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POLITesi - Archivio digitale delle tesi di laurea e di dottorato

The maxillary transverse deficiency in the craniofacial region is one of the most common skeletal problem in the paediatric and adult population that involves the facial growth and several bones. Many different treatments are developed in order to correct the maxillary transverse deficiency: they can involve teeth, several bones, and some sutures of the skull. To choose the treatment, different factors are considered, such as age, sex, degree of maxillary hypoplasia and maturation of the palatal suture. These treatments are distinguished according to the type of correction that can be orthodontic, non-surgical orthopaedic or surgical correction. Nowadays, the appliances known as maxillary or palatal expanders are the most commonly used and provide both orthodontic and orthopaedic correction. In the recent years, a particular type of micro-implant-assisted rapid palatal expander (MARPE) known as maxillary skeletal expander (MSE) has been developed by Dr. Won Moon. It is composed of an expansion jackscrew that is positioned and fixed to the palatal bone between the zygomatic buttress bones without surgical intervention. Its body presents four palatal miniscrews and bilateral arms connected to molar bands (orthodontic bands on the back teeth) to stabilize the appliance during the expansion. The MSE device has a principle of skeletal anchorage that produces relatively parallel expansion by anchoring the posterior part of the palatine bone in bicortical manner and transmits the expansion force directly to the maxillary bone structures. The present work is developed in collaboration with the IRCCS Galeazzi, the University of Milan and Dr.Cantarella (University of California). Its aim is to implement an image registration algorithm to analyse the Cone Beam Computed Tomography (CBCT) images taken from some patients in an age range of 13 and 26. All three patients are treated by means of maxillary skeletal expander (MSE), thus through the expansion of the maxilla, in order to correct the maxillary transverse deficiency that is characterized by unilateral or bilateral crossbite. The image registration is an important process for medical imaging analysis whose goal is the alignment of the input images with respect to each other comparing them. In this way, the information contained in the processed images are extracted and clinical decisions are drawn. Since the alignment can be performed in any dimension, in the present study two algorithms were developed to investigate and calculate the deformation of the skeletal structures in the maxillo-facial region subsequent to the application of the MSE. The images aligned to implement the algorithms are the fixed image, i.e the reference image, and the moving image, that is the one which must be aligned with the reference image. The fixed image is the CBCT scan taken from the patients after the application of MSE, namely after the expansion of the maxilla. Instead, the moving image is the CBCT scan taken from the patients before the expansion of the maxilla, so previous the MSE application. In addition, to analyse the change of the skeletal structures, a mask image is also considered to focus the registration on the region of interest. The 2D image registration has been implemented considering the sample screen captures of the CBCT scan as input. These images refer to a single plane (axial plane) and they are saved in jpg format. Instead, in the 3D image registration all the CBCT scans in DICOM format are used considering each group of them as a 3D array. Image registration involves finding the optimal geometric transformation to maximize the correspondences between the fixed and moving image. It is characterized by a transformation model to define the geometric transformation between the images; a similarity metric to measure the alignment between the images; an optimization method to determine the best transformation for aligning the inputted images. Since the medical images have not the salient features, the intensity patterns of them are detected, whereas the correspondence between the fixed image and the moving image is established by means the Global Correlation or the Cross Correlation. The image registration algorithms have been implemented considering Ubuntu as specific operating system and Python as programming language. In addition, different tools and several libraries were used, namely ANTsPy, NumPy, OpenCv and Mathplotlib. After the image registration implementation, in the second part of the work a 3D model of the patient head and its skeletal structures from 3D CBCT scans is created by means of the volume segmentation. In such a way it is possible to identify and represent the displacements fields of maxillo-facial structures on the corresponding points of the 3D sample. The representation is obtained thanks to 3D slicer and Paraview software. The image registration has allowed to identify which skeletal structures are affected by the maxillary expansion after the application of MSE and to quantify their displacements. The results of 2D method are obtained only on the axial plane, whereas the results of the 3D method are obtained in the axial, frontal, and sagittal planes. Both the developed methods show that the maxillary, the palatine and the zygomatic bone and the zygomatic arch are the skeletal structures mostly involved in the expansion of the maxilla. The maxillary, the palatine and the zygomatic bone are subjected to a movement in lateral and forward direction, whereas the zygomatic arch is subjected to a bending that is caused by the action of MSE. Moreover, all these movements cause the disruption of the midpalatal suture that is an essential requirement to the maxilla expansion. During the expansion of the maxilla also a rotation takes places. It involves the zygomatic-maxillary complex which rotates around a centre of rotation near the proximal portion of the zygomatic process of the temporal bone. The results reflect the expectations of the surgeon thus proving the robustness of the algorithm. In conclusion, the methods presented in this thesis can be used for the development of more complex 3D FEM model to identify if the bending point of the zygomatic arch is really close to the zygomatic-temporal bone.

