Ссылка на оригинал статьи:
Доктор Вэй Чунь Линь
Доктор Чиань Чуэнь Лэ
Авторы: Вэй Чунь Линь a b c, Чиань Чуэнь Лэ a, Шэн Ян Лэ b c d, Чиао Юнь Пэн a e, Чиа Чэн Линь a e
A. Школа стоматологических технологий, колледж стоматологии, Медицинский университет Тайбэя, Тайвань
B. Отделение стоматологии, Больница Вань-Фан, Медицинский университет Тайбэя, Тайвань
C. Центр банка зубов и технологии дентальных стволовых клеток, Медицинский университет Тайбэя, Тайвань
D. Школа стоматологических технологий, колледж стоматологии, Медицинский университет Тайбэя, Тайвань
E. Отделение стоматологии, больница Шинь Кун Ву Хо-Су, Тайбэй, Тайвань
Получено 18 октября 2024 г., пересмотрено 3 ноября 2024 г., доступно онлайн с 13 ноября 2024 г.
Аннотация
Цель исследования
Эффективность применения интраоральных сканеров (ИОС) зависит от навыков пользователя. Однако остается неясным, влияет ли опыт пользователя на точность работы ИОС. В данном исследовании изучалось влияние опыта пользователя на скорость получения изображений с ИОС и их точность.
Материалы и методы
В исследовании приняли участие две группы пользователей, по 15 человек в каждой: в одну группу вошли опытные, а в другую — неопытные пользователи ИОС. Каждый пользователь провел сканирование модели верхней челюсти тремя ИОС: CEREC Omnicam, Primescan и Aoralscan 3. Всего было проведено 90 сканирований. При каждом сканировании измерялось время сканирования и время рендеринга, необходимое ИОС для создания трехмерного изображения. Точность каждого сканера была рассчитана путем сравнения его изображения с референсным изображением с высокоточного промышленного сканера. Статистически значимое различие определялось с помощью t-теста и ANOVA, за которыми следовал ретроспективный анализ Тьюки. Установленная значимость: P < 0,01.
Результаты
У трех ИОС не было отмечено значимой разницы в точности воспроизведения, времени сканирования и рендеринга у неопытных и опытных пользователей. Как у неопытных, так и у опытных пользователей Omnicam обеспечивал значительно меньшую точность и более длительное время сканирования, чем другие ИОС. Время рендеринга у Aoralscan 3 было значительно меньше, чем у других ИОС.
Заключение
Опыт пользователя существенно не влияет на точность и скорость ИОС. Эти факторы различаются в зависимости от типа ИОС. Время рендеринга для получения трехмерных изображений — важная особенность, позволяющая повысить эффективность интраорального сканирования с точки зрения скорости.
Ключевые слова
Погрешность
Цифровая модель
Время сканирования
Точность
Интраоральный сканер
Введение
Цифровые модели, получаемые с помощью интраорального сканера (ИОС), становятся все более популярны в восстановительной стоматологии. Процедура снятия слепка — необходимый этап при изготовлении зубных протезов. Однако традиционные методы характеризуются такими недостатками, как дискомфорт для пациента, трудоемкость и невозможность изменить оттиск после того, как материал затвердеет. Цифровые же модели позволяют свести к минимуму рвотный рефлекс у пациента и значительно сократить время и затраты на изготовление протезов. Кроме того, цифровые модели помогают немедленно (во время текущего приема) исправить ошибочно отсканированные участки. Таким образом, интраоральные сканеры стали важными инструментами стоматологов.
Точность и скорость — важнейшие аспекты клинической эффективности ИОС. Поэтому изучением этих параметров занимаются многие исследователи. ИОС создает файл с изображением ротовой полости в связанной с ним программе. При этом в разных моделях ИОС могут использоваться различные технологии. Для создания изображения используются технологии фотографии и видеографии. Расстояние до объекта определяется с помощью технологии активной выборочной фиксации волнового фронта, активной триангуляции и конфокальной микроскопии. Для 3D-реконструкции программный алгоритм определяет точность изображений, созданных ИОС. Вышеупомянутые различия ИОС могут повлиять на их точность и скорость.
Кроме того, в дополнение к аппаратным и программным возможностям сканера, на его точность и скорость может существенно повлиять мастерство пользователя. Так, Мотел и соавторы подчеркивают, что последовательность сканирования может повлиять на точность изображений. А Ох и соавторы полагают, что стратегия сканирования весьма существенно сказывается на точности изображения. Действительно, ориентация и движение наконечника сканера могут повлиять на результат работы ИОС. Во время сканирования пользователь управляет траекторией, ориентацией и скоростью движения сканера; поддерживает расстояние между наконечником сканера и сканируемой поверхностью, а также принимает решение об отсечении лишних фрагментов или повторном сканировании пробелов. Все эти действия влияют на точность сканирования.
