Evaluation of Artifacts in Cone Beam Computed Tomography: An Important Step in Improving Image Quality

Yıl 2025, Cilt: 4 Sayı: 3, 153 - 160, 10.11.2025

Safiye Pelin Şahiner , Gözde Serindere , Kaan Gündüz

https://doi.org/10.58711/turkishjdentres.vi.1687875

Öz

Aim: Artifacts are unwanted irregularities in the image that can obscure anatomical or pathologic structures and mislead the physician in diagnosis and treatment planning. The aim of this study was to evaluate the prevalence of artifacts and to improve the diagnostic quality of cone beam computed tomography (CBCT) images.
Material and Method: CBCT images of a total of 500 patients (269 F; 231 M; mean age: 47.2 years) were
retrospectively analyzed. Patients were divided into 4 age groups: Under 25 years, 25-44 years, 45-64 years and over 65 years. Patient age, gender, indication for CIBT, requesting department, acquisition modes, number of slices, Field of View (FOV), scan time, resolution and presence of artifacts were
recorded. Descriptive statistical parameters were calculated as mean value, maximum and minimum value and percentage values.
Results: Of the total 1748 artifacts, 946 (54.1%) were detected in females and 802 (45.9%) in males. Of the artifacts, 208 (11.9%) were observed in patients under 25 years of age, 397 (22.7%) in patients 25-44 years of age, 919 (52.6%) in patients 45-64 years of age, and 224 (12.8%) in patients over 65
years of age. Undersampling (aliasing) artifact was observed at the highest rate (28%), motion artifact at the lowest rate (0.5%) and no cone beam effect artifact was detected in the analyzed images. The highest percentage of artifacts was observed in Arch/TMJ acquisition mode (95%).
Conclusion: Although various algorithms have been developed to reduce these artifacts with the technical development of CBCT systems, it is important for users to set the imaging parameters correctly and pay attention to patient positioning to minimize artifacts. To better understand, reduce
and manage CBCT artifacts, further studies at both basic and applied levels and the establishment of standardized imaging protocols are needed. These investigations can further improve diagnostic accuracy and patient safety by enhancing image quality.

Anahtar Kelimeler

Artifacts , Dental imaging , Image quality , Cone Beam Computed Tomography

Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografide Artefaktların Değerlendirilmesi: Görüntü Kalitesinin Artmasında Önemli Bir Adım

Öz

Amaç: Artefaktlar, görüntüde istenmeyen, anatomik ya da patolojik yapıları gizleyebilen, tanı ve tedavi planlamasında hekimi yanıltabilen düzensizlerdir. Bu çalışmanın amacı, artefaktların yaygınlığını değerlendirmek ve konik ışınlı bilgisayarlı tomografi (KIBT) görüntülerinin tanısal niteliğini
geliştirmektir.
Gereç ve Yöntem: Toplam 500 hastanın (269 K; 231 E; Ort.Yaş: 47,2) KIBT görüntüleri retrospektif olarak değerlendirildi. Hastalar 4 yaş grubuna ayrılmıştır: 25 yaş altı, 25-44 yaş arası, 45-64 yaş arası ve 65 yaş üstü. Hastanın yaşı, cinsiyeti, KIBT endikasyonu, istem yapan bölüm, çekim modları, kesit sayısı,
Field of View (FOV), tarama süresi, çözünürlük ve artefakt varlığı kaydedildi. Ortalama değer, maksimum ve minimum değer ve yüzde değerleri şeklinde tanımlayıcı istatistik parametreleri hesaplandı.
Bulgular: Toplam 1748 artefaktın 946’sı (%54,1) kadınlarda, 802’si (%45,9) erkeklerde saptanmıştır.
Artefaktların 208'i (%11,9) 25 yaş altında, 397'si (%22,7) 25-44 yaş arasında, 919'u (%52,6) 45-64 yaş arasında ve 224'ü (%12,8) 65 yaş üzerinde olan hastaların görüntülerinde izlenmiştir. Undersampling (aliasing) artefaktı en yüksek oranda (%28) gözlenirken, hareket artefaktı en düşük oranda
(%0,5) tespit edilmiş ve analiz edilen görüntülerde konik ışın etkisi artefaktı tespit edilmemiştir. En yüksek oranda artefakt Arch/TMJ çekim modunda (%95) görülmüştür.
Sonuç: KIBT sistemlerinin teknik gelişimiyle birlikte bu artefaktların azaltılması için çeşitli algoritmalar geliştirilmiş olsa da, kullanıcıların görüntüleme parametrelerini doğru şekilde ayarlamaları ve hasta pozisyonlandırmasına dikkat etmeleri, artefaktların en aza indirilmesinde önemli rol oynamaktadır.
KIBT artefaktlarını daha iyi anlamak, azaltmak ve yönetmek için hem temel hem de uygulamalı düzeyde ileri çalışmalara ve standart görüntüleme protokollerinin oluşturulmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu araştırmalar, görüntü kalitesini artırarak tanısal doğruluğu ve hasta güvenliğini daha da geliştirebilir.

