efeitos da variação da espessura do corte tomografico e da largura
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CenPRA
Centro de Pesquisa Renato Archer
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA PRO-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
CENTRO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE - CCS CURSO DE ESPECIALIZAÇÃO EM RADIOLOGIA ODONTOLÓGICA E
IMAGINOLOGIA
MINISTÉRIO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA CENTRO DE PESQUISAS RENATO ARCHER — CenPRA
LABORATÓRIO DE TECNOLOGIA PARA DESENVOLVIMENTO DE PRODUTO
EFEITOS DA VARIAÇÃO DA ESPESSURA DO CORTE TOMOGRAFICO E DA LARGURA DO CAMPO DE VISÃO (FOV) NA
REPRODUÇÃO DE ESTRUTURAS ÓSSEAS FINAS, COM A FINALIDADE DE PROTOTIPAGEM RÁPIDA - ESTUDO IN VITRO
KIVIA PIRES SOUZA CACERES
Orientadora
Profa. Dra . Maria Inds Meurer Especialista em Radiologia Odontológica e lmaginologia - UFSC
Doutora em Estomatologia Clinica - PUCRS Professora Adjunta do Departamento de Patologia - UFSC
Consultores
Eng. Me. Jorge Vicente Lopes da Silva Mestre em Engenharia Elétrica FEE-UNICAMP
Coordenador do Laboratório de Tecnologia Para Desenvolvimento de Produto do Centro de Pesquisas Renato Archer — Campinas — SP
Prof. Dr. Eduardo Meurer Especialista em Radiologia Odontológica e lmaginologia - UFSC
Mestre e Doutor em Cirurgia e Traumatologia Bucomaxilofacial - PUCRS
Grupo de Pesquisa CNPq: Diagnóstico Bucal da UFSC Linha de Pesquisa: Prototipagem Biomédica
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KIVIA PIRES SOUZA CACERES
EFEITOS DA VARIAÇÃO DA ESPESSURA DO CORTE TOMOGRAFICO E DA LARGURA DO CAMPO DE VISA() (F0V) NA REPRODUÇÃO DE ESTRUTURAS ÓSSEAS FINAS, COM A FINALIDADE DE PROTOTIPAGEM RÁPIDA — ESTUDO
IN VITRO
Monografia apresentada ao Curso de Especialização em Radiologia Odontoldgica e lmaginologia da Universidade Federal de Santa Catarina, como requisito para obtenção do titulo de especialista em Radiologia Odontológica e Imaginologia. Orientadora: Prof.' Dr.' Maria Inês Meurer
FLORIANÓPOLIS 2005
KIVIA PIRES SOUZA CACERES
EFEITOS DA VARIAÇÃO DA ESPESSURA DO CORTE TOMOGRAFICO E DA LARGURA DO CAMPO DE VISÃO (FOV) NA REPRODUÇÃO DE ESTRUTURAS ÓSSEAS FINAS, COM A FINALIDADE DE PROTOTIPAGEM RAPIDA — ESTUDO
IN VITRO
Esta monografia foi julgada adequada para obtenção do título de Especialista em Radiologia
Odontológica e Imaginologia e aprovada em sua forma final pelo Curso de Especialização
em Radiologia Odontológica e Imaginologia.
Florianápolis,16 de junho de 2005.
Prof.' Dr.' Maria Ines Meurer Presidente
Prof. Dr. DeImo Tavares Membro
Prof. Dr. Murillo J. N. Abreu Júnior Membro
Dedico aos que servem.
"Eu pensava que servir a vide fosse algo dramático, repleto de ações e decisões tomadas OM segundos. Uma questão de passar noites sem dormir Um papel que s6 poderia ser desempenhado por aqueles que se prepararam durante muitos anos. Agora sei que esta (5 a menor parte da natureza do ato de servir. Sei que o serviço é pequeno, silencioso e está em
toda parte. Sei que servimos com mais freqüência através de quern nós somos do que através daquilo que sabemos% E todos servem, estejam conscientes disso ou não."
(Rachel Naomi Rernen)
AGRADECIMENTOS
A Deus, pelo mistério e beleza da vida.
Ao meu querido Assis, por quem meu amor e admiração são singulares. "Ao teu lado, os dias são suaves, as noites, aconchegantes e os sonhos, existem!"
"Sois belas, mas vazias, disse ele ainda_ Não se pode morrer por vets. Minha rosa, sem dúvida um transeunte qualquer pensaria que se parece convosco. Ela sozinha 6, porém, mais importante que vós todas, pois foi a ela que eu reguei. Foi a ela que pus sob a redoma_ Foi a ela que abriguei com o pára-vento. Foi dela que eu matei as larvas (exceto duas ou tits por causa das borboletas). Foi a ela que eu escutei queixar-se ou gabar-se, ou mesmo calar-se algumas vezes. E a minha rosa. (...) Eis o meu segredo. E muito simples: s6 se ye bem com o coração. 0 essencial 6 invisivel para os olhos." (Saint-Exupéry)
Ao meu pai, Nivaldo, pela dedicação e carinho com que me educou. Nunca mediu esforços para me instruir pelo caminho correto e para me ver feliz.
mãe da minha infância, Manly. "Que teus dias sejam em paz." A minha doce irmázinha, Klissia, a quem amo e admiro profundamente. "Teu lugar
no meu coração é eterno."
A querida Maninha (Dra. Maria Inês Meurer). "Tua alma é luz que aquece as pessoas; e tua incessante busca por conhecimento, dádiva aos que padecem."
"Mas se tu me cativas, minha vida será como que cheia de sol. Conhecerei um barulho de passos que será diferente dos outros. Os outros passos me fazem entrar debaixo da terra. 0 Leu me chamará para fora da toca, como se fosse música. E depois, olha! Vés, id longe, os campos de trigo? Eu não como pão. 0 trigo para mim é inútil. Os campos de trigo não me lembram coisa alguma. E isso 6 triste. Mas tu tens cabelos cor de ouro_ Então será maravilhoso quando me tiveres cativado. 0 trigo, que é dourado, fait lembrar-me de ti. E eu amarei o barulho do vento no trigo!" (Saint-Exupery)
Ao Dr. Luiz Felipe Nobre, pela recepção carinhosa à clinica DMI (Diagnóstico Médico por Imagem).
Ao Dr. Eduardo Meurer, pela alegria e amabilidade com que se dispõe a ajudar aos que percorrem os caminhos da pesquisa.
Ao Daniel Duarte Abdala (Caju), pela generosidade e paciência em nos detalhar dados técnicos; e pela precisão no ajuste do software MedStation para este trabalho.
Ao Prof. Dr. DeImo Tavares, pela segurança serena com que busca e transmite conhecimentos; pela satisfação em educar; pela arte de ser mestre nato.
Ao Prof. Dr. José Edu Rosa, pela excelência na oratória; pelo entusiasmo encantador e pela força de incentivo do seu aperto de mãos.
Ao Prof. Dr. Mur ilo Abreu Júnior, pela dedicação com que desempenha as tarefas que ama; pela didática na exposição de assuntos complexos; e pela literatura cientifica preciosa que me confiou.
Ao Prof. Dr. Márcio Corrêa e Dra. Leticia Ruhland Corrêa, pela seriedade, profissionalismo e transparência em transmitir conhecimentos baseados em suas próprias experiências clinicas.
Aos Dr. Fausi Rayes e Dra. Stela Rayes (Clinica Radiograph), pela compreensão e apoio durante todo o curso de especialização.
Ao Nicanor Cardoso, pela disponibilidade gratuita com a qual me transmitiu conhecimentos sobre a física das radiações.
Ao Sérgio M. Lima Júnior, pela gentileza em indicar referências bibliográficas importantes.
"Antes do compromisso há a hesitação, oportunidade de recuar. Em todo o ato de iniciativa (e de criação) há uma verdade elementar, cujo desconhecimento destrói muitas
idéias e planos esplêndidos. No momento em que nos comprometemos de fato, a providência também age. Ocorre toda espécie de coisas para nos ajudar, coisas que de
outro modo nunca ocorreram. Toda cadeia de eventos emana da decisão, fazendo vir em nosso favor todo tipo de encontros, incidentes e de apoio material imprevistos, com o que não se poderia sonhar que surgiriam no caminho. Por isso, comeces tudo o que possas
fazer ou que sonhas poder fazer. A ousadia traz em si o gênio, o poder e a magia."
(Goethe)
CACERES, Kivia Pires Souza. Efeitos da variação da espessura do corte tomográfico e da largura do campo de visão (FOV) na reprodução de estruturas ósseas finas, com a finalidade de prototipagem rápida — estudo in vitro. 2005. 172f. Monografia (Especialização em Radiologia Odontológica e lmaginologia) — Curso de Especilização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis.
RESUMO
A prototipagem rápida aplicada A área biomédica possibilita novas formas de planejamento cirúrgico de casos complexos, para os quais não existem protocolos definidos. A precisão dimensional e anatômica do biomodelo depende principalmente da qualidade das imagens tomográficas, definida pela escolha de parâmetros durante a aquisição. Dois parâmetros foram estudados nesta pesquisa: a largura do campo de visão (Field Of View - FOV) e a espessura do corte tomográfico. Três pegas de osso cortical bovino foram tomografadas previamente à confecção do corpo de prova e sua densidade tomográfica mensurada através do software Cyclops MedStation, para de finição do padrão-ouro. 0 corpo de prova constituiu-se de dez placas de osso cortical bovino, com as espessuras de 0,6 mm, 1,1mm, 1,5mm, 2,0mm e 2,8mm. As placas foram agrupadas em duplas e fixadas em cera utilidade, uma perpendicular e outra obliqua em relação ao plano de corte tomográfico. Quarenta e cinco imagens foram obtidas no modo não-helicoidal, 120 kVp, 150 mA, matriz de 512x512, sendo quinze com FOV 180mm, quinze com o FOV de 250mm e quinze com o FOV de 430mm. Nos grupos definidos pelos FOVs, variou-se a espessura do corte tomográfico, a cada cinco imagens, em 1 mm, 2,5 mm e 5 mm. O software Cyclops MedStation foi utilizado para a análise da densidade óssea. 0 intervalo de reconstrução (threshold) selecionado neste software foi de 1300 a 4000, como resultado da transposição da faixa de valores recomendada para o osso cortical. Quatrocentas e cinqüenta áreas foram avaliadas visualmente e através da média dos valores de TC. Em comparação com a densidade de uma peça inteira de osso cortical, estruturas õsseas finas (entre 0,6 e 2,8 mm) apresentaram menores valores médios de densidade tomográfica. De forma similar, placas ósseas dispostas obliquamente em relação ao plano de corte tomográfico expressaram valores médios de densidade óssea menores que placas perpendiculares, devido ao maior efeito de volume parcial. Neste estudo, ambos os parâmetros interferiram na reprodução de paredes ósseas finas. A espessura de corte tomográfico teve relação inversa com a média dos números de TC nas imagens, sendo esta mais expressiva em placas ósseas mais finas que 1 mm de espessura. 0 tamanho do FOV demonstrou ser um parâmetro muito importante, sendo que quanto maior foi o FOV de obtenção, maior a redução do número de voxels dentro do intervalo de reconstrução para osso cortical, em todas as placas ósseas. A análise visual das imagens de paredes ósseas muito finas e discretamente inclinadas em relação ao plano de corte tomográfico demonstrou que pode haver queda drástica do valor de densidade tomográfica em vários voxels adjacentes, resultando em uma faixa considerável desta parede que não seria reproduzida na reconstrução.
Palavras-chave: Tomografia computadorizada. Prototipagem rápida. Prototipagem biomédica. Biomodelos.
CACERES, Kivia Pires Souza. Efeitos da variação da espessura do corte tomográfico e da largura do campo de visão (FOV) na reprodução de estruturas ósseas, com a finalidade de prototipagem rápida — estudo in vitro. 2005. 172f. Monografia (Especialização em Radiologia Odontológica e lmaginologia) — Curso de Especilização em Radiologia Odontológica e lmaginologia, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis.
ABSTRACT
The application of rapid prototyping on the biomedical area has provided new forms of surgery planning for complex cases for which there are not defined protocols. The setup of the acquisition parameters are determinant in the dimensional and anatomic precisions of the biomodel as they are very much dependent on the quality of the tomographic images. Two parameters have been evaluated in this research: the width of the field of view (FOV) and the tomographic slice thickness. Three samples of the bovine cortical bone were scanned and its tomographic density was measured via Cyclops MedStation software. The phantom was composed of ten plates of bovine cortical bones with thickness of 0,6 mm, 1,1mm, 1,5mm, 2,0mm e 2,8mm in order to simulate thin bone walls. These plates were grouped in pairs and held in wax, one perpendicular and the other one oblique to the tomographic slice plan. Forty five images were obtained in a non-helical way, 120 kVp, 150 mA, matrix 512x512, where fifteen with FOV 180mm, fifteen with FOV 250mm and fifteen with FOV 430mm. In these groups of FOV, images were obtained with tomographic slices thickness of 1 mm, 2,5 mm and 5 mm. The Cyclops MedStation software was used to analyze the bone's density. As a result of the values range transposition required to cortical bones in this software, the selected threshold was set to 1300 to 4000. Four hundred fifty areas were evaluated both visually and through the tomographic density mean value. Thin bone plates presented lower mean tomographic density values in comparison to the density of an entire piece of cortical bone. In a similar way, oblique plates expressed mean values of bone density lower than perpendicular plates due to the larger partial volume effect. Both FOV and slice thickness have impacted the reproduction of thin bone walls. The slice thickness had an inverse relation to the mean tomographic density values, in particular in bone plates thicker than 1mm. The FOV shows to be an extremely import parameter. The larger FOV was, the lower was the number of reproduced voxels in the reconstruction interval for the cortical bone. There was a large reduction in the tomographic density in an adjacent group of voxels in the plate of 0,6mm when it was slightly inclined in relation to the tomographic slice plan. This can explain the difficulty to reproduce structures like medial bone walls of maxillary antra and orbit.
Keywords: Computer tomography. Rapid prototyping. Biomedical prototyping. Biomodels.
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1 — Representação esquemática da origem conceitual de TC. 20
FIGURA 2 — Componentes do tomógrafo computadorizado. 21
FIGURA 3 — Elementos básicos de formação da imagem digital 23
FIGURA 4 — Representação esquemática de pixel e voxel 24
FIGURA 5 — Processo de atenuação do feixe de raios X. 25
FIGURA 6 — Modelo do per fi l de atenuação. 27
FIGURA 7 — Representação esquemática da formação do número de TC. 28
FIGURA 8 — Faixa de variação do número de TC conforme a natureza do tecido. 30
FIGURA 9 — Sobreposição de cortes tomográficos. 31
FIGURA 10 — Demonstração da interpolação. 32
FIGURA 11 — Relação entre o tamanho da matriz e a resolução da imagem. 33
FIGURA 12 — Processo de "aplainamento da imagem" 34
FIGURA 13 — Efeito de volume parcial em função da espessura do corte tomográfico... 35
FIGURA 14 - Demonstração do efeito de volume parcial.. 36
FIGURA 15— Representação do campo de visão (FOV). 37
FIGURA 16 — Variação do FOV. 38
FIGURA 17— Efeito resultante da magnificação da imagem (zoom).. 39
FIGURA 18— Biomodelo 45
FIGURA 19— Segmentação de uma imagem de TC. 48
FIGURA 20 — Efeito da escolha do intervalo de reconstrução (threshold) 49
FIGURA 21 — Efeito "degraus de escada" 53
FIGURA 22 — Diferentes resultados da PR para o mesmo modelo 56
FIGURA 23 - Confecção das placas ósseas. 71
FIGURA 24 — Paquímetro eletrônico digital Starrett® 72
FIGURA 25 - Corpo de prova. 72
FIGURA 26 — Ferramenta de mensuração de densidade tomográfica 75
FIGURA 27 — Interface do software Cyclops MedStation 76
FIGURA 28 — Interface do software Cyclops MedStation 77
FIOURA Eleito varia cp rOV.,.. 84
PIGURA. Efelig da vaitagao do FOY_ 85
FIOURN 31 Efefto da varlaçag dg FOY., VA00,4$0AP.E,. rONC,i,V;f4MRKftk4 ,4 0rObelifim:444/4..40.v400,4k., - ,4,0,,,,qw.ffsA 86
FIG-ORA 32 — Efelta maria056 91
LISTA DE TABELAS E GRÁFICOS
TABELA 1 — Distribuição das imagens segundo o número do protocolo de obtenção 74
TABELA 2 — Média das densidades tomográficas em placas ósseas de diferentes espessuras, dispostas de forma perpendicular e obliqua ao plano de corte tomográfico, em função da variação na espessura de corte tomográfico e no tamanho do FOV 79
TABELA 3 - Estatística descritiva (média e desvio padrão) da densidade tomográfica segundo espessura da placa óssea no posicionamento obliquo em cada espessura de corte tomogrático. 80
TABELA 4 - Análise de variância (ANOVA) da densidade tomográfica segundo espessura da placa óssea no posicionamento obliquo e espessura do corte tom og ráfico.
80 TABELA 5 - Análise comparativa da variação da densidade tomogrática segundo espessura da placa óssea no posicionamento obliquo e espessura do corte tomográfico grupo a grupo pelo teste de Tukey.
81 GRÁFICO 1 — Média dos valores de densidade tomográfica em placas ósseas de diferentes espessuras, dispostas de forma perpendicular e obliqua ao plano de corte tomográfico, em função da variação na espessura de corte tomográfico, em um FOV de 180 mm 82
GRÁFICO 2 — Média dos valores de densidade tomográfica em placas ósseas de diferentes espessuras, dispostas de forma perpendicular e obliqua ao plano de corte tomográfico, em função da variação na espessura de corte tomográfico, em um FOV de 250 mm 82
GRÁFICO 3 — Média dos valores de densidade tomográfica em placas ósseas de diferentes espessuras, dispostas de forma perpendicular e obliqua ao plano de corte tomográfico, em função da variação na espessura de corte tomográfico, em FOV de 430mm 83
LISTA DE ABREVIAÇÕES
ACR - American College of Radiologists
Bit - binary digit.
Byte - binary term, conjunto de bits (unidade de memória do computador).
CAD - do inglês Computed Aided Design, "projeto assistido por computador".
CAE - do inglês Computer-Aided Engineering, "engenharia assistida por computador".
CAM - do inglês Computer-Aided Manufacturing, "manufatura assistida por computador".
CD - Compact Disc.
CenPRA - Centro de Pesquisas Renato Archer.
CIMJECT - Laboratório de Projeto e Fabricação de Componentes de Plástico Injetado.
cm - centímetro (s).
CPU - do inglês Central Processy Unit, unidade central de processamento.
CTBMF - Cirurgia e Traumatologia Bucomaxilofacial.
DICOM - Digital Imaging and Communications in Medicine.
DMI — Diagnóstico Médico por Imagem.
FDM - Fused Deposition Manufacturing.
FOV - do inglês field of view, campo de visão.
FTP - do inglês file transfer protocol, protocolo de transferência de informação.
HU - do inglês Houns field Unit, Unidade Hounsfield.
kVp - quiloVolt pico.
LOM - do inglês Laminated Object Manufacturing, fabricação de objetos laminados.
mA - miliAmper.
Mb - megaByte.
mm — milímetro(s).
NEMA - National Electrical Manufacturers Association.
PC - do inglês Personal Computer, computador pessoal.
Pitch — Relação antra a velocidade da mesa do paciente e a espessura do corte
tomogrifico.
pixel - picture element.
PR - Prototipagem Rápida (do inglês Rapid PrototypIng).
RM Ressonância Magnética,
SL do inglês Stereolithography, estereolitografia.
SLS - sinterização seletiva a laser.
STL - Standard Template Libraiy: formato de imagem.
TC - Tomografia Computadorizada.
UFSC Universidade Federal de Santa Catarina.
US — Ultra-som.
Z número atômico.
2D - bidimensional.
3D - tridimensional.
3DP3m - inglês 3D Printing3M, impressão tridimensional.
SUMARIO
RESUMO 6
ABSTRACT 7
LISTA DE FIGURAS 8
LISTA DE TABELAS E GRÁFICOS 10
LISTA DE ABREVIAÇÕES 11
1 INTRODUÇÃO 16
2 FUNDAMENTOS TEÓRICOS 19
2.1 TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA 19
2.1.1 Origem conceitual 19
2.1.2 Formação da imagem de TC 20
2.1.2.1 Aquisição de dados 20
2.1.2.2 Reconstrução da imagem de TC 22
2.1.2.2.1 Imagem digital 22
2.1.2.2.2 Perfil de atenuação 24
2.1.2.2.3 Número de TC 27
2.1.3 Tipos de tom6grafos computadorizados 30
2.1.4 Fatores que afetam a qualidade da imagem de TC 31
2.1.4.1 Modo de aquisição dos dados 31
2.1.4.2 Tamanho da matriz 32
2.1.4.3 Espessura de corte 33
2.1.4.4 Campo de visão (field of view - FOV) 37
2.1.4.5 Magnificação de imagem (zoom) 39
2.1.4.6 Algoritmo 39
2.1.4.7 Artefatos da imagem 40
2.1.5 Armazenamento dos dados adquiridos pela TC 42
2.1.60 formato DICOM 42
3 PROTOTIPAGEM RÁPIDA 44
3.1 MANIPULAÇÃO DA IMAGEM 45
3.1.2 Segmentação 47
3.2 ETAPAS GERAIS DO PROCESSO DE PR 50
3.2.1 Criação do modelo CAD 51
3.2.2 Conversão para o formato STL 51
3.2.3 Transferência de arquivos 51
3.2.4 Verificação 52
3.2.5 Parâmetros para construção 52
3.2.6 Construção do biomodelo 53
3.2.7 Pós-processamento 55
4 REVISÃO DA LITERATURA 57
5 PROPOSIÇÃO 69
5.1 OBJETIVO GERAL 69
5.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 69
6 MATERIAL E MÉTODOS 70
6.1 PROBLEMA 70
6.2 HIPÓTESE 70
6.3 DESENVOLVIMENTO DA PESQUISA 70
6.3.1 Amostra 70
6.3.2 Corpo de prova 72
6.3.3 Aquisição da imagens tomográficas 73
6.3.4 Análise das imagens 73
6.3.5 Materiais e equipamentos utilizados 78
7 RESULTADOS 79
8 DISCUSSÃO 87
8.1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS 87
8.2 VARIAÇÃO DO FOV 88
8.3 VARIAÇÃO DA ESPESSURA DO CORTE 92
8.4 COMPARAÇÃO DOS VALORES DE DENSIDADE TOMOGRAFICA DAS
PLACAS ÓSSEAS COM 0 PADRÃO-OURO PARA OSSO CORTICAL 95
8.5 CONSIDERAÇÕES FINAIS 96
9 CONCLUSÃO 97
REFERÊNCIAS 98
APÊNDICE A — PADRÃO-OURO 105
APÊNDICE B — DADOS DA AMOSTRA 106
APÊNDICE C — ESTUDO DA VARIAÇÃO DO FOV (em mm) NA REPRODUÇÃO DE
PAREDES ÓSSEAS FINAS 108
APÊNDICE D — ESTUDO DA VARIAÇÃO DA ESPESSURA DO CORTE
TOMOGRAFICO NA REPRODUÇÃO DE PAREDES ÓSSEAS FINAS 114
APÊNDICE E — QUADRO COMPARATIVO DOS PROCESSOS DE PR MAIS
UTILIZADOS PARA FABRICAÇÃO DE BIOMODELOS 120
APÊNDICE F — ANALISE ESTATÍSTICA DA DENSIDADE TOMOGRAFICA PELO
TESTE T DE STUDENT SEGUNDO O POSICIONAMENTO DA PLACA ÓSSEA. 121
APÊNDICE G - ANALISE ESTATISTICA DA DENSIDADE TOMOGRAFICA PELA
ANALISE DE VARIÂNCIA (ANOVA) SEGUNDO A ESPESSURA DA PLACA ÓSSEA. 128
APÊNDICE H - ANALISE ESTATÍSTICA DA DENSIDADE TOMOGRAFICA PELA
ANALISE DE VARIÂNCIA (ANOVA) SEGUNDO A ESPESSURA DO CORTE
142
APÊNDICE I - ANALISE ESTATISTICA DA DENSIDADE TOMOGRAFICA PELA
ANALISE DE VARIÂNCIA (ANOVA) SEGUNDO A LARGURA DO CAMPO DE
VISÂO
153
16
1 INTRODUÇÃO
Um protótipo é um modelo individual, preliminar, produzido segundo as
especificações de um projeto e com a finalidade de teste ou aperfeiçoamento. Originou-se
das Engenharias Mecânica e Industrial, sendo utilizado para a visualização do design do
produto antes da sua fabricação em série e comercialização. Sua produção era artesanal e
demorada, já que o principal método utilizado era o da subtração - a partir de um bloco bruto
de matéria-prima, fazia-se uso de instrumentos de desgaste para eliminar parte do material,
dando forma e contorno à peça, aproximando o modelo do desenho projetado.
0 grande avanço tecnológico, especialmente com a Era da Informática, possibilitou
melhorias no processo de produção. Com o surgimento dos sistemas CAD (Computer-Aided
Design) e CAM (Computer-Aided Manufacturing), modelos 3D complexos puderam ser
criados em computador e transformados em modelos sólidos. Este processo passou a ser
conhecido como Prototipa gem Rápida, em contraposição aos métodos tradicionais, que
demoravam semanas ou meses. Assim, a Prototipagem Rápida (PR) é uma tecnologia
relativamente recente (pouco mais de duas décadas), que permite reproduzir fisicamente um
modelo virtual com alta fidelidade e em curto espaço de tempo. Todo processo rápido de
manufatura que proporcione a fabricação de objetos 3D, a partir de um modelo CAD, com o
auxilio de um sistema CAM, pode ser considerado um processo de prototipagem rápida
(BEAL, 2002). 0 modelo pode ser construido em diversos materiais, como cerâmica, resina
acrílica, metal ou outros, conforme sua destinação. Essa versatilidade possibilitou o seu uso
nas indústrias automobilística, aeronáutica, naval e de bens de consumo.
Aplicada 5 área biomédica, a fabricação de modelos envolve a associação de três
tecnologias: a aquisição de imagens biomédicas, a computação gráfica e a PR, abrangendo
portanto, as Ciências Biomédicas, a Informática e a Engenharia. As imagens bidimensionais
(2D) obtidas por tomografia computadorizada (TC), ressonância magnética (RM) e ultra-
17
sonografia (US), após adequadamente tratadas, geram arquivos que podem ser
reconhecidos pelos equipamentos de prototipagem rápida, sendo possível construir
fisicamente modelos que reproduzem a anatomia humana. Por reproduzir estruturas vivas,
estes protótipos também têm sido denominados biomodelos (D'URSO etal., 1998).
0 potencial desta nova tecnologia ainda não está completamente definido, sendo
que, na área da saúde, é responsabilidade das ciências biomédicas elaborar pesquisas
sérias e bem conduzidas para a avaliação de sua aplicabilidade clinica. Para que os
pacientes possam ser bene ficiados com esta tecnologia, existe a necessidade de
investimentos em pesquisa e na formação de recursos humanos, fundamentais para a
promoção de um tratamento adequado, respeitando a dignidade de quem precisa usufruir
destes métodos de modo a melhor reabilitar forma e função.
0 presente trabalho dá seqüência a pesquisas que visam desenvolver, disponibilizar,
difundir e integrar sistemas computacionais com as metodologias da prototipagem rápida na
área biomédica (MEURER, 2002; MEURER et al., 2003a; MEURER et al., 2003b; SILVA et
al., 2003a; SILVA et al., 2003b; SILVA et al., 2003c; MEURER et al., 2004; SILVA, 2004).
Estes estudos, além de estabelecerem uma rotina na construção e utilização de protótipos
biomédicos, demonstraram que estes são de inestimável valor no tratamento de pacientes
com deformidades faciais. Os resultados obtidos são corroborados pela literatura
concernente ao assunto, evidenciando que os biomodelos são uma importante contribuição
para o planejamento cirúrgico, contribuindo decisivamente na determinação intraoperatória
do local de osteotomias, na diminuição do tempo cirúrgico, no aumento da segurança
operatória, na diminuição da perda sanguínea e na determinação dos contornos da prótese,
melhorando consideravelmente o resultado final do tratamento (ANDERL etal., 1994; MOLE
et al., 1995; D'URSO etal., 1998; GAGGL etal., 1998; KERMER etal., 1998a; JAMES et al.,
1998; KERMER et al., 1999; HAEX E POUKENS, 1999; BILL, 1999; TOMANCOK et al.,
1999; MAZONETTO etal., 2002; MEURER, 2002).
