INFLUÊNCIA DA FERRAMENTA DE REDUÇÃO DE ARTEFATO...
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i POLYANE MAZUCATTO QUEIROZ INFLUÊNCIA DA FERRAMENTA DE REDUÇÃO DE ARTEFATO METÁLICO NA QUALIDADE DE IMAGENS DE TCFC INFLUENCE OF METAL ARTEFACT REDUCTION TOOL IN QUALITY OF CBCT IMAGES PIRACICABA 2015
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POLYANE MAZUCATTO QUEIROZ
INFLUÊNCIA DA FERRAMENTA DE REDUÇÃO DE
ARTEFATO METÁLICO NA QUALIDADE DE
IMAGENS DE TCFC
INFLUENCE OF METAL ARTEFACT REDUCTION
TOOL IN QUALITY OF CBCT IMAGES
PIRACICABA
2015
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POLYANE MAZUCATTO QUEIROZ
INFLUÊNCIA DA FERRAMENTA DE REDUÇÃO DE ARTEFATO
METÁLICO NA QUALIDADE DE IMAGENS DE TCFC
INFLUENCE OF METAL ARTEFACT REDUCTION TOOL IN QUALITY
OF CBCT IMAGE
Dissertação apresentada à Faculdade de Odontologia de
Piracicaba da Universidade Estadual de Campinas, como
parte dos requisitos exigidos para obtenção do Título de
Mestra em Radiologia Odontológica, área de Radiologia
Odontológica.
Dissertation presents to the Piracicaba Dental School of the
University of Campinas, in partial fulfillment of the
requirements for the degree of Master in Dental Radiology,
Dental Radiology area.
Orientadora: Profa. Dra. Deborah Queiroz de Freitas França
PIRACICABA
2015
Universidade Estadual de Campinas
Faculdade de Odontologia de Piracicaba
Este exemplar corresponde à versão final defendida pela aluna Polyane Mazucatto Queiroz e orientada pela Prof.a Dr.a Deborah Queiroz de Freitas França
iv
v
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vii
RESUMO
Materiais de alta densidade física e alto número atômico quando presentes
no objeto escaneado podem resultar em artefato nas imagens tomográficas. O
artefato compromete a qualidade da imagem tomográfica, podendo inviabilizar o
uso dessa modalidade de diagnóstico. Com este trabalho, teve-se dois objetivos:
avaliar a ação da ferramenta de redução de artefato metálico (RAM) nas imagens
tomográficas de phantoms com diferentes materiais utilizados na Odontologia
(amálgama de prata, guta-percha e liga metálica) e avaliar a influência de diferentes
tamanhos de campo de visão (field of view - FOV) e de voxel sobre a ação da
ferramenta. Foram confeccionados três phantoms de resina acrílica com amostras
dos materiais estudados em seu interior. Os phantoms foram escaneados no
tomógrafo do aparelho Picasso Trio® (Vathec, Hwaseong, Coréia do Sul) com
diferentes FOVs (120x85 mm, 80x80 mm, 80x50 mm e 50x50 mm) e voxels (0,3
mm e 0,2 mm). Todos os escaneamentos foram realizados duas vezes com cada
parâmetro, uma sem ativação e uma com ativação da ferramenta de RAM. As
imagens foram avaliadas no programa OnDemand3D (CyberMed, Seul, Coréia do
Sul). Foram obtidos valores de média e desvio-padrão do histograma das áreas ao
redor das amostras e das áreas-controle e foi calculada a relação contraste-ruído
(RCR). Os dados foram submetidos à análise. Observou-se influência positiva da
ferramenta nos valores do desvio-padrão das áreas ao redor das amostras dos
materiais amálgama de prata e liga metálica. Não houve influência da utilização da
ferramenta sobre os valores das médias e valores de RCR. Na presença da
ferramenta de RAM, o FOV e o voxel não influenciaram os valores de desvio-padrão
das áreas ao redor das amostras. Foi possível concluir que a ferramenta mostrou-
se eficaz na redução do artefato gerado pelo amálgama de prata e pela liga
metálica; e a ação da ferramenta não é influenciada por diferentes FOVs e voxels,
de forma que esses parâmetros podem ser selecionados de acordo com o objetivo
do exame, sem haver alterações quando a ferramenta é utilizada.
viii
Palavras-chave1: Tomografia computadorizada de feixe cônico. Artefatos. Materiais
dentários.
1 Descritores em Ciência da Saúde (DeCS); disponível em http://decs.bvs.br/. Acessado em 17. Abr 2015.
ix
ABSTRACT
High density and high atomic number materials are scanned results in artefact
in tomographic image. The artefact compromises the quality of tomographic image,
which may make the image useless for the diagnosis. The aim of this study were:
to assess the action of metal artefact reduction (MAR) algorithm on tomographic
images of phantoms with different materials used in Dentistry (dental amalgam,
gutta-percha and dental alloy); to assess the influence of different sizes of field of
view (FOV) and voxel on the action of the MAR algorithm. Three phantoms were
made of acrylic resin with the dentals materials in their interior. The phantoms were
scanned on Picasso Trio® machine (Vathec, Hwaseong, South Korea) with different
FOVs (120x85 mm, 80x80 mm, 80x50 mm and 50x50 mm) and voxels (0.3 mm and
0.2 mm). All scans were performed twice with each parameter, without and with
activation of the MAR algorithm. The images were evaluated on the OnDemand3D
software (CyberMed, Seoul, South Korea). The mean and variation (standard
deviation - SD) of greyscale values of the histogram of the areas around samples
and control areas were obtained. The contrast-to-noise ratio (CNR) was calculated.
Data were statistically analyze. There was positive influence of the algorithm on the
SD of the areas around the samples of dental amalgam and dental alloy. There was
no influence of the algorithm on the mean of greyscale values and CNR. The FOV
and voxel did not influence the SD of the areas around the samples when the MAR
algorithm was active. In conclusion, the MAR algorithm showed positive effect in
reducing the artefact caused by dental amalgam and dental alloy; its action was not
influenced by different FOVs and voxels, so those parameters can be selected
according to the examination purpose, as there are no changes in the algorithm use.
x
Keywords1: Cone beam computed tomography. Artefacts. Dental Materials.
1 Medical Subjetc Heading (MeSH); available in http://www.nlm.nih.gov/mesh/MBrowser.html>. Accessed on 17 Apr 2015.
xi
SUMÁRIO
DEDICATÓRIA........................................................................................................xi
AGRADECIMENTOS............................................................................................xiii
INTRODUÇÃO..........................................................................................................1
CAPÍTULO 1 Avaliação da ferramenta de redução de artefato metálico nas imagens
de TCFC de diferentes materiais de uso odontológico.............................................5
CAPÍTULO 2: Evaluation of metal artefact reduction in cone-beam computed
tomography images of different dental materials.....................................................23
CAPÍTULO 3: Influência dos parâmetros de aquisição de imagem na ação da
ferramenta de redução de artefato metálico em imagens de TCFC.........................39
CAPÍTULO 4: Influence of scanning parameters on the efficacy of CBCT metal
artefact reduction....................................................................................................57
CONCLUSÃO.........................................................................................................75
REFERÊNCIAS......................................................................................................77
APÊNDICE 1: Metodologia detalhada....................................................................81
APÊNDICE 2: Resultados......................................................................................93
ANEXO 1: Comprovante de submissão – Artigo 1.................................................99
xii
ANEXO 2: Comprovante de submissão – Artigo 2...............................................101
xiii
Dedico este trabalho a minha mãe,
amor gratuito, puro e imensurável.
“Tão sublime quanto incondicional é o amor de mãe,
que nos molda e quando não, nos aceita.”
[Elaine Sekimura]
xiv
xv
AGRADECIMENTOS
À Deus.
“Deus tem duas moradas: uma nos céus e a outra nos corações ternos
e agradecidos.”
[Izaak Walton]
Pela vida, pela concretização dessa etapa e por todos que Ele colocou em
meus caminhos.
Aos meus pais, Branito e Lourdes.
“Os bons filhos são a coroa dos pais; os bons pais a glória dos filhos”
[Autor desconhecido]
Obrigada pelo apoio, pela minha formação pessoal e por acreditarem em
mim. A conclusão de mais essa etapa é nossa.
Aos mestres.
“Não conheço missão maior e mais nobre que a de dirigir as
inteligências jovens e preparar os homens do futuro.”
[D. Pedro II]
A minha orientadora Deborah Freitas, pela prontidão, dedicação e
orientação. Agradeço também por toda liberdade concedida, que me permitiu
desenvolver senso crítico e buscar novas ideias.
Ao professor Francisco Haiter, pelo apoio, oportunidades e conselhos a mim
destinados.
Aos professores Frab Bóscolo e Solange, pelo apoio e carinho tão
importantes nessa caminhada.
Ao professor Matheus Olivera, pela colaboração e dedicação nesse
trabalho, disponibilidade e prontidão.
Ao professor Francisco Groppo, pela ajuda e dedicação na execução da
estatística desse trabalho, além da paciência e compreensão.
xvi
Aos professores Karla Vasconcelos, Lourenço Correr e Matheus Oliveira
por todas as contribuições no exame de qualificação.
A todos os professores do Programa de Pós-graduação em Radiologia
Odontológica, meu sincero muito obrigada pelos ensinamentos
compartilhados e pela oportunidade de uma formação íntegra, profissional e
pessoal!
A professora Evelise Ono pelo apoio, amizade e incentivo.
Ao professor Ricardo Matheus, pela amizade, incentivo e disponibilidade.
Obrigada por estar sempre presente na minha formação, por acreditar em mim e
em meu trabalho e por todas as oportunidades!
Aos amigos.
“Amigos são tesouros sem preço e anjos sem asas.”
[Lourdes Duarte]
A minha família de sangue, Raíra, Viviane e Maria Clara e à aquela que
pude escolher: Brunella Flores, Camila Terra, Fabíola Calderan, Leandro
Martins, Sirlei Martins, Suzany Gasparetto. Obrigada pela amizade, apoio e
compreensão. É muito importante e gratificante ter vocês ao meu lado em mais essa
etapa!
A Luciane Sattolo e Waldeck Moreira, pelos momentos divididos, pelos
conselhos e pela amizade construída. E que sempre cultivemos essa amizade que
foi tão fundamental nessa etapa da minha vida. Com vocês ao meu lado, foi mais
fácil trilhar esses caminhos e chegar até aqui!
A todos os colegas e amigos do Programa de pós-graduação em Radiologia
Odontológica, nos nomes de Amanda Candemil, Gustavo Santaella, Karla
Rovaris, Karla Vasconcelos, Mayra Yamasaki, Tiago Nascimento e Yuri
Nejaim. Obrigada pela troca de conhecimentos e experiências e por construirmos
dia a dia essa jornada e a nossa amizade!
xvii
Aos amigos que Piracicaba me proporcionou conhecer e que a vida me
permita cultivar: Ana, Estêvão, Francielly, Jean, Samuel e Zulieth. Obrigada pelo
convívio diário e pelos momentos divididos.
Aos colegas e amigos de trabalho.
“Leve é a tarefa quando temos amigos para dividirmos o trabalho”
[Autor desconhecido]
Meus sinceros agradecimentos ao Marcos Blanco, técnico da área de
Materiais Dentários. Obrigada pela ajuda, orientação, determinação, persistência e
amizade! Obrigada por se envolver nesse trabalho como se fosse seu. Sem a sua
ajuda esse trabalho não teria acontecido e com sua amizade os obstáculos foram
mais simples.
Aos funcionários da Clínica de Radiologia Odontológica Giselda, Fernando
Andrade, Sara e Waldeck Moreira. Obrigada por propiciarem condições
agradáveis de trabalho e convívio, tornando os dias mais leves.
As secretárias Luciane Sattolo, Àrea de Radiologia, e Ana Paula, Secretaria
de Pós-Graduação, pela eficiência, precisão, prontidão e amizade.
A Márcia, Neide e Reinado. Obrigada pelas gentilezas e bons tempos de
convívio no Laboratório de Produção de Prótese.
Meu agradecimento aos funcionários de todos os setores da Faculdade de
Odontologia de Piracicaba: Almoxarifado, Biblioteca, Clínica, Comitê de Ética,
Departamentos, Coordenações, Informática, Limpeza, Manutenção, Portaria,
Restaurante e Segurança. Vocês são bons exemplos de fazer bem, e com sorriso
no rosto, aquilo que é proposto a ser feito.
Às instituições.
À Faculdade de Odontologia de Piracicaba da Universidade Estadual de
Campinas (FOP-UNICAMP), na pessoa de seu diretor Professor Doutor Guilherme
Elias Pessanha Henriques, pela oportunidade de utilizar toda a infraestrutura e
recursos dessa instituição.
xviii
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
pelo apoio financeiro.
Meus sinceros agradecimentos a todos aqueles que participaram
da minha vida ao longo dessa etapa.
Obrigada pela amizade, apoio e oportunidades.
Cada um de vocês tem parte da responsabilidade dessa conquista.
“Todo trabalho é vazio, a não ser que haja amor.”
[Khalil Gibran]
1
INTRODUÇÃO
Na década de 90, a Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico (TCFC),
uma modalidade de exame resultante da associação de múltiplas imagens
bidimensionais adquiridas por meio de um feixe cônico de radiação X, foi introduzida
na Odontologia (Scarfe et al., 2006). Imagens da TCFC de estruturas ósseas, de
modo geral, são bastante nítidas e contrastadas, sendo úteis para avaliar as
estruturas craniofaciais (Ziegler et al., 2002; Suzovik, 2003). Cada dia mais, a TCFC
mostra-se como uma ferramenta essencial em diversas especialidades da
Odontologia, como a Implantodontia, Ortodontia e Cirurgia buco-maxilo-facial
(Scarfe et al., 2006).
Na obtenção de imagens tomográficas, alguns parâmetros que afetam a
qualidade da imagem podem ser selecionados pelo operador, dependendo do
aparelho, como os parâmetros energéticos: quilovoltagem (kV), miliamperagem
(mA) e tempo de exposição, além de outros parâmetros, como voxel e tamanho do
campo de visão (field of view - FOV) (Farman e Scarfe, 2009).
O tamanho do voxel está relacionado com a resolução espacial da imagem.
Quanto menor o tamanho do voxel, maior será a resolução espacial e, com isso,
melhor será a nitidez da imagem (Farman e Scarfe, 2009; Hassan et al., 2010).
