コーン ビーム コンピュータ断層撮影画像へのデジタル デンタル キャストの自動登録と半自動登録 (CBCT)

設定：

参加者は、インプラント治療のためのCBCTイメージングのために、カイロ大学歯学部の口腔および顎顔面放射線科に来る患者から無作為に選択されます。

CBCT 装置による患者の放射線画像は、カイロ大学歯学部口腔顎顔面放射線科で行われます。 印象採得とそれに続くストーン デンタル キャストの注入の手順の間、患者のストーン キャストの表面レーザー光学スキャンは、カイロ大学歯学部のリムーバブル補綴学科で行われます。

変数:

この調査の結果は、一般的に使用されている登録方法 (ポイントベースの登録) と比較して、未調査の新しい登録手法 (自動登録) の精度と信頼性です。

この調査に含まれる変数には、CBCT 画像の解像度、表面光学スキャナーの精度、使用するソフトウェア、登録に使用するポイント数 (ポイントベースの登録)、登録を行う調査員のスキルが含まれます。手順。 これらの変数の影響をキャンセルするために、研究者は CBCT の解像度、使用される表面光学スキャナー、両方の登録技術で使用されるソフトウェア、ポイントベースの登録に使用されるポイントの数を標準化しますが、研究者の要因については 1 つ以上を考慮します。結果の信頼性と有効性を保証するために同じ手順を実行します。

データ ソースと管理:

- CBCT スキャン: 各患者は、顎全体をカバーする視野で CBCT 装置 (Planmeca Promax 3D Mid - Asentajankatu、ヘルシンキ、フィンランド) によってスキャンされます。 画像はエクスポートされ、DICOM (デジタル画像と医療における通信) 形式で保存されます。

- ギプススキャン: アルジネート印象材を使用して印象を採得し、印象に石膏を充填することにより、歯科ギプスを取得します。 次に石膏模型を 3D レーザー スキャナーでスキャンして歯列弓のデジタル画像を取得し、STL (標準テッセレーション言語) ファイルとしてエクスポートして保存します。

- 画像登録:

CBCT 画像の DICOM ファイルとデジタル歯科モデルの STL ファイルは、歯科用 3D 計画ソフトウェア (Blue Sky Plan、Blueskybio) にインポートされます。 デジタル キャストの CBCT 画像への画像登録は、次の 2 つの方法で患者ごとに実行されます。

1. 自動登録 デジタルモデルのSTL（標準テッセレーション言語）ファイルをインポート後、ソフトウェアのダイレクト登録機能を利用して登録処理を自動で行います。
2. ポイントベースの登録 ソフトウェアのポイント登録機能を使用して、歯科模型の画像と CBCT 画像の同じ領域で 3 つのポイントが選択されます。 次に、両方の画像のレジストレーションが自動的に処理され、デジタル歯科モデルと顎顔面モデルの重ね合わせが完了します。

バイアスの潜在的な原因:

• 研究者は、CBCT の解像度、使用される表面光学スキャナー、両方の登録技術で使用されるソフトウェア、ポイントベースの登録に使用されるポイントの数を標準化する予定です。
• 登録は、2 人の口腔放射線科医が個別に行います。お互いの結果から目がくらんでいます。
• 放射線科医の 1 人が 2 週間間隔で 2 回登録を行います。
• 結果の信頼性と有効性を保証するために、オブザーバー内およびオブザーバー間が評価されます。

調査サイズ:

研究者は、独立したコントロールと実験被験者ごとに 1 つのコントロールを持つ実験被験者からの連続応答変数の研究を計画しています。 Sang-Hoon による 2014 年の以前の研究では、各被験者グループ内の応答は標準偏差 0.04 で正規分布していました。 実験平均と対照平均の真の差が 0.07 の場合、研究者は、実験群と対照群の母平均が確率 (検出力) 0.8 で等しいという帰無仮説を棄却できるように、12 人の被験者を研究する必要があります。 この帰無仮説の検定に関連するタイプ I 過誤確率は 0.05 です。

量的変数:

分析における量的変数の取り扱い この調査には 2 つの主なグループが含まれます。 1 つは自動登録用、もう 1 つはポイント ベースの登録用です。 両方のグループの偏差の評価は、サードパーティのソフトウェアを使用して行われ、mm 単位の平均 ± 標準偏差の形式で表されます。

統計的方法:

データは、IBM SPSS 高度統計 (Statistical Package for Social Sciences)、バージョン 26 (SPSS Inc.、イリノイ州シカゴ) を使用して分析されます。 連続データは、平均値と標準偏差を使用して説明されます。 連続データ間の比較は t 検定を使用して実行され、ANOVA は変数の相互作用をテストするために使用されます。 0.05 以下の p 値は統計的に有意であると見なされ、すべての検定は両側になります。 調査の統計的検出力は、95 % の信頼水準で 80 % に設定されます。