Также считается, что опыт пользователя в применении ИОС для создания цифровых моделей влияет на их точность. В частности Резенде и соавторы сообщают, что более опытные пользователи получают более точные снимки полной дуги. В своем исследовании, посвященном точности сканирования полной дуги, Хименес-Гонсалес и соавторы приходят к выводу, что результат сканирования у опытных пользователей намного лучше, чем у неопытных. Об аналогичных результатах сообщают и другие исследователи. С другой стороны, Канулло и соавторы пришли к выводу, что опыт пользователя не оказывает существенного влияния на точность ИОС. Аркури и соавторы также сообщают, что пользователи не продемонстрировали существенного влияния на корректность работы ИОС. Эти выводы были подтверждены результатами и других исследований.
Таким образом, остается неясным, влияет ли опыт пользователя на точность работы ИОС или нет. В данном исследовании изучалось влияние опыта пользователя на скорость получения изображений с ИОС и их точность. Изучались три модели ИОС. Были выдвинуты следующие нулевые гипотезы: опыт пользователя не оказывает существенного влияния на точность (1) и скорость (2) ИОС.
Материалы и методы
Протокол исследования был одобрен Комитетом по этике больницы Шинь Кун Ву Хо-Су, Тайбэй, Тайвань (номер разрешения: 20220809R). Ход эксперимента представлен на рис. 1. Тридцать пользователей добровольно приняли участие в этом исследовании. Они были поровну разделены на две группы: группу неопытных, в которую вошли студенты-стоматологи, которые никогда не пользовались ИОС, и группу опытных, в которую вошли стоматологи и техники с опытом регулярного использования ИОС более 2 лет. Чтобы устранить потенциальные помехи in vivo, такие как движение языка и слюна на зубах, мы использовали для сканирования стандартную модель верхней челюсти (U200, Nissan Dental Products Inc., Киото, Япония). Эта модель вместе с соответствующей моделью нижней челюсти была закреплена на голове стоматологического манекена. Расстояние между резцами обеих моделей было установлено равным 45 мм на основе среднего значения максимального открывания рта у пациентов с азиатским типом лица.
Рис. 1. Схема исследования
В данном исследовании использовались три модели ИОС: CEREC Omnicam (OM; Dentsply Sirona Inc., Шарлотт, штат Северная Каролина, США), Primescan (PM; Dentsply Sirona Inc), и Aoralscan 3 (AS; Shining 3D Tech Co., Ханчжоу, Китай). Перед началом сканирования всем участникам были предоставлены соответствующие инструкции по работе с ИОС. Была разработана стратегия сканирования модели верхней челюсти, и участникам было дано указание следовать этой стратегии (рис. 2а). Каждый участник выполнил три сканирования модели — тремя сканерами, одним за другим. Чтобы уменьшить влияние на результат эффекта научения, были использованы три последовательности: OM→PM→AS, PM→AS→OM, AS→OM→PM. Таким образом, на одну последовательность пришлось по пять участников в каждой группе. Сканеры были откалиброваны перед экспериментом и калибровались после каждых 15 сканирований. Всего было получено 90 изображений, которые были сохранены в виде файлов на стандартном языке тесселирования. В качестве устройства сравнения выступил промышленный высокоточный сканер (ATOS 5; Zeiss GOM GmbH, Брауншвейг, Германия); эталонное изображение было сохранено в виде стандартного цифрового файла. Эталонное изображение вместе с 90 файлами сканирования было импортировано в программное обеспечение Media Compare (Media Corp., Сеул, Южная Корея). Участок мягких тканей был обрезан с помощью функции интеллектуального выбора одного зуба; каждый снимок накладывался на эталонное изображение с помощью функции автоматического совмещения. Разница с эталонным изображением для каждого скана была рассчитана в режиме отображения отклонений (рис. 2b).
Рис. 2. (а) Схематическое изображение последовательности интраорального сканирования. Цветные стрелки указывают порядок сканирования: 1. Оранжевая стрелка показывает сканирование от правой стороны языка к левой. 2. Бирюзовая стрелка указывает на движение поверх жевательных поверхностей зубов от левой стороны к правой. 3. Синяя стрелка указывает на движение от правой щеки к левой. (b) Цветовая шкала, отображающая точность изображения по сравнению с эталонным изображением, где красный цвет указывает на увеличение отклонения, а синий — на уменьшение.
