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

minalm0 insual EMMA. Nimomi0

a 2

C

10 9

A

•Ira 70

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/10 9 ,Asio, 7,1 asal LIU 6 'Llr

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.

.111.1111111111111110 6116601 _

1920

..11.1.111.. 998 1927

--------- 1

r.■ :wen W. An. WA..

/j 17 EZ PI IS2 1:15M

113 in *Win Li Xi

• CO •1K ■,■•

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

'

alINV -t11.1 .idAmmic,A .4diamidimaidaa...¡A

'Imiotoki010041.10.1 1.A.010,,wwidoocia4.10wiA r 1190 .0:01agirigiliti -

p —.-

WWWWAiii +moillta

1- le:- alga - —4111 flea.....mo am. J

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

r• -•

0 ;0 R Ee'D '13 1

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

• MUM • •M

MMEM

ENEM

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05 •1111111=1111111111111 MENEM= S1111111111111111111111111

ME11111•111Mni MEMNON

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1491 1654

1141 1825

33 1660

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

Ii

180

,ta,957.2.

1166.1,11,0

.11 ,z3tra:

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APÊNDICE

114

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PLACA ÓSSEA DE 2,2 min

FOV 250 5 mm

1 mm

2.5 mm

5 mm

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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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11.

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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