Scansione 3D del volto mediante set up fotogrammetrico custom-built per l’ortodonzia

 
Ortodonzia Digitale, Scansione Facciale, Ingegneria Medica

 
I dati per questo caso studio ci sono stati gentilmente forniti da Hans Wellens, ortodontista Belga che ha ottenuto un Ph.D. alla Radboud University Nijmegen dei Paesi Bassi. Il progetto è stato realizzato con la collaborazione dei ricercatori Hanne Hoskens, Peter Claes, Anne Marie Kuijpers-Jagtman, e Alejandra Ortega-Castrillón, provenienti da diverse università del Belgio e dei Paesi Bassi.
L’articolo è stato recentemente pubblicato nell’American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics, (Volume 158, Issue 2, Agosto 2020).

È possibile scaricare il paper completo a questo link.

Obiettivi del progetto

Il progetto puntava a sviluppare un set up fotogrammetrico personalizzato per la scansione 3D del volto da utilizzare per la diagnosi ortodontica e la pianificazione di trattamenti mirati. Quest’ultimo intendeva presentarsi come alternativa più economica pur mantenendo prestazioni competitive rispetto ad altre soluzioni hardware già disponibili sul mercato.
I ricercatori hanno confrontato il loro sistema personalizzato “Stereo-Face 3D” o “SF3D”, con l’ultima tecnologia all’avanguardia di 3dMD, la 3dMDFace. In particolare, hanno testato i due sistemi sia con un gruppo di 30 soggetti che con la testa di un manichino in modo da valutare e confrontare il loro livello di precisione e affidabilità.

Sistemi utilizzati

L’impianto SF3D presentato nel progetto è stato ideato e costruito da Hans stesso ed era composto da 14 fotocamere reflex Canon EOS 1200D equipaggiate con obiettivi Canon 18-55 mm EF-S (Fig. 1). Le fotocamere sono state montate in modo circolare su un telaio quadrato in alluminio in modo da poter catturare meglio il volto umano. Il telaio era a sua volta collegato ad un supporto assemblato su ruote, il quale ha fornito una superficie di lavoro su cui porre computer, interruttori e alimentatori.
Oltre alle camere, il telaio supportava anche 3 pannelli LED controllati da remoto per limitare la presenza di ombre in fase di scatto. Il posizionamento del paziente è stato facilitato da 2 laser a diodi su entrambi i lati di uno specchio posto al centro del telaio, mentre punti laser a pattern casuale fornivano maggior texture, fondamentale per la buona riuscita della ricostruzione 3D dei volti.

 
Il settaggio e gli scatti delle fotocamere venivano controllati con il Smart Shooter 3 GRID software, mentre le immagini importate sono state processate utilizzando 3DF Zephyr Pro 4.002 (ora dismesso).
Quattro target codificati di 3DF Zephyr posizionati su una fascia hanno permesso la corretta scalatura dei modelli. La fascia veniva posizionata alta sulla fronte dei pazienti, cercando al tempo stesso di assicurare che i target fossero visibili da un numero sufficiente di fotocamere.
L’altra soluzione disponibile sul mercato e testata per effettuare un confronto era il 3dMDFace, un sistema ibrido di stereofotogrammetria a luce strutturata composto da 3 coppie (stereo) di 2 fotocamere ciascuna: una coppia è posizionata centralmente davanti al paziente, mentre le altre due sono posizionate su entrambi i lati.

Acquisizione dati

Lo step successivo è stato quello di testare entrambe le soluzioni mediante la scansione di un gruppo di studio di 30 volontari appartenenti ad etnie diverse, reclutati dall’Ospedale Universitario Gasthuisberg di Leuven, Belgio.
I partecipanti dovevano soddisfare molteplici prerequisiti, i quali, insieme alla distribuzione dell’età e del sesso del campione in questione, possono essere trovati nel paper completo (Wellens et al., p. 291). Per tenere conto della natura altamente variabile delle espressioni del viso, i ricercatori hanno ripetuto le acquisizioni fotografiche tre volte di seguito per ciascun individuo.
Oltre al gruppo di studio, una testa di un manichino è stata scansionata tre volte di seguito e con entrambi i sistemi, col fine di valutarli in uno scenario in assenza di variabilità biologica (Fig. 2-3).

Fig. 3. Screenshot della mesh colorata (sx) e della geometria (dx) 3D della testa di manichino generate con 3DF Zephyr.

Successivamente, tutti i modelli sono state analizzati utilizzando MeshMonk, un software open source che consente di mappare maschere antropometriche su una data superficie facciale 3D.

Risultati finali

In media, le mesh generate con il sistema SF3D avevano circa 350,000 vertici, mentre quelle generate con il sistema 3dMDFace ne avevano circa 34,000 (Fig. 4). Tuttavia, la fascia con i target di 3DF Zephyr utilizzata nello SF3D ha costretto a ridurre l’area della fronte ai fini dell’analisi, in modo da poter confrontare tutte le mesh generate da entrambe le soluzioni.

 
Secondo l’articolo, la convalida dei sistemi ha mostrato che “i valori di variabilità del setup qui presentato erano competitivi a quelli del sistema commerciale all’avanguardia ad un livello di investimento più conveniente”.
Più nello specifico, la variabilità di intra-sistema delle forme espressa in RMSE (root-mean-square error) per il 3dMDFace e il SF3D era rispettivamente di 0.52 ± 0.07 mm e di 0.44 ± 0.16 mm, e i valori corrispondenti per la testa del manichino erano rispettivamente di 0.42 ± 0.02 mm e di 0.29 ± 0.03 mm. I valori di variabilità di inter-sistema in RMSE erano di 1.6 ± 0.34 mm per il gruppo di studio e di 1.38 mm per la testa di manichino.
Si prega di fare riferimento alla tabella II del paper (Wellens et al, p. 296) per l’elenco completo dei valori.

 
In sintesi, i risultati finali hanno dimostrato che il sistema personalizzato SF3D era leggermente più preciso e più variabile del 3dMDFace, e le sue prestazioni complessive corrispondevano e, a volte, superavano quelle del 3dMDFace.

Ulteriori informazioni, incluso un video dimostrativo, possono essere trovate nel project log dell’autore su Researchgate a questo link.