Entretanto, o menor voxel não irá detectar a mesma quantidade de fótons de raios
X, como seria com um voxel de maior tamanho. A diminuição no número de fótons
de raios X absorvidos em um voxel de menor tamanho resulta no menor sinal, o que
conduz ao aumento do ruído nas imagens tomográficas (Bechara et al., 2012b).
O tamanho do FOV deve ser ajustado de acordo com a área de interesse do
exame a ser realizado. Quanto maior o FOV, maior será a abrangência do exame
e, consequentemente, maior será a quantidade de radiação à qual o paciente será
submetido, quando as imagens foram adquiridas com os mesmos parâmetros
energéticos (Cohnen et al., 2000; Barrett e Keat, 2004; Rustemeyer et al., 2004;
Farman e Scarfe, 2009). O tamanho do FOV influencia na qualidade da imagem.
2
Segundo Katsumata et al. (2007), a intensidade do artefato aumenta quando há
estruturas fora do FOV. Estruturas que fazem parte do objeto escaneado, mas que
não estão na área de interesse, podem provocar uma descontinuidade dos dados
de projeção na imagem reconstruídas, influenciando na formação de artefato (Van
Daatselaar et al., 2003; Katsumata et al., 2009; Schulze et al., 2011).
A presença de artefatos é comum na TCFC. O artefato pode ser definido
como imagens visualizadas na imagem reconstruída que não estão presentes no
objeto estudado. O artefato é resultado da discrepância entre o modelo matemático
de reconstrução e as reais condições físicas do objeto (Schulze et al., 2011), e sua
presença influencia de modo negativo o processo de diagnóstico por imagem
(Barrett e Keat, 2004).
Materiais metálicos têm se mostrado a principal causa de artefatos na
imagem tomográfica (Sanders et al., 2007), pois a presença de material de alta
densidade e elevado número atômico pode causar o endurecimento do feixe, já que
materiais com essas características se comportam como filtro para os fótons de
raios X, aumentando a energia média do feixe (Draenert et al., 2007; Schulze et al.,
2011), além de causar o espalhamento da radiação. Essas alterações refletem na
densidade e no contraste das imagens obtidas por TCFC (Barrett e Keat, 2004;
Vande-Berg et al., 2006; Sanders et al., 2007; Schulze et al., 2011).
Os artefatos aparecem como imagens de estrias hiperdensas e áreas
hipodensas orientadas ao longo das linhas de projeção (Schulze et al., 2011). Essas
imagens obscurecem estruturas anatômicas e se sobrepõem à área de interesse do
exame; consequentemente, reduzem a acurácia de diagnóstico da TCFC e exigem
maior tempo para análise das imagens (Webber et al., 1989; Barrett e Keat, 2004;
Vande-Berg et al., 2006), podendo tornar o exame até mesmo inutilizável (Barrett e
Keat, 2004). No entanto, como a origem do artefato está relacionada com a
polarização quantitativa dos raios X, esse efeito negativo na imagem pode ser
revertido, por meio da aplicação de algoritmos que alteram a reconstrução,
eliminando ou minimizando os artefatos na imagem (Maltz et al., 2008).
3
Algoritmos são cálculos matemáticos por meio dos quais é realizada a
reconstrução da imagem. Para minimizar ou suprimir os artefatos, algoritmos para
redução de artefato metálico têm sido utilizados e novos algoritmos têm sido
desenvolvidos e testados (Mahnken et al., 2003; Barrett e Keat, 2004; Maltz et al.,
2008). Estudos foram realizados para avaliar o efeito da quilovoltagem nas imagens
quando algoritmos redutores de artefato metálico são aplicados (Bechara et al.,
2012b; Bechara et al., 2012c), mostrando que, com o aumento da quilovoltagem e
consequentemente maior energia do feixe de radiação, a formação de artefato é
menor (Bechara et al., 2012b).
No aparelho Picasso Trio® (Vatech, Hwaseong, Coréia do Sul), é possível
utilizar a ferramenta de redução de artefato metálico (RAM). Essa ferramenta é um
algoritmo de reconstrução da imagem tomográfica que age no processo de
reconstrução, corrigindo os artefatos da imagem, a fim de minimizar a presença dos
mesmos. A aplicação de algoritmo exige um tempo maior no processo de
reconstrução da imagem em comparação ao processo de reconstrução realizado
quando a ferramenta não é selecionada (Manual do aparelho Picasso Trio® (Vathec,
Hwaseong, Coréia do Sul)). Nesse aparelho em que a ferramenta está disponível,
além da possibilidade de escolha dos parâmetros energéticos, há a possibilidade
de escolher como parâmetro para obtenção de imagens quatro opções para
tamanho de FOV (120x85 mm, 80x80 mm, 80x50 mm e 50x50 mm) e duas opções
para tamanho de voxel (0,3 mm e 0,2 mm).
Considerando os diferentes materiais utilizadas na Odontologia e a
possibilidade de combinar diferentes parâmetros de obtenção de imagem, é válido
avaliar a ação dessa ferramenta sobre as imagens tomográficas de phantoms de
diferentes materiais e a influência de diferentes parâmetros de aquisição na ação
da ferramenta.
4
5
CAPÍTULO 1 – Artigo 1
A versão em inglês desse artigo (Capítulo 2) foi submetida para apreciação no
periódico Acta Biomaerialia (Anexo 1).
Avaliação da ferramenta de redução de artefato metálico nas imagens de
TCFC de diferentes materiais de uso odontológico
Polyane Mazucatto Queiroz1, Francisco Carlos Groppo2, Matheus Lima Oliveira1;
Deborah Queiroz Freitas1
1 Departamento de Diagnóstico Oral, Área de Radiologia Odontológica, Faculdade
de Odontologia de Piracicaba, Universidade Estadual de Campinas, Piracicaba, São
Paulo, Brasil.
2 Departamento de Ciências Fisiológica, Área de Farmacologia, Faculdade de
Odontologia de Piracicaba, Universidade Estadual de Campinas, Piracicaba, São
Paulo, Brasil.
Autor correspondente:
Polyane Mazucatto Queiroz
Faculdade de Odontologia de Piracicaba – Departamento de Diagnóstico Oral, Área
de Radiologia Odontológica.
Avenida Limeira, 901
Código Postal: 13414-903
Piracicaba, São Paulo, Brasil
Tefefone/ FAX: +55 19 2106-5327
6
Resumo
Com o presente trabalho, teve-se como objetivo avaliar a eficácia da
ferramenta de Redução de Artefato Metálico (RAM) nas imagens de Tomografia
Computadorizada de Feixe Cônico (TCFC) de três diferentes materiais de uso
odontológico. Foram confeccionados três phantoms com três amostras cilíndricas
de materiais de uso odontológico dispostos nos vértices de um triângulo isósceles
e circundado de resina acrílica. Cada phantom tinha três amostras do mesmo
material: amálgama de prata, guta-percha e liga metálica cobre-alumínio (Cu-Al).
As imagens foram adquiridas no aparelho Picasso-Trio (Vatech, Hwaseong, Coréia
do Sul) com 80 kVp e 3,7 mA, campo de visão de 80x80 mm e voxel de 0,2 mm.
Cada phantom foi escaneado duas vezes, na ausência e presença da ferramenta
de RAM. As imagens foram avaliadas no software OnDemand 3D. Na imagem axial
correspondente ao centro da amostra, seis circunferências adjacentes a área do
material foram delimitadas e em uma imagem axial, 5,4 mm abaixo da amostra do
material, determinou-se a área controle. Valores de média (M), desvio-padrão (DP)
dos tons de cinza e a relação constraste-ruído (RCR) foram analisados
estatisticamente pelo teste de Kruskal-Wallis e Student-Newman-Keuls (post hoc)
(α=0.05). Houve diferença significante (p<0,05) nos valores de desvio-padrão em
relação a presença e ausência da ferramenta nas áreas ao redor do amálgama de
prata e liga metálica. Não foi observada diferença significante (p>0,05) em relação
a presença ou ausência da ferramenta para a área ao redor da guta-percha. Valores
da média e relação contraste-ruído não apresentaram diferença significante,
independente do material e presença ou ausência da ferramenta. A ferramenta de
RAM mostrou-se efetiva nas áreas ao redor do amálgama de prata e da liga
metálica.
Palavras-chave: Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico; Artefatos;
Materiais odontológicos; Absorciometria de Fóton; Densitometria.
7
1. Introdução
A Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico (TCFC) é uma modalidade
de exame que tem muitas aplicações e sua aceitação tem aumento na Odontologia.
A possibilidade de planejar tridimensionalmente um tratamento com melhor
resultado diagnóstico tem trazido importantes benefícios para diversas
especialidades da Odontologia, como para a Implantodontia, Ortodontia e Cirurgia
buco-maxilo-facial [1,2]. A maioria dos tomógrafos de TCFC é capaz de produzir
imagens com alta resolução para descrever com precisão as estruturas anatômicas,
no entanto, a qualidade da imagem pode ser prejudicada pela presença de artefatos
de imagem [3-5].
Os artefatos das imagens de TCFC são distorções não relacionadas ao
objeto estudado, mas presente na imagem tomográfica final. Os artefatos podem
ser classificados de diferentes formas, de acordo com a origem de formação [6].
Artefatos relacionados ao endurecimento do feixe é o tipo mais frequente na
Odontologia, considerando a grande prevalência de materiais muito densos e de
elevado número atômico dentro do campo de visão (field of view – FOV), por
exemplo, liga de amálgama dental, implante dentário, pinos metálicos, guta-percha
e aparelhos ortodônticos. Esses materiais de alta densidade e elevado número
atômico comportam-se como um filtro para o feixe policromático de raios X,
resultando na absorção dos fótons de baixa energia, aumentando a energia média
do feixe, induzindo a um erro não-linear nos dados gravados [4,6]. A presença de
artefato na imagem de TCFC reduz a acurácia de diagnóstico e aumenta o tempo
de interpretação das imagens por obscurecendo estruturas anatômicas na região
de interesse [7-9]. A presença de artefato pode até inviabilizar o diagnóstico por
meio da TCFC. [7].
Ferramenta de Redução de Artefato Metálico (RAM) [10,11] e processamento
de dados de imagem [12-13] são métodos desenvolvidos com o objetivo de reduzir
o artefato nas imagens de TCFC. Alguns aparelhos como o Picasso Trio (Vatech,
Hwaseong, República da Coréia), ProMax 3D (Planmeca, Helsinki, Finlândia) e 3D
Cranex (Soredex, Tuusula, Finlândia) disponibilizam a ferramenta de RAM. Essa
8
ferramenta tem sido avaliada em estudos recentes, no que diz respeito a qualidade
da imagem [14,15] e capacidade de diagnóstico de fraturas radiculares verticais [5,
16] e alterações peri-implanteres [17].
Considerando a grande utilização das imagens de TCFC, uso de materiais
odontológicos de alto número atômico e alta densidade, a presença de artefato e a
falta de informações na literatura científica sobre a relação desses fatores com a
ferramenta de RAM, o presente trabalho foi proposto com o objetivo de avaliar a
eficácia da ferramenta de RAM em imagens de TCFC de três materiais de uso
odontológico.
2. Materiais e Métodos
Para esse estudo, foram confeccionados três phantoms em Resina Acrílica
Ativada Quimicamente (RAAQ) (VIPI, São Paulo, Brasil), contendo no interior dos
mesmos três amostras cilíndricas de materiais utilizados na Odontologia (amálgama
de prata, guta-percha ou liga metálica).
2.1. Confecção dos phantoms
Foram confeccionadas três amostras de amálgama de prata Permite
(Southern Dental Industries Ltd. - SDI, Austrália), três amostras de guta-percha
Odahcam (Dentsply, Petrópolis, Rio de Janeiro, Brasil) e três amostras de liga
metálica de Cobre-Alumínio (Cu-Al) Ducaracast MS (Dental Gaúcho - Marquart &
Cia. Ltda., Barueri, Brasil) com dimensões de 5,4 mm de diâmetro por 5,4 mm de
altura. A densidade das amostras foi calculada a partir do princípio de Arquimedes
em uma balança analítica Discovery (OHAUS Corporation, Switzerland) [16]. Foi
confeccionada uma base de RAAQ de 5,4 mm de diâmetro e 20 mm de altura, para
cada amostra, formando o conjunto amostra-base.
Para confecção dos phantoms, foi utilizado um cano cilíndrico de PVC (Tigre,
São Paulo, Brasil) de 98 mm de diâmetro interno e com 50 mm de altura e u3eema
base de resina acrílica pré-confeccionada.
9
Três conjuntos amostra-base de um mesmo material foram fixados na base
de resina acrílica pré-confeccionada. A fixação de cada conjunto amostra-base foi
realizada nos vértices de um triângulo isósceles pré-determinado com base de
58mm e altura de 39 mm (Figura 1).
Figura 1 – Vista axial de um desenho esquemático do triângulo isóceles usado como referência para o posicionamento das amostras dos materiais em seus vértices.
Foram medidos 280 g de polímero de resina acrílica autopolimerizável (VIPI)
e 180 g de monômero (VIPI), que foram manipulados segundo as instruções do
fabricante e vertidos no conjunto base-cano de PVC. Todo o conjunto foi mantido
sob 4 bar de pressão, sem aquecimento, por 1 hora em uma termopolimerizadora
sob pressão (Famabras, Itaquaquecetuba, Brasil) para evitar a formação de bolhas.
Após o resfriamento, o phantom foi removido do conjunto base-cano de PVC.
2.2. Aquisição das imagens tomográficas
Os três phantoms foram escaneados no aparelho Picasso Trio® (Vatech,
Hwaseong, Coréia do Sul) usando como parâmetro energético 80kV, 3,7 mA e 24
segundos de escaneamento. As imagens foram adquiridas usando FOV de
80x80mm e voxel de 0,2 mm. O posicionamento do phantom foi centralizado em
relação ao FOV.
10
Todos os phantoms foram submetidos à aquisição de imagens duas vezes,
uma vez no modo de redução de artefato metálico, com a ferramenta presente (FP)
e uma segunda vez no modo normal – ferramenta ausente (FA) – essas aquisições
compuseram o grupo controle.
2.3. Avaliação das imagens tomográficas
As imagens adquiridas (Figura 2) foram avaliadas no software OnDemand3D
(CyberMed, Seul, Coréia do Sul) por um único avaliador. No corte coronal, foi
determinado o ponto médio das amostras e, nesse ponto médio, foi obtida a imagem
axial correspondente à área ao redor das amostras.
