Retrospective study on mandible morphology towards improving implant design
Date
2019-04
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Stellenbosch : Stellenbosch University
Abstract
ENGLISH ABSTRACT: Pre-surgery planning is crucial to the success of orthognathic surgery. With
the advancement in 3D imaging modalities, modern methods in predicting
a pathological mandible’s ideal geometry have improved. As a result, the
design of patient-specific implants has become more commonplace. Before this,
standard sized implants were inevitably used. Despite these enhanced virtual
reconstruction techniques, limitations in these methods still exist. The most
effective approach during virtual reconstruction is to replace the pathological
area with the unaffected region on the opposite half of the mandible. This
mirroring method becomes futile in scenarios where the disturbance overlaps
the mandibular midline. Therefore, the aim of this study was to develop a
virtual mandibular reconstruction technique for the purpose of aiding surgeons
during implant design, whilst accounting for this limitation. It was proposed
that this could be achieved by performing a retrospective investigation on the
population’s mandibular structure and developing prediction models based on
statistical methods.
Two prediction models were formulated: a sparse prediction model (SPM)
and a statistical shape model (SSM). The SPM offers a prediction of important
unknown mandibular measurements when receiving the values of known
measurements as an input, whilst the SSM provides an estimate for the full
mandibular geometry after receiving mandibular coordinates as an input. The
effectiveness of these techniques was tested by predicting missing anatomical
features on subjects not part of the dataset used to create the models. The
tests took place for two scenarios: the first being for when the plane of symmetry
is available and the second for when it’s not. For the first scenario
of testing, the mirroring method was also implemented, where the resulting
accuracy served as the baseline.
For both testing scenarios, the SSM clearly outperformed the SPM. Thus,
there is no clear benefit in using the SPM over the SSM for virtual reconstruction
scenarios. For the first scenario of testing, the SSM compared similarly
to the mirroring method, where no significant difference was found between
their respective accuracies (p<0.05). The difference between these two methods
lies in their restriction of use. Whilst the mirroring method is constrained
to situations such as the first scenario, the SSM has no such restriction. For
the second scenario, the SSM produced estimations with accuracies similar to
the first scenario, thus producing consistent accuracies in geometry prediction
regardless of the area being reconstructed. It was therefore concluded that a
SSM of the mandible presents itself as a modular virtual reconstruction technique
that successfully accounts for the limitations found in current methods.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Beplanning voor chirurgie is noodsaaklik vir die sukses van ortognatiese chirurgie. Modern metodes om n patologiese kakebeen se ideale geometrie te skep het verbeter met die bevordering van 3D-beeldmodaliteite. Daarom het die ontwerp van pasiënt-spesifieke inplantings meer algemeen geword. Dit was voorhein onvermydelik om standaard-grootte inplantings te gebruik. Ten spyte van hierdie verbeterde virtuele rekonstruksie tegnieke is daar steeds beperkinge met die metodes. Die mees effektiewe rekonstruksie manier is om die patologiese gebied te vervang met die onaangeraakde streek op die teenoorgestelde helfte van die kakebeen. Nietemin, hierdie spieëlmetode is nutteloss in gevalle waar die kakebeen versteuring die middellyn oorvleuel. Daarom was die doel van hierdie studie om ’n virtuele kakebeen rekonstruksie tegniek te ontwikkel om inplantingsontwerp te ondersteun tydens chirurgie wat hierdie beperkings voorkom. Dit is voorgestel dat dit bereik kan word deur ’n terugwerkende ondersoek op die populasie se kakebeen struktuur en die ontwikkeling van ’n voorspellingsmodelle wat gebaseer is op statistiese metodes. Twee voorspellingsmodelle is geformuleer: ’n skars voorspellingsmodel (SVPM) en ’n statistiese vormmodel (SVM). Die SVPM bied ’n voorspelling van belangrike onbekende kakebeen metings wanneer die waardes van bekende metings as ’n inset ontvang word. Die SVM lewer ’n voorspelling van die volledige kakebeen geometrie nadat die kakebeen koördinate as inset ontvang is. Die