3D-reconstruction of the channel of the lower alveolar nerve according to a computer tomography
Abstract
Proposed a semi-automatic mode of computer simulation algorithm for the nerve canal, based on computer tomography data processing. The discussed research deals with the adaptation of the classical «snake» method to the segmentation of images divided into a sequence of parallel planes. Arising problems and ways of eliminating them are considered. Used the threedimensional visualization algorithm, which takes into account the variability of the dimensions and shape of the nerve canal with high precision.
About the Authors
A. V. DalidovichBelarus
G. M. Karapetyan
Belarus
S. L. Kabak
Belarus
A. M. Nedzved
Belarus
A. V. Glinsky
Belarus
References
1. Даян, А. В. Значение ортопантомографии в топографической диагностике нижнечелюстного канала // Материалы конференции «Лучевая диагностика в стоматологии и челюстно-лицевой хирургии». – М., 2008. – С. 38–40.
2. Иванов, С. Ю., Гончаров И. Ю., Бизяев А. Ф. Анализ причин и профилактика ранних осложнений лечения пациентов с применением пластиночных дентальных имплантатов// Материалы Всероссийской научно-практической конференции стоматологов Башкортастана. – Уфа, 2002. – С. 141–143.
3. Моисеева, И. Л. Сравнительная характеристика программ-просмотрщиков конусно-лучевой компьютерной томографии // X-Ray Art №1 (01) сентябрь 2012, с: 46–51.
4. Турлапов, В. Е., Васильев Е. П., Белокаменская А. А., Новожилов М. М., Параллельный алгоритм 3D реконструкции внутренних органов по данным томографии на основе метода активного контура // Материалы конференции «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2016)», Нижний Новгород, 2016, с: 482–489.
5. Yaul, H. T., Y. K. Lin2, L. S. Tsou3 and C. Y. Lee4, An Adaptive Region Growing Method to Segment Inferior Alveolar Nerve Canal from 3D Medical Images for Dental Implant Surgery // ComputerAided Design and Applications August 2013. P 743–752.
6. Michael Kass, Andrew Witkin and Demetri Terzopoulos. Snakes: Active contour models // Int. Journal of Computer Vision. 1988. Vol. 1, No. 4, P. 321–331.
7. Yan Zhou, Wei-Ren Shi, Wei Chen, Yong-lin Chen, Ying Li, Li-Wen Tan. Active contours driven by localizing region and edgebased intensity fitting energy with application to segmentation of the left ventricle in cardiac CT images // Neurocomputing. 2015. Vol. 156. P. 199–210.
8. Saif Yousif Abdullah Al-Siweedi, P. Nambiar, P. Shanmuhasuntharam, andW. C. Ngeow, Gaining Surgical Access for Repositioning the Inferior Alveolar Neurovascular Bundle // Scientific World Journal, Volume 2014, 11 pages.
9. Bartling R, Freeman K, Kraut RA. The incidence of altered sensation of the mental nerve after mandibular implant placement // J Oral Maxillofac Surg. 1999. – 57(12). – P. 1408–12.
10. Carla Cabral dos Santos AcciolyLins; Raphaelle Lima de Almeida Beltrão; Wilber Fellipe de Lima Gomes & Márcia Maria Ribeiro, Study of Morphology of Mandibular Canal Through Computed Tomography // Int. J. Morphol. vol. 33 no. 2 Temuco jun. 2015, p: 553–557.
Review
For citations:
Dalidovich A.V., Karapetyan G.M., Kabak S.L., Nedzved A.M., Glinsky A.V. 3D-reconstruction of the channel of the lower alveolar nerve according to a computer tomography. Military Medicine. 2017;(4):65-69. (In Russ.)
JATS XML