11
Figura 2 – Imagens axiais dos phantoms de (A) amálgama de prata, (B) guta-percha e (C) liga metálica. Imagens da esquerda obtidas sem a ferramenta de RAM e imagens da direita obtidas com a ferramenta de RAM.
12
Com a ferramenta de histograma, foram determinadas, a região de interesse
(Region of interest – ROI) ao redor da imagem da amostra (ROI Material), seis
circunferências de 5,4 mm de diâmetro (Figura 3), ao redor de cada amostra. Foram
obtidos valores de média e desvio-padrão (DP) dos tons de cinza da imagem axial
da área das amostras.
Figura 3 – Imagem axial. Seis circunferências localizadas ao redor da área da imagem do material odontológico (área hiperdensa).
Foi determinada uma área-controle 5,4 mm abaixo da borda inferior da
amostra, determinando a imagem axial da área-controle, na qual foram
selecionadas as mesmas áreas de histograma feitas na imagem axial das áreas das
amostras, obtendo-se valores de média e desvio-padrão da área-controle (ROI
Controle). A partir dos valores dos tons de cinza do histograma, foi calculada a
relação contraste-ruído (RCR) (contrast-to-noise ratio - CNR). A CNR foi obtida a
partir da subtração da média da área ao redor da amostra pela média da área-
controle dividida pelo desvio-padrão da área-controle [11], como apresentado na
fórmula abaixo:
𝐶𝑁𝑅 =(𝑀é𝑑𝑖𝑎 𝑑𝑎 á𝑟𝑒𝑎 𝑎𝑜 𝑟𝑒𝑑𝑜𝑟 𝑑𝑎 𝑎𝑚𝑜𝑠𝑡𝑟𝑎 − 𝑀é𝑑𝑖𝑎 𝑑𝑎 á𝑟𝑒𝑎 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒)
𝐷𝑃 𝑑𝑎 á𝑟𝑒𝑎 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒
13
2.4. Análise estatística
A homogeneidade e variância dos dados foram analisadas nos testes de
Kolmogorov & Smirnov e Bartlett, respectivamente. Teste de Kruskal-Wallis com
post hoc de Student-Newman-Keuls foi usado para observar o efeito da ferramenta
de RAM nos valores de média, desvio-padrão das áreas ao redor dos materiais e
áreas-controle e CNR. O nível de signficância considerado foi 5%. As análises foram
feitas usando os programas GraphPad Prism 6.0 (GraphPad Software, La Jolla,
Estados Unidos) e BioEstat 5.0 (Fundação Mamiraua, Belém, Brasil).
3. Resultados
3.1. Média dos tons de cinza
Na Figura 4 é possível observar a média dos tons de cinza dos diferentes
materiais na ausência e presença da ferramenta de RAM. Não foi observada
diferença significante entre as áreas-controle (p=0,28) e áreas ao redor das
amostras (p=0.19). Entretanto, a área ao redor dos materiais apresentou
significativamente (p<0,05) maiores médias de tons de cinza do que as áreas-
controle. A ferramenta de RAM não influenciou de forma significante (p>0,05) as
médias dos tons de cinza das áreas-controle e área ao redor do material.
14
Figura 4 – Média dos tons de cinza obtidos na ausência (FA) e presença (FP) da ferramenta de RAM das áreas-controle e áreas ao redor do material das imagens obtidas dos phantoms compostos de amálgama de prata, guta-percha e liga metálica. Barra central = Mediana; Barra dos extremos = 1° quartil e 3° quartil.
3.2. Desvio-padrão dos tons de cinza
O efeito da ferramenta de RAM nos valores de desvio-padrão dos tons de
cinza das imagens de cada material pode ser visualizado na Figura 5. Foi observada
diferença significante entre as áreas-controle e áreas ao redor do material,
independente da presença da ferramenta. As áreas-controle dos materiais
amálgama de prata (p=0,94), guta-percha (p=0,62) e liga metálica (p=0,08). A
ferramenta de RAM não influenciou os valores de desvio-padrão das áreas ao redor
da guta-percha (p=0,97), entretanto, a ferramenta de RAM refletiu em redução
significativa no desvio-padrão das áreas ao redor das amostras do amálgama de
prata (p=0,009) e liga metálica (p=0,01). Na comparação entre os materiais não foi
15
observada diferença significante entre amálgama de prata e liga metálica (p=0,91)
na presença (p=0.91) e ausência (p=0,25) da ferramenta de RAM. No entanto,
ambos os materiais, amálgama de prata e liga metálica, apresentaram diferença em
relação a guta-percha (p<0,05), independente da presença ou ausência da
ferramenta de RAM.
Figura 5 - Desvio-padrão dos tons de cinza obtidos na ausência (FA) e presença (FP) da ferramenta de RAM das áreas-controle e áreas ao redor do material das imagens obtidas dos phantoms compostos de amálgama de prata, guta-percha e liga metálica. Barra central = Mediana; Barras dos extremos = 1° quartil e 3° quartil.
16
3.3. Contrast – to – noise ratio - CNR Os valores de CNR de cada material, na presença ou ausência da ferramenta
de RAM são apresentados na Figura 6. Não houve diferença significante (p=0,25)
em relação a presença ou ausência da ferramenta de RAM, independente do
material.
Figura 6 – Relação contraste-ruído (Constrast-to-noise ratio - CNR) das imagens de TCFC obtidas na ausência e presença da ferramenta de RAM de phantoms de diferentes materiais de uso odontológico: amálgama de prata, guta-percha e liga metálica. Barra central = Mediana; Barras dos extremos = 1° quartil e 3° quartil.
17
4. Discussão
Materiais de alto número atômico e/ou alta densidade comportam-se como
um filtro para os fótons de raios X, aumentando a energia média do feixe, de forma
que a energia média capturada pelo receptor é maior que a energia média emitida
pela fonte [6]. Esse fenômeno é denominado endurecimento do feixe, beam
hardening, e se reflete nas imagens de TCFC pela presença de estrias hiperdensas
e bandas hipodensas e distorção (cupping artefact) dos materiais de alta densidade
e alto número atômico [4,6,19,20] que podem afetar a qualidade das imagens
comprometendo o uso das mesmas no processo de diagnóstico.
Devido a presença dos artefatos, fabricantes de tomógrafos desenvolveram
uma ferramenta de RAM cujo objetivo é reduzir e/ou suprimir os artefatos das
imagens de TCFC [10-15].
No presente estudo, a ferramenta de RAM mostrou uma influência positiva
nas imagens de TCFC de amálgama de prata e liga metálica, pela redução
significativa do valor de desvio-padrão das áreas ao redor desses materiais. O
menor valor de desvio-padrão representa menor variabilidaide e maior
homogenidade dos tons de cinza da imagem, que sugere uma redução real dos
artefatos. O fato da ferramenta de RAM não ter reduzido a variabilidade dos tons de
cinza ao redor da guta-percha pode ser explicado pelo fato desse material não
induzir uma formação de artefato que desperte a ação da ferramenta de modo
eficaz.
É sabido que amálgama de prata é constituído por átomos de número
atômico elevado, como átomos de prata (Z=47) e de mercúrio (Z=80), assim como
a liga metálica que é constituída por átomos de cobre (Z=29) e alumínio (Z=13),
enquanto a guta-percha, ainda que composta por óxido de zinco (Zinco apresenta
número atômico 30), tem como constituinte metil butadieno ou isopreno (1,4
poliisopreno), composto esse isomérico à borracha. Em relação a densidade física,
como calculado no presente estudo, o amálgama de prata e a liga metálica Cu-Al
apresentam densidade de 10,6g/ml e 7,7 g/ml, respectivamente, já a guta-percha
apresenta menor densidade, 2,6 g/ml. Como a proposta da ferramenta é reduzir o
18
artefato da imagem de objeto de alta densidade e alto número atômico, as
características dos materiais estudados justificam a ação da ferramenta de forma
eficaz apenas nas imagens das áreas ao redor das amostras de amálgama de prata
e de liga metálica, que são materiais de densidade relativamente alta e constituídos
por elementos de elevado número atômico. Ferramentas de RAM mais sensíveis
devem ser desenvolvidas a fim de reduzir a variabilidade de materiais de densidade
intermediária e com alguns compostos alto número atômico; considerando, por
exemplo, o artefato da imagem de guta-percha que reduz a acurácia de diagnóstico
pelas imagens de TCFC na detecção de fratura radicular [21].
Bechara et al. [14] e Bechara et al. [15] encontraram resultados semelhantes
ao avaliar a eficácia da ferramenta de RAM quando uma esfera metálica estava
presente no phantom. No entanto, esses autores não identificam o material da
esfera e avaliaram apenas uma área adjacente à mesma.
As imagens de TCFC do presente estudo foram adquiridas com 16 bits de
profundidade, até 65.536 tons de cinza, incluindo preto e branco, e foram avaliadas
usando a mesma escala que foram adquiridas. Essa ampla escala de cinza das
imagens pode explicar a ausência de influência nos valores médios dos tons de
cinza. O amplo alcance da escala de tons de cinza afeta a sensibilidade dos cálculos
estatísticos, já que quanto mais ampla a escala maior a dificuldade do cálculo
estatístico detectar como significante uma diferença presente. O que irá refletir
também na CNR, já que a mesma é calculada considerando os valores médios dos
tons de cinza. Outros estudos têm detectado diferença significante nas médias dos
valores de cinza quando a ferramenta é utilizada, no entanto esses estudos usam
imagens de 8 bit de profundidade (até 256 tons de cinza, incluindo branco e preto)
[5, 14].
Apesar da ferramenta de RAM ter se apresentado como eficaz para a
melhoria da qualidade de imagem na presente metodologia, alguns outros estudos
foram contraditórios. Kamburogly et al. [17] concluíram que a ferramenta de RAM
não influencia a imagens de TCFC no diagnóstico de defeitos periodontal e peri-
implante. Bezerra et al. [5] mostraram que a ferramenta melhorou a qualidade visual
19
das imagens CBCT, mas reduziu a acurácia de diagnóstico na detecção de fratura
radicular vertical. A contradição entre os aspectos objetivos e a avaliação subjetiva
sobre a eficácia da ferramenta destaca a importância de avaliar outras tarefas de
diagnósticos.
A ativação da ferramenta da RAM nas imagens de TCFC leva a um aumento
no tempo de reconstrução das imagens. De acordo com o manual de instruções
fornecido pelo fabricante do tomógrafo utilizado, Picasso Trio (Vatech), o tempo
adicional quando a ferramenta está ativada pode ser duas vezes o tempo de
reconstrução quando a ferramenta não está ativada, o que sugere que a mesma
deve ser ativada apenas quando resultar em melhoria na qualidade da imagem.
Estudos científicos que avaliam a ação da ferramenta de RAM nas imagens
de TCFC dos diferentes materiais dentários não foram encontrados na literatura. A
avaliação do efeito isolado da ferramenta de RAM sobre as imagens dos diferentes
materiais só foi possível no presente estudo porque muitos fatores que poderiam
interferir, foram controlados in vitro. No entanto, cuidado deve ser tomado quando
a extrapolação dos resultados de um estudo laboratorial para uma situação clínica,
porque embora o estudo in vitro permita um controle do fator de interesse sem
influência externa, a condição laboratorial não é representativa da situação clínica
real, pelas diferentes formas de interação dos raios X com a matéria.
5. Conclusões
A ferramenta de redução de artefato metálico deveria ser usada na aquisição
de imagens de TCFC quando da realização de escaneamento de objetos contendo
amálgama de prata e liga metálica devido sua eficácia redução no artefato da
imagem. Entretanto, a ferramenta de RAM não é recomendada quando a presença
de guta-percha, pois nesse caso a ferramenta aumentará o tempo de reconstrução
da imagem sem melhora efetiva na qualidade da mesma.
20
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Evaluation of cone-beam computed tomography in the diagnosis of vertical
root fractures: the influence of imaging modes and root canal materials, J
Endod. 40 (2014) 1530-1536.
23
CAPÍTULO 2 – Versão em inglês do Artigo 1
Artigo submetido para apreciação no periódico Acta Biomaterialia (Anexo 1).
Evaluation of metal artefact reduction in cone-beam computed tomography
images of different dental materials
Polyane Mazucatto Queiroz1, Francisco Carlos Groppo2, Matheus Lima Oliveira1;
Deborah Queiroz Freitas1
1 Department of Oral Diagnosis, Area of Oral Radiology, Piracicaba Dental School,
University of Campinas, Piracicaba, Sao Paulo, Brazil
2 Department of Physiological Sciences, Area of Pharmacology, Piracicaba Dental
School, University of Campinas, Piracicaba, Sao Paulo, Brazil
Corresponding author:
Polyane Mazucatto Queiroz
Piracicaba Dental School
Department of Oral Diagnosis, Area of Oral Radiology
901, Limeira Avenue
Zip code: 13414-903
Piracicaba, Sao Paulo, Brazil
Phone/fax number: +55 (19) 2106-5327
24
ABSTRACT
The aim of this study was to evaluate the efficacy of MAR on CBCT images
of three dental materials. Three imaging phantoms were custom-made of three
cylinder-shaped objects arranged in a triangle and surrounded by acrylic resin. Each
phantom had the three cylinders made of the same material: dental amalgam alloy,
gutta-percha or aluminium-copper (Al-Cu) alloy. CBCT scans were performed twice,
with and without MAR, using the Picasso-Trio CBCT unit (Vatech, Hwaseong,
Republic of Korea) at 80 kVp, 3.7 mA, field of view of 80 x 80 mm and a voxel size
of 0.2 mm, and evaluated in the OnDemand 3D software. On axial reconstructions,
circular regions of interest were selected around the cylinder of the dental materials
and in an area under no effect of them (control area). Mean grey values, standard
deviation (SD) and contrast-to-noise ratio (CNR) were obtained and compared by
Kruskal-Wallis and Student-Newman-Keuls (post hoc) (α=0.05). Significant
reduction of SD grey values (p<0.05) was observed with MAR on areas around
dental amalgam and Al-Cu alloys. No significant difference (p>0.05) was observed
with or without MAR when gutta-percha was scanned. Mean grey values and CNR
did not show significant difference (p>0.05) irrespective of the dental material. MAR
was effective in reducing the variability of CBCT grey values around dental alloys.
KEYWORDS: Cone-beam Computed Tomography; Artifacts; Dental Materials;
Photon Absorptiometry; Densitometry.
