《The Journal of Prosthetic Dentistry》：Accuracy and time efficiency of deep learning-based method for single-crown design compared with a conventional CAD software program: A systematic review
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该系统综述比较了基于深度学习的CAD软件与传统CAD系统在单颗牙修复设计中的准确性和效率。7项体外研究显示，DL软件在咬合形态和边缘线设计上准确度不逊于传统系统，且内部适配差异（55.4-83.1μm）在临床可接受范围内，工作时间显著缩短（P<0.05）。
Luisa Madeira Lemos|Anne Kaline Claudino Ribeiro|Belmiro Cavalcanti do Egito Vasconcelos|Eduardo Piza Pellizzer|Wei-Shao Lin|Adriana da Fonte Porto Carreiro|Sandra Lúcia Dantas Moraes
巴西北里奥格兰德州纳塔尔市北里奥格兰德联邦大学（UFRN）牙科系研究生
摘要
问题陈述
设计修复体轮廓是一个劳动密集型且耗时的过程。尽管计算机辅助设计（CAD-CAM）系统在自动化单颗牙齿牙冠的咬合形态方面展现出潜力，但与基于深度学习（DL）的方法相比，其准确性仍不明确。
目的
本系统评价旨在研究基于DL的软件程序在复制单颗牙齿牙冠设计方面的准确性和时间效率，以及与传统无DL支持的CAD系统相比的情况。
材料与方法
本研究遵循了系统评价和荟萃分析的优先报告项目（PRISMA）指南。在2025年7月之前，对5个数据库进行了电子搜索。仅纳入了比较基于DL的软件程序与传统CAD系统在单颗牙齿牙冠形态重建和工时方面的体外研究。两名评估者使用非随机研究的方法学评估量表（MINORS）独立评估了这些研究的方法学质量。
结果
共有7项研究符合纳入标准。无论操作者的干预程度或经验如何，基于DL的软件程序在修复体轮廓设计和完成线检测方面的准确性均优于或可与传统的无DL支持的CAD软件程序相媲美。内部拟合度在临床可接受范围内存在差异，范围为55.4 μm至83.1 μm（P<.001）。基于DL的软件程序在单颗牙齿牙冠设计上的工作时间显著较短（P<.05）。
结论
基于DL的软件程序在咬合形态和完成线设计方面的准确性高于或可与传统的无DL支持的CAD软件程序相媲美，同时所需工作时间也更短。
部分内容
材料与方法
本系统评价遵循了系统评价和荟萃分析的优先报告项目（PRISMA）指南。43基于人群（Population）、干预措施（Intervention）、比较对象（Comparison）和结果（Outcome，PICO）标准，本研究的核心问题是：“基于DL的软件程序设计出的单颗牙齿牙冠的准确性是否与传统CAD软件程序设计出的牙冠相当？”对于人群（P）的纳入标准，包括了用于研究的数据库和数字模型。
结果
电子搜索共检索到6099篇论文，其中25篇被认为可能与全文分析相关。共有7项发表于2023至2025年间的体外研究符合纳入标准并被纳入本评价以提取数据。图1描述了搜索策略的详细信息。表2和表3分别提供了定性分析和从纳入研究中收集的主要结果。
讨论
本系统评价评估了基于DL的软件程序在复制单颗牙齿修复体设计方面的准确性和时间效率是否可与使用传统CAD系统（无DL辅助）的牙科技师所完成的设计相媲美。初步假设（即基于DL的模型与传统CAD软件程序在单颗牙齿牙冠形态准确性上没有差异）被部分否定。然而，在时间效率方面，初步假设并未被否定。
结论
根据本系统评价的发现，得出以下结论：
1.基于DL的软件程序生成的单颗牙齿牙冠在咬合形态和完成线设计方面的准确性优于或可与传统CAD软件程序生成的结果相媲美。
2.基于DL的软件程序生成的单颗牙齿牙冠内部拟合度差异较小，仍在临床可接受范围内（120 μm）。
3.基于DL的软件
