クラス III の Bimax 手術における Dolphin 3D の予測精度

この研究では、グラスゴーの歯科病院と学校で両顎手術患者のために定期的にキャプチャされた既存の CBCT 画像を使用します。

埋伏を最小限に抑えて、または伴わずに上顎を前進させ、下顎を後退させたクラス III の患者の CBCT スキャンが特定されます。

術前および術後 6 か月の CBCT 画像は匿名化されます。手術計画と軟部組織予測は、Dolphin3d ソフトウェアを使用して術前画像に対して実行されます。

得られた軟部組織 3D モデルは、実際の術後軟部組織モデルに重ねられます。

ソフトウェア予測の精度を評価するために、予測と実際の術後の差異の分析を実行して、それらの差異を定量化します。

サンプルは、包含および除外基準に従って収集されます。 ONDEMAND 3d を使用した術前および術後の CBCT ボクセル ベースの重ね合わせ。 手術の動きは、直接スライス ランド マーキングを使用して定量化されます。 手術前の CBCT を使用して、ドルフィン 3D で外科的モックアップと軟部組織シミュレーションを行います。

予測の軟部組織をセグメント化します。 シミュレーションの軟部組織表面モデルと実際の術後画像が生成され、STL としてエクスポートされました。

ジェネリック メッシュ構造の密な対応分析。 予測STLと術後STLの重ね合わせ。 VR メッシュ ソフトウェアを使用して、メッシュは事前に識別された解剖学的領域に分割されます。

対応する頂点間の距離は、ミリメートル単位のカラー スケールとして表示され、社内ソフトウェアを使用して空間の個々の次元 (x、y、z) で分析され、各次元は色分けされた距離として表示されます。地図。