25
1.Introduction
Cone-beam computed tomography (CBCT) is an imaging modality with
numerous applications and increasing acceptance in Dentistry. The possibility of
having three-dimensional treatment planning with better diagnostic outcomes has
brought important benefits to specific cases of some dental specialties such as
Dental Implantology, Orthodontics and Oral and Maxillofacial Surgery [1,2]. Most of
the current CBCT units are capable of producing images with high resolution to
precisely depict fine anatomical structures, however the overall image quality may
be critically hampered by the presence of image artefacts [3-5].
CBCT image artefacts are distortions unrelated to the subject studied and can
be categorized into different types based on the source of formation [6]. Beam
hardening-related artefact is the most prominent type in Dentistry, considering the
great prevalence of very dense materials of high atomic number within the field-of-
view, e.g., dental amalgam alloy, dental implant, metallic post, gutta-percha and
orthodontic appliances. The interaction of these materials with a polychromatic X-
ray beam substantially absorbs low-energy photons, which increases the resulting
mean energy of the beam and induces a non-linear error in the recorded data [4,6].
The formation of CBCT image artefact has shown to reduce the diagnostic accuracy
and increase the interpretation time by obscuring anatomical structures on the region
of interest [7-9]. CBCT images can be useless when major artefacts are present [7].
Metal artefact reduction (MAR) algorithms [10,11] and image data processing
methods [12-13] have been developed with the purpose of reducing potential CBCT
image deterioration. Picasso Trio (Vatech, Hwaseong, Republic of Korea), ProMax
3D (Planmeca, Helsinki, Finland) and Cranex 3D (Soredex, Tuusula, Finland) are
some of the CBCT units that make available a MAR algorithm. MAR has been
assessed on recent studies with regard to image quality [14,15] and diagnostic ability
on vertical root fractures [5,16,17]. Considering the great use of highly X-ray
absorbing dental materials and the lack of information on the scientific literature
about their relationship with artefact reduction algorithms, the aim of this study was
to evaluate the in-vitro efficacy of MAR on CBCT images of three dental materials.
26
2. Materials and methods
2.1. Imaging phantom preparation
Three imaging phantoms were custom-made of three cylinder-shaped objects
(diameter, 5.4 mm; height, 5.4 mm) arranged in an isosceles triangle (base, 58 mm;
height, 39 mm; Figure 1) and surrounded by chemically activated acrylic resin
(CAAR) (VIPI, Sao Paulo, Brazil). The CAAR was poured into a mould of a cylindrical
PVC (polyvinyl chloride) pipe (Tigre, Sao Paulo, Brazil) of 98 mm in internal diameter
and 40 mm in height with a custom-made base of acrylic resin sealing the bottom
opening, with the dental material cylinders submerged 20 mm above the lower edge
of the imaging phantom.
Figure 1 – Axial view of a schematic drawing of an isosceles triangle as reference for positioning the cylinders on the vertices.
Each phantom had the three cylinders made of the same dental material:
dental amalgam alloy Permite (South Dental Industries, Bayswater, Australia), gutta-
percha (Denstsply, York, USA) or aluminium-copper (Al-Cu) alloy Duracast MS
(Dental Gaucho Marquart & Cia, Barueri, Brazil). The physical density of each
cylinder was calculated based on Archimedes’ principle by using the analytical
balance Discovery (Ohaus Corporation, Parsippany, USA) [18].
27
2.2. CBCT scanning
CBCT scans were performed by using the Picasso Trio CBCT unit (Vatech,
Hwaseong, Republic of Korea) at 80 kVp, 3.7 mA, scanning time of 24 seconds and
voxel size of 0.2 mm, and with each imaging phantom centred on an 80 x 80 mm
field of view. All scan were repeated with the use of MAR. Volumetric data were
reconstructed in the native Ez3D (E-WOO Technology, Seoul, Republic of Korea)
and exported to DICOM file format.
2.3. Image analysis
A single examiner imported to OnDemand3D software (CyberMed, Seoul,
Republic of Korea) and assessed all CBCT scans (Figure 2).
28
Figure 2 – CBCT axial reconstructions of imaging phantoms made of (A) dental amalgam alloy, (B) gutta-percha and (C) Al-Cu alloy. Images on the left and right are without and with MAR, respectively.
On axial reconstructions, six circular regions of interest (ROIs; diameter,
5.4mm) were selected around the middle height of the three cylinders (Figure 3).
29
Figure 3 – Six circular ROIs located all around the dental material (hyperdense circle) on CBCT axial reconstruction.
The same ROIs were selected in an area under no effect of the cylinder-
related image artefacts (control area), 5.4 mm below the lower edge of the cylinders.
Mean grey values and standard deviation (SD) were obtained from the ROIs and
contrast-to-noise ratio (CNR) was calculated. CNR is obtained by subtracting the
mean grey value of the control area (B) from the mean grey value of the affected
area (A), and dividing by the SD of the same control area [14], as follows:
𝐶𝑁𝑅 =(𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑜𝑓 𝐴 − 𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑜𝑓 𝐵)
𝑆𝐷 𝑜𝑓 𝐵
2.4. Statistical analysis
Data distribution and variances homoscedasticity were evaluated by
Kolmogorov & Smirnov and Bartlett tests, respectively. Kruskal-Wallis and Student-
Newman-Keuls (post hoc) tests were used to observe the effect of MAR on mean
grey values and SD from the ROIs around the dental materials and the control areas
and CNR. Significance level was set at 5% and the analyses were carried out by
using GraphPad Prism 6.0 (GraphPad Software, La Jolla, CA, USA) and BioEstat
5.0 (Fundação Mamiraua, Belém, PA, Brazil).
30
3. Results
3.1. Mean grey values
Figure 4 shows mean grey values of the ROIs of all dental materials without
MAR (w/oMAR) and with MAR. No significant difference was observed among
control ROIs (p=0.2863) and among dental material ROIs (p=0.1988). However,
dental material ROIs showed higher (p<0.05) mean grey values than control ROIs
for all dental materials analysed. MAR did not significantly affect (p>0.05) the mean
grey values of any material or control ROIs.
Figure 4 – Mean grey values obtained without MAR (w/oMAR) and with MAR from ROIs of the control area (Control ROI) and around the dental materials (Material ROI) of the imaging phantoms composed of dental amalgam alloy, gutta-percha and Al-Cu alloy. Central bar = median; whiskers = 1st and 3rd quartiles.
31
3.2. SD grey values
The effect of MAR in the SD of grey values obtained for each dental material
is showed in Figure 5. Significant differences were observed between material and
control ROIs irrespective of MAR. Control ROIs with MAR and w/oMAR did not differ
among dental amalgam alloy (p=0.9429), gutta-percha (p=0.6215) and Al-Cu alloy
(p=0.0883). MAR also did not affect the material ROI of gutta-percha (p=0.9873).
However, MAR significantly reduced the material ROI of both dental amalgam alloy
(p=0.0098) and Al-Cu alloy (p=0.0100). Comparisons among dental material ROIs
showed no significant differences between dental amalgam and Al-Cu alloys for both
MAR (p=0.9195) and w/oMAR (p=0.2526) conditions. In addition, both alloy ROIs of
MAR and w/oMAR significantly differed (p<0.05) from gutta-percha.
Figure 5 – Standard deviation grey values obtained without MAR (w/oMAR) and with MAR from ROIs of the control area (Control ROI) and around the dental materials (Material ROI) of the imaging phantoms composed of dental amalgam alloy, gutta-percha and Al-Cu alloy. Central bar = median; whiskers = 1st and 3rd quartiles.
32
3.3. CNR values
CNR values of each dental material, MAR or w/o MAR, are shown in Figure
6. No significant differences (p=0.2599) were observed between MAR and w/oMAR
nor among material and control ROIs.
Figure 6 – Contrast-to-noise ratio of CBCT images obtained without MAR (w/oMAR) and with MAR from imaging phantoms composed of dental amalgam alloy, gutta-percha and Al-Cu alloy. Central bar = median; whiskers = 1st and 3rd quartiles.
4. Discussion
The presence of very dense materials of high atomic number within the CBCT
scanned object act as a filter of the X-ray beam, such that the mean energy of the
captured beam becomes relatively higher than the emitted beam [6]. This
phenomenon is known as beam hardening and is characterized on CBCT images
by strikes and dark bands between very dense objects, and distortion of metallic
materials (cupping artefact) [4,6,19,20]. Beam hardening-related CBCT image
33
artefact is a clinically undesirable phenomenon because it can degrade the image
quality and compromise the diagnostic process.
Since the understanding of this occurrence, CBCT manufactures have
focused on reducing artefact with the development of new image data processing
methods and MAR algorithms [10-15]. On the present study, MAR showed a positive
influence only on CBCT images of dental alloys with a significant reduction of SD
grey values. This represents a reduction of grey value variability and greater
homogeneity of the image, which suggests a real metal artefact reduction. The fact
that MAR did not reduce grey value variability on gutta-percha could be explained
because this material did not produce image artefact enough to be significantly
reduced by MAR. The atomic number of the main components of dental amalgam
alloy are 47 (silver) and 80 (mercury) and Al-Cu alloy are 29 (copper) and 13
(aluminium), whereas gutta-percha is composed of a portion of zinc oxide (atomic
number of zinc is 30) and isoprene rubber with a very low atomic number.
Additionally, the physical densities of the cylinders used on this study were 10.6 g/ml,
7.7 g/ml and 2.6 g/ml for dental amalgam alloy, Al-Cu alloy and gutta-percha,
respectively. More sensitive MAR algorithms should be developed to reduce grey
value variability even when intermediate density materials of high atomic number are
present, considering that image artefact arising from gutta-percha has shown to
reduce the diagnostic accuracy of CBCT in the detection of dental root fractures [21].
Bechara et al.[14] e Bechara et al.[15] have found similar results when
assessing MAR in the presence of a metallic sphere within the imaging phantom.
However, the assessment was restricted to a single area adjacent to the sphere,
whose composition was not disclosed. On the present study, it was opted to have
six ROIs around the object of study considering that the CBCT image degradation
can extend in all directions.
CBCT images were acquired at 16 bits on the present study, which represents
a grey scale of 65.536 shades of grey, including black and white. This can possibly
explain the fact that MAR did not significantly influence mean grey values. The wide
range of shades of grey strongly affects the sensitivity of the statistical analysis,
34
reducing the chance of subtle differences to be considered significant. Conversely,
other studies have detected significant difference on mean grey values on 8-bit
images (256 shades of grey, including black and white) [5, 14]. Such assumption
also reflects on the fact that MAR did not influence CNR values, given that contrast
is calculated partially based on mean grey values. Interestingly, subjective visual
inspection of the CBCT scans revealed reduction of artefacts arising from the
cylinders made of all dental materials (Figure 2).
Despite the fact that MAR showed to be an effective tool to improve image
quality on the present methodology, some other studies have been contradictory.
Kamburogly et al. [17] concluded that MAR does not influence CBCT images on the
diagnosis of periodontal and peri-implant defects. Bechara et al. [16] e Bezerra et al.
[5] showed that MAR was considered to improve the visual quality of CBCT images
but reduced the diagnostic accuracy in the detection of vertical root fracture. The
inconsistency between objective and subjective assessments on the efficacy of MAR
highlights the importance of evaluating additional diagnostic tasks. The application
of MAR on CBCT scans leads to an increase in time to reconstruct the images.
According to the instruction manual provided by Vatech, the manufacturer of Picasso
Trio CBCT unit, the extra time can be twice as long in the presence of MAR. This
makes MAR to be indicated only when a real improvement in image quality is
observed.
Scientific studies that evaluate MAR on CBCT images of different dental
materials are scarce in the literature. The evaluation of the isolated effect of MAR on
CBCT scans of dental amalgam alloy, gutta-percha and Al-Cu alloy was only
possible in the present study because many factors that could interfere with them
were controlled in-vitro. Caution should be used when extrapolating the results of a
laboratory study on CBCT grey values to a clinical situation since each patient
interacts with the X-ray beam differently.
35
5. Conclusions
MAR should be used on CBCT scans of objects containing dental amalgam
and Al-Cu alloys due to its efficacy in reducing image artefact. Conversely, MAR is
not recommended in the presence of gutta-percha because this would only represent
an increase in time of the reconstruction process without improving the image
quality.
36
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39
CAPÍTULO 3 – Artigo 2
A versão em inglês desse artigo (Capítulo 4) foi submetida para apreciação no
periódico European Radiology (Anexo 2).
Influência dos parâmetros de aquisição de imagem na ação da ferramenta de
redução de artefato metálico em imagens de TCFC
Polyane Mazucatto Queiroz1, Francisco Carlos Groppo2, Matheus Lima Oliveira1;
Deborah Queiroz Freitas1
1 Departamento de Diagnóstico Oral, Área de Radiologia Odontológica, Faculdade
de Odontologia de Piracicaba, Universidade Estadual de Campinas, Piracicaba, São
Paulo, Brasil.
2 Departamento de Ciências Fisiológicas, Área de Farmacologia, Faculdade de
Odontologia de Piracicaba, Universidade Estadual de Campinas, Piracicaba, São
Paulo, Brasil.
Autor correspondente:
Polyane Mazucatto Queiroz
Faculdade de Odontologia de Piracicaba – Departamento de Diagnóstico Oral, Área
de Radiologia Odontológica.
Avenida Limeira, 901
Código Postal: 13414-903
Piracicaba, São Paulo, Brasil
Tefefone/ FAX: +55 19 2106-5327
40
RESUMO
Objetivo: Avaliar a possível influência do tamanho do campo de visão (field of view
- FOV) e do voxel nas imagens tomográficas de phantoms com diferentes materiais
utilizados na Odontologia quando a ferramenta de redução de artefato metálico
(RAM) é utilizada.
Metodologia: Phantoms de resina acrílica com amostras de amálgama de prata e
liga metálica foram confeccionados. Imagens por Tomografia Computadorizada de
Feixe Cônico (TCFC) foram adquiridas no aparelho Picasso Trio® (Vatech,
Hwaseong, Coréia do Sul) com diferentes parâmetros, variando quatro tamanhos
de FOVs e dois tamanhos de voxels. Os phantoms foram escaneados duas vezes
com cada parâmetro, sem e com a ativação da ferramenta de RAM. As imagens
foram avaliadas no programa OnDemand3D (CyberMed, Seul, Coréia do Sul) para
obtenção de valores de média e desvio-padrão de áreas ao redor da amostra do
material de uso odontológico e área-controle. A relação contraste-ruído foi
calculada. Os dados foram analisados pelo teste de Friedman, com post hoc Dunn.
Resultados: A seleção de diferentes tamanhos de FOV e voxel apresentaram
diferença significante (p<0.05) em relação aos valores de média e desvio-padrão,
respectivamente. No entanto, esses parâmetros apresentaram o mesmo
comportamento em relação à presença e ausência da ferramenta de RAM.