Além da UFSC, pesquisadores de duas outras instituições estão trabalhando em
pesquisas nesta área. Na Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS), o
18
foco é a aplicabilidade clinica dos biomodelos; três pesquisas estão em andamento
atualmente, junto ao Programa de Pós-Graduação em Cirurgia e Traumatologia
Bucomaxilofacial. Na área da Informática e Engenharia, o Centro de Pesquisa Renato
Archer (CenPRA), vinculado ao Ministério da Ciência e Tecnologia, desenvolve um software
nacional, o InVesalius, para ser utilizado não apenas em estações de trabalho de clinicas
radiológicas, mas também em computadores pessoais, processando imagens biomédicas e
permitindo a sua interpretação não de forma estática como em um filme radiográfico, mas
sim dinâmica, de acordo com as necessidades do diagnóstico e até mesmo durante o
tratamento cirúrgico. O InVesalius também integra as imagens biomédicas de TC ou RM
com os sistemas de PR.
Pesquisas nos campos da Medicina e da Odontologia têm revelado que os
biomodelos possuem excelente potencial para melhorar e modificar em definitivo muitos dos
tratamentos atuais. Porém, seu uso efetivo e em larga escala está em fase inicial (CHOI et
al., 2002). A qualidade da reprodução tridimensional a partir dos dados anatômicos
bidimensionais tem sido tema de pesquisas. Alguns autores (ONO et aL, 1994; LIGHTMAN,
1998; MEURER, 2002; CHOI et aL, 2002; CHANG et al., 2003; SILVA, 2004) têm relatado
problemas na reprodução de paredes anatômicas finas, reduzindo a fidelidade anatômica do
modelo. Os sistemas de prototipagem permitem uma grande fidelidade na reprodução (0,02
a 0,1 mm de precisão para o sistema de estereolitografia — APÊNDICE E). Entre as
variáveis que podem influir na dificuldade encontrada na reprodução de paredes finas estão:
(1) parâmetros inadequados na obtenção da imagem tomográfica ou (2) parâmetros
inadequados na manipulação das imagens após a obtenção.
0 estudo da relação entre os parâmetros de obtenção das imagens tomográficas e a
qualidade do modelo prototipado é de grande importância para a construção de modelos
qualitativamente mais precisos, e é o objeto da presente pesquisa.
19
2 FUNDAMENTOS TEÓRICOS
A tomografia computadorizada (TC) e a prototipagem biomédica são tecnologias
recentes, que auxiliam no diagnóstico e planejamento cirúrgico de doenças e traumas do
complexo maxilofacial. A aquisição de imagens em TC e de protótipos médicos ocorre
através de processos complexos. A compreensão de conceitos da Engenharia, da
Informática e da Medicina é necessária para que o entrelaçamento destas duas tecnologias
seja possível. Este capitulo foi aqui incluído no intuito de oferecer algumas noções teóricas
que contribuam para a compreensão da pesquisa.
2.1 TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA
2.1.1 Origem conceitual
A raiz do termo tomografia, tomo, significa "cortar" (ROMANS, 1995), enquanto seu
sufixo, grafia, indica "escrita", 0 termo tomografia é usado para designar "um sistema de
técnicas radiológicas especiais que possibilita o exame do corpo humano dividido em pianos
selecionados". Quando seguido pela designação computadorizada — tomografia
computadorizada (TC) -, indica um exame radiológico em que camadas ou fatias dos tecidos
são registradas por finos feixes colimados e a seguir, processadas pelo computador
(GALVA° FILHO, 1998). Assim, uma imagem de TC é a representação gráfica da anatomia
de uma fatia do corpo do paciente (ROMANS, 1995), representada na FIG. 1.
20
FIGURA 1 — Representação esquemática da origem conceitual de TC. Cada imagem reproduz um corte ou fatia do corpo rastreado por um feixe colimado de raios X, sendo formada através de complexos processos computacionais. Fonte : www.ram-hosp.co .th-prospiral Acesso em 3 de fevereiro de 2005.
2.1.2 Formação da imagem de TC
0 processo de formação da imagem de TC é dividido em duas fases: 1) aquisição
dos dados e 2) reconstrução da imagem. A primeira compreende o funcionamento básico do
scanner de TC, enquanto a segunda, a transformação dos dados capturados em imagem,
pelo computador integrante do sistema.
2.1.2.1 Aquisição de dados
A imagem de TO é obtida através de um aparelho denominado tomógrafo
computadorizado. Os componentes do tomógrafo computadorizado (FIG.2) envolvidos na
fase de aquisição da imagem podem ser divididos em (BONTRAGER, 1993):
1) Unidade de varredura: é composta pelo gantry e pela mesa do paciente. 0 gantry
abriga o tubo de raios X, os detectores de radiação e o sistema de colimação,
que determina a espessura dos cortes tomográficos. A mesa é o suporte de
posicionamento e estabilização do paciente para o exame tomográfico;
2 1
2) Unidade de armazenamento: é formada pelo console de comando e o sistema
computacional. 0 console de comando possibilita a seleção de parâmetros de
aquisição da imagem — quilovoltagem pico (kVp), miliamperagem (mA), tempo de
exposição aos raios X, número e espessura das fatias, além do intervalo entre os
cortes - e sua representação no monitor de video. 0 sistema computacional
consiste em uma Unidade Central de Processamento (Central Processing Unit —
CPU), onde são armazenadas as imagens.
a
FIGURA 2 — Componentes do tomógrafo computadorizado: 1)unidade de varredura: (a) gantry e (b) mesa do paciente; 2) unidade de armazenamento. Fonte: modi ficado de http://www.shimadzu.com.br/med/Produtos/Tomografia/lavouthtm acesso em 29 de janeiro de 2005.
A imagem de TC é uma imagem digital. Toda imagem digital baseia-se em três
conceitos básicos: detector, conversor analógico-digital e computador. Um detector é um
sistema que se destina a detectar variações ambientais de alguma natureza. Em TC, o tipo
de detector utilizado é o detector de radiação. Assim, o detector de radiação é um
dispositivo que, colocado em um meio onde haja campo de radiação, é capaz de indicar sua
presença. (TAUHATA et al., 2003).
Habitualmente um detector de radiação é constituído por duas partes: um elemento
ou material sensível a radiação e um sistema que transforma esta sensibilidade em um valor
22
relacionado à grandeza de medição desta radiação (TAUHATA et al., 2003). Este sistema é
denominado de conversor analógico-digital, pois promove a conversão do sinal elétrico para
o formato digital. As informações obtidas do detector de radiação formam os dados brutos
(raw data). Eles são transmitidos para o computador, onde são armazenados na unidade
central de processamento ou CPU (ROMANS, 1995).
A aquisição dos dados é feita a partir de múltiplas exposições da área de interesse
por raios X. Conforme os aspectos físico-químicos da estrutura atravessada, a área de
interesse é responsável por diferentes graus de atenuação do feixe de raios X, identificados
pelos detectores de radiação. Os dados obtidos são calculados matematicamente pelo
computador e representados em tons de cinza na tela do monitor, conforme a natureza dos
tecidos atravessados no corte. Este processo permite a visualização apenas da fatia de
interesse, não ocorrendo o chamado "borramento" de imagem, correspondente à projeção
disforme de estruturas fora do plano de corte, característico da tomografia convencional
(WEGENER, 1983; WHAITES, 2003).
2.1.2.2 Reconstrução da imagem de TC
A reconstrução da imagem de TC é feita por um processo de cálculo matemático
complexo desenvolvido pelo computador (ROMANS, 1995). Inicia-se com a formação da
imagem digital (pelo conjunto de números de TC na matriz) e consolida-se com a expressão
de diferentes graus de luminosidade (tons de cinza) pelos pixels na tela de visualização.
2.1.2.2.1 Imagem digital
Toda imagem digital requer o uso de um computador. A linguagem do computador
baseia-se no sistema binário de numeração. Dois dígitos (0 e 1) são usados para expressar
uma informação. Estes dois valores juntos recebem o nome de bit (binary digit). A
170 238 85 255 221 0
68 136 17 170 119 68
221 0 238 136 0 255
119 255 85 170 136 238
238 17 221 68 119 255
85 170 119 221 17 136
PIXEL
IMAGEM DIGITAL
13
combinação de oito bits forma um byte, que é uma unidade completa de informação. Uma
linguagem de 8 bits (ou 1 byte) oferece 256 combinações possíveis de números ou
informações (2 8=256). Já uma linguagem de 12 bits amplia para 4096 (2 12= 4096) o número
de combinações (FREDERIKSEN, 1994) e assim sucessivamente.
Na imagem digital, cada ponto de informação (pixel) possui sua orientação espacial e
seu brilho ou intensidade designadas por um bit. Em imagem de 8 bits, cada pixel pode
assumir uma das 256 tonalidades de cinza possíveis (FARMANN, SCARFE, 1994). As
imagens de RM e de TO são de 12 bits, ou seja, possuem até 4096 tons de cinza
(KHADEMI, 1996).
0 pixel (picture element) é a menor unidade de uma imagem digital. Possui a forma
de um quadrado com dois eixos de orientação: x,y. 0 conjunto de vários pixels dispostos em
linhas e colunas forma uma grade, denominada matriz. A imagem digital é composta pelo
conjunto de pixels que formam a matriz (FIG.3).
FIGURA 3 — Elementos básicos de formação da imagem digital: cada pixel é representado por um número e expressa uma tonalidade de cor. Fonte: modificado de http://hostina.soonet.ca/elirisiremotesensing/b11301ec10.html . Acesso em 29 de janeiro de 2005.
24
Em TC, comumente são utilizadas matrizes de 512 X 512 pixels e de 1024 X 1024
pixels. A matriz é um dos elementos que determinam o tamanho do pixel. Variando-se
somente a matriz, quanto maior seu tamanho, menor será o tamanho individual de cada
pixel e, portanto, maior (e melhor) será a resolução da imagem (BROOKS, 1993; WHAITES,
2003).
Cada pixel da imagem de TO expressa o grau de atenuação dos raios X
correspondente a uma unidade de volume escaneado. A esta unidade de volume é dado o
nome de voxel (volume element). Uma imagem de TO (bidimensional) representa uma fatia
do corpo do paciente (tridimensional). A espessura desta fatia é o eixo z do voxel (FIG.4),
formando a figura espacial de um paralelepípedo (BROOKS, 1993; ROMANS, 1995).
FIGURA 4 — Representação esquemática de pixel e voxel a partir de cortes tomograficos. Fonte: ilustração da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
2.1.2.2.2 Perfil de atenuação
A intensidade dos feixes de raios X (definida como número de f6tons por unidade de
tempo) é reduzida pela interação com a matéria encontrada em sua trajetória. Parte dos
f6tons é absorvida e parte é transformada em radiação de espalhamento (secundária). A
redução do número total de f6tons do feixe de raios X incidente (principal) após sua
penetração na matéria é chamada de atenuação.
-)S
A constituição da matéria é de grande importância, pois dela dependerá a absorção
maior ou menor dos raios X. Assim, três fatores devem ser analisados: o número atômico, a
espessura e a densidade física. A densidade física é dada pelo coeficiente da massa sobre
o volume, expressa geralmente em gramas por centímetros cúbicos. A espessura e a
densidade física do objeto são grandezas diretamente proporcionais em relação à absorção
dos raios X, ou seja, quanto mais espesso for o corpo ou quanto maior sua densidade física,
proporcionalmente maior sera a absorção dos raios X. Já o número atômico dos seus
elementos constituintes é uma grandeza que determina relação exponencial cúbica com a
absorção dos mesmos. A probabilidade de absorção dos raios X é diretamente proporcional
a terceira potência do número atômico médio do material absorvente. Portanto, em termos
de absorção dos raios X pela matéria, o número atômico dos elementos constituintes dos
tecidos é o fator mais influente (BUSHONG, 1993; FREITAS, 2000).
Se a intensidade do feixe de raios X que atingiu o paciente é de determinada
magnitude, tal como 10 unidades, por exemplo, e a intensidade captada pelo detector é de 4
unidades, significa que o tecido absorveu 6 unidades de radiação. Para produzir uma
imagem a partir destes dados, é necessário deduzir como a atenuação foi distribuída pelos
tecidos. Considerando-se que 3 voxels tenham sido atravessados pelos raios X, pode-se ter
diferentes possíveis combinações de atenuação, tais como os exemplos: 2-2-2 e 1-4-1,
representados na FIG.5. Em ambos os casos, houve atenuação de 6 unidades, restando as
4 unidades captadas pelo receptor. Para resolver esta ambigüidade, as medidas de
atenuação dos raios X são feitas ao redor de todo o corpo do paciente (BROOKS, 1993).
10 2 2 2 4
10 1 4 1 4 FIGURA 5 — Processo de atenuação do feixe de raios X. Considerando-se que dez unidades de raios X atingiram o paciente e que somente 4 unidades de raios X foram captadas pelo detector de radiação, houve uma atenuação de seis unidades. A única informação adquirida pelo detector são as quatro unidades que chegaram até ele. Não é conhecida a forma como esta "perda" de raios X aconteceu em cada voxel. Diferentes combinações são possíveis, tais como a atenuação de 2-2-2 e de 1-4-1. Fonte: modificado de BROOKS, 1993.
26
0 principio de formação de imagens de TC é baseado em sistemas de medição.
detector de radiação mede o total de atenuação sofrido pelo feixe de raios X após
atravessar determinado número de voxels, correlacionando este dado com a posição de
incidência do feixe. 0 resultado deste tipo de correlação é chamado de perfil de atenuação.
Bontrager criou um modelo baseado em uma matriz de 5 x 5 (25 voxels) para explicar o
perfil de atenuação (FIG.6). Este modelo considera um corte formado por um material
homogéneo com uma cruz de ar no seu interior. 0 feixe de raios X incidente sobre ele é
atenuado em uma unidade para cada voxel do material, mas não pelo ar. Assim, foi
atribuído o valor de 1 para cada voxel do material (devido A atenuação de uma unidade de
raios X) e zero para cada voxel de ar. São simuladas duas incidências dos feixes de raios X
(uma da esquerda para a direita e outra de cima para baixo). 0 total de atenuação do feixe
de raios X é captado pelos detectores. Eles não recebem qualquer informação de como os
tecidos estão distribuídos ao longo dos voxels. 0 computador utiliza cálculos matemáticos
complexos que combinam os perfis de atenuação. Forma-se um composto numérico
resultante da soma de todos os perfis de atenuação.
Uma vez determinada a média do grau de atenuação de cada voxel, ele recebe um
valor de unidade Hounsfield (WHAITES, 2003). A unidade Hounsfield ou HU, do inglês
Houns field Unit é a medida da capacidade de atenuação de um feixe de raios X por uma
estrutura especifica. E também referenciado como valor do pixel ou número de TC
(ROMANS, 1995), o qual é discutido com maior detalhe no item 2.1.2.2.3. Conforme a
atribuição do seu valor numérico, o pixel assumirá o preto, o branco ou um tom de cinza
(YUNE, 1993). Desta forma, cada voxel será expresso bidimensionalmente por um pixel na
tela do monitor. Há mais de 4000 unidades Hounsfield, considerando-se uma imagem de 12
bits. Porém, um monitor é capaz de apresentar somente 256 tonalidades de cinza. Como
forma de adaptação a esta limitação inerente, faixas consecutivas de HU recebem
atribuições para se expressarem sob determinada tonalidade de cinza, passive l de ser
reproduzida pelo monitor (ROMANS, 1995).
ignert
• itgrarre, • smamou,„04- 4 anurow,-F- ' Email-Mr
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27
Um perfil de atenuação é criado a cada nova incidência da mesma fatia (ROMANS,
1995). Várias incidências sob diferentes ângulos são feitas de um mesmo corte, para que
seja possível construir uma imagem adequada para fins de diagnóstico (WEGENER, 1983).
FIGURA 6 — Modelo do perfil de atenuação. Em A, uma matriz 5x5 (25 voxels) formado por um corte tomográfico de tecido homogêneo (voxels cinzas) com uma cruz de ar no seu interior (voxels pretos). Cada voxel de material foi codificado com o número 1, indicando sua capacidade de atenuar uma unidade do feixe de raios X. Cada voxel de ar foi marcado com o número 0 (zero), indicando ausência de atenuação dos raios X. Em B, duas incidências do feixe de raios X (indicadas pelas setas pretas) em diferentes direções (uma da esquerda para a direita e outra de cima para baixo), representando as múltiplas projeções em um mesmo corte de TC. 0 detector de radiação mede o total de atenuação do feixe de raios X após atravessar cada conjunto de voxels. valor atribuido é o perfil de atenuação. Ele é proporcional A atenuação do feixe de raios X pelos voxels: é de 5 quando o feixe de raios X foi atenuado pelos cinco voxels de material, e de 2, guando apenas dois voxels de material foram responsáveis pela atenuação do mesmo (voxels de ar não atenuam o feixe). Em C. o computador interpreta as informações captadas pelos detectores de radiação, correlacionando a posição de cada voxel com a soma dos perfis de atenuação. Em D, cada voxel com seu respectivo valor de atenuação dos feixes de raios X. Este valor recebe o nome de coeficiente linear de atenuação e é representado por um número. Fonte: modificado de BONTRAGER, 1993.
2.1.2.2.3 Número de TC
O número de TC é habitualmente referenciado como sinônimo de unidade
Hounsfield. Ele é importante no processo de reconstrução da imagem, onde seu valor
28
determina a luminosidade e localização espacial de cada pixel da matriz. (BUSHONG,
1993).
O número de TO é calculado através dos coeficientes lineares de atenuação dos
raios X dos tecidos que ocupam um determinado voxel e da água. A equação para a
determinação do número de TO é (BUSHONG, 1993):
N2 de TC = K. pecido - pr,„
Conforme a equação, o número de TO (N2 de TC) é o produto da constante K
(comumente K = 1000) pelo dividendo que correlaciona os coeficientes de atenuação linear
do tecido ( t tecido) e da água
A água é usada como material de referência porque o seu coeficiente de atenuação
é menor que o dos tecidos moles e é um material reprodutível para a calibração do
tomógrafo computadorizado (BUSHONG, 1993).
Uma representação esquemática do número de TO é dada na FIG. 7.
CT NUMBER
TISSUE VOXEL
I/ ATTENUATION
COEFFICIENT
1 /Tissue — 1
IMAGE PIXEL
CT X 1000 = NUMBER
DENSITY Z
FIGURA 7 — Representação esquemática da formação do número de TC. Os tecidos presentes em um voxel causam atenuação dos raios X conforme o número atômico (Z) dos elementos químicos que os compõem e a densidade física. 0 computador calcula um número, que é chamado de coeficiente de atenuação linear (ti). Uma equação que correlaciona o ti dos tecidos presentes no voxel e o ti da água, multiplicado por uma constante (geralmente com valor de 1000), determina o número de TC. Este é um valor numérico que estabelece a luminosidade do pixel correspondente àquele voxel. Fonte: Disponível em httb://www.sbrawls.orq/resources/CTIMG/module.htm#1. Acesso em 3 de abril de 2005.
29
0 coeficiente linear de atenuação é dado pela energia remanescente após a
interação com a matéria. Ele depende da natureza do tecido (número atômico, densidade
física e espessura) e da energia do feixe incidente (kVp) de raios x (BUSHONG, 1993).
Assim, o número de TC varia conforme o tecido. Diferentes tecidos expressam diferentes
números de TC. Por exemplo, o osso cortical expressa valores na faixa acima de 300 HU,
conforme Wegener (1983) (FIG.8).
A resolução de contraste é a habilidade em distingUir um material de determinada
composição de outro, sem levar em consideração Area ou forma. Esta é uma propriedade
bem evidente no exame de TC. Considerando as estruturas gordura-músculo-osso, tanto o
número atômico (z=6,8; z=7,4 e z=13,8 respectivamente) como a densidade física (p=0,91;
1,0 e 1,85 respectivamente) são diferentes. Apesar destas diferenças mensuráveis, estas
estruturas não são bem distingUidas na radiografia convencional. 0 aparelho de TC é hábil
para amplificar estas diferenças através do contraste alto que produz. A resolução de
contraste é consideravelmente melhor em TC quando comparada à radiografia
convencional, porém pior se comparada à RM. Ela é limitada pela Area e uniformidade do
objeto e pelo ruído do sistema (BUSHONG, 1993).
Se um material homogêneo como a água é escaneado, cada pixel deveria assumir o
valor "zero". Porém isto não ocorre porque a resolução de contraste do sistema não é
perfeito. 0 ruído do sistema é definido como um percentual de desvio padrão (do número de
TC) em um determinado número de pixels obtidos do escaneamento da água. È uma faixa
de variação do número de TC ao redor de um valor médio correspondente a determinado
tecido ou estrutura. Ele apresenta-se na imagem final por uma aparente granulação. O ruído
do sistema depende de muitos fatores operacionais: kVp e filtro, Area do pixel, espessura de
corte, eficiência do detector e dose ao paciente (BUSHONG, 1993).
TECIDO PULMONAR
OSSO ESPONJOSO
OSSO COMPACTO
o o
o
g 3 8 8 8
1
> a c
30
FIGURA 8 — Faixa de variação do número de TO conforme a natureza do tecido. Fonte: modificado de WEGENER, 1983.
2.1.3 Tipos de tomógrafos computadorizados
Atualmente há no mercado dois tipos de tomógrafos computadorizados: o não-
helicoidal e o helicoidal. No tomógrafo computadorizado não-helicoidal, o movimento do tubo
de raios X é rotacional e intermitente: tendo completado os 360 ° ao redor do gantry, o
movimento é interrompido a fim de que a mesa do paciente seja reposicionada. As
exposições ocorrem uma de cada vez, o que explica o maior período de tempo necessário
para completar o exame (ONO et al., 1994; BRINK, 1995; CAVALCANTI, 2000; WHAITES,
2003).
No tom6grafo computadorizado helicoidal, a grande inovação é dada pela continua
rotação do tubo de raios X na mesma direção (slip-ring tube). Como o gantry não necessita
mais parar e recomeçar o movimento, a fonte de raios X pode alcançar uma velocidade de
31
rotação maior dentro dele. Além disso, há emissão continua de raios X e movimento
sincronizado entre o tubo e a mesa do paciente. Conseqüentemente, há uma redução do
tempo do exame (ROMANS, 1995) bem como da dose de radiação em até 75% (ONO etal.,
1994; BRINK, 1995; CAVALCANTI, 2000; WHAITES, 2003). No entanto, deve-se considerar
o pitch selecionado. 0 pitch é a relação entre a velocidade da mesa do paciente e a
espessura do corte tomográfico (ROMANS, 1995). Quando o espaçamento de aquisição de
imagens for menor que a colimação ou a espessura do corte tomográfico (overlap), haverá
sobreposição de cortes (FIG.9). A sobreposição de cortes melhora a qualidade final da
imagem, pois menos cálculos de interpolação são necessários. No entanto, a dose de
radiação é maior. Portanto, nem sempre a aquisição de dados com o tom6grafo
computadorizado helicoidal oferece menor dose de radiação ao paciente l .
FIGURA 9 — Sobreposição de cortes tomográficos. Em A, observa-se ausência de overlap, não havendo sobreposição de cortes tomográficos. Em B, presença do overlap devido ao menor espaçamento de aquisição dos dados em relação à colimação. Notar que em B há a suavização dos bordos na superfície periférica dos cortes tomográficos. Fonte — modificado de KAWAMATA et al. (2000).
2.1.4 Fatores que afetam a qualidade da imagem em TC
2.1.4.1 Modo de aquisição dos dados
Os dados em TC podem ser obtidos em modo helicoidal ou em modo não-helicoidal,
conforme já descrito no item 2.1.3. As imagens resultantes não podem ser diferenciadas
Comentários da Dr'. Maria Inês Meurer em aula ministrada à turma de especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia em janeiro de 2005, UFSC, Florianópolis-SC.
32
pela aparência. No entanto, são técnicas diferentes de aquisição de dados. A imagem do
modo helicoidal não é exatamente axial. Na obtenção em modo não-helicoidal, há
paralelismo de uma fatia com as suas adjacentes. No modo helicoidal, os cortes
assemelham-se a uma mola ou helicóide, com pequena inclinação em cada um. A
inclinação é afetada pela escolha da espessura da fatia e pela relação entre a espessura da
fatia e a velocidade de movimento da mesa do paciente (pitch). Um software ajusta este
pequeno ângulo através da média dos dados obtidos e cria uma imagem que não é
inclinada (FIG.10). Este é um método estatístico complexo denominado de interpolação
(ROMANS, 1995).
FIGURA 10 — Demonstração da interpolação. Em A observa-se pequena inclinação dos cortes tomográficos adquiridos pela técnica helicoidal, em decorrência do movimento continuo do tubo de raios X e da mesa do paciente. Em B há a correção da inclinação inicial através da interpolação dos dados. Fonte — SILVA, 2004.
2.1.4.2 Tamanho da matriz
Na imagem digital, a resolução está na dependência do número de pixels que
compõem a imagem. Quanto maior o número de pixels, menor será o seu tamanho
individual e melhor será a resolução da imagem (FIG.11). Isto significa que sua
representação na tela do monitor torna-se mais fiel ao objeto reproduzido (FALK, GIELEN,
HEUSER, 1995).
A matriz é o conjunto de linhas e colunas de pixels na tela de visualização. Quanto
mais ampla a matriz, melhor a resolução espacial da imagem. Porém, maior também deve
ser a capacidade de armazenamento e processamento de dados pelo computador. Se for
71! fl Bib oteca Universitaria
14j FS t,":'; 33
exibida uma imagem em uma matriz de 512 x 512 pixels, ela será formada por 262.144
pixels (ROMANS, 1995).
11
• II • ur
A B C
.......•••• ...........
...mum= • ••••• •• ...• N. .... mu. .... ..
............
mil • ....
Eno ... •• ............
FIGURA 11 — Relação entre o tamanho da matriz e a resolução da imagem. Em A observa-se um objeto real hipotético. Em B, C e D há a reprodução da imagem deste objeto em diferentes matrizes, com ordem decrescente de tamanho. Quanto maior a matriz (número de pixels por linhas e colunas), mais fi el é a reprodução do objeto e, portanto, melhor é a resolução da imagem. Na matriz B, a reprodução do objeto é satisfatória, enquanto que nas matrizes C e D, há perceptível alteração de forma e contorno do mesmo. Fonte: ilustração da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e lmaginologia, UFSC, 2005.
2.1.4.3 Espessura de corte
A espessura do corte tomográfico é um parâmetro importante em TC, determinado
pelo operador. Ela é determinada pela abertura do colimador. Uma das vantagens da fina
colimação é a redução da radiação secundária. A radiação secundária reduz a qualidade da
imagem e aumenta a dose de radiação ao paciente. Quanto menor a radiação secundária,
melhor a resolução de contraste, que é a habilidade de distinguir pequenas diferenças de
tons de cinza em uma imagem (ROMANS, 1995).
Não existe um protocolo único quanto à definição da espessura de corte a ser
adotada. Ela varia dependendo do tamanho da estrutura a ser analisada. Cortes finos são
mais adequados principalmente quando a estrutura a ser analisada é pequena (ROMANS,
1995).
Para criar a imagem, o sistema precisa transformar um volume, dado pela espessura
de corte, em uma imagem bidimensional (expressa por pixels). É um processo de
"aplainamento" da imagem (FIG.12).
1 3
5
4
2
79
07
49
43
22 9
5
19
79
07
2
62 14 38
22 94 18
34 44 32 11 32 14
10 8
54
SS 36
00
56
71
72
90
87
ao
67
1
4
4
0
90
87
72 4
12 5 _..113111311:111L 24
12
42 MIME CM) M EW' 1 ammaito ° EIL. 33
lincmcimmai 7
72
12 5
12 5 33
22 94 18
3 • 233111131EICIE 67
13
78
36
00
55
1222MIZIEEP 32 ' 11111CIESIV
-97murr -
24
4 1
65 43 21 23 10 8
34
Uma média dos valores de atenuação dos raios X aos tecidos englobados dentro de
cada unidade de volume escaneada é atribuida ao voxel correspondente. A partir desta
informação, o pixel expressará uma tonalidade da escala Hounsfield na tela do monitor
(ROMANS, 1995).
FIGURA 12 — Processo de "aplainamento da imagem". Na seqüência: em 1, ha a região de interesse a ser tomografada; em 2, um dos cortes tomograficos da região de interesse. No detalhe, um voxel, sendo evidenciado em (a) um pixel (x,y) e em (b) o eixo z, definido pela espessura de corte. Em 3, o "aplainamento" do corte tomografico através do qual cada voxel é representado por um pixel. Em 4, exemplo hipotético da linguagem numérica do computador, através da qual cada pixel recebe um número de TC. Em 5, cada pixel expressa um grau de luminosidade conforme o seu número de TC. 0 conjunto forma a imagem digital final expressa na tela de visualização. Fonte: ilustração da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
Quanto maior a espessura de corte, maior o volume do voxel e maior a probabilidade
de ele englobar tecidos de natureza heterogênea. Nesta situação, o cálculo da média de
atenuação do voxel resultará em um valor de HU que não corresponde à representação de
35
nenhum tecido em especifico. Este efeito recebe o nome de efeito de volume parcial
(WEGENER, 1983; ROMANS, 1995), demonstrado na FIG.13.
