se describe con más detalle posteriormente.

Una de las tareas de análisis cefalométrico 3D es realizar una identificación automática en el paso S106 de selección de marcas de referencia 3D de la Figura 2. Las marcas de referencia 3D, equivalentes a un tipo de punto de referencia o rasgo 3D identificada por el espectador en la imagen visualizada, se muestran en las diferentes vistas 2D mutuamente ortogonales de la interfaz 402 de visualización de la Figura 5. Las marcas de referencia anatómicas 3D ejemplares que se muestran en la Figura 5 son el foramen palatino nasal inferior en la marca 414 de referencia. Como se muestra en la vista de la Figura 6, otras marcas anatómicas de referencia que pueden ser indicadas por el espectador en una imagen 502 visualizada incluyen los forámenes infraorbitales en las marcas 508 y 510 de referencia, y los maléolos en las marcas 504 y 506 de referencia.

En el paso S106 de la Figura 2, el espectador utiliza un dispositivo puntero (como un ratón o una pantalla táctil, por ejemplo) para colocar una marca de referencia como un tipo de primitiva geométrica en una posición adecuada en cualquiera de las tres vistas. De acuerdo con una realización de la presente divulgación que se muestra en las figuras en el presente documento, la marca de referencia se muestra como un círculo. Utilizando la pantalla de la interfaz de visualización de la Figura 5, por ejemplo, el espectador coloca un pequeño círculo en la vista mostrada como imagen 404 en la ubicación 414 como marca de referencia para un punto de referencia. La marca 414 de referencia se muestra como un pequeño círculo en la imagen 404, así como en la posición adecuada en las vistas correspondientes de las imágenes 406 y 408. Es instructivo observar que el espectador sólo necesita indicar la ubicación de la marca 414 de referencia en una de las vistas 404, 406 o 408 mostradas; el sistema responde mostrando la misma marca 414 de referencia en otras vistas de la anatomía del paciente. Así, el espectador puede identificar la marca 414 de referencia en la vista en la que es más fácilmente visible.

Después de introducir la marca 414 de referencia, el usuario puede utilizar las herramientas de la interfaz del operador, tales como el teclado o los iconos mostrados, para ajustar la posición de la marca 414 de referencia en cualquiera de las vistas mostradas. El espectador también tiene la opción de eliminar la marca de referencia introducida e introducir una nueva.

La interfaz 402 de visualización (Figura 5) proporciona utilidades de acercamiento/alejamiento para redimensionar alguna o todas las vistas visualizadas. De este modo, el espectador puede manipular las diferentes imágenes de forma eficaz para mejorar el posicionamiento de las marcas de referencia.

La colección de marcas de referencia realizadas con referencia y que aparecen en las vistas del contenido de la imagen 3D, proporciona un conjunto de parámetros cefalométricos que pueden ser utilizados para una caracterización más precisa de la forma y estructura de la cabeza del paciente. Los parámetros cefalométricos incluyen información de coordenadas proporcionada directamente por la entrada de la marca de referencia para rasgos particulares de la cabeza del paciente. Los parámetros cefalométricos también incluyen información sobre diversas características medibles de la anatomía de la cabeza de un paciente que no se introducen directamente como estructuras de coordenadas o geométricas, sino que se derivan de la información de coordenadas, denominados "parámetros cefalométricos derivados". Los parámetros cefalométricos derivados pueden proporcionar información sobre el tamaño o el volumen relativo, la simetría, la orientación, la forma, las trayectorias de movimiento y el posible rango de movimiento, los ejes de inercia, el centro de masa y otros datos. En el contexto de la presente divulgación, el término "parámetros cefalométricos" se aplica a los que se identifican directamente, como por ejemplo por las marcas de referencia, o a los parámetros cefalométricos derivados que se calculan de acuerdo con las marcas de referencia. Por ejemplo, a medida que se identifican los puntos de referencia particulares mediante sus correspondientes marcas de referencia, se construyen líneas 522 de conexión marco de trabajo para unir los puntos de referencia para una caracterización adecuada de los rasgos generales, como se muestra más claramente en la Figura 6. Las líneas 522 de conexión de marco pueden considerarse como vectores en el espacio 3D; sus características dimensionales y espaciales proporcionan datos de imagen de volumen adicionales que pueden utilizarse en el cálculo para la ortodoncia y otros fines.

Cada marca 414, 504, 506, 508, 510 de referencia es el punto terminal de una o más líneas 522 de conexión de marco, generadas automáticamente dentro de los datos de volumen por el ordenador 106 del aparato 100 de procesamiento de imágenes y que forman un marco de trabajo que facilita el posterior análisis y procesamiento de las mediciones. Las Figuras 7A, 7B y 7C muestran, para las imágenes 502a, 502b y 502c 3D visualizadas desde diferentes vistas en perspectiva, cómo un marco 520 de trabajo de puntos de referencia seleccionados, con los puntos de referencia en los vértices, ayuda a definir aspectos dimensionales de la estructura global de la cabeza. De acuerdo con una realización de la presente divulgación, una instrucción del operador permite a éste alternar entre vistas bidimensionales similares a las mostradas en la Figura 5 y la representación de volumen mostrada en la Figura 6, con transparencia parcial para los vóxeles de la cabeza del paciente. Esto permite al operador examinar la colocación de la marca de referencia y la colocación de la línea de conexión desde varios ángulos; el ajuste de la posición de la marca de referencia puede realizarse en cualquiera de las vistas mostradas. Además, de acuerdo con una realización de la presente divulgación, el operador puede introducir coordenadas más precisas para una marca de referencia específica.

El diagrama de flujo lógico de la Figura 8 muestra los pasos de una secuencia para aceptar y procesar las instrucciones del operador para la introducción e identificación de marcas de referencia y para proporcionar parámetros calculados de acuerdo con los datos de la imagen y las marcas de referencia. Un paso S200 de visualización muestra una o más vistas 2D, desde diferentes ángulos, como desde ángulos mutuamente ortogonales, por ejemplo, de datos de imágenes 3D reconstruidas a partir de una exploración tomográfica computarizada de la cabeza de un paciente. En un paso S210 de listado opcional, el sistema proporciona un listado de texto, como una lista tabular, una serie de avisos o una sucesión de campos etiquetados para la entrada numérica que requiere la entrada de datos posicionales para una serie de puntos de referencia o rasgos anatómicos en la imagen 3D reconstruida. Este listado puede proporcionarse explícitamente al operador en forma de indicaciones de la interfaz de usuario o de selección de menús, como se describe posteriormente. Alternativamente, el listado puede ser definido implícitamente, de manera que el operador no necesita seguir una secuencia específica para introducir la información posicional. Las marcas de referencia que dan los datos de posición x, y, z para diferentes rasgos anatómicos se introducen en un paso S220 de registro. Los rasgos anatómicos pueden estar dentro o fuera de la boca del paciente. Las realizaciones de la presente divulgación pueden utilizar una combinación de rasgos anatómicoss identificadas en la pantalla, tal y como se introducen en el paso S220, y datos de segmentación generados automáticamente para los dientes y otros elementos de la dentición, tal y como se ha indicado anteriormente con referencia a la Figura 2.

