Zukünftige Entwicklungen in der digitalen dentalen Volumentomografie – Teil 1

Drucken Von , PD Dr. Ralf Schulze    
aktualisiert am 18.04.2011

Die rasch fortschreitende technische Entwicklung führt dazu, dass neue Detektions- und Rekonstruktionsverfahren im Bereich des zahnärztlichen Röntgens zur Verfügung stehen. Auch die noch junge Technik der dentalen Volumentomografie (DVT), wie das Verfahren im offiziellen Sprachgebrauch des Bundesministeriums für Umwelt jetzt heißt, wird sich weiter entwickeln. Die DVT wird qualitativ besser werden und die Strahlendosis wird bei gleicher Qualität reduziert werden. 3D- und 4D-Techniken werden die traditionellen Aufnahmen zunehmend verdrängen. Das Matchen verschiedener Bildmodalitäten und Aufnahmearten wird allmählich zum Standard werden und dem Anwender neue technische Kenntnisse abverlangen. Dieser Artikel fasst die aktuellen Entwicklungen zusammen und gibt einen Ausblick auf die nähere Zukunft.


Technische Entwicklung bis heute



Beginnend in den 1980er Jahren wurde die DVT-Technik als Alternative zur konventionellen Computertomografie (CT) [1, 2] entwickelt. Sie wird seit den 1990er Jahren zunehmend in der Zahnmedizin eingesetzt [3]. DVT-Geräte verwenden zur Bildaufnahme einen C-Arm, der die Strahlenquelle gegenüberliegend von einem Flächendetektor fixiert. Der Detektor besteht dabei aus einer Matrix von Tausenden einzelner Röntgendetektoren, welche die empfangene Strahlung proportional in ein elektrisches Signal umwandeln. Über den angeschlossenen Computer wird aus dem elektrischen Signal dann für jeden Bildpunkt (Pixel) ein Grauwert errechnet. Diese Projektionsaufnahmen entstehen daher identisch wie andere digitale Röntgenaufnahmen. Der C-Arm mit den beiden Komponenten (Strahlenquelle, Detektor) führt pro Aufnahme eines DVT-Datensatzes eine Rotationsbewegung zwischen 180° und 360° um den Patientenkopf durch. Dabei wird für jeden Winkelgrad ein oder mehrere Projektionsröntgenbild(er) aufgenommen. Aus den entstandenen Einzelbildern werden dann dreidimensionale Datensätze rekonstruiert. Die dafür genutzten Algorithmen sind entscheidend für die Qualität des 3D-Datensatzes. Auf die Entwicklungen in diesem Bereich wird später noch eingegangen.

Im Gegensatz zum klassischen CT kommt beim DVT ein kegel- bzw. konusförmiges Strahlenbündel zum Einsatz (daher der englische Begriff „Cone Beam Computed Tomography“). Es werden also nicht einzelne eindimensionale Projektionsprofile wie beim klassischen CT mithilfe eines Zeilensensors aufgenommen – was mehrfache Umläufe erfordern würde – sondern das ganze Volumen wird durch Einsatz des Strahlenkegels und eines Flächensensors registriert. Die Scanzeiten der DVT-Geräte liegen dabei üblicherweise zwischen 10 und 40 Sekunden. Zusätzlich kann die Strahlenquelle während des Umlaufs gepulst werden, was die effektive Expositionszeit verringert [4].

Ein Vorteil der DVT-Technik liegt in der im Durchschnitt verringerten Strahlenexposition im Vergleich zum CT [5, 6]. Anfänglich hieß es, die Strahlenexposition des kleinstvolumigen Accuitomo 3D (J. Morita Co., Kyoto, Japan) bewege sich in der Größenordnung einer einzelnen Intraoralaufnahme [4]. Diese Werte sollten aber mit großer Vorsicht interpretiert werden, da sie zum Teil aus Angaben der maßgeblich am Bau des Gerätes beteiligten Ingenieure aus einem Konferenzband zitiert wurden [7] und seither nie wieder in dieser geringen Höhe publiziert worden sind. Auch die bisher üblichen Detektoren, bestehend aus CCD-Sensor und Bildverstärker, wurden durch Flatpanel-Detektoren, z.B.
Tab. 1
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aus amorphem Selen, verdrängt. Im Vergleich zu den anfänglich verwendeten Bildverstärkern benötigen sie eine deutlich höhere Expositionsenergie [8]. Es kann also davon ausgegangen werden, dass die Strahlenexposition bei Geräten neuerer Bauart höher ist. Bei ihnen liegen die publizierten Werte für die effektive Dosis ca. um den Faktor 10 höher als bei digitalen Intraoralaufnahmen [9, 10]. Diese im Vergleich zur zweidimensionalen Röntgentechnik deutlich erhöhte Dosis der DVT-Geräte erfordert künftige Weiterentwicklungen (Tab. 1).

Notwendigkeit weiterer Entwicklungen



Beim heutigen Stand der Technik erschweren zahlreiche Artefakte die diagnostische Auswertung der Bilder zum Teil. Grundsätzlich gilt, dass Artefakte durch die sehr vereinfachten mathematischen Annahmen bei der Berechnung des Volumendatensatzes entstehen, die nicht genau zum tatsächlichen physikalischen Messvorgang passen [12, 13].

