Zusammenfassung
Hintergrund
Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) verwendet werden Spurenelementkonzentrationen in Feststoffe zu messen , Flüssigkeiten und Gasen, mit einer räumlichen Auflösung und absolute quantifaction ist möglich, bis auf wenige Teile pro Million Konzentrationsniveaus. Einige Anwendungen von LIBS nicht unbedingt erfordern eine genaue, quantitative Messungen. Dazu gehören Anwendungen in der Zahnmedizin, die sind eher "identifizieren-and-Art" Natur - z.B. Identifizierung der Zähne von Karies betroffen.
Methoden
Ein Ein-Faser Lichtabgabe /Sammelanordnung für LIBS-Analyse verwendet wurde, die im Prinzip selbst in vitro /in vivo
Anwendungen in einer Zahnarztpraxis für Routine verleiht. Eine Reihe von Bewertungsalgorithmen für LIBS-Daten können die Ähnlichkeit des Spektrums zu beurteilen, verwendet werden, an bestimmten Probenorten gemessen, mit einem Trainingssatz von Referenzspektren. Hier hat sich die Beschreibung auf einen Mustererkennungsalgorithmus beschränkt, nämlich die sogenannte Mahalanobis-Distanz-Methode.
Ergebnisse
das Plasma erzeugt wird, wenn der Laserimpuls die Probe ablatiert (in vitro
/in vivo
) wurde spektral analysiert. Wir haben gezeigt, dass die Mahalanobis-Distanz Mustererkennungsalgorithmus verwenden, wir unzweideutig die Identität von einem "unbekannten" Zahnprobe in Echtzeit bestimmen kann. Basierend auf Einzelspektren aus der Probe erhalten, könnte der Übergang von Karies betroffen gesundes Zahnmaterial unterschieden werden, mit hoher räumlicher Auflösung.
Schlussfolgerungen
Die Kombination von LIBS und Mustererkennungsalgorithmen stellt ein potenziell nützliches Werkzeug für Zahnärzte für schnelle Materialidentifikation Probleme, wie zum Beispiel die genaue Steuerung der Laserbohren /Reinigungsprozess | Elektronische Zusatzmaterial
die Online-Version dieses Artikels (doi:.. 10 1186 /1472-6831-1 -1) enthält zusätzliches Material, das autorisierten Benutzern zur Verfügung
Hintergrund
Zahlreiche Techniken wurden entwickelt, Karies zu untersuchen. viele von diesen wurden beispielsweise überprüft von Murray [1] und Niemz [2]. Allerdings sind die meisten vielversprechenden einige neu aufkommende technologische Erkenntnisse in der analytischen Spektroskopie, einschließlich Laser-Fluoreszenz (bereits eine kommerzielle Diagnosesystem KaVo DIAGNOdent
verfügbar ist) [3, 4], Digital Imaging Faseroptik Durchleuchtungs [4, 5], abgestimmt-Öffnung Computertomographie [6, 7] und digitale Radiographie [6, 8]. Die große Empfindlichkeit einiger dieser Verfahren erlaubt den Nachweis von Karies bei früheren Stadium als herkömmliche Verfahren [1, 2, 9]. Leider kann keine dieser Techniken, die normalerweise für die Echtzeit-Detektion von entmineralisiertem Zahnschmelz /Dentin verwendet werden (mit Verlust von Kalzium Ca begleitet
und Phosphor P
[10]), mit Karies verbunden ist, direkt bei der Anwendung von Laserbohren.
in den letzten Jahren Forschungsgruppen besonders in Deutschland haben gezeigt, dass der Einsatz von Femtosekunden-Laser können eine Alternative zur klassischen mechanischen Bohrtechniken präsentieren berührungslosen Bohrern in der Zahnheilkunde zu realisieren [2, 11, 12]. Während intriguingly elegant, Femtosekunden-Laserbohren erfährt immer noch Probleme mit Abtragseffizienz [11, 12]. Zum Beispiel verwenden einige Zahnärzte Er: YAG-Laser [12, 13], die vor kurzem von der US Food and Drug Administration (FDA) für den Einsatz am Menschen [14] genehmigt. Er: YAG-Laser haben eine höhere Effizienz als andere, derzeit verfügbaren Femtosekundenlasersysteme. Jedoch drill Bereiche von Er behandelt: YAG-Laser enthalten gelegentlich langen Risse, die durch plötzliche Verdampfung des Wassers in dem Zahngewebe auftreten [11, 12, 15]. Dies kann in rauen Zahnoberflächen mit tiefen Rissen führen, bis zu 300 & mgr; m; deren Vorhandensein und das Ausmaß wurden unter Verwendung von Farbstoffpenetrationstests nachgewiesen [2]. Wegen solcher Risse können Säuren auf den Zahn eindringen und kann die Quelle von neuen kariöse Läsionen sein. Obwohl einige Autoren berichteten, dass Mikrorisse [13, 14, 16] vermeidbar sind, ist es offensichtlich, dass ihr Aussehen auf die spezifischen Abtragungsbedingungen abhängt; derzeit ein gemeinsamer Konsens ist das Auftreten von Rissen in Bezug auf nicht zu existieren scheinen (siehe Eguro et al
[17]). Auf der anderen Seite ist berichtet worden, dass die Laserwellenlänge von der IR /sichtbaren UV Veränderung weitgehend das Problem der mechanischen Belastung überwinden kann, was das Problem verursacht, [18]. Daher ist trotz der gegenwärtigen Probleme ist es wahrscheinlich, dass in naher Zukunft mit weiteren Entwicklung neuartiger Lasersysteme, die klinische Anwendung von Femtosekunden-Impulslaserbohren als echte Alternative entstehen kann mechanisch /Er: YAG-Laser Zahnbehandlung. Somit, unabhängig von der letztendlich Lasersystem ausgewählt werden Verfahren benötigt, um den Bohrvorgang zu überwachen.
