콘 빔 컴퓨터 단층 촬영 이미지에 대한 디지털 치과 캐스트의 자동 대 반자동 정합 (CBCT)

설정:

참가자는 임플란트 치료를 위한 CBCT 이미징을 위해 카이로 대학 치과 학부 구강 악안면 방사선과에 올 환자 중에서 무작위로 선택됩니다.

CBCT 기계에 의한 환자의 방사선 촬영은 카이로 대학교 치과 학부 구강 악안면 방사선과에서 수행됩니다. 인상 채득 단계에 이어 스톤 덴탈 캐스트를 붓는 동안 환자의 스톤 캐스트에 대한 표면 레이저 광학 스캐닝은 카이로 대학 치과 학부의 가철식 보철과에서 수행됩니다.

변수:

본 연구의 결과는 미개척 신규등록기법(자동등록) 대 일반적으로 사용되는 등록방식(포인트 기반 등록)의 정확성과 신뢰성이다.

이 연구에 관련된 변수는 다음을 포함합니다: CBCT 이미지 해상도, 표면 광학 스캐너의 정확도, 사용된 소프트웨어, 등록에 사용된 포인트 수(포인트 기반 등록에서), 등록을 수행할 조사자의 기술 절차. 이러한 변수의 영향을 없애기 위해 연구자는 CBCT 해상도, 사용된 표면 광학 스캐너, 두 가지 등록 기술에 사용되는 소프트웨어, 포인트 기반 등록에 사용되는 포인트 수를 표준화하고 조사 요인을 하나 이상 고려합니다. 결과의 신뢰성과 타당성을 보장하기 위해 동일한 절차를 수행합니다.

데이터 소스 및 관리:

- CBCT 스캐닝: 각 환자는 CBCT 기계(Planmeca Promax 3D Mid - Asentajankatu, Helsinki, Finland)로 전체 턱을 덮는 시야로 스캔됩니다. 이미지는 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine) 형식으로 내보내지고 저장됩니다.

- 캐스트 스캐닝: 알지네이트 인상재를 사용하여 인상을 채득하고 석고로 인상을 채움으로써 치과용 캐스트를 얻습니다. 그런 다음 석고 모형을 3D 레이저 스캐너로 스캔하여 STL(표준 테셀레이션 언어) 파일로 내보내고 저장할 치열궁의 디지털 이미지를 얻습니다.

- 이미지 등록:

CBCT 이미지의 DICOM 파일과 디지털 치과 모델의 STL 파일을 치과 3D 계획 소프트웨어(Blue Sky Plan, Blueskybio)로 가져옵니다. CBCT 이미지에 대한 디지털 캐스트의 이미지 등록은 두 가지 방법으로 각 환자에 대해 수행됩니다.

1. 자동 등록 디지털 모델의 STL(표준 테셀레이션 언어) 파일을 가져온 후 소프트웨어의 직접 등록 기능을 사용하여 자동으로 등록 프로세스를 수행합니다.
2. 포인트 기반 등록 소프트웨어의 포인트 등록 기능을 사용하여 치과틀 이미지와 CBCT 이미지의 동일한 영역에서 세 개의 포인트를 선택합니다. 그런 다음 두 이미지의 정합이 자동으로 처리되어 디지털 치과 모델과 악안면 모델의 중첩이 완료됩니다.

편향의 잠재적 원인:

• 조사관은 CBCT 해상도, 사용된 표면 광학 스캐너, 두 가지 등록 기술에 사용되는 소프트웨어, 포인트 기반 등록에 사용되는 포인트 수를 표준화할 예정입니다.
• 등록은 두 명의 구강 방사선 전문의가 독립적으로 수행합니다. 서로의 결과에 눈이 멀었습니다.
• 방사선 전문의 중 한 명이 2주 간격으로 두 번 등록을 수행합니다.
• 결과의 신뢰성과 유효성을 보장하기 위해 관찰자 내 및 관찰자 간 평가가 이루어집니다.

연구 규모:

연구자들은 독립적인 대조군과 실험 대상당 1개의 대조군이 있는 실험 대상의 연속 반응 변수에 대한 연구를 계획하고 있습니다. 2014년 상훈의 이전 연구에서 각 주제군 내 응답은 표준편차가 0.04인 정규분포를 보였다. 실험 및 통제 평균의 실제 차이가 0.07인 경우 조사자는 실험 및 통제 그룹의 모집단 평균이 확률(검정력) 0.8로 같다는 귀무 가설을 기각할 수 있도록 12명의 피험자를 연구해야 합니다. 이 귀무 가설 검정과 관련된 제1종 오류 확률은 0.05입니다.

양적 변수:

분석에서 정량적 변수 처리 이 연구에는 두 가지 주요 그룹이 포함됩니다. 하나는 자동 등록용이고 다른 하나는 포인트 기반 등록용입니다. 두 그룹의 편차 평가는 타사 소프트웨어를 사용하여 이루어지며 평균 ± 표준 편차(mm) 형식으로 표시됩니다.

통계적 방법:

데이터는 IBM SPSS 고급 통계(사회과학용 통계 패키지), 버전 26(SPSS Inc., Chicago, IL)을 사용하여 분석됩니다. 연속 데이터는 평균 및 표준 편차를 사용하여 설명합니다. 연속 데이터 간의 비교는 t-test를 사용하여 수행되고 ANOVA는 변수의 상호 작용을 테스트하는 데 사용됩니다. 0.05 이하의 p-값은 통계적으로 유의한 것으로 간주되며 모든 테스트는 양측 테스트가 됩니다. 연구의 통계적 검정력은 95% 신뢰 수준에서 80%로 설정됩니다.