さまざまなオークルサルのシナリオの下で,前後部のクラウンを人工知能で自動設計

科学分野:

• デジタル歯科
• コンピューター・アイド・デザイン (CAD)
• 歯科における人工知能

背景:

• CADソフトウェアを用いた自動化されたクラウンデザインが進化しています.
• AIベースのソフトウェアを従来の方法と比較して評価することは,臨床採用に不可欠です.
• オックルション型はデジタル・クラウン製造に 独特の課題をもたらします

研究 の 目的:

• ディープラーニング (DL) と従来の自動化された (CA) CADソフトウェアを使用して自動生成された冠の幾何学的な精度と臨床品質を比較する.
• 冠の設計結果に異なる遮断型の影響を評価する.
• AI駆動のクラウンデザイン技術の臨床的適性を決定する.

主な方法:

• 前面と後面の冠のために,様々な遮断を持つ5つのタイプドントモデルが準備されました.
• DL (Dentbird) とCA (3Shape) ソフトウェアで冠のデザインを生成するために口内スキャンが使用されました.
• 表面偏差 (RMS値) と臨床品質 (FDI基準) を分析した.
• 統計的検査 (シェイラー-レイ-ヘア,フィッシャーの正確な) が実施された.

主要な成果:

• DLソフトウェアはCAソフトウェアよりも高い表面偏差 (RMS) を示した (p < 0.001).
• DLで生成された冠は,特に後歯では,著しく優れた臨床品質 (FDIスコア) を示した (p < 0.05).
• 結果は,前面のダイアステマの症例のDLソフトウェアにはあまり好ましくありませんでした.

結論:

• 閉塞条件とCADソフトウェアのタイプは,自動化されたクラウン設計の正確性と品質に大きな影響を与えます.
• DLベースのCADソフトウェアは,CAソフトウェアと比較して,後部冠の優れた臨床品質を提供します.
• さらなるAIソフトウェア開発は,様々な閉塞シナリオにおける一貫した臨床的受け入れのために必要である.