Expansion and Automation of the Unified Import System for Composite Skulls in OrtogOnBlender
Introduction
Lançado no ano de 2017, o OrtogoOnBlender passou ao longos dos nos, de uma ferramenta de estudo para uma ferramenta de planejamento cirurgico de facto utilizada por cirurgiões de 37 países e já amplamente publicada em journals por revisão por pares, abordando não somente, mas principalmente, procedimentos na região da face humana.
Há um ano foi implementada a primeira versão da ferramenta unificada de importação do crânio composto. É importante explicar, para que isso não se perca no tempo, quais eram as dificuldades da época e como essa abordagem representou grande progresso.
Nos primórdios do desenvolvimento do OOB, em 2017, o desafio era a conversão da arquivos DICOM em objetos 3D, ou seja, de uma sequência de imagens (voxel data) para uma malha 3D. Isso foi conquistado com o DicomToMesh (https://github.com/eidelen/DicomToMesh) em uma interface primitiva dentro do Blender, onde o usuário indicava o local da tomografia e quais seriam os fatores (escala Hounsfield) a serem reconstruídos. Inicialmente o processo de preenchimento era manual (https://www.ciceromoraes.com.br/doc/pt_br/OrtogOnBlender/OrtogOnBlender_Como_Funciona.html?highlight=mand%C3%ADbula#manual), mas posteriormente foi implementada uma abordagem automatizada, baseada em um banco de dados de tomógrafos [Moraes_et_al_2021_f]. Embora se trate de uma ferramenta muito bem desenvolvida, a implementação do DicomToMesh em sistemas operacionais diferentes, via OOB, gerou alguns problemas de incompatibilidade e motivou o uso de uma solução baseada em Python (VTK+SimpleITK), o que demandava menos esforços na portagem do sistema [Moraes_et_al_2021b_f].
Tais ferramentas representaram um grande avanço, pois centralizavam o trabalho em apenas um software, não sendo mais necessário que passos fossem efetuados em aplicações externas como o InVesalius (https://invesalius.github.io/) ou Slicer (https://www.slicer.org/), embora o OOB tenha mantido uma ligação com o segundo até hoje a nível de script. O fato é que, mesmo com tais avanços uma etapa do processo, a segmentação, demandava significativos conhecimento e esforço por parte do usuário. Inicialmente foi desenvolvida uma ferramenta de segmentção da mandíbula baseada em pontos anatômicos (https://www.ciceromoraes.com.br/doc/pt_br/OrtogOnBlender/OrtogOnBlender_Como_Funciona.html?highlight=mand%C3%ADbula#teeth-touched), que chegava a funcionar em uma porcentagem significativa de casos, mas apresentava alguns problemas de limite de estrutura, geralmente a mais, bem como a própria necessidade de posicionar manualmente os pontos anatômicos, o que poderia servir para usuários iniciantes, mas era ignorado pelos mais avançados, que optavam por segmentar a anatomia manualmente, julgando essa abordagme mais prática. Para a substituição dos dentes da tomografia pelo escaneamento intraoral (IOS), oporcesso era mais simpes e prático. Dada a segmentação da tomografia em três etapas, sendo elas a face, o crânio e dentes (parte mais densa dos osso), uma ferramenta de corte lateral foi implementada para que o usuário, manualmente, escolhess qual era a região dos dentes a ser extraída, para alinhamento posteior do IOS (https://www.ciceromoraes.com.br/doc/pt_br/OrtogOnBlender/Protocolo_Planejamento_Ortognatica.html#preparo-e-uniao-dos-dentes-alinhados-ao-cranio).
O porte de ferramentas externas como a reconstrução de tomografias computadorizadas, bem como a implementação de comandos específicos usando o Python para Blender (bpy) representou uma grande evolução e simplificação do processo de planejamento cirúrgico, e embora muito do mesmo demandasse intervenção manual por parte do usuário, foi possível desenvolver um protocolo de planejamento de cirurgia ortognática dentro de apenas uma interface gráfica, baseada em software open source e gratuito [Moraes_et_al_2020_f].
Além da possibilidade de recontruir esturturas anatômicas, outro recurso presente no OOB desde há alguns anos é a cefalometria, tanto a Arnett, quanto a USP (https://www.ciceromoraes.com.br/doc/pt_br/OrtogOnBlender/OrtogOnBlender_Como_Funciona.html?highlight=usp#cephalometry). A projeção de esturturas faciais, tanto para o tecido mole quanto para a face, é uma solução que nasceu no OOB, foi publicada em artigo revisado por pares [Abdullah_et_al_2022_f], recebeu atualizações de dados com populações diversas [Moraes_and_Suharschi_2022_f] e acabou se conveterndo em ferramenta disponível no addon.
Em relação à inteligência artificial, a primeira ferramenta desenvolvida foi uma focada na segmentação dos dentes em IOS baseada no MeshSegNet [Moraes_and_Dakir_2021_f], incorporada ao core do OOB. Posteriormente foi testada uma solução múltipla, que alinhava a tomografia ao plano de Franfurt, posicionava uma série de pontos anatômicos e fazia a segmentação automática de algumas peças anatômicas, como a mandíbula e via respiratória. Ainda que fosse altamente dependente do Slicer, a ferramenta era chamada via OOB, bastando indicar o local onde os arquivos DICOM estavam armazenados [Moraes_et_al_2024_f].
Modular e redundante
USP vê, mas tem limitações, pode receber plug de outras cefalometrias.
Tempo passivo.
Windows levemente inferior, além de ter os bloqueios, resolvíveis via PowerShell como admin.
References
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Moraes, C., Schreiner, T., Startek, B., & Beaini, T. L. (2024). Alinhamento em Frankfurt, Colocação de Pontos Anatômicos e Segmentação do Crânio por Inteligência Artificial no OrtogOnBlender. figshare. https://doi.org/10.6084/M9.FIGSHARE.25140020
Moraes, C., & Suharschi, I. (2022). Mensuração de Dados Faciais Ortográficos em Moldavos e Comparação com Outras Populações. figshare. https://doi.org/10.6084/M9.FIGSHARE.20089754
Moraes, C., & Dakir, I. (2021). Segmentação Automática dos Dentes com o MeshSegNet e o OrtogOnBlender. figshare. https://doi.org/10.6084/M9.FIGSHARE.14850105