综述：一种使用合并CBCT和口内扫描的上颌区域叠加新技术

（编辑推荐）本研究创新性地将锥形束CT（CBTC）与口内扫描（IOS）数据融合，建立表面网格模型，解决了传统头影测量叠加法的二维局限性，实现上颌区域三维变化的亚毫米级精度评估（RMS误差<0.05mm），为正畸治疗监测提供了更可靠的量化分析工具。

　　

背景
传统侧位头影测量叠加法在正畸领域长期用于评估生长模式和治疗效果，但其存在放大误差、头部定位偏差、结构重叠等固有缺陷，且无法量化三维变化。尽管能提供直观的二维变化可视化，却难以精确反映牙齿和骨骼在三维空间的实际位移。

材料与方法
研究通过流程图清晰展示了创新性叠加流程：首先融合锥形束CT（CBTC）的容积数据与口内扫描（IOS）的高精度表面信息，建立集成化三维模型；随后采用自动配准与人工精调相结合的方式，在右侧关键嵴区等解剖标志区域完成多模态数据对齐。整个过程严格遵循三维空间坐标系转换原理，确保不同时间点采集数据的可比性。

结果
该方法展现出卓越的可靠性，组内和组间相关系数（ICC）达0.95-0.99。所有叠加区域的均方根误差（RMS）均低于0.05mm，其中右侧关键嵴区精度尤为突出（0.0352±0.0047mm，95%CI[0.0318,0.0386]mm），左侧关键嵴区也表现优异（0.0454±0.0051mm）。偏差分析证实该方法能稳定捕捉牙槽骨微米级三维变化。

讨论
相较于传统二维头影测量，这种三维叠加技术突破了平面投影的局限，不仅能识别矢状面变化，还可量化垂直向和横向位移。IOS提供的400μm级分辨率表面细节与CBCT的骨组织容积信息形成互补，使得牙冠移动与牙根位移能同步评估。研究团队特别指出，该方法对正畸治疗中骨改建的监测具有独特优势。

结论
该技术通过CBCT-IOS多模态数据融合，建立了可重复性高、误差可控的三维评估体系。其亚毫米级精度满足临床对微小位移的监测需求，为个性化正畸方案制定和疗效预测提供了新范式。专利信息显示该方法已进入申请阶段，具有明确的临床转化前景。

作者贡献
Sanghee Lee作为第一作者主导了方法开发与验证；Greg Huang教授提供学术指导；Hayley Cowan和Yushan Huang分别负责可视化分析和算法优化。研究获得Align Technology公司设备支持，相关知识产权正在布局中。