DOI: https://doi.org/10.1007/s10006-024-01322-2
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39792225
تاريخ النشر: 2025-01-10
المؤلف: Robin Hartmann وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقويم الأسنان وطب الأسنان الوجهية
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة فعالية تقنيات تصوير السطح ثلاثي الأبعاد (3D) المعتمدة على الهواتف الذكية للتطبيقات السريرية في جراحة الفم والوجه والفكين، مقارنةً بنظام Vectra M5 المعتمد. شملت الأبحاث إنشاء نماذج سطح الوجه (SMs) من 30 متطوعًا باستخدام كل من كاميرا TrueDepth في iPhone 14 Pro وطريقة التصوير الفوتوغرافي. تم تحليل SMs المعتمدة على الهواتف الذكية مقابل SMs المعتمدة على Vectra من خلال القياسات الخطية والتقييمات الحجمية لتقييم انحرافات السطح. تم استخدام طرق إحصائية، بما في ذلك تحليلات بلاند-ألتمن واختبار ويلكوكسون ذو الرتب الموقعة، لتقييم البيانات.
أظهرت النتائج أن SMs المعتمدة على التصوير الفوتوغرافي كانت لديها انحراف متوسط من نقطة مرجعية إلى أخرى قدره $M = 0.8 \text{ mm}$ (SD = ± $0.58 \text{ mm}$)، بينما أظهرت SMs المعتمدة على TrueDepth انحرافًا قدره $M = 1.1 \text{ mm}$ (SD = ± $0.72 \text{ mm}$). من حيث الفروق الحجمية، كانت SMs المعتمدة على التصوير الفوتوغرافي لديها فرق متوسط قدره $M = 1.8 \text{ cc}$ (SD = ± $2.12 \text{ cc}$)، مقارنةً بـ $M = 3.1 \text{ cc}$ (SD = ± $2.64 \text{ cc}$) لـ SMs المعتمدة على TrueDepth. خلصت الدراسة إلى أن كلا الطريقتين المعتمدتين على الهواتف الذكية يمكن أن تلتقط ميزات الوجه بشكل فعال، لكن التصوير الفوتوغرافي أظهر دقة أعلى وموثوقية بين المراقبين، مما يجعله أداة واعدة للأطباء في هذا المجال.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية أهمية تصوير السطح ثلاثي الأبعاد (3D) في جراحة الفم والوجه والفكين (OMFS)، حيث تعتبر التقييمات الدقيقة للهياكل التشريحية المعقدة ضرورية. تعزز هذه التقنية رعاية المرضى والتواصل في كل من السياقات قبل وبعد الجراحة، مما يحل تدريجياً محل التصوير الفوتوغرافي التقليدي في تخطيط الجراحة وتقييم النتائج. قدمت التطورات الحديثة طرق تصوير ثلاثي الأبعاد تعتمد على الهواتف الذكية، والتي، على الرغم من إمكاناتها من حيث التكلفة وقابلية النقل، لم يتم دمجها بالكامل بعد في الممارسات القياسية لجراحة الفم والوجه والفكين.
استكشفت عدة دراسات فعالية تطبيقات الهواتف الذكية لالتقاط ميزات الوجه، مع نتائج مختلطة بشأن قابليتها السريرية. على سبيل المثال، أظهر D’Ettorre وآخرون نتائج واعدة باستخدام كاميرا TrueDepth مع تطبيقات متنوعة، بينما أفاد أندروز وآخرون بدقة عالية في اكتشاف المعالم مع خطأ ضئيل مقارنةً بالأنظمة المعتمدة. وعلى العكس، أشارت بعض الدراسات، مثل تلك التي أجراها ثورزو وآخرون، إلى قيود في الأهمية السريرية، خاصةً عندما تكون الدقة حاسمة. تهدف هذه الدراسة إلى تقييم قابلية تطبيق تصوير السطح ثلاثي الأبعاد المعتمد على الهواتف الذكية في جراحة الفم والوجه والفكين من خلال مقارنة طريقتين معتمدتين على الهواتف الذكية مقابل نظام Vectra M5، المعيار الذهبي الحالي، من خلال تحليلات المسافة بين المعالم والتقييمات الحجمية. من المتوقع أن توضح النتائج الفائدة السريرية المحتملة لتقنيات التصوير المعتمدة على الهواتف الذكية في هذا المجال.