L’insufficienza trasversale mascellare nella regione cranio-facciale è uno dei problemi più comuni nella popolazione pediatrica e adulta che coinvolge la crescita delle strutture ossee facciali e numerose ossa. Nello specifico, le strutture ossee coinvolte sono la mascella, le ossa circum-maxilari, alcune suture del cranio e la struttura dento-alveolare. Molteplici trattamenti che coinvolgono queste strutture sono stati sviluppati per correggere l'insufficienza trasversale mascellare, e la loro scelta dipende da diversi fattori, come l’età, il sesso, il grado di ipoplasia mascellare e la maturazione della sutura mediopalatale. Tali trattamenti si distinguono a seconda del tipo di correzione se ortodontica, ortopedica non chirurgica o chirurgica. Al giorno d’oggi gli apparecchi più comunemente utilizzati sono gli espansori mascellari o palatali che prevedono una correzione sia ortodontica che ortopedica. Negli ultimi anni, il Dr. Won Moon ha sviluppato un particolare tipo di espansore palatale rapido assistito da microimpianto (MARPE) conosciuto come espansore scheletrico mascellare (MSE). L’apparecchio è costituito da un martinetto ad espansione che viene posizionato e fissato all'osso palatale tra le ossa zigomatiche senza la necessità di un intervento chirurgico. Il corpo principale presenta quattro microviti palatali e braccia bilaterali collegate alle fasce molari (bande ortodontiche sui denti posteriori) in modo da stabilizzare l'apparecchio durante l'espansione. Il principio di ancoraggio del suddetto espansore è tale da produrre un'espansione relativamente parallela ancorando la parte posteriore dell'osso palatale in maniera bicorticale e trasmettendo la forza di espansione direttamente alle strutture ossee mascellari. Lo scopo del presente lavoro, sviluppato in collaborazione con l'IRCCS Galeazzi, l'Università degli Studi di Milano e il Dott. Cantarella (Università della California), è quello di implementare un algoritmo di registrazione delle immagini per analizzare le scansioni ottenute con tomografia computerizzata a fascio conico (CBCT) di alcuni pazienti di età compresa tra i 13 e i 26 anni. I pazienti sono tutti trattati mediante espansore scheletrico mascellare (MSE), quindi attraverso l'espansione del mascellare superiore, al fine di correggere l’insufficienza trasversale mascellare caratterizzata da morso incrociato unilaterale o bilaterale. La registrazione delle immagini è un importante processo per l'analisi di imaging medico. Tale processo ha lo scopo di allineare le immagini in ingresso e confrontarle al fine di estrarre le informazioni contenute nelle immagini elaborate, utili per trarre decisioni cliniche. Poiché l'allineamento può essere eseguito su immagini di qualsiasi dimensione, nel presente studio sono stati sviluppati due algoritmi per indagare e calcolare la deformazione delle strutture ossee nella regione maxillo-facciale indotta dall'applicazione dell'espansore scheletrico mascellare (MSE). Le immagini allineate per implementare gli algoritmi sono l’immagine fissa, ovvero l’immagine di riferimento, e l'immagine in movimento, vale a dire l’immagine che deve essere allineata con l'immagine di riferimento. L'immagine fissa è la scansione CBCT presa dai pazienti dopo l'applicazione dell'espansore MSE, quindi dopo l'espansione della mascella. L'immagine in movimento, invece, è la scansione CBCT presa dai pazienti