Dragonfly軟件用于骨形態(tài)測(cè)量分析案例
文獻(xiàn)來(lái)源：
Xi, Ranhui, Mamoon Ali, Yilu Zhou, and Marco Tizzano. “A Reliable Deep-Learning-Based Method for Alveolar Bone Quantification Using a Murine Model of Periodontitis and Micro-Computed Tomography Imaging.” Journal of Dentistry 146 (July 2024): 105057. https://doi.org/10.1016/j.jdent.2024.105057.
牙周病是一種常見(jiàn)的口腔疾病，其特征是口腔微生物群與宿主免疫之間的不平衡。它影響著近50%的人口，成為成人牙齒脫落的主要原因之一，同時(shí)也是對(duì)口腔和整體健康構(gòu)成重大威脅的主要口腔疾病。
目前，牙周病研究通過(guò)利用各種牙周炎誘導(dǎo)技術(shù)，如牙齒結(jié)扎、化學(xué)處理、細(xì)菌接種或免疫缺陷動(dòng)物模型，來(lái)研究牙周炎的病因、進(jìn)展、治療及相關(guān)機(jī)制。臨床附著喪失和放射學(xué)骨喪失是廣泛用于識(shí)別牙周病以及在臨床實(shí)踐中評(píng)估牙周骨喪失的指標(biāo)。為了評(píng)估實(shí)驗(yàn)動(dòng)物（如大鼠、小鼠等）中牙周炎的進(jìn)展，研究人員將牙槽骨喪失（ABL）作為重要的疾病指標(biāo)。然而，由于牙槽骨解構(gòu)的復(fù)雜性、個(gè)體差異以及來(lái)自牙根的干擾，量化ABL尤其具有挑戰(zhàn)性。
Dragonfly 在本研究中的應(yīng)用
1. 數(shù)據(jù)處理與可視化
多格式支持： 作者利用 Dragonfly 處理和可視化了三種不同格式的 µCT 數(shù)據(jù)：DICOM、AIM 和 TIFF。這體現(xiàn)了 Dragonfly 強(qiáng)大的兼容性，方便研究者處理不同來(lái)源的數(shù)據(jù)。
三維重建與對(duì)齊： 原始的 µCT 數(shù)據(jù)是一系列的二維切片圖像。作者使用 Dragonfly 將這些切片重建為三維模型，并進(jìn)行對(duì)齊操作，確保所有樣本具有統(tǒng)一的方向和左右對(duì)稱性。這對(duì)于后續(xù)的分析和比較至關(guān)重要。
數(shù)據(jù)預(yù)處理： 不同格式的數(shù)據(jù)可能需要不同的預(yù)處理。作者提到，DICOM 文件的體素顏色梯度被歸一化到 [0, 1] 范圍內(nèi)，而 AIM 和 TIFF 文件則不需要?dú)w一化。這表明 Dragonfly 提供了靈活的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具，以適應(yīng)不同數(shù)據(jù)類型的特點(diǎn)。
2. 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練
ROI 手動(dòng)標(biāo)注： 作者使用 Dragonfly 的 3D ROI Painter 工具，在 µCT 圖像的每個(gè)冠狀切片上手動(dòng)標(biāo)注感興趣區(qū)域 (ROI)，將圖像分為背景、牙齒和骨骼三個(gè)類別。這些標(biāo)注數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。
U-Net 架構(gòu)調(diào)整： 作者基于 U-Net 架構(gòu)構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)模型，并通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來(lái)減少過(guò)擬合，提高模型性能。Dragonfly 提供了自定義網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和參數(shù)的功能，使研究者能夠根據(jù)具體任務(wù)優(yōu)化模型。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)： 為了提高模型的魯棒性（系統(tǒng)或算法對(duì)于異常情況或不良條件的抵抗能力和適應(yīng)能力），作者在訓(xùn)練過(guò)程中使用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，包括翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放和亮度調(diào)整。這使得模型能夠更好地處理實(shí)際應(yīng)用中可能遇到的數(shù)據(jù)變化。