effektiwiteit van altwee tegnieke is getoets deur ontbrekende anatomiese kenmerke te voorspel op persone wat nie deel was van die datastel wat gebruik is om die modelle te skep nie. Die toetse het plaasgevind vir twee scenario’s: die eerste is vir wanneer die simmetrievlak beskikbaar is en die tweede vir wanneer dit nie is nie. Vir die eerste scenario van toetse is die spieëlmetode ook geïmplementeer en die resultate dien as die akkuraatheid basis vir die res van die toetse. Vir beide toets scenario’s het die SVM beter presteer as die SVPM. Daarom is daar geen duidelike voordeel in die gebruik van die SVPM oor die SVM vir virtuele rekonstruksiescenario’s nie. Vir die eerste scenario van toetse het die SVM geen beduidende verskil gewys in vergelyking met die spieëlmetode (met ’n akkuraatheid van p <0.05). Die twee metodes is onderskeibaar deur hulle verskillende beperkings van gebruik. Terwyl die spieëlmetode beperk word tot gevalle soos die eerste scenario, die SVM het geen sodanige beperkings nie. Vir die tweede scenario het die SVM skattings gelewer met n soortgelyke akkuratheid as die eerste scenario, en het dus konsekwente akkuraatheid in geometriese voorspellings gelewer ongeag die gebied wat herbou word. Daar is tot die gevolgtrekking gekom dat ’n SVM van n kakebeen n suksesvolle tegniek is vir modulère virtuele rekonstruksie wat die beperkings van huidige metodes voorkom.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Beplanning voor chirurgie is noodsaaklik vir die sukses van ortognatiese chirurgie. Modern metodes om n patologiese kakebeen se ideale geometrie te skep het verbeter met die bevordering van 3D-beeldmodaliteite. Daarom het die ontwerp van pasiënt-spesifieke inplantings meer algemeen geword. Dit was voorhein onvermydelik om standaard-grootte inplantings te gebruik. Ten spyte van hierdie verbeterde virtuele rekonstruksie tegnieke is daar steeds beperkinge met die metodes. Die mees effektiewe rekonstruksie manier is om die patologiese gebied te vervang met die onaangeraakde streek op die teenoorgestelde helfte van die kakebeen. Nietemin, hierdie spieëlmetode is nutteloss in gevalle waar die kakebeen versteuring die middellyn oorvleuel. Daarom was die doel van hierdie studie om ’n virtuele kakebeen rekonstruksie tegniek te ontwikkel om inplantingsontwerp te ondersteun tydens chirurgie wat hierdie beperkings voorkom. Dit is voorgestel dat dit bereik kan word deur ’n terugwerkende ondersoek op die populasie se kakebeen struktuur en die ontwikkeling van ’n voorspellingsmodelle wat gebaseer is op statistiese metodes. Twee voorspellingsmodelle is geformuleer: ’n skars voorspellingsmodel (SVPM) en ’n statistiese vormmodel (SVM). Die SVPM bied ’n voorspelling van belangrike onbekende kakebeen metings wanneer die waardes van bekende metings as ’n inset ontvang word. Die SVM lewer ’n voorspelling van die volledige kakebeen geometrie nadat die kakebeen koördinate as inset ontvang is. Die effektiwiteit van altwee tegnieke is getoets deur ontbrekende anatomiese kenmerke te voorspel op persone wat nie deel was van die datastel wat gebruik is om die modelle te skep nie. Die toetse het plaasgevind vir twee scenario’s: die eerste is vir wanneer die simmetrievlak beskikbaar is en die tweede vir wanneer dit nie is nie. Vir die eerste scenario van toetse is die spieëlmetode ook geïmplementeer en die resultate dien as die akkuraatheid basis vir die res van die toetse. Vir beide toets scenario’s het die SVM beter presteer as die SVPM. Daarom is daar geen duidelike voordeel in die gebruik van die SVPM oor die SVM vir virtuele rekonstruksiescenario’s nie. Vir die eerste scenario van toetse het die SVM geen beduidende verskil gewys in vergelyking met die spieëlmetode (met ’n akkuraatheid van p <0.05). Die twee metodes is onderskeibaar deur hulle verskillende beperkings van gebruik. Terwyl die spieëlmetode beperk word tot gevalle soos die eerste scenario, die SVM het geen sodanige beperkings nie. Vir die tweede scenario het die SVM skattings gelewer met n soortgelyke akkuratheid as die eerste scenario, en het dus konsekwente akkuraatheid in geometriese voorspellings gelewer ongeag die gebied wat herbou word. Daar is tot die gevolgtrekking gekom dat ’n SVM van n kakebeen n suksesvolle tegniek is vir modulère virtuele rekonstruksie wat die beperkings van huidige metodes voorkom.
Description
Thesis (MEng)--Stellenbosch University, 2019.
Keywords
Mandibular ramus, Jaws -- Abnormalities - Surgery, Mandible -- Reimplantation, Mandible -- Surgery -- Dental implants, Mandible -- Abnormalities, UCTD