Ваша корзина
пуста
Перейти в корзину

Персонализированный подход к планированию лечения пациентов с заболеваниями височно-нижнечелюстного сустава (внчс) по данным современной трёхмерной диагностики (клкт, мскт)

Авторы:
Чибисова Марина Анатольевна, Ермолаева Л.А., Ильин Ф.Ю., Куюмчьян C.Ю., Придвижкина Т.С., Павлов А.В.
Научно-практический журнал Институт Стоматологии №2 (103), июнь 2024
стр. 36-38
Стоимость:
Бесплатно
(в формате PDF)
Аннотация
Височно-нижнечелюстной сустав (ВНЧС) — уникальный сустав человеческого организма. Учитывая его сложную анатомию и физиологию, диагностика патологии ВНЧС требует комплексного клинического и инструментального обследования. Персонализированный подход при диагностике и лечении пациентов с патологией ВНЧС можно выразить в новейших стандартах лучевой диагностики. Такие методы, как КЛКТ и МСКТ, для выявления заболеваний ВНЧС, представляют собой уникальную трёхмерную визуализацию анатомических особенностей строения сустава в норме и при патологии. При помощи персонализированных алгоритмов диагностики, планирования лечения и наблюдения за пациентом после лечебных мероприятий реализуется эффективный способ лечения и профилактики заболеваний височно-нижнечелюстного сустава.
Аннотация (англ)
The temporomandibular joint (TMJ) is a complex and unique joint of the human body. Given its complex anatomy and physiology, the diagnosis of TMJ pathology also requires a comprehensive clinical and instrumental examination. Personalized approach in medicine is the 4P model. The basis of 4P-medicine model consists of personalization (individual approach to each patient), participation (patient’s interest in treatment), prevention (prevention of disease manifestation) and prediction (prediction of possible disease manifestation) in diagnostic and therapeutic aspects. A personalized approach to the diagnosis and treatment of patients with TMJ pathology can be expressed in the latest standards of x-ray diagnostics. Such methods as CBCT and MSCT for the detection of TMJ diseases represent a unique three-dimensional visualization of the joint`s structure anatomical features in normal and pathological conditions. With the help of personalized algorithms for diagnosing, treatment planning and patient`s status screening after treatment realizes an effective method of treatment and prevention of temporomandibular joint diseases.
Ключевые Слова
КЛКТ, МСКТ, ВНЧС, персонализация, предикция, превенция, партисипация, 4П-медицина.
Ключевые Слова (англ)
CBCT, MSCT, TMJ, Personalization, Prediction, Prevention. Participation, 4P-medicine model.
Список литературы
/ REFERENCES:
1. Almășan O, Leucuța DC, Hedeșiu M, Mureșanu S, Popa ȘL. Temporomandibular Joint Osteoarthritis Diagnosis Employing Artificial Intelligence: Systematic Review and Meta-Analysis. J Clin Med. 2023 Jan 25;12(3):942. doi: 10.3390/jcm12030942. PMID: 36769590; PMCID: PMC9918072.
2. Al-Tayar B, Al-Somairi MAA, ALshoaibi LH, Wang X, Wang J, Liu J, Al-Tayar B, An X, Si Q. Impact of molar teeth distalization by clear aligners on temporomandibular joint: a three-dimensional study. Prog Orthod. 2023 Jul 17;24(1):25. doi: 10.1186/s40510-023-00474-3. PMID: 37455279; PMCID: PMC10350446.
3. Bianchi J, de Oliveira Ruellas AC, Gonçalves JR, Paniagua B, Prieto JC, Styner M, Li T, Zhu H, Sugai J, Giannobile W, Benavides E, Soki F, Yatabe M, Ashman L, Walker D, Soroushmehr R, Najarian K, Cevidanes LHS. Osteoarthritis of the Temporomandibular Joint can be diagnosed earlier using biomarkers and machine learning. Sci Rep. 2020 May 15;10(1):8012. doi: 10.1038/s41598-020-64942-0. PMID: 32415284; PMCID: PMC7228972.