Conclusão: O tamanho do FOV e do voxel não apresentou influência na ação da
ferramenta RAM; dessa forma, a seleção desses parâmetros deve ser realizada de
acordo com o objetivo do exame.
Palavras-chave: Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico. Artefatos.
Densitometria. Materiais dentários.
41
INTRODUÇÃO
A Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico (TCFC) apresenta
vantagens em relação as radiografais convencionais que tem aumentado a
aceitação desta modalidade de imagem em diversas especialidades da
Odontologia, como na Implantodontia, Ortodontia e Cirurgia buco-maxilo-facial [1,2].
No entanto, a ocorrência de artefatos inerentes a formação da imagem pode reduzir
a qualidade da mesma, por resultarem em distorções não relacionadas ao objeto
esscaneado/real [3], gerando um impacto negativo no processo de diagnóstico [4-
6]. Os artefatos estão diretamente relacionados à presença de materiais metálicos
na cavidade bucal [7]. A fim de melhor a qualidade da imagem quando estruturas
metálicas estão presentes no objeto escaneado, alguns aparelhos de TCFC
disponibilizam um algoritmo de redução de artefato metálico (RAM) [5,8,9].
Para aquisição da imagem tomográfica, é possível que seja realizada a
seleção de parâmetros de escaneado, como a quilovoltagem-pico, miliamperagem,
tempo de exposição e voxel e tamanhos de campo de visão (Field of view - FOV)
que também podem influenciar na qualidade da imagem [10]. O tamanho do voxel
está relacionado com a capacidade de representar detalhes da imagem e é
inversamente proporcional à resolução espacial [10,11]. Tamanhos menores de
voxel aumentam a resolução espacial teórica, mas reduzem a relação contraste-
ruído da imagem [12]. O tamanho do FOV representa a área de abrangência do
exame e deve ser ajustado com base área de interesse a ser visualizada
[5,10,13,14]. O tamanho do FOV também está relacionado com a quantidade de
radiação dispersa e com a quantidade de exo-massa (estruturas fora o FOV mas
dentro da área de digitalização) [3,15].
Parâmetros de aquisição das imagens de TCFC influenciam na qualidade da
imagem final, mas a relação desses com a ferramenta de RAM permanece obscura.
Assim, o presente estudo foi proposto com o objetivo de avaliar a influência do
tamanho de voxel e FOV sobre a eficácia da ferramenta de RAM.
42
MATERIAL E MÉTODOS
Confecção dos phantoms
Dois phantoms de resina acrílica ativada quimicamente (RAAQ) (VIPI, São
Paulo, Brasil), contendo no interior três amostras de materiais de alta densidade
utilizados na Odontologia (amálgama de prata ou liga metálica) foram
confeccionados para o presente estudo.
Foram confeccionados dois phantoms cilíndricos: Cilindros 1 e 2, de RAAQ
(VIPI), com dimensões de 98 mm de diâmetro e 40 mm de altura. No interior do
Cilindro 1 haviam três amostras de amálgama de prata Permite (Southern Dental
Industries Ltd. - SDI, Austrália) e no interior do Cilindro 2 era composto por três
amostras de liga metálica Cobre-Alumínio (Cu-Al) Ducaracast MS (Dental Gaúcho -
Marquart & Cia. Ltda., Barueri, Brasil), inseridas em RAAQ (VIPI).
Três amostras de um mesmo material foram dispostas no cilindro ocupando
os vértices de um triângulo isósceles pré-determinado.
Aquisição das imagens tomográficas
As imagens tomográficas foram adquiridas no aparelho Picasso Trio®
(Vatech, Hwaseong, Coréia do Sul), usando como parâmetro energético 80kV,
3,7mA e 24 segundos de escaneamento.
As imagens foram obtidas com quatro tamanhos de FOV (120x85 mm,
80x80mm, 80x50 mm e 50x50 mm) e dois tamanhos de voxels (0,3 mm e 0,2mm),
resultando em oito parâmetros de obtenção de imagem, como apresentados na
Tabela 1.
43
Tabela 1 – Parâmetros utilizadas para a aquisição das imagens.
Os phantoms foram posicionados de forma centralizada para os três FOVs
maiores e com a centralização de cada amostra do phantom para o FOV menor.
Todos os phantoms foram escaneados duas vezes com cada parâmetro: sem
e com a ativação da ferramenta de RAM.
Avaliação das imagens tomográficas
As imagens adquiridas (Figuras 1 e 2) foram avaliadas no software
OnDemand3D (CyberMed, Seul, Coréia do Sul) por um único avaliador. No corte
coronal, foi determinado o ponto médio das amostras e, nesse ponto médio, foi
obtida a imagem axial correspondente à área das amostras.
Parâmetros FOV (mm x mm) Voxel (mm)
120x85 80x80 80x50 50x50 0,2 0,3
1 X X
2 X X
3 X X
4 X X
5 X X
6 X X
7 X X
8 X X
44
Figura 1 - Imagens axiais obtidas dos phantoms de liga metálica com voxel 0,3mm e com diferentes FOVs: (A) 120x85 mm, (B) 80x80 mm, (C) 80x50 mm e (D) 50x50 mm centralizado na amostra do vértice B do triângulo. À esquerda estão imagens obtidas sem a ferramenta de redução de artefato e à direita, as imagens obtidas com a ferramenta de redução de artefato.
A
B
C
D
45
Figura 2 - Imagens axiais obtidas de phantoms de liga metálica com diferentes voxels: (A) Voxel 0,3 mm e (B) Voxel 0,2 mm. À esquerda, as imagens obtidas sem a ferramenta de redução de artefato e à direita, as imagens obtidas com a ferramenta de redução de artefato.
As regiões analisadas corresponderam à área de seis circunferências de
5,4mm de diâmetro (Region of interest – ROI), circunjacentes à área de cada
amostra (ROI Material). Foram obtidos valores de média e desvio-padrão dos tons
de cinza da imagem axial da área das amostras.
Para avaliação de uma área-controle, foi selecionada uma imagem axial
5,4mm abaixo da borda inferior da amostra, onde foram determinadas as mesmas
áreas de histograma feitas na imagem axial das áreas das amostras, ROI Controle,
obtendo-se valores de média e desvio-padrão da área-controle.
A partir dos valores obtidos nos histogramas, foi calculada a relação
contraste-ruído (contrast-to-noise ratio - CNR) pela subtração da média da área ao
A
B
46
redor da amostra pela média da área-controle dividida pelo desvio-padrão da área-
controle [12], como apresentado na fórmula abaixo:
𝐶𝑁𝑅 =𝑀é𝑑𝑖𝑎 𝑑𝑎 á𝑟𝑒𝑎 𝑎𝑜 𝑟𝑒𝑑𝑜𝑟 𝑑𝑎 𝑎𝑚𝑜𝑠𝑡𝑟𝑎 − 𝑀é𝑑𝑖𝑎 𝑑𝑎 á𝑟𝑒𝑎 − 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒
𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑜 − 𝑝𝑎𝑑𝑟ã𝑜 𝑑𝑎 á𝑟𝑒𝑎 − 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒
Análise estatística
Os dados foram avaliados no software GraphPad Prism 6.0 (GraphPad
Software, La Jolla California, Estados Unidos) e no BioEstats (Fundação Mamiraua,
Belém, Brasil). O nível de significância foi ajustado para 5%.
A distribuição dos dados e a homogenicidade das variâncias foram avaliadas
pelos testes de Kolmogorov-Smirnov e Bartlett, respectivamente. Como os dados
apresentaram distribuição anormal, o teste de Friedman (Dunn) foi utilizado para
comparar o efeito da variação do FOV e do voxel na média, desvio padrão e CNR
dos tons de cinza das áreas avaliadas, em relação à presença e ausência da
ferramenta de RAM.
RESULTADOS
Média dos tons de cinza
Na Figura 3 é possível observar o efeito da ferramenta de RAM nas imagens
de TCFC de diferentes tamanhos de FOV e voxels, de acordo com a área-controle
a área ao redor do material.
A ferramenta de RAM não afetou de forma significante (p>0,05) os valores
das médias dos tons de cinza. Para ambos os materiais, não foi observada
influência do tamanho do voxel (p>0,05). Entretanto, a média dos tons de cinza da
área-controle e da área ao redor do material foram maiores para os FOVs 80x80
mm e 120x85 mm que 50x50 mm e 80x50 mm. Nenhuma diferença significante
(p>0,05) foi observada entre os FOVs 80x80 mm e 120x85 mm, independente do
tamanho do voxel, da mesma forma para os FOV 50x50 mm e 80x50 mm.
47
Fig
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3 -
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48
Desvio-padrão dos tons de cinza
O efeito da fermenta nos valores de desvio-padrão dos diferentes materiais,
nos diferentes FOV e voxels, nas áreas controle e áreas ao redor do material são
observados na Figura 4. A ferramenta de RAM afetou as áreas ao redor dos
materiais, mas não afetou as áreas-controle. A ferramenta reduziu
significativamente (p<0,05) os valores da área ao redor do material, independente
do FOV e voxel. O FOV e voxel não afetaram as áreas ao redor do material (p>0,05),
entretanto, os valores de desvio-padrão da área-controle apresentou uma redução
significativa (p<0,05) quando feito escaneamento com o voxel de tamanho 0,3mm,
independente do FOV.
49
Fig
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50
Relação contraste-ruído (Contrast – to – noise ratio – CNR)
Na Figura 5 é possível observar os valores de CNR na presença e ausência
da ferramenta, nos diferentes parâmetros utilizados. Não foi observada diferença
significante entre os valores de CNR obtidos com os diferentes parâmetros, na
presença e ausência de ferramenta, para os materiais amálgama de prata (p=0,98)
e liga metálica (0,88).
Figura 7 - CNR das imagens. Cada ponto representa um registro do CNR. A barra vermelha central representa a mediana e as barras verdes representam o 1º e 3º quartis. FA: ferramenta ausente; FP: ferramenta presente.
51
DISCUSSÃO
A ferramenta de RAM tem sido testada, mostrando eficácia da mesma
quando objetos de alta densidade são escaneados em tomógrafos de feixe cônico,
resultando em imagens com melhor qualidade [12,16].
Estudos que avaliam a ferramenta de RAM nas imagens de TCFC são
escassos na literatura, por isso, a discussão da influência desses parâmetros foi
realizada a partir de trabalhos que avaliam a influência do FOV e do voxel na
imagem tomográfica de feixe cônico, sem a utilização da ferramenta de RAM.
É sabido que há influência do tamanho do FOV nas imagens tomográficas.
Quanto menor o FOV, maior a quantidade de raios X que atravessará estruturas
que não fazem parte da área de interesse, resultando em maior quantidade de
radiação dispersa [6,18-21] e no efeito da descontinuidade de projeção de dados
[15,18,20], ou seja, há informações que chegam ao sensor, mas não serão
reconstruídas. O aumento da quantidade de radiação dispersa associada a
informações que não farão parte da imagem reconstruída resulta no aumento do
artefato da imagem quando menores FOVs são selecionados [18]. Entretanto, no
presente estudo, não foi observada influência do FOV em relação ao desvio-padrão,
que permite avaliação da qualidade da imagem, podendo ser representativo do
artefato da imagem tomográfica, contradizendo os trabalhos de Van Daatselavar et
al. [15], Katsumata et al. [18] e Pauwels et al. [17]. Possivelmente, essa diferença
nos resultados está associada à utilização de diferentes phantoms. No presente
estudo, usou-se um phantom de resina acrílica; já nos estudos de Katsumata et al.
[18] e Van Daatselavar et al. [15], foram utilizadas mandíbulas humanas sem a
presença de estruturas metálicas. Já no estudo de Pauwels et al. [17], apesar do
uso de phantom, na área avaliada estavam incluídas as amostras de materiais de
alta densidade, que invariavelmente refletem nos valores de desvio-padrão. Dessa
forma, acredita-se que a influência do FOV, no presente estudo, apresenta-se
insignificante comparada a toda heterogeneidade inerente ao processo de formação
52
da imagem quando estruturas de alta densidade estão presentes no objeto
escaneado.
A influência do FOV, no presente estudo, foi observada apenas nos valores
da média, tanto das áreas-controle quanto das áreas ao redor das amostras. Pode-
se observar menores valores de média para imagens adquiridas com menor FOV,
ou seja, um aumento da densidade das imagens obtidas com menores FOVs. Esse
aumento da densidade pode ser explicado pelo fato dos algoritmos de reconstrução
considerarem que a atenuação dos raios X se restringe ao volume de imagem [22],
ou seja, em FOV de menor tamanho, é considerada uma menor atenuação dos
fótons, resultando em maior densidade da imagem. Apesar da alteração em relação
a densidade das imagens ter sido influenciada pelo FOV, independente da
ferramenta, não foi observada melhora na qualidade das mesmas, como pode ser
observado pela ausência de influência nos valores de desvio-padrão dos tons de
cinza e na relação contraste-ruído.
No presente estudo, o voxel influenciou nas áreas-controle, com menores
valores de desvio-padrão, ou seja, menor quantidade de ruído, nas imagens
adquiridas com voxel de tamanho 0,3 mm. Essa influência, já relatada na literatura
[17], é explicada pela diferente capacidade de detecção de fótons de raios X por
voxels de diferentes tamanhos. O maior voxel detecta maior quantidade de fótons
de raios X do que um voxel de menor tamanho, resultando em maior sinal e,
consequentemente, em menor ruído na imagem, apesar da menor resolução
espacial [21]. A ausência de influência na área ao redor das amostras é resultado
da não influência do voxel em áreas heterogêneas, como apresentado no estudo de
Pauwels et al. [17]. Ainda que haja diferença na capacidade de absorção dos fótons
pelos voxels de diferentes tamanhos, o que reflete no ruído da imagem, o voxel não
tem influência na densidade da mesma, como ocorre em relação ao FOV. Isso
mostra que a influência do FOV em relação a atenuação da radiação tem maior
efeito na densidade da imagem do que a capacidade do voxel em absorver os fótons
de raios X.
53
Não houve influência do FOV e voxel em relação ao uso da ferramenta de
RAM, sendo possível observar que, de uma forma geral, o FOV está associado à
densidade da imagem e o voxel está associado à qualidade da mesma. No entanto,
o FOV e voxel não devem ser os únicos fatores a serem considerados em relação
a densidade e qualidade da imagem, já que eles estão associados a outras
características da imagem, como área de abrangência e resolução espacial,
respectivamente, e ainda, deve-se considerar que fatores energéticos, como a
quilovoltagem, miliamperagem e tempo de exposição também influenciam em
densidade e qualidade da imagem. Além disso, em situações clínicas, deve-se
ponderar que esses fatores também interferem na dose de radiação para o paciente.
