РусскийEnglishУкраїнська
  • Главная
  • Полезные ссылки
  • О журнале
  • Авторам
  • Редакционная коллегия

  • Статья
    Кухлевський Ю.И., Масна З.З.

    ЛУЧЕВЫЕ БИОМАРКЕРЫ ДАННЫХ КОНУСНО-ЛУЧЕВОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПРИЗНАКОВ АНАТОМИЧЕСКОЙ АСИММЕТРИИ ВЕРХНЕЙ И НИЖНЕЙ ЧЕЛЮСТИ В ЛИЦ ЗРЕЛОГО ВОЗРАСТА


    Об авторе: Кухлевський Ю.И., Масна З.З.
    Рубрика ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ МЕДИЦИНА
    Тип статьи Научная статья.
    Аннотация Конусно-лучевая компьютерная томография (КПКТ) - современный широкоупотребляемый метод для создания 3D изображений и определения количественно-качественных показателей костной ткани структур черепно-лицевой области с помощью серых шкал Hounsfield, однако открытым остается вопрос применения его лучевых биомаркеров для созданию персонализированной тактики диагностики и лечения. Целью исследования было изучение лучевых биомаркеров особенностей структуры костной ткани альвеолярного отростка верхней и нижней челюстей у молодых лиц зрелого возраста разного пола и закономерностей ее возрастной перестройки при условии сохранения целостности зубного ряда. Группу наблюдения составили 120 человек (45 мужчин и 75 женщин), без заболеваний в анамнезе, которые могли повлиять на состояние костной ткани. Учитывая критерии исключения, в рабочую группу исследования вошли 40 человек, в том числе 21 мужщин и 19 женщин. Всех обследованных разделили на группы, связанные с возрастом: 1) 21-28 лет; 2) 29-35 лет. Трехмерные обследования челюстно-лицевой области выполняли на компъютерном томографе с конусообразным лучом (КПКТ) Линейные размеры зубочелюстных сегментов зависят от возраста и пола пациента. Размеры ВЧ и НЧ соответствуют конкретным анатомическим типам, которые следует учитывать, как анатомическую функциональную асимметрию при диагностике и лечении стоматологических пациентов. КПКТ может стать полезным инструментом для оценки радиологических биомаркеров ранних признаков толщины костной ткани и создания превентивной персонализированной медицинской стратегии. Текущие результаты показывают, что адентия может быть фактором риска для ранних признаков плотности костной ткани у бессимптомных молодых людей.
    Ключевые слова анатомия, цифровой конусно-лучевой томограф, толщина кости, верхняя челюсть, нижняя челюсть, альвеолярная часть, здоровье ротовой полости
    Список цитируемой литературы
    • Dakhno LO, Masna ZZ. Peculiarities of the alveolar and basal arches shape of the upper jaw and their correlation in individu-als of different sex. 2015;14(4):72-5. [OsoblivostI formi komIrkovih I bazalnih dug verhnoyi schelepi ta yih spIvvIdnoshennya v osIb rIznoyi statI. Klinichna anatomiya ta operativna hirurgiya. 2015; 14(4):72-5] [in Ukrainian].
    • Shіnkaruk-Dikovitska M. M., Kotsyura O. O.. Vidminnosti liniynih komp’yuterno-tomografichnih rozmiriv velikih kutnih zubiv ta yih koreniv u praktichno zdorovih cholovikiv tsentralnogo regionu Ukrayini riznih kraniotipiv. Svit Meditsini ta Biologiy. 2017; 2(60): 120-123. [in Ukrainian].
    • De Oliveira MV, Wenzel A, Campos PS, Spin-Neto R. Quality assurance phantoms for cone beam computed tomography: a systematic literature review. Dentomaxillofacial Radiology. 2017; 46(3):20160329.
    • Frumkin N, Via S, Klinger A. Evaluation of the width of the alveolar bone in subjects with different gingival biotypes: A prospective cohort study using cone beam computed tomography. Quintessence International. 2017; 48(3).
    • Kiljunen T, Kaasalainen T, Suomalainen A, Kortesniemi M. Dental cone beam CT: A review. Physica Medica: European Journal of Medical Physics. 2015; 31(8):844-60.
    • Larheim TA. Cone Beam Computed Tomography. Maxillofacial Imaging. Springer, Cham: 2018; 515-562.
    • MacDonald D. Cone-beam computed tomography and the dentist. Journal of investigative and clinical dentistry. 2017; 8(1).
    • Magill D, Beckmann N, Felice MA, Yoo T, Luo M, Mupparapu M. Investigation of dental cone-beam CT pixel data and a modified method for conversion to Hounsfield unit (HU). Dentomaxillofacial Radiology. 2017; 46: 20170307321.
    • Merheb J, Vercruyssen M, Coucke W, Quirynen M. Relationship of implant stability and bone density derived from computerized tomography images. Clinical implant dentistry and related research. 2018; 20(1):50-7.
    • Miki Y, Muramatsu C, Hayashi T, Zhou X, Hara T, Katsumata A, Fujita H. Classification of teeth in cone-beam CT using deep convolutional neural network. Computers in biology and medicine. 2017; 80:24-9.
    • Pauwels R, Jacobs R, Bogaerts R, Bosmans H, Panmekiate S. Determination of size-specific exposure settings in dental cone-beam CT. European radiology. 2017 Jan; 27(1):279-85.
    • Scarfe WC, Li Z, Aboelmaaty W, Scott SA, Farman AG. Maxillofacial cone beam computed tomography: essence, elements and steps to interpretation. Australian dental journal. 2012; 57(s1):46-60.
    • Takeshita WM, Vessoni Iwaki LC, Da Silva MC, Tonin RH. Evaluation of diagnostic accuracy of conventional and digital periapical radiography, panoramic radiography, and cone-beam computed tomography in the assessment of alveolar bone loss. Contemp. Clin. Dent. 2014; 5(3):318-23.
    • Watanabe H, Nomura Y, Kuribayashi A, Kurabayashi T. Spatial resolution measurements by Radia diagnostic software with SEDENTEXCT image quality phantom in cone beam CT for dental use. Dentomaxillofacial Radiology. 2018 Feb;47(3):20170307.
    • Luo T, Shi C, Zhao X, Zhao Y, Xu J. Automatic Synthesis of Panoramic Radiographs from Dental Cone Beam Computed Tomography Data. PloS one. 2016; 11(6):e0156976.
    Публикация статьи «Мир Медицины и Биологии» №4(66), 2018 год, 167-171 страницы, код УДК 611-018.4:616.716.1]-073.756.8
    DOI 10.26724/2079-8334-2018-3-65-167-171