Hier schlagen wir ein Verfahren basiert auf der Technik der Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS), fähig zum Überwachen der Laser Bohrvorgang durch Überwachen und die Leucht Plasma Analyse - in vivo
und in Echtzeit; wodurch eine präzise Steuerung der abgetragenen Materials erreicht werden. In der Zahnarztpraxis, in der Regel mehr gesundes Gewebe als letztlich notwendig wird entfernt. Die Überwachung hängt vor allem von einem Faktor "Mensch" - die visuelle Inspektion durch den Zahnarzt. Das Plasma, das spektral werden kann erstellt wird während der Ablation unter Verwendung von kurzen Laserpulsen, analysiert, um eine Ein-Faser Licht Lieferung und Sammelsystem
Um die spektroskopische Analyse der laserinduzierten Plasmen verwenden, Informationen über die Karies zu erhalten. - Zustand der Zahngewebe, wurde zuerst von Niemz [2] und Kohns [12] vorgeschlagen. Ihre Studien nur die spektroskopische Untersuchung von Spektrallinien von Calcium (Intensität und Linienbreite) beteiligt. Jedoch unter Verwendung von nur wenigen Spektrallinien eines einzelnen Elements bekannt ist potentiell eine Quelle von großen Fehlern in jedem Laseranalysetechnik wie LIBS sein. Unseres Wissens hat es keine Studie, mit Ausnahme von unserer Gruppe [21], um gleichzeitig die spektrale Information aus mehr als einem Element ausnutzen, aus Matrix und nicht-Matrixelemente, zwischen gesunden und kariösen Gewebe zu unterscheiden. Dieser neuartige Ansatz bildet einen Teil unserer gegenwärtigen Untersuchung. Die Unterscheidung zwischen gesunden und kariösen Gewebe können sehr empfindlich sein, wenn spektralen Daten von einem Paar zu nutzen, oder sogar mehr als ein Paar, von geeigneten Elemente in Form von Linienintensitätsverhältnisse mit einem Mustererkennungsalgorithmus kombiniert.
Kariöse /gesunder Zahn Material kann durch die Abnahme der Matrixelemente (Ca
und P
) und /oder die Erhöhung der nicht-Matrixelemente (typischerweise Li
, Sr
, Ba
, Na identifiziert werden
,
Mg, Zn
und C
) unter Verwendung von Mustererkennungsalgorithmen. Dieses Analyseverfahren kann mit räumlicher Auflösung durchgeführt werden. Seitliche Präzision der Größenordnung von 100 bis 200 & mgr; m, während Tiefenprofilierung auf weniger als 10 & mgr; m genau ist. Also im Prinzip ergibt die Kombination von LIBS und einem Mustererkennungsalgorithmus Zahnärzte ein leistungsfähiges Werkzeug für eine genaue Echtzeit-Überwachung und Identifizierung von Karies befallene Gewebe oder dentalen Restaurationsmaterialien im Laufe des Laserbohrens.
Als Kenntnis Vorsicht wie wir von Anfang an zu betonen, dass der Laser in dieser Studie verwendet wurden, nämlich ein Nd: YAG-Laser bei seiner fundamentalen Wellenlänge arbeitet und Impulse von Nanosekunde Dauer, die höchstwahrscheinlich nicht die Laser der Wahl für die tatsächlichen in vivo
Laserbohren von Zähnen. Darüber hinaus wurden bisher keine vollständige klinische Versuche durchgeführt, nur eine einzige in vivo
Messung wurde an einem Zahn eines Freiwilligen durchgeführt. Daher sind die hier vorgelegten Ergebnisse als Beweis des Prinzips gesehen werden sollte, anstatt die Bereitstellung eines voll entwickelten Technik unmittelbar anwendbar in der Zahnarztpraxis.