Besonders auffällig sind sowohl in der CT als auch der DVT die Auslöschungs- und Aufhärtungsartefakte. Auslöschungen entstehen vor allem hinter sehr radioopaken Strukturen wie Metall- oder Keramikrestaurationen. Die vom Detektor registrierte Strahlenintensität befindet sich hinter diesen Objekten quasi bei Null. Somit kann an diesen Stellen keine korrekte Absorption berechnet werden, wodurch diese fehlerhaften Werte bei der Rekonstruktion ins Volumen zurückprojiziert werden. Wenn die Strahlung nicht komplett durch das dichte Metall absorbiert wird, entstehen sogenannte Aufhärtungsartefakte. Der mathematische Rekonstruktionsvorgang geht von nur einer Wellenlänge aus. Die emittierte Strahlung ist jedoch polychromatisch, beinhaltet also ein Spektrum verschiedenster Wellenlängen. Hierbei wird durch stark absorbierende Strukturen wie z.B. Metalle der niederenergetische Anteil des Spektrums (lange Wellenlänge) herausgefiltert, während die hochenergetische Strahlung die Struktur passiert. Ein derartiges Metall (z.B. ein Titanimplantat) ist daher technisch gesehen nichts anderes als ein Filter, der sich innerhalb des aufzunehmenden Objektes befindet [11]. Da der Rekonstruktionsvorgang diese Änderung zwischen ausgesandtem und detektiertem Spektrum einfach ignoriert, kommt es zu einem nichtlinearen Fehler in den berechneten Volumendaten. Diese werden immer in Projektionsrichtung verteilt, d.h. in der Ebene der Umlaufbahn des Gerätes.

Ein weiterer nicht einfach zu korrigierender Fehler entsteht bei kleinerem Field of View (FoV) durch das sogenannte lokale Tomografie-Problem [14]. Da das FoV sich inmitten des durchstrahlten Objektes befindet, repräsentieren die Grauwerte in DVT-Datensätzen nicht die tatsächliche Dichte des dargestellten Objektes. Dies liegt daran, dass die Röntgenstrahlen auf ihrem Weg durch das FoV bis zum Detektor weitere röntgenopake Strukturen passieren, deren Absorption sich zu der im FoV vorhandenen Absorption aufaddiert. Weiterhin wird aufgrund der hohen Kosten großer
Abb. 1: Wasserbehälter, aufgenommen mit einem kleinvolumigen DVT-Gerät. Deutlich sichtbar sind die Ringartefakte im axialen Schnitt (z-Slice), die sich in den beiden anderen Ebenen als vertikale parallele Linien darstellen.
Abb. 1: Wasserbehälter, aufgenommen mit einem kleinvolumigen DVT-Gerät. Deutlich sichtbar sind die Ringartefakte im axialen Schnitt (z-Slice), die sich in den beiden anderen Ebenen als vertikale parallele Linien darstellen.
Flatpanel-Detektoren bei der Fertigung der DVT-Geräte ein technischer Kompromiss eingegangen, der die Verwendung kleinerer Detektoren ermöglicht. Dabei wird die Achse zwischen Sensor und Röntgenquelle in dem Maße exzentrisch ausgerichtet, dass nur das Zentrum des FoV in 360° durchfahren wird, während periphere Teile des FoV nur einen 180°-Scan erfahren. Es wird angenommen, dass der plötzliche Übergang zwischen diesen beiden Regionen zu Ringartefakten führt (Abb. 1). Rauschen, welches allgemein nicht als Artefakt angesehen wird, führt zu weiterer Verringerung der Bildqualität, die anhand des Signal-Rauschabstandes definiert ist. Wegen der reduzierten Strahlenintensität der DVT kommt hier das Grundrauschen mehr zum Vorschein. Das kann dazu führen, dass Bildanteile schwerer zu interpretieren sind als in einer konventionellen CT-Aufnahme derselben Region. Verschiedene weitere Fehler in den Datensätzen, wie z.B. Aliasing-Artefakte (Streifenmuster), partielle Volumeneffekte und Streuungsartefakte, können die Qualität der DVT-Daten weiter reduzieren [12, 13]. Die größten Verbesserungsmöglichkeiten der DVT-Daten sind daher im Bereich der Software zu sehen.

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Zukünftige Entwicklungen in der digitalen dentalen Volumentomografie – Teil 2

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Tab. 1   Abb. 1: Wasserbehälter, aufgenommen mit einem kleinvolumigen DVT-Gerät. Deutlich sichtbar sind die Ringartefakte im axialen Schnitt (z-Slice), die sich in den beiden anderen Ebenen als vertikale parallele Linien darstellen.  


