Von der Zahnhartsubstanz zur digitalen Simulation: Analyse nicht ionisierender Kariesdiagnostik durch digitale Zwillinge

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Dr. Katrin Heck; Professor Dr. Alwin Kienle; Dr. Elias Walter
• Fachliche Zuordnung: Zahnheilkunde; Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 494559609

Das vorliegende Projekt zielt darauf ab, die optische Kariesdiagnostik im kurzwelligen Infrarotbereich (SWIR) durch Transillumination und Remission (Reflexion) mithilfe digitaler Zwillinge zu analysieren, zu objektivieren und zu optimieren. Digitale Zwillinge, virtuelle Replikate realer Objekte/Vorgänge, ermöglichen es, die Darstellung gesunder und kariöser Zahnhartsubstanzen unter Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren (u.a. Wellenlänge, Kariesart/-ausdehnung) zu untersuchen und dreidimensional zu simulieren. Durch die Simulation der Lichtausbreitung in Zähnen in klinisch relevanten Szenarien sollen die Mechanismen der Darstellung in der Bildgebung besser verstanden und die Kariesdetektion valider und zuverlässiger werden. Um dies zu erreichen, werden die optischen Eigenschaften von Zahnhartsubstanzen wie Dentin und Schmelz umfassend gemessen, um das Grundlagenwissen zur Lichtausbreitung in Zahngewebe zu erweitern und simulationsgestützte Modelle zu entwickeln. Zudem werden automatisierte Algorithmen und neuronale Netze entwickelt, um Zahnstrukturen und Kariesläsionen in mikrotomographischen Aufnahmen (gammaCT), die hochaufgelöste 3D-Bilder liefern, präziser und schneller zu segmentieren. Diese KI-Modelle sollen die Analysezeit verkürzen und die Verwendung von gammaCTs als hochauflösendes Verfahren in der Kariesdiagnostik standardisieren. Sie dienen zudem der objektiven Analyse von Transillumination- und Remissionsaufnahmen sowie der Entwicklung digitaler Zwillinge. Zur Objektivierung von SWIR-Aufnahmen erfolgt eine Analyse standardisierter Bildeigenschaften (Radiomics) mit statistischen Vergleichen und hierarchischer Clusteranalyse, um Kariesgrößen und -lokalisationen spezifischen Bildmustern zuzuordnen. Diese Analyse wird durch morphologische Untersuchungen der Zahnoberflächen ergänzt, um den Einfluss der Oberflächenmorphologie auf die Kariesdarstellung zu quantifizieren und die Mechanismen dieser Darstellung zu beleuchten. Dies könnte zur Erklärung der hohen Rate an falsch-positiven Befunden in Remissionsaufnahmen beitragen. Für In-silico-Analysen wird ein Monte-Carlo-Code entwickelt, der die Lichtausbreitung in einem komplexen Zahnmodell unter verschiedenen Bedingungen simuliert. Damit können systematische Untersuchungen durchgeführt werden, um den Einfluss einzelner Zahn- und Modellkomponenten zu analysieren. Abschließend soll auf Basis dieser Messungen und Analysen ein optischer digitaler Zwilling entwickelt werden, der die Lichtausbreitung im Zahn und die Darstellung kariöser Läsionen realistisch nachbildet. Durch die Modifikation von Zahnform, -struktur und Kariesmerkmalen können klinische SWIR-Bilder simuliert werden. Diese digitale Nachbildung ermöglicht die Identifikation von Faktoren, die die Genauigkeit der Kariesdiagnostik beeinflussen, und trägt so zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit bei, indem sie fundierte Einblicke in die Darstellung kariöser Strukturen durch nicht-invasive optische Methoden bietet.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen