Ключові слова
нижня щелепа
архітектоніка кістки
морфометрія
комп'ютерна томографія
фрактальна розмірність
Як цитувати
Анотація
In press
Актуальність. Дослідження архітектоніки нижньощелепної кістки має важливе значення для розуміння процесів ремоделювання, остеогенезу та резорбції як у нормі, так і за патологічних станів. Традиційні морфометричні методи часто обмежуються виділенням регіонів інтересу і не враховують ієрархічну самоорганізацію кісткової тканини та складність конфігурації її поверхні. Виникає потреба у розробці модифікованої методики фрактального аналізу, орієнтованої на оцінку складності поверхні цілого зрізу кістки, а не лише її об'ємного заповнення.
Мета. Розробити оригінальну модифікацію способу згладжування контуру для дослідження архітектоніки нижньощелепної кістки на комп’ютерно-томографічних зображеннях, що дозволяє аналізувати зрізи кістки в цілому, незалежно від вибору регіонів інтересу.
Матеріали та методи. У методичному дослідженні використано цифрові зображення конусно-променевої комп’ютерної томографії нижньощелепної кістки. Фрактальну розмірність розраховували за допомогою авторського алгоритму «згладжування контуру» в шість етапів зі зростанням радіусів згладжування (2, 4, 8, 16, 32 пікселі). Статистична обробка даних включала розрахунок лінійної регресії та коефіцієнта детермінації для оцінки фрактальних властивостей; обчислення та графічна візуалізація виконані у програмі Excel 2016 (Microsoft, США). Дослідження виконано в рамках ініціативної науково-дослідної роботи «Розробка клініко-морфологічних методів дослідження структур організму людини» (державний реєстраційний номер 0123U100367, 2023–2025).
Етика дослідження. Дослідження схвалено Комісією з питань етики та біоетики Харківського національного медичного університету.
Результати. Аналіз показав, що залежність змінних залишалася лінійною протягом перших чотирьох етапів (радіуси згладжування 2–8 пікселів). На цих етапах кісткові трабекули демонстрували монофрактальні властивості. На 5-му та 6-му етапах (радіуси 16–32 пікселі) лінійність порушувалась через зникнення контурів кортикальних пластинок, що призводило до зниження коефіцієнта апроксимації. Отже, оптимальним діапазоном масштабування для нижньощелепної кістки визначено 1–4 етапи.
Висновки. Розроблений алгоритм згладжування контуру дозволяє кількісно оцінити складність конфігурації поверхонь ендосту та внутрішніх контурів кістки. Цей метод є надійним, незалежним від роздільної здатності інструментом для оцінки активності ремоделювання та резорбції кістки, придатним для діагностики остеопорозу та прогнозування інтеграції імплантатів.
Ключові слова: теоретична та експериментальна медицина, нижня щелепа, архітектоніка кістки, морфометрія, комп'ютерна томографія, фрактальна розмірність.
Посилання
White SC, Rudolph DJ. Alterations of the trabecular pattern of the jaws in patients with osteoporosis. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod. 1999;88(5):628-35. DOI: 10.1016/s1079-2104(99)70097-1. PMID: 10556761.
Liu Z, Yan C, Kang C, Zhang B, Li Y. Distributional variations in trabecular architecture of the mandibular bone: an in vivo micro-CT analysis in rats. PLoS One. 2015;10(1):e0116194. DOI: 10.1371/journal.pone.0116194. PMID: 25625431.
Chatterjee M, Faot F, Correa C, Kerckhofs J, Vandamme K. Is the Jaw Bone Micro-Structure Altered in Response to Osteoporosis and Bisphosphonate Treatment? A Micro-CT Analysis. Int J Mol Sci. 2021;22(12):6559. DOI: 10.3390/ijms22126559. PMID: 34207275.
Vitulli I, Fontenele RC, Nascimento EHL, Freitas DQ. Influence of artefacts generated by titanium and zirconium implants in the study of trabecular bone architecture in cone-beam CT images. Dentomaxillofac Radiol. 2022;51(6):20220066. DOI: 10.1259/dmfr.20220066. PMID: 35466693.
Odgaard A. Three-dimensional methods for quantification of cancellous bone architecture. Bone. 1997;20(4):315-28. DOI : 10.1016/s8756-3282(97)00007-0. PMID: 9108351.
Müller R, Rüegsegger P. Micro-tomographic imaging for the nondestructive evaluation of trabecular bone architecture. Stud Health Technol Inform. 1997;40:61-79. PMID: 10168883.
Steiner L, Synek A, Pahr DH. Comparison of different microCT-based morphology assessment tools using human trabecular bone. Bone Rep. 2020;12:100261. DOI: 10.1016/j.bonr.2020.100261. PMID: 32455148.
Mandelbrot BB. The fractal geometry of nature. San Francisco: W.H. Freeman and Company;1982. 470 p.
Geraets WG, van der Stelt PF. Fractal properties of bone. Dentomaxillofac Radiol. 2000;29(3):144-53. DOI: 10.1038/sj/dmfr/4600524. PMID: 10849540.
Feltrin GP, Stramare R, Miotto D, Giacomini D, Saccavini C. Bone fractal analysis. Curr Osteoporos Rep. 2004;2(2):53-8. DOI: 10.1007/s11914-004-0004-4. PMID: 16036083.