En el paso S220 de registro de la Figura 8, el sistema acepta las instrucciones del operador que posicionan un punto de referencia correspondiente a cada rasgo de referencia de la anatomía. El operador introduce la marca de referencia en la primera o en la segunda vista 2D, o en cualquiera de las otras vistas si se presentan más de dos vistas y, tras su introducción, se muestra en cada una de las vistas mostradas. Un paso S230 de identificación identifica el rasgo anatómica o punto de referencia que corresponde a la marca de referencia introducida y, opcionalmente, verifica la exactitud de la entrada del operador. Los valores proporcionales se calculan para determinar la probabilidad de que una entrada de operador determinada identifique con precisión la posición de una marca de referencia para un rasgo anatómico concreto. Por ejemplo, el foramen infraorbitario suele estar dentro de un determinado intervalo de distancia con respecto al foramen palatino; el sistema comprueba la distancia introducida y notifica al operador si la marca de referencia correspondiente no parece estar bien colocada.

Continuando con la secuencia de la Figura 8, en un paso S240 de construcción, se generan líneas de conexión de marco de trabajo para conectar las marcas de referencia para la generación de marcos. A continuación, se ejecuta un paso S250 de cálculo y visualización, en el que se calculan uno o más parámetros cefalométricos de acuerdo con las marcas de referencia posicionadas. Los parámetros calculados se muestran al operador.

Las Figuras 9A, 9B y 9C muestran una interfaz de operador que aparece en la pantalla 108. La interfaz del operador proporciona, en la pantalla 108, una utilidad interactiva para aceptar las instrucciones del operador y para mostrar los resultados del cálculo de los parámetros cefalométricos de un paciente en particular. La pantalla 108 puede ser una pantalla táctil para introducir las marcas de referencia especificadas por el operador y otras instrucciones, por ejemplo. La pantalla 108 muestra simultáneamente al menos una vista 2D de los datos de la imagen de volumen o dos o más vistas 2D de los datos de la imagen de volumen desde diferentes ángulos o perspectivas. A modo de ejemplo, la Figura 9A muestra una vista 150 frontal o coronal emparejada con una vista 152 lateral o sagital. Pueden mostrarse más de dos vistas simultáneamente y pueden mostrarse diferentes vistas bidimensionales, con cada una de las vistas mostradas posicionadas independientemente de acuerdo con una realización de la presente divulgación. Las vistas pueden ser mutuamente ortogonales o simplemente pueden ser desde ángulos diferentes. Como parte de la interfaz de la pantalla 108, un control 166 opcional permite al espectador ajustar el ángulo de perspectiva desde el que se obtienen una o más de las vistas 2D, ya sea alternando entre vistas fijas alternativas o cambiando el ángulo de perspectiva relativo en incrementos a lo largo de cualquiera de los ejes 3D (x, y, z). Un control 166 correspondiente puede ser proporcionado con cada vista 2D, como se muestra en la Figura 9-C. Usando la interfaz del operador mostrada para la pantalla 108, cada marca 414 de referencia es introducida por el operador usando un puntero de algún tipo, que puede ser un ratón u otro puntero electrónico o puede ser una entrada de pantalla táctil como se muestra en la Figura 9A. Como parte de la interfaz del operador, se proporciona un listado 156 opcional para guiar al operador a introducir una marca de referencia específica de acuerdo con una indicación, o para identificar la entrada del operador, como por ejemplo mediante la selección de un menú 168 desplegable como se muestra en el ejemplo de la Figura 9B. Así, el operador puede introducir un valor en el listado 156 o puede introducir un valor en el campo 158, y luego seleccionar el nombre asociado con el valor introducido en el menú 168 desplegable. Las Figuras 9A-9c muestran un marco 154 de trabajo construido entre puntos de referencia. Como muestra la Figura 9A, cada marca 414 de referencia introducida puede mostrarse en ambas vistas 150 y 152. Una marca 414 de referencia seleccionada se resalta en la pantalla 108, por ejemplo, apareciendo en negrilla o en otro color. Se selecciona una marca de referencia concreta para obtener o introducir información sobre la marca de referencia o para realizar alguna acción, tal como desplazar su posición, por ejemplo.

En la realización mostrada en la Figura 9B, la marca 414 de referencia recién introducida o seleccionada por el operador se identifica mediante la selección de un listado 156. En el ejemplo mostrado, el operador selecciona la marca 414 de referencia indicada, y luego hace una selección de menú como "foramen infraorbitario" en el menú 168. Un campo 158 opcional identifica la marca 414 de referencia resaltada. Para identificar la marca 414 de referencia se pueden utilizar, por ejemplo, cálculos con base en un modelo o en relaciones anatómicas estándar conocidas.

La Figura 9C muestra un ejemplo en el que el operador introduce una instrucción de marca 414 de referencia que es detectada por el sistema como incorrecta o poco probable. Aparece un aviso de error o un mensaje 160 de error, indicando que la entrada del operador parece ser errónea. El sistema calcula una ubicación probable para un punto de referencia o un rasgo anatómico concreto con base en un modelo o en datos aprendidos, por ejemplo. Cuando la entrada del operador parece ser inexacta, aparece el mensaje 160, junto con una ubicación 416 alternativa opcional. Se muestra una instrucción 162 de anulación, junto con una instrucción 164 de reposicionamiento para reposicionar la marca de referencia de acuerdo con la información calculada del sistema. El reposicionamiento puede hacerse aceptando otra entrada del operador desde la pantalla o el teclado o aceptando la ubicación de la marca de referencia calculada por el sistema, en la ubicación 416 alternativa en el ejemplo de la Figura 9C.

De acuerdo con una realización alternativa de la presente divulgación, el operador no necesita etiquetar las marcas de referencia a medida que se introducen. En su lugar, la pantalla pide al operador que indique un punto de referencia específico o un rasgo anatómico en cualquiera de las vistas 2D mostradas y etiqueta automáticamente el rasgo indicado. En esta secuencia guiada, el operador responde a cada pregunta del sistema indicando la posición de la marca de referencia correspondiente para el punto de referencia especificado.

De acuerdo con otra realización alternativa de la presente divulgación, el sistema determina qué punto de referencia o rasgo anatómico se ha identificado a medida que el operador indica una marca de referencia; el operador no necesita etiquetar las marcas de referencia a medida que se introducen. El sistema calcula la marca de referencia más probable utilizando la información conocida sobre los rasgos anatómicos que ya han sido identificados y, alternativamente, mediante un cálculo que utiliza las dimensiones de la propia imagen tridimensional reconstruida.

Utilizando la interfaz de operador mostrada en los ejemplos de las Figuras 9A-9C, las realizaciones de la presente divulgación proporcionan un sistema práctico de análisis cefalométrico 3D que integra sinérgicamente las habilidades del operador humano del sistema con la potencia del ordenador en el proceso de análisis cefalométrico 3D. Esto aprovecha las habilidades humanas de creatividad, uso de la heurística, flexibilidad y juicio, y las combina con las ventajas del ordenador, tal como la velocidad de cálculo, la capacidad de procesamiento preciso y repetible, la capacidad de acceso y almacenamiento de datos y la flexibilidad de visualización.

