数字牙科模型与锥形束计算机断层扫描图像的自动与半自动配准 (CBCT)

设置：

参与者将从前来开罗大学牙科学院口腔颌面放射科进行CBCT成像进行种植体治疗的患者中随机选择。

开罗大学牙科学院口腔颌面放射学系将通过 CBCT 机器对患者进行放射成像。 在开罗大学牙科学院的可拆卸修复学系完成取模步骤，然后浇铸石膏，然后对患者的石膏进行表面激光光学扫描。

变量：

本研究的结果是未探索的新配准技术（自动配准）与常用配准方法（基于点的配准）的准确性和可靠性。

本研究涉及的变量包括：CBCT 图像分辨率、表面光学扫描仪的精度、使用的软件、用于注册的点数（基于点的注册）、将进行注册的调查员的技能程序。 为了消除这些变量的影响，调查人员将标准化 CBCT 分辨率、使用的表面光学扫描仪、两种配准技术中使用的软件、用于基于点的配准的点数，同时考虑到调查因素不止一个将执行相同的程序以确保结果的可靠性和有效性。

数据来源和管理：

- CBCT 扫描：每位患者将通过 CBCT 机器（Planmeca Promax 3D Mid - Asentajankatu，赫尔辛基，芬兰）进行扫描，视野覆盖整个下巴。 图像将以 DICOM（医学数字成像和通信）格式导出和存储。

- 模型扫描：通过使用藻酸盐印模材料取模并用石膏填充印模来获得牙科模型。 然后，石膏模型将由 3D 激光扫描仪扫描，以获得牙弓的数字图像，该图像将导出并存储为 STL（标准镶嵌语言）文件。

- 图像注册：

CBCT图像的DICOM文件和数字牙科模型的STL文件将被导入牙科3D规划软件（Blue Sky Plan，Blueskybio）。 将通过两种方法对每个患者进行 CBCT 图像的数字投射图像配准：

1. 自动注册 导入数字模型的STL（标准曲面细分语言）文件后，将使用软件的直接注册功能自动执行注册过程。
2. 基于点的配准 利用软件的点配准功能，在牙模图像和CBCT图像上的相同区域选择三个点。 然后，将自动处理两张图像的配准，最终完成数字牙科模型与颌面模型的叠加。

潜在的偏见来源：

• 研究人员将标准化 CBCT 分辨率、使用的表面光学扫描仪、两种配准技术中使用的软件、用于基于点的配准的点数。
• 注册将由两名口腔放射科医师独立进行；对彼此的结果视而不见。
• 其中一名放射科医师将以两周为间隔进行两次注册。
• 将对观察者内部和观察者间进行评估，以确保结果的可靠性和有效性。

研究规模：

研究人员正计划研究独立控制和实验对象的连续响应变量，每个实验对象有 1 个控制。 在 2014 年 Sang-Hoon 之前的一项研究中，每个受试者组的反应呈正态分布，标准差为 0.04。 如果实验组和控制组的真实差异为 0.07，研究人员将需要研究 12 名受试者才能拒绝原假设，即实验组和对照组的总体均值在概率（功效）0.8 时相等。 与此原假设检验相关的 I 类错误概率为 0.05。

定量变量：

分析中定量变量的处理该研究涉及两个主要群体；一种用于自动注册，另一种用于基于积分的注册。 将使用第三方软件对两组中的偏差进行评估，并将以平均值±标准偏差的形式表示，单位为毫米。

统计方法：

数据将使用 IBM SPSS 高级统计（社会科学统计软件包）第 26 版（SPSS Inc.，Chicago，IL）进行分析。 连续数据将使用平均值和标准偏差进行描述。 连续数据之间的比较将使用 t 检验进行，方差分析将用于测试变量的交互作用。 小于或等于 0.05 的 p 值将被视为具有统计显着性，并且所有测试都将是双尾的。 研究的统计功效将设置为 80%，置信水平为 95%。