FIGURA 13 — Demonstração do efeito de volume parcial. A partir de um corte tomográfico esquematizado, duas situações são propostas: A e B. Em A, a espessura de corte tomografico adotada é de 3 mm, ficando um voxel com a altura de 3 mm. 0 coeficiente de atenuação calculado para este voxel, que engloba tecidos de diferentes naturezas, sera um valor pouco representativo de cada tecido contido nele, devido ao efeito de volume parcial: o tom de cinza expresso pelo pixel não representa nem osso, nem músculo, nem gordura, especificamente. Em B, a espessura de corte tomografico selecionada é de 1 mm, ficando cada voxel com 1 mm de altura. Observar que os tecidos presentes em um único voxel na situação A distribuem-se em 3 voxels na situação B. Devido a menor espessura de corte adotada em B, cada voxel possui maior homogeneidade de tecidos, resultando em coeficientes de atenuação mais representativos destes tecidos. Fonte: ilustração desenvolvida para a pesquisa a partir do modelo de MEURER, M.I. (2002), Especialização em Radiologia Odontológica e lmaginologia, UFSC, 2005.
0 efeito de volume parcial causa alterações de natureza quantitativa e qualitativa na
imagem de TC. Quantitativamente, quando o sistema de processamento calcula o valor
médio de atenuação dos voxels correspondentes a bordos de estruturas (portanto, de
composição tecidual heterogênea), resultando em um número pouco representativo dos
tecidos presentes na região. Qualitativamente, quando causa distorção do contorno de
A
36
bordos oblíquos ao sentido do corte — o qual fica com definição insatisfatória, assumindo
tons variados de cinza; e quando não permite a representação de pequenas fissuras, as
quais são expressas apenas por uma pequena alteração na densidade do voxel (FIG.14).
Voxels amplos (cortes espessos) mascaram fissuras horizontais e pixels amplos (matrizes
grosseiras), fissuras verticais. Logo, o efeito de volume parcial pode ser reduzido pelo uso
de matrizes grandes e escaneamento com cortes finos (WEGENER, 1983).
FIGURA 14 - Demonstração do efeito de volume parcial. Em A, a demonstração de um tecido composto por apenas duas densidades tomogrãficas — esta seria a imagem ideal do objeto. Em B, imagem em TO do objeto — observa-se contornos distorcidos nas bordas das estruturas (setas verdes), mascaramento de estruturas muito finas (setas vermelhas) e valores de densidades alterados nas interfaces entre os tecidos. Fonte: modificado de WEGENER, 1983.
Apesar da opção por cortes finos trazer benefícios consideráveis, diminuindo o efeito
de volume parcial, será necessário um maior número de cortes para cobrir toda a área a ser
escaneada (BROOKS, 1993). Isto resulta em maior dose total de radiação ao paciente,
maior período de tempo para a execução do exame, maior desgaste do tubo de raios X,
maior consumo de filmes, além do alto custo associado. Prioritariamente, a produção de
imagens em TO deve basear-se no melhor equilíbrio entre a detecção da lesão e a dose de
radiação ao paciente (ROMANS, 1995).
AREA EXTERNA DO CAMPO DE VISA() ONDE NÃO HA ESCANEAMENTO DE DADOS
AREA DE ESCANEAMENTO
CAMPO DE YISA0 (FOR)
PACIENTE
IMAGEM CRIADA
ISOC EN TRO
A
37
2.1.4.4 Campo de visão (field of view— FOV)
0 campo de visão (FOV) é a area selecionada dentro do gantry, de forma circular, na
qual os dados brutos (raw data) serão obtidos. Se for selecionado um FOV de 25 cm, os
dados serão adquiridos em um campo circular, com um diâmetro de 25 cm, criado a partir
do centro do gantry (isocentro). Devido ao fato dos dados sempre serem escaneados ao
redor do isocentro, o paciente precisa ser posicionado no centro do gantry (FIG.15). Para a
cabeça, geralmente o FOV utilizado é de 25 cm (ROMANS, 1995).
GANTRY
FIGURA 15 — Representação do campo de visão (FOV). Em A, demonstração do correto posicionamento do paciente dentro do gantry. Em B, imagem tomográfica da região de interesse. Fonte: Modi fi cado de ROMANS (1995).
Para produzir uma imagem de boa qualidade, o operador deve selecionar um FOV
no qual a area de interesse fique justaposta, envolta na proximidade dos seus limites.
0 tamanho do FOV e o tamanho da matriz determinam o tamanho do pixel, ou seja,
a area do pixel é resultante da divisão do FOV (area de tecido escaneado) pela area da
matriz (BROOKS, 1993; ROMANS, 1995). Considerando-se que, quanto menor o tamanho
do pixel, melhor a resolução da imagem, a seleção de um FOV pequeno para uma matriz
38
grande otimiza a resolução espacial da imagem (FALK, GIELEN, HEUSER, 1995). Em outra
situação, pode-se citar que, com um mesmo FOV, a resolução da imagem irá melhorar com
a utilização de uma matriz maior (BUSHONG, 1993). Semelhantemente, com uma mesma
matriz, a resolução da imagem irá melhorar com o uso de um FOV pequeno.
A escolha de um FOV "ótimo" melhora a visualização de anormalidades. A seleção
de um FOV (FIG. 16) excessivamente amplo faz com que a imagem pareça
desnecessariamente pequena. Assim, além da dificuldade inerente de visualização de
estruturas pequenas, um maior número de informações é colocado em cada pixel, podendo
passar despercebidas lesões pequenas. De forma similar, um FOV muito pequeno pode
excluir estruturas anatômicas importantes (ROMANS, 1995).
FIGURA 16 — Variação do FOV. O FOV da imagem superior é amplo se comparado ao FOV da imagem inferior. O FOV amplo engloba quase toda a estrutura da cabeça, reproduzindo cada estrutura de forma reduzida. Isto dificulta o exame minucioso de estruturas naturalmente pequenas. Já o FOV pequeno restringe-se apenas á mandibula, permitindo imagens de qualidade para o estudo da mesma. Porem não fornece qualquer informação de estruturas vizinhas. Fonte: gentileza da Dr'. Maria Inês Meurer
39
2.1.4.5 Ampliação da imagem (zoom)
A ampliação da imagem é uma ferramenta que aumenta o tamanho de determinada
região da imagem de TO através do aumento da área que cada pixel ocupa dentro da
imagem. Como resultado do maior tamanho da área ocupada pelo pixel, há a perda de
definição da imagem (ROMANS, 1995), conforme pode ser observado na FIG 17.
FIGURA 17 — Efeito resultante da magnificação da imagem (zoom). De A a E, magnificação progressiva, demonstrando que a simples aplicação do zoom determina a perda de definição da imagem (observe em C e D a perda de contorno da iris). Fonte: ilustração da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
É importante diferenciar entre o uso desta ferramenta e a diminuição do campo de
visão ou FOV. 0 uso de um FOV menor também aumenta o tamanho da imagem. No
entanto, é um fator favorável à definição da imagem. Na magnificação (zoom), ocorre o
"estiramento" da imagem. Isto causa a distorção, que é tanto maior quanto mais alto for o
fator de magnificação utilizado (ROMANS, 1995).
2.1.4.6 Algoritmo
O algoritmo é definido como qualquer método para resolver certo tipo de problema.
Em TC, sua função é criar uma imagem o mais representativa possível do objeto
escaneado. (ROMANS, 1995).
40
Após a seleção dos dados durante o processo de reconstrução, o operador pode
escolher determinado filtro. Se a escolha for do filtro para osso (bone), as margens desta
estrutura ficarão realçadas e seu contraste, aumentado. Esta vantagem é obtida em
detrimento da menor visualização dos tecidos moles. Determinadas situações clinicas
requerem a análise tanto do osso como dos tecidos moles. Assim, pode ser necessária a
utilização de dois diferentes filtros (ROMANS, 1995; WIESEN, MIRALDI, 1996).
0 melhor meio de determinar qual o algoritmo mais adequado para determinado tipo
de estudo é através do método de tentativa. Assim, pode-se a partir do raw data, fazer a
reconstrução retrospectiva de imagens com a utilização de diferentes algoritmos. Através da
comparação dos resultados torna-se mais fácil determinar qual o algoritmo melhor para
determinada aplicação (ROMANS, 1995).
2.1.4.7 Artefatos de imagem
Artefatos são estruturas vistas na imagem e que não fazem parte do objeto
escaneado. Eles são responsáveis pela degradação da imagem de TC. Assumem diferentes
aspectos e diferem com relação ás suas possíveis causas (ROMANS, 1995).
0 tubo de raios X produz toda a energia eletromagnética que é responsável pela
formação da imagem tanto em radiografias convencionais como em TC. Uma das
características das ondas eletromagnéticas é o seu largo espectro, ou seja, diferem entre si
pela freqüência, o que determina o seu comportamento. De forma análoga, um feixe de
raios X é dito polienergético ou policromático: constitui-se de fótons com diferentes níveis de
energia. Quanto maior a energia do fóton, maior sua freqüência e, portanto, maior o seu
poder de penetração. Os raios X podem ser de alta energia ou de baixa energia (TAUHATA
et al., 2003; WHAITES, 2003;). Esta é uma propriedade básica que afeta a imagem em TO
(ROMANS, 1995).
41
Artefatos de feixes duros são imagens de faixas escuras, largas e raiadas, causados
por feixes de raios X compostos de energias diferentes: resultam da absorção preferencial
de fótons de baixa energia, deixando que os fótons de alta energia colidam com os
detectores dispostos na abertura interna do gantry. Este efeito é mais visível quando o feixe
de raios X precisa penetrar primeiro uma estrutura densa, como é o caso da base do crânio.
Também é comum na região maxilofacial quando há a presença de osteossinteses,
restaurações ou próteses metálicas. Estas fazem significante absorção de raios X,
produzindo este tipo de artefato. Os artefatos de feixes duros causam um decréscimo
generalizado nos números de TC, afetando a densidade da imagem (ROMANS, 1995).
Artefatos 'ruídos" expressam granulações na imagem e ocorrem pela insuficiente
chegada de fótons aos detectores, seja devido ao baixo rendimento do tubo, seja pelo baixo
nível de miliamperagem (ROMANS, 1995).
Artefatos na interface com ar, devido à significante diferença de densidade entre o
objeto e o ar. A movimentação do objeto pode contribuir para este tipo de efeito, porém ele é
mais freqüente em nível do fluido gástrico-ar (ROMANS, 1995).
Mais de um tipo de artefato pode estar presente em uma única imagem de TC.
Todos os artefatos degradam a imagem. É importante saber identificar qual o tipo de
artefato e sua causa, a fim de corrigir o problema e melhorar a qualidade da imagem
(ROMANS, 1995).
Filtros mecânicos de teflon ou de alumínio ajudam a reduzir a diferença entre as
energias dos fótons de raios X, criando um feixe de intensidade mais uniforme, o que
melhora a imagem de TC pela redução dos artefatos. Eles removem os feixes de baixa
energia, minimizando a exposição do paciente. Certos filtros são usados para reduzir a
intensidade dos fótons na periferia do feixe de raios X, os quais correspondem às áreas
pouco espessas da anatomia do paciente. Há também softwares com a função de filtro
(algoritmo) que corrigem o efeito dos raios X de alta energia (ROMANS, 1995).
42
2.1.5 Armazenamento dos dados adquiridos pela TC
0 disco rígido é o dispositivo do sistema de armazenamento da unidade de TC
responsável pelo arquivamento dos dados adquiridos durante o processo de escaneamento.
As imagens de um exame de TC geralmente apresentam um grande volume de dados. A
partir dos dados brutos (raw data) é criada a imagem de TC, cujos dados são denominados
de dados de imagem (image data). Estes últimos requerem aproximadamente a quinta parte
de espaço para armazenamento no computador se comparados ao raw data. No entanto,
tendo-se somente os dados da imagem para análise, a manipulação fica limitada (ROMANS,
1995).
0 raw data de um exame tomográfico de todo o crânio, com 1mm de espessura de
corte, ocupa cerca de 100 megabytes. Assim, quando a capacidade de armazenamento do
disco rígido é atingida, torna-se necessário apagar algumas informações para que novos
exames possam ser feitos. Os dados que não puderem ser apagados podem ser
armazenados em dispositivos auxiliares (SILVA at al. 2003). Em TC, discos ópticos são
bastante utilizados com esta finalidade.
2.1.6 0 formato DICOM
0 formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) é o protocolo
padrão para as imagens médicas. Surgiu na década de 80 através de um esforço de
organismos internacionais representados pela National Electrical Manufacturers Association
(NEMA) e pelo American College of Radiologists (ACR), a fim de padronizar o formato dos
arquivos de imagens médicas (DICOM, 2004). Na época, o rápido desenvolvimento das
tecnologias biomédicas fez com que cada fabricante comercializasse o seu equipamento
com uma extensão própria de arquivo: o formato proprietário. 0 formato proprietário é aceito
somente pela marca de aparelho do fabricante (HORILL at al., 2004), o que é desvantajoso
43
para a troca de infOrma0es de imagens médicas entre instituições. A padronização do
formato dos arquivos de imagens médicas foi importante para permitir a comunicação entre
clinicas de diagnóstico par itrlageml, hospitais e autros (ALMEIDA et at, 2004; HORILL et ai.,
2004).
O formato =OM é mundialmente aceito. Por isso, oferece maior interoperabilidade
entre equipamentos e sistemas médicos (D1COM, 2004).
44
3 PROTOTIPAGEM RÁPIDA
O rápido desenvolvimento tecnológico da Engenharia nas últimas décadas trouxe
novos conceitos. 0 conceito de CAD (Computer-Aided Design) nasceu na década de 50,
sendo o americano Ivan Sutherland seu inventor. 0 CAD ou "Projeto Assistido por
Computador" foi criado com o objetivo de substituir a prancheta e outros tipos de
ferramentas para desenho de projetos. Assim, tornou-se possível a concepção grá fica, na
tela do computador, de modelos tridimensionais (MIRANDA, 2004).
Aliados ao CAD surgiram os sistemas CAE (Computer-Aided Engineering ou
"Engenharia Assistida por Computador") e CAM (Computer-Aided Manufacturing ou
"Manufatura Assistida por Computador"). 0 sistema CAE consiste em um software de
análise. Ele permite que o engenheiro teste o modelo virtual na tela de video até obter o
melhor equilíbrio de suas características, facilidade de produção e custo. Na fase final de
desenvolvimento do modelo é utilizado o sistema CAM. Ele controla a máquina que produz a
pega, objeto ou produto (MIRANDA, 2004).
A união e integração dos sistemas CAD, CAE e CAM, em meados da década de 80,
tornou mais ágil o processo de concepção, desenvolvimento, testes, cálculos, estruturação e
finalização de protótipos. Esta aceleração do processo de produção ficou conhecida como
Prototipagem Rápida (PR do inglês Rapid Prototyping). Assim, a PR é um processo
tecnológico recente capaz de reproduzir, em curto período de tempo, um objeto com as
mesmas características de um modelo virtual CAD (BEAL, 2002; MEURER et al., 2003b).
Uma das aplicações de grande relevância da PR e que tem se mostrado promissora,
é a reprodução de modelos anatômicos a partir de imagens médicas da região de interesse.
Neste caso, o modelo anatômico reproduzido recebe o nome de biomodelo (D'URSO et al.,
1998), conforme a FIG.18.
45
FIGURA 18— Biomodelo. Fonte: Disponível em www.artis.com.br . Acesso em 25 de outubro de 2004.
Os biomodelos de PR são protótipos biomédicos obtidos a partir de imagens de TC,
ressonância magnética (RM) ou ultra-sonografia (US). Eles possuem inúmeras aplicações. A
utilidade destes protótipos tem sido reportada para a utilização didática, na fabricação de
implantes protéticos personalizados, no auxilio ao diagnóstico, planejamento e simulação
cirúrgica, bem como meio facilitador na comunicação entre o paciente e o cirurgião, entre
outras (JAMES et al., 1998; KERMER et al., 1998b; BILL, 1999; CHOI et al., 2002;
MAZZONETTO et al., 2002; MEURER et al., 2003b).
3.1 MANIPULAÇÃO DA IMAGEM
Os arquivos de imagem gerados pelo aparelho de TO representam cortes 2D e são
salvos geralmente em formato DICOM 2 . Porém, para a construção do biomodelo, a estação
2 Em aula ministrada ao curso de especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia (janeiro de 2005), a Prof'. Dr'. Maria Inês Meurer citou que nem todos os tomógrafos computadorizados geram arquivos DICOM. Por isso, é importante que a clinica de radiodiagnóstico consulte o centro de prototipagem sobre a compatibilidade entre o formato de arquivos das imagens de TC geradas e o software no qual elas serão manipuladas para PR.
46
de PR necessita de arquivos 3D CAD com a extensão STL (do inglês Standard Template
Library), que é o formato padrão para prototipagem (MEURER et al., 2003a). Alguns
softwares biomédicos permitem a conversão de arquivos DICOM em STL.
0 processo de manipulação de imagens biomédicas com a finalidade de
prototipagem requer o uso de softwares específicos. Eles devem funcionar como uma
interface eficiente entre as imagens tonnográficas e a máquina de prototipagem rápida
(SOUZA etal., 2003).
Meurer et al. (2003a) citam os principais programas utilizados em prototipagem
biomédica: Analysee 3 , Mimicse e Biobuild® 5 . A aquisição de tais softwares (ou sua licença
para uso) requer recursos financeiros e de hardware sofisticados, e o alto custo relacionado
a eles tem restringido sua utilização nas clinicas.
Atualmente está em fase final de desenvolvimento um software nacional para
manipulação de imagens biomédicas. O CenPRA (Centro de Pesquisas Renato Archer,
Campinas/SP, Brasil), vinculado ao Ministério da Ciência e Tecnologia, criou o Projeto de
Prototipagem Rápida na Medicina (PROMED) em agosto de 2001. Através dele, seus
engenheiros estão desenvolvendo o software InVesalius06 , com aplicação em
reconstruções e manipulação de imagens de TC das regiões bucomaxilofacial, cranial e da
Ortopedia. 0 InVesaliuse importa dados de aparelhos de TC e de RM em formato DICOM,
permitindo ao profissional visualizar imagens em duas e três dimensões, além de segmentar
objetos de interesse, texturizar volumes, aplicar técnicas de extração de contorno e
interpolação. Também permite exportar os dados em formato STL (MEURER, E.,2002).
Analyse®, Mayo Foundatiton, Lenexa, EUA. http://www.mayo.edu/bir/ 4 Mimics®, Materialise, Bélgica. http://www.materialise.com/HOME/home ENG.htm
Biobuild®, Anatomics, Australia. hftp://www.anatomics_net/ 6 InVesaliuse, CenPRA, Brasil. http://www.cenpra.00y.bapromed/software.htm
47
3.1.1 Segmentação
A segmentação é a separação das estruturas de interesse das demais estruturas
adjacentes para o modelo a ser construido. Uma ferramenta bastante OW para a
segmentação é o intervalo de reconstrução (threshold). Ela permite a escolha de uma faixa
de densidades de cinza que expresse os pixels da imagem correspondentes á estrutura de
interesse. É um dos pontos-chave do processo de produção de um biomodelo (MEURER et
al., 2003a).
O InVesalius oferece um intervalo de reconstrução que varia de 0 a 4095, o que
corresponde a -1000 a 3095 HU na escala Hounsfield. A escolha de um valor máximo baixo
implica em eliminar tecidos ou estruturas mais densas, enquanto que a escolha de um valor
minimo alto implica na exclusão de área menos densas (SILVA, 2004).
A determinação do intervalo de reconstrução depende, ao menos teoricamente, do
conhecimento prévio dos níveis de cinza expressos pelas estruturas de interesse, com seus
valores numéricos correspondentes à escala de Hounsfield. Na prática, a escolha do
threshold tem sido empírica (STOKER etal., 1992; KLEIN etal.; 1992 BARKER et al., 1994;
ONO et al., 1994; KRAGSKOV et a/., 1996; SOUZA et al., 2001; CHOI etal., 2002; SILVA,
2004). Uma vez determinado este intervalo de reconstrução, o software exibe o resultado
em um modelo virtual 3D (FIG. 19), podendo o operador modificá-lo (ONO et al., 1994;
KRAGSOV et al., 1996; SUGAWARA et a/., 1997; CHOI et al., 2002; MEURER et al.,
2003a).
Quando o intervalo de reconstrução é inadequadamente determinado, resultará em
um afinamento ou um espessamento das estruturas de interesse, podendo até mesmo
haver supressão de estruturas na imagem reconstruída em 3D. Isto resulta em alterações
dimensionais indesejáveis (LIGHTMAN, 1998; CHOI et al., 2002).
a C- A
FIGURA 19— Segmentação de uma imagem de TO demonstrada na interface do software InVesalius. Em A, um exemplo de reconstrução tridimensional antes da fase de segmentação; em B, o resultado da reconstrução tridimensional após a segmentação, no qual foi escolhido um threshold para tecido ósseo. Fonte — MEURER, E., 2002.
Ossos finos assumem tipicamente uma densidade tomográfica menor (um valor mais
baixo de HU) em relação a estruturas ósseas espessas, devido ao efeito de volume parcial.
Considerando-se que a densidade de cada pixel expressa o coeficiente médio de atenuação
dos raios X para cada voxel (e que quanto maior a espessura do corte tomográfico, maior a
probabilidade de ocorrer o efeito de volume parcial), se o objetivo fosse evidenciar paredes
ósseas finas, poder-se-ia escolher o limite inferior do intervalo de reconstrução com menor
valor (FIG.20). 0 problema desta escolha é que seriam incluídas, na imagem final, tanto as
paredes ósseas finas como um pouco de tecido mole ao seu redor decorrente do efeito de
volume parcial. Como resultado, as dimensões do osso (como um todo) ficariam maiores
(ONO et al., 1994; LIGHTMAN, 1998).
Choi et al. (2002) estudaram erros dimensionais que ocorrem em modelos
produzidos por prototipagem rápida. Constataram que a ocorrência de medidas lineares
externas aumentadas simultaneamente à de medidas internas diminuídas é resultado da
escolha de um limite inferior de threshold menor que o apropriado, resultando em
espessamento ósseo do biomodelo.
A
185151 188153 186156 184160 181166.
90107 9810E 31115 91124 9212L 0012i 142127, 31137 78141 73144 68144
'66145 6515: •t:
MI 1 '6014L1 1 5014 • '
JJ107 '10100 -1115 11124 :.2122 1:0122
H2129 -:1137
,•8141 • /3144 1, 0144 1:7614 1E0150 160146 158147
—
172179 166179 163184P-7 1571866: , 1491887:
• 1451907' :
10719:::; 106191 1 102191 1 9401821
51P1:
1717?: ! :
:
919165151$111 790160146 1 . 4.14 79615014?
4 6)
FIGURA 20 — Efeito da escolha do intervalo de reconstrução (threshold) em estruturas ósseas finas. Na porção superior, imagem de TO de uma estrutura óssea fi na. Da área selecionada, foram feitos quatro exemplos de reconstrução (A, B, C e D), modi ficando-se apenas o limite inferior do threshold (100, 300, 500 e 1000 HU, respectivamente). Em cada exemplo, somente as áreas em vermelho estão dentro do intervalo de reconstrução. Quanto menor o limite inferior de threshold, mais voxels serão incluidos, resultando em espessamento ósseo. A medida que aumenta o limite inferior de threshold, menos voxels serão incluidos, gerando afinamento ósseo. Esta alteração dimensional é decorrente do efeito de volume parcial. Fonte: Imagens produzidas a partir dos corpos de prova desta pesquisa, utilizando o software Cyclops MedStation. Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
Outro problema que pode ocorrer em função dos parâmetros de reconstrução é a
chamada "pseudoforamina". A pseudoforamina é uma área onde uma parede óssea fina não
foi reproduzida na reconstrução. A interação entre (1) fino segmento ósseo e (2) inclinação
deste segmento pode dificultar a interpolação entre as sucessivas imagens 2D de TO para a
criação do modelo virtual 3D, durante o processo de reconstrução. Como resultado, ocorre a
falta de continuidade da estrutura, resultando em um forame que não existe. A escolha do
50
threshold idealmente deve observar o equilíbrio entre a exatidão dimensional e a perda de
estrutura (BARKER et al., 1994; ONO etal., 1994; LIGHTMAN, 1998). A "pseudoforamina" é
um erro decorrente do efeito de volume parcial. Estruturas ósseas finas são responsáveis
pela diminuição da densidade do voxel, que acaba ficando dentro do intervalo relativo a
tecidos moles (BARKER et al., 1994). No entanto, Kragskov et al. (1996) citam que a
tentativa de minimizar o efeito de volume parcial através da compensação do threshold para
minimizar a ocorrência das "pseudoforaminas" não elimina o problema da precisão
dimensional. A escolha de um intervalo de reconstrução amplo reduz a ocorrência de
pseudoforaminas, mas é responsável pelo espessamento ósseo generalizado.
Em alguns casos de segmentação é necessária a edição manual das imagens nos
cortes em que se observa a presença de artefatos metálicos. Neste caso, o operador
determina o contorno anatômico desejado em cada imagem de TC, através do uso de
ferramentas como: delimitação de contorno, apagar, cortar, entre outras (MEURER et al.,
2003a).
3.2 ETAPAS GERAIS DO PROCESSO DE PR
0 processo de fabricação de um biomodelo através da PR envolve etapas
importantes. A espessura dos cortes tomográficos fica geralmente entre 1 e 5 mm, porém a
máquina de prototipagem fabrica o modelo através de camadas incrementais de cerca de
0,25 mm, podendo chegar até a 0,10 mm. Desta forma, os cortes 2D de TC precisam ser
reconstruidos em um modelo CAD, convertidos para um formato aceito pela máquina de PR
— geralmente o formato STL -, e por fim, o modelo virtual precisa ser "refatiado" para a
confecção do modelo físico (SOUZA et al, 2003).
51
3.2.1 Criação do modelo CAD
Para que a prototipagem rápida de um biomodelo seja possível, é indispensável a
criação de um modelo CAD. Isto se deve a duas diferenças entre a obtenção das imagens
de TC e o processo de prototipagem rápida: 1) a máquina de prototipagem rápida não
reconhece o formato de arquivo das imagens de TC (DICOM), mas arquivos CAD, sendo
necessária esta conversão; 2) a reconstrução das imagens de TC baseia-se em dados
expressos em voxels, enquanto a máquina de prototipagem utiliza os dados de superfície
3D.
3.2.2 Conversão para o formato STL
Um arquivo com a extensão STL é uma representação aproximada de um modelo
CAD. É o formato de arquivo mais utilizado nos processos de prototipagem rápida
(CIMJECT, 2000). Ele é eficaz na integração entre dados provenientes de sistemas CAD e
sistemas de tratamento de imagens médicas, entre outros, com equipamentos de
prototipagem rápida. (MEURER, E., 2002; SILVA, 2004).
A maioria dos softwares CAD permite salvar o modelo com a extensão STL, porém
os softwares de imagens médicas raramente oferecem esta opção. Torna-se necessária a
utilização de softwares CAD-CAM específicos para esta interface (MEURER, E., 2002).
3.2.3 Transferência de arquivos
Geralmente a estação de trabalho (workstation) que criou o arquivo STL está
distante da máquina de prototipagem rápida. Meurer, E. (2002) cita que a transmissão dos
arquivos STL pode ser feita através de CDs (Compact Disc) preferencialmente os não-
5 1
regraváveis, zip-drive, FTP (File Transfer Protocol), uma rede de computadores locais ou
mesmo pela disponibilização dos mesmos em sites de acesso restrito. Grandes arquivos
podem ser compactados para transmissão sem que haja perda de dados.
3.2.4 Verificação
0 arquivo STL de um modelo 3D é expresso por uma malha não uniforme de
triângulos, que recobre suas superfícies externa e interna (SOUZA et al., 2001; SOUZA et
al., 2003). Um modelo de um crânio humano pode gerar centenas a milhares de facetas
triangulares, o que pode resultar em problemas de processamento devido ao tamanho do
arquivo, a ser fatiado para PR. Por isso, é necessário que o arquivo STL seja trabalhado por
um software dedicado à PR. A grande quantidade de informação gerada ou a utilização de
uma interface CAD-STL não robusta, pode acarretar erros. Antes da confecção do modelo
por PR, estes erros precisam ser corrigidos. Softwares - como o Magics07 - são utilizados
com a finalidade corrigir eventuais inconsistências no fechamento dos triângulos e número
de triângulos que compõem a malha (MEURER, E., 2002; SOUZA et al., 2003; SILVA,
2004).