Verfahren und Materialien
Bei der Laser-Emissionsspektrometrie nutzt man die hohe Leistungsdichten, die durch die Strahlung von einem gepulsten Laser Fokussierung (normalerweise bei einer einzigen, festen Wellenlänge arbeitet), eine leuchtende Mikroplasma aus dem Analyten (feste, flüssige und gasförmige Proben) zu erzeugen. In guter Näherung ist die Plasmazusammensetzung repräsentativ für die elementare Zusammensetzung des Analyten. In den dreißig Jahren oder so seit seiner Gründung das Potenzial von LIBS als analytisches Werkzeug realisiert worden ist, zu einer ständig wachsenden Liste von Anwendungen führen, sowohl für die Analyse im Labor und Industrieumgebungen [19, 20]. Wir möchten zu beachten, dass die Ablation von Zahngewebe Verwendung von gepulsten Lasern und Überwachung gleichzeitig die Plasmaemission ahmt das Prinzip hinter der Technik der LIBS [21].
Standard LIBS-Analysesysteme umfassen typische Hauptkomponente Einheiten, nämlich (a ) die Laserquelle; (B) der Laserlichtabgabe und Plasmaemissionssammelsystem; und (c) das System zur Spektralanalyse. Für die experimentelle Studie hier beschrieben, dh die Umsetzung von LIBS in der Zahnmedizin verwendeten wir eine Faserbasis LIBS Montage [22]
Das Lasersystem
Der Laser zur Plasmaerzeugung verwendet ein Standard war gepulster Nd:. YAG-Laser ( Quantel Brilliant
oder BigSky
), bei seiner Grundwellenlänge von 1064 nm, bei 20 Hz Repetitionsrate arbeitet. Einzellaserimpulse hatten eine Impulslänge von 4-8 ns (abhängig von der Q-Schalter-Zeiteinstellung der Laserstromversorgung). Verwendung einer Halbwellen-Verzögerungsplatte und Glan-Laser-Polarisator in dem Strahlengang der Pulsenergie wurde genau gesteuert werden. Es wurde mit einem kalibrierten Energiezähler (Coherent LabMaster
) gemessen; typischerweise Pulsenergien im Bereich von 10-30 mJ wurden verwendet. Wir möchten hier zu beachten, dass in der Nähe von IR-Laser von Nanosekunde Pulsdauer höchstwahrscheinlich nicht die Laser der Wahl in der Praxis für Zahnbohrungen sein, sondern sollte als Proof-of-Prinzip Szenario betrachtet werden.
Die Lichtabgabe und Sammelsystem
die gesamte optische Anordnung in unseren Experimenten verwendet wird in Abbildung 1 Eine einzelne Faser von Kerndurchmesser 550 & mgr; m (Ensign-Bicford HCG550
) und 5 m lang gezeigt wurde verwendet, um die Laserstrahlung auf das zu liefern Targetmaterial (Zahn) - für die in vivo und in vitro
Anwendungen - und das erzeugte Plasmaemission für die anschließende Analyse zu sammeln. Die Faserstirnflächen wurden mit einem Spaltungsverfahren hergestellt, die Bestrahlungsstärken von & gt erlaubt; 1 GW /cm
2, ohne auf die Faser zu beschädigen transportiert werden. Abbildung 1 Draufsicht auf die optische Gestaltung und die experimentelle Ausrüstung
Wie in der Set-up gezeigt, Strahlung aus dem Nd:. YAG-Laser auf die Einführung Ende der Faser fokussiert wurde, positioniert direkt hinter dem Brennpunkt der Linse über einen hochreflektierenden Spiegel (beschichtet R & gt; 99,5% bei 1064 nm) mit einer 250 mm Brennweite Sammellinse verwendet wird. Diese Strahlung wurde durch ein Mittelloch von 2 mm Durchmesser in der Lichtsammelspiegel geleitet., Die Impulse von Laserlicht das entfernte Ende der Faser (distalen Ende) verlass wurden auf das Zielmaterial gerichtet. Man beachte, dass für einen großen Teil unserer Experimente keine optischen Komponenten zwischen dem Faserende und dem Zahn verwendet wurden. Die Trennung zwischen der Faser und dem Ziel (Zahn) etwa D
≠ 1,5-2,0 mm. Unter Berücksichtigung dieser Faser-zu-Zielentfernung und die numerische Apertur der Faser (NA
= 0,22), die Bestrahlungsstärke auf Ziel liegt in der Größenordnung I
T
≠ 0,092-0,065 GW /cm 2, für einen Start Pulsenergie von E
pf
= 12 mJ. Dieser Wert ist sicher über dem Schwellenwert für die Erzeugung eines leuchtenden Plasma, die wir als bestimmt über I
T, th
≠ 0,05 GW /cm 2.