迭代訓(xùn)練與校準(zhǔn)： 模型訓(xùn)練是一個(gè)迭代過(guò)程。作者首先使用部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練初始模型，然后應(yīng)用于新樣本進(jìn)行初步分割。通過(guò)手動(dòng)校準(zhǔn)分割結(jié)果并將其作為新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，作者進(jìn)一步提高了模型的準(zhǔn)確性。
3. 自動(dòng)分割與分析
ROI 選擇與分割： 作者在 µCT 數(shù)據(jù)上繪制了一個(gè) 2 毫米球形 ROI，涵蓋了受牙周炎影響的牙槽骨區(qū)域。訓(xùn)練好的模型能夠自動(dòng)將 ROI 分割為背景、牙齒和骨骼。
骨形態(tài)測(cè)量分析： 作者使用 Dragonfly 的骨分析插件，對(duì)分割后的骨骼區(qū)域進(jìn)行了定量分析，計(jì)算了骨體積 (BV)、骨密度 (BMD)、骨表面積和骨小梁厚度等參數(shù)。
高效的分析流程： 自動(dòng)分割過(guò)程非常高效，對(duì)于 2 毫米球形 ROI，只需約 30 秒即可完成。這大大節(jié)省了研究者的時(shí)間和精力。
總結(jié)
本研究開(kāi)發(fā)了一個(gè)可下載且易于應(yīng)用的AI模型，使研究人員能夠評(píng)估包括骨體積（BV）、骨礦物質(zhì)密度（BMD）和小梁骨厚度在內(nèi)的指標(biāo)，同時(shí)在測(cè)量小鼠牙槽骨時(shí)排除了牙齒的影響。
這項(xiàng)工作提供了一個(gè)創(chuàng)新、用戶友好的自動(dòng)分割模型，該模型快速、準(zhǔn)確且可靠，展示了人工智能（AI）在牙科領(lǐng)域的新潛在用途，對(duì)于口腔疾病的診斷、治療和預(yù)后評(píng)估具有巨大潛力。
本研究充分利用了 Dragonfly 軟件在圖像處理、可視化、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和骨形態(tài)測(cè)量分析等方面的功能。作者通過(guò)靈活運(yùn)用這些工具，成功開(kāi)發(fā)了一個(gè)高效、準(zhǔn)確的牙槽骨自動(dòng)分割模型，為牙周炎研究提供了新的分析手段。
Xi, Ranhui, Mamoon Ali, Yilu Zhou, and Marco Tizzano. “A Reliable Deep-Learning-Based Method for Alveolar Bone Quantification Using a Murine Model of Periodontitis and Micro-Computed Tomography Imaging.” Journal of Dentistry 146 (July 2024): 105057. https://doi.org/10.1016/j.jdent.2024.105057.
牙周病是一種常見(jiàn)的口腔疾病，其特征是口腔微生物群與宿主免疫之間的不平衡。它影響著近50%的人口，成為成人牙齒脫落的主要原因之一，同時(shí)也是對(duì)口腔和整體健康構(gòu)成重大威脅的主要口腔疾病。
目前，牙周病研究通過(guò)利用各種牙周炎誘導(dǎo)技術(shù)，如牙齒結(jié)扎、化學(xué)處理、細(xì)菌接種或免疫缺陷動(dòng)物模型，來(lái)研究牙周炎的病因、進(jìn)展、治療及相關(guān)機(jī)制。臨床附著喪失和放射學(xué)骨喪失是廣泛用于識(shí)別牙周病以及在臨床實(shí)踐中評(píng)估牙周骨喪失的指標(biāo)。為了評(píng)估實(shí)驗(yàn)動(dòng)物（如大鼠、小鼠等）中牙周炎的進(jìn)展，研究人員將牙槽骨喪失（ABL）作為重要的疾病指標(biāo)。然而，由于牙槽骨解構(gòu)的復(fù)雜性、個(gè)體差異以及來(lái)自牙根的干擾，量化ABL尤其具有挑戰(zhàn)性。
Dragonfly 在本研究中的應(yīng)用
1. 數(shù)據(jù)處理與可視化
多格式支持： 作者利用 Dragonfly 處理和可視化了三種不同格式的 µCT 數(shù)據(jù)：DICOM、AIM 和 TIFF。這體現(xiàn)了 Dragonfly 強(qiáng)大的兼容性，方便研究者處理不同來(lái)源的數(shù)據(jù)。
三維重建與對(duì)齊： 原始的 µCT 數(shù)據(jù)是一系列的二維切片圖像。作者使用 Dragonfly 將這些切片重建為三維模型，并進(jìn)行對(duì)齊操作，確保所有樣本具有統(tǒng)一的方向和左右對(duì)稱性。這對(duì)于后續(xù)的分析和比較至關(guān)重要。