3.2.5 Parâmetros para construção
0 modelo STL, livre de erros, é fatiado eletronicamente, simulando as camadas que
serão construídas pela PR. As fatias são finas e paralelas umas ás outras, orientadas
perpendicularmente ao eixo de construção (CIMJECT, 2000). Esta etapa também define a
orientação de construção mais adequada com base na geometria do modelo. 0 maior
diâmetro do modelo deve ser posicionado de forma que não fique na mesma direção do
7 Magics®, Materialise, Bélgica http://www.materialise.com/maqics-rp/main ENG.html. Acesso em 10 de abril de 2005.
53
fatiamento. Com isso, há uma diminuição no número de camadas e menor tempo de
construção do modelo (MEURER, E., 2002; SILVA, 2004).
0 efeito "degraus de escada" é o efeito decorrente da sobreposição das camadas de
construção (FIG.21). Quanto menor a espessura da fatia, menor o efeito de "degraus de
escada" entre as sucessivas camadas e melhor a resolução de superfície do modelo final
(MEURER, E., 2002).
FIGURA 21 — Efeito "degraus de escada". A superfície do modelo em A possui camadas espessas se comparadas com as de B e C, o que diminui sua lisura de superfície. Neste exemplo, a superfície do modelo C demonstra fatias finas e suavização do efeito "degraus em escada". Fonte: modificado de GOMIDE, 2000.
3.2.6 Construção do biomodelo
Existem três processos básicos de construção de protótipos: os subtrativos, os
aditivos e os conformativos. No processo subtrativo, um bloco de material é seletivamente
desgastado até atingir a forma desejada. No aditivo, sucessivas camadas de material são
justapostas umas às outras até completar o modelo. E no conformativo, forças mecânicas
são aplicadas sobre o material do protótipo, definindo seu formato. 0 processo aditivo foi o
que mais se aprimorou com o passar dos anos, permitindo a construção de modelos de
melhor qualidade e boa precisão. A maioria das técnicas de PR é baseada no processo
aditivo (JACOBS, 1992).
54
Os processos aditivos de construção por camadas são classificados, conforme o
estado inicial do material base, em: 1) sistemas baseados em liquidos, que utilizam resina
liquida para fabricação do protótipo (ex.: estereolitografia); 2) sistemas baseados em p6, que
fazem uso de diferentes tipos de materiais termoplásticos (exs.: sinterização seletiva a laser
e 3D Printing) ; 3) sistemas baseados em sólidos, que constroem modelos físicos a partir da
fusão e deposição de material em estado sólido (ex.: modelagem por fusão e deposição)
(GOMIDE, 2000; GRELLMANN, 2001).
Várias são as técnicas de PR. Algumas delas são: Estereolitografia ou SL (do termo
inglês Stereolithography), Sinterização Seletiva a Laser ou SLS (do inglês Selective Laser
Sintering), Modelagem por Fusão e Deposição ou FDM (do inglês Fused Deposition
Modeling), Fabricação de Objetos Laminados ou LOM (do inglês Laminated Object
Manufacturing), Impressão Tridimensional ou 3DP (do inglês 3D Printing) e Thermojet ou
Modelagem por Jato Múltiplo (do inglês Multi Jet Modeling) (CIMJECT, 2000).
A STL foi a primeira técnica de construção por camadas utilizada para construção de
biomodelos. Ha relatos do uso desta em Cirurgia e Traumatologia Bucomaxilofacial desde
1987 (BILL et al., 1995). Grande parte dos estudos de PR refere-se a ela. Vários estudos
classificam-na como uma técnica altamente precisa e com excelente exatidão dimensional
(KLEIN et a/., 1992; BARKER et a/., 1994; BILL et al., 1995; HOLCK et al., 1999; GOMIDE,
2000; GRELLMANN, 2001; MEURER et a/., 2003a). No entanto, o tempo de construção do
biomodelo (cerca de 8 a 20 horas em média) e o custo do protótipo (em torno de $ 3,000
dólares americanos para reprodução de todo o crânio) são desvantagens da técnica
(STOKER et al., 1992; D'URSO etal., 2000; MAZZONETTO etal., 2002).
Devido ao fato de que a PR é uma tecnologia que passou a ser usada na area
biomédica recentemente, muitos biomodelos são confeccionados em centros de
Engenharia, não específicos para a area da saúde. As mesmas máquinas que confeccionam
protótipos para a indústria são utilizadas para biomodelos - diferindo algumas vezes, no
material empregado, conforme a finalidade do biomodelo. Um exemplo é o Laboratório de
Projeto e Fabricação de Componentes de Plástico Injetado (CIMJECT), do Departamento de
55
Engenharia Mecânica da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). No entanto, já
existem duas empresas nacionais dedicadas exclusivamente a fabricação comercial de
biomodelos: a ARTIS 8 e a BioParts 9 , ambas localizadas em Brasilia'', além do CenPRA,
que fabrica-os com fins exclusivamente de pesquisa.
3.2.7 Pós-processamento
0 pós-processamento é a etapa final do processo de várias técnicas de PR. Sao
feitos diferentes tipos de pós-processamento dependendo da finalidade para qual o modelo
sera utilizado. Acabamentos diferentes são empregados com base nas propriedades
mecânicas, rugosidade e outros aspectos relevantes do material empregado na fabricação
do modelo (CIMJECT, 2000).
Conforme a escolha da orientação de construção do modelo, resultados diferentes
são obtidos (CIMJECT, 2000). 0 tempo de construção do modelo e a precisão de superfície
são influenciados pela orientação da peça. Orientando-se a peça com um minimo de
dimensão no eixo Z (FIG.22), promove-se um angulo menor entre as fatias e a direção de
construção, o que resulta em menor número de cortes e, conseqüentemente, menor tempo
de construção. Pegas com camadas mais largas resultam em diminuição da precisão,
principalmente em regiões curvas. A perda da precisão pode ter origem em erros de
representação da peça no sistema CAD ou no processo de conversão de dados para o
formato de PR (CHOI e SAMAVEDAM, 2002).
Quando o modelo a ser construido possuir superfícies livres ou volumes internos, a
orientação de construção é um parâmetro importante para minimizar o efeito escada e
proporcionar melhor resolução de superfície, evitando que grande quantidade de material
seja removida no pós-processamento (CIMJECT, 2000).
8 0 site de acesso da ARTIS é o www.artis.com.br 9 0 site da BioParts pode ser acessado pelo www.bioparts.com.br 1 0 Informações dadas pela Profa . Dra. Maria Inês Meurer em aula ministrada ao Curso de Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia da UFSC, em janeiro de 2005.
56
FIGURA 22 — Diferentes resultados obtidos em função da orientação de construção (Z) e do Os-processamento. Nos itens A e B, as construções referem-se a um mesmo modelo, sendo que apenas a orientação de construção na plataforma da máquina de PR foi alterada. 0 item C exemplifica, hipoteticamente, o resultado do item B após o lixamento e polimento. Fonte: modificado de CIMJECT (2000). Disponível em: http://www.cimiectufsc.br/inicial.htm - acesso em 24 de abril de 2005.
A pós-cura é feita para a polimerização final dos sistemas baseados em resina. A
limpeza refere-se à remoção do excesso de material e a finalização é a fase de melhoria
estética (MEURER, E., 2002).
O pós-processamento do protótipo pode ter seu acabamento melhorado com o
recobrimento e pintura da superfície do modelo, os quais são aplicáveis dependendo da
finalidade do mesmo (CIMJECT, 2000).
57
4 REVISÃO DA LITERATURA
Muren e Ytterbergh (1986) testaram a resolução espacial das imagens de TC. 0
osso temporal foi escolhido porque suas estruturas anatômicas possuem forma, tamanho e
direções variadas. Os autores observaram que as estruturas ósseas finas posicionadas
perpendicularmente ao plano de corte tomográfico ficaram mais suscetíveis ao efeito de
volume parcial, principalmente em função da espessura de corte. Outra constatação foi que
estruturas de densidades muito diferentes (espaços aéreos: -1000; fluidos do aqueduto e
canais semicirculares: zero; osso denso: até 2500) influenciaram o cálculo do número de
TC. A interface ar-osso é um exemplo. 0 problema é a geração de artefatos na imagem.
Stoker et al. (1992) foram alguns dos primeiros pesquisadores a utilizarem a técnica
de adição por camadas de resina liquida (estereolitografia) para confecção de um biomodelo
através de PR. 0 paciente do estudo apresentava displasia craniofacial severa e era
necessária uma osteotomia complexa (Le fort Ill modificada). Foram feitas 69 imagens de
TC (GE9800 General Electric Milwaukee, WI) com 120 kVp e 120 mA. A espessura de corte
foi de 1,5 mm e o intervalo entre camadas de 2,0 mm. As imagens de TC foram
reconstruidas e a simulação cirúrgica realizada sobre a reconstrução 3D. Nove meses de
pós-cirúrgico, o paciente realizou novas imagens de TC para avaliação e comparação dos
resultados obtidos com a simulação cirúrgica inicial. Os mesmos parâmetros foram adotados
para captura das imagens. 0 intervalo de reconstrução (threshold) para o osso cortical foi
empiricamente selecionado. A cada imagem, o algoritmo foi exaustivamente procurado, a
fim de reproduzir todas as margens internas e externas do osso cortical. Os dados de
contorno do crânio foram transferidos para um PC, onde se gerou um arquivo para guiar a
ponta de laser da máquina de estereolitografia. 0 tempo total necessário para a construção
do biomodelo (primeira geração de máquinas de SL) foi de 16 horas.
58
Yune (1993) afirmou que qualquer projeção de imagem esta sujeita a distorções
ópticas, tais como aquelas causadas pela magnificação geométrica e pela penumbra. A
tomografia computadorizada oferece resolução espacial de 15 a 20 pares de linhas por
centímetro; portanto, permite a identi ficação de um objeto entre 0,3 e 0,25mm. Para a
reconstrução 3D, o ideal seria a obtenção de imagens 2D com a menor espessura por fatia
possível e praticável.
Brooks (1993) explicou que a reconstrução tridimensional requer a aquisição de
fatias com espessura entre 1 a 1,5mm. Quanto menor a espessura da fatia, maior o número
de fatias necessárias para abranger a região de interesse e maior a quantidade de radiação
ao paciente.
Ono et al. (1994) produziram um biomodelo a partir de um crânio seco. 0 crânio foi
mergulhado em agua e submetido a TO helicoidal (TCT-900S Toshiba Corporation) com
cortes de 0,5mm. A partir de um total de 340 imagens de TC, foram feitas reformatações 3D
com diferentes intervalos de reconstrução. 0 limite inferior do threshold variou de 150 a 300
HU com intervalos de 50 HU. Medidas lineares realizadas no crânio seco foram comparadas
as reformatações, com o objetivo de determinar qual o intervalo de reconstrução
reproduziria melhor as dimensões do crânio seco. Os autores chegaram aos valores entre
200 e 250 HU. As imagens de TO também foram utilizadas para confecção de um biomodelo
através da SL. Durante a etapa de segmentação, o valor de 250 HU foi adotado para o
threshold. As mesmas medidas lineares adotadas anteriormente foram usadas para avaliar
a precisão deste processo de prototipagem. As estruturas internas e externas foram
reproduzidas com boa exatidão no biomodelo, sendo que a diferença foi de menos de 0,5
mm (discrepância de menos de 3%). No entanto, partes da órbita — mais especificamente
parede interna e assoalho em contato com o seio maxilar — não foram reproduzidas
satisfatoriamente. Os autores relataram que cortes de 0,5 mm minimizam, mas não
eliminam o aparecimento de pseudoforaminas.
Barker et a/. (1994) advertem que nenhuma técnica de PR é isenta de erros. Os
autores estudaram a precisão dimensional na reprodução de um crânio seco, através da
59
estereolitografia (SL). O crânio foi mergulhado em água (simulador de tecidos moles), a fim
de minimizar a ocorrência de artefatos decorrentes da diferença de densidade entre osso e
ar. 0 escaneamento de TC foi feito através de cortes contíguos de 1,5 mm de espessura
com 1,5 de intervalo entre os cortes, totalizando 56 imagens. Na etapa de segmentação, a
escolha do threshod foi empírica. Por inspeção visual, foram apontadas falhas no
biomodelo. Dentre as principais estão: o desaparecimento de parte de paredes ósseas finas
(paredes da órbita, lâmina cribiforme do etmóide e lâminas pterigáides do esfen6ide), a
ausência ou diminuição de forames (forames oval e espinhoso) e o desaparecimento de
detalhes de estruturas complexas (processo clináide anterior, forame lácero e ducto
carotideo). A inabilidade das técnicas de biomodelagem em reproduzir paredes ósseas finas
e estruturas ósseas papiráceas do esqueleto pode significar um problema considerável para
várias aplicações clinicas. 0 baixo valor do número de TC produzido por ossos finos cria um
defeito denominado de pseudoforamina. Este baixo valor de TC ocorre devido ao efeito de
volume parcial, que pode ser minimizado com a diminuição da espessura de colimação. Os
autores citam ainda que os detalhes anatômicos evidenciados nos biomodelos são
diretamente influenciados pela qualidade das imagens de TC adquiridas.
A reconstrução 3D aumentou a objetividade na interpretação de exames,
substituindo a reconstrução mental subjetiva de vários cortes tomográficos bidimensionais
(2D). Entretanto, em alguns casos, há uma diferença significativa entre a imagem no monitor
e a situação real, somente conhecida com precisão momento da cirurgia (LAMBRECHT,
1995). Além disso, as imagens 3D visualizadas na tela do monitor são representações
bidimensionais que oferecem uma ilusão de terceira dimensão, seja através de
sombreamento, seja através de realce de partes do objeto. Uma perfeita visualização da
anatomia óssea só é possível através da construção de um modelo real (KRAGSKOV et al.,
1996).
Kragskov et al. (1996) estudaram o uso de modelos de SL em quatro pacientes
portadores de síndromes (Síndrome de Apert, escafocefalia, braquicefalia e turricefalia). As
imagens de TC foram obtidas com espessura de corte de 2 a 4 mm e trabalhadas no
60
software Mimics (Materialise), tanto para compensar artefatos causados por restaurações
metálicas como analisar os valores de threshold propostos na segmentação. Os valores de
threshold foram selecionados empiricamente. Através de medidas lineares foram
comparados o cefalograma lateral (adotadas como "padrão-ouro"), as reconstruções 3D e os
biomodelos SL. Todos os casos apresentaram diferenças médias variando de —0,3mm a
0,8mm entre as reconstruções 3D e os modelos SL, exceto no caso do paciente com
síndrome de Apert — no qual a diferença foi de -1,7mm, atribuída A inclinação do gantry
durante a obtenção das imagens de TC -, e no caso do paciente com braquicefalia, que
apresentou o maior desvio (-9,5mm). Os autores citam que nem sempre a precisão da
técnica SL é suficiente, pois podem ocorrer erros durante o processo de produção do
protótipo. A inclinação do gantry durante a aquisição das imagens de TC resulta em
distorção do biomodelo. Outro fator responsável por erro é a segmentação imprópria, que
ocorre no pelo desejo de evitar que o efeito de volume parcial resulte em "pseudoforamina",
bem como na intenção de reproduzir estruturas ósseas finas. Os autores ressaltam que a
adaptação do valor de threshold para diminuir o efeito de volume parcial não resolve este
problema sem criar outro. Os autores concluem que, em cirurgia bucomaxilofacial, o uso de
biomodelos é grande valia para procedimentos cirúrgicos onde não existam técnicas já
consagradas ou quando estas técnicas necessitam ser modificadas e/ou melhoradas.
Sugawara et al. (1997) e Kermer et al. (1998a) defendem o uso destes modelos para
avaliar a necessidade de enxertos e a determinação do sitio doador.
D'Urso et al. (1998) citam que os avanços tecnológicos têm permitido As Ciências
Biomédicas o desenvolvimento de novas formas de diagnóstico e tratamento. 0 acesso
diagnóstico aos ossos da face foi, durante muito tempo, efetuado através de radiografias,
que fornecem apenas dados bidimensionais. Com a introdução da tomografia
computadorizada (TC), nos anos 70, e, posteriormente, com o processamento tridimensional
(3D) das imagens, foi possível visualizar, no monitor, a perspectiva da profundidade. A TC
desponta como um excelente método de diagnóstico por imagens, demonstrando relações
61
anatômicas complexas. Dada a complexidade anatômica especifica da face, existe a
necessidade da definição da terceira dimensão.
No final dos anos 80, foram integradas ás imagens biomédicas as técnicas de
prototipagem rápida, tornando possível a obtenção de protótipos sólidos (biomodelos) que
reproduzem as estruturas anatômicas. A melhor visualização da complexa anatomia
craniofacial aliada às suas variações têm tornado essa tecnologia uma ferramenta
importante para avaliação e tratamento de alterações da região. Os biomodelos também
podem ser utilizados com objetivos didáticos e para a fabricação de implantes protéticos
personalizados; facilitam, ainda, a comunicação entre profissional e paciente durante a
explicação do procedimento cirúrgico (D'URSO et al., 1998; JAMES et al., 1998; KERMER
et al., 1998; BILL, 1999; CHOI et al., 2002; MAZZONETTO et al., 2002; MEURER et al.,
2003c)
Ahlqvist e lsberg (1999) estudaram a validade da TC em imagens de paredes finas
do osso temporal. Devido à anatomia complexa, resultando em uma relação angular
desfavorável entre o osso e o plano da imagem, esta região é altamente suscetível aos
efeitos de distorção. A pesquisa da validade das imagens de TO destas paredes ósseas
finas é essencial para o seu exato diagnóstico. Assim, sete espécies foram autopsiadas de
cadáveres para obtenção das imagens tomográficas. As peças, retiradas em bloco,
incluíram porção petrosa e componente articular do osso temporal, ramo ascendente e
cabeça do côndilo da mandíbula juntamente com tecidos moles, excluindo o cérebro. Para
os parâmetros de escaneamento, os autores utilizaram o aparelho Somatom Plus 4
(Siemens Aktiengesellschaft, Medical Engineering Group, Erlangen, Alemanha), com 140
kVp, 146 mA, 1mm de espessura de corte e cortes continuos. As imagens de TO foram
feitas com o plano tomográfico paralelo e perpendicular ao longo eixo do côndilo da
mandíbula. As paredes ósseas que separam a articulação temporomandibualar da fossa
craniana média, orelha média e canal auditivo externo foram mensuradas e comparadas
com as medidas reais das pegas. Os autores encontraram boa concordância quando as
paredes ósseas eram de pouco mais de 1 mm de espessura e formavam um ângulo menor
62
que 35 0 em relação à perpendicular do plano de escaneannento. De modo diferente, paredes
ósseas mais finas que 1 mm e para aquelas mais espessas que 1 mm com inclinação maior
que cerca de 35 0 em relação à perpendicular ao plano de escaneamento, houve uma
progressiva redução da espessura óssea devido ao efeito de volume parcial.
A tomografia computadorizada oferece imagens 2D compostas por voxels, onde
cada voxel é exibido por um pixel, que expressa um número de TC dado pela média do
coeficiente de atenuação dos raios X conforme a natureza dos tecidos que o compõem. Já a
máquina de prototipagem rápida utiliza o sistema CAD, onde os dados são expressos em
superfície 3D. Além disso, as imagens por TC são obtidas em intervalos de 1 a 5 mm,
enquanto o processo de prototipagem é realizado pela adição sucessiva de fi nas camadas,
as quais podem ser de até 0,1 mm. Devido a essas diferenças, as imagens 2D de TC
precisam ser inicialmente reconstruidas em 3D, convertidas para um formato destinado
prototipagem, e então refatiadas para a construção do modelo físico. Essa diferença na
distância entre camadas na captura de imagens e no processo da prototipagem rápida pode
ser responsável por imperfeições no modelo final (LIGHTMAN, 1998; SOUZA et al., 2001).
A opção pela confecção de biomodelos, em detrimento a técnicas menos onerosas,
deve ser reservada apenas aos casos em que houver real beneficio ao paciente (PERRY et
al., 1998; KERMER et al., 1998b; MAZZONETTO et al., 2002). Atualmente, os gastos com o
tratamento de pacientes portadores de deformidades faciais são consideráveis para os
sistemas de saúde (PECKITT et al., 1999). Estas despesas são decorrentes de fatores
como: (1) tempo de hospitalização, (2) gastos com a previdência social durante a
recuperação do paciente, (3) número de cirurgias reconstrutivas, (4) complicações
cirúrgicas, (5) tempo das equipes cirúrgicas interdisciplinares e o pessoal auxiliar envolvido
e (6) medicamentos utilizados, entre outros. Apesar da necessidade de estudos mais
aprofundados, os biomodelos têm demonstrado o potencial de diminuir o custo global do
tratamento, além de conduzir a melhores resultados (D'URSO et a/.,1998; KERNAN E
WIMSAT, 2000). D'Urso et al. (1998) citam uma redução de 16% do tempo cirúrgico.
63
D'Urso et al. (2000) estudaram a aplicação e a precisão dos biomodelos de SL em
30 pacientes com defeitos superiores a 4cm no crânio. Nas reconstruções 3D, técnicas de
espelhamento e de subtração digital foram empregadas para reparar o defeito ósseo na
imagem a partir da anatomia contralateral normal. Biomodelos e guias para implantes foram
confeccionados, resultando em uma diminuição de 41% do tempo cirúrgico da cranioplastia,
quando comparada as técnicas convencionais. Os autores classificaram a SL como uma
técnica altamente precisa para fabricação de biomodelos.
Asaumi et a/. (2001) avaliaram a precisão dimensional dos biomodelos de
estereolitografia através de um estudo in vitro. Um crânio seco foi adotado como "padrão-
ouro". Mensurações diretas com uso de um paquímetro foram feitas no crânio seco e no
modelo de SL, enquanto que a reformatação 3DTC foi analisada por medição indireta. A
reprodução da anatomia craniana complexa foi satisfatória tanto na reformatação 3DTC
como no biomodelo SL. Em comparação ao crânio seco, a média de erro da 3DTC foi de
2,16% e a média de erro do biomodelo foi de 0,63%. Os autores relataram que a contração
de polimerização da resina e erros inerentes a etapa de mensuração podem ter interferido
na precisão dimensional, porém que não devem interferir no sucesso cirúrgico do uso do
biomodelo desde que estas alterações dimensionais sejam inferiores a 2%.
Meurer, E. (2002) selecionou de forma intencional 6 pacientes portadores de
deficiência facial grave, congênita ou adquirida, necessitando exame tomografico e cirurgia
reconstrutiva eletiva. Após os procedimentos cirúrgicos, realizou uma entrevista para a
coleta dos dados com a equipe cirúrgica, avaliando a percepção da cirurgia com auxilio do
biomodelo. Nos casos de sequela de fraturas faciais, os biomodelos apresentaram uma
grande contribuição para: o planejamento e a determinação intraoperatória do local das
osteotomias; a diminuição do tempo cirúrgico; o aumento da segurança; a diminuição da
perda sanguínea; e a determinação dos contornos da prótese acrílica, melhorando
consideravelmente o resultado final do tratamento. Em um caso de perda substancial do
osso frontal, a anatomia contralateral normal pôde ser utilizada como base para a produção
da prótese a partir da técnica do espelhamento, com ótimos resultados. No caso de
64
anquilose da articulação têmporo-mandibular (ATM), onde o tratamento cirúrgico é
extremamente complexo, o uso do biomodelo foi de inestimável valor, fornecendo
informações anatômicas - no pré e no transoperatório -, que colaboraram significativamente
para a determinação das osteotomias e a diminuição do tempo cirúrgico. Além disso, a
utilização de contraste radiopaco para visualização da vascularização na região, forneceu
importantes informações para a segurança do procedimento cirúrgico. 0 autor enfatizou que
o profissional pode elaborar a técnica, avaliar detalhes, otimizar o procedimento, antecipar
as dificuldades e, principalmente, a solução para estas. Nos casos onde foram observadas
dificuldades na cirurgia do bionnodelo, estas foram muito semelhantes ao momento do
procedimento cirúrgico. 0 autor ressaltou a necessidade de novas pesquisas envolvendo o
processo e a determinação das exatas indicações desta tecnologia. Ainda segundo este
autor, para a construção de protótipos biomédicos as seguintes etapas devem estar
corretamente interligadas: (a) seleção do paciente, (b) aquisição das imagens biomédicas,
(c) transferência dos arquivos de imagens, (d) manipulação das imagens em softwares
específicos, (e) conversão dos arquivos para prototipagem e (f) a construção dos
biomodelos.
Choi et al. (2002) obtiveram imagens tomográficas (com o aparelho de TO Somatom
Plus 4, Siemens - Erlangen, Germany) de um crânio seco, utilizando como parâmetros de
aquisição: modo helicoidal, 1 mm de espessura de corte, 1,5 mm de intervalo entre os
cortes, 1,5 de picht, 120 kVp, 200 mA, matriz de 512 x 512. A partir das imagens de TC,
reconstruíram modelos 3D - um modelo virtual e um modelo físico. Na segmentação, foram
utilizados, empiricamente, valores de threshold de 700 para o complexo crânio-maxilar e 800
para a mandíbula. 0 modelo virtual foi obtido no formato STL através do software VworksTM
(CyberMed Inc., Seoul, Coréia). 0 modelo físico foi produzido por PR através da técnica de
SL. As reproduções foram comparadas com o crânio seco através de medidas anatõmicas
lineares pré-estabelecidas, com o objetivo de avaliar a exatidão dimensional. As medidas
foram divididas em dois grupos: medidas internas e medidas externas, para investigar o
efeito do valor de threshold na exatidão dos modelos 3D. Mensurações diretas foram feitas
65
no crânio seco e no modelo físico. Para mensuração do modelo virtual foi utilizada a função
de mensuração de distância do software MagicsViewR (Materialise, Harislee, Bélgica).
Segundo os autores, a área dos modelos 3D depende do valor de threshold. Este valor
determina um intervalo de densidades especificas que separa a região de interesse das
demais regiões em cada imagem de TC. Para um mesmo tecido orgânico, a densidade da
imagem pode diferir devido â distribuição do tecido. Esta variação de densidade impede a
reconstrução fiel de áreas de osso finas ou menos densas. Os autores encontraram
diferenças de 0,27 mm a 0,97 mm (0,17% a 0,95%) entre o crânio seco e os modelos 3D.
Citaram que uma possível explicação para a qualidade superior dos modelos, em
comparação a estudos similares, foi a escolha por cortes finos na aquisição dos dados.
Choi et al. (2002) citaram ainda que o estágio de obtenção de imagens é importante,
já que a qualidade das imagens tomográficas influencia diretamente a qualidade do modelo
tridimensional. Essa fase pode introduzir erros de várias maneiras, envolvendo os
parâmetros de obtenção utilizados, como espessura de corte, pitch, inclinação do gantry,
corrente no tubo e voltagem, movimentos do paciente e artefatos de próteses dentárias
contendo metal. Devido â natureza da dimensão do voxel, a reconstrução 3D a partir de
imagens de TO exige a interpolação dos cortes tomográficos. Um problema que ocorre
devido â interpolação é o aplainamento das estruturas agudas localizadas entre dois cortes,
devido ao efeito de volume parcial. E o efeito de volume parcial está diretamente
relacionado â espessura de corte tomográfico. Portanto, a espessura da fatia é um fator
importante, sendo responsável pelo efeito de volume parcial e pela determinação da altura
do voxel. Os autores também apontam como o principal erro da fase de reconstrução das
imagens, a escolha incorreta de um intervalo de threshold. Não existe um intervalo
padronizado. Ele varia de um crânio para outro. A escolha de um intervalo de reconstrução
"ótimo" melhora a precisào do biomodelo. Quando um intervalo de reconstrução inadequado
é definido, alterações dimensionais para mais ou para menos podem ocorrer no biomodelo.
Os autores citaram que o valor de threshold influencia de forma inversa as medidas internas
e externas. A alteração mais comum é a ocorrência da pseudoforamina.
66
Sannomyia e Kishi (2002) apontaram vantagens e desvantagens do uso de
biomodelos — confeccionados pela técnica da estereolitografia — em casos de hiperplasia
condilar e hiperplasia bilateral do processo coronóide da mandíbula. Como vantagens, a
possibilidade de planejamento e simulação cirúrgica. Como desvantagens, a alta dose de
radiação para o paciente e a falta de comunicação entre o cirurgião ou o radiologista e o
operador que realiza a segmentação das imagens. Citam que a região maxilofacial
apresenta dificuldades na correta reprodução anatômica principalmente devido à espessura
fina de algumas regiões, como as paredes do seio maxilar e o assoalho de órbita.
