《The Journal of Prosthetic Dentistry》：Influence of artificial intelligence-based registration and occlusal collision correction on the accuracy of occlusal contacts captured at maximum intercuspal position using an intraoral scanner: A clinical comparative study
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AI和CAD后处理方法显著影响口内扫描仪在MIP位记录咬合接触的准确性，真阳性率IC组高于INC组，但伴随更多假阳性，AI处理组假阳性最少。
帕纳约蒂斯·恩托瓦斯（Panagiotis Ntovas）|康斯坦丁诺斯·瓦佐拉斯（Konstantinos Vazouras）|阿卜杜勒·B·巴马克（Abdul B. Barmak）|瓦埃尔·阿特（Wael Att）|玛尔塔·雷维利亚-莱昂（Marta Revilla-León）
美国马萨诸塞州波士顿塔夫茨大学牙医学院修复学系兼职教师；瑞士日内瓦大学牙科诊所固定修复学与生物材料科外部合作研究员；希腊雅典国立卡波迪斯特里安大学牙医学院外科牙科系科学研究员
摘要
问题陈述
目前已有基于人工智能（AI）的程序和咬合碰撞校正算法被提出，用于提高最大牙尖对位（MIP）状态下口内扫描的准确性。然而，各种后处理方法对MIP关系准确性的具体影响仍不明确。
研究目的
本临床比较研究的目的是评估咬合碰撞校正方法和AI驱动的配准技术对使用口内扫描仪（IOS）记录的MIP中咬合接触准确性的影响。
材料与方法
在46名参与者中，通过咬合胶片记录MIP下的咬合接触，并使用TRIOS 4（3Shape A/S）设备拍摄的上颌和下颌扫描数据进行数字化处理。为每位参与者生成了双侧虚拟咬合记录。这些扫描数据被分为三组：未经咬合处理的组（NA）、未经IOS校正的组（INC）以及经过IOS校正的组（IC）。利用计算机辅助设计（CAD）软件（Elefsina 3.2；exocad GmbH），对INC组和IC组的数据分别采用三种不同的后处理方法：修剪模型（CT）以及通过分离上下颌来增加垂直尺寸（IVDM）或调整咬合器的切牙针位置（IVDA）。同时，还使用了一个基于AI的软件程序（Bite-Finder）对INC组和IC组的数据进行后处理。同样的AI程序也被用于将NA组的数据进行MIP咬合对位，从而生成NA-AI组。两位经过培训的评估者根据数字化的咬合胶片接触点来评估咬合接触的准确性。采用单因素方差分析（ANOVA）检验不同后处理方法之间的真实阳性接触率和假阳性接触率是否存在差异（P<.05）。
结果
各组之间的真实阳性接触比例和假阳性接触数量存在显著差异（P<.05）。与INC组相比，IC组的真实阳性接触比例更高，但假阳性接触数量也更多（P<.05）。AI注册组（NA-AI、INC-AI、IC-AI）以及经过IOS校正的组（IC、IC-CT）的真实阳性接触比例最高。与未使用CAD后处理的组（IC、INC）相比，AI注册组的假阳性接触数量显著减少。
结论
无论是通过IOS还是CAD软件程序进行咬合碰撞校正，或是基于AI的配准技术，都显著影响了MIP中咬合接触表示的准确性。咬合校正方法的选择会直接影响真实接触率和假阳性接触率。
研究方法部分
本研究遵循了《诊断准确性研究报告标准》（STARD）。图1展示了研究设计的流程图。研究方案获得了塔夫茨大学健康科学研究所的批准（CR-01-STUDY00003834），并在塔夫茨大学牙医学院的研究生修复学诊所进行，遵循了《赫尔辛基宣言》的相关规定。所有参与者在研究开始前均签署了书面知情同意书。
结果
共评估了11种用于捕捉MIP状态下上下颌关系的后处理方法（NA-AI、INC、INC-CT、INC-IVDM、INC-IVDA、INC-AI、IC、IC-CT、IC-IVDM、IC-IVDA、IC-AI）。真实阳性接触的比例范围为0到1，平均值为0.64 ± 0.33；假阳性接触的数量范围为0到13，平均值为1.99。表1列出了各组的真实阳性接触比例、标准差以及最小值和最大值。
讨论
本研究结果表明，使用IOS、CAD或AI后处理方法校正咬合碰撞显著影响了MIP中记录的咬合接触的准确性。因此，原假设“不同后处理方法对MIP中的咬合接触结果没有影响”被推翻。这些发现与先前的研究结果一致。
结论
基于本临床研究的发现，可得出以下结论：
- 用于校正口内数字化咬合扫描中咬合碰撞的方法显著影响了MIP中咬合接触的准确性。
- 由IOS软件程序和基于AI的后处理技术进行的咬合碰撞校正显著提高了MIP中咬合接触的准确性。
- 经过测试的基于AI的后处理方法显著提升了咬合接触的准确性。