Ein Bruchteil der Licht von der Zielfläche emittiert wurde über die gleiche Faser gesammelt wird; Diese Wieder tritt an dem Start Ende (proximales Ende) mit einem an die numerische Apertur der Faser bezüglich Divergenz. Der Spiegel mit einer UV-verstärkten metallischen Beschichtung wurde verwendet, um dieses divergierendes Licht zu trennen von den in ankomme Nd: YAG-Laserimpulse. Diese (divergierend) Plasma Fluoreszenzlicht wurde auf die Spektrographen Faserbündel wieder konzentriert. Beachten Sie, dass die Faseranordnung verwendet werden kann, zu sammeln, nur das Licht aus dem Plasma einfach durch das distale Ende in der Nähe der Ziel platzieren, für den Fall, dass die Laserpulse werden nicht durch die gleiche optische Faser für das Bohren von Zahngewebe geliefert.
Für die optionale Unterstützung in präzise Zeiger der Strahlung im nahen IR-Ablation auf bestimmte Bereiche des Zahns, Licht von einem He-Ne-Laser eingeführt kollinear über den Nd werden könnte. YAG Strahllenkspiegel (hohe Transmission bei 633 nm)
die System zur Spektralanalyse
das System für die Spektralanalyse verwendet wurde, bestand aus einem Standard-Spektrographen (ACR500, Acton Forschung
) mit einem steuerbaren, verstärkte Photodiodenarray-Detektor (IRY1024, Princeton Instruments
) mit ihm verbunden. Die Gating des Detektors und der Zeitpunkt für die spektrale Akkumulation von einem PC über einen Pulsverzögerungsgenerator (PG200, Princeton Instruments
).
Kontrolliert wurden Wir möchten, dass die experimentellen Ergebnisse hier vorgestellt zu beachten, wurden unter Verwendung von Laserpulsen erhalten von wenigen Nanosekunden Dauer. Präzise Zeit-Gating des Systems zur Plasmaanalyse wird in der Regel, benötigt, um die starke, Breitband-spektralen Beitrag von Bremsstrahlung zu vermeiden
während der frühen Phase der Plasma Evolution [23] (im Wesentlichen auf Plasma - Laserstrahlung Interaktion). Ausnutzen der Mustererkennungsalgorithmus, der später beschrieben wird in diesem Dokument die Zeit-Gating des Detektionssystems muss nicht übermäßig kritisch zu sein: unerwünschten Breitbandhintergrundbeiträge werden automatisch berücksichtigt. So kann die Erfassungszeit so hoch wie ein paar Millisekunden [24] eingestellt werden, anstatt der üblichen Mikrointervalle; nur eine korrekte Synchronisation mit dem Laserpuls erforderlich ist, im Prinzip. Daher weniger anspruchsvolle Verzögerungsgeneratoren /Elektronik und Photonendetektoren, wie z.B. einfache Photovervielfacherröhren /high-gain Avalanche-Dioden in der Konstruktion einer kostengünstigen Gerät ausreichen könnte Licht von der Licht Plasma. Darüber hinaus möchten wir beachten Sie, dass für Laserpulse von Pikosekunden oder Sub-Pikosekunden Dauer der Plasma - Laserstrahlung Interaktion ist viel kürzer, und in der Regel nicht
Bremsstrahlung eine sehr wichtige Rolle auf der Zeitskala des Spektrums für die Elementar verwendet spielt Analyse. Normalerweise werden niedrigere Bremsstrahlung
Hintergründe auch auftreten, wenn UV-Laserstrahlung mit der Ablation Plasma zu erzeugen.