Segundo Schneider et al. (2002) a precisão da maioria dos sistemas de PR médica é
considerada satisfatória. No entanto, cada uma de suas fases é passive l de distorções e
erros geométricos. A resolução e a qualidade da imagem de TC dependem dos parâmetros
de escaneamento selecionados e das características do aparelho de TC. Os aspectos mais
relevantes tendo em vista a precisão dimensional do biomodelo são: a determinação de um
protocolo de escaneamento e a segmentação das imagens (especialmente na determinação
do intervalo threshold).
Meurer, E. (2002) e Chang et al. (2003) reportaram dificuldades na reprodução de
paredes finas e pequenas estruturas anatômicas em terço médio da face. Tais dificuldades
podem estar relacionadas aos protocolos de obtenção das imagens, especialmente em
função da espessura de corte tomográfico. A seleção de uma colimação larga (cortes
tomográficos espessos) favorece o efeito de volume parcial. Este influencia diretamente a
escolha do intervalo de reconstrução ou threshold. 0 resultado da reconstrução pode variar
consideravelmente de acordo com o threshold escolhido.
Silva (2004) estudou a precisão da PR através das técnicas de SLS e 3DP-rm na
reprodução das dimensões e dos detalhes anatômicos da região craniomaxilar, a partir de
imagens de TC. Um crânio humano seco foi tomado como padrão-ouro. Para obtenção das
imagens de TC, foi utilizado um aparelho Somatom Plus 4 (Siemens), com o modo helicoidal
(aquisição continua), espessura de corte de 1 mm, pitch de 1,5 mm, 120 kVp, 130 mA, FOV
de 20,8 x 20,8 cm e matriz de 512 x 512 pixels. Um total de 193 fatias foram reconstruidas
67
em 3D com um intervalo de 0,5 mm. Em uma simulação prévia da reconstrução com
utilização de algoritmo para osso, a autora constatou grande quantidade de artefatos nas
regiões dentais, comprometendo a qualidade da imagem. Assim, optou pela utilização de
filtro para tecidos moles. As imagens de TC foram obtidas no padrão DICOM 3.0 e
armazenadas em um CD regravável. 0 processamento das mesmas foi feito através do
software InVesalius. 0 estudo demonstrou que a escolha do threshold com valores acima de
400 HU e abaixo de 3300 HU promovia gradativamente o adelgaçamento até o
desaparecimento de superfícies ósseas. Então o intervalo de reconstrução selecionado para
a estrutura óssea em estudo foi determinado empiricamente: de 400 a 3300 HU. As imagens
foram reconstruídas em CAD, convertidas para o formato STL, passaram pelo processo de
verificação para otimização da malha de triângulos — fase na qual o software Magics R foi
utilizado — e seguiram para a fabricação dos biomodelos SLS e 3DPTM. Treze mensurações
foram comparadas entre os biomodelos e o crânio seco. A autora encontrou diferenças
estatisticamente significativas entre os biomodelos e o crânio seco. 0 biomodelo de SLS
apresentou um erro dimensional de 0,89 mm (2,10%), enquanto o biomodelo de 30pTM, de
1,07 mm (2,67%), quando comparados ao crânio seco. Com relação â reprodutibilidade de
detalhes anatômicos, constatou-se a presença de pseudoforaminas em paredes ósseas
adelgaçadas (paredes da órbita, processo palatino da maxila, parede anterior e posterior
dos seios maxilares, lâmina vestibular dos alvéolos anteriores edêntulos, teto do seio
esfenoidal e lâmina cribiforme do etmóide). Também relatou deficiência na reprodução de
detalhes finos (sulcos, suturas e lâmina perpendicular do vômer), arredondamento das
projeções ósseas agudas e alterações no diâmetro de forames, por redução ou por oclusão.
Também constatou o efeito de volume parcial em estruturas ósseas fi nas posicionadas
perpendicularmente ao plano de escaneamento, demonstrado pela reprodução deficiente da
lâmina perpendicular do vômer no biomodelo.
Esta deficiência na reprodução anatômica de estruturas ósseas finas é largamente
relatada na literatura como sendo resultado do efeito de volume parcial, que está
diretamente relacionado com a seleção da espessura de corte tomográfico (BARKER et al.,
68
1994; ONO et aL, 1994; CHOI et al., 2002, MEURER, E., 2002; CHANG et al., 2003; SILVA,
2004).
A ocorrência da pseudoforamina é evidente em regiões de paredes ósseas finas,
principalmente quando estas estão dispostas obliquas em relação ao plano de corte
tomográfico. Nestas, a definição da média do coeficiente de atenuação linear dos raios X de
um voxel inclui osso e tecidos moles adjacentes. 0 valor de TC do voxel correspondente fica
menor, comparado a um outro com tecido ósseo apenas, sendo excluído do intervalo de
reconstrução (threshold) selecionado. Uma vez descartado este tipo de voxel, o resultado da
interpolação das imagens será a geração de orificios artefatuais no modelo CAD: as
pseudoforaminas. Elas são um achado comum nos estudos de avaliação da precisão e
reprodutibilidade de biomodelos (ONO et al., 1993; KRAGSKOV et al., 1996; LIGHTMAN,
1998; CHOI etal., 2002; CHANG etal., 2003; SILVA, 2004).
Grenda (2005) ressaltou os benefícios da utilização de biomodelos na confecção de
enxertos a serem implantados em Areas ósseas excisadas em função da presença de
tumores malignos. Também afirmou que a Ortopedia pode ser beneficiada com a construção
de próteses ou moldes para próteses com características geométricas semelhantes A parte
atingida, bem como a cirurgia bucomaxilofacial, na reconstrução maxilofacial e mandibular.
Afirmou ainda que os cirurgiões não são os únicos interessados em ossos; antropólogos,
paleontólogos e especialistas forenses também podem se valer desta tecnologia, obtendo
réplicas precisas de achados raros ou construindo pegas para museus.
69
5 PROPOSIÇÃO
5.1 OBJETIVO GERAL
• Estudar o efeito da variação da espessura do corte tomográfico e do FOV nos
protocolos de obtenção das imagens de TC, na reprodução de paredes ósseas finas
com a finalidade de prototipagem rápida.
5.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
• Definir relações entre espessura de corte tomográfico e reprodutibilidade de paredes
ósseas com espessura entre 0,6 e 2,8 mm, perpendiculares e obliquas ao plano de
corte tomográfico.
• Verificar se a diminuição do FOV de obtenção da imagem tomográfica corresponde a
uma melhor reprodução de paredes ósseas finas.
70
6 MATERIAL E MÉTODOS
6.1 PROBLEMA
Em se tratando de aplicação em seres humanos, quanto melhor a fidelidade do
biomodelo na reprodução de estruturas anatômicas, maior será a confiabilidade para uso
diagnóstico e terapêutico. Apesar de oferecerem uma precisão dimensional e geométrica
aceitáveis para aplicação clinica, a reprodução da anatomia humana nos biomodelos ainda
apresenta problemas. A falha na reprodução de paredes ósseas finas afeta estruturas
importantes do esqueleto maxilofacial, como as paredes dos seios paranasais
(especialmente parede anterior e medial) e as paredes das órbitas.
6.2 HIPÓTESE
A diminuição da espessura de corte tomográfico e a diminuição do FOV melhoram a
reprodução de paredes ósseas finas, em função da diminuição do tamanho do pixel e,
conseqüentemente, do efeito do volume parcial.
6.3 DESENVOLVIMENTO DA PESQUISA
6.3.1 Amostra
A amostra constou de 10 placas de osso cortical, obtidas a partir de osso bovino
coletado em estabelecimentos comerciais. Estas placas foram confeccionadas a partir de
corte de precisão, utilizando para tal a máquina ISOMET 1000 Precision Saw — Buehler,
71
Lake Bluff, EUA, pertencente ao Laboratório de Materiais Dentários da Universidade Federal
de Santa Catarina (FIG.23A). A pega óssea foi presa ao suporte destinado à estabilização
da mesma, e levada ao disco de corte de precisão modelo 15 HC DIAMOND, com 6" x
0.020" — Buehler, Warehouse, Unionville, Ontario, Canada. (FIG.23B), sendo a máquina
ajustada para as diferentes espessuras. Foi utilizada refrigeração com agua durante o
processo, e a rotação utilizada para corte foi de 600 rpm. Desta forma, foram obtidos 5
grupos de duas placas, com as espessura de 0,6 mm; 1,1mm; 1,5mm; 2,0mm e 2,8 mm.
FIGURA 23 - Confecção das placas ósseas. Em A, máquina ISOMET 1000 Precision Saw — Buehler. Em B, esquerda, pega óssea posicionada no suporte, e á direita, levada ao disco de corte. Fonte: Foto ilustrativa produzida para a pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
72
As espessuras das placas ósseas foram conferidas com o uso de um paquímetro
eletrônico digital da marca Starrett®, modelo 727-12/300, com capacidade de resolução de
0,01 mm (FIG.24).
FIGURA 24 — Paquimetro eletrônico digital Starrett®. Fonte: Disponível em www.starrett.com.br . Acesso em 1 de maio de 2005.
6.3.2 Corpo de prova
As placas de osso cortical de mesma espessura foram posicionadas de forma a
ficarem, dentro de cada par, uma em posição vertical e outra inclinada; para a estabilização
das placas, foi utilizada cera utilidade (FIG. 25).
N NI\ FIGURA 25- Corpo de prova: duplas de placas ósseas posicionadas em cera utilidade. Fonte: Ilustração da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
73
6.3.3 Aquisição das imagens tomograficas
0 corpo de prova foi colocado sobre a mesa do tomógrafo (especificações no item
6.3.5), e posicionado dentro do gantry com o auxilio dos feixes luminosos do aparelho, de
forma a permitir que as pegas ósseas posicionadas verticalmente se encontrassem
perpendiculares ao plano de corte tomográfico.
A escolha do tomógrafo para a obtenção das imagens baseou-se no fato da clinica
onde o mesmo está instalado — DMI ou Clinica Diagnóstico Médico por Imagem - possuir um
sistema de rede que permite a transferência de imagens, via rede interna (Intranet — Internal
Institution Network), para um banco de dados central, a partir do qual essas imagens podem
ser acessadas.
As imagens foram obtidas em modo não-helicoidal, 120 kVp, 150 mA, no modo
continuo, com matriz de 512 x 512 pixels, filtro para tecido ósseo e alta resolução (high).
Dois parâmetros de obtenção foram modificados no escaneamento dos corpos de prova: a
espessura do corte tomográfico (1mm, 2,5mm e 5mm) e a largura do FOV (180mm, 250mm
e 430mm).
As imagens neste tomógrafo são obtidas em formato proprietário (ou formato do
fabricante). Foram convertidas para o formato DICOM utilizando os softwares DICOM Watch
1.7 e DICOMatic 1.7, da TomoVision (www.tomovision.com ). Após, as imagens foram
enviadas ao servidor DICOM, acessadas a partir de um computador acoplado à rede interna
da clinica (Médicos 100), e gravadas em um CD, de forma a permitir a transferência das
mesmas para um computador pessoal.
6.3.4 Analise das imagens
As imagens foram analisadas com o software Cyclops MedStation (ABDALA, 2002).
Este software possui um conjunto de ferramentas desenvolvidas pelo Departamento de
Informática da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), dentro do Projeto Cyclops
74
Medical Station" em parceria com o Laboratório de Informática Médica (LablMed) 12 , sendo
que algumas ferramentas foram implementadas de forma particular para esta pesquisa.
Foram utilizadas 45 imagens, divididas em grupos para a avaliação, conforme a
TAB.1. Assim, das quinze imagens obtidas para cada tamanho de FOV, cinco foram com
espessura de corte de 1mm, cinco com espessura de corte de 2,5mm e cinco com
espessura de corte de 5mm.
TABELA 1 — Distribuição das imagens segundo o número do protocolo de obtenção.
IMAGENS TOMOGRAFICAS DO CORPO DE PROVA
FOV (mm) ESPESSURA DE CORTE TOMOGRAFICO (mm) 180 250 430
1 2-6 23-27 44-48 2,5 13-17 33-37 54-58 5 18-22 38-42 59-63
Fonte: Dados da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
As imagens foram analisadas pela ferramenta de mensuração dos valores de
densidade tomográfica. Nesta ferramenta, as imagens podem ser visualizadas de forma
ampliada, de modo a permitir a identificação de cada voxel, sendo que o valor de densidade
é mostrado sobre o mesmo (FIG. 26).
A partir destes dados, o software Cyclops MedStation permite a escolha de intervalos
de valores de TC definidos pelo profissional, conforme o tecido de interesse, colorindo os
números de forma diferenciada. Na FIG.26, alguns voxels apresentam números na cor
verde, e outros na cor vermelha. Neste caso, o intervalo de densidade tomográfica escolhido
foi de 1300 a 4000, sendo que os voxels que se encontram dentro desta faixa apresentam
valores de densidade tomográfica em cor vermelha.
11 Informações sobre o Projeto Cyclops estão disponíveis no endereço http://cyclops.telemedicina.ufsc.br/ . Acesso em 1 de maio de 2005. 12 Informações sobre o LablMed podem ser obtidas no endereço http://www.telemedicina.ufsc.br/proietos.html . Acesso em 1 de maio de 2005.
14801769112 2111.1111111111111111111. 997 16931481 ku isummim. • 14421762955 • 979 17571360.1 11111.1.111 111114491649 873 111111.. • 1962 16441252111111111.11 • R14191588778 •••• =1E995 160511511MM. 111111.1114131496 111 111••• 111..11106516191079.M.1
• EE. A14% 1471 MIME
•• 11L1622984 IIMMI
1.11111.1111 1111694115231384 •••11951617912 MI 111.1..11111 804 '159313251MM 1.111.1.111111.1.13431626 869 .1111111.11111111111902 16601287 Ill IIMEMINIIMMI1491 16F' 7q1 111.11.1.111111111. 1 141 18.
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75
FIGURA 26 — Ferramenta de mensuração de densidade tomografica do software Cyclops MedStation. Inicialmente uma seleção (A) da placa óssea de 0,6 mm obliqua. Com a seleção da area, o software abre automaticamente a janela de visualização (B) dos voxels que a compõem, com seus respectivos números de TC sobrepostos. Na ampliação (C), os voxels que apresentam números em vermelho estão dentro da faixa de threshold escolhida, sendo reproduzidos na reconstrução. Os voxels que expressam números em verde estão fora do threshold. Portanto, são descartados. Fonte: Ilustração confeccionada para a pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
A escolha deste intervalo (1300 a 4000) deveu-se ao fato do tecido em estudo ser
tecido ósseo compacto. Conforme Wegener (1983), a faixa de valores de TC para o osso
compacto é a partir de 300 em uma escala de -1000 a 3095 (FIG.8). 0 software Cyclops
MedStation trabalha com escala de valores do zero ao 4000. Assim, na escala adotada por
Wegener, há 4096 tons de cinza, enquanto que na do software utilizado para este estudo há
4001 tons de cinza. Para calcular a faixa de tons de cinza correspondente a tecido ósseo
nesta nova escala, foi aplicada uma regra de três simples. Como resultado, o valor de TC
LI 4A, '6 itALil Isaa rzi P: A rams A t I 1-141°, EMI mo rlu ory, Fa Mao
I oulo
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alINV -t11.1 .idAmmic,A .4diamidimaidaa...¡A
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76
minimo para osso cortical em imagens trabalhadas no software Cyclops MedStation é de
1269,84, o qual foi aproximado para 1300.
Uma forma prática para confirmar a transposição da faixa de números de TC foi
efetuar a mensuração da densidade tomográfica em uma área de água. Para este fim, o
corpo de prova foi imerso em água, e foi efetuada a mensuração da densidade da água, que
deveria corresponder a zero na escala habitual (WEGENER,1983). No software Cyclops
MedStation, os voxels correspondentes a água apresentaram valores de densidade
tomográfica entre 950 e 1050 (FIG.27), confirmando a transposição dos valores.
FIGURA 27 – Interface do software Cyclops MedStation mostrando em A uma imagem dos corpos de prova imersos em água. Uma seleção (retângulo amarelo) em uma área referente apenas à água foi feita para verificação dos valores de TC. Em B, demonstração dos voxels que expressaram valores de TC na faixa entre 950 e 1050 (voxels amarelos). A presença de voxels com valores fora desta faixa (voxels vermelhos) pode ser justificada pelo ruído do sistema. Fonte: Ilustração confeccionada para a pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
0 Cyclops MedStation oferece uma janela destinada à estatística, na qual é possível
visualizar as médias de densidade da imagem toda ou de uma área selecionada. Na área
selecionada, a análise dos valores de densidade também pode restringir-se a uma faixa de
valores de TC. Assim, para esta pesquisa foi utilizada a média dos números de TC
NCI 0 A
11111
ULM: r , t, r ' 1 121212 B1
15111:113411E E [ [1 (e o saldeI -1-1 1.1.11r
COW Smo..
IM/PM.
.__611.1••••••■•1141l. Jaiwn.....
A
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1, <1111.
Y.*
■41,
77
presentes na área da seleção em cada placa óssea, dentro da faixa de 1300 a 4000
(FIG.28).
Esta ferramenta foi utilizada para mensurar individualmente cada placa óssea em
cada imagem obtida, totalizando 450 areas mensuradas. Os resultados obtidos constam no
APÊNDICE B. Posteriormente, foi calculada a média dos valores de densidade para cada
protocolo de obtenção.
O padrão-ouro considerado para este estudo foi a média dos valores de TC das
peças ósseas corticais utilizadas para confecção dos corpos de prova. Previamente ã
confecção das placas, foram obtidas imagens tomograficas das peças, e a densidade de
osso cortical foi mensurada utilizando o software Cyclops MedStation. Foram efetuadas 30
mensurações de densidade tomográfica das peças ósseas, de forma aleatória, em áreas
envolvendo apenas osso cortical, e calculada a média de densidade tomografica, que foi
considerada como o padrão-ouro: 2572,63 (APÊNDICE A).
FIGURA 28 — Interface do software Cyclops MedStation mostrando em A uma imagem dos corpos de prova. Em B, janela destinada à compilação de dados estatísticos relacionados aos valores de densidade (média, moda, mediana, variância, desvio padrão, valor absoluto, valor mínimo e máximo de densidade), considerando-se toda a imagem ou apenas uma área de seleção. Se a escolha for pela seleção, pode-se determinar uma faixa de valores de HU. Fonte: ilustração montada para a pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
78
6.3.5 Materiais e equipamentos utilizados
• Máquina ISOMET 1000 Precision Saw — Buehler, Lake Bluff, IL, EUA.
• Disco de corte de precisão modelo 15 HC DIAMOND, com 6" x 0.020" — Buehler,
Warehouse, Unionville, Ontario, Canada.
• Tomógrafo Computadorizado Elscint Helicat II, Elscint Ltd., Haifa, Israel.
• Servidor DICOM: CTN, desenvolvido pela Radiological Society of North America (RSNA),
rodando em um sistema Linux, com conexão integral com o console do TC, workstation
e computador da sala de laudos (Medicos100).
• Computador denominado Medicos-100 (Intranet): Intel Celeron, 1GHz, 512 Mb RAM,
com sistema operacional Windows NT e placa de video de 32Mb.
• Computador Notebook TOSHIBA Satellite A60 — Pentium 4, 2 GHz, 256 Mb RAM com
sistema operacional Windows XP.
• Software Cyclops MedStation, desenvolvido pelo Departamento de Informática da
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), junto ao Projeto Cyclops
(http://cyclops.telemedicina.ufsc.br).
• Gravador de CD Hewlett Packard RecordNow Writter Plus 9300, versão 3.5 (Ventas
Software Corp.).
• CD-R EMTEC (EMTEC da Amazônia S.A.), com capacidade de 700Mb.
MEDIAS DE NÚMEROS DE TC
Espessura e posicionamento das placas ósseas (mm
2,8
o 0
1,5 FOV
(mm)
2
79
7 RESULTADOS
Dois parâmetros de obtenção de imagens tomográficas foram considerados para
este estudo: a espessura do corte tomográfico e a largura do campo de visão (FOV). Os
valores médios de densidade tomográfica para osso cortical foram analisados
estatisticamente através do teste T de Student e da análise de variância (ANOVA).
As 450 mensuragóes das médias de números de TO em placas ósseas finas
(APÊNDICE B) foram agrupadas na TAB. 2. Cada número apresentado corresponde
média aritmética da densidade tomográfica de cinco áreas ósseas mensuradas, uma para
cada corte tomográfico.
TABELA 2 - Média das densidades tomograficas em placas ósseas de diferentes espessuras, dispostas de forma perpendicular e obliqua ao plano de corte tomografico, em função da variação na espessura de corte tomografico e no tamanho do FOV.
180 1 1739,48 1636,01 2233,32 2140,12 2273,50 2285,65 2427,22 2431,09 2533,96 2546,28
2,5 1669,23 1574,63 2206,35 2095,96 2253,07 2203,96 2368,61 2341,85 2511,76 2510,31
5 1575,34 1494,56 2222,45 2041,35 2257,00 2221,49 2461,22 2320,41 2528,68 2469,41
250 1 1747,74 1604,04 2266,66 2136,19 2327,20 2225,27 2467,09 2380,04 2573,91 2541,32
2,5 1649,79 1535,17 2229,81 2097,88 2250,88 2226,58 2399,01 2363,47 2527,75 2493,33
5 1555,21 1484,99 2211,70 2051,99 2223,74 2173,86 2406,13 2313,30 2466,56 2477,62
430 1 1634,90 1595,20 2458,48 2144,97 2277,42 2154,36 2370,32 2375,29 2471,45 2457,83
2,5 1601,96 1521,93 2193,78 2056,48 2194,24 2167,19 2333,72 2358,76 2439,21 2463,96
5 1534,45 1497,88 2139,57 2069,44 2231,24 2197,96 2344,02 2334,96 2441,21 2427,10
(*ECT= espessura do corte tomográfico;"* P=perpendicular em relação ao plano tomografico; ***0=obliquo em relação ao plano tomografico). Fonte: dados da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
Através do teste T de Student foi comparada a variação da densidade tomográfica
em função do posicionamento das placas ósseas, para cada espessura física e em cada
espessura de corte tomográfico (APÊNDICE F).
80
Pela análise de variância (ANOVA), comparou-se a variação da densidade
tomográfica segundo a espessura física da placa óssea, em cada posição em relação ao
plano de corte tomográfico (perpendicular ou obliquo). Nesta análise, os valores de p
menores que 0,05 são estatisticamente significantes (APÊNDICE G). Observou-se variação
significativa na densidade tomográfica em todas as espessuras das placas ósseas
posicionadas obliquamente ao plano de corte e em todas as espessuras do corte
tomográfico em um nível de significância de 99% (TABELAS 3 e 4).
TABELA 3 - Estatística descritiva (média e desvio padrão) da densidade tomografica segundo espessura da placa óssea no posicionamento obliquo em cada espessura de corte tomografico.
Espessura de Corte Tomografico
Espessura da placa Média de densidade
tomografica Desvio padrão
0,6 1611,75 33,24 1,1 2140,42 31,02
1 mm 1,5 2221,76 62,86 2,0 2395,47 54,37 2,8 2515,14 59,83
Total 2176,90 317,28 0,6 1543,90 31,97 1,1 2083,43 48,39
2,5 mm 1,5 2199,24 53,98 2,0 2354,69 41,88 2,8 2489,19 45,64
Total 2134,09 330,64 0,6 1492,47 44,63 1,1 2054,26 44,39
5 mm 1,5 2197,77 56,61 2,0 2322,89 50,02 2,8 2458,04 41,05
Total 2105,08 339,63
Fonte: dados da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
TABELA 4 - Análise de variância (ANOVA) da densidade tomografica segundo espessura da placa óssea no posicionamento obliquo e espessura do corte tomografico.
Espessura do Corte Tomogrãfico
Espessura Placa Soma dos Quadrados
GI Média dos Quadrados
Razão de Variância
Valor de
Entre os Grupos 7273808,0 4 1818542,07 1 mm Dentro dos Grupos 175765,7 70 2510,94 724,212 <0,001
Total 7449574,0 74 Entre os Grupos 7948398,0 4 1987099,61
2,5 mm Dentro dos Grupos 141639,4 70 2023,42 982,050 <0,001 Total 8090038,0 74
5 mm Entre os Grupos 8377238,0 4 2094309,56 922,126 <0,001
Fonte: dados da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
81
Na análise comparativa grupo a grupo feita pelo teste de Tukey, a densidade óssea
foi significativamente diferente entre todas as espessuras da placa óssea no posicionamento
obliquo para cada uma das espessuras de corte tomográfico (TABELA 5).
TABELA 5 - Analise comparativa da variação da densidade tomografica segundo espessura da placa óssea no posicionamento obliquo e espessura do corte tomografico grupo a grupo pelo teste de Tukey.
Espessura de Corte Espassura da Placa Diferença das Médias
Valor de
Tomográfico (mm)
[lc 95-1
0,6 X 1,1 0,6 X 1,5 0,6 X 2,0 0,6 X 2,8 1,1 X 1,5 1,1 X2,0 1,1 X2,8 1,5 X 2,0 1,5 X 2,8 2,0 X 2,8 0,6 X 1,1 0,6 X 1,5 0,6 X 2,0 0,6 X 2,8 1,1 X 1,5 1,1 X2,0 1,1 X2,8 1,5 X 2,0 1,5 X 2,8 2,0 X 2,8 0,6 X 1,1 0,6 X 1,5 0,6 X 2,0 0,6 X 2,8 1,1 X 1,5 1,1 X2,0 1,1 X2,8 1,5 X 2,0 1,5 X2,8 2,0 X 2,8
528,67 [477,44 - 579,91] 610,01 [558,77 - 661,24] 783,72 [732,48 - 834,95] 903,39 [852,15 - 954,63]
81,33 [30,09 - 132,57] 255,04 [203,81 - 306,28] 374,71 [323,48 - 425,95] 173,71 [122,47 - 224,95] 293,38 [242,14 - 344,62] 119,67 [68,43 - 170,90]
<0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001
539,52 [493,53 - 585,52] 655,33 [609,34 - 701,32] 810,78 [764,79 - 856,77] 945,29 [899,29 - 991,28] 115,80 [69,81 - 161,80]
271,25 [225,26 - 317,24] 405,76 [359,76 - 451,75] 155,44 [109,45 - 201,44] 289,95 [243,96 - 335,94] 134,50 [88,51 - 180,49]
561,78 [513,05 - 610,51] 705,29 [656,56 - 754,02] 830,41 [781,68 - 879,14]
965,56 [916,83 - 1014,29] 143,51 [94,78 - 192,23]
268,63 [219,90 - 317,35] 403,78 [355,05 - 452,51] 125,11 [76,39 - 173,84]
260,27 [211,54 - 309,00] 135,15 [86,42 - 183,88]
Fonte: dados da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
O GRÁFICO 1 demonstra as médias dos valores de densidade tomográfica conforme
a variação da espessura do corte tomográfico, utilizando-se um FOV de 180mm. Três
espessuras de corte tomográfico foram analisadas: 1 mm; 2,5 mm e 5 mm, as quais estão
representadas no gráfico pelas barras verticais unidas de três em três, nesta ordem.
8 1
Méd
ia d
os
núm
eros
de
TC
2000 •
1500
1000
500
0,6
2500
LI
3000
2500
2000
1500
1000
500
Méd
ia d
os
nú
me
ros
de T
C
• 1 mm
O 2,5 nn
• 5 mrn
Posicionamento e espessura das placas ósseas (em am)
GRÁFICO 1 — Média dos valores de densidade tomográfica em placas ósseas de diferentes espessuras, dispostas de forma perpendicular (P) e obliqua (0) ao plano de corte tomográfico, em função da variação na espessura de corte tomográfico, em um FOV de 180 mm. Fonte: dados da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
O GRÁFICO 2 e o GRÁFICO 3 apresentam os resultados da variação da espessura
do corte tomográfico para as mesmas placas ósseas, com FOVs de 250mm e 430mm,
respectivamente.
3000
11 11 illi o I p',1 ° I P ,15 °I P!°1 P 2'8
Posicionamento e espessura das placas ósseas (em mm)
GRÁFICO 2 — Média dos valores de densidade tomogréfica em placas ósseas de diferentes espessuras, dispostas de forma perpendicular (P) e obliqua (0) ao plano de corte tomográfico, em função da variação na espessura de corte tomográfico, em um FOV de 250 mm. Fonte: dados da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
S3
[ I
1
• o o
2 0
I o 2,8
Posicionamento e espessura das placas ósseas (em rrni)
GRÁFICO 3 — Média dos valores de densidade tomografica em placas ósseas de diferentes espessuras, dispostas de forma perpendicular (P) e obliqua (0) ao plano de corte tomografico, em função da variação na espessura de corte tomografico, em um FOV de 430mm. Fonte: dados da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e lmaginologia, UFSC, 2005.
