The purpose of this study was to locate the landmarks both in traditionally-used two-dimensional (2D) lateral cephalogram images and newly suggested landmarks in three-dimensional (3D) cone-beam computer tomography (CBCT) images to determine possible relationships between them and determine if they could be used to classify patients of malocclusion Class I.

CBCT images from 30 patients with malocclusion Class I were selected from the university of Alberta Graduate Orthodontic Program database. The images were then reconstructed using the AVIZO^® software platform to visualize and locate landmarks. There were a total of forty-two landmarks chosen for analysis, which included pre-existing landmarks used in 2D imaging as well as new landmarks suggested for 3D analysis. Descriptive statistics were also assessed using SPSS statistical package to determine any skeletal and dental relationships.

Descriptive statistics show that the linear and angular measurements used in 2D images did not correlate well with measurements in CBCT. The lowest standard deviation obtained was 0.04 for S-GoL/N-Me with a mean of 0.70mm. The highest standard deviation was 17.46 for FH-MPL with a mean of 41.53mm.

The traditional landmarks used for 2D analysis of malocclusion did not show specific skeletal or dental patterns for analysing and classifying 3D images as malocclusion Class I.

L’objectif de cette étude était de localiser à la fois les points de repère céphalométriques traditionnellement utilisés sur les clichés bidimensionnels (2D) de la téléradiographie de profil et les points de repères récemment proposés sur les clichés tridimensionnels (3D) de la tomographie volumique à faisceau conique (CBCT) afin de déterminer d’éventuelles relations entre ces repères qui permettraient de diagnostiquer les patients présentant des malocclusions de classe I.

Les coupes CBCT de 30 patients avec malocclusion de classe I ont été obtenues de la base de données de l’unité d’Orthodontie de l’université de l’Alberta. Les images ont ensuite été reconstruites à l’aide de la plate-forme logicielle AVIZO^® pour visualiser et localiser les repères. Pour l’analyse, 42 repères céphalométriques ont été sélectionnés au total, incluant des repères préexistants utilisés dans l’imagerie 2D ainsi que de nouveaux repères proposés pour l’analyse 3D. Les statistiques descriptives ont été réalisées à l’aide du progiciel statistique SPSS afin de déterminer toute relation squelettique et dentaire.

Les statistiques descriptives montrent que les mesures linéaires et angulaires utilisées pour les images 2D présentaient une mauvaise corrélation avec les mesures sur le CBCT. L’écart-type le plus faible obtenu était de 0,04 pour le S-GoL/N-Me, avec une moyenne de 0,70mm. L’écart-type le plus élevé était de 17,46 pour FH-MPL, avec une moyenne de 41,53mm.

Les repères traditionnels utilisés pour l’analyse 2D des malocclusions n’ont pas indiqué pas de schémas squelettiques ou dentaires spécifiques permettant d’analyser des Images 3D pour détecter les malocclusions de classe I.