Для оценки скорости при каждом сканировании измерялся временной интервал от начала сканирования до завершения получения изображения. Этот интервал считался временем сканирования. Время, необходимое ИОС для создания 3D-изображения, также было измерено. Этот интервал считался временем рендеринга. Общее время, затраченное на каждое сканирование, равнялось сумме времени сканирования и рендеринга.
Данные пилотного исследования показали, что для достижения величины эффекта 0,5, мощности 80 % и величины α-ошибки 5 % требовался объем выборки в 15 сканирований на группу. Статистический анализ проводился с использованием SAS (версия 9.4; Институт SAS, Кэри, Северная Каролина, США). Количественные данные представлены в виде среднего значения и стандартного отклонения. Сравнение между группами для определения значимых различий проводилось с использованием t-теста и однофакторного дисперсионного анализа, за которыми следовал ретроспективный анализ Тьюки. Установленная значимость: P < 0,01.
Результаты
У неопытных и у опытных пользователей значения точности OM, PM и AS составляли 100 мкм ± 18 мкм и 99 мкм ± 19 мкм, 63 мкм ± 30 мкм и 61 мкм ± 13 мкм, 60 ± мкм 10 мкм и 67 мкм ± 16 мкм соответственно (рис. 3). Ни по одному из трех ИОС не было отмечено существенной разницы между неопытными и опытными пользователями. Однако существенные различия наблюдались между самими сканерами. Как у неопытных, так и у опытных пользователей точность сканирования полной дуги была значительно ниже с OM, чем с PM и AS (P < 0,0001).
Рис. 3. Точность сканирования полной дуги, выполняемого неопытными и опытными пользователями с использованием различных ИОС Ни по одному из ИОС не было отмечено существенной разницы между неопытными и опытными пользователями. Однако в обеих группах были обнаружены значительные различия в точности результатов, при этом Omnicam продемонстрировал более низкую точность по сравнению с Primescan и Aoralscan 3 (как указано звездочкой).
Время сканирования и время рендеринга у неопытных и опытных пользователей, использующих различные ИОС, представлено в табл. 1. Не было обнаружено существенной разницы между неопытными и опытными пользователями во времени сканирования и рендеринга, независимо от используемого сканера. Однако были отмечены существенные различия между ИОС как у неопытных, так и у опытных пользователей. Время сканирования было значительно больше у OM, чем у PM и AS, как у неопытных (P = 0,0003), так и у опытных (P = 0,0023) пользователей. Время рендеринга было значительно больше у OM и PM, чем у AS, как у неопытных (P = 0,0005), так и у опытных (P = 0,0003) пользователей. Общее время было значительно больше у OM, чем у AS у неопытных пользователей (P = 0,0038); у OM и PM, чем у AS, у опытных пользователей (P = 0,0049) (рис. 4).
Таблица 1. Время сканирования (в секундах) у неопытных и опытных пользователей для различных интраоральных сканеров.
∗ Значительная разница (P < 0,01).
Строчные буквы указывают на существенные различия между сканерами.
Рис. 4. Время сканирования (а), время рендеринга (b) и общее время (c) сканирования полной дуги, выполняемого неопытными и опытными пользователями с использованием различных интраоральных сканеров. Значимых различий между группами пользователей обнаружено не было. Значимые различия между ИОС обозначены разными строчными буквами (a, b; P < 0,01).
Выводы
Точная цифровая модель, полученная с помощью ИОС, имеет решающее значение в процессе лечения зубов. Точность сканирования зависит от характеристик сканера и его ПО. Поскольку пользователь определяет схему и процедуру сканирования, считается, что на производительность ИОС и, следовательно, на точность сканирования влияет опыт пользователя. Однако наши результаты свидетельствуют о том, что опыт пользователя существенно не влияет на точность ИОС. Таким образом, наша первая нулевая гипотеза была доказана.
В литературе представлены противоречивые данные о влиянии опыта пользователя на точность ИОС. Резенде и соавторы анализировали эти эффекты, пригласив только трех пользователей с разным уровнем опыта. Хименес-Гонсалес и соавторы приглашали только двух пользователей с опытом использования ИОС более 4 лет и двух без какого-либо опыта. В целом, независимо от результатов, в исследованиях, изучающих влияние опыта работы пользователя, участвовало небольшое число пользователей. Когда число участников невелико, на результаты, скорее всего, повлияют навыки пользователей, а не их опыт. Согласно Хименесу и соавторам, точность ИОС зависит от пользователя; однако этот эффект необязательно связан с опытностью пользователя. Чтобы нивелировать влияние личных навыков, мы привлекли 30 участников для проведения сканирования. Этот подход уменьшил влияние межличностных различий; таким образом, наши результаты точно отражают реальную ситуацию и являются убедительными.