4. Farook TH, Dudley J. Automation and deep (machine) learning in temporomandibular joint disorder radiomics: A systematic review. J Oral Rehabil. 2023 Jun;50(6):501-521. doi: 10.1111/joor.13440. Epub 2023 Mar 9. PMID: 36843391.
5. Friedlander-Barenboim S, Hamed W, Zini A, Yarom N, Abramovitz I, Chweidan H, Finkelstein T, Almoznino G. Patterns of Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) Utilization by Various Dental Specialties: A 4-Year Retrospective Analysis from a Dental and Maxillofacial Specialty Center. Healthcare (Basel). 2021 Aug 13;9(8):1042. doi: 10.3390/healthcare9081042. PMID: 34442182; PMCID: PMC8392371.
6. Hung KF, Ai QYH, Wong LM, Yeung AWK, Li DTS, Leung YY. Current Applications of Deep Learning and Radiomics on CT and CBCT for Maxillofacial Diseases. Diagnostics (Basel). 2022 Dec 29;13(1):110. doi: 10.3390/diagnostics13010110. PMID: 36611402; PMCID: PMC9818323.
7. Ito S, Mine Y, Yoshimi Y, Takeda S, Tanaka A, Onishi A, Peng TY, Nakamoto T, Nagasaki T, Kakimoto N, Murayama T, Tanimoto K. Automated segmentation of articular disc of the temporomandibular joint on magnetic resonance images using deep learning. Sci Rep. 2022 Jan 7;12(1):221. doi: 10.1038/s41598-021-04354-w. PMID: 34997167; PMCID: PMC8741780.
8. Jha N, Lee KS, Kim YJ. Diagnosis of temporomandibular disorders using artificial intelligence technologies: A systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2022 Aug 18;17(8):e0272715. doi: 10.1371/journal.pone.0272715. PMID: 35980894; PMCID: PMC9387829.
9. Kim YH, Shin JY, Lee A, Park S, Han SS, Hwang HJ. Automated cortical thickness measurement of the mandibular condyle head on CBCT images using a deep learning method. Sci Rep. 2021 Jul 21;11(1):14852. doi: 10.1038/s41598-021-94362-7. PMID: 34290333; PMCID: PMC8295413.
10. Kim JY, Kim D, Jeon KJ, Kim H, Huh JK. Using deep learning to predict temporomandibular joint disc perforation based on magnetic resonance imaging. Sci Rep. 2021 Mar 23;11(1):6680. doi: 10.1038/s41598-021-86115-3. PMID: 33758266; PMCID: PMC7988137.
11. Lee YH, Won JH, Kim S, Auh QS, Noh YK. Advantages of deep learning with convolutional neural network in detecting disc displacement of the temporomandibular joint in magnetic resonance imaging. Sci Rep. 2022 Jul 5;12(1):11352. doi: 10.1038/s41598-022-15231-5. PMID: 35790841; PMCID: PMC9256683.
12. Patil S, Albogami S, Hosmani J, Mujoo S, Kamil MA, Mansour MA, Abdul HN, Bhandi S, Ahmed SSSJ. Artificial Intelligence in the Diagnosis of Oral Diseases: Applications and Pitfalls. Diagnostics (Basel). 2022 Apr 19;12(5):1029. doi: 10.3390/diagnostics12051029. PMID: 35626185; PMCID: PMC9139975.
13. Talmaceanu D, Lenghel LM, Bolog N, Hedesiu M, Buduru S, Rotar H, Baciut M, Baciut G. Imaging modalities for temporomandibular joint disorders: an update. Clujul Med. 2018 Jul;91(3):280-287. doi: 10.15386/cjmed-970. Epub 2018 Jul 31. PMID: 30093805; PMCID: PMC6082607.
14. Yu W, Jeon HH, Kim S, Dayo A, Mupparapu M, Boucher NS. Correlation between TMJ Space Alteration and Disc Displacement: A Retrospective CBCT and MRI Study. Diagnostics (Basel). 2023 Dec 25;14(1):44. doi: 10.3390/diagnostics14010044. PMID: 38201353; PMCID: PMC10802894.

Другие статьи из раздела «Клиническая стоматология»

  • Комментарии
Загрузка комментариев...