É importante salientar que em trabalhos in vitro, como no presente estudo, é
possível ter controle sobre as condições estudadas, de forma que as variáveis que
podem influenciar o objeto de estudo são controladas laboratorialmente, permitindo
avaliar a influência dos fatores estudados (FOV e voxel), sem possíveis influências
secundárias do phantom; no entanto, haverá interações do fóton de raios X apenas
com estruturas homogêneas, que é uma situação não representativa da condição
clínica [17].
Em conclusão, o tamanho do FOV e do voxel não influenciou na ação da
ferramenta de RAM. Dessa forma, a seleção do FOV deve ser realizada de acordo
com a necessidade da área de abrangência do exame e a seleção do tamanho do
voxel deve ser feita de acordo com a resolução espacial necessária para a situação
em estudo.
54
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57
CAPÍTULO 4 – Versão em inglês - Artigo 2
Artigo submetido para apreciação no periódico European Radiology (Anexo 2).
Influence of scanning parameters on the efficacy of CBCT metal artefact
reduction
Polyane Mazucatto Queiroz1, Francisco Carlos Groppo2, Matheus Lima Oliveira1;
Deborah Queiroz Freitas1
1 Department of Oral Diagnosis, Area of Oral Radiology, Piracicaba Dental School,
University of Campinas, Piracicaba, Sao Paulo, Brazil
2 Department of Physiological Sciences, Area of Pharmacology, Piracicaba Dental
School, University of Campinas, Piracicaba, Sao Paulo, Brazil
Corresponding author:
Polyane Mazucatto Queiroz
Piracicaba Dental School
Department of Oral Diagnosis, Area of Oral Radiology
901, Limeira Avenue
Zip code: 13414-903
Piracicaba, Sao Paulo, Brazil
Phone/fax number: +55 (19) 2106-5327
58
ABSTRACT
Objective: The aim of this study was to evaluate the influence of FOV and voxel
sizes on the efficacy of metal artefact reduction (MAR) on CBCT scans of dental
materials.
Methodology: Two imaging phantoms were custom-made. Each phantom had
three objects made of the same dental material: amalgam or copper- aluminium
alloys. The imaging phantoms were scanned separately on the Picasso-Trio CBCT
unit at two voxel sizes and four FOV sizes. Each scan was performed twice, with
and without MAR. All images were evaluated on the OnDemand 3D software. Mean
grey values, standard deviation and contrast-to-noise ratio were compared by
Friedman’s test (Dunn’s test as post hoc) (α=0.05).
Results: Mean grey values and standard deviation showed significant difference
(p<0.05) between FOV sizes and between voxel sizes, respectively, in the control
area. Instead, no significant difference (p>0.05) was observed between the presence
and absence of MAR within the same imaging protocol.
Conclusion: The efficacy of MAR was not influenced by FOV and voxel sizes. CBCT
imaging protocols should be selected based on selection criteria, regardless of the
use of MAR tool.
Keywords: Cone-beam Computed Tomography; Artifacts; Densitometry; Dental
Materials.
59
INTRODUCTION
Numerous advantages of Cone-beam Computed Tomography (CBCT) over
plain radiography have importantly increased the acceptance of this advanced
imaging modality for some dental applications [1,2]. However, the occurrence of
inherent artefacts may reduce CBCT image quality by producing distortions
unrelated to the scanned/actual object [3]. CBCT image artefact has shown to have
a negative impact on the diagnostic process [4-6] and to be mainly related to the
presence of metallic materials in the oral cavity [7].
Some CBCT units make available a metal artefact reduction (MAR) algorithm
[5,8,9] and allow the operator for adjusting certain parameters prior to scanning, such
as kilovoltage peak, milliamperage, exposure time and voxel and field of view (FOV)
sizes [10]. Voxel size is related to the capability of representing fine anatomical
details and is inversely proportional to spatial resolution [10,11]. Smaller voxel sizes
increase theoretical spatial resolution, but reduce signal-to-noise ratio [12]. FOV size
represents the anatomical coverage of the CBCT scanning and must be adjusted
based on the diagnostic task [5,10,13,14]. Smaller FOV sizes reduce the
interference of scattered radiation on the sensor, but increase the amount of exo-
mass (structures outside the FOV but within the scanning area) [3,15].
Pre-selected CBCT imaging parameters are expected to affect the overall
image quality, but their relation with MAR remains unclear. Thus, the aim of this
study was to evaluate the influence of voxel size and FOV on the in-vitro efficacy of
MAR.
MATERIALS AND METHODS
Imaging phantom preparation
Two imaging phantoms were custom-made of chemically activated acrylic
resin (CAAR) (VIPI, Sao Paulo, Brazil) and three cylinder-shaped objects of dental
alloy. Each imaging phantom had the three cylinders made of the same dental alloy:
dental amalgam or copper- aluminium (Cu-Al).
60
CAAR was poured into a mould of a cylindrical PVC (polyvinyl chloride) pipe
(Tigre, Sao Paulo, Brazil) of 98 mm in internal diameter and 40 mm in height with
the dental alloy cylinders submerged 20 mm above the base. The cylinders had 5.4
in diameter and 5.4 in height and were arranged in a pre-determined isosceles
triangle (base, 58 mm; height, 39 mm).
CBCT scanning
Each phantom was positioned separately in the Picasso Trio CBCT unit
(Vatech, Hwaseong, Republic of Korea) at 80 kVp and 3.7 mA, and eight scans were
performed combining four FOVs (120 x 85 mm, 80 x 80 mm, 80 x 50 mm, 50 x 50
mm; diameter x height) and two voxel sizes (0.3 mm and 0.2 mm) (Table 1). The
whole imaging phantom was centred in the middle of the FOVs, except for the
smallest FOV, in which the cylinders were centred separately. All scan were
repeated with the use of MAR. Volumetric data were reconstructed in the native
Ez3D (E-WOO Technology, Seoul, Republic of Korea) and exported to DICOM file
format.
Table 1 – CBCT scanning protocols.
Parameters FOV (mm x mm) Voxel (mm)
120x85 80x80 80x50 50x50 0,2 0,3
1 X X
2 X X
3 X X
4 X X
5 X X
6 X X
7 X X
8 X X
61
Image analysis
All CBCT scans were imported to OnDemand3D software (CyberMed, Seoul,
Republic of Korea) and a single examiner assessed them all (Figures 1 and 2).
62
Figure 1 – Axial view of CBCT scans with a voxel size of 0.3 mm and different FOV sizes (A – 120 x 85 mm, B – 80 x 80 mm, C – 80 x 50 mm and D – 50 x 50 mm). Images on the left and right are without and with MAR, respectively.
A
B
C
D
63
Figure 2 – Axial view of CBCT scans with different voxel sizes: (A) 0.3 mm and (B) 0.2 mm. Images
on the left and right are without and with MAR, respectively.
On axial reconstructions on the middle of the cylinders height, six circular
regions of interest (diameter, 5.4 mm) were selected around the cylinders. The same
regions of interest were selected in an area under no effect of the cylinder-related
image artefacts (control area), 5.4 mm below the lower edge of the cylinders. Mean
grey values and standard deviation were obtained from the regions of interest and
contrast-to-noise ratio (CNR) was calculated. CNR is obtained by subtracting the
mean grey value of the control area (B) from the mean grey value of the affected
area (A), and dividing by the SD of the same control area [14], as follows:
𝐶𝑁𝑅 =𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑜𝑓 𝐴 − 𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑜𝑓 𝐵
𝑆𝐷 𝑜𝑓 𝐵
A
B
64
Data analysis
All analyses were carried out by using GraphPad Prism 6.0 (GraphPad
Software, La Jolla, CA, USA) and BioEstat 5.0 (Fundação Mamiraua, Belém, PA,
Brazil). Significant level was set to 5%. Data distribution and variance
homoscedasticity were evaluated by Kolmogorov & Smirnov and Bartlett tests,
respectively. As the data did not show normal distribution and homoscedasticity,
Friedman’s and Dunn’s (post hoc) tests were used to observe the effect of FOV and
voxel sizes on mean and SD of grey values of ROIs around the dental alloys and control
area and CRN on CBCT scans with and without MAR.
RESULTS
Mean grey values
Figure 3 shows the effect of MAR on mean grey values of CBCT scans with
different voxel and FOVs sizes according to both control and material ROIs of dental
amalgam and Cu-Al alloys.
MAR did not affect (p>0.05) mean grey values. For both dental amalgam and
Cu-Al alloys, no influence (p>0.05) of voxel size was observed. However, mean grey
values of control and material ROIs were greater (p<0.05) on CBCT scans with FOV
of 80 x 80 mm and 120 x 85 mm than 50 x 50 mm and 80 x 50 mm. No significant
differences (p>0.05) were observed among CBCT scans with FOV of 80 x 80 mm
and 120 x 85 mm, irrespective of voxel size, being the same observation valid for
FOVs 50x50 and 80x50.
65
Fig
ure
3 –
Me
an
gre
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isto
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Each
po
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nd
3rd
qu
art
iles.
66
SD grey values
The effect of MAR on SD grey values considering the different dental alloys,
voxel and FOV sizes of control and material ROIs is shown in Figure 4.
MAR clearly affected SD grey values of both dental amalgam and Cu-Al
alloys, but no effect was observed in control ROIs. MAR significantly reduced
(p<0.05) SD grey values of material ROIs, irrespective of FOV and voxel sizes. FOV
and voxel sizes did not affect (p>0.05) material ROIs, but SD grey values of control
ROIs were lower (p<0.05) on CBCT scans with voxel sizes of 0.3 mm than 0.2 mm,
irrespective of the FOV size.
67
Fig
ure
4 –
Sta
nd
ard
de
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tio
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D) gre
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68
CNR values
The effect of MAR on CNR values for each dental alloy is showed in Figure
5. No significant differences were observed among CNR values obtained from CBCT
scans with all FOV and voxel sizes, and with or without MAR for both dental amalgam
(p= 0.9846) and Cu-Al (p= 0.8871) alloys.
Figure 5 – Contrast to noise ratio (CNR) from the images. Each point represents a CNR value. The red central bar and green whiskers represent, respectively, median value and 1st and 3rd quartiles.
69
DISCUSSION
Cone-beam computed tomography MAR has shown to be an effective
algorithm to produce high quality images when very dense materials of high atomic
number are scanned [12,16].
Studies that evaluate MAR on CBCT images obtained with different scanning
protocols are scarce in the current scientific literature; thus, the following discussion
was primarily based on studies on CBCT image quality related to FOV and voxel
sizes.
It is known that FOV size influences on CBCT image quality. Small FOV sizes
indirectly increase the amount of surrounding structures to interact with X-rays. This
results in greater amount of scattered radiation [5,18-21] and the effect of projection
data discontinuity [15,18,20], considering that there is some information that reaches
the sensor, but is not reconstructed. Greater X-ray scattering associated with
information that will not be part of the reconstructed image results in increased image
artefact when smaller FOVs are selected [18]. However, in this study, FOV size did
not show an influence on SD grey values, contradicting Van Daatselavar et al. [15],
Katsumata et al. [18] and Pauwels et al. [17]. SD grey values represent image
inhomogeneity and the disagreement observed among these studies can be
possibly explained because different imaging phantoms were used. The present
study made use of an acrylic resin imaging phantom, whereas Katsumata et al. [18]
and Van Daatselavar et al. [15] made use of human mandibles without the presence
of metallic structures. Pauwels et al. [17] had a similar imaging phamtons, however
the ROIs also encompassed the objects of high density and atomic number, which
inevitably interferes with SD grey values. Thus, FOV size seems to have had a minor
influence on CBCT image quality on this study, given the great heterogeneity of grey
values inherent to the acquisition process when very dense structures of high atomic
number are present in the scanned object.
The influence of FOV size in this study was observed only on mean grey
values of both control and material ROIs. CBCT scans at smaller FOVs produced
70
images with lower mean grey values, which represents darker images. Such
“darkening” can be possibly explained by the fact that reconstruction algorithms
might consider that X-ray attenuation is restricted to the image volume [22]. Also,
FOV size influenced on image density regardless of the use of MAR without
improving image quality, considering that no influence was observed on SD grey
values and CNR.
In this study, voxel size influenced on control ROIs with lower SD values,
which represents less amount of noise on the images acquired with a voxel size of
0.3 mm. As previously reported in the scientific literature [17], this influence is
possibly explained by the fact that voxels of different sizes detect X-ray photons
differently. Larger voxels produce images with lower spatial resolution, but detect
greater amount of X-ray photons than smaller voxels, resulting in high signal and,
consequently, less noise on the image [21]. The fact that voxel size had no influence
on material ROIs represents its inability to affect heterogeneous areas, as shown in
the study of Pauwels et al. [17]. Though the X-ray absorption is different on voxels
of varying sizes, which reflects on image noise, voxel size does not affect on image
density as FOV. This shows that FOV size related to X-ray attenuation has greater
influence on image density than voxel size in absorbing X-ray photons.
There was no influence of FOV and voxel sizes on the use of MAR. This
reveals that FOV size is generally associated with image density and voxel size is
associated with image quality. However, FOV and voxel sizes should not be the only
factors to be considered when evaluating image density and quality, since they are
associated with other image characteristics such as coverage area and spatial
resolution, respectively. Additionally, it should be considered that energetic factors
such as kilovoltage, milliamperage and exposure time also influence on image
density and quality and, in clinical situations, they also influence on the dose to the
patient.
It is important to highlight that on laboratory studies, as the present study, the
researchers have important control over the methodological conditions, so that the
variables that can influence the object of study are controlled in vitro. This makes
71
possible the assessment of the influence of FOV and voxel sizes on MAR without
secondary interference from the imaging phantom; however, interaction of X-ray
photons only with homogeneous structures will happen, which is not representative
of a clinical condition [17].
In conclusion, FOV and voxel sizes did not influence on MAR. Thus, FOV and
voxel sizes should be selected according to the coverage area and spatial resolution
required on a case-to-case basis, respectively.