prima dell'espansione della mascella, pertanto precedente all'applicazione del MSE. Inoltre, per analizzare il movimento delle strutture scheletriche, è stata anche considerata un’immagine maschera in modo da focalizzare la registrazione sulla regione di interesse. La registrazione 2D è stata implementata considerando come input semplici catture dello schermo in formato jpg di scansioni CBCT acquisite in un unico piano (piano assiale). Diversamente, la registrazione 3D è stata implementata utilizzando tutte le scansioni CBCT in formato DICOM considerando ogni gruppo come un array 3D. Il processo di registrazione è caratterizzato da un modello di trasformazione per definire la trasformazione geometrica tra le immagini; da una metrica di similarità per misurare l'allineamento tra le immagini; da un metodo di ottimizzazione per determinare la migliore trasformazione per allineare le immagini immesse. Non avendo dettagli di rilievo, per rilevare le caratteristiche significative sono considerate le intensità delle immagini definite in scala di grigio, mentre la corrispondenza tra l'immagine fissa e quella in movimento è ottenuta mediante la correlazione globale o correllazione incrociata. Gli algoritmi di registrazione delle immagini sono stati implementati considerando Ubuntu come sistema operativo e Python come linguaggio di programmazione. Inoltre, sono stati utilizzati diversi strumenti e librerie, quali ANTsPy, NumPy, OpenCv e Mathplotlib. Dopo aver implementato gli algoritmi di registratione, nella seconda parte del lavoro è stato realizzato un modello 3D della testa del paziente e delle sue strutture scheletriche a partire dalle scansioni 3D CBCT mediante la segmentazione volumentrica. Pertanto è stato possibile identificare e rappresentare gli spostamenti delle strutture maxillo-facciali nei punti corrispondenti del modello ottenuto. Il modello è stato costruito utilizzando due software: 3D Slicer e Paraview. L'algoritmo di registrazione delle immagini ha permesso di identificare quali strutture ossee sono influenzate nell'espansione mascellare indotta dall'applicazione dell’espansore MSE e di stimare i loro spostamenti. I risultati del metodo in 2D sono ottenuti esclusivamente sul piano assiale, mentre nel metodo in 3D sono stati ricavati risultati sul piano assiale, frontale e sagittale. Entrambi i metodi sviluppati mostrano che l'osso mascellare, palatale e zigomatico e l'arco zigomatico sono le strutture scheletriche maggiormente coinvolte nell'espansione della mascella. L'osso mascellare, palatale e zigomatico sono soggetti ad un movimento in direzione laterale e in avanti, mentre l'arco zigomatico è soggetto a flessione causata dall'azione di MSE. Inoltre, tutti questi movimenti provocano la rottura della sutura mediopalatale che è un requisito essenziale per l'espansione della mascella. Durante l'espansione della mascella avviene anche una rotazione che coinvolge il complesso zigomatico-mascellare, il quale ruota attorno ad un centro di rotazione vicino al processo zigomatico dell'osso temporale. I risultati riflettono le aspettative del chirurgo dimostrando così la robustezza dell'algoritmo. In conclusione, i metodi presentati in questa tesi possono essere utilizzati per lo sviluppo di modelli 3D FEM più complessi per identificare se il punto di flessione dell'arco zigomatico è realmente vicino all'osso zigomatico-temporale.

