こんにちは。
まつもと歯科院長 松本卓也です。
先日抄読しました歯科インプラント文献を紹介いたします。
術前歯科インプラント計画支援のための CBCT と口腔内スキャンの新しい AI を用いたの自動多モード画像融合に関する検証
Title：Validation of a novel AI- based automated multimodal image registration of CBCT and intraoral scan aiding presurgical implant planning
Author：Bahaaeldeen M. Elgarba, Rocharles Cavalcante Fontenele, Saleem Ali,Abdullah Swaity,Jan Meeus, Sohaib Shujaat, Reinhilde Jacobs
Journal：Clin Oral Impl Res. 2024;35:1506–1517.
PURPOSE
CBCTだけでは解像度が低く、アーチファクトが存在するため、歯と歯肉の正確な情報は分からない。IOSを使用してこれらの構造の情報を取得し、CBCT仮想モデルと融合することで補完することが出来る。この研究の目的は、CBCTおよびIOS融合用の新しい人工知能 (AI) 駆動型自動ツールの精度、時間効率、一貫性を、手動および半自動アプローチと比較して評価することである。
MATERIALS AND METHODS
2019 年 1 月から 2023 年 8 月まで、ベルギーのルーヴェンにある UZ ルーヴェン病院で歯科インプラント埋入のために紹介された患者 (女性 19 人、男性 12 人、年齢: 34～80 歳) から合計 31 枚の CBCT スキャン (上顎 15 枚、下顎 16 枚) を取得した。これらのスキャンには、対応する口腔内スキャン (IOS) が撮影済みである。 CBCT 画像は、NewTom VGi evo (QR、イタリア、ヴェローナ) を使用して、さまざまな撮影パラメータ (撮影範囲: 8 × 5 ～ 10 × 10 cm、ボクセル サイズ: 0.20 ～ 0.25 mm) で取得された。さらに、Trios 3 スキャナー (3Shape、デンマーク、コペンハーゲン) を使用して、歯と歯肉の口腔内スキャンが実行された。次に、IOS-CBCT データセットは、歯列の状態に基づいて 3 つのグループに分割されました。グループ 1 – 完全歯列 (n = 10)。グループ 2 –部分歯列（欠損歯数 ≤3、n = 11）、およびグループ 3 – 遊離端欠損を伴う臼歯無歯顎（欠損歯数 >3、n = 10）。アーチファクトの発現が高い患者（>6 冠修復物、移動アーチファクト、歯列矯正ブラケット）は除外された。
31 の口腔内スキャン (IOS) および CBCT スキャンのデータセットを使用して、手動 (MR) および半自動登録 (SR) と比較して、自動 IOS-CBCT 登録 (AR) を検証しました。手動登録 (MR) は、Mimics ソフトウェア (バージョン 24.0、Materialize NV、ルーベン、ベルギー) を使用して実行された。半自動登録（SR）は、DTX stu-dioインプラントソフトウェア（Nobel Biocare、スイス、クローテン）を使用して実施された。AI自動登録（AR）はAIプラットフォーム（creat or. relu. eu 、Relu、ベルギー、ルーベン）を使用して実施された。
CBCT スキャンは、歯肉の輪郭を描きやすくするために、頬と歯の間に綿のロールを入れて実施した。融合の実行にかかった時間は、秒単位で記録された。IOS と CBCT 上の硬組織と軟組織の解剖学的構造の対応を評価するために、定性分析を実施した。
0 = 完全一致: IOS 軟組織と歯は、CBCT 上の軟組織歯肉輪郭と歯の境界に完全に重なっている。
1 = 軽微な偏差 (臨床的に許容可能): IOS 軟組織と歯は、CBCT 上の軟組織歯肉輪郭と歯の境界からわずかにずれてる。
2 = 重大な偏差 (臨床的に許容不可能): IOS 軟組織と歯は、CBCT 上の軟組織歯肉輪郭と歯の境界から完全にずれている。
さらに、登録された IOS 間の平均表面偏差 (MSD) と二乗平均平方根 (RMS) の差を測定することで、定量分析を実施しました。
3-matic ソフトウェア (バージョン 15.0、Materialize、ルーベン、ベルギー) を利用して、色分けされたマッピングによる自動パーツ比較分析を実施した (Luthardt 他、2006)。
- 表面偏差中央値 (MSD): 表面上の点と登録された表面上の対応する点の間の平均距離をミリメートル (mm) で表す。
- 二乗平均平方根 (RMS): 登録された 2 つの表面間のずれをミリメートル (mm) で表す。
RESULTS
ARは、MR（840 ± 168.9 秒）およびSRアプローチ（274.7 ± 100.7 秒）と比較して、51.4 ± 17.2 秒かかり、最も時間効率が良かった。ARとSR（両者に優位差ないが完全一致はARが最多）は両方とも、MRと比較して有意に高い定性スコアをもたらし、完全なIOS-CBCTの融合が認められた（p = .001）。
さらに、ARはSRと比較して、低いMSD（0.04 ± 0.07 mm）およびRMS（0.19 ± 0.31 mm）によって示されるように、定量的パフォーマンスが有意に優れていた。対照的に、MR は AR (MSD = 0.13 ± 0.20 mm、RMS = 0.32 ± 0.14 mm) および SR (MSD = 0.11 ± 0.15 mm、RMS = 0.40 ± 0.30 mm) と比較して、有意に高い不一致を示した。
CONCLUSION
軟部組織と硬部組織の新しい AI ベースの CBCT-IOS 融合は、高い精度と一貫性を示し、手動および半自動技術に比べて大幅に改善されている。さらに、時間の消費が大幅に削減されたことで、手術前の歯科インプラント計画が容易になり、最適化されるだけでなく、より正確でタイムリーな介入にも貢献する。
当院でもCTデータと口腔内スキャンの融合した画像を見て頂いて説明することが増えました。
個人的には分かりやすくて良いかと思っております！
今後も豊中市の皆様の歯や口腔内の健康維持に寄与出来ればと思います。
今後も歯科医師として今できることを精一杯させて頂こうと
思っております。
では皆さま今日も一日頑張っていきましょう。
歯医者として豊中市の地域医療に歯科治療という形で微力ながら
貢献できますよう頑張ってまいりますので今後ともよろしくお願いいたします！
これからも
「大阪の豊中・岡町でよりレベルの高い歯科治療を提供出来る歯医者となるように」
努力したいと思います。
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