Nuevamente por referencia a la secuencia de la Figura 2, los parámetros cefalométricos derivados se calculan en una etapa S108 de cálculo una vez que se introduce un conjunto suficiente de puntos de referencia. Las Figuras 10A a 10E muestran una secuencia de procesamiento para calcular y analizar los datos cefalométricos y muestra cómo se obtienen una serie de parámetros cefalométricos a partir de los datos combinados de la imagen de volumen y la información de los rasgos anatómicos de acuerdo con las instrucciones introducidas por el operador y de acuerdo con la segmentación de los elementos de la dentición. De acuerdo con una realización de la presente divulgación, partes de los rasgos mostrados en las Figuras 10A a 10E se muestran en la pantalla 108 (Figura 1).

Un parámetro cefalométrico derivado ejemplar que se muestra en la Figura 10A es un plano 602 3D (denominado plano de referencia t en el análisis cefalométrico) que se calcula utilizando un subconjunto del conjunto de primeras primitivas geométricas con puntos 504, 506, 508 y 510 de referencia como se ha descrito previamente con referencia a la Figura 6. Otro parámetro cefalométrico derivado es el sistema 612 de referencia de coordenadas 3D, denominado sistema de referencia t y descrito por Treil en las publicaciones mencionadas anteriormente. El eje z del sistema 612 de referencia t se elige como perpendicular al plano 602 de referencia t 3D. El eje y del sistema 612 de referencia t está alineado con la línea 522 de conexión del marco de trabajo entre las marcas 508 y 504 de referencia. El eje x del sistema 612 de referencia t está en el plano 602 y es ortogonal a los ejes z y x del sistema de referencia t. Las direcciones de los ejes del sistema de referencia t se indican en la Figura 10A y en las figuras 10B, 10C, 10D y 10E posteriores. El origen del sistema de referencia t se encuentra en el centro de la línea 522 de conexión del marco de trabajo que une las marcas 504 y 506 de referencia.

Con el establecimiento del sistema 612 de referencia t, las marcas de referencia 3D del paso S106 y los datos de dientes 3D (lista de posición 3-D de un diente) del paso S104 se transforman desde el sistema de coordenadas de volumen CBCT al sistema 612 de referencia t. Con esta transformación, los cálculos posteriores de los parámetros cefalométricos derivados y los análisis pueden realizarse ahora con respecto al sistema 612 de referencia t.

Refiriéndose a la Figura 10B, un plano 704 de la mandíbula superior 3D y un plano 702 de la mandíbula inferior 3D pueden ser derivados de los parámetros cefalométricos de los datos de los dientes en el sistema 612 de referencia t. El plano 704 derivado de la mandíbula superior se calcula de acuerdo con los datos de los dientes segmentados de la mandíbula superior (maxilar). Utilizando métodos conocidos por los expertos en medición y análisis cefalométricos, el plano 702 derivado de la mandíbula inferior se calcula de forma similar de acuerdo con los datos de los dientes segmentados del maxilar inferior (mandíbula).

Para un cálculo ejemplar de un plano tridimensional a partir de los datos de los dientes, se forma un tensor de inercia utilizando los vectores de posición tridimensional y los valores de código de los vóxeles de todos los dientes de una mandíbula (como se describe en las publicaciones citadas de Treil); los vectores propios se calculan entonces a partir del tensor de inercia. Estos vectores propios describen matemáticamente la orientación de la mandíbula en el sistema 612 de referencia t. Se puede formar un plano 3D utilizando dos de los vectores propios, o utilizando uno de los vectores propios como normal del plano.

Refiriéndose a la Figura 10C, se muestran otros parámetros derivados. Para cada mandíbula, las curvas de la mandíbula se calculan como parámetros derivados. Se calcula una curva 810 de la mandíbula superior para la mandíbula superior; se deriva una curva 812 de la mandíbula inferior para la mandíbula inferior. La curva de la mandíbula se construye para intersecar con el centro de masa de cada diente en la mandíbula respectiva y para estar en el plano de la mandíbula correspondiente. El centro de masa del diente puede calcularse, a su vez, utilizando la lista de posiciones 3D y la lista de valores de código de los dientes segmentados.

La masa de un diente es también un parámetro cefalométrico derivado calculado a partir de la lista de valores de código de un diente. En la Figura 10C, se muestra una masa dental ejemplar como un círculo 814 u otro tipo de forma para un diente de la mandíbula superior. De acuerdo con una realización de la presente divulgación, una o más de las dimensiones relativas de la forma, como el radio del círculo, por ejemplo, indica el valor de la masa relativa, el valor de la masa del diente particular en relación con la masa de otros dientes en la mandíbula. Por ejemplo, el primer molar de la mandíbula superior tiene un valor de masa mayor que los valores de masa de los dientes vecinos.

De acuerdo con una realización de la presente divulgación, para cada diente se calcula también un sistema de vectores propios. Un tensor de inercia se forma inicialmente utilizando los vectores de posición 3D y los valores de código de los vóxeles de un diente, como se describe en las publicaciones citadas de Treil. Los vectores propios se calculan entonces como parámetros cefalométricos derivados del tensor de inercia. Estos vectores propios describen matemáticamente la orientación de un diente en el sistema de referencia t.

Como se muestra en la Figura 10D, otro parámetro derivado, un plano oclusal, el plano 9083D, se calcula a partir de los dos planos 702 y 704 de la mandíbula. El plano oclusal, el plano 9083-D, se encuentra entre los dos planos 702 y 704 mandibulares. La normal del plano 908 es el promedio de la normal del plano 702 y la normal del plano 704.

Para un diente individual, en general, el vector propio correspondiente al mayor valor propio computado es otro parámetro cefalométrico derivado que indica el eje medial del diente. La Figura 10E muestra dos tipos de ejes mediales ejemplares para los dientes: ejes 1006 mediales para los incisivos superiores y ejes 1004 mediales para los incisivos inferiores.

La longitud calculada del eje medial de un diente es un parámetro cefalométrico útil en el análisis cefalométrico y la planificación del tratamiento junto con otros parámetros derivados. Cabe señalar que, en lugar de utilizar el valor propio para establecer la longitud del eje como se propone en la citada publicación de Triel, las realizaciones de la presente divulgación calculan la longitud real del eje medial como un parámetro derivado utilizando un enfoque diferente. Se localiza inicialmente un primer punto de intersección del eje medial con el corte inferior del volumen del diente. A continuación, se identifica un segundo punto de intersección del eje medial con el corte superior del volumen del diente. Una realización de la presente divulgación calcula entonces la longitud entre los dos puntos de intersección.

La Figura 11 muestra un gráfico 1102 que proporciona una vista cercana que aísla el plano 908 oclusal en relación con el plano 704 de la mandíbula superior y el plano 702 de la mandíbula inferior y muestra las posiciones relativas y la curvatura de las curvas 810 y 812 de la mandíbula.