Maxillary expansion : analysis of the 3D displacements with image registration

Simiele, Francesca
2020/2021

Abstract

The maxillary transverse deficiency in the craniofacial region is one of the most common skeletal problem in the paediatric and adult population that involves the facial growth and several bones. Many different treatments are developed in order to correct the maxillary transverse deficiency: they can involve teeth, several bones, and some sutures of the skull. To choose the treatment, different factors are considered, such as age, sex, degree of maxillary hypoplasia and maturation of the palatal suture. These treatments are distinguished according to the type of correction that can be orthodontic, non-surgical orthopaedic or surgical correction. Nowadays, the appliances known as maxillary or palatal expanders are the most commonly used and provide both orthodontic and orthopaedic correction. In the recent years, a particular type of micro-implant-assisted rapid palatal expander (MARPE) known as maxillary skeletal expander (MSE) has been developed by Dr. Won Moon. It is composed of an expansion jackscrew that is positioned and fixed to the palatal bone between the zygomatic buttress bones without surgical intervention. Its body presents four palatal miniscrews and bilateral arms connected to molar bands (orthodontic bands on the back teeth) to stabilize the appliance during the expansion. The MSE device has a principle of skeletal anchorage that produces relatively parallel expansion by anchoring the posterior part of the palatine bone in bicortical manner and transmits the expansion force directly to the maxillary bone structures. The present work is developed in collaboration with the IRCCS Galeazzi, the University of Milan and Dr.Cantarella (University of California). Its aim is to implement an image registration algorithm to analyse the Cone Beam Computed Tomography (CBCT) images taken from some patients in an age range of 13 and 26. All three patients are treated by means of maxillary skeletal expander (MSE), thus through the expansion of the maxilla, in order to correct the maxillary transverse deficiency that is characterized by unilateral or bilateral crossbite. The image registration is an important process for medical imaging analysis whose goal is the alignment of the input images with respect to each other comparing them. In this way, the information contained in the processed images are extracted and clinical decisions are drawn. Since the alignment can be performed in any dimension, in the present study two algorithms were developed to investigate and calculate the deformation of the skeletal structures in the maxillo-facial region subsequent to the application of the MSE. The images aligned to implement the algorithms are the fixed image, i.e the reference image, and the moving image, that is the one which must be aligned with the reference image. The fixed image is the CBCT scan taken from the patients after the application of MSE, namely after the expansion of the maxilla. Instead, the moving image is the CBCT scan taken from the patients before the expansion of the maxilla, so previous the MSE application. In addition, to analyse the change of the skeletal structures, a mask image is also considered to focus the registration on the region of interest. The 2D image registration has been implemented considering the sample screen captures of the CBCT scan as input. These images refer to a single plane (axial plane) and they are saved in jpg format. Instead, in the 3D image registration all the CBCT scans in DICOM format are used considering each group of them as a 3D array. Image registration involves finding the optimal geometric transformation to maximize the correspondences between the fixed and moving image. It is characterized by a transformation model to define the geometric transformation between the images; a similarity metric to measure the alignment between the images; an optimization method to determine the best transformation for aligning the inputted images. Since the medical images have not the salient features, the intensity patterns of them are detected, whereas the correspondence between the fixed image and the moving image is established by means the Global Correlation or the Cross Correlation. The image registration algorithms have been implemented considering Ubuntu as specific operating system and Python as programming language. In addition, different tools and several libraries were used, namely ANTsPy, NumPy, OpenCv and Mathplotlib. After the image registration implementation, in the second part of the work a 3D model of the patient head and its skeletal structures from 3D CBCT scans is created by means of the volume segmentation. In such a way it is possible to identify and represent the displacements fields of maxillo-facial structures on the corresponding points of the 3D sample. The representation is obtained thanks to 3D slicer and Paraview software. The image registration has allowed to identify which skeletal structures are affected by the maxillary expansion after the application of MSE and to quantify their displacements. The results of 2D method are obtained only on the axial plane, whereas the results of the 3D method are obtained in the axial, frontal, and sagittal planes. Both the developed methods show that the maxillary, the palatine and the zygomatic bone and the zygomatic arch are the skeletal structures mostly involved in the expansion of the maxilla. The maxillary, the palatine and the zygomatic bone are subjected to a movement in lateral and forward direction, whereas the zygomatic arch is subjected to a bending that is caused by the action of MSE. Moreover, all these movements cause the disruption of the midpalatal suture that is an essential requirement to the maxilla expansion. During the expansion of the maxilla also a rotation takes places. It involves the zygomatic-maxillary complex which rotates around a centre of rotation near the proximal portion of the zygomatic process of the temporal bone. The results reflect the expectations of the surgeon thus proving the robustness of the algorithm. In conclusion, the methods presented in this thesis can be used for the development of more complex 3D FEM model to identify if the bending point of the zygomatic arch is really close to the zygomatic-temporal bone.