Diskriminanzanalyse
jedes Spektrum ein LIBS Instrument gesammelt unter Verwendung einer "Fingerprint" des Materials analysiert und die Bedingungen, unter denen sie erhoben wurden. Die meisten Bemühungen in Forschung quantitative LIBS wurden bei Normieren der Spektrum Sammlung Bedingungen und Verfahren ausgerichtet, so dass die Spektren ausreichend reproduzierbar für eine präzise quantitative Analyse sind bis auf Detektionsempfindlichkeiten von wenigen Teilen pro Million. In den Überwachungsprozess hier beschrieben, wird diese Komplexität nicht wirklich erforderlich. Vorausgesetzt
, dass die relativen Intensitätsschwankungen auf die Reproduzierbarkeit der Messtechnik selbst verbunden sind kleiner als die zu erwartenden Signaländerungen im Zusammenhang mit den Elementverteilungen in der Probe, die Spektren ermöglichen schlüssige Unterscheidung zwischen spezifischen Probenzusammensetzungen. Dies ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass die Gesamt Unregelmäßigkeiten im Spektrum Sammelverfahren kann in der "Fingerabdruck" Toleranz der Probe enthalten sein. Somit ist eine Erkennungsrate von nahezu 100% möglich [25]. Die Grenze dieser Hypothese fahren wird, wenn die Probengruppen sind sehr ähnlich zu identifizieren, d.h. Proben der gleichen Matrix neigen zu dieser Grenze, wenn ihre Spuren Zusammensetzungen nicht signifikant zwischen einzelnen Proben unterscheiden. Allerdings ist dies kein Problem in dem Fall darstellen hier präsentierten; nur Differenzierung zwischen kariösen und gesundem Gewebe erreicht werden. Dies ist einfach die Mustererkennungsalgorithmus hier betrachteten realisieren verwenden. Als Hinweis zur Vorsicht sollte hinzugefügt werden, dass, Karies in einem frühen Stadium könnte eine Herausforderung für den Erkennungsalgorithmus darstellen, da der Unterschied zu gesundem Gewebe nicht sehr groß sein kann. Wir haben jedoch für eine Reihe von Matrizen mit nur subtile Unterschiede in der Zusammensetzung gezeigt, dass unser Verfahren noch erfolgreich ist [25].
Häufiger als Diskriminanzanalyse bekannt
in der Spektroskopie, ist das Ziel eines jeden Mustererkennungsalgorithmus eindeutig bestimmen die Identität oder die Qualität einer unbekannten Probe im Vergleich zu einer Referenzdatenbank. Es gibt zwei grundlegende Anwendungen für spektroskopische Diskriminanzanalyse: (i) Materialreinheit /Qualitätsbestimmung, und (ii) der Materialidentifikation /Screening. In dieser Arbeit haben wir uns auf den letzteren Punkt fokussiert, da - das noch einmal betonen - nur eine eindeutige Identifizierung ein Problem ist, den Unterschied zwischen gesunden und kariösen Gewebe zur Überwachung. Es wird aus der Diskussion weiter unten, dass auch erkennen Karies in einem frühen Stadium der Entwicklung deutlich werden sollte prinzipiell möglich sein.
Materialidentifikation und die Mahalanobis-Distanz-Methode der Frequenzanpassung
Wenn Diskriminanzanalyse in Produkt-Identifizierung verwendet wird, oder Produkt-Screening-Modus, das Spektrum des "unbekannten" Probe kann gegen mehrere Diskriminanzfunktionen Modelle verglichen werden. Jedes Modell wird aus der aus Proben repräsentativ für verschiedene Materialgruppen gesammelten Spektren aufgebaut, wie durch die Zusammensetzung der Proben definiert. Ein Hinweis für die Wahrscheinlichkeit des Spektrums eine dieser Gruppen passende ergibt sich aus der Analyse, und jede Probe kann daher als eine "Übereinstimmung" oder als "no-match" (siehe Abbildung 2) klassifiziert werden. Diese Identifizierung kann visuell (beispielsweise Computer-Bildschirm) auf einem Monitor angezeigt werden oder zur schnellen Identifikation in Form eines Tonsignals sein kann, wird dann aktiviert, wenn z.B. der Übergang von kariösen zu gesunden Zahnmaterial identifiziert wurde. Wir möchten hier zu beachten, dass im Prinzip nur ein Diskriminanzmodell mit ihm verbundenen Datenbank (Trainingssatz) würde für Karies Identifizierung ausreichen. Die genannten Datenbank Spektren aus einer großen Auswahl an gesunden Zähnen zu umschließen hat ein statistisches Mittel von Elementkonzentration Streuung bereitzustellen; jede Abweichung außerhalb dieser statistischen Grenze kann dann mit kariösen Gewebe in Verbindung gebracht werden. Auf der anderen Seite wird der Algorithmus zu "trainiert" hat nur spektrale Eigenschaften enthält, die potentiell mit Karies verbunden sind, da andere Elementkonzentrationen auch aufgrund anderer Ursachen (beispielsweise das Vorhandensein einer Zahnfüllung) ändern kann. Um zu berücksichtigen, Ursachen wie die zusätzlichen genannten Diskriminanzanalyse Modelle benötigen hinzugefügt werden, um eindeutig die Wirkung von Karies zu identifizieren. Abbildung 2 Prinzip der Probenidentifikation /Screening-Anwendungen auf Basis von Diskriminanzanalyse, hier für die Warnung, wenn gesunde Zahnmaterial wird während des Laserbohrens abgezielt.
