Christopher Johannes Lux
Dr. med. dent.
Analyse, Klassifizierung und Möglichkeiten der Vorhersage von Wachstumsprozessen
im Gesichtsschädelbereich unter besonderer Berücksichtigung neuronaler Netzwerke
Geboren am 26. 05. 1969 in Merzig
Reifeprüfung am 08. 06. 1988 in Merzig
Studiengang der Fachrichtung Zahnmedizin von WS 1988/89 bis SS 1994
Physikum am 25. 09. 1991 an der Universität Heidelberg
Klinisches Studium in Heidelberg
Staatsexamen am 23. 08. 1994 an der Universität Heidelberg
Promotionsfach: Mund-Zahn-Kieferheilkunde
Betreuerin: Frau Prof. Dr. med. dent. G. Komposch
Zentrale Zielsetzung der vorliegenden Arbeit war die Einführung eines neuen methodischen
Ansatzes, mit dessen Hilfe komplexe Wachstumsverläufe methodisch korrekt und klinisch
nachvollziehbar erfasst werden können, um so eine stärkere klinische Berücksichtigung
individueller Wachstumverläufe im Rahmen der kieferorthopädischen Diagnostik und
Behandlungsplanung zu ermöglichen.
Am Beispiel longitudinaler Wachstumsdaten der ‘Belfast Growth Study’ wurden erste
Anwendungen neuronaler Netzwerksysteme im Rahmen von Klassifizierungs- und
Visualisierungsaufgaben aufgezeigt. Bei 43 kieferorthopädisch unbehandelten Distalbißfällen
wurde das stattgefundene Wachstum auf der Basis der Fernröntgenseitenbilder vom 7. und 15.
Lebensjahr mit Methoden aus dem Bereich der Tensoranalyse erfaßt.
Zur Auswertung und Darstellung der so gewonnenen Wachstumsdaten kam ein Verfahren aus
dem Bereich der Neuroinformatik zur Anwendung, das Modell selbstorganisierender
neuronaler Karten. Dabei konnten die Wachstumsdaten auf der neuronalen Karte in einfacher
Form dargestellt und Ähnlichkeit bzw. Verschiedenartigkeit in bezug auf Wachstumsverläufe
aufgezeigt werden. Die grundlegende Fähigkeit des Netzwerkes, komplexe Zusammenhänge
darstellen und im Datensatz vorhandene Gruppenstrukturen aufzeigen zu können, ist im
Rahmen der Analyse und Klassifizierung von Wachstumsprozessen von besonderer
Bedeutung. Stets war die klinisch wichtige Differenzierung zwischen Form- und
Größenveränderung im Klassifizierungsergebnis nachvollziehbar, wobei die wichtigsten
Merkmale des Datensatzes entlang der Kartendimensionen abgebildet wurden. Auf diese
Weise konnten pathologisch abweichende Wachstumsverläufe bzgl. der Art ihrer
Abweichung (Form- und / oder Größenveränderung) besser erkannt werden.
Aufgrund der Möglichkeit, den Wachstumsverlauf eines unbekannten Patienten auf einer
bereits erstellten Karte einzuordnen, kann die neuronale Karte darüber hinaus als Schablone,
als Referenz zur Beurteilung des Kiefer- und Schädelwachstums des neuen Patienten dienen,
eine für die kieferorthopädische Diagnostik zentrale Eigenschaft.
Im Rahmen der kieferorthopädischen Behandlungsplanung ist es häufig die Annahme des
künftigen Wachstumsverlaufes, insbesondere der künftigen Richtung der Unterkieferrotation,
die die therapeutischen Entscheidungen bestimmt. Zur statistischen Bearbeitung dieses
Problems wurden logistische Regressionsanalysen durchgeführt, mit deren Hilfe der Einfluß
möglicher Prädiktoren auf die Richtung der Wachstumsrotation beschrieben und quantifiziert
wurde.
Bei den männlichen Probanden zeigten sich, im Hinblick auf die nachfolgende Richtung der
Unterkieferrotation, die stärksten Zusammenhänge beim oberen Anteil des Kieferwinkels. Die
Evaluierung der Variablen SN-MeGo und N-Go-Ar mit Hilfe graphischer Verfahren unter
Anwendung von 'receiver operating characteristics' (ROC)-Kurven, ebenso wie die
Bestimmung der Flächen unter den Kurven, bestätigte die prognostische Überlegenheit des
oberen Anteils des Kieferwinkels. Insgesamt waren die Möglichkeiten der Vorhersage aber
begrenzt.
Schließlich diente der YOUDEN-Index als Kriterium zur Bestimmung geeigneter
Schwellenwerten im Rahmen der Prognose der Kieferrotation. So konnten Methoden aus dem
Bereich der Validierung medizinisch-diagnostischer Verfahren, wie z.B. ROC-Kurven und
YOUDEN-Index, eingesetzt werden, um gleichermaßen Möglichkeiten und Grenzen im
Rahmen der Prognose des Kiefer- und Schädelwachstums graphisch darzustellen.
Die Tatsache, daß die Therapie skelettaler Anomalien im Gesichtsschädelbereich in
entscheidendem Maße vom individuellen Wachstumsverlauf des Patienten abhängt, wird
weitere Anstrengungen auf dem Gebiet der Analyse und Vorhersage von
Wachstumsprozessen notwendig machen. Längerfristige Zielsetzung muß dabei sein, die
anhand des Fernröntgenseitenbildes gewonnenen Erkenntnisse auch für die
Computertomographie nutzbar zu machen - mit der Zielsetzung einer stärker kausal
orientierten Operationsplanung bei schweren syndromalen Schädelanomalien.