GALBUSERA, FABIO
CANTARELLA, DANIELE
DEL FABBRO, MASSIMO
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
9-giu-2021
2020/2021
L’insufficienza trasversale mascellare nella regione cranio-facciale è uno dei problemi più comuni nella popolazione pediatrica e adulta che coinvolge la crescita delle strutture ossee facciali e numerose ossa. Nello specifico, le strutture ossee coinvolte sono la mascella, le ossa circum-maxilari, alcune suture del cranio e la struttura dento-alveolare. Molteplici trattamenti che coinvolgono queste strutture sono stati sviluppati per correggere l'insufficienza trasversale mascellare, e la loro scelta dipende da diversi fattori, come l’età, il sesso, il grado di ipoplasia mascellare e la maturazione della sutura mediopalatale. Tali trattamenti si distinguono a seconda del tipo di correzione se ortodontica, ortopedica non chirurgica o chirurgica. Al giorno d’oggi gli apparecchi più comunemente utilizzati sono gli espansori mascellari o palatali che prevedono una correzione sia ortodontica che ortopedica. Negli ultimi anni, il Dr. Won Moon ha sviluppato un particolare tipo di espansore palatale rapido assistito da microimpianto (MARPE) conosciuto come espansore scheletrico mascellare (MSE). L’apparecchio è costituito da un martinetto ad espansione che viene posizionato e fissato all'osso palatale tra le ossa zigomatiche senza la necessità di un intervento chirurgico. Il corpo principale presenta quattro microviti palatali e braccia bilaterali collegate alle fasce molari (bande ortodontiche sui denti posteriori) in modo da stabilizzare l'apparecchio durante l'espansione. Il principio di ancoraggio del suddetto espansore è tale da produrre un'espansione relativamente parallela ancorando la parte posteriore dell'osso palatale in maniera bicorticale e trasmettendo la forza di espansione direttamente alle strutture ossee mascellari. Lo scopo del presente lavoro, sviluppato in collaborazione con l'IRCCS Galeazzi, l'Università degli Studi di Milano e il Dott. Cantarella (Università della California), è quello di implementare un algoritmo di registrazione delle immagini per analizzare le scansioni ottenute con tomografia computerizzata a fascio conico (CBCT) di alcuni pazienti di età compresa tra i 13 e i 26 anni. I pazienti sono tutti trattati mediante espansore scheletrico mascellare (MSE), quindi attraverso l'espansione del mascellare superiore, al fine di correggere l’insufficienza trasversale mascellare caratterizzata da morso incrociato unilaterale o bilaterale. La registrazione delle immagini è un importante processo per l'analisi di imaging medico. Tale processo ha lo scopo di allineare le immagini in ingresso e confrontarle al fine di estrarre le informazioni contenute nelle immagini elaborate, utili per trarre decisioni cliniche. Poiché l'allineamento può essere eseguito su immagini di qualsiasi dimensione, nel presente studio sono stati sviluppati due algoritmi per indagare e calcolare la deformazione delle strutture ossee nella regione maxillo-facciale indotta dall'applicazione dell'espansore scheletrico mascellare (MSE). Le immagini allineate per implementare gli algoritmi sono l’immagine fissa, ovvero l’immagine di riferimento, e l'immagine in movimento, vale a dire l’immagine che deve essere allineata con l'immagine di riferimento. L'immagine fissa è la scansione CBCT presa dai pazienti dopo l'applicazione dell'espansore MSE, quindi dopo l'espansione della mascella. L'immagine in movimento, invece, è la