0 APÊNDICE H demonstra o teste estatístico por análise de variância (ANOVA) para
a densidade tomográfica conforme a espessura do corte tomográfico em cada uma das
cinco espessuras de placas ósseas.
O APÊNDICE I apresenta a análise de variância (ANOVA) dos valores de densidade
tomográfica segundo o tamanho do campo de visão (FOV), para cada espessura de corte
tomográfico e para cada espessura física das placas ósseas.
A espessura do corte tomográfico e o FOV também foram analisados através de
imagens produzidas a partir da interface do software Cyclops MedStation. Dez seqüências
de imagens mostram os efeitos da escolha do FOV e da espessura de corte tomográfico na
reprodutibilidade de placas ósseas finas, as quais estão dispostas no APÊNDICE C e no
APÊNDICE D respectivamente. A primeira seqüência do APÊNDICE C é aqui apresentada
com ampliação nas FIGURAS 29, 30 e 31.
I u o
0,6
1,5
Méd
ia d
os
nú
me
ros
de
TC
3000
2500.
2000.
"500 •
1000.
500.
A 1
1113 2024 119
1 052-2-665- 124
113 1005 1938125
72:11921 127
53 1923 135
1910 141
1860 144
1863 150
1854 153
1805 156
1707 1561
1674 160
1664 164
1654 169
1642 172
1586 177
1513 1781
1469 1811
1462 188
1403 1901
1381 194'1 991
397 1693 1431
1442 1762 955
79 1757 136
1445 16491873
7
49
7E11 1147
1714 1146
•-`
C 1171 1712 196 1155 1750
')03 1110 1846
196 1029 1849
356 1895 236
901 '1947 11 876 '1952 38
71 1952 17
.70 725 1925
742 1956 ity„-i 42 16
- 1 :47 759 52
1350 781 -19 1942 893
78 1850 927
'43 1855 988
1772 1046
1698 1100
1725 1134
1650 1162
1645 1244
1589 1292
1529 1291
962 1644 1252
419
995 1601:.
1111,1 ,
IL :
127710E14
1 746 954
1279 1.1 ,15
rx'
1413 1400 011 1504 32
1065 1619 1079 1294 1323
1486 14 71 1599
56 1106 1622 984 1410 1250
109 11523 1384 411573
91 1195 1617 912 1459 1151
41 004 132_ 1000 1604
53 1542 1095
1104 1184 162._
1770 100
1141 1225 1 1497161
7189 1 1660172 '393 89
'35192
4 398 192 140 19'
156
FIGURA 29 - Efeito da variação do FOV na reprodução de uma placa óssea com espessura de 0,6 mm e espessura de corte tomográfico de 1 mm. As colunas A, B e C são imagens da mesma placa óssea disposta de forma perpendicular (acima) e obliqua (abaixo) ao plano de corte tomográfico. Somente os voxels identificados com a numeração em vermelho estão dentro do intervalo de reconstrução (1300 a 4000). Em A, o FOV utilizado foi de 180 mm; observa-se boa reprodução da placa óssea (duas colunas de voxels) em relação As demais imagens. Em B, o FOV foi de 250 mm; comparando-se com a coluna A, as imagens da placa óssea apresentam-se mais finas (apenas uma coluna de voxels). Em C, o FOV foi de 430 mm; as imagens apresentam falhas de continuidade da estrutura óssea quando a disposição é obliqua ao plano de corte tomogrAfico. Fonte: imagem produzida a partir da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e lmaginologia, UFSC, 2005.
15
14
14
13
12
11
66
137
114
36
37 107
73 109
109
121
114
15
5
1
795 71.8
83 762
84 824
78 889
28 943
35 1019
05 .1051
-60 1117
96 1182
101228
341258
398 1304
342 1360
90 1414
211 1422
2761452
1192 1487
1139 1494
1136 1481
1156 1509
11051459
211 11
7 1560 1531
12321674 109
7911556 142
11851550 976
7.07 14813117
120715=[
-3171471 755
943 1511 1128
1 341 1444 711
1021 1579 1
145411: , 2211
1109 1588 101
796 1571 1415
1322 1685 100
952-1697 .139
520 171
1241 189
?, 57 173
1 .:6,
A
C
395 1810
366 1851 - 2
3261811 095
1285 1855 k15
2651882 949
1226 191=1 d
1661307 1052
110 1890 1091
1032 1845 1105
1031 1853 1156
1029 18921243
943 1847 1277
10. 1834 1303 73 1836 1345
1817 1377
1765 1391
1734 1438
1722 1469
1719 1527
1685 1563
1641 1583
1615 1631
FIGURA 30 - Efeito da variação do FOV na reprodução de uma placa óssea com espessura de 0,6 mm e espessura de corte tomografico de 2,5 mm. As colunas A, B e C são imagens da mesma placa óssea disposta de forma perpendicular (acima) e obliqua (abaixo) ao plano de corte tomografico. Somente os voxels identificados com a numeração em vermelho estão dentro do intervalo de reconstrução (1300 a 4000). Em A, o FOV utilizado foi de 180 mm; em B, o FOV foi de 250 mm e em C, o FOV foi de 430 mm. 0 aumento do FOV resultou em deficiência progressiva na reprodução da placa óssea fina A coluna C, observar area de descontinuidade da imagem também da placa óssea disposta perpendicularmente ao plano de corte tomografico. Fonte: imagem produzida a partir da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
1 1-
1 - 670
,
1784 824
1778 889
1728.94::
1735101
1705 1051
1660111
1596 118
1510122
1434 125
1398 130
1342 136
1290 141
1211 142
1206145
1192148
1139 149
11361491
1156 150
1105 145
1 356
1624
124
1641
1343
1441
16
123
I
1474
1653 1 513
1635 1535
1636 1573
1620 1 605
1598 1 641
1600 1 702
1548 1710
1503 1720
1488 1 755
1457 1796
1404 1796
1370 1 799
1333 1 322
1298 1 839
1 2691:358
61
743
4H1 111-
329141 6361
014 1532 1863
412 1384
1102 1573 100
- 31 1556 1406
1301 1649981
932 1655 1364
1481 1690 90_
1201 1848 1_ ,
321 1579 16
1339 18
47
31 17.
A B C
FIGURA 31 - Efeito da variação do FOV na reprodução de uma placa óssea com espessura de 0,6 mm e espessura de corte tomográfico de 5 mm. Novamente aqui, são imagens da mesma placa óssea disposta de forma perpendicular (acima) e obliqua (abaixo) ao plano de corte tomográfico. Somente os voxels identificados com a numeração em vermelho estão dentro do intervalo de reconstrução (1300 a 4000). Em A, o FOV utilizado foi de 180 mm; em B, o FOV foi de 250 mm e em C, o FOV foi de 430 mm. Fonte: imagem produzida a partir da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
87
8 DISCUSSÃO
8.1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS
0 estudo dos parâmetros para a obtenção de imagens tomográficas com a finalidade
de prototipagem rápida tem por objetivo melhorar a qualidade do biomodelo. Nos artigos que
constam nesta revisão, o protocolo de escaneamento é diversificado, baseado na
experiência do autor ou no protocolo pré-estabelecido para a área e para cada equipamento
(STOKER et a/.,1992; BARKER et a/.,1994; ONO et aL, 1994; KRAGSKOV et a/.,1996;
AHLQVIST e ISBERG, 1999; CHOI et al., 2002; MEURER, E., 2002; SCHNEIDER et al.,
2002; CHANG et aL, 2003; SILVA, 2004). Por este motivo, alguns autores defendem que a
criação de um protocolo de escaneamento levando em consideração a finalidade das
imagens — ou seja, a produção do protótipo biomédico - tem se tornado cada vez mais
necessária (SCHNEIDER et al., 2002; MEURER, E., 2002; CHANG et al., 2003).
A precisão dos sistemas de PR em si pode ser considerada muito boa para as
necessidades de reprodução da anatomia humana (APÊNDICE E). No entanto, os
biomodelos têm apresentado alguns problemas nesta reprodução. Assim, a fidelidade
dimensional e de detalhes anatômicos do biomodelo dependem principalmente da resolução
(qualidade) das imagens adquiridas, a qual é resultado da seleção de parâmetros de
escaneamento e das características do aparelho; como fator secundário está a manipulação
das imagens, principalmente na determinação do intervalo de reconstrução ou threshold
(BARKER et al., 1994; CHOI et al., 2002; SCHNEIDER et al., 2002). Schneider et aL (2002)
afirmaram que cada uma das fases de produção de um biomodelo é passível de distorções
e erros geométricos.
relato freqüente a deficiência dos biomodelos em reproduzir paredes ósseas finas
e estruturas ósseas papiráceas, e este fato deve-se especialmente ao efeito de volume
88
parcial (BARKER et al., 1994; ONO et al., 1994; CHOI et al., 2002, MEURER, E., 2002;
CHANG et al., 2003; SILVA, 2004). É conhecido que ele está diretamente relacionado com a
seleção da espessura de corte tomográfico. Quanto maior a espessura de corte (eixo z do
voxel), maior o volume do voxel e maior a probabilidade de ele englobar tecidos de natureza
heterogênea. 0 cálculo do número de TC, a partir da média de atenuação do voxel,
resultará em um valor que não corresponde 5 representação de nenhum tecido em
especifico. (WEGENER, 1983; ROMANS, 1995). No entanto, se por um lado é desejável
uma fina colimação, por outro, quanto menor a espessura de corte tomográfico, maior o
número de fatias necessárias para abranger a região de interesse e maior a quantidade de
radiação ao paciente (BROOKS, 1993). Outro achado comum nos estudos de avaliação da
precisão e reprodutibilidade de biomodelos é a presença de pseudoforaminas (ONO et al.,
1993; KRAGSKOV et al., 1996; LIGHTMAN, 1998; CHOI et al., 2002; MEURER, E., 2002;
CHANG etal., 2003; SILVA, 2004).
8.2 VARIAÇÃO DO FOV
Um dos fatores que influi, teoricamente, no efeito de volume parcial, é o tamanho do
FOV. O voxel das imagens de TC possui suas dimensões x e y (pixel) determinadas pela
matriz do aparelho e pelo FOV, enquanto sua profundidade (z), pela espessura do corte
tomográfico. O FOV é um parâmetro que delimita a área de tecido a ser escaneada, e
portanto, exerce influência direta no tamanho do pixel (eixo x e y do voxel). A área do pixel é
resultante da divisão do FOV pela área da matriz (BROOKS, 1993; ROMANS, 1995).
Considerando-se uma matriz (mica, a diminuição do FOV é responsável pela diminuição do
tamanho do pixel. E quanto menor o tamanho do pixel, melhor a resolução da imagem
(BUSHONG, 1993).
Conforme já citado, a seleção de um FOV amplo em relação à estrutura de interesse
faz com que a imagem pareça desnecessariamente pequena. Neste caso, além da
89
dificuldade inerente de visualização de estruturas pequenas, um maior número de
informações é colocado em cada pixel (ROMANS, 1995), resultando em uma imagem com
menor detalhe.
As imagens produzidas através do software Cyclops MedStation para o estudo do
FOV quanto à reprodutibilidade de placas ósseas finas (APÊNDICE C) apresentam os
voxels e seus respectivos valores de TC sobrepostos. Os números de TC em vermelho
indicam voxels que farão parte do intervalo de reconstrução que foi determinado para tecido
ósseo (1300-4000). Os números de TC em verde mostram os voxels que não farão parte da
reconstrução, ou seja, visualmente já é possível observar que muitos voxels que fazem
parte de tecido ósseo não serão reproduzidos do modelo final, pelo fato de terem os valores
de densidade tomográfica reduzidos em função do efeito de volume parcial. É importante
lembrar que o parâmetro utilizado para a segmentação de tecidos ósseos durante o
processamento das imagens para a obtenção do modelo CAD é justamente o intervalo de
densidade tomográfica correspondente ao tecido ósseo.
A análise de variância (ANOVA) constatou não haver alteração significativa da média
da densidade tomográfica dos voxels que fazem parte do intervalo de reconstrução,
utilizando-se diferentes FOVs (APÊNDICE l). No entanto, a seqüência de imagens do
APÊNDICE C demonstrou que o aumento do FOV resultou na diminuição do número de
voxels com números vermelhos em todas as placas ósseas. 0 resultado menos favorável é
o da placa de 0,6 mm, especialmente quando em posição obliqua em relação ao plano de
corte tomográfico (FIG.32). 0 aumento do FOV com a utilização constante da matriz de 512
x 512 pixels foi responsável pelo aumento da área do pixel e queda da resolução da
imagem. Voxels que só englobavam osso cortical passaram a abranger ar. Muitos voxels
apresentaram queda no seu valor absoluto de densidade tomográfica (menor valor de TC) e
fi caram fora do intervalo de reconstrução (não participando, portanto, da ANOVA). Como
resultado, as placas ósseas de 0,6 mm apresentaram solução de continuidade. Há um
momento no processamento das imagens pelos softwares de prototipagem biomédica em
que todas as estruturas que não estiverem conectadas ao modelo são eliminadas. Assim,
90
possivelmente são estes voxels, que acabam sendo desconectados, os responsáveis pela
presença pseudoforaminas nos biomodelos.
Mesmo paredes ósseas discretamente inclinadas sofrem o efeito de volume parcial.
Isto pode ser claramente observado na imagem da placa ássea de 0,6 mm (FIG.30C e 31C),
onde a pequena inclinação da mesma, que deveria estar perpendicular ao plano de corte
tomográfico (não intencional), provocou a queda drástica do valor de densidade tomográfica
em vários voxels, resultando em uma faixa considerável da imagem que não seria
reproduzida. Isto pode explicar porque mesmo paredes finas, que aparentemente
encontram-se perpendiculares ao plano de corte tomográfico, não são reproduzidas nos
biomodelos. Exemplos deste fato são as paredes mediais do seio maxilar e da órbita.
A TABELA 2 apresentou as médias de valores de TC das cinco placas ósseas. A
comparação das médias dos números de TC em diferentes FOVs para a mesma placa
óssea e para a mesma espessura de corte tomográfico (ex.: placa óssea de 0,6 mm, com 1
mm de espessura de corte e FOV de 180mm, 250mm e 430mm) não mostrou acréscimo ou
decréscimo expressivos com o aumento do FOV (1739,48; 1747,74 e 1634,90
respectivamente). Porém, na análise visual, foi possível observar que o FOV exerceu
influência no número de voxels que fazem parte da reconstrução e não necessariamente na
média dos valores de TC calculados pelo software Cyclops MedStation. Isto porque o
cálculo da média dos números de TC é feito apenas com os valores que fazem parte do
intervalo de reconstrução definido para a imagem. Tomando-se como exemplo as imagens
produzidas (APÊNDICE C), os voxels vermelhos no FOV de 180mm que passaram para
verde no FOV de 250mm, pela queda no valor da densidade tomográfica (queda do número
de TC), não foram incluidos no cálculo da média do número de TC para a imagem de maior
FOV. Portanto, a média dos valores de TC variou pouco com o aumento do FOV, mas
houve a diminuição do número de voxels a serem reconstruidos tridimensionalmente
(FIG.32); se esses voxels que foram excluídos fossem computados, o valor de densidade
também seria reduzido consideravelmente no cálculo da média de TC.
A
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1335
998
FIGURA 32 — Efeito da variação do FOV na reprodução da placa óssea de 0,6 mm. Foram utilizados espessura de corte (1mm) e matriz (512 x 512 pixels) constantes. As três colunas (A, B e C) da linha superior (1) são imagens obtidas com FOV de 180mm, 250mm e 430mm respectivamente. Os voxels estão sobrepostos pelos seus números de TC. Os números em vermelho indicam que voxels fazem parte do threshold, enquanto que em verde, não. Observou-se que o aumento do FOV não alterou significativamente a média do número de TC dentro do threshold (neste exemplo ilustrativo, a divisão dos valores em vermelho pelo número dos seus voxels, foi de 1547, 1607 e 1644 nesta ordem). Porém, voxels com números em vermelho (que fazem parte do threshold) no FOV de 180mm, com o aumento do FOV para 430mm, passaram a englobar osso cortical e ar (efeito de volume parcial), e houve queda da sua densidade tomografica. Estes voxels receberam valores numéricos inferiores ao threshold (em verde), sendo excluídos da reconstrução. As imagens da linha 2 mostram em vermelho os voxels que serão reconstruidos. Na imagem 2C (FOV 430mm) houve descontinuidade da placa óssea, sendo que os voxels não conectados seriam automaticamente excluídos. Este é um dos motivos aventados para o aparecimento da pseudoforamina no modelo construido por PR. Fonte: imagem produzida a partir da pesquisa, Especialização em Radiologia Odontológica e Imaginologia, UFSC, 2005.
A manipulação das imagens - principalmente a escolha do intervalo de reconstrução
(threshold) - é um fator secundário que influencia na qualidade da imagem tomográfica.
92
threshold determina um intervalo de densidades especificas que separa a região de
interesse das demais regiões. Para um mesmo tecido orgânico, a densidade da imagem
pode diferir devido à distribuição do tecido (número atômico e densidade física) e ruído do
sistema (BUSHONG, 1993). Esta variação de densidade requer a determinação de um
intervalo de valores que expresse o tecido a ser estudado (CHOI, et al., 2002; SCHNEIDER
et al., 2002). Neste estudo foi adotado o intervalo de 1300 a 4000, como resultado de
transposição dos valores citados por Wegener (1983) para uso do software Cyclops
MedStation.
Uma das saídas para a reprodução de estruturas ósseas finas e a eliminação das
pseudoforaminas seria a adaptação do valor de threshold para diminuir o efeito de volume
parcial (reduzindo o limite inferior do intervalo de reconstrução). No entanto, alguns autores
observaram intervalos mais amplos de threshold determinam espessamento ósseo
generalizado do biomodelo (KRAGSKOV et al, 1996; LIGHTMAN, 1998; CHOI et al., 2002),
com conseqüente alteração dimensional do mesmo.
8.3 VARIAÇÃO DA ESPESSURA DO CORTE TOMOGRAFICO
A espessura do corte tomográfico é um dos fatores que exercem influência
significativa na qualidade da imagem, também influenciando de forma expressiva o grau do
efeito de volume parcial, pois cortes espessos favorecem o englobamento de ossos finos e
tecidos moles em um único voxel. 0 valor de TC do voxel correspondente fica menor,
comparado a um outro com tecido ósseo apenas, sendo excluído do intervalo de
reconstrução (threshold) selecionado.
As constatações desta pesquisa sobre a influência da espessura do corte
tomográfico na reprodução de placas ósseas finas corroboram os relatos de Ono et al.,
(1993), Kragskov etal. (1996), Lightman (1998), Choi etal. (2002), Meurer, E. (2002), Chang
et al. (2003) e Silva (2004). 0 aumento da espessura do corte tomográfico foi responsável
93
pela diminuição dos números de TC em região de osso cortical. A redução foi mais
expressiva nas placas ósseas de 0,6 mm (TABELA 2; GRÁFICOS 1, 2 e 3).
A análise de variância (ANOVA) demonstrou haver alteração significante da
densidade tomográfica conforme a espessura do corte tomográfico selecionado para a
obtenção das imagens. Houve decréscimo signi ficativo da média de densidade tomográfica
na reprodução da placa óssea de 0,6 mm, conforme se aumenta a espessura do corte
tomográfico. À medida que a espessura da placa óssea aumenta, a densidade tomográfica
modifica-se da seguinte forma: nas placas ósseas de 1,1mm, 1,5mm e 2,0mm, ela sofre
alterações estatisticamente significantes quando comparada a espessura de corte
tomográfico de 1nnm com as de 2,5mm ou 5mm; já na placa óssea de 2,8mm, a densidade
tomográfica tem alteração significativa se comparada a espessura de corte tomográfico de
1mm com a de 5mm. Isto demonstra que o aumento da espessura de corte tomográfico
exerce influência significativa na queda da densidade tomográfica especialmente na
reprodução de estruturas ósseas finas (APÊNDICE H).
0 efeito de volume parcial pode ser minimizado com a diminuição da espessura de
corte tomográfico (definida pela colimação), a qual determina a altura do voxel (BARKER at
al., 1994; ONO et al., 1994; CHOI et al., 2002, MEURER, E., 2002; CHANG et al., 2003;
SILVA, 2004). Cortes tomográficos finos são mais adequados principalmente quando a
estrutura a ser analisada é pequena (ROMANS, 1995). Das imagens produzidas para a
avaliação da espessura do corte tomográfico (APÊNDICE D), não foi visualizada diferença
importante da quantidade de voxels com números em vermelho (voxels que fazem parte da
recontrução). No entanto, a média dos valores de TC apresentou queda (TABELA 2;
GRÁFICOS 1, 2 e 3) na maioria das placas ósseas, com o aumento da espessura de corte
tomográfico.
Assim, além da aquisição de imagens com espessura de corte ampla, o efeito de
volume parcial também pode ser decorrente da espessura e posicionamento das paredes
ósseas finas. Segundo Ahlqvist e lsberg (1999) paredes ósseas em torno de 1 mm e com
inclinação minima (menor que 35 0) em relação à perpendicular do plano de escaneamento
94
apresentam boa reprodutibilidade em biomodelos. Quando mais fina que 1 mm ou
acentuadamente obliqua em relação ao plano de corte tomográfico, o efeito de volume
parcial acontece em maior número de voxels (MUREN e YTTERBERGH, 1986; AHLQVIST
e ISBERG, 1999). Em concordância, os valores médios de TC encontrados foram menores
em placas ósseas dispostas obliquamente em relação ao plano de corte tomográfico,
quando comparadas ás mesmas pegas dispostas perpendicularmente. Das 45 médias,
apenas quatro apresentaram valores maiores em pegas dispostas obliquamente que suas
correspondentes perpendiculares, sendo que a diferença mais acentuada é de 25 HU. Este
dado pode ser justificado pela dificuldade técnica do exato posicionamento perpendicular da
placa óssea de 2 mm de espessura em relação ao plano de corte tomográfico. Por analogia,
neste par de placas ósseas — uma levemente e outra acentuadamente obliqua em relação
ao plano de corte - as médias dos valores de TC foram muito próximas, ambas decorrentes
do efeito de volume parcial.
Aqui, no entanto, vale uma consideração adicional, já citada anteriormente: paredes
ósseas muito finas discretamente inclinadas podem sofrer queda drástica do valor de
densidade tomográfica em vários voxels, resultando em uma faixa considerável da imagem
que não seria reproduzida (FIG.30C e 31C). Assim, podemos inferir que paredes ósseas
finas que aparentemente encontrem-se perpendiculares ao plano de corte tomográfico
podem não estar sendo reproduzidas nos biomodelos por este motivo. Cabe salientar que
este efeito foi observado apenas na placa de 0,6mm de espessura.
Placas ósseas finas e/ou dispostas obliquamente em relação a plano de corte
tomográfico espesso apresentaram números de TC menores. Somando-se estes fatores, o
menor valor médio para os números de TC pôde ser visto nas imagens obtidas com 5 mm
de espessura de corte tomográfico, da placa de osso cortical de 0,6 mm, disposta
obliquamente ao plano tomográfico (TABELA 2).
95
8.4 COMPARAÇÃO DOS VALORES DE DENSIDADE TOMOGRAFICA DAS PLACAS
ÓSSEAS COM 0 PADRÃO-OURO PARA OSSO CORTICAL
Considerando que o padrão-ouro adotado foi de 2572,63, observou-se (TABELA 2)
que a maioria dos valores médios foi inferior a ele.
A placa óssea com 2,8 mm foi a mais espessa do corpo de prova e seus valores
médios de TC foram mais próximos ao padrão-ouro. Os valores decaíram significativa e
progressivamente à medida que a espessura da placa óssea diminuiu, sendo que uma
queda considerável foi observada na placa de 0,6mm. Estatisticamente, esta constatação
pode ser vista no APÊNDICE G, para todas as espessuras de placas ósseas posicionadas
obliquamente em relação ao plano de corte tomográfico. 0 mesmo resultado não foi
encontrado para as placas ósseas de diferentes espessuras posicionadas
perpendicularmente ao plano de corte tomográfico, o que provavelmente deveu-se à já
citada dificuldade de correto posicionamento destas placas, cuja pequena inclinação foi não
intencional.
Este foi um fato também decorrente do efeito de volume parcial, que afeta mais as
estruturas ósseas finas. Nestas, muitos dos voxels recebem um coeficiente médio de
atenuação linear menor que o correspondente ao tecido ósseo, dada sua natureza
heterogênea (parte de osso cortical e parte de ar). Como resultado, o cálculo do número de
TC fica diminuído. Conforme a espessura óssea aumenta, maior quantidade de voxels é
preenchida unicamente por osso, e a ocorrência do efeito de volume parcial é minimizada.
Os valores de TC passam a representar mais fielmente o tecido ósseo cortical, o que pôde
ser comprovado pela maior proximidade destes ao padrão-ouro, mensurado em peça óssea
inteira.
96
8.5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
0 uso da prototipagem rápida para construção de modelos biomédicos vem se
popularizado na Odontologia. No entanto, tem crescido o consenso de que a utilização
destes protótipos, em detrimento a técnicas menos onerosas, deve ser reservada apenas
aos casos em que houver real beneficio ao paciente (PERRY et a/., 1998; KERMER et al.,
1998b; MAZZONETTO et al., 2002). A decisão pela fabricação do biomodelo deve
considerar o alto custo e a elevada dose de radiação envolvida na obtenção das imagens
tomograficas.
A precisão do protótipo esta em intima relação com a qualidade da imagem
tomografica obtida. Variações no protocolo de obtenção podem melhorar esta qualidade.
Outros estudos nesta linha de pesquisa são necessários, de forma a definir o melhor
conjunto de parâmetros de aquisição de imagens tomograficas destinadas a prototipagem
rápida.
Finalmente, é desejável a integração cientifica dos profissionais envolvidos nas
diversas fases de produção dos protótipos, para que o entendimento e o aperfeiçoamento
desta tecnologia possibilitem o seu uso em maior escala, a redução dos custos e o beneficio
de um maior número de pacientes.
97
9 CONCLUSÕES
1. A variação da espessura de corte tomográfico e do FOV nos protocolos de obtenção das
imagens deste estudo interferiram de maneiras diferentes na reprodução de paredes ósseas
finas.
2. Em comparação com a densidade tomográfica de uma peça inteira de osso cortical,
estruturas ósseas finas (entre 0,6 e 2,8 mm) apresentaram valores médios de densidade
tomográfica menores, sendo estes valores tanto menores quanto menor for a espessura
física da placa óssea.
3. A espessura de corte tomográfico teve relação inversa com a média dos números de TO
nas imagens, sendo esta mais significativa em placas ósseas com menos de 1 mm de
espessura;
4. 0 tamanho do FOV demonstrou ser um parâmetro muito importante, sendo que quanto
maior foi o FOV de obtenção, maior a redução do número de voxels dentro do intervalo de
reconstrução para osso cortical, em todas as placas ósseas. Nas placas com 0,6 mm, o
aumento no tamanho do FOV teve influência mais desfavorável, ocasionando perda de
continuidade da estrutura.
5. Nas imagens de paredes ósseas muito finas discretamente inclinadas em relação ao
plano de corte tomográfico, pode haver queda drástica do valor de densidade tomográfica
em vários voxels, resultando em uma faixa considerável desta parede que não seria
reproduzida na reconstrução.
6. Placas ósseas dispostas obliquamente em relação ao plano tomográfico apresentaram
valores médios de TO menores quando comparados aos valores das placas
perpendiculares, devido ao maior efeito de volume parcial.
98
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APÊNDICE A
PADRÃO-OURO
c7-fa*Bakt Seleção MN TC* Seleção MN TC*
1 2562,85 16 2695,97 C
2 2494,34 17 2514,65 3 2493,16 18 2398,66 4 2509,84 19 2550,81 5 2576,31 20 2304,98 6 2743,64 21 2418,03 7 2731,89 22 2590,85 8 2594,87 23 2706,44 9 2763,01 24 2775,43 10 2736,3 25 2562,73 11 2410,17 26 2436,17 12 2627,67 27 2304,98 13 2729,96 28 2557,07 14 2721,41 29 2482,77 15 2659,04 30 2524,80
Média 2572,63
2572,63
MN TC= média dos números de TC.