La Figura 12 muestra un gráfico 1202 que muestra las relaciones posicionales y angulares entre los ejes 1006 mediales de los dientes superiores y los ejes 1004 mediales de los dientes inferiores.

Como se ha señalado en las descripciones anteriores y se muestra en las figuras correspondientes, hay una serie de parámetros cefalométricos que pueden derivarse de los datos de imágenes de volumen combinados, incluyendo la segmentación de elementos de la dentición, y las marcas de referencia introducidas por el operador. Estos se calculan en un paso S110 de análisis cefalométrico asistido por ordenador (Figura 2).

Un procedimiento ejemplar de análisis cefalométrico tridimensional en la etapa S110 que puede ser particularmente valioso se refiere al paralelismo relativo de los planos 702 y 704 del maxilar (mandíbula superior) y de la mandíbula (mandíbula inferior). Los planos 702 y 704 de la mandíbula superior e inferior, respectivamente, son parámetros derivados, como se señaló anteriormente. La evaluación puede realizarse siguiendo la siguiente secuencia:

• Proyectar el eje x del sistema de inercia del maxilar (es decir, los vectores propios) al plano x-z del sistema de referencia t y calcular un ángulo MX1_RF entre el eje z del sistema de referencia t y la proyección;

• Proyectar el eje x del sistema de inercia mandibular (es decir, los vectores propios) al plano x-z del sistema de referencia t y calcular un ángulo MD1_RF entre el eje z del sistema de referencia t y la proyección;

• MX1_MD1_RF = MX1_RF - MD1_RF da una evaluación del paralelismo de los maxilares superior e inferior en el plano x-z del sistema de referencia t;

• Proyectar el eje y del sistema de inercia del maxilar (es decir, los vectores propios) al plano y-z del sistema de referencia t y calcular el ángulo MX2_RS entre el eje y del sistema de referencia t y la proyección;

• Proyectar el eje y del sistema de inercia mandibular (es decir, los vectores propios) al plano y-z del sistema de referencia t y calcular un ángulo MD2_RS entre el eje y del sistema de referencia t y la proyección;

• MX2_MD2_RS = MX2_RS - MD2_RS da una evaluación del paralelismo de los maxilares superior e inferior en el plano y-z del sistema de referencia t.

Otro procedimiento de análisis cefalométrico 3D ejemplar que se ejecuta en la etapa S110 es la evaluación de la propiedad angular entre el incisivo del maxilar (mandíbula superior) y el incisivo de la mandíbula (mandíbula inferior) utilizando los ejes 1006 y 1004 mediales (Figuras 10E, 12). La evaluación puede realizarse siguiendo la siguiente secuencia:

• Proyectar el eje 1006 medial del incisivo superior al plano x-z del sistema de referencia t y calcular un ángulo MX1_AF entre el eje z del sistema de referencia t y la proyección;

• Proyectar el eje 1004 medial del incisivo inferior al plano x-z del sistema de referencia t y calcular un ángulo MD1_AF entre el eje z del sistema de referencia t y la proyección;

• MX1_MD1_AF = MX1_AF - MD1_AF da la evaluación de la propiedad angular de los incisivos superiores e inferiores en el plano x-z del sistema de referencia t;

• Proyectar el eje 1006 medial del incisivo superior al plano y-z del sistema de referencia t y calcular un ángulo MX2_AS entre el eje y del sistema de referencia t y la proyección;

• Proyectar el eje 1004 medial del incisivo inferior al plano y-z del sistema de referencia t y calcular un ángulo MD2_AS entre el eje y del sistema de referencia t y la proyección;

• MX2_MD2_AS = MX2_AS - MD2_AS da la evaluación de la propiedad angular de los incisivos superiores e inferiores en el plano y-z del sistema de referencia t.

La Figura 13 muestra un gráfico 1300 que muestra un sistema 1302 de coordenadas local x-y-z para un incisivo superior, y un sistema 1304 de coordenadas local x-y-z para un incisivo inferior. Los ejes locales del sistema de coordenadas x-y-z se alinean con los vectores propios asociados a ese diente en particular. El eje x no se muestra pero satisface la regla del sistema de la derecha.

En la Figura 13, el origen del sistema 1302 puede ser seleccionado en cualquier lugar a lo largo del eje 1006. Un origen ejemplar para el sistema 1302 es el centro de masa del diente que está asociado al eje 1006. Del mismo modo, el origen del sistema 1304 puede ser seleccionado en cualquier lugar a lo largo del eje 1004. Un origen ejemplar para el sistema 1304 es el centro de masa del diente que está asociado al eje 1004.

Con base en el análisis realizado en el Paso S110 (Figura 2), se dispone un plan de ajuste o tratamiento en un paso S112 de planificación. Un plan de tratamiento ejemplar consiste en girar el incisivo superior en sentido contrario a las agujas del reloj en un punto 3D, como por ejemplo en el origen de su sistema de coordenadas local, y alrededor de un eje 3D arbitrario, como por ejemplo alrededor del eje x del sistema local x-y-z. El gráfico de la Figura 14 muestra la rotación hacia una posición del eje 1408.

En una etapa S 114 de tratamiento de la Figura 2, el tratamiento se realiza con base en la planificación, por ejemplo, con base en la rotación del incisivo superior. La planificación del tratamiento puede probarse y verificarse visualmente en una etapa S 116 de visualización antes de que se produzca el tratamiento real.

Nuevamente por referencia a la Figura 2, se muestra una línea 120 desde la Etapa S 114 a la Etapa S102. Esto indica que hay un bucle de retroalimentación en el flujo 200 de trabajo de la secuencia. Después de que el paciente se someta al tratamiento, se puede realizar una evaluación inmediata o, alternativamente, una evaluación programada del tratamiento introduciendo los datos pertinentes como entrada al sistema. Los datos relevantes ejemplares para este propósito pueden incluir resultados de obtención de imágenes ópticas, radiográficas, de resonancia magnética o de ultrasonido y/o cualquier medida o resultado significativo relacionado.

En la secuencia 200 de la Figura 2 también se muestra un paso S124 opcional de exclusión de dientes. Por ejemplo, si al paciente se le han extraído uno o más dientes, se pueden excluir los dientes complementarios a los extraídos. Para este paso, el operador especifica uno o más dientes, si los hay, que deben excluirse del resto de los pasos de procesamiento, con base en la teoría de Treil sobre el paralelismo de los planos mandibulares. El gráfico de la Figura 15 muestra cómo el sistema puede aprender la exclusión de dientes, utilizando un fantasma 912 virtual o digital. El fantasma 912 digital es un modelo virtual utilizado para el cálculo y la visualización que se construye utilizando un conjunto de puntos de referencia y un conjunto de dientes superiores de un modelo digital de una mandíbula superior y un conjunto de dientes inferiores de un modelo digital de una mandíbula inferior. El fantasma 912 digital es un modelo de datos de imagen tridimensional o de volumen que es representativo de los datos de imagen que se obtienen de la anatomía del paciente y se genera utilizando el punto de referencia y otra información anatómica proporcionada y puede almacenarse como referencia o puede generarse para su uso según sea necesario. El uso de diversos tipos de fantasmas digitales es bien conocido por los expertos en las técnicas de la radiografía digital. Los puntos de referencia como las marcas 504, 506, 508 y 510 de referencia del fantasma 912 digital corresponden a las marcas de referencia reales identificadas a partir del volumen 202 CBCT (Figura 3). Estos puntos de referencia se utilizan para calcular el sistema 612 de referencia t (Figuras 10A-10E).