Literaturverzeichnis

[1] Altschuler M, Censor Y, Eggermont P et al.: Demonstration of a software package for the reconstruction of the dynamically changing structure of the human heart from cone beam x-ray projections. J medical systems 4, 289–304 (1980)

[2] Minerbo G: Maximum entropy reconstruction from cone-beam projection data. Computers in biology and medicine 9, 29–37 (1970)

[3] Arai Y, Tammisalo E, Iwai K et al.: Development of a compact computed tomographic apparatus for dental use. Dentomaxillofacial Radiology 28, 245–248 (1999)

[4] Patel S: New dimensions in endodontic imaging: Part 2. Cone beam computed tomography. Int Endo J 42, 463–475 (2009)

[5] Ludlow JB, Ivanovic M: Comparative dosimetry of dental CBCT devices and 64-slice CT for oral and maxillofacial radiology. Oral surgery, oral medicine, oral pathology, oral radiology, and endodontics 106, 930–938 (2008)

[6] Schulze R, Hassfeld S, Schulze D et al.: Dentale Volumentomographie (DVT). – S1-Empfehlung. Dtsch Zahnärztl Z 64, 490–496 (2009)

[7] Arai Y, Honda K, Iwai K, Shinoda K: Practical model ,3DX’ of limited cone-beam X-ray CT for dental use. International Congress Series 2001, 713–718 (2001)

[8] Scarfe W, Farman A: What is Cone-Beam CT and How Does it Work? Dental clinics of North America 52, 707–730 (2008)

[9] Garcia Silva MA, Wolf U, Heinicke F et al.: Effective dosages for recording Veraviewepocs dental panoramic images: analog film, digital, and panoramic scout for CBCT. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod 106, 571–573 (2008)

[10] Huumonen S, Kvist T, Gröndahl K, Molander A: Diagnostic value of computed tomography in re-treatment of root fillings in maxillary molars. Int Endo J 39, 827–833 (2006)

[11] Schulze RKW, Berndt D, d’Hoedt, B: On Cone-Beam Computed Tomography artifacts induced by titanium implants. Clin Oral Impl Res 21, 100–107 (2010)

[12] Schulze R, Heil U, Gross D, Brüllmann DD et al.: Artifacts in CBCT: a Review. Dentomaxillofacial Radiology. In print (2011)

[13] Schulze R: Strahlendosis bei der röntgenologischen Bildgebung für implantologische Fragestellungen im Vergleich: Intraoral-, Panoramaschichtaufnahme, DVT und CT. Implantologie 17, 377–386 (2009)

[14] Siltanen S, Kolehmainen V, Järvenpäa S, Kaipio JP, Koistinen P, Lassas M, Pirttil J, Somersalo E: Statistical inversion for medical x-ray tomography with few radiographs: I. General theory. Physics in medicine and biology 48, 1437–1463 (2003)
 
[15] Feldkamp LA, Davis LC, Kress JW: Practical cone-beam algorithm. Journal of the Optical Society of America 1, 612–619 (1984)

[16] Radon J: Über die Bestimmung von Funktionen durch ihre Integralwerte längs gewisser Mannigfaltigkeiten. Berichte über die Verhandlungen der Königlich-Sächsischen Gesellschaft der Wissenschaften zu Leipzig, Math Phys Kl 69, 262–277 (1917)

[17] Mueller K: Fast and accurate three-dimensional reconstruction from cone-beam projection data using algebraic methods. Thesis for the Degree Doctor of Philosophy in the Graduate School of The Ohio State University Ohio, USA (1998)

[18] Groß D, Heil U, Schulze R et al.: GPU-based volume-reconstruction from very few arbitrarily aligned x-ray images. SIAM J Scient Comp 31, 4204–4221 (2009)

[19] Mueller K, Xu F, Neophytos N: Why do commodity graphics hardware boards (GPUs) work so well for acceleration of computed tomography? SPIE Electronic Imaging 1–12 (2007)

[20] Hyvönen N, Kalke M, Lassas M et al.: Three-dimensional X-ray imaging using hybrid data collected with a digital panoramic device. Mathematics Subject Classification. Primary: 92C55; Secondary: 65F22 (1991)

[21] Brüllmann DD, Seelge M, Schömer E et al.: Alignment of cone beam computed tomography data using intra-oral fiducial markers. Computerized medical imaging and graphics 34, 543–552 (2010)

[22] Maes F, Collignon A, Vandermeulen D et al.: Multimodality image registration by maximization of mutual information. IEEE transactions on medical imaging 16, 187–198 (1997)

[23] Dranischnikow E, Brüllmann DD, Schulze R et al.: A parallel approach for alignment of multimodal grid-based data. Proceedings IADIS International Conference Applied Computing 2009, 330–337

[24] John C, Schwanecke U, Brüllmann DD: Contact-free volumetric measurement and documentation of facial turgors during the healing period after dental surgery. Computer Science – Research and Development. Online First (2010)

[25] Pfeifer F, Weitkamp T, Bunk O, David C: Phase retrieval and differential phase-contrast imaging with low-brilliance X-ray sources. Nature Physics 2, 258–261 (2006)

[26] Weitkamp T, Diaz A, David C et al.: X-ray phase imaging with a grating interferometer. Optics express 13, 6296–6304 (2005)

PD Dr. Ralf Schulze

Poliklinik für Zahnärztliche Chirurgie

Universitätsmedizin der Johannes-Gutenberg-Universität

PD Dr. med. dent. Ralf Schulze

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Schulze

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