1 05
106
APÊNDICE B DADOS DA AMOSTRA
VALORES DE TC
FOV (mm)
ECT* (mm)
Espessura e posicionamento das placas ósseas (mm)
0,6 1,1 1,5 2 2,8 p.. P 0 P 0 P 0 P o
180 1
1725,50 1670,45
1720,24 1646,31
1763,50 1625,18
1720,04 1628,14
1768,13 1609,98
2215,97 2153,28
2255,48 2155,20
2155,51 2137,59
2338,33 2136,84
2201,31 2117,68
2278,82 2331,15
2270,03 2312,45
2308,00 2256,72
2221,25 2248,86
2289,38 2279,06
2400,20 2419,37
2449,91 2434,93
2446,12 2458,92
2403,92 2432,91
2435,95 2409,33
2541,97 2534,12
2528,30 2539,87
2539,17 2548,10
2527,83 2565,96
2532,55 2543,35
SOMA 8697,41 8180,06
MÉDIA 1739,48 1636,01
11166,6 10700,6
2233,32 2140,12
11367,5 11428,2
2273,50 2285,65
12136,1 12155,5
2427,22 2431,09
12669,0 12731,4
2533,96 2546,28
180 2,5
1682,43 1556,58
1708,25 1566,21
1657,83 1556,43
1659,21 1594,41
1638,44 1599,50
2161,07 2108,94
2069,53 2095,88
2229,44 2105,86
2343,42 2078,47
2228,28 2090,63
2248,43 2272,57
2253,68 2235,12
2247,76 2208,07
2224,44 2101,90
2291,04 2202,13
2375,20 2349,35
2324,06 2354,22
2321,52 2366,48
2404,60 2353,70
2417,66 2285,50
2493,20 2520,09
2518,59 2512,49
2510,90 2505,15
2509,66 2512,93
2526,44 2500,89
SOMA 8346,16 7873,13
MEDIA 1669,23 1574,63
11031,7 10479,8
2206,35 2095,96
11265,4 11019,8
2253,07 2203,96
11843 11709,3
2368,61 2341,85
12558,8 12551,6
2511,76 2510,31
180 5
1623,01 1464,20
1622,60 1494,63
1623,39 1534,73
1545,08 1493,39
1462,64 1485,83
2222,20 2063,03
2181,48 2061,96
2210,63 2031,49
2184,06 2015,64
2313,90 2034,62
2320,36 2157,73
2223,75 2142,11
2260,14 2252,81
2250,57 2281,10
2230,19 2273,70
2419,17 2382,19
2482,42 2339,60
2480,29 2316,73
2463,20 2333,76
2461,03 2229,77
2496,53 2462,54
2571,92 2464,80
2555,83 2472,20
2516,80 2471,42
2502,32 2476,08
SOMA 7876,72 7472,78
MEDIA 1575,34 1494,56
11112,3 10206,7
2222,45 2041,35
11285,0 11107,5
2257,00 2221,49
12306,1 11602,1
2461,22 2320,41
12643,4 12347
2528,68 2469,41
250 1
1798,66 1547,77
1705,68 1581,01
1741,52 1666,48
1711,56 1610,74
1781,30 1614,18
2332,72 2157,70
2122,41 2143,62
2354,16 2098,97
2346,42 2129,64
2177,61 2151,01
2498,87 2214,79
2318,86 2269,79
2247,15 2220,76
2247,17 2209,79
2323,94 2211,21
2526,79 2467,84
2430,25 2334,12
2458,29 2304,39
2459,82 2379,08
2460,28 2414,75
2521,42 2522,66
2659,61 2557,46
2519,76 2536,60
2624,21 2552,86
2544,55 2537,00
SOMA 8738,72 8020,18
MEDIA 1747,74 1604,04
11333,3 10680,9
2266,66 2136,19
11636,0 11126,3
2327,20 2225,27
12335,4 11900,2
2467,09 2380,04
12869,6 12706,6
2573,91 2541,32
250 2,5
1642,62 1532,56
1651,93 1494,84
1675,75 1577,90
1642,11 1561,78
1636,56 1508,75
2136,93 2077,52
2202,85 2101,75
2242,39 2091,11
2240,44 2107,13
2326,45 2111,90
2244,90 2170,76
2202,94 2178,73
2234,87 2262,21
2284,53 2227,15
2287,15 2294,07
2321,29 2292,72
2389,90 2366,74
2420,76 2382,97
2428,48 2402,14
2434,62 2372,80
2505,12 2501,56
2511,26 2482,62
2508,38 2507,53
2610,52 2500,11
2503,47 2474,81
SOMA 8248,97 7675,83
MEDIA 1649,79 1535,17
11149,1 10489,4
2229,81 2097,88
11254,4 11132,9
2250,88 2226,58
11995,1 11817,4
2399,01 2363,47
12638,8 12466,6
2527,75 2493,33
250 5
1576,91 1521,51
1584,82 1539,54
1601,51 1500,03
1513,72 1440,80
1499,07 1423,06
2107,49 1997,46
2209,84 2057,07
2284,17 2061,61
2211,15 2068,49
2233,57 2167,07
2279,94 2187,03
2163,64 2192,75
2238,53 2093,26
2391,39 2245,76
2376,70 2324,21
2390,56 2372,01
2440,35 2324,59
2431,63 2299,95
2440,62 2488,72
2466,74 2491,04
2477,23 2488,40
2476,83 2467,35
2471,37 2452,60 2245,86 2075,34 2203,03 2229,20
SOMA 7776,03 7424,94
MÉDIA 1555,21 1484,99
11058,5 10260,0
2211,70 2051,99
11118,7 10869,3
2223,74 2173,86
12030,6 11566,5
2406,13 2313,30
12332,8 12388,1
2466,56 2477,62
107
1512,20 1617,88 2492,33 2205,47 2322,03 2120,56 2330,17 2288,65 2450,88 2550,56
1547,85 1585,20 2595,64 2093,27 2338,12 2116,55 2337,43 2382,20 2394,45 2348,79
430 1 1692,30 1599,56 2444,50 2136,46 2287,90 2172,27 2347,20 2391,91 2459,81 2493,32
1682,66 1596,33 2491,05 2101,33 2232,94 2191,88 2374,46 2362,95 2504,98 2415,72
1739,50 1577,01 2268,86 2188,31 2206,13 2170,53 2462,34 2450,72 2547,14 2480,76
SOMA 8174,51 7975,98 12292,4 10724,8 11387,1 10771,8 11851,6 11876,4 12357,3 12289,2
MÉDIA 1634,90 1595,20 2458,48 2144,97 2277,42 2154,36 2370,32 2375,29 2471,45 2457,83
1516,00 1525,25 2470,06 2051,87 2170,80 2142,95 2253,46 2299,94 2340,98 2560,31
1522,33 1514,50 2290,66 2131,79 2290,27 2147,82 2343,11 2391,86 2429,01 2369,92
430 2,5 1642,33 1526,20 2010,40 2090,62 2245,44 2215,22 2266,79 2336,87 2426,66 2464,27
1668,83 1529,30 1983,95 1921,55 2079,55 2140,56 2420,41 2327,82 2482,81 2414,96
1660,30 1514,42 2213,85 2086,55 2185,14 2189,41 2384,83 2437,29 2516,61 2510,35
SOMA 8009,79 7609,67 10968,9 10282,4 10971,2 10836 11668,6 11793,8 12196,1 12319,8
MÉDIA 1601,96 1521,93 2193,78 2056,48 2194,24 2167,19 2333,72 2358,76 2439,21 2463,96
1452,44 1530,25 2394,41 2178,42 2285,09 2132,76 2250,21 2248,25 2277,06 2321,67
1639,00 1579,78 2037,73 2015,00 2169,06 2275,63 2424,25 2393,50 2473,06 2428,31
430 5 1618,18 1494,10 2137,41 2084,26 2261,71 2216,40 2370,76 2362,58 2544,43 2462,35
1516,50 1460,42 2096,72 2070,18 2177,59 2195,56 2419,10 2358,45 2477,51 2450,84
1446,12 1424,87 2031,60 1999,34 2262,76 2169,46 2255,78 2312,01 2434,01 2472,33
SOMA 7672,24 7489,42 10697,9 10347,2 11156,2 10989,8 11720,1 11674,8 12206,1 12135,5
MÉDIA 1534,45 1497,88 2139,57 2069,44 2231,24 2197,96 2344,02 2334,96 2441,21 2427,10
*ECT= espessura do corte tomográfico. - ID= perpendicular ao plano tomográfico. ***0= obliquo ao plano tomográfico.
APÊNDICE C
1 oS
ESTUDO DA VARIAÇÃO DO FOV (em mm) NA REPRODUÇÃO
DE PAREDES ÓSSEAS FINAS
5 mm 180 250 430
ii EEL Limb.
rm. in mom a-
mum wousmo immum worm
si
1 •11111il MINIM
MINNIE
MUNN
"Eno .
E
IN. 1 MAW•
1 mm 180 250 430
BEE: E 1111=11111 gum MIMEN
M IMI 11 III= I MIMI I EMI WEEP NIEL EMEIMEEM
EMEEM MEEMM
PLACA ÓSSEA DE 0,6 mm 2,5 mm
180 250
430
NIL 11111E
"Er
4-7
!
LE
III I
M=
110
1111
11
7
PLACA ÓSSEA DE 1,1 mm
11•I•1
MOM IMMIN INIMI
17962488E
178, E
1122:0%7.01A
2$52%IZ3IS
KUVIL72.1
1129 9003 Se121
1102.1.092117
11697a17291531/
1115200i}791
t 411187703 1
, I16.175.$8
1 mm 430 250
2,5 mm 180 250 430 180
:17%61
.:71•61
,7111:01,
'l204131
:1.511:64
.3491$100
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1166.1,11,0
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271327412344
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APÊNDICE
114
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16972810 156E
172027131425
19662621 13EO
216725851254
72882704 1104
2307276210251
2389 2772 1003
2601 2660 937
1 mm
065 1191226622652522235.5/ 410.
vi4 '1410'447477‘43$69'i7407 ,8 .
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90 /60. 279 26409
114.59/2692211022316
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5 1875 211625111V or,
IA2‘5222■5412654260151191,
1 mm
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FOV 180 2,5 mm
1552,91-52 25521,
+4642044174122061121
550/26502613/284 1791
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1241 24202291270262319. e •
1141. 4 254.2607257225. +
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A 24 . 2550254 ,
142,55124102.1141,110+
119122202/5629592419 15, •
927252772/04214 .
1, 1917270022021 -
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12412309201026951764
4,0 212020502584 1651
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1510213112511225511492
14592465161642.1122
1169262727592151
1574294625652403995
992 9812449945
7484.7774777110 46/2260156125001119
229025762609299519
16051902 2544 26011741
21652504259514561161
173625542 21 26691652
10172026262621302401940
12352291260925/0154
106229927212241169
14052127242125041,,
11762.1062660. ■
1.211524921
124 19402612,1
191,9,
0492219026,
16102559NA
1715291619 •
1791266129
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511'
2585277911
+1942510214021612
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11412222399952621
1200225026122202100 11622010254626321*
451 - 5 5 '11 5' 0191M
94.21294
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PLACA ÓSSEA DE 2,2 min
FOV 250 5 mm
1 mm
2.5 mm
5 mm
223627772774777727122244061,
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22%274
1 mm FOV 180 2,5 mm 5 mm 1 mm
PLACA ÓSSEA DE 2,8 mm FOV 250 2.5 mm 5 mm 1 mm
FOV 430 2,5 mm 5 mm
1.2
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1.2.44, 771371142M .1w
1,032775440275517553571676
2211211802,021,15281112.,,,,-
1,21137/782,554021,
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344
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7 257'
11.
WWWW1 :,4277,1213C62,9'
E MU
NEEL
E
120
APÊNDICE E QUADRO COMPARATIVO DOS PROCESSOS DE PR MAIS UTILIZADOS PARA
FABRICAÇÃO DE BIOMODELOS*
SLS SLA" 3DP
Baixo
Médio
Baixo
Baixa
Média
Alta
Baixa
Baixo
Alto
Alto
Alto
Alto
Alta
Pequena
Média
Média
Alto
Médio
_j Alto
Média
Grande
Média
Alta
Alto
FDM
Médio
Alto
Alto
Média
Média
Baixa
Média
Médio
Gera muito calor,
Resina tem certo nível de toxidade.
Manuseio da resina deixa sujeira,
Gera pó em suspensão no
manuseio,
Ocupa muito espaço,
Ocupa muito espaço nos modelos Necessita fonte de
maiores Nitrogênio,
Gera ruido
Gera um pouco de calor,
Gera um pouco de cheiro de plástico,
Modelos maiores necessitam mais
espaços
Gera p6 no ambiente no manuseio,
Sujeira e odores na infiltração de resina,
Necessita jateador e aspirador de ruído
alto
Sim
Excelente
Sim. Duas cores translúcidas com resina especial
Parcial
Sim
Pós-cura em forno e retirada de suportes
Não
Boa
Não
Parcial
Sim Jateamento com microesferas
de vidro
Sim
Regular
Sim. Monocromáticos
Nenhuma
Sim Retirada de Suporte
Não
Regular
Sim. Tom pastel
Total
Sim Jateamento de ar e Infiltração com
Resina
250 x 250 x 250 mm
a
508 x 508 x 584 mm
203 x 203 x 305 mm
a
600 x 500 x 600 mm
203 x 254 x 203 mm
a
500 x 600 x 400 mm
381 x 330 x 457 mm
0,127 ou 0,178 ou 0,02 a 0,1 mm 0,08 — 0,25 mm 0,076 a 0,254 mm
0,254 ou 0,33 mm
*Tabela gentilmente fornecida por JORGE VICENTE LOPES DA SILVA (Engenheiro, Mestre em Automação Industrial pela FEE-UNICAMP, Coordenador da Divisão para Desenvolvimento de Produto do Centro de Pesquisas Renato Archer — Campinas/SP). — SLA = Stereolithographic Apparatus (aparelho de estereolitografia).
Processo
Custo Inicial de Aquisição
Custo do Material
Gusto do Protótipo
Precisão
Variedade de Materiais
Velocidade de Construção
Resistência mecânica
Custos do Protótipo
Cuidados especiais com ambiente de instalação
Necessidade de suporte
Acabamento Superficial
Protótipos em cores
Reutilização do Material não utilizado
Necessidade de pos- processamento
Volume de construção
Espessura de
-11 camada
APENDICE F.
Ui
_ ISE ESTATISTICA DA DENSIDADE TOMOGRAFICA PELO
TESTE r DE STUDENT SEGUNDO Ci
POSICIONAMENTO DA PLACA ÓSSEA
ANÁLISE 1- TESTE T DE STUDENT PARA DENSIDADE TOMOGRAFICA SEGUNDO 0 POSICIONAMENTO DA PLACA 6SSEA.
Comparar variação de densidade tomográfica em cada espessura de placa óssea e corte tomografico segundo posição. Variável 6 posicionamento da placa óssea.
T-Test ECT = 1 mm
Group Statistics
PLACA POSICAO N Mean Std. Deviation Std. Error
Mean ,6 DENSID 0 15 1611,7480 33,2401 8,5825
P 15 1707,3760 79,2335 20,4580
1,1 DENSID 0 15 2140,4247 31,0171 8,0086
P 15 2319,4867 139,0923 35,9135 1,5 DENSID 0 15 2221,7580 62,8598 16,2303
P 15 2292,7060 69,8891 18,0453
ZO DENSID 0 15 2395,4713 54,3761 14,0398 P 15 2421,5420 55,2160 14,2567
2,8 DENSID 0 15 2515,1420 59,8299 15,4480
15 2526,4420 63,5813 16,4166
122
Independent Samples Test
PLACA
Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2-tailed) Mean
Difference Std. Error Difference .
95% Confidence Interval of the
Difference Lower Upper
,6 DENSID Equal variances assumed Equal variances not assumed
3,146 ,087 -4,310
-4,310
28
18,780
,000
,000
-95,6280
-95,6280
22,1854
22,1854
-141,0727
-142,0994
-50,1833
-49,1566
1,1 DENSID Equal variances assumed Equal variances not assumed
18,773 ,000 -4,866
-4,866
28
15,389
,000
,000
-179,0620
-179,0620
36,7956
36,7956
-254,4344
-257,3177
-103,6896
-100,8063
1,5 DENSID Equal variances assumed Equal variances not assumed
,013 ,909 -2,923
-2,923
28
27,691
,007
,007
-70,9480
-70,9480
24,2705
24,2705
-120,6638
-120,6888
-21,2322
-21,2072
2,0 DENSID Equal variances assumed Equal variances not assumed
,017 ,897 -1,303
-1,303
28
27,993
,203
,203
-26,0707
-26,0707
20,0093
20,0093
-67,0578
-67,0582
14,9165
14,9169
2,8 DENSID Equal variances assumed Equal variances not assumed
,015 ,904 -,501
-,501
28
27,897
,620
,620
-11,3000
-11,3000
22,5421
22,5421
-57,4754
-57,4831
34,8754
34,8831
123
T-Test ECT = 2,6mm
Group Statistics
PLACA POSICAO N Mean Std. Deviation Std. Error
Mean .6 DENSID 0 15 1543,9087 31.9738 8,2556
P 15 1640,3280 52,8208 13,6383 1,1 DENSII) 0 15 2083,4380 48,3945 12.4954
15 2209,9813 127,2389 32,8529 1,5 DENSID 0 15 2199,2447 53,9869 13,9391
P 15 2232,7293 56,1259 14,4916 2,0 DENSID 0 15 2354,6933 41,8860 10,8149
P 15 2367,1127 58,8523 15,1956 2,8 DENSID 0 15 2489,1993 45,6490 11,7865
P 15 2492,9073 59,3269 15.3181
124
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means
95% Confidence Interval of the
Mean Std. Error Difference PLACA F Sig. t df Sig (2-tailed) Difference Difference Lower Upper ,6 DENSID Equal variances
assumed ,263 ,612 -6,048 28 ,000 -96,4193 15,9423 -129,0757 -63,7630
Equal variances not assumed -6,048 23,045 ,000 -96,4193 15,9423 -129,3950 -63,4437
1,1 DENSID Equal variances assumed 7,530 ,010 -3,600 28 ,001 -126,5433 35,1490 -198,5428 -54,5439
Equal variances not assumed -3,600 17,967 ,002 -126,5433 35,1490 -200,3982 -52,6885
1,5 DENSID Equal variances assumed ,054 ,818 -1,665 28 ,107 -33,4847 20,1074 -74,6727 7,7034
Equal variances not assumed -1,665 27,958 ,107 -33,4847 20,1074 -74,6755 7,7062
2,0 DENSID Equal variances assumed 3,236 ,083 -,666 28 ,511 -12,4193 18,6513 -50,6247 25,7860
Equal variances not assumed -,666 25,287 ,512 -12,4193 18,6513 -50,8102 25,9715
2,8 DENSID Equal variances assumed ,257 ,616 -,192 28 ,849 -3,7080 19,3279 -43,2994 35,8834
Equal variances not assumed -,192 26,275 ,849 -3,7080 19,3279 -43,4168 36,0008
125
• T-Test ECT = 5 mm
Group S tIstice
PLACA POSICAO N Mean Std. Deviation Std. Error
Mean DENSID 0 15 1492,4760 44.6321 11,5239
P 15 1654,9993 68,5405 17,6971 1,1 DENSID 0 15 2054,2607 44,3957 11,4629
P 15 2191,2433 99,3056 25,6406 1,5 DENSID 0 15 2197,7713 56,6159 14,6182
P - 15 2237,3287 44,7330 11,5500 2,0 DENSID 0 15 2322,8907 50,0221 12,9156
P 15 2403,7893 70,4524 18,1907 2,8 DENSID 0 15 2458,0433 41,0526 10,5997
P 15 2478,8173 68,4670 17,6781
126
Independent Samples Test
PLACA
Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2-tailed) Mean
Difference Std. Error Difference
95% Confidence Interval of the
Difference
Lower Upper ,6 DENSID Equal variances
assumed Equal variances not assumed
6,267 ,018 -2,961
-2,961
28
24,063
,006
,007
-62,5233
-62,5233
21,1184
21,1184
-105,7825
-106,1035
-19,2642
-18,9431
1,1 DENSID Equal variances assumed Equal variances not assumed
6,074 ,020 -4,877
-4,877
28
19,381
,000
,000
-136,9827
-136,9827
28,0863
28,0863
-194,5148
-195,6898
-79,4505
-78,2756
1,5 DENSID Equal variances assumed Equal variances not assumed
1,058 ,312 -2,123
-2,123
28
26,578
,043
,043
-39,5573
-39,5573
18,6304
18,6304
-77,7201
-77,8123
-1,3946
-1,3024
2,0 DENSID Equal variances assumed Equal variances not assumed
,914 ,347 -3,626
-3,626
28
25,255
,001
,001
-80,8987
-80,8987
22,3096
22,3096
-126,5977
-126,8226
-35,1996
-34,9748
2,8 DENSID Equal variances assumed Equal variances not assumed
1,276 ,268 -1,008
-1,008
28
22,914
,322
,324
-20,7740
-20,7740
20,6124
20,6124
-62,9965
-63,4228
21,4485
21,8748
127
128
- 11
APÉNDICE G
ANALISE ESTATISTICA DA DENSIDADE TOMOGRAFICA PELA
ANALISE DE VARIANCIA (AN OVA) SEGUNDO A
ESPESSURA DA PLACA 45SSEA
ANALISE 2- ANO VA PARA DENSIDADE TOMOGRAFICA SEGUNDO A ESPESSURA DA PLACA ÓSSEA
Comparar variação da densidade tomográfica segundo espessura de placa óssea em cada posicionamento separadamente: a variável é a espessura de placa óssea.
ANOVA ECT = 1 mm POSICAO = OBLÍQUO
Descriptivesa
DENSID
N Mean Std. Deviation Std. Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound ,6 15 1611,7480 33,2401 8,5825 ' 1593,3403 1630,1557 1547,77 1670,45 1,1 15 2140,4247 31,0171 8,0086 2123,2480 2157,6014 2093,27 2205 47 1,5 15 2221,7580 62,8598 16,2303 2186,9474 2256,5686 2116,55 2331,15 2,0 15 2395,4713 54,3761 14,0398 2365.3589 2425.5838 2288,65 2467,84 2,8 15 2515,1420 59,8299 15,4480 2482,0093 2548,2747 2348,79 2565,96 Total 75 2176,9088 317,2852 36,6369 2103,9081 2249,9095 1547,77 2565,96
a. POSICAO = OBLIQUO
129
teNSID Sum of
- , ,
,
ores df Megn Square F , Sisk Between Groups -- - 7273808 -,- - - 4- 181845z067 724,212 Ao With, Grolosi 176766.7 ' 70 2510.930 , 'Total j 7440574 74_ _
a KAMA° =OBUQUO
Post Hoc Tests
130
Multiple Comparisond
Dependent Variable: DENSID Tukev HSD
(I) PLACA (J) PLACA
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound ,6 1,1 -528,6767* 18,2973 .000 -579,9124 -477,4409
1,5 -610,0100* 18,2973 .000 -661,2457 -558,7743 2,0 -783,7233* 18,2973 .000 -834,9591 -732,4876 2,8 -903,3940* 18,2973 ,000 -954,6297 -852,1583
1,1 ,6 528,6767* 18,2973 ,000 477,4409 579,9124 1,5 -81,3333* 18,2973 ,000 -132,5691 -30,0976 2,0 -255,0467* 18,2973 ,000 -306,2824 -203,8109 2,8 -374,7173* 18,2973 ,000 -425,9531 -323,4816
1,5 ,6 610,0100* 18,2973 ,000 558,7743 661,2457 1,1 81,3333* 18,2973 ,000 30.0976 132,5691 2,0 -173,7133* 18,2973 ,000 -224,9491 -122,4776 2,8 -293,3840* 18,2973 ,000 -344,6197 -242,1483
2,0 ,6 783,7233* 18,2973 ,000 732,4876 834,9591 1,1 255,0467* 18,2973 ,000 203,8109 306,2824 1,5 173,7133* 18,2973 ,000 122,4776 224.9491 2,8 -119,6707 18,2973 ,000 -170,9064 -68,4349
2,8 .6 903,3940 18,2973 ,000 852,1583 954,6297 1,1 374,7173* 18,2973 ,000 323,4816 425,9531 1,5 293,3840* 18,2973 ,000 242,1483 344,6197 2,0 119,6707* 18,2973 ,000 68,4349 170,9064
t . The mean difference is significant at the .05 level.