Chen Q, Bao N, Yao Q, Li ZY. Fractal dimension: A complementary diagnostic indicator of osteoporosis to bone mineral density. Med Hypotheses. 2018;116:136-8. DOI: 10.1016/j.mehy.2018.05.006. PMID: 29857898.
Franciotti R, Moharrami M, Quaranta A, Bizzoca ME, Piattelli A, Aprile G, Perrotti V. Use of fractal analysis in dental images for osteoporosis detection: a systematic review and meta-analysis. Osteoporos Int. 2021;32(6):1041-52. DOI: 10.1007/s00198-021-05852-3. PMID: 33511446.
Benhamou CL, Poupon S, Lespessailles E, Loiseau S, Jennane R, Siroux V, et al. Fractal analysis of radiographic trabecular bone texture and bone mineral density: two complementary parameters related to osteoporotic fractures. J Bone Miner Res. 2001;16(4):697-704. DOI: 10.1359/jbmr.2001.16.4.697. PMID: 11315997.
Huh KH, Baik JS, Yi WJ, Heo MS, Lee SS, Choi SC, et al. Fractal analysis of mandibular trabecular bone: optimal tile sizes for the tile counting method. Imaging Sci Dent. 2011;41(2):71-8. DOI: 10.5624/isd.2011.41.2.71.
Santos IG, Ramos de Faria F, da Silva Campos MJ, de Barros BÁC, Rabelo GD, Devito KL. Fractal dimension, lacunarity, and cortical thickness in the mandible: Analyzing differences between healthy men and women with cone-beam computed tomography. Imaging Sci Dent. 2023;53(2):153-9. DOI: 10.5624/isd.20230042. PMID: 37405205.
Cavalcante DS, Silva PGB, Carvalho FSR, Quidute ARP, Kurita LM, Cid AMPL, et al. Is jaw fractal dimension a reliable biomarker for osteoporosis screening? A systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies. Dentomaxillofac Radiol. 2022;51(4):20210365. DOI: 10.1259/dmfr.20210365. PMID: 34767466.
Sevimay MA, Gürsu M, Çege MA, Çankal DA, Akarslan Z, Çetiner S. Fractal Dimension Analysis of Mandibular Trabecular Bone in Patients Receiving Antiresorptive Therapy for Osteoporosis and Oncologic Conditions. Diagnostics (Basel). 2025;15(6):748. DOI: 10.3390/diagnostics15060748. PMID: 40150090.
Soylu E, Coşgunarslan A, Çelebi S, Soydan D, Demirbaş AE, Demir O. Fractal analysis as a useful predictor for determining osseointegration of dental implant? A retrospective study. Int J Implant Dent. 2021;7(1):14. DOI: 10.1186/s40729-021-00296-0. PMID: 33629210.
Heo MS, Park KS, Lee SS, Choi SC, Koak JY, Heo SJ, et al.. Fractal analysis of mandibular bony healing after orthognathic surgery. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol Endod. 2002;94(6):763-7. DOI: 10.1067/moe.2002.128972. PMID: 12464904.
Altunok M, Miloğlu Ö, Doğan H, Yılmaz AB, Uyanık A, Çankaya E. Fractal characteristics of the trabecular pattern of the mandible in patients with renal transplantation. Clin Transplant. 2024 ;38(1):e15236. DOI: 10.1111/ctr.15236. PMID: 38289886.
Ersu N, Akyol R, Etöz M. Fractal properties and radiomorphometric indices of the trabecular structure of the mandible in patients using systemic glucocorticoids. Oral Radiol. 2022;38(2):252-60. DOI: 10.1007/s11282-021-00552-4. PMID: 34213705.
Chappard D, Legrand E, Haettich B, Chalès G, Auvinet B, Eschard JP, et al. Fractal dimension of trabecular bone: comparison of three histomorphometric computed techniques for measuring the architectural two-dimensional complexity. J Pathol. 2001;195(4):515-21. DOI: 10.1002/path.970. PMID: 11745685.
Langdahl B, Ferrari S, Dempster DW. Bone modeling and remodeling: potential as therapeutic targets for the treatment of osteoporosis. Ther Adv Musculoskelet Dis. 2016;8(6):225-35. DOI: 10.1177/1759720X16670154. PMID: 28255336.
Maryenko N, Stepanenko O. Quantitative characterization of age-related atrophic changes in cerebral hemispheres: A novel “contour smoothing” fractal analysis method. Translational Research in Anatomy. 2023;33:100263. DOI: 10.1016/j.tria.2023.100263.
Karperien AL, Jelinek HF. Box-Counting Fractal Analysis: A Primer for the Clinician. Adv Neurobiol. 2024;36:15-55. DOI: 10.1007/978-3-031-47606-8_2. PMID: 38468026.
Perrotti V, Aprile G, Degidi M, Piattelli A, Iezzi G. Fractal analysis: a novel method to assess roughness organization of implant surface topography. Int J Periodontics Restorative Dent. 2011;31(6):633-9. PMID: 22140665.
Maryenko NI, Stepanenko OYu. Fractal analysis of anatomical structures linear contours: modified Caliper method vs Box counting method. Reports of Morphology. 2022;28(1):17-26. DOI: 10.31393/morphology-journal-2022-28(1)-03.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.