Zahlreiche Algorithmen existieren, die verwendet werden können, die Ähnlichkeit eines gemessenen Spektrums mit dem Trainingssatz zu beurteilen . Hier ist die Beschreibung des Algorithmus von Interesse beschränkt, dh die sogenannten Mahalanobisdistanz
Methode.
Um die Mahalanobisdistanz
(M.DIST), Hauptkomponentenanalyse
zu berechnen (PCA) verwendet. PCA ist eine typische analytische Ansatz, der normalerweise Bestandteil jeder spektralen Datenanalyse-Software-Paket bildet, und so verzichten wir hier von umfangreichen Details solcher Analysemethoden und Algorithmen bietet aber nur eine allgemeine Verfahrens Bild liefern. In PCA /M.DIST Analyse Trainingssätze von Spektren in eine Reihe mathematischer Spektren genannten Faktoren
denen zerlegt werden, wenn sie miteinander addiert, das ursprüngliche Spektrum zu rekonstruieren. Der Beitrag jeder Faktor auf jedem Spektrum macht mit einem Skalierungskoeffizienten
dargestellt, oder ein Tor
, die für alle Faktoren aus dem Trainingssatz identifiziert berechnet wird. Somit wird durch den Satz von Faktoren für die gesamte Trainingsmenge zu kennen, die Scores bei allen Wellenlängen, die Spektren so genau wie die ursprünglichen Antworten darstellen [25].
Proben unter Analyse
In dieser Studie untersuchten wir verschiedene Zahn Proben mit und ohne Karies - überwiegend molaren und Eckzähne von Erwachsenen. Keine spezielle Probenbehandlung wurde durchgeführt; extrahierter Zähne wurden gerade in destilliertem Wasser und luftgetrocknet ausgewaschen. Einhundert neunundfünfzig (159) extrahierten Zähnen mit unterschiedlichen Ausmaß der offensichtlichen Karies (123 Molaren und 36 Eckzähne der Erwachsenen), die von geschulten Prüfern visuelle Prüfung mit bewertet wurden, wurden für die Ergebnisse in dieser Publikation diskutiert verwendet. Die schwer zu erkennen frühen Kariesläsionen, wie in Gruben oder Risse, die im Allgemeinen nicht pigmentiert sind oder weißer Fleck Läsionen wurden nicht in die Studie aufgenommen. Das lag daran, histopathologischen Analyse, für eine korrekte Unterscheidung zwischen kariösen und gesundem Gewebe in diesen nicht evident Fällen zum Zeitpunkt der Studie nicht verfügbar war. Eine solche erweiterte Untersuchung ist jetzt in Vorbereitung, in Zusammenarbeit mit zwei Zahnarztpraxen und einem Krankenhaus.
Wurden die meisten Experimente durchgeführt in vitro
. Darüber hinaus wurde ein Testexperiment auch in vivo
auf einem Backenzahn eines erwachsenen Freiwilligen durchgeführt. Letztere Versuch wurde bei sehr niedrigen Laserbestrahlung durchgeführt wird, gerade oberhalb des Abtragungsschwelle, wo die Leistungsdichte nicht ausreicht, um merkliche Beschädigung des Zahnes zu bewirken, aber dennoch ein Leuchtplasma wird erzeugt.
Ergebnisse und Diskussion
die Mahalanobis-Distanz Verfahren zur Anpassung von LIBS-Spektren von Zahnproben
um diese Diskriminanzanalyse bei der Identifizierung der kariösen /gesunden Gewebeproben zu testen, zehn Datenbankeinträge aus den gesammelten Spektren gebaut wurden zehn verschiedene Diskriminanzanalyse
Modelle zu bilden, je fünf von kariösen und gesunden Geweben. Sechs verschiedene Spektralbereiche eine Reihe von Matrix und nicht-Matrixelemente bedeckt wurden verwendet; die entsprechenden Spektren sind in Abbildung 3 Auf diese Weise sechs Paare von "gesunden /erkrankten" Identifikatoren erzeugt wurden gezeigt. Wie unsere bereits erwähnt, würde ein einziges Modell im Prinzip wahrscheinlich genügen, aber mehr als ein Entscheidungsspiel mit verbessert natürlich auf der Identifikationsgenauigkeit. Abbildung 3 Ausgewählte LIBS-Spektren aus einem Email Teil des Zahns, an einer Stelle von Karies (durchgezogene Linie Spur) und in einem Ton, unbeeinflusst Lage (gepunktete Linie Spur) betroffen aufgezeichnet. In der Karies betroffenen Abschnitt (a) Ca
verringert auf Kosten von Mg
; (B) vermindert Ca
auf Kosten von Li
; (C) Ca
verringert auf Kosten von Ba und Sr
; (D) Ca
und P
verringern auf Kosten der Zn
und C
; (E) Ca
verringert auf Kosten der Na
; und (f) vermindert Ca
auf Kosten der K
und Mg
.