a. POSICAO = OBLIQUO
131
POSIÇÃO-= PERPENDICULAR
Descriptivesa
DENSID
N Mean Std. Deviation Std. Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound ,6 15 1707,3760 79,2335 20,4580 1663,4979 1751,2541 1512,20 1798,66 1,1 15 2319,4867 139,0923 35,9135 2242,4599 2396,5134 2122 41 2595,64 1,5 15 2292,7060 69,8891 18,0453 2254,0027 2331,4093 2206,13 2498,87 2,0 15 2421,5420 55,2160 14,2567 2390,9644 2452,1196 2330,17 2526,79 2,8 15 2526,4420 63,5813 16,4166 2491,2318 2561,6522 2394,45 2659,61
, Total 75 2253,5105 299,3141 34,5618 2184,6446 2322,3765 1512,20 2659,61 a. POSICAO = P
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares di Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
6103173 526407,2 6629580
4 70 74
1525793,335 7520,102
202,895 ,000
e. posicAo = P
Post Hoc Tests
132
Multiple Cornparlsong
Dependent Variable: DENSID Tukey HSD
(I) PLACA (J) PLACA
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound ,6 1,1 -612,1107* 31,6651 .000 -700,7786 -523,4427
1,5 -585,3300* 31,6651 ,000 -673,9980 -496,6620 2.0 -714.1660* 31,6651 .000 -802.8340 -625,4980 2,8 -819,0660* 31,6651 ,000 -907,7340 -730,3980
1,1 ,6 612,1107* 31.6651 ,000 523,4427 700,7786 1,5 26,7807 31.6651 ,915 -61,8873 115,4486 2,0 -102,0553* 31,6651 ,016 -190,7233 -13,3874 2,8 -206,9553* 31,6651 ,000 -295,6233 -118,2874
1,5 ,6 585,3300* 31,6651 ,000 496,6620 673,9980 1,1 -26,7807 31,6651 ,915 -115,4486 61,8873 2,0 -128,8360* 31,6651 ,001 -217,5040 -40,1680 2,8 -233,7360* 31,6651 ,000 -322,4040 -145,0680
2,0 ,6 714.1660* 31,6651 ,000 625,4980 802,8340 1,1 102,0553* 31,6651 ,016 13,3874 190,7233 1.5 128,8360* 31,6651 ,001 40,1680 217,5040 2,8 -104,9000* 31,6651 ,012 -193,5680 -16,2320
2,8 ,6 819,0660* 31,6651 ,000 730,3980 907,7340 1,1 206,9553* 31,6651 ,000 118,2874 295,6233 1,5 233,7360* 31,6651 ,000 145,0680 322,4040 2,0 104,9000* 31,6651 ,012 16,2320 193,5680
The mean difference is significant at the .05 level. a. POSICAO = P
133
ANOVA ECT - 2,5 mm
POSICAO = OBLIQUO
DENSID
Descriptivesa
Mean Std. Deviation Std. Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound ,6 15 1543,9087 31,9738 8,2556 1526,2022 1561,6152 1494,84 1599,50 1,1 15 2083,4380 48,3945 12,4954 2056,6380 2110,2380 1921,55 2131,79 1,5 15 2199,2447 53.9859 13,9391 2169,3483 2229,1411 2101,90 2294,07 2,0 15 2354,6933 41,8860 10,8149 2331,4976 2377,8891 2285,50 2437,29 2,8 15 2489,1993 45,6490 11,7865 2463,9197 2514,4789 2369,92 2560,31 Total 75 2134,0968 330,6431 38,1794 2058,0227 2210,1709 1494,84 2560,31
a. posicAo = OBLIQUO
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
7948398 141639,4 8090038
4 70 74
1987099,616 2023,420
982,050 ,000
a. POSICAO = OBLIQUO
Post Hoc Tests
134
Multiple Comparison0
Dependent Variable: DENSID
Tukey HSD
(I) PLACA (J) PLACA
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound ,6 1,1 -539,5293" 16,4253 ,000 -585,5230 -493,5357
1,5 -655,3360" 16,4253 ,000 -701,3297 -609,3423 2,0 -810,7847* 16,4253 ,000 -856,7783 -764,7910 2,8 -945,2907* 16,4253 ,000 -991,2843 -899,2970
1,1 ,6 539,5293* 16,4253 ,000 493,5357 585,5230 1,5 -115,8067* 16,4253 ,000 -161,8003 -69,8130 2,0 -271,2553* 16,4253 ,000 -317,2490 -225,2617 2,8 -405,7613* 16,4253 ,000 -451,7550 -359,7677
1,5 ,6 655,3360* 16,4253 ,000 609,3423 701,3297 1,1 115,8067* 16,4253 ,000 69,8130 161,8003 2,0 -155,4487* 16,4253 ,000 -201,4423 -109,4550 2,8 -289,9547* 16,4253 ,000 -335,9483 -243,9610
2,0 ,6 810,7847" 16,4253 ,000 764,7910 856,7783 1,1 271,2553* 16,4253 ,000 225,2617 317,2490 1,5 155,4487* 16,4253 ,000 109,4550 201,4423 2,8 -134,5060* 16,4253 ,000 -180,4997 -88,5123
2,8 ,6 945,2907* 16,4253 ,000 899,2970 991,2843 1,1 405,7613* 16,4253 ,000 359,7677 451,7550 1,5 289,9547* 16,4253 ,000 243,9610 335,9483 2,0 134,5060* 16,4253 ,000 88,5123 180,4997
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. pOSICAO = OBLIQUO
135
POSICAO= PERPENDICULAR
Descriptivesa
DENSID
N Mean Std. Deviation Std. Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound ,6 15 1640,3280 52,8208 13,6383 ' 1611,0768 1669,5792 1516,00 1708,25 1.1 15 2209,9813 127,2389 32,8529 2139,5188 2280,4439 1983,95 2470,06 1,5 15 2232,7293 56,1259 14,4916 2201,6478 2263,8108 2079,55 2291,04 2,0 15 2367,1127 58,8523 15,1956 2334,5213 2399,7040 2253,46 2434,62 2,8 15 2492 9073 59,3269 15,3181 2460,0532 2525.7615 2340,98 2810,52 Total 75 2188,6117 303,5762 35,0540 2118,7652 2258.4583 1516,00 2610,52
a. POSICAO = P
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
6412147 407584,4 6819731
4 70 74
1603036,763 5822,635
275.311 ,000
a- POSICAO = P
Post Hoc Tests
136
Multiple Comparison d
Dependent Variable: DENSID Tukey HSD
(I) PLACA (J) PLACA
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound ,6 1,1 -569,6533* 27,8631 ,000 -647,6749 -491,6318
1,5 -592,4013* 27,8631 ,000 -670,4229 -514,3798 2,0 -726,7847* 27,8631 ,000 -804,8062 -648,7631 2,8 -852,5793* 27,8631 ,000 -930,6009 -774,5578
1,1 ,6 569,6533* 27,8631 ,000 491,6318 647,6749 1,5 -22,7480 27,8631 ,925 -100,7696 55,2736 2,0 -157,1313* 27,8631 ,000 -235,1529 -79,1098 2,8 -282,9260* 27,8631 ,000 -360,9476 -204,9044
1,5 ,6 592,4013* 27,8631 ,000 514,3798 670,4229 1,1 22,7480 27,8631 ,925 -55,2736 100,7696 2,0 -134,3833* 27,8631 ,000 -212,4049 -56,3618 2,8 -260,1780 27,8631 ,000 -338,1996 -182,1564
2,0 ,6 726,7847* 27,8631 ,000 648,7631 804,8062 1,1 157,1313* 27,8631 ,000 79,1098 235,1529 1,5 134,3833* 27,8631 ,000 56,3618 212,4049 2,8 -125,7947* 27,8631 ,000 -203,8162 -47,7731
2,8 ,6 852,5793* 27,8631 ,000 774,5578 930,6009 1,1 282,9260* 27,8631 ,000 204,9044 360,9476 1,5 260,1780* 27,8631 ,000 182,1564 338,1996 2,0 125,7947 27,8631 ,000 47,7731 203,8162
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. POSICAO = P
137
ANOVA ECT -5 mm
POSICAO = OBLÍQUO
Descriptivesa
DENSID
N Mean Std. Deviation Std. Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound ,6 15 1492,4760 44,6321 11,5239 1467,7596 1517,1924 1423,06 1579,78 1,1 15 2054,2607 44,3957 11,4629 2029,6752 2078,8462 1997,46 2178,42 1,5 15 2197,7713 56,6159 14,6182 2166,4185 2229,1242 2093,26 2281,10 2,0 15 2322,8907 50,0221 12,9156 2295,1894 2350,5920 2229,77 2393,50 2,8 15 2458,0433 41,0526 10,5997 2435,3091 2480,7775 2321,67 2491,04 Total 75 2105,0884 339,6385 39,2181 2026,9447 2183,2321 1423,06 2491,04
a POSICAO = OBLIQUO
ANOVM
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups
Within Groups
Total
8377238
158982,3 '
8536221
4
70
74
2094309,561
2271,176
922,126 ,000
a pOSICAO = OBLIQUO
Post Hoc Tests
138
Multiple Comparison d
Dependent Variable: DENSID
Tukey HSD
(I) PLACA (J) PLACA
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound ,6 1,1 -561,7847* 17,4018 ,000 -610,5129 -513,0565
1,5 -705,2953* 17,4018 ,000 -754,0235 -656,5671 2,0 -830,4147* 17,4018 ,000 -879,1429 -781,6865 2,8 -965,5673* 17,4018 ,000 -1014,2955 -916,8391
1,1 ,6 561,7847" 17,4018 ,000 513,0565 610,5129 1,5 -143,5107" 17,4018 ,000 -192,2389 -94,7825 2,0 -268,6300" 17,4018 ,000 -317,3582 -219,9018 2,8 -403,7827* 17,4018 ,000 -452,5109 -355,0545
1,5 ,6 705,2953" 17,4018 ,000 656,5671 754,0235 1,1 143,5107* 17,4018 ,000 94,7825 192,2389 2,0 -125,1193" 17,4018 ,000 -173,8475 -76,3911 2,8 -260,2720* 17,4018 ,000 -309,0002 -211,5438
2,0 ,6 830,4147" 17,4018 ,000 781,6865 879,1429 1,1 268,6300* 17,4018 ,000 219,9018 317,3582 1,5 125,1193* 17,4018 ,000 76,3911 173,8475 2,8 -135,1527* 17,4018 ,000 -183,8809 -86,4245
2,8 ,6 965,5673* 17,4018 ,000 916,8391 1014,2955 1,1 403,7827* 17,4018 ,000 355,0545 452,5109 1,5 260,2720" 17,4018 ,000 211,5438 309,0002 2,0 135,1527* 17,4018 ,000 86,4245 183,8809
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. pOSICAO = OBLIQUO
139
POSICAO= PERPENDICULAR
Desc.riptivesa
DENSID
N Mean Std. Deviation Std. Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound .6 15 1554,9993 68,5405 17,6971 1517,0429 1592,9558 1446,12 1639,00 1, 1 15 2191,2433 99,3056 25,6406 2136,2497 2246,2370 2031,60 239441 1,5 15 2237,3287 44,7330 11,5500 2212,5563 2262,1010 2163,64 2320,36 20 15 2403,7893 70,4524 18,1907 2364,7741 2442,8046 2250,21 2482,42 2,8 15 2478,8173 68,4670 17,6781 2440,9016 2516,7331 2277,06 2571,92 Total 75 2173,2356 336,2093 38,8221 2095,8809 2250,5903 1446,12 2571,92
a. POSICAO = P
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares dl Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
7997753 366964,1 8364717
4 70 74
1999438,128 5242,345
381,402 ,000
a. pOSICAO = P
Post Hoc Tests
140
Multiple Comparison e
Dependent Variable: DENSID
Tukey HSD
(I) PLACA (J) PLACA
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound ,6 1,1 -636,2440* 26,4382 ,000 -710,2757 -562,2123
1,5 -682,3293* 26,4382 ,000 -756,3610 -608,2976
2,0 -848,7900" 26,4382 ,000 -922,8217 -774,7583
2,8 -923,8180* 26,4382 ,000 -997,8497 -849,7863
1,1 ,6 636,2440" 26,4382 ,000 562,2123 710,2757
1,5 -46,0853 26,4382 ,415 -120,1170 27,9464
2,0 -212,5460" 26,4382 ,000 -286,5777 -138,5143
2,8 -287,5740* 26,4382 ,000 -361,6057 -213,5423
1,5 ,6 682,3293" 26,4382 ,000 608,2976 756,3610
1,1 46,0853 26,4382 ,415 -27,9464 120,1170
2,0 -166,4607* 26,4382 ,000 -240,4924 -92,4290
2,8 -241,4887* 26,4382 ,000 -315,5204 -167,4570
2,0 ,6 848,7900* 26,4382 ,000 774,7583 922,8217
1,1 212,5460* 26,4382 ,000 138,5143 286,5777
1,5 166,4607* 26,4382 ,000 92,4290 240,4924
2,8 -75,0280* 26,4382 ,045 -149,0597 -,9963
2,8 ,6 923,8180* 26,4382 ,000 849,7863 997,8497
1,1 287,5740* 26,4382 ,000 213,5423 361,6057
1,5 241,4887* 26,4382 ,000 167,4570 315,5204
2,0 75,0280* 26,4382 ,045 ,9963 149,0597
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. POSICAO = P
141
APÊNDICE H
142
ANALISE ESTATÍSTICA DA DENSIDADE TOMOGRAFICA PELA
ANALISE DE VARIÂNCIA (ANOVA) SEGUNDO A
ESPESSURA DO CORTE TOMOGRAFICO
ANALISE 3- ANOVA PARA ECT ANOVA PARA ECT SEGUNDO ESPESSURA DA PLACA ÓSSEA
PLACA = 0,6
Descriptivesa
DENSID
N Mean Std. Deviation Std. Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound 1 30 1659,5620 77,0010 14,0584 1630,8094 1688,3146 1512,20 1798,66 3 30 1592,1183 65,1519 11,8951 1567,7902 1616,4464 1494,84 1708,25 5 30 1523,7377 65,1196 11,8892 1499,4216 1548,0537 1423,06 1639,00 Total _ 90 1591,8060 88,3525 9,3132 1573,3009 1610,3111 1423,06 1798,66
a PLACA = ,6
ANOVM
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups
Within Groups
Total
276728,1
418019,8
694747,9
2
87
89
138364,066
4804,825
28,797 ,000
a PLACA = ,6
143
Post Hoc Tests
Multipte Comparisont
Dependent Variable: DENSID Tukev HSD
(I) ECT (.1) ECT
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound 67,4437* 17,8975 ,001 24,7672 110,1202
135,8243* 17,8975 .000 93,1478 178,5008 1 -67,4437* 17,8975 ,001 -110,1202 -24,7672
68,3807* 17,8975 ,001 25,7042 111.0572 -135,8243* 17,8975 ,000 -178,5008 -93,1478
48,3807* 17,8975 ,001 -111,0572 -25,7042
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. PLACA = ,6
144
PLACA = 1.1
Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 1 30 2229,9557 134,5230 24,5604 2179,7240 2280,1874 2093,27 2595,64
3 30 2146,7097 114,4016 20,8868 2103,9914 2189,4279 1921,55 2470,06 5 30 2122,7520 102,7867 18,7662 2084,3708 2161,1332 1997,46 2394,41 Total 90 2166,4724 125,4517 13,2238 2140,1971 2192,7478 1921,55 2595,64 i
a. PLACA= 1,1
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
189964,9 1210728 1400693
2 87
89
94982,462 13916,417
6,825 ,002
a. PLACA= 1,1
145
Post Hoc Tests
Multiple Comparison0
Dependent Variable: DENSID
Tukey HSD
(I) ECT (J) ECT
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound 1 3 83,2460* 30,4592 ,021 10,6164 155,8756
5 107,2037* 30,4592 ,002 34,5741 179,8333 3 1 -83,2460* 30,4592 ,021 -155,8756 -10,6164
5 23,9577 30,4592 ,712 -48,6719 96,5873 5 1 -107,2037* 30,4592 ,002 -179,8333 -34,5741
3 -23,9577 30,4592 ,712 -96,5873 48,6719
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. PLACA= 1,1
146
PLACA = 1,5
Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation , Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 1 30 2257,2320 74,6149 13,6227 2229,3704 2285,0936 2116,55 2498,87 3 30 2215,9870 56,7248 10,3565 2194,8056 2237,1684 2079,55 2294,07 5 30 2217,5500 54,0196 9,8626 2197,3787 2237,7213 2093,26 2320,36 Total 90 2230,2563 64,6664 6,8164 2216,7122 2243,8005 2079,55 2498,87
a. PLACA= 1,5
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
32782,541 339392,9 372175,4
2 87
89
16391,271 3901,068
4,202 ,018
a. PLACA = 1,5
147
Post Hoc Tests
Multiple Comparisone Dependent Variable: DENSID Tukey HSD
(I) ECT (J) ECT
Mean Difference
(kJ) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound 1 3 41,2450* 16,1267 .033 2,7910 79,6990
5 39,6820* 16,1267 ,042 1,2280 78,1360 3 1 41,2450* 16,1267 ,033 -79,6990 -2,7910
5 -1,5630 16,1267 ,995 40,0170 36,8910 5 1 -39,6820* 16,1267 ,042 -78,1360 -1,2280
3 1,5630 16,1267 ,995 -36,8910 40,0170
*- The mean difference is significant at the .05 level.
a. PLACA = 1,5
148
PLACA = 2,0
Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 1 30 2408,5067 55,4528 10,1243 2387,8002 2429,2131 2288,65 2526,79 3 30 2360,9030 50,5860 9,2357 2342,0139 2379,7921 2253,46 243729 5 30 2363,3400 72,7786 13,2875 2336,1640 2390,5160 2229,77 2482,42 Total 90 12377,5832 63,6096 6,7050 2364,2604 2390,9060 2229,77 2526,79
a- PLACA = 2,0
ANOVAI
DENSID
Sum of Squares cif Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
43120,758 316989,7 360110,5
2 87
89
21560,379 3643,560
5,917 ,004
a. PLACA = 2,0
149
Post Hoc Tests
Multiple Comparisone
Dependent Variable: DENSID
Tukey HSD
(I) ECT (J) ECT
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound 1 3 47,6037* 15,5854 ,008 10,4405 84,7668
5 45,1667* 15,5854 ,013 8,0035 82,3298
3 1 -47,6037* 15,5854 ,008 -84,7668 -10,4405
5 -2,4370 15,5854 ,987 -39,6002 34,7262 5 1 45,1667* 15,5854 ,013 -82,3298 -8,0035
3 2,4370 15,5854 ,987 -34,7262 39,6002
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. PLACA = 2,0
15()
PLACA = 2,8
Descri ptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 1 30 2520,7920 60,9320 11,1246 2498,0396 2543,5444 2348,79 2659,61 '
3 30 2491,0533 52,0452 9,5021 2471,6193 2510,4873 2340,98 2610,52 5 30 2468,4303 56,4646 10,3090 2447,3461 2489,5146 2277,06 2571,92 Total 90 2493,4252 59,9681 6,3212 2480,8651 2505,9853 2277,06 ' 2659,61
a PLACA = 2,8
A NOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups
Within Groups
Total
41379,326
278680,3
320059,6
2
87
89
20689,663
3203,222
6,459 ,002
a PLACA = 2,8
151
Post Hoc Tests
Multiple Comparisone
Dependent Variable: DENSID
Tukey HSD
(I) ECT (J) ECT
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound 1 3 29,7387 14,6133 ,110 -5,1066 64,5839
5 52,3617* 14,6133 ,002 17,5164 87,2069
3 1 -29,7387 14,6133 ,110 -64,5839 5,1066
5 22,6230 14,6133 ,274 -12,2222 57,4682
5 1 -52,3617* 14,6133 ,002 -87,2069 -17,5164
3 _ -22,6230 14,6133 ,274 -57,4682 12,2222
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. PLACA = 2,8
152
APÊNDICE I
153
ANÁLISE ESTATÍSTICA DA DENSIDADE TOMOGRAFICA PELA
ANALISE DE NIARJANCIA (ANOVA) SEGUNDO A
LARGURA DO CAMPO DE VISÃO (FM)
ANALISE 4- ANOVA PARA FOV ANOVA PARA FOV COM ECT = lmm
PLACA = 0,6 mm
Descriptivesa
DENSID
N Mean Std. Deviation Std. Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound 180 10 1687,7470 58,9307 18,6355 1645,5905 1729,9035 1609,98 1768,13 250 10 1675,8900 85,7703 27,1230 1614,5336 1737,2464 1547,77 1798,66 430 10 1615,0490 69,9658 22,1251 1564,9985 1665,0995 1512,20 1739,50 Total 30 1659,5620 77,0010 14,0584 1630,8094 1688,3146 1512,20 1798,66
a PLACA = ,6
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups
Within Groups
Total
30424,050
141521,3
171945,3
2
27
29
15212,025
5241,529
2,902 ,072
a PLACA = ,6
154
PLACA = 1,1mm
Descripfivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum _ 180 10 2186,7190 67,9347 21,4828 2138,1215 2235,3165 2117,68 2338,33 250 10 2201A260 101,0201 31,9454 2129,1606 2273,6914 2098,97 2354,16 , 430 10 2301,7220 186,5110 58,9800 2168,3001 2435,1439 2093,27 2595,64 Total 30 2229,9557 134,5230 24,5604 2179,7240 2280,1874 2093,27 2595,64
a_ PLACA= 1,1
ANOVie
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
78337,578 446458,8 524796,4
2 27 29
39168,789 16535,510
2,369 ,113
a. PLACA = 1,1
155
PLACA = 1,5mm
Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 10 2279,5720 32,6673 10,3303 2256,2032 2302,9408 2221,25 2331,15 250 10 2276,2330 88,7490 28,0649 2212,7458 2339,7202 2209,79 2498,87 430 10 2215,8910 78,3654 24,7813 2159,8318 2271,9502 2116,55 2338,12 Total 30 2257,2320 74,6149 13,6227 2229,3704 2285,0936 2116,55 2498,87
a. PLACA= 1,5
ANOI/Aa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
25691,919 135762,0 161453,9
2 27 29
12845,959 5028,223
2,555 ,096
a. PLACA= 1,5
156
PLACA = 2,0mm
Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 ' 10 2429,1560 20,1719 6,3789 2414,7259 2443,5861 240020 2458,92 250 10 2423,5610 67,3204 21,2886 2375,4029 2471,7191 2304,39 2526,79 430 10 2372,8030 53,1739 16,8151 2334,7647 2410,8413 2288,65 2462,34 Total 30 2408,5067 55 4528 10,1243 2387,8002 2429,2131 2288,65 2526,79
a. PLACA = 2,0
ANOVR
DENSID Sum of
Squares df Mean Square . Pie. Between Groups Within Groups Total
19277,797
69897,653 89175,450
2
27 29
9638,899 2588,802
3,723 ,037
a. PLACA = 2,0
Post Hoc Tests
157
Multiple Comparisonf
Dependent Variable: DENSID Tukey HSD
(I) FOV (J) FOV
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound 180 250 5,5950 22,7543 ,967 -50,8226 62,0126
430 56,3530 22,7543 ,050 -6,4649E-02 112,7706 250 180 -5,5950 22,7543 ,967 -62,0126 50,8226
430 50,7580 22,7543 ,084 -5,6596 107,1756 430 180 -56,3530 22,7543 ,050 -112,7706 6,465E-02
250 -50,7580 22,7543 ,084 -107,1756 5,6596
a. PLACA = 2,0
PLACA = 2 8mm
Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 10 2540,1220 11,2065 3,5438 2532,1054 2548,1386 2527,83 2565,96 250 10 2557,6130 46,9784 14,8559 2524,0067 2591,2193 2519,76 2659,61 430 10 2464,6410 64,8519 20,5080 2418,2488 2511,0332 2348,79 2550,56 Total 30 2520,7920 60,9320 11,1246 2498,0396 2543,5444 2348,79 2659,61
a. PLACA = 2,8
158
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
48823,697 58844,910
107668,6
2 27 29
24411,849 2179,441
11,201 ,000
a- PLACA = 2,8
Post Hoc Tests
Multiple comparison
Dependent Variable: DENSID
Tukey HSD
(I) FOV (J) FOV
Mean Difference
(I .J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound 180 250 -17,4910 20,8779 ,683 -692562 34,2742
430 75,4810* 20,8779 ,003 23,7158 1272462 250 180 17,4910 20,8779 ,683 -34,2742 692562
430 92,9720* 20,8779 ,000 412068 144,7372 430 180 75,4810* 20,8779 ,003 -127,2462 -23,7158
250 -92,9720* 20,8779 ,000 -144,7372 -41,2068
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. PLACA = 2,8
159
ANOVA FOV PARA ECT = 2,5 mm PLACA = 0,6 mm
Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 10 1621,9290 54,7607 17,3169 1582,7555 1661,1025 1556,43 1708,25 250 10 1592,4800 65,5559 20,7306 1545,5842 1639,3758 1494,84 1675,75 430 10 1561,9460 66,1981 20,9337 1514,5907 1609,3013 1514,42 1668,83 ,
, Total • 30 1592,1183 65,1519 11,8951 1567,7902 1616,4464 1494,84 1708,25
a. PLACA = ,6
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
17991,763 105106,5 123098,3
2 27
29
8995,882 3892,834
2,311 , ,118
a. PLACA = ,6
160
PLACA = 1.1 mm Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 10 2151,1520 892182 282133 2087,3291 2214,9749 2069,53 2343,42 250 10 2163,8470 83,8221 26,5069 2103,8843 2223,8097 2077,52 2326,45 430 10 2125,1300 162 2339 51,3029 2009,0749 2241,1851 1921,55 2470,06
'Total 30 2146,7097 114,4016 20,8868 2103,9914 2189,4279 1921,55 2470,06
a. PLACA = 1,1
ANOVA8
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
7791,045 371752,8 379543,9
2 27 29
3895,523 13768,624
,283 ,756
a. PLACA= 1,1
161
PLACA = 1,5 mm Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 10 2228,5140 52,1283 16,4844 2191,2237 2265,8043 2101,90 2291,04 250 10 2238,7310 44,4020 14,0412 2206,9677 2270,4943 2170,76 2294,07 430 10 2180,7160 59,5639 18,8358 2138,1065 2223,3255 2079,55 2290,27 Total 30 2215,9870 56,7248 10,3565 2194,8056 2237,1684 2079,55 2294,07
a. PLACA= 1,5
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig,
Between Groups Within Groups Total
19182,587 74130,869 93313,456
2 27 29
9591,294 2745,588
3,493 ,045
e. PLACA = 1,5
Post Hoc Tests
162
Multiple Comparisone
Dependent Variable: DENSID Tukey HSD
(I) FOV (J) FOV
Mean Difference
(I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound 180 250 -10,2170 23,4333 ,901 -68,3179 47,8839
430 47,7980 23,4333 ,122 -10,3029 105,8989 250 180 10,2170 23,4333 ,901 -47,8839 68,3179
430 58,0150 23,4333 ,050 -8,5950E-02 116,1159
430 180 -47,7980 23,4333 ,122 -105,8989 10,3029 250 _ -58,0150 23,4333 ,050 -116,1159 8,595E-02
a PLACA= 1,5
163
PLACA = 2,0 mm
Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 2417766-- 180 10 2355,2290 39,2547 12,4134 2327,1479 2383,3101 2285, 50
250 10 2381,2420 45,7881 14,4795 2348,4872 2413,9968 2292,72 2434,62
430 10 2346,2380 62,2385 19,6815 2301,7153 2390,7607 2253,46 2437,29
Total 30 2360,9030 50,5860 9,2357 2342,0139 2379,7921 2253,46 2437,29
a PLACA = 2,0
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups
Within Groups
Total
6609,314
67600,029
74209,343
2
27
29
3304,657
2503,705
1,320 ,284
a PLACA = 2,0
164
PLACA = 2,8 mm
Descriptivesa
DENS ID
N Mean Std. Deviation Std. Error
95% Confidence Interval for Mean
Minimum Maximum Lower Bound Upper Bound 180 10 2511,0340 9,6589 3,0544 2504,1245 2517,9435 2493,20 2526,44 250 10 2510,5380 37,0213 11,7072 2484,0546 2537,0214 2474,81 2610,52 430 10 2451,5880 68,3240 21,6059 2402,7120 2500,4640 2340,98 2560,31 Total 30 2491,0533 52,0452 9,5021 2471,6193 2510,4873 2340,98 2610,52
a. PLACA = 2,8
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups
Within Groups
Total
23363,918
55188,360
78552,278
2
27
29
11681,959
2044,013
5,715 ,009
a. PLACA = 2,8
Post Hoc Tests
165
Multiple Comparison
Dependent Variable: DENSID Tukey HSD
(I) FOV (J) FOV
Mean Difference
(k1) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound
180 250 ,4960 20,2189 1,000 -49,6351 50,6271 430 59,4460* 20,2189 ,018 9,3149 109,5771
250 180 -,4960 20,2189 1,000 -50,6271 49,6351 430 58,9500* 20,2189 ,019 88189 .,, 109 0811 ,
430 180 -59,4460* 20,2189 .018 -109,5771 -9,3149 250 58,9500* , 20 2169 , ,019 -109,0811 -8,8189
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. PLACA =2,6
166
ANOVA FOV PARA ECT= 5 mm PLACA = 0,6 mm
Descriptivesa
DEN SID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 10 1534,9500 66,1324 20,9129 1487,6418 1582,2582 1462,64 1623,39
250 10 1520,0970 58,7032 18,5636 1478,1033 1562,0907 1423,06 1601,51
430 10 1516,1660 75,0090 23,7199 1462,5078 1569,8242 1424,87 1639,00
Total 30 1523,7377 65,1196 11,8892 1499,4216 1548,0537 1423,06 1639,00
a PLACA = ,6
A N OVAa
DEN SID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups
Within Groups
Total
1963,010
121013,1
_ 122976,2
2
27
29
981,505
4481,968
,219 ,805
a. PLACA = ,6
167
PLACA = 1 1 mm Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 10 2131,9010 102,9304 32,5494 2058,2690 2205,5330 2015,64 2313,90 250 10 2131,8480 97,1587 30,7243 2062,3449 2201,3511 1997,46 2284,17 430 10 2104,5070 115,9907 36,6795 2021,5322 2187,4818 1999,34 2394,41 Total 30 2122,7520 102,7867 18,7662 2084,3708 2161,1332 1997,46 2394,41
a. PLACA= 1,1
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups Total
4993,214 301394,8 306388,1
2 27
29
2496,607 11162,772
,224 ,801
a- PLACA = 1,1
168
PLACA = 1,5 mm
Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 10 2239,2460 54,4360 17,2142 2200,3048 2278,1872 2142,11 2320,36 250 10 2198,8020 51,4998 16,2857 2161,9613 2235,6427 2093,26 2279,94 430 10 2214,6020 53,5174 16,9237 2176,3179 2252,8861 2132,76 2285,09 Total 30 2217,5500 54,0196 9,8626 2197,3787 2237,7213 2093,26 2320,36
a. PLACA= 1,5
A N OVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups
Within Groups
Total
8308,946
76316,550
_84625,496
2
27
29
4154,473
2826,539
1,470 ,248
a PLACA= 1,5
169
PLACA = 2,0 mm Descriptivesa
DENSID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 10 2390,8160 84,8186 26,8220 2330,1404 2451,4916 2229,77 2482,42 250 10 2359,7150 60,6631 19,1834 2316,3192 2403,1108 2245,76 2440,35 430 10 2339,4890 68,6114 21,6968 2290,4074 2388,5706 2248,25 2424,25 Total 30 2363,3400 72,7786 13,2875 2336,1640 2390,5160 2229,77 2482,42
a. PLACA = 2,0
ANOVAa
DENSID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups Within Groups
, Total
13369,414 140235,5 153604,9
2 27 29
6684,707 5193,908
1,287 ,292
a. PLACA = 2,0
170
PLACA = 2,8 mm
Descriptive?
DEN SID
95% Confidence Interval for Mean
N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 180 10 2499,0440 38,5632 12,1948 2471,4575 2526,6305 2462,54 2571,92
250 10 2472,0900 16,2357 5,1342 2460,4757 2483,7043 2440,62 2491,04
430 10 2434,1570 78,4930 24,8217 2378,0065 2490,3075 2277,06 2544,43
Total 30 2468,4303 56,4646 10,3090 2447,3461 2489,5146 2277,06 2571,92
a PLACA = 2,8
A N OVAa
DEN SID
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups
Within Groups
Total
21252,511
71206,914
92459,425
2
27
29
10626,256
2637,293
4,029 ,029
a PLACA = 2,8
Post Hoc Tests
171
Multiple Comparison
Dependent Variable: DENSID Tukey HSD
(I) FOV (J) FOV
Mean Difference
(1-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound 180 250 26,9540 22,9665 .479 -29,9696 83,6976
430 64,8870* 22,9665 .023 7,9434 121,8306 250 180 -276,9540 22,9665 ,479 -83,8976 29,9896
430 37,9330 22,9665 ,242 -19,0106 94,8766 430 180 -64,8870* 22,9665 ,023 -121,8306 -7,9434
250 -37,9330 22,9665 ,242 -94,8766 19,0106
*. The mean difference is significant at the .05 level.
a. PLACA 2,8
172