Modelagem e simulação da articulação temporomandibular

Abstract

A simulação de articulações baseada em anatomia, além de melhorar o realismo de animações do corpo humano na área da computação gráfica, tem se tornado uma importante ferramenta no auxílio ao diagnóstico médico e nas estimativas de resultados pósoperatórios, simplificando e melhorando o planejamento cirúrgico. Entretando, para uso efetivo em aplicações médicas, é necessário modelar as articulações de acordo com individualidades de cada paciente. Neste contexto, este trabalho propõe um modelo do conjunto de articulações temporomandibulares (ATMs) baseado em anatomia, modelo esse construído a partir de dados reais que representam a geometria e o movimento mandibular de um paciente normal. A modelagem aqui proposta apresenta uma topologia de duas juntas interdependentes, de maneira que o objeto geométrico que representa a mandíbula é associado a mais de uma junta. O modelo geométrico foi obtido de um indivíduo com ATM normal. O modelo padrão de como a ATM se movimenta é obtido a partir de cinemática inversa aplicada aos pontos da curva incisal capturada do mesmo indivíduo. Para reproduzir o movimento da mandíbula, a simulação trata as colisões entre os ossos da mandíbula e do crânio, facilitando, desta maneira, o entendimento de como forma e função interagem neste complexo sistema. Todas as fases da modelagem foram verificadas usando dados reais. Um modelo como este tem um grande potencial de prover dados úteis para médicos e dentistas realizarem diagnóstico de patologias e planejamento de cirurgias. O modelo foi usado para analisar como a forma e função são relacionadas nos movimentos de depressão e elevação da mandíbula e na mastigação. É apresentada também a aplicação do mesmo modelo de movimento da ATM para diferentes modelos de mandíbulas e maxilas, representando diferentes pessoas e diferentes patologias. Para atingir este objetivo, a malha do crânio padrão foi modificada manualmente para simular patologias conhecidas. Além disso, foram usados dados reais advindos de análises cefalométricas para modificar o modelo geométrico original com o intuito de representar a morfologia de pessoas diferentes sem submetê-las a exames de tomografia.

Beyond improving the realism of human body animation in entertainment graphics applications, the simulation of anatomical joints has become an important tool in aiding medical diagnosis as well as in the estimation of postoperative results, simplifying and improving surgical planning. However, for effective use in such medical applications, it is necessary to model the articulation in accordance with specificities of each patient. In this context, this work proposes a model of the temporomandibular joints (TMJs) set based on anatomy and built from real data representing geometry and movement of a normal patient. The model proposed here presents a topology of interdependent joints in such way that the geometric object that represents the jaw is associated to more than one joint. A geometric model of the skull was obtained from an individual with a normal TMJ. The basic model of how TMJ moves is obtained from inverse kinematics applied to the points of the incisal motion path captured from the same individual. To actually reproduce the movement of the mandible, the simulation treats the collision between the bones of the jaw and skull, facilitating the understanding of how form and function interact in this complex system. All phases of the modeling process were checked using real data. A model like this has a great potential to provide physicians and dentists with useful data for diagnosis and surgery planning. We use our model to analyze how form and function are closely related in the movements of opening and closing the mouth as well as mastication. We also show how the same model of TMJ movement can be applied to different mandible-maxilla models, representing different people and different pathologies. To accomplish that we manually modified the standard skull to simulate different, well-know pathologies but also used real data from cefalometric analysis to tailor our geometric model to represent skull morphology of different people without submitting them to computer tomography exams.