El operador puede excluir uno o más dientes seleccionando los dientes en una pantalla o introduciendo información que identifique los dientes excluidos en la pantalla.

En la representación de la Figura 15, los dientes superiores e inferiores, como los dientes 2202 y 2204 digitales del fantasma 912 digital se generan digitalmente. La forma ejemplar de un diente digital es un cilindro, como se muestra.

El valor de vóxel ejemplar para un diente digital en este ejemplo es 255. Se puede apreciar que se pueden utilizar otras formas y valores para la representación y el procesamiento del fantasma 912.

La Figura 16A muestra los dientes 2202 y 2204 digitales del fantasma 912 digital. Los dientes digitales correspondientes en la mandíbula superior y la mandíbula inferior se generan de la misma manera, con el mismo tamaño y el mismo valor de código.

Para evaluar el paralelismo de las mandíbulas digitales superior e inferior, se forma un tensor de inercia para cada mandíbula digital utilizando los vectores de posición 3D y los valores de código de los vóxeles de todos los dientes digitales en una mandíbula digital (véanse las publicaciones de Treil, citadas anteriormente). Los vectores propios se calculan entonces a partir del tensor de inercia. Estos vectores propios, como sistema inercial, describen matemáticamente la orientación de la mandíbula en el sistema 612 de referencia t (Figura 10A). Como se ha señalado anteriormente, los vectores propios, calculados a partir de los datos del tensor de inercia, son un tipo de parámetro cefalométrico derivado.

Como se muestra en la Figura 16B, los ejes computados de un sistema 2206 de inercia de la mandíbula digital superior y un sistema 2208 de inercia de la mandíbula digital inferior están en paralelo para el fantasma 912 digital generado como se espera, ya que los dientes de la mandíbula superior e inferior se crean de la misma manera. La Figura 17A muestra este paralelismo en la vista sagital a lo largo de una línea 2210 para la mandíbula superior y a lo largo de una línea 2212 para la mandíbula inferior; la Figura 17B muestra el paralelismo en la vista frontal (coronal) en una línea 2214 para la mandíbula superior y en una línea 2216 para la mandíbula inferior.

Refiriéndose a las Figuras 18A y 18B, se muestra un caso en el que falta el diente 2204 digital. Los ejes calculados del sistema 2206 de inercia de la mandíbula digital superior y del sistema 2208 de inercia de la mandíbula digital inferior ya no están en paralelo. En las correspondientes Figuras 19A y 19B, esta desalineación también puede examinarse en una vista sagital a lo largo de una línea 2210 para la mandíbula superior y una línea 2212 para la mandíbula inferior; en la vista frontal a lo largo de una línea 2214 para la mandíbula superior y una línea 2216 para la mandíbula inferior. De acuerdo con una realización de la presente divulgación, este tipo de desalineación de los planos de la mandíbula superior e inferior (sistema de inercia) debido a uno o más dientes ausentes puede corregirse excluyendo los dientes compañeros de cada diente ausente, como se ilustra en las Figuras 20A y 20B. Los dientes acompañantes del diente 2204 son los dientes 2304, 2302 y 2202. El diente 2304 es el correspondiente al diente 2204 en la mandíbula superior. Los dientes 2202 y 2302 son los correspondientes al otro lado para los dientes 2304 y 2204. Después de excluir los dientes acompañantes del diente 2204 faltante, los ejes calculados del sistema 2206 de inercia para la mandíbula superior y el sistema 2208 de inercia para la mandíbula inferior vuelven a estar en paralelo.

Las Figuras 21A y 21B ilustran dientes segmentados de un volumen CBCT en un caso donde se excluyen los dientes acompañantes para un diente perdido. Los resultados de la segmentación se muestran en una imagen 2402. Los ejes calculados de los sistemas de inercia para las mandíbulas superior e inferior están en paralelo como se demuestra en un gráfico 2404.

Las Figuras 22A y 22B muestran el método de exclusión de dientes acompañantes aplicado a otro paciente mediante el paso S124 de exclusión de dientes (Figura 2). Como se muestra en una imagen 2500, los dientes 2502, 2504, 2506 y 2508 no están completamente desarrollados. Su posición, tamaño y orientación distorsionan gravemente las propiedades físicas del maxilar superior y de la mandíbula en términos de cálculo del sistema de inercia. Un gráfico 2510 en la Fig. 22B representa la situación en donde el sistema 2512 de inercia del maxilar superior y el sistema 2514 de inercia del maxilar inferior están severamente desalineados (no en paralelo).

Las Figuras 23A y 23B muestran los resultados de la exclusión de dientes específicos de la imagen. Una imagen 2600 muestra los resultados de excluir los dientes 2502, 2504, 2506 y 2508 de la imagen 2500 de la Figura 22A. Sin la perturbación de estos dientes, los ejes del sistema 2612 de inercia de la mandíbula superior y del sistema 2614 de inercia de la mandíbula inferior de los dientes mostrados en la imagen 2600 están en paralelo como se representa en un gráfico 2610.

Cálculo de biometría

Dados los datos de punto referencia introducidos para los puntos de referencia anatómicos, la segmentación de los elementos de la dentición tales como los dientes, los implantes y las mandíbulas y las estructuras de soporte relacionadas, y los parámetros calculados obtenidos como se ha descrito anteriormente, se puede realizar un cálculo detallado de la biometría y utilizar sus resultados para ayudar a la configuración de un plan de tratamiento y a la supervisión del progreso del tratamiento en curso. Volviendo a la figura 8, el cálculo de la biometría descrito posteriormente ofrece más detalles sobre el paso S250 para analizar y mostrar los parámetros generados a partir de las marcas de referencia registradas.

De acuerdo con una realización de la presente invención, los puntos de referencia introducidos y los sistemas de inercia computados de los dientes se transforman desde el espacio de vóxeles de la imagen CBCT original a un sistema de referencia alternativo, denominado punto de referencia ortogonal directo (DOL), con coordenadas (xd, yd, zd). La Figura 24 muestra una serie de puntos de referencia y ejes de coordenadas o vectores del sistema de referencia DOL. Los puntos de referencia RIO y LIO indican el agujero infraorbitario; los puntos de referencia RHM y LHM marcan el martillo. El origen Od de (xd, yd, zd) se selecciona en el centro de la línea que conecta los puntos de referencia RIO y LIO. La dirección del vector Xd se define desde el punto de referencia RIO a LIO. Un plano YZ es ortogonal al vector xd en el punto Od. Hay un punto de intersección o'd del plano YZ y la línea que une RHM y LHM. La dirección del vector yd es de o'd a Od. El vector Zd es el producto vectorial de Xd e yd.