scansione CBCT presa dai pazienti prima dell'espansione della mascella, pertanto precedente all'applicazione del MSE. Inoltre, per analizzare il movimento delle strutture scheletriche, è stata anche considerata un’immagine maschera in modo da focalizzare la registrazione sulla regione di interesse. La registrazione 2D è stata implementata considerando come input semplici catture dello schermo in formato jpg di scansioni CBCT acquisite in un unico piano (piano assiale). Diversamente, la registrazione 3D è stata implementata utilizzando tutte le scansioni CBCT in formato DICOM considerando ogni gruppo come un array 3D. Il processo di registrazione è caratterizzato da un modello di trasformazione per definire la trasformazione geometrica tra le immagini; da una metrica di similarità per misurare l'allineamento tra le immagini; da un metodo di ottimizzazione per determinare la migliore trasformazione per allineare le immagini immesse. Non avendo dettagli di rilievo, per rilevare le caratteristiche significative sono considerate le intensità delle immagini definite in scala di grigio, mentre la corrispondenza tra l'immagine fissa e quella in movimento è ottenuta mediante la correlazione globale o correllazione incrociata. Gli algoritmi di registrazione delle immagini sono stati implementati considerando Ubuntu come sistema operativo e Python come linguaggio di programmazione. Inoltre, sono stati utilizzati diversi strumenti e librerie, quali ANTsPy, NumPy, OpenCv e Mathplotlib. Dopo aver implementato gli algoritmi di registratione, nella seconda parte del lavoro è stato realizzato un modello 3D della testa del paziente e delle sue strutture scheletriche a partire dalle scansioni 3D CBCT mediante la segmentazione volumentrica. Pertanto è stato possibile identificare e rappresentare gli spostamenti delle strutture maxillo-facciali nei punti corrispondenti del modello ottenuto. Il modello è stato costruito utilizzando due software: 3D Slicer e Paraview. L'algoritmo di registrazione delle immagini ha permesso di identificare quali strutture ossee sono influenzate nell'espansione mascellare indotta dall'applicazione dell’espansore MSE e di stimare i loro spostamenti. I risultati del metodo in 2D sono ottenuti esclusivamente sul piano assiale, mentre nel metodo in 3D sono stati ricavati risultati sul piano assiale, frontale e sagittale. Entrambi i metodi sviluppati mostrano che l'osso mascellare, palatale e zigomatico e l'arco zigomatico sono le strutture scheletriche maggiormente coinvolte nell'espansione della mascella. L'osso mascellare, palatale e zigomatico sono soggetti ad un movimento in direzione laterale e in avanti, mentre l'arco zigomatico è soggetto a flessione causata dall'azione di MSE. Inoltre, tutti questi movimenti provocano la rottura della sutura mediopalatale che è un requisito essenziale per l'espansione della mascella. Durante l'espansione della mascella avviene anche una rotazione che coinvolge il complesso zigomatico-mascellare, il quale ruota attorno ad un centro di rotazione vicino al processo zigomatico dell'osso temporale. I risultati riflettono le aspettative del chirurgo dimostrando così la robustezza dell'algoritmo. In conclusione, i metodi presentati in questa tesi possono essere utilizzati per lo sviluppo di modelli 3D FEM più complessi per identificare se il punto di flessione dell'arco zigomatico è realmente vicino all'osso zigomatico-temporale.
Tesi di laurea Magistrale
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