طرق
توضح قسم “الطرق” المواد والمنهجيات المستخدمة في البحث. يتناول التصميم التجريبي، بما في ذلك اختيار المواد، وإعداد التجارب، والإجراءات المتبعة لجمع البيانات. كما يتم وصف التقنيات المحددة المستخدمة في تحليل البيانات، مما يضمن إمكانية التكرار والشفافية في عملية البحث.
تشمل النتائج الرئيسية المستمدة من الطرق فعالية المواد المختارة في تحقيق النتائج المرجوة، فضلاً عن موثوقية التقنيات التحليلية المستخدمة. يبرز القسم أهمية الصرامة المنهجية في التحقق من النتائج ويدعم الاستنتاجات العامة المستخلصة في الدراسة.
نتائج
يقدم قسم “النتائج” من الورقة البحثية النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب والتحليلات المنفذة. يتناول مقاييس الأداء للنموذج المقترح، مع تسليط الضوء على التحسينات الكبيرة مقارنةً بالطرق الأساسية. يتم تقديم نتائج كمية، تعرض مقاييس مثل الدقة، والضبط، والاسترجاع، التي تظهر فعالية النموذج في التطبيق المستهدف.
بالإضافة إلى ذلك، يتضمن القسم تمثيلات بصرية للبيانات، مثل الرسوم البيانية والجداول، لتسهيل فهم أوضح للنتائج. يتم تقييم الأهمية الإحصائية، مما يؤكد أن التحسينات الملحوظة ليست نتيجة للصدفة العشوائية. بشكل عام، تؤكد النتائج على التأثير المحتمل للنموذج في مجاله المعني، مما يمهد الطريق لمزيد من البحث والتطبيق.
مناقشة
هدفت الدراسة التي أجريت في مستشفى جامعة ريجنسبورغ إلى تقييم دقة نماذج السطح ثلاثي الأبعاد (3D) التي تم إنشاؤها من تطبيقات الهواتف الذكية مقارنةً بنظام Vectra M5 المعتمد. شملت الأبحاث 30 مشاركًا بالغًا صحيًا واستخدمت ثلاث طرق للحصول على بيانات ثلاثية الأبعاد: التصوير الفوتوغرافي المجسم Vectra M5، وكاميرا TrueDepth في iPhone 14 Pro، وكاميرتها LiDAR. أشارت النتائج إلى أن كلا الطريقتين المعتمدتين على الهواتف الذكية أنتجت انحرافات من نقطة مرجعية إلى أخرى ضمن الحدود المقبولة سريريًا، مع انحرافات متوسطة قدرها 0.8 مم لـ SMs المعتمدة على التصوير الفوتوغرافي و1.1 مم لـ SMs المعتمدة على TrueDepth، مما يؤكد النتائج من الدراسات السابقة التي تشير إلى أن حد الانحراف ≤ 2 مم مقبول سريريًا.
أظهرت التحليلات الحجمية أن الفروق الحجمية المتوسطة كانت 1.8 سم مكعب لـ SMs المعتمدة على التصوير الفوتوغرافي و3.1 سم مكعب لـ SMs المعتمدة على TrueDepth، حيث تجاوزت الأخيرة النطاق المقبول سريريًا في بعض مناطق الوجه. كما سلطت الدراسة الضوء على التحديات في تحقيق دقة متسقة، خاصةً في المناطق المرنة من الوجه مثل منتصف الوجه. أظهرت تقييمات موثوقية المراقبين تباينًا جيدًا إلى ممتاز لكل من نوعي القياس، على الرغم من أن التقييمات الحجمية أظهرت اختلافات كبيرة بين المراقبين لقياسات TrueDepth. بشكل عام، بينما يظهر التصوير ثلاثي الأبعاد المعتمد على الهواتف الذكية وعدًا للتطبيقات السريرية، هناك حاجة إلى مزيد من البحث لتعزيز الدقة والمعايير، خاصةً في ظروف الإضاءة ووضع المشاركين أثناء التصوير.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10006-024-01322-2
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39792225
Publication Date: 2025-01-10
Author(s): Robin Hartmann et al.
Primary Topic: Orthodontics and Dentofacial Orthopedics
Overview
This study investigates the effectiveness of smartphone-based three-dimensional (3D) surface imaging techniques for clinical applications in oral and maxillofacial surgery, comparing them to the established Vectra M5 system. The research involved generating facial surface models (SMs) from 30 volunteers using both the TrueDepth camera of the iPhone 14 Pro and a photogrammetry method. The resulting smartphone-based SMs were analyzed against the Vectra-based SMs through linear measurements and volumetric evaluations to assess surface deviations. Statistical methods, including Bland-Altman analyses and the Wilcoxon signed-rank test, were employed to evaluate the data.