Usando esta transformación, los puntos de referencia identificados pueden ser mapeados nuevamente al espacio de coordenadas mostrado en la Figura 25. La Figura 26 muestra, desde una vista lateral, un ejemplo con sistemas de inercia transformados utilizando este remapeo.

A modo de ejemplo, y no de limitación, el siguiente listado identifica un número de parámetros de datos individuales que pueden ser calculados y utilizados para un análisis posterior utilizando el punto de referencia transformado, la segmentación de la dentición y los datos del sistema inercial.

Una primera agrupación de parámetros de datos que puede ser calculada usando puntos de referencia en el espacio transformado da valores antero-posteriores:

1. Antero-posterior.alveolar.GIM-Gim: diferencia de posición y entre los centros de inercia medios de los incisivos superiores e inferiores.

2. Antero-posterior.alveolar.GM-Gm: diferencia entre los centros de inercia medios de los dientes superiores e inferiores.

3. Antero-posterior.alveolar.TqIM: torque medio de los incisivos superiores.

4. Antero-posterior.alveolar.Tqim: torque medio de los incisivos inferiores.

5. Antero-posterior.alveolar.(GIM+Gim)/2: posición promedio en y de GIM y Gim.

6. Antero-posterior.base.MNP-MM:diferencia de posición en y entre la media del paladar nasal y la media del foramen mental.

7. Antero-posterior.base.MFM-MM: distancia real entre el foramen mandibular medio y el foramen mental medio.

8. Antero-posterior.architecture.MMy: posición y del foramen mental medio.

9. Antero-posterior.architecture.MHM-MM: distancia real entre el maleo medio y el foramen mental medio. Una segunda agrupación da valores verticales:

10. Vertical.alveolar.Gdz: posición z del centro de inercia de todos los dientes.

11. Vertical.alveolar.MxII-MdII: diferencia entre los ángulos de los segundos ejes de las arcadas superior e inferior.

12. Base.vertical.<MHM-MIO,MFM-MM>: diferencia de ángulo entre los vectores MHM-MIO y MFM-MM.

13. Arquitectura vertical.MMz: posición z del foramen mental medio.

14. Vertical, arquitectura. 13: diferencia de ángulo entre los vectores MHM-MIO y MHM-MM.

También se proporcionan valores transversales:

15. Transversal.alveolar.dM-dm: diferencia entre la distancia de los molares superiores derechos/izquierdos y la distancia de los molares inferiores derechos/izquierdos

16. Transversal.alveolar.TqM-Tqm: diferencia entre el torque de los 1° & 2° molares superiores y el torque de los 1° & 2 molares inferiores.

17. Base.transversal (RGP-LGP)/(RFM-LFM): relación entre la distancia palatina mayor derecha/izquierda y la distancia del foramen mandibular.

18. Arquitectura.transversal.(RIO-LIO)/(RM-LM): relación entre las distancias del foramen infraorbitario derecho/izquierdo y del foramen mental.

Otros valores calculados o "deducidos" son los siguientes:

19. Deducido.oculto.GIM: posición en y media de los incisivos superiores.

20. Deducido.oculto.Gim: posición en y media de los incisivos inferiores.

21. Deducido.oculto.(TqIM+Tqim)/2: promedio del torque medio de los incisivos superiores y del torque medio de los incisivos inferiores.

22. Deducido.oculto.TqIM-Tqim: diferencia del torque medio de los incisivos superiores y del torque medio de los incisivos inferiores.

23. Deducido.oculto.MNPy: posición media nasal palatal y.

24. Deducido.oculto.GIM-MNP(y): diferencia de la posición en y media de los incisivos superiores y de la posición en y media del paladar nasal.

25. Deducido.oculto.Gim-MM(y): posición en y media del foramen mental.

26. Deducido.oculto.Gdz/(MMz-Gdz): relación entre el valor de Gdz y el valor de MMz-Gdz.

Cabe señalar que este listado es ejemplar y puede ser ampliado, editado o cambiado de alguna otra manera dentro del alcance de la presente divulgación.

En el listado ejemplar dado anteriormente, hay 9 parámetros en la categoría anterior-posterior, 5 parámetros en la categoría vertical y 4 parámetros en la categoría transversal. Cada una de estas categorías, a su vez, tiene tres tipos: alveolar, de base y arquitectónica. Además, hay 8 parámetros deducidos que pueden no representar una posición o relación espacial concreta, pero que se utilizan en el cálculo posterior. Estos parámetros pueden etiquetarse además como normales o anormales.

Los parámetros normales tienen una relación positiva con la desarmonía anteroposterior, es decir, en cuanto a sus valores:

Clase III < Clase I < Clase II

en la que los valores de la Clase I indican una relación normal entre los dientes superiores, los dientes inferiores y los maxilares o una mordida equilibrada; los valores de la Clase II indican que el primer molar inferior es posterior con respecto al primer molar superior; los valores de la Clase III indican que el primer molar inferior es anterior con respecto al primer molar superior.

Los parámetros anormales tienen una relación negativa con la desarmonía anteroposterior, es decir, en cuanto a sus valores relacionados con la mordida:

Clase II < Clase I < Clase III.

Las realizaciones de la presente divulgación utilizan un motor de análisis para calcular conjuntos de condiciones probables que pueden utilizarse para la interpretación y como guías para la planificación del tratamiento. Las Figuras 27 - 34 muestran diversos aspectos del funcionamiento y la organización del motor de análisis y algunos de los resultados generados por el motor de análisis. Cabe señalar que un ordenador, una estación de trabajo o un procesador anfitrión pueden configurarse como motor de análisis de acuerdo con un conjunto de instrucciones preprogramadas que realizan las tareas y funciones requeridas.

De acuerdo con una realización de la presente divulgación, un motor de análisis puede ser modelado como una red 2700 de tres capas como se muestra en la Figura 27. En este modelo, se puede considerar que las entradas de los nodos de fila y columna se dirigen a un conjunto de comparadores 2702 que proporcionan una salida binaria con base en las señales de entrada de fila y columna. Una celda 2704 de salida se activa para cada conjunto de posibles condiciones de entrada, como se muestra. En el ejemplo mostrado, una capa 12710 de entrada se alimenta con uno de los 26 parámetros enumerados anteriormente y una capa 2 2720 de entrada se alimenta con otro de los 26 parámetros. Una capa 2730 de salida contiene 9 celdas, cada una de las cuales representa un análisis probable si las dos entradas cumplen ciertos criterios, es decir, cuando sus valores están dentro de intervalos particulares.

De acuerdo con una realización de la presente divulgación, el motor de análisis tiene trece redes. Estas incluyen redes independientes similares a la mostrada en la Figura 27 y redes 2800 y 2810 acopladas como se muestra en la Figura 28.

