数字化与传统印模系统对牙间区域的获取能力及其对CAD软件自动牙齿分割的影响：一项体外研究

　　本研究评估并比较了数字印模系统与传统印模系统在再现牙周病患牙（PCD）的牙间区域（IA）方面的准确性，并探讨了印模质量如何影响CAD软件中的自动牙齿分割。使用一种硅橡胶传统印模（CVI）、四款无线口内扫描仪（IOS）——Dexis IS 3800 W（3800

　　本研究评估并比较了数字印模系统与传统印模系统在再现牙周病患牙（PCD）的牙间区域（IA）方面的准确性，并探讨了印模质量如何影响CAD软件中的自动牙齿分割。使用一种硅橡胶传统印模（CVI）、四款无线口内扫描仪（IOS）——Dexis IS 3800 W（3800-wl）、Medit i700w（i700-wl）、Primescan 2（PRI2-wl）和Trios 5（TRI5-wl），以及一款有线Primescan AC（PRI1-w）采集了标准化的PCD模型数据。分析了原始扫描数据、扫描修复后数字化安装的模型，以及OnyxCeph中进行牙齿分割后的数字模型。使用中位数检验和卡方检验对IA再现精度和分割质量进行了统计学比较（p 0.05）。所有IOS在再现IA方面均显著优于CVI（p 0.001）。在IOS中，PRI2-wl实现了超过80%的正确IA再现率，而3800-wl和TRI5-wl则低出多达20%。扫描修复轻微改善了部分IOS对IA的获取效果，而传统印模则未发生变化。分割误差集中在具有明显牙龈退缩的牙齿上，而健康牙龈则表现出更高的准确性。在TRI5-wl（p = 0.027）和3800-wl（p = 0.044）的原始数据与分割数据之间发现了显著差异。本研究结果可得出结论：在本项体外研究的局限范围内，IOS在PCD的IA再现方面优于传统印模。不同IOS的准确性存在差异，且与原始扫描数据的质量有关。自动分割对于健康牙龈的牙齿是可靠的，但在处理牙周缺损时仍面临挑战。精确获取IA可优化正畸移动规划并简化基于CAD的工作流程，从而减少手动修正，改善受损牙周患者的治疗结果。

　　近年来，成人正畸治疗的需求显著增加，然而由于与年龄相关的解剖结构改变以及由牙周炎导致的病理学牙齿移位，在老年患者中精确获取牙间区域一直是一项严峻挑战。在伴有牙周附着丧失的牙周病患牙中，明显的倒凹和增大的IA（通常称为开放性牙龈 embrasure 或“黑三角”）会导致弹性印模材料容易穿透固位区。在印模材料固化后，由于其内部的机械固位力，取出过程可能受阻，过大的力量容易导致材料撕裂或塑性变形，从而影响印模精度。尽管口内扫描仪在临床上日益普及，但其在获取IA方面的准确性仍显局限。随着近年来IOS（Intraoral Scanners，口内扫描仪）技术的进步，包括真度和精度的提高、扫描深度的增加以及无线手柄的引入，伴随基于人工智能（AI）算法的自动牙齿分割等后处理技术的广泛应用，过往研究的评估结果亟待更新。同时，不完整的IA获取常引发CAD（Computer-Aided Design，计算机辅助设计）软件的分割错误，需耗费大量时间进行人工修正。因此，本研究旨在评估并对比当前一代无线及云端IOS与传统印模系统获取IA的能力及其对自动牙齿分割的影响。该论文发表在《Clinical Oral Investigations》上，其重要意义在于指出高性能IOS设备的选择可优化基于CAD的临床工作流程，提高正畸矫治器制作的精确度与效率，从而改善伴有牙周疾病患者的正畸治疗预后。

　　研究人员在Justus Liebig University Giessen的两个科室开展了这项体外研究，采用了一个伴有牙周炎的标准上下颌模型，并在模拟头部上进行操作。研究对比了包括四款无线IOS、一款有线IOS以及CVI（Conventional polyvinylsiloxane impression，传统硅橡胶印模）在内的六种系统。获取的三维表面数据以STL格式导出。随后将数据导入CAD软件，扫描修复并数字化上底座后，进行自动牙齿分割操作。分割完毕的模型导出后，导入三维检测软件中，通过建立参考平面和垂直长度（PL）计算并测量IA。数据差异性采用中位数检验、卡方检验及Bonferroni-Holm法校正，保证了极高的测试者内可靠性。

　　通过对共4752个IA数据的分析发现，在所有数据处理阶段，数字印模系统捕获IA的准确性显著优于传统印模（p 0.001）。在数字系统中，PRI2-wl表现出最高的性能，正确再现了超过80%的IA，而3800-wl和TRI5-wl的捕获能力最多可低出其20%。

　　虽然传统印模在后续数字处理过程中IA再现能力保持不变，但所有数字系统在经过数字扫描修复后，均呈现出IA捕获效能保持不变或轻微改善的趋势。在完成牙齿分割后，PRI2-wl、i700-wl和TRI5-wl保持稳定，3800-wl的数据超越了原始扫描值，而PRI1-w略有下降。其中TRI5-wl（p = 0.027）和3800-wl（p = 0.044）的原始数据与分割后数据间存在显著差异。

　　分析不同系统的准确性与IA宽度永利集团的关系，根据Nordland和Tarnow的分类法，随着IA宽度和深度的增加，数字系统的准确性呈现差异。研究发现前牙区IA的再现比后牙区更可靠，且数字系统与CVI的性能差异在前牙尤为显著。

　　CAD软件自动进行的牙齿分割在多数牙齿上展示出不同印模系统间的显著差异。分割误差主要集中在具有明显牙周退缩迹象的牙齿上；而在具备健康牙龈的牙齿中，分割的准确性明显更高。

　　总结讨论与结论部分，随着IOS技术的进步，本研究确认了其在PCD模型IA获取上相较于CVI的显著优越性，且数字化后处理过程进一步凸显了高质量初始扫描数据的重要性。特别是在前牙区域，由于操作空间相对开阔、软组织易于牵拉且扫描仪倾斜角度更易调整，其IA获取效果优于后牙区域。然而，当前的AI自动分割算法在对伴有牙周缺损（特别是严重的牙龈退缩）的牙列进行处理时仍存在局限性，常需人工干预以完成分割及游离龈边界的确认。基于目前体外研究的结果，得出了如下结论：与传统印模相比，IOS在PCD的IA获取与再现方面表现出卓越的精度。但不同IOS设备间准确性存在差异，这表明选用高性能扫描设备的关键性。初始数据的质量直接决定了包括牙齿分割在内的后续数字化加工的可靠性。对于牙龈健康的牙齿，自动分割技术准确度较高，但在处理牙周缺损时依然是一项重大挑战。