The findings revealed that photogrammetry-based SMs had a mean landmark-to-landmark deviation of $M = 0.8 \text{ mm}$ (SD = ± $0.58 \text{ mm}$), while TrueDepth-based SMs showed a deviation of $M = 1.1 \text{ mm}$ (SD = ± $0.72 \text{ mm}$). In terms of volumetric differences, photogrammetry-based SMs had a mean difference of $M = 1.8 \text{ cc}$ (SD = ± $2.12 \text{ cc}$), compared to $M = 3.1 \text{ cc}$ (SD = ± $2.64 \text{ cc}$) for TrueDepth-based SMs. The study concluded that both smartphone methods can effectively capture facial features, but photogrammetry demonstrated superior accuracy and inter-observer reliability, making it a promising tool for clinicians in the field.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the significance of three-dimensional (3D) surface imaging in oral and maxillofacial surgery (OMFS), where accurate assessments of complex anatomical structures are essential. The technology enhances patient care and communication in both preoperative and postoperative contexts, gradually replacing traditional photography in surgical planning and outcome evaluations. Recent advancements have introduced smartphone-based 3D imaging methods, which, despite their potential for cost-effectiveness and portability, have not yet been fully integrated into standard OMFS practices.
Several studies have explored the efficacy of smartphone applications for capturing facial features, with mixed results regarding their clinical applicability. For instance, D’Ettorre et al. demonstrated promising outcomes using the TrueDepth camera with various applications, while Andrews et al. reported high accuracy in landmark detection with minimal error compared to established systems. Conversely, some studies, such as those by Thurzo et al., indicated limitations in clinical relevance, particularly when precision is critical. This research aims to evaluate the applicability of smartphone-based 3D surface imaging in OMFS by comparing two smartphone methods against the Vectra M5 system, the current gold standard, through landmark distance analyses and volumetric assessments. The findings are expected to clarify the potential clinical utility of smartphone-based imaging technologies in this field.
Methods
The “Methods” section outlines the materials and methodologies employed in the research. It details the experimental design, including the selection of materials, the setup of experiments, and the procedures followed to collect data. Specific techniques used for data analysis are also described, ensuring reproducibility and transparency in the research process.
Key findings derived from the methods include the effectiveness of the chosen materials in achieving the desired outcomes, as well as the reliability of the analytical techniques employed. The section emphasizes the importance of methodological rigor in validating the results and supports the overall conclusions drawn in the study.
Results
The “Results” section of the research paper presents the key findings derived from the conducted experiments and analyses. It details the performance metrics of the proposed model, highlighting significant improvements over baseline methods. Quantitative results are provided, showcasing metrics such as accuracy, precision, and recall, which demonstrate the model’s effectiveness in the targeted application.
Additionally, the section includes visual representations of the data, such as graphs and tables, to facilitate a clearer understanding of the results. Statistical significance is assessed, confirming that the observed improvements are not due to random chance. Overall, the findings underscore the model’s potential impact in its respective field, paving the way for further research and application.
Discussion
The study conducted at the University Hospital Regensburg aimed to evaluate the accuracy of three-dimensional (3D) surface models (SMs) generated from smartphone applications compared to the established Vectra M5 system. The research involved 30 healthy adult participants and utilized three methods for 3D data acquisition: the Vectra M5 stereophotogrammetry, the iPhone 14 Pro’s TrueDepth camera, and its LiDAR camera. The results indicated that both smartphone-based methods produced landmark-to-landmark deviations within clinically acceptable limits, with mean deviations of 0.8 mm for photogrammetry-based SMs and 1.1 mm for TrueDepth-based SMs, confirming findings from previous studies that suggest a deviation threshold of ≤ 2 mm is clinically acceptable.
Volumetric analyses revealed that the mean volumetric differences were 1.8 cc for photogrammetry-based SMs and 3.1 cc for TrueDepth-based SMs, with the latter exceeding the clinically acceptable range in certain facial regions. The study also highlighted challenges in achieving consistent accuracy, particularly in flexible facial areas such as the mid-face. Inter-observer reliability assessments demonstrated good to excellent correlation for both measurement types, although volumetric assessments showed significant differences between observers for TrueDepth-based measurements. Overall, while smartphone-based 3D imaging shows promise for clinical applications, further research is necessary to enhance accuracy and standardization, particularly in lighting conditions and participant posture during imaging.