Зарауз и соавторы оценивали влияние возраста на точность сканирования, выполняемого неопытными пользователями. Исследователи обнаружили, что пожилым пользователям может потребоваться более длительное обучение для повышения точности сканирования, а новое программное обеспечение ИОС может повысить точность сканирования, выполняемого неопытными пользователями. В качестве неопытных пользователей мы набирали молодых студентов. Эти студенты были в некоторой степени знакомы с информационными технологиями, что облегчало им работу с ИОС. Ревелл и соавторы исследовали взаимосвязь между сканированием полной дуги и опытом пользователя и обнаружили, что опыт влияет на правильность отображения адентичной челюсти, но не на отклонение имплантата. Этот результат говорит о следующем: чем сложнее процедура сканирования, тем большую роль играет опыт пользователя. В настоящем исследовании участники сканировали зубной ряд модели — достаточно простая процедура по сравнению со сканированием десны с абатментами или скан-маркерами. Это объясняет, почему неопытные пользователи добились удовлетворительной точности.
У трех ИОС не было отмечено существенной разницы во времени сканирования и рендеринга в группах опытных и неопытных пользователей. Таким образом, наша вторая нулевая гипотеза также была доказана. Однако результаты показали, что точность и скорость сканера зависят от его типа. Аналогичные результаты были получены Ким и соавторами, которые обнаружили, что время сканирования было связано с типом ИОС, но не с опытностью пользователя. Лим и соавторы указали, что точность новых ИОС была лучше и меньше зависела от клинических условий. Более того, Зарауз и соавторы подчеркнули, что передовое программное обеспечение повысило точность сканирования, выполняемого неопытными пользователями. Ревилла-Леон и соавторы предположили, что влияние опыта пользователя на точность ИОС было более выраженным при использовании систем предыдущего поколения.
Два из трех ИОС, использованных в данном исследовании (OM и PM), произведены одним и тем же производителем. PM — ИОС нового поколения — был быстрее и точнее, чем OM, что вполне закономерно. OM обладал значительно меньшей точностью и большим временем сканирования, чем PM и AS. Согласно Гомес-Поло и соавторам, точность сканирования снижается с увеличением количества повторно просканированных пробелов. У современных ИОС более длительное время сканирования неизбежно связано с увеличением количества повторных сканирований. Наши результаты также показали, что более длительное время сканирования может быть связано с более низкой точностью.
Что касается общего времени, необходимого для полного сканирования, то AS был значительно быстрее, чем OM, как у неопытных, так и у опытных пользователей; однако PM существенно не отличался в этом плане от OM. Поскольку PM и AS существенно не отличались по времени сканирования, более быстрое общее время для AS может быть связано с более коротким временем рендеринга. Тем не менее точность AS соответствовала точности PM. Исследования показывают, что усовершенствования программного обеспечения могут повысить скорость сканера. Технологии, основанные на программном обеспечении, приобретают все большее значение, поскольку производители ИОС стараются уменьшить размер устройства для более эффективного клинического применения. Современные устройства с мощными технологиями искусственного интеллекта могут автоматически выявлять и удалять дефекты мягких тканей. Кроме того, такие программные функции, как «умное совмещение», которое использует искусственный интеллект для объединения данных, повысили эффективность ИОС. Таким образом, 3D-рендеринг, или постобработка изображений, является критическим фактором для повышения скорости ИОС. Производителям следует оптимизировать программное обеспечение для 3D-рендеринга, поскольку время рендеринга имеет решающее значение для повышения общей эффективности.
Это исследование имеет некоторые ограничения. Во-первых, мы не могли измерить эффект научения у отдельных пользователей; однако последовательность использования ИОС была скорректирована таким образом, чтобы обеспечить равные возможности обучения для каждого пользователя на каждом типе ИОС. Во-вторых, характер этого исследования — in vitro — ограничивал нашу способность интерпретировать результаты. Наконец, уровень опыта был определен по принципу «все или ничего», что может быть истолковано как чрезмерное упрощение. Кроме того, необходимы исследования in vivo, чтобы оценить влияние различных уровней опыта на точность и скорость ИОС и подтвердить имеющиеся результаты in vitro.
В рамках данного исследования мы делаем приведенные ниже выводы. Во-первых, опыт пользователя не оказывает существенного влияния на точность и скорость ИОС. Во-вторых, на точность и скорость ИОС влияет его тип. Наконец, время рендеринга является важнейшей функцией для повышения скорости ИОС.
Заявление о конфликте интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, связанного с данным исследованием.