Un algoritmo mostrado en la Figura 29 describe el funcionamiento de una red de análisis independiente, como la mostrada en el ejemplo de la Figura 27. En este caso, los valores x e y son los valores de los parámetros de entrada; m representa el índice de la red; D(i,j) es la celda de salida. Las etapas de "evaluar vector cm" para los valores de columna y "evaluar vector rm" para los valores de fila verifican qué criterio de evaluación cumple los valores de entrada. Por ejemplo, en la siguiente fórmula, si -~ < Xm á pxm entonces cm = [verdadero, falso, falso].

La red acoplada de la Figura 28 combina los resultados de otras dos redes y puede funcionar como se describe en el algoritmo de la Figura 30. Nuevamente, los valores x e y son los valores de entrada; m representa el índice de la red; D(i,j) es la celda de salida. Los pasos de "evaluar el vector ck' para los valores de columna y "evaluar el vector rk' para los valores de fila comprueban qué criterio de evaluación cumplen los valores de entrada.

En un aspecto más amplio, la disposición global de las redes utilizando el modelo de red independiente descrito con referencia a la Figura 27 o el modelo de red acoplado descrito con referencia a la Figura 28 permiten el análisis para examinar, comparar y combinar diversas métricas con el fin de proporcionar resultados útiles que pueden ser informados al profesional y utilizados para la planificación del tratamiento.

La Figura 31A enumera, para un paciente particular, parámetros ejemplares como valores numéricos y su interpretación, con base en el listado de 26 parámetros dado anteriormente. La Figura 32A muestra resultados 3200 tabulados ejemplares para un ejemplo particular con características de análisis de mordida y ángulo de arcos. En el ejemplo de la Figura 32A, las columnas indican una condición de submordida, relación normal de incisivos o sobremordida. Las filas representan las clases de oclusión y las condiciones de ángulo de los arcos. Como muestra la Figura 32A, el resaltado puede utilizarse para acentuar la visualización de información que indica una condición anormal u otra condición de particular interés. Para el paciente concreto del ejemplo de la Figura 32A, el análisis indica, como resultado, una condición de submordida con características de mordida de Clase III. Este resultado puede utilizarse para planificar el tratamiento, dependiendo de la gravedad y del criterio del profesional.

La Figura 32B muestra resultados 3200 tabulados ejemplares para otro ejemplo con análisis de torque para los incisivos superiores e inferiores, utilizando los parámetros 3 y 4 del listado dado anteriormente.

La Figura 32C muestra resultados 3200 tabulados ejemplares para otro ejemplo con evaluación de birretrusión o biprotrusión utilizando los parámetros calculados dados anteriormente como parámetros 5 y 21.

La Figura 32D muestra un listado ejemplar de sumario de resultados para el análisis cefalométrico de un paciente particular. El listado que se muestra se refiere a las indicaciones de análisis tomadas con relación a los parámetros 1 - 26 enumerados anteriormente. En el ejemplo particular de la Figura 32D, hay 13 resultados de comparaciones de parámetros utilizando parámetros biométricos e información de la dentición derivada como se describe en el presente documento. En la práctica, se podrían proporcionar más o menos resultados.

La información de los resultados del cálculo de la biometría puede ser proporcionada al profesional en varios formatos diferentes. La información tabular, tal como la que se muestra en las Figuras 31A - 32D, puede proporcionarse en forma de archivo, tal como por ejemplo en forma de valores separados por comas (CSV) que es compatible para su visualización y posterior cálculo en disposición de hoja de cálculo tabular, o puede indicarse de otras formas, tal como por ejemplo proporcionando un mensaje de texto. Una pantalla gráfica, como la que se muestra en la Figura 26, puede proporcionarse alternativamente como salida, con resultados particulares resaltados, tales como por ejemplo acentuando la intensidad o el color de la pantalla para los rasgos en los que los parámetros medidos y calculados muestran relaciones biométricas anormales, como sobremordida, submordida y otras condiciones.

Los parámetros biométricos computados pueden ser utilizados en una secuencia de análisis en la que los parámetros relacionados son procesados en combinación, proporcionando resultados que pueden ser comparados con información estadística recogida de una población de pacientes. La comparación puede utilizarse entonces para indicar relaciones anormales entre diversos rasgos. Esta información sobre la relación puede ayudar a mostrar cómo los diferentes parámetros se afectan mutuamente en el caso de un paciente en particular y puede proporcionar información resultante que se utiliza para guiar la planificación del tratamiento.

Refiriéndose de nuevo a la Figura 1, la memoria 132 puede utilizarse para almacenar una base de datos estadística de información cefalométrica recogida de una población de pacientes. A partir de la población de pacientes se pueden almacenar y analizar diversos datos biométricos que proporcionan información dimensional sobre los dientes y las estructuras de soporte relacionadas, con información añadida sobre la mordida, la oclusión y las interrelaciones de las partes de la cabeza y la boca basadas en estos datos. Los resultados del análisis pueden almacenarse a su vez, proporcionando una base de datos de valores predeterminados capaz de aportar una cantidad significativa de información útil para el tratamiento de los pacientes individuales. De acuerdo con una realización de la presente invención, los datos de los parámetros enumerados en la Figura 31 se calculan y almacenan para cada paciente, y pueden almacenarse para unos cientos de pacientes o para al menos un grupo estadísticamente significativo de pacientes. La información almacenada incluye información útil para determinar los intervalos que se consideran normales o anormales y que necesitan corrección. Entonces, en el caso de un paciente individual, la comparación entre los datos biométricos del paciente y los valores almacenados calculados a partir de la base de datos puede ayudar a orientar un plan de tratamiento eficaz.

Como es bien sabido por los expertos en ortodoncia y técnicas relacionadas, las relaciones entre los diversos parámetros biométricos medidos y calculados para diversos pacientes pueden ser complejas, de modo que deben calcularse y compararse múltiples variables para evaluar adecuadamente la necesidad de una acción correctiva. El motor de análisis descrito de forma sencilla con respecto a las Figuras 27 y 28 compara diferentes pares de parámetros y proporciona una serie de valores de salida binarios. En la práctica, sin embargo, se puede realizar un procesamiento más complejo, teniendo en cuenta el intervalo de condiciones y valores que se observan en la población de pacientes.

Resaltar los parámetros biométricos particulares medidos o calculados y los resultados proporciona datos útiles que pueden guiar el desarrollo de un plan de tratamiento para el paciente.

La Figura 33 muestra una visualización de resultados del sistema 3200 con un mensaje de recomendación 170 basado en los resultados del análisis y resaltando rasgos de la anatomía del paciente relacionadas con la recomendación. La Figura 34 muestra una pantalla 108 del sistema con una representación gráfica de los resultados 3200 del análisis. Se muestran vistas 3D anotadas (por ejemplo, 308a-308d), dispuestas en diferentes ángulos, junto con el mensaje 170 de recomendación y los controles 166.