72
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75
CONCLUSÃO
A ferramenta de RAM proporcionou a obtenção de imagens tomográficas de
objetos que contém amálgama de prata e liga metálica (Cu-Al) mais homogêneas,
sendo útil na diminuição do artefato metálico gerado por materiais de alta
densidade, mas sem eficácia para a presença da guta-percha. Dessa forma, deve
ser utilizada sempre que amálgama de prata ou liga metálica estiverem presentes
no objeto a ser escaneado a fim de melhorar a qualidade da imagem.
A ação da ferramenta não foi influenciada por diferentes FOVs e voxels, de
forma que esses parâmetros devem ser selecionados de acordo com a área de
interesse e a resolução espacial necessária para o processo de diagnóstico, sem
influência na imagem final.
76
77
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80
81
APÊNDICE 1
METODOLOGIA DETALHADA
Para os dois estudos, de uma forma geral, foram confeccionados três
phantoms em resina acrílica ativada quimicamente (RAAQ) (VIPI, São Paulo,
Brasil); cada phantom continha em seu interior três amostras de materiais de uso
odontológico (amálgama de prata, guta-percha ou liga metálica Cobre-Alumínio
(Cu-Al)).
Confecção das amostras
Para confecção das amostras de amálgama de prata, guta-percha e liga de
metal fundido em Cobre-Alumínio (CuAl), foram confeccionadas matrizes de silicone
por condensação de consistência densa Speedex (Vigodent, Rio de Janeiro, Brasil),
com dimensão interna de 5,4 mm de diâmetro por 5,4 mm de altura, confeccionados
em torno de bancada TR 600 (Riosulense, Rio do Sul, Brasil). As amostras dos três
materiais apresentaram as mesmas dimensões, 5,4 mm de diâmetro por 5,4 mm de
altura (Figura 1). Foram confeccionadas no total três amostras de cada material.
Figura 1 - Amostras dos materiais de uso odontológico: Guta-percha, Amálgama de prata e Liga metálica (Cu-Al).
Para isso, cápsulas pré-dosadas de amálgama Permite (Southern Dental
Industries Ltd. - SDI, Austrália), de partículas regular com 47,9% de mercúrio em
sua composição, foram trituradas em um amalgamador Ultramat 2 (Southern Dental
Industries Ltd. - SDI) por oito segundos e posteriormente o conteúdo das cápsulas
foi condensado com condensador Ward 2 (SSWhite, Rio de Janeiro, Brasil) nas
matrizes de silicone. Após 30 minutos da condensação, as amostras foram retiradas
das matrizes.
82
Fragmentos de bastão de guta-percha Odahcam (Dentsply, Petrópolis, Rio
de Janeiro, Brasil) foram aquecidos a 60 °C no interior da matriz de silicone, em
forno elétrico para fundição (Bravac, São Paulo, Brasil), durante 20 minutos. Ainda
no forno, a guta-percha, na fase plástica, foi condensada com calcador Paiva 2
(Golgran, São Caetano do Sul, Brasil) e mantido no forno por mais 10 minutos. Após
30 minutos de resfriamento a amostra foi retirada da matriz.
Para a confecção das amostras da liga metálica Cu-Al, resina acrílica para
incrustação de padrões DuraLay (Reliance Dental, Illinois, Estados Unidos) foi
preparada segundo as recomendações do fabricante e vertida nas matrizes de
silicone. Os cilindros de resina acrílica para incrustação de padrões foram
encaminhados a um laboratório de Prótese Dentária para a confecção do corpo de
prova em metal fundido/liga metálica de cobre e alumínio (Cu-Al) Ducaracast MS
(Dental Gaúcho - Marquart & Cia. Ltda., Barueri, Brasil).
Após a confecção das amostras, as mesmas foram mensuradas com o
paquímetro eletrônico digital, 0-150mm Stainless, Hardened®,, confirmando as
dimensões das mesmas (5,4 mm de altura x 5,4 mm de diâmetro).
Determinação da densidade das amostras
A densidade das amostras foi calculada em uma balança analítica Discovery
(OHAUS Corporation, Switzerland) à temperatura ambiente de 25° usando água
como fluido de imersão (densidade da água conhecida: 1g/ml).
Para o cálculo da densidade, considerou-se o Empuxo a partir do Princípio
de Arquimedes (Pick et al., 2011). Foram determinadas a massa da amostra em ar
e a massa da amostra em água. Após a determinação das massas da amostra, a
densidade foi calculada a partir da seguinte fórmula:
Densidade física = Massa em ar / (Massa em ar – Massa em água)
83
Confecção da base da amostra: Conjunto amostra-base.
Nove matrizes de silicone por condensação, com dimensões internas de 22,7
mm de altura e diâmetro de 5,4 mm foram confeccionadas no torno de bancada.
Cada amostra foi inserida na base de uma matriz. Resina acrílica autopolimerizável
incolor foi manipulada de acordo com as instruções do fabricante e foi vertida na
matriz de silicone, preenchendo-a completamente. Após a polimerização completa
da resina acrílica, teve-se a formação dos conjuntos amostra-base (Figura 2).
Figura 2 - Conjuntos amostra-base dos três materiais odontológicos estudados.
Confecção dos phantoms
Para confecção dos phantoms, foram utilizados um cano cilíndrico de PVC
98 mm (Tigre, São Paulo, Brasil) e uma base de resina acrílica pré-confeccionada
(Figura 3).
Figura 3 - Base de resina acrílica pré-confeccionada (à esquerda) e cano cilíndrico de PVC 98 mm (Tigre) (à direita).
Três conjuntos amostra-base de um mesmo material, no interior das
matrizes, foram fixados com cianocrilato Super Bonder® (Henkel, São Paulo, Brasil)
na base de resina acrílica pré-confeccionada, de forma que o centro das amostras
84
ficou à 20 mm de altura da base pré-confeccionada. A fixação de cada conjunto
amostra-base foi realizada no vértice de um triângulo isósceles pré-determinado.
O triângulo isósceles foi determinado considerando o posicionamento dos
dentes incisivos centrais e segundo molares inferiores (Figura 4).
Figura 4 – Triângulo isósceles determinado para o posicionamento das amostras em seus vértices (A, B e C). Vértices A: correspondente ao posicionamento dos incisivos centrais; vértice B: correspondente ao posicionamento do segundo molar do lado direito; Vértice C: correspondente ao segundo molar do lado esquerdo.
Após 30 minutos da fixação dos conjuntos amostra-base, as matrizes foram
removidas (Figura 5). Para confirmação do posicionamento da altura da amostra, a
base de resina acrílica, com os conjuntos amostra-base fixados, foi levada ao
microscópio de comparação (Olympus Optical CO.,LTD, Tóquio, Japão) para
detectar diferença entre a altura das amostras. Não detectada diferença, um cano
de PVC de 98 mm de diâmetro e 50 mm de altura foi encaixado na base de resina
acrílica, formando o conjunto base-cano PVC, o qual foi isolado com vaselina
líquida.
85
Figura 5 - Fixação dos conjuntos amostra-base, do material amálgama de prata, na base de resina segundo o triângulo isósceles pré-determinado.
Na balança pesadora W3 (Welmy, Santa Bárbara do Oeste, Brasil), foram
medidos 280 g de polímero de resina acrílica autopolimerizável (VIPI) e 180 g de
monômero (VIPI), que foram manipulados segundo as instruções do fabricante e
vertidos no conjunto base-cano de PVC (Figura 6).
Figura 6 - Resina vertida no conjunto base-cano de PVC com os conjuntos amostra-base já fixados.
Todo o conjunto foi mantido sob 4 bar de pressão, sem aquecimento, por 1
hora em uma termopolimerizadora sob pressão (Famabras, Itaquaquecetuba,
Brasil) para evitar a formação de bolhas. Após o resfriamento, o phantom foi
removido do conjunto base-cano de PVC.
86
Aquisição das imagens tomográficas
Para os estudos apresentados (Capítulo 1 e Capítulo 2), os três phantoms
foram escaneados no aparelho Picasso Trio® (Vatech, Hwaseong, Coréia do Sul).
Em um recipiente plástico de 140 mm de diâmetro, o phantom foi centralizado
e mantido em posição com o auxílio de um anel de cera de 5 mm de altura, na base
do recipiente. O recipiente foi preenchido com água até 10 mm acima da base
superior do phantom.
Durante o estudo piloto, foi determinado o posicionamento do recipiente
plástico no tomógrafo para os diferentes campos de visão (field of viewr – FOV).
Para aquisição das imagens do Capítulo 1, o phantom foi centralizado no FOV
80x80 mm. Para a aquisição das imagens do Capítulo 2, manteve-se a centralização
do phantom para os três FOV maiores e a centralização de cada amostra para o
FOV menor. As linhas de orientação foram estabelecidas e demarcadas no
recipiente, padronizando o posicionamento dos phantoms no tomógrafo.
Os parâmetros energéticos de exposição foram estabelecidos no estudo
piloto e fixados para todas as aquisições. As imagens foram obtidas usando 80kV,
3,7 mA e 24 segundos de escaneamento.
Para o estudo apresentado no Capítulo 1, foram adquiridas imagens com
FOV 80x80 mm e com voxel 0,2 mm. Para o estudo do Capítulo 2, foram feitas
aquisições de imagens tomográficas utilizando quatro tamanhos de campo de visão
diferentes (120x85 mm, 80x80 mm, 80x50 mm e 50x50 mm) e dois diferentes voxels
(0,3 mm e 0,2 mm), resultando em oito parâmetros de obtenção de imagem, como
apresentado na Tabela 1.
87
Tabela 1 – Parâmetros utilizados para aquisição das imagens tomográficas.
Todos os phantoms foram submetidos à aquisição dos oito parâmetros duas
vezes, uma vez no modo de redução de artefato metálico e uma segunda vez no
modo normal – sem a função de redução de artefato metálico – para compor o grupo
controle.
Avaliação das imagens tomográficas
As imagens adquiridas (Figura 7 – Estudo 1 e Figuras 8 e 9 – Estudo 2) foram
avaliadas no software OnDemand3D (CyberMed, Seul, Coréia do Sul) por um único
avaliador. No corte coronal, foi determinado o ponto médio das amostras e, nesse
ponto médio, foi obtida a imagem axial correspondente à área das amostras.
Parâmetro FOV (mm) Voxel (mm)
120x85 80x80 80x50 50x50 0,2 0,3
1 X X
2 X X
3 X X
4 X X
5 X X
6 X X
7 X X
8 X X
88
Figura 7 - Exemplos de imagens axiais dos phantoms de amálgama de prata (A), guta-percha (B) e
liga metálica Cu-Al (C). Essas imagens foram adquiridas com FOV de 80x80 mm, voxel de 0,2 mm
e na ausência de ferramenta de RAM (imagens à esquerda) e presença da ferramenta de RAM
(imagens à direita).
.
A
B
C
89
Figura 8 – Imagens axiais obtidas com diferentes FOVs: (A) 120x85 mm, (B) 80x80 mm, (C) 80x50mm e (D) 50x50 mm. À esquerda, imagens obtidas sem a ferramenta de redução de artefato e à direita, imagens obtidas com a ferramenta de redução de artefato.
A
B
C
D
90
Figura 9 - Imagens axiais obtidas com diferentes voxels: (A) Voxel 0,3 mm e (B) Voxel 0,2 mm. À esquerda, imagens obtidas sem a ferramenta de redução de artefato e à direita, imagens obtidas com a ferramenta de redução de artefato.
Com a ferramenta de histograma, foram determinadas, ao redor da imagem
da amostra, seis circunferências de 5,4 mm de diâmetro (Figura 10). Para isso, as
circunferências tinham 18 pixels para as imagens adquiridas com voxel de 0,3 mm
e 27 pixels para as imagens adquiridas com voxel de 0,2 mm. Dos valores
determinados pelo histograma, foram obtidos valores de média e desvio-padrão dos
tons de cinza da imagem axial das amostras.
A
B
91
Figura 10 – Imagem axial das seis circunferências ao redor da amostra (área hiperdensa).
Na reconstrução coronal, 5,4 mm abaixo da borda inferior da amostra, foi
determinada a reconstrução axial correspondente à área controle. Coordenadas
foram determinadas, na reconstrução axial das amostras, para a determinação dos
pontos equivalentes aos vértices A, B e C, nos quais foram desenhadas
circunferências de 5,40 mm de diâmetro, simulando o posicionamento da amostra.
Ao redor dessas circunferências, foram determinadas as mesmas áreas de
histograma que foram feitas na análise da imagem axial das amostras, obtendo-se
valores de média e desvio-padrão da área controle.
Obteve-se a relação contraste-ruído (CNR – contrast-to-noise ratio) a partir
da subtração da média da área ao redor da amostra pela média da área-controle
dividida pelo desvio-padrão da área-controle (Bechara et al., 2012c), como
mostrado na fórmula abaixo:
CNR = Média área ao redor da amostra - Média área-controle
Desvio-padrão área-controle
92
Análise estatística
A distribuição dos dados e a homogenicidade das variâncias foram avaliadas
pelos testes de Kolmogorov-Smirnov e Bartlett, respectivamente. O teste de
Friedman (Dunn) foi utilizado para comparar o efeito do FOV, do voxel. O Teste de
Kruskal-Wallis com post hoc de Student-Newman-Keuls foi usado para observar o
efeito da ferramenta de RAM nos valores de média, desvio-padrão das áreas ao
redor dos materiais e áreas-controle e CNR. Quando feita a comparação entre os
materiais foi utilizado o teste de Kruskal-Wallis. O nível de signficância considerado
foi 5%. As análises foram feitas usando os programas GraphPad Prism 6.0
(GraphPad Software, La Jolla California, Estados Unidos) e BioEstat 5.0 (Fundação
Mamiraua, Belém, Brasil). O software utilizado para a confecção dos gráficos foi o
GraphPad Prism 6.0 (GraphPad Software, La Jolla California, Estados Unidos).
93
APÊNDICE 2
RESULTADOS
Capítulo 1 – Artigo 1
Na Tabela 1, podem ser observados os valores de média, desvio-padrão,
mediana e desvio interquartílico para os valores de média e desvio-padrão do das
imagens obtidas dos phantoms de amálgama de prata, da guta-percha e da liga
metálica. Na Tabela 2, observa-se a CNR das imagens para cada parâmetro de
cada material odontológico utilizado.
Tabela 1 - Valores de média, desvio-padrão, mediana e desvio interquartílico das médias e desvio-padrão obtidos nas imagens tomográficas dos phantoms dos diferentes materiais.