für die Diskriminanzanalyse Modelle eine Liste des Trainingssatzes Spektren zu schaffen wurde einfach in die PLS eingegeben plus /IQ
Programm Befestigung an GRAMM /32
spektrale Auswertung Software-Paket (Galactic Software Ltd.) und zusammen mit in-house geschrieben Makro-Codes für die visuelle (und Audio) Präsentation der Analyseergebnisse verknüpft. Das Programm erzeugt ein Diskriminanzanalyse Modell für jede Probe, die Methoden unter Verwendung von im vorherigen Abschnitt beschrieben, gegen die Testspektren angepasst wurden. Wenn die Identität der "unbekannten" Spektren Überprüfung aus einer Reihe von Zahnproben gesammelt wurden alle entweder als bestimmte
identifiziert oder mögliche
entspricht den gesunden oder erkrankten Gewebes Diskriminanzanalyse Modelle, auch wenn nur eine von den sechs Kennung Spektralbereiche verwendet wurde.
der Hauptbestandteil des kristallinen Schmelz und Dentin-Matrix-Struktur des Zahns ist Hydroxyapatit, Ca
10 (PO
4) 6 (OH
) 2, deren absolute Fülle unterscheidet sich deutlich für ein gesundes Zahngewebe und von Karies befallene Gewebe. Für betroffene Zähne Ca die relativen Konzentrationen der Matrixelemente
und P stark
verringern. Auf der anderen Seite, nicht-mineralisierenden (non-Matrix) Elemente, z.B. Zink und organischen Materialien (das Auftreten des Kohlen 193 nm Linie ist indikativ für diese) erhöhen stark; siehe Abbildung 3d. Ein ähnlicher Indikator für die Wirkung von Karies Angriff ist die deutliche Erhöhung des Strontium Sr
und Barium Ba
, in Bezug auf das Matrixelement Ca
; siehe Abbildung 3c.
In der Diskriminanzanalyse Modelle verwendet hier das wichtige Ergebnis ist die M.DIST
Wert. Abhängig davon, ein Pass
(P) - gesundes Gewebe, möglich
(?) - Gesund /kariöse Gewebe oder versagen
(F) - kariöse Gewebe - Ergebnis wurde in den Limits Tests zurückgegeben, bezogen auf insbesondere in Bezug Probengruppen. durch Tests Hunderte von Spektren, die aus einer Vielzahl unterschiedlicher Zähne zeigte schlüssigen Beweise aufgezeichnet, dass die M.DIST unter Verwendung
die Spektren Werte könnten richtig in die zwei verschiedene Probengruppen eingeteilt werden, nämlich Ton, gesunde Zahnbereich
/Karies betroffenen Bereich
Zahn.
die M.DIST Wert effektiv ein Maß für die Ähnlichkeit von einem "unbekannten" Spektrum zu einer Gruppe von Trainingsspektren ist. So ist die M.DIST Wert in Diskriminanzanalyse Modelle ein "FAIL
" Ergebnis Berichterstattung ist in der Regel hoch, was darauf hinweist, dass die spektralen Beiträge aus einzelnen Elementen sind sehr unterschiedlich für z.B. gesund und Karies betroffenen Proben. Je kleiner die M.DIST Werte für ein Modell eines "FAIL
" zur Folge haben, die weniger elementaren Variationen geben angetroffen. Auf dieser Basis statistische Schwankungen in den Spektren, die von unvermeidlichen Puls-zu-Puls-Intensitätsschwankungen verursacht werden, können auch für die Prognose-Modul
berücksichtigt werden, indem die M.DIST PASS /FAIL
Grenzen angemessen [25] eingestellt wird.
Wie ist der Fall in allen Multivariate Quantitative Analyse nähert, sorgfältige Anwendung ist erforderlich, wenn die Technik sowohl korrekt angewendet werden soll, und erfolgreich. Zum Beispiel zeigen die Grenzen, innerhalb derer die M.DIST Werte ein Spiel Status von PASS, MÖGLICHE in oder FAIL werden
häufig standardmäßig definiert als & lt; 2, 2-3 und & gt; 3. Verwenden Sie zum Beispiel Raman Spektroskopikern oft Werte größer als diese beiden, z.B. & Lt; 5, 5-15, und & gt; 15, respectively. Daher haben diese Grenzen immer vor einer praktischen Anwendung bestimmt werden, beispielsweise zwischen gesunden und karies betroffenen Zahnmaterial unterscheiden. Die Faktoren, die diese Grenzen in LIBS Analyse diktieren, sind (i) -Spektrum Reproduzierbarkeit und (ii) die Probe zu Probe Homogenität. Durch das Testen der Modelle mit zufällig gesammelten Spektren aus Proben des Materials hergestellt, die sie darstellen (kariöse oder Zahngewebe Ton), der Bereich der M.DIST Werte, die eine positive Identifizierung gibt gefunden werden kann. Ist dies nicht dann das Modell falsch Materialien miss-identifizieren könnte getan.