De acuerdo con una realización de la presente divulgación, un programa informático ejecuta instrucciones almacenadas que realizan un análisis cefalométrico 3D sobre datos de imagen a los que se accede desde una memoria electrónica de acuerdo con el procedimiento descrito. Las instrucciones programadas configuran el procesador para formar un motor de análisis para calcular y evaluar las medidas cefalométricas. Como puede ser apreciado por los expertos en la técnica de procesamiento de imágenes, un programa informático de una realización de la presente divulgación puede ser utilizado por un sistema informático de propósito general adecuado, tal como un ordenador personal o estación de trabajo. Sin embargo, se pueden utilizar muchos otros tipos de sistemas informáticos para ejecutar el programa informático de la presente divulgación, incluyendo un procesador dedicado o uno o más procesadores en red. El programa informático para realizar las realizaciones ejemplares del procedimiento puede almacenarse en un medio de almacenamiento legible por ordenador. Este medio puede incluir, por ejemplo, medios de almacenamiento magnéticos (tal como un disco duro) o una cinta magnética; medios de almacenamiento óptico, tal como un disco óptico, una cinta óptica, o un código de barras legible por máquina; dispositivos de almacenamiento electrónico de estado sólido, tal como una memoria de acceso aleatorio (RAM) o una memoria de sólo lectura (ROM); o cualquier otro dispositivo o medio físico empleado para almacenar un programa informático. Los programas informáticos para realizar las realizaciones de procedimientos ejemplares también pueden almacenarse en un medio de almacenamiento legible por ordenador conectado al procesador de imágenes a través de Internet u otro medio de comunicación. Los expertos en la técnica reconocerán además que el equivalente de dicho producto de programa informático también puede construirse en hardware.

Se comprenderá que los productos de programa informático de la presente divulgación pueden hacer uso de diversos algoritmos y procesos de manipulación de imágenes que son bien conocidos. Se comprenderá además que la realización del producto de programa informático de la presente divulgación puede incorporar algoritmos y procesos no mostrados o descritos específicamente en la presente memoria que son útiles para su implementación. Tales algoritmos y procesos pueden incluir utilidades convencionales que están dentro de la habilidad ordinaria de la técnica de procesamiento de imágenes. Aspectos adicionales de tales algoritmos y sistemas, y hardware y/o software para producir y de otro modo procesar las imágenes o cooperar con las realizaciones ejemplares del producto de programa informático de la presente divulgación, no se muestran o describen específicamente en la presente memoria y pueden seleccionarse de tales algoritmos, sistemas, hardware, componentes y elementos conocidos en la técnica.

La invención se ha descrito en detalle con referencia particular a las realizaciones preferentes en la actualidad, pero se comprenderá que pueden efectuarse variaciones y modificaciones que están dentro del alcance de la invención. Por lo tanto, las realizaciones desveladas en la presente se consideran en todos los aspectos ilustrativas y no restrictivas. El alcance de la invención se indica en las reivindicaciones adjuntas.

Claims (11)

REIVINDICACIONES

1. Un procedimiento (200) para el análisis cefalométrico 3D de un paciente, el procedimiento (200) ejecutado al menos en parte en un procesador informático, y que comprende:

mostrar (S200) datos de imagen de volumen reconstruidos a partir de una tomografía computarizada de la cabeza de un paciente desde al menos una primera vista 2D;

aceptar (S220) una instrucción de operador que posiciona y muestra al menos una marca de referencia (414, 504, 506, 508, 510) sin etiquetar la al menos una marca de referencia (414, 504, 506, 508, 510) según lo posicionado por el operador en la al menos primera vista 2D mostrada;

posteriormente identificar (S230) una característica anatómica correspondiente a la al menos una marca de referencia (414, 504, 506, 508, 510) según lo posicionado por el operador;

segmentar (S104) uno o más elementos de la dentición dentro de la boca del paciente;

computar biométricamente (S250) uno o más parámetros cefalométricos para el paciente de acuerdo con los datos de la al menos una marca de referencia (414, 504, 506, 508, 510) según lo posicionado por el operador y los uno o más elementos segmentados de la dentición utilizando un sistema de referencia de características anatómicas ortogonales directas; y

mostrar (S250) uno o más resultados generados a partir del análisis de uno o más parámetros cefalométricos computados.

2. El procedimiento (200) de la reivindicación 1, en el que mostrar (S250) los resultados de la evaluación comprende mostrar texto, mostrar gráficos o mostrar tanto texto como información gráfica.

3. El procedimiento (200) de la reivindicación 1, en el que mostrar (S250) uno o más resultados comprende además realizar el análisis en un procesador informático configurado como motor de análisis cefalométrico.

4. El procedimiento (200) de la reivindicación 1 comprendiendo además comparar el parámetro calculado con un valor determinado previamente. y mostrar un mensaje relacionado con la comparación.

5. El procedimiento (200) de la reivindicación 1 comprendiendo además mostrar la al menos una marca de referencia (414, 504, 506, 508, 510) según lo posicionado por el operador en una segunda vista 2D que es sustancialmente ortogonal a la primera vista 2D.

6. El procedimiento (200) de la reivindicación 1, en el que calcular y mostrar (S250) una pluralidad de parámetros cefalométricos comprende generar un marco de trabajo tridimensional relacionado con los parámetros cefalométricos computados.

7. El procedimiento (200) de la reivindicación 1, en el que mostrar (S250) los uno o más resultados comprende evaluar el parámetro calculado frente a un valor calculado a partir de un muestreo de una población de pacientes.

8. El procedimiento (200) de la reivindicación 1, en el que la al menos una marca de referencia (414, 504, 506, 508, 510) según lo posicionado por el operador identifica una característica anatómica que se encuentra fuera de la boca del paciente.

9. Un procesador lógico que está configurado con instrucciones codificadas para:

mostrar (S200) al menos una vista bidimensional de los datos de imagen de volumen reconstruidos de la cabeza de un paciente;

ejecutar (S220) una instrucción de operador que posiciona al menos una marca de referencia sin etiquetar la al menos una marca de referencia (414, 504, 506, 508, 510) según lo posicionado por el operador en la al menos una vista bidimensional mostrada;

mostrar la al menos una marca de referencia (414, 504, 506, 508, 510) según lo posicionado por el operador;

posteriormente identificar (S230) una característica anatómica de la cabeza correspondiente a la al menos una marca de referencia (414, 504, 506, 508, 510) según lo posicionado por el operador;

realizar (S104) la segmentación para segmentar al menos un elemento de la dentición dentro de la boca del paciente;

analizar (S250) el elemento de dentición segmentado y la al menos una marca de referencia (414, 504, 506, 508, 510) según lo posicionado por el operador, y calcular biométricamente uno o más parámetros cefalométricos de acuerdo con el análisis utilizando un sistema de referencia de características anatómicas ortogonales directas; y

mostrar (S250) los uno o más parámetros cefalométricos calculados a partir del análisis.

10. El procesador lógico de la reivindicación 9, en el que el procesador tiene además un motor de análisis configurado para comparar el parámetro calculado con un valor predeterminado y para mostrar un resultado de la comparación.

11. El procedimiento o el procesador lógico de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que la característica anatómica indica el agujero infraorbitario y/o el martillo.