數(shù)據(jù)預(yù)處理： 不同格式的數(shù)據(jù)可能需要不同的預(yù)處理。作者提到，DICOM 文件的體素顏色梯度被歸一化到 [0, 1] 范圍內(nèi)，而 AIM 和 TIFF 文件則不需要?dú)w一化。這表明 Dragonfly 提供了靈活的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具，以適應(yīng)不同數(shù)據(jù)類型的特點(diǎn)。
2. 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練
ROI 手動(dòng)標(biāo)注： 作者使用 Dragonfly 的 3D ROI Painter 工具，在 µCT 圖像的每個(gè)冠狀切片上手動(dòng)標(biāo)注感興趣區(qū)域 (ROI)，將圖像分為背景、牙齒和骨骼三個(gè)類別。這些標(biāo)注數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。
U-Net 架構(gòu)調(diào)整： 作者基于 U-Net 架構(gòu)構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)模型，并通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來(lái)減少過(guò)擬合，提高模型性能。Dragonfly 提供了自定義網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和參數(shù)的功能，使研究者能夠根據(jù)具體任務(wù)優(yōu)化模型。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)： 為了提高模型的魯棒性（系統(tǒng)或算法對(duì)于異常情況或不良條件的抵抗能力和適應(yīng)能力），作者在訓(xùn)練過(guò)程中使用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，包括翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放和亮度調(diào)整。這使得模型能夠更好地處理實(shí)際應(yīng)用中可能遇到的數(shù)據(jù)變化。
迭代訓(xùn)練與校準(zhǔn)： 模型訓(xùn)練是一個(gè)迭代過(guò)程。作者首先使用部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練初始模型，然后應(yīng)用于新樣本進(jìn)行初步分割。通過(guò)手動(dòng)校準(zhǔn)分割結(jié)果并將其作為新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，作者進(jìn)一步提高了模型的準(zhǔn)確性。
3. 自動(dòng)分割與分析
ROI 選擇與分割： 作者在 µCT 數(shù)據(jù)上繪制了一個(gè) 2 毫米球形 ROI，涵蓋了受牙周炎影響的牙槽骨區(qū)域。訓(xùn)練好的模型能夠自動(dòng)將 ROI 分割為背景、牙齒和骨骼。
骨形態(tài)測(cè)量分析： 作者使用 Dragonfly 的骨分析插件，對(duì)分割后的骨骼區(qū)域進(jìn)行了定量分析，計(jì)算了骨體積 (BV)、骨密度 (BMD)、骨表面積和骨小梁厚度等參數(shù)。
高效的分析流程： 自動(dòng)分割過(guò)程非常高效，對(duì)于 2 毫米球形 ROI，只需約 30 秒即可完成。這大大節(jié)省了研究者的時(shí)間和精力。
總結(jié)
本研究開(kāi)發(fā)了一個(gè)可下載且易于應(yīng)用的AI模型，使研究人員能夠評(píng)估包括骨體積（BV）、骨礦物質(zhì)密度（BMD）和小梁骨厚度在內(nèi)的指標(biāo)，同時(shí)在測(cè)量小鼠牙槽骨時(shí)排除了牙齒的影響。
這項(xiàng)工作提供了一個(gè)創(chuàng)新、用戶友好的自動(dòng)分割模型，該模型快速、準(zhǔn)確且可靠，展示了人工智能（AI）在牙科領(lǐng)域的新潛在用途，對(duì)于口腔疾病的診斷、治療和預(yù)后評(píng)估具有巨大潛力。
本研究充分利用了 Dragonfly 軟件在圖像處理、可視化、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和骨形態(tài)測(cè)量分析等方面的功能。作者通過(guò)靈活運(yùn)用這些工具，成功開(kāi)發(fā)了一個(gè)高效、準(zhǔn)確的牙槽骨自動(dòng)分割模型，為牙周炎研究提供了新的分析手段。
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