Zusätzlich wird durch sorgfältig die M.DIST Grenzen eingestellt wird, kann eine schlechte Reproduzierbarkeit grundsätzlich berücksichtigt werden, sofern ausreichend elementaren Unterschiede in den Proben werden sortiert kann, sodass deutliche Veränderungen in den spektralen Reaktionen beobachtet werden. Mit Bezug auf 3 in der Tat große Unterschiede in der spektralen Signatur von gesunden und kariösen betroffenen Gewebe angetroffen werden, und wir haben die auf diese offensichtlichen Fällen im Gegensatz gezeigt, können feine Unterschiede auch unterschieden werden (was bedeutet, dass auch die Erkennung von frühen Kariesläsionen sollte machbar sein). Dies wird weiter unten diskutiert wird, auch in Bezug auf die Wahl der M.DIST Grenzwerte.
Schließlich möchten wir, dass der multivariaten Analyse zu beachten, für die Nicht-Experten, da eine einfache grafische Darstellung des statistischen Modells eher nicht intuitiv ist, kann normalerweise nicht gegeben werden, wie es der Fall in univariate Analyse ist. In univariaten Analyse eine statistische Verteilung f (x)
gegen seine Variable x
aufgetragen ist, eine Breite Parameter (Vertrauensgrenze) ± & Delta; x aufweisen, in oder ± σ. In der multivariaten Analyse, gibt es viele Variablen x
i
und die Funktion würde ein mehrdimensionales Plot erfordern. Für ein Spektrum mit bis zu einigen Hunderten von Datenpunkten (Variablen) nicht wahrgenommen werden kann. Der M.DIST Wert primitiv kann als eine Art von Vertrauensgrenze, ähnlich wie die σ in univariaten Analyse interpretiert werden. Um diesen Punkt zu klären, ist ein Beispiel für die univariate Analyse weiter unten angegeben. Beachten Sie, dass in den meisten analytischen Fällen von gut erzogene Daten multivariate Algorithmen reduziert Fehler liefern, wenn im Vergleich zu univariate Algorithmen.
Anwendung des Mahalanobis-Distanz-Methode zur Abbildung von kariösen Zähne
Aus der Wiederholung Analyse der Spektren von verschiedenen gesammelt Zahnproben, könnte es sicher geschlossen werden, dass die Mahalanobis-Distanz-Algorithmus das Potenzial der Bereitstellung einer überlegenes Werkzeug zur Anpassung LIBS-Spektren und Identifizierung "unbekannt" sound /kariösen Materialien hatte. In dieser Studie konnten wir zu 100% Identifizierung der Nähe; nur eine einzige Probe wurde während unserer Testmessungen falsch interpretiert.
Dieses Ergebnis recht bemerkenswert ist, da die Spektren in dieser Studie gesammelt für nicht-optimierte Einstellungen aufgenommen wurden. Das distale Ende der optischen Faser wurde gerade in einer Entfernung von etwa 2 mm von der Probe angebracht ist, um in vitro
Anwendungen und für die in vivo
Messungen wurde die Faser einfach von Hand gehalten, während der Zahn Ablatieren.
Jedes Spektrum wurde für zehn laserinduzierte Plasma Ereignisse akkumuliert. Weniger Laserpulse pro Spektrum wurden manchmal verwendet, um den Analyseprozess zu beschleunigen, aber das war auf Kosten des Spektrums Reproduzierbarkeit und damit leicht reduziert Erkennungswahrscheinlichkeit.
Die Ausbildung Spektren in dieser Studie verwendet wurden, aus einem Bereich erhalten von Zahnproben in vitro
-. und zwar von extrahierten Zahn durch Zahnärzte geliefert
ein Beispiel für die Stärke des Analyseverfahrens in Abbildung 4. Hier wurde ein in vitro-Messung zu sehen ist auf einem Karies betroffenen Zahn durchgeführt Karte die Bereiche "gesunden" und "kranken" Gewebe. Die spektrale Region in diesem speziellen Fall verwendet, daß in Figur 3a dargestellt (im Wesentlichen einschließlich der Elemente Mg und Ca
).