Média
Média (± desvio padrão)
Mediana (desvio interquartílico)
Desvio-padrão
Média (± desvio padrão)
Mediana (desvio interquartílico)
Material Área Ferramenta ausente Ferramenta presente Ferramenta ausente Ferramenta presente
Amálgama de prata
Controle 49.6 (±11.9)
50.95 (20.5)
48.6 (±12.1)
50.95 (20.8)
39.5 (±2.6)
39.1 (2.7)
39.1 (±3.2)
38.95 (2.1)
Amostra 211.1 (±203.1)
211.6 (316.5)
101 (±81.7)
89.4 (96.1)
405.8 (±143.4)
370 (208.8)
103.7 (±31.7)
100.75 (28.2)
Guta-percha
Controle 44.5 (±12.7)
45.25 (22)
50.6 (±13.9)
50.3 (17.6)
39.5 (±3.7)
39.25 (3.1)
38.5 (±2.6)
38.75 (3)
Amostra 156.9 (±110.4)
179.4 (147.6)
127.2 (±83.3)
129.5 (89.6)
193.6 (±80.6)
167.4 (108.6)
190.5 (±74.8)
202.6 (117.9)
Liga metálica
Cu-Al
Controle 41.7 (±15.7)
38.55 (24.8)
75 (±146.9)
39.85 (23.8)
43 (±3)
43.6 (4.1)
39.1 (±2.7)
38.2 (3.3)
Amostra 176.5 (±192.4)
163.9 (279.9)
89.2 (±67.9)
85 (84.1)
306.2 (±68.8)
297.9 (48.4)
101 (±33)
99.1 (52.1)
94
Tabela 2 - Valores de média, desvio-padrão, mediana e desvio interquartílico dos valores de CNR das imagens obtidas dos phantoms de amálgama de prata, guta-percha e liga metálica.
Amálgama Guta-percha Liga metálica
Média (± desvio padrão) Mediana (desvio interquartílico)
Média (± desvio padrão) Mediana (desvio interquartílico)
Média (± desvio padrão) Mediana (desvio interquartílico)
Ferramenta
Ausente
Ferramenta
Presente
Ferramenta
Ausente
Ferramenta
Presente
Ferramenta
Ausente
Ferramenta
Presente
4.1 (±5.2)
3.9 (8.3)
1.3 (±2.1)
1.1 (2.1)
2.9 (±2.8)
3.3 (4.1)
1.9 (±2.1)
2.3 (2.1)
3.1 (±4.6)
2.9 (5.7)
0.3 (±4.9)
1.2 (1.8)
95
Capítulo 3 – Artigo 2
Nas Tabelas 3 e 4, podem ser observados os valores de média, desvio-
padrão, mediana e desvio interquartílico para os valores de média e desvio-padrão
das imagens tomográficas dos phantoms de amálgama de prata e da liga metálica,
respectivamente, nos diferentes parâmetros. Na Tabela 5, observa-se a CNR das
imagens para cada parâmetro de cada material odontológico utilizado.
96
Tabela 3 - Valores de média e desvio-padrão das imagens tomográficas do phantom de amálgama de prata nos diferentes parâmetros.
Média
Média (± desvio-padrão)
Mediana (desvio interquartílico)
Desvio-padrão
Média (± desvi- padrão)
Mediana (desvio interquartílico)
FOV Voxel Área Ferramenta ausente Ferramenta presente Ferramenta ausente Ferramenta presente
12X8,5
0.2 Controle
-12.8 (±21.9)
-20.7 (38.8)
-10.6 (±22.5)
-20.05 (41.1)
38 (±7.4)
39.8 (3.7)
38.5 (±3.3)
37.75 (5.5)
0.2 Amostra
50 (±156.1)
36.7 (209.7)
25.6 (±74.4)
29.4 (101)
333 (±77)
335.15 (145.1)
113.1 (±40.3)
112.8 (35.2)
0.3 Controle
-16.1 (±22.7)
-25.4 (39.8)
-10.1 (±22.2)
-16.6 (39.1)
28.1 (±3.2)
29 (3.2)
30.5 (±3.5)
30.4 (3.9)
0.3 Amostra
60.5 (±194.1)
95.2 (218.3)
23.2 (±125.5)
37 (170.7)
351.5 (±119.4)
339.8 (159.1)
125 (±46.2)
119 (55.2)
8X8
0.2 Controle
49.6 (±11.9)
50.95 (20.5)
48.6 (±12.1)
50.95 (20.8)
39.5 (±2.6)
39.1 (2.7)
39.1 (±3.2)
38.95 (2.1)
0.2 Amostra
211.1 (±203.1)
211.6 (316.5)
101 (±81.7)
89.4 (96.1)
405.8 (±143.4)
370 (208.8)
103.7 (±31.7)
100.75 (28.2)
0.3 Controle
47.9 (±13.1)
48 (21.6)
51.7 (±12.7)
53.85 (22.8)
29.6 (±3.5)
29.25 (5)
28.2 (±3.1)
28.45 (3.8)
0.3 Amostra
205.9 (±210.8)
232.05 (395.8)
106.1 (±111)
112.65 (164)
380.7 (±115.4)
353.65 (145.8)
132.2 (±46.5)
131.7 (78)
8X5
0.2 Controle
-286.5 (±4.6)
-286.3 (7)
-286.2 (±5.5)
-284.9 (6.1)
39.5 (±3.4)
39.95 (6.1)
40.9 (±2.3)
41.1 (3.8)
0.2 Amostra
-128.3 (±198.6)
-144.1 (376.7)
-230.3 (±86.9)
-227.75 (55.1)
379.2 (±97.6)
360.95 (129.2)
122.1 (±44.2)
125.3 (48.1)
0.3 Controle
-291.9 (±5.6)
-290.5 (7.9)
-283.1 (±13.4)
-285.55 (7.6)
31.5 (±2.4)
31.95 (3.5)
28.6 (±3.8)
28.95 (6.6)
0.3 Amostra
-129.9 (±247.6)
-132.7 (373.4)
-222.9 (±138.4)
-228.95 (205.6)
364.8 (±103.8)
343.95 (77.9)
125.8 (±54.6)
121.6 (90.2)
5X5
0.2 Controle
-250.8 (±20.5)
-250.55 (31.4)
-218.5 (±115.9)
-237.6 (27.4)
32.6 (±3.2)
32.5 (4.3)
32.3 (±2.2)
32 (3.8)
0.2 Amostra
-99.7 (±174.1)
-116.55 (196.1)
-182 (±67.9)
-162.4 (101.3)
354.7 (±55.4)
356.1 (76)
130.6 (±25.6)
126.3 (29.6)
0.3 Controle
-248.7 (±19)
-248.65 (28.4)
-244.1 (±26.5)
-247.05 (28.3)
22.7 (±2.7)
23.15 (4.2)
23.9 (±2.4)
23.8 (3.7)
0.3 Amostra
-82.3 (±189)
-96.55 (266.9)
-185.5 (±118.5)
-182.65 (217.1)
377.7 (±95)
361.65 (146.7)
147.2 (±35.1)
146.2 (46)
97
Tabela 4 - Valores de média e desvio-padrão das imagens tomográficas do phantom de liga metálica nos diferentes parâmetros.
Média
Média (± desvio-padrão)
Mediana (desvio interquartílico)
Desvio-padrão
Média (± desvio-padrão)
Mediana (desvio interquartílico)
FOV Voxel Área Ferramenta ausente Ferramenta presente Ferramenta ausente Ferramenta presente
12X8,5
0.2 Controle -17.2 (±16.8)
-19.9 (20.1)
-14.3 (±23.3)
-22.1 (31.7)
38.1 (±2.2)
38.15 (2.8)
40.8 (±3)
40.45 (4.3)
0.2 Amostra 28.3 (±156.4)
19.25 (180.2)
5.3 (±73.4)
34.7 (137.9)
265.4 (±63.2)
247.5 (33.4)
105.3 (±35.1)
97.3 (39.1)
0.3 Controle -20.3 (±19.3)
-25.1 (28.2)
-16.8 (±17.7)
-19.4 (29.2)
27.9 (±2)
27.7 (1.8)
29.3 (±3.3)
28.7 (3.9)
0.3 Amostra 43.9 (±180.5)
-6.05 (224.2)
15.9 (±122.1)
28 (120.8)
287.9 (±98.8)
253.5 (109.9)
125.7 (±44.3)
122.5 (59.3)
8X8
0.2 Controle 41.7 (±15.7)
38.55 (24.8)
75 (±146.9)
39.85 (23.8)
43 (±3)
43.6 (4.1)
39.1 (±2.7)
38.2 (3.3)
0.2 Amostra 176.5 (±192.4)
163.9 (279.9)
89.2 (±67.9)
85 (84.1)
306.2 (±68.8)
297.9 (48.4)
101 (±33)
99.1 (52.1)
0.3 Controle 42.3 (±14.4)
38.75 (17.9)
40.4 (±13.7)
37.3 (22.7)
31.6 (±2.6)
31.15 (3.9)
30.6 (±2.7)
30.25 (2.4)
0.3 Amostra 183.5 (±195)
190.2 (279.3)
96.3 (±120.7)
96.95 (152.1)
345.9 (±131.5)
294.05 (181)
124.1 (±45.8)
125.65 (68.1)
8X5
0.2 Controle -283.4 (±5.1)
-283.25 (7.7)
-249.1 (±132.2)
-279.2 (6.5)
38.1 (±2.2)
38.45 (3.1)
38.1 (±3.3)
37.3 (4)
0.2 Amostra -146.2 (±197.6)
-100.3 (297.6)
-229.8 (±87.2)
-228.85 (104.1)
314.4 (±61.4)
310.15 (44.1)
111.1 (±57.1)
93.3 (56.9)
0.3 Controle -284.4 (±10.4)
-285.1 (7.8)
-285.3 (±6)
-284.55 (6.8)
28.5 (±2.2)
28.35 (3.4)
31.6 (±3.2)
30.65 (4.9)
0.3 Amostra -72.5 (±408.7)
-130.9 (338.5)
-223.8 (±135.1)
-229.7 (131.6)
309.5 (±69.1)
296.6 (60.5)
160.4 (±159)
123.8 (47.4)
5X5
0.2 Controle -230.2 (±39.4)
-249.7 (76.7)
-230.2 (±37.4)
-246.1 (67.8)
32 (±3)
32 (3.7)
33.2 (±4)
32.65 (7.6)
0.2 Amostra -79.4 (±169.9)
-107.1 (284.4)
-163.9 (±75.4)
-137.1 (141.5)
297.7 (±38.5)
288 (57.5)
144.7 (±101.8)
121.25 (34.5)
0.3 Controle -281.5 (±221.7)
-248.05 (74.2)
-230.7 (±43.7)
-248.85 (82.8)
26.2 (±3.4)
25.95 (4.8)
23.2 (±2.5)
22.65 (4.4)
0.3 Amostra -77.4 (±188.3)
-104.95 (366.2)
-158.7 (±89.9)
-149.3 (173.7)
316.1 (±84.7)
304.75 (91.5)
195.7 (±284.6)
134.2 (46.8)
98
Tabela 5 - Valores de média, desvio-padrão, mediana e desvio interquartílico dos valores de CNR das imagens obtidas com phantoms de diferentes materiais e nos diferentes parâmetros.
Amálgama de prata Liga metálica
Média (± desvio-padrão) Mediana (desvio interquartílico)
Média (± desvio-padrão) Mediana (desvio interquartílico)
FOV Voxel Ferramenta
Ausente
Ferramenta
Presente
Ferramenta
Ausente
Ferramenta
Presente
12x8.5
0.2 2.1 (±4.7)
1.4 (6.5)
0.9 (±1.8)
0.8 (2.4)
1.1 (±4.2)
0.8 (5.2)
0.5 (±1.6)
1.2 (2.5)
0.3 2.5 (±6.7)
4.4 (7)
1.2 (±4.2)
1.2 (5.6)
2.3 (±6.6)
0.9 (8.9)
1.1 (±4.4)
1.3 (3.6)
8x8
0.2 4.1 (±5.2)
3.9 (8.3)
1.3 (±2.1)
1.1 (2.1)
3.1 (±4.6)
2.9 (5.7)
0.3 (±4.9)
1.2 (1.8)
0.3 5.3 (±7)
6.7 (12.2)
1.8 (±3.8)
1.7 (4.7)
4.5 (±6.1)
4.6 (9.5)
1.8 (±4)
1.8 (4.4)
8x5
0.2 4 (±5.3)
3.3 (8.8)
1.4 (±2.1)
1.4 (1.5)
3.6 (±5.1)
4.6 (7.9)
0.4 (±4.3)
1.4 (2.9)
0.3 5.4 (±8.4)
5.2 (12.2)
2.2 (±4.9)
2.1 (6.9)
7.1 (±13.7)
5.4 (10.4)
2 (±4.3)
2 (4)
5x5
0.2 4.5 (±5.2)
3.9 (6.8)
-1.3 (±10.3)
1.7 (3.2)
4.7 (±5.5)
4.3 (9.4)
1.9 (±1.8)
2 (2.8)
0.3 7.3 (±8.8)
6.9 (10.7)
2.5 (±5.4)
2.8 (8.6)
7.7 (±12.8)
4.5 (12)
3.1 (±3.5)
2.5 (5.3)
99
ANEXO 1 – Comprovante de submissão - Artigo 1
Full length article
Authors: Ms. Polyane Mazucatto Queiroz, Francisco C Groppo; Matheus L
Oliveira; Deborah Q Freitas
Dear Ms. Polyane Mazucatto Queiroz,
Thank you for submitting your manuscript entitled "EVALUATION OF METAL
ARTEFACT REDUCTION IN CONE-BEAM COMPUTED TOMOGRAPHY IMAGES OF DIFFERENT
DENTAL MATERIALS" to Acta Biomaterialia.
You will be able to check on the progress of your paper by logging on to
Elsevier Editorial System as an author. The URL is
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Your username is: [email protected]
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Your manuscript will be given a reference number shortly, at which time
you will receive a further e-mail.
Kind regards,
William R. Wagner, Ph.D., FBSE
Editor-in-Chief
Acta Biomaterialia
100
101
ANEXO 2 – Comprovante de submissão - Artigo 2
Ref.:
Ms. No.
INFLUENCE OF SCANNING PARAMETERS ON THE EFFICACY OF CBCT METAL ARTEFACT
REDUCTION
submitted to European Radiology
Dear Mrs Queiroz,
Thank you for submitting your manuscript,
During the review process, you can keep track of the status of your
manuscript by accessing the following web site:
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Manuscripts submitted to our journal undergo a double blinded review
process. You
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you indicated in your submission)
With kind regards,
EURA Editorial Office