Anahtar Kelimeler

Artefaktlar , Dental görüntüleme , Görüntü kalitesi , Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografi

Etik Beyan

Ordu Üniversitesi Girişimsel Olmayan Bilimsel Araştırmalar Etik Kurulu 25.04.2025 tarihli 2025/156 sayılı kararı ile bu araştırmanın etik açıdan uygun bulunduğuna etik kurul üyelerince karar verilmiştir.

Destekleyen Kurum

-

Teşekkür

-

Kaynakça

• 1. Scarfe WC, Farman AG. What is cone-beam CT and how does it work? Dent Clin North Am. 2008 Oct;52(4):707-30
• 2. Demirturk Kocasarac H, Koenig LJ, Ustaoglu G, Oliveira ML, Freitas DQ. CBCT image artefacts generated by implants located inside the field of view or in the exomass. Dentomaxillofac Radiol. 2022 Feb 1;51(2):20210092.
• 3. Schulze R, Heil U, Gross D, Bruellmann DD, Dranischnikow E, Schwanecke U, Schoemer E. Artefacts in CBCT: a review. Dentomaxillofac Radiol. 2011 Jul;40(5):265-73.
• 4. Pauwels R, Araki K, Siewerdsen JH, Thongvigitmanee SS. Technical aspects of dental CBCT: state of the art. Dentomaxillofac Radiol. 2015;44(1):20140224.
• 5. Yalçın ED, Eren H. Konik ışınlı bilgisayarlı tomografi: Görüntü kalitesi ve kalite kontrol. Kamburoğlu K, editör. Dentomaksillofasiyal Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografi: Temel Prensipler, Teknikler ve Klinik Uygulamalar. 1. Baskı. Ankara: Türkiye Klinikleri, 2019, 7- 15.
• 6. White SC, Pharoah, MJ. Oral Radyoloji: İlkeler Ve Yorumlama. Nursel Akkaya, Zuhal Çokaktaş Yandımata, editör. 7. Baskıdan Çeviri. Ankara: Palme Yayınevi, 2018, 193-197.
• 7. ICRP (International Commission on Radiological Protection). (2007). ICRP Publication 103: The 2007 Recommendations of the International Commission on Radiological Protection.
• 8. Pauwels R, Stamatakis H, Manousaridis G, et al. Development and applicability of a quality control phantom for dental cone-beam CT. J Appl Clin Med Phys. 2011;12(4):245-60.
• 9. Bhoosreddy AR, Sakhavalkar PU. Image deteriorating factors in cone beam computed tomography, their classification, and measures to reduce them: A pictorial essay. JAMA Oncol. 2014;26(3):293.
• 10. Benic GI, Elmasry M, Hämmerle CH. Novel digital imaging techniques to assess the outcome in oral rehabilitation with dental implants: a narrative review. Clin Oral Implants Res. 2015 Sep;26 Suppl 11:86-96.
• 11. Pelekos G, Acharya A, Tonetti MS, Bornstein MM. Diagnostic performance of cone beam computed tomography in assessing peri-implant bone loss: A systematic review. Clin Oral Implants Res. 2018 May;29(5):443-464.
• 12. Akay G, Karatas MS, Karadag O, Ucok O, Gungor K. The incidence of artifacts in cone beam computed tomography images: A pilot study. Ann Med Res. 2019;26(11):2581-6.
• 13. Donaldson K, O'Connor S, Heath N. Dental cone beam CT image quality possibly reduced by patient movement. Dentomaxillofac Radiol. 2013;42(2):91866873.
• 14. Polat E, İncebeyaz B, Deniz HA, Eren H. Evaluation of The Frequency of Artifacts in CBCT Depending on The Different Size of Field of View. European Journal of Research in Dentistry. 2023 Apr 4;7(1):8-15.
• 15. Mortazavi S, Khadem-Reza ZK, Parvaresh M. Investigation of the effect of field of view on the amount of dental implant artifacts in cone beam computed tomography images. Egyptian Journal of Radiology and Nuclear Medicine. 2024 May 21;55(1):100.
• 16. Yalçın ED, Öztürk EM. CBCT artifact evaluation in a single device: Insights and limitations. Clinical and Experimental Health Sciences. 2024 Apr 1;14(2):349-56.
• 17. Mahesh KP, Deshpande P, Viveka S. Prevalence of artifacts in cone‑beam computed tomography: A retrospective study.J Indian Acad Oral Med Radiol. 2022;34:428-31.