სტომატოლოგიაში დიგიტალიზაციის ზრდასთან ერთად, ინტრაორალური სკანერები და ციფრული შთაბეჭდილებები ფართოდ იქნა მიღებული მრავალი კლინიკის მიერ. ინტრაორალური სკანერები გამოიყენება პაციენტების კბილების პირდაპირი ოპტიკური ანაბეჭდების დასაფიქსირებლად. ისინი აპროექტებენ სინათლის წყაროს კბილთა თაღზე და სურათებს გადაიღებენ ვიზუალიზაციის სენსორებით, რომლებიც დამუშავებულია სკანირების პროგრამული უზრუნველყოფის მიერ, რომელიც წარმოქმნის წერტილოვან ღრუბლებს. შემდეგ ეს წერტილოვანი ღრუბლები მუშავდება და ქმნიან 3D ზედაპირის მოდელს. სტომატოლოგების ყოველდღიურ რუტინაში ინტრაორალური სკანერების გამოყენების მზარდი ტენდენციამ განაპირობა ინტრაორალური ციფრული შთაბეჭდილებების მონაცემთა ხარისხის სათანადოდ შეფასების აუცილებლობა.
თუმცა, 3D ზედაპირის მოდელის ხარისხის გაზომვა არც ისე ადვილია, როგორც უბრალოდ გადახედვა, რადგან ზოგჯერ ლამაზი მოდელი არ არის სკანირების მონაცემების კარგი ხარისხის ტოლფასი. პროცესის დროს ის შეიძლება დამახინჯდეს და შემდეგ კომპიუტერი ასწორებს ყველაფერს, რაც გაგრძნობინებთ, რომ ყველაფერი გადაიღეთ, მაგრამ სიმართლე ის არის, რომ გამოტოვებთ რამდენიმე კრიტიკულ დეტალს, რომელიც დამთავრდება ცუდად მორგებული აღდგენით. ბლოგი გასწავლით თუ როგორ უნდა შეაფასოთ ციფრული შთაბეჭდილებების მონაცემთა ხარისხი ძირითადი ასპექტებით.
მონაცემთა სიზუსტე
არაფერია უფრო მნიშვნელოვანი ვიდრე სიზუსტე, ინტრაორალურ სკანერს ჯერ უნდა ჰქონდეს ზუსტი ციფრული შთაბეჭდილების შექმნის შესაძლებლობა. ჩვენ უნდა ვიცოდეთ, რომ სიზუსტე არის სიმართლისა და სიზუსტის ჯამი. ჭეშმარიტება განისაზღვრება, როგორც „შეთანხმების სიახლოვე ტესტის შედეგის მოლოდინს ან გაზომვის შედეგსა და ნამდვილ მნიშვნელობას შორის“. სიზუსტე განიმარტება, როგორც „მინიშნებებს შორის შეთანხმების სიახლოვე ან გაზომილი რაოდენობის მნიშვნელობებს შორის, რომლებიც მიღებულია განმეორებითი გაზომვებით იმავე ობიექტებზე მითითებულ პირობებში“. მარტივად რომ ვთქვათ, ჭეშმარიტება არის გაზომვის უნარი, შეესაბამებოდეს გასაზომი რაოდენობის რეალურ მნიშვნელობას. სიზუსტე არის გაზომვის უნარი მუდმივად განმეორდეს.
ინტრაორალურ სკანერს უნდა ჰქონდეს მაღალი სიზუსტე და ეს ნიშნავს, რომ მას უნდა შეეძლოს მაქსიმალურად დაემთხვეს რეალობას: სკანერის მიერ გადაღებული ვირტუალური 3D მოდელი მაქსიმალურად უნდა ემსგავსებოდეს რეალურ მოდელს, რეალობიდან მინიმალური გადახრით. ზოგადად, IOS-ის სინამდვილის შეფასების საშუალებაა მისი სკანირების გადაფარვა მძლავრი სამრეწველო მანქანით მიღებული საცნობარო სკანირებით. ამ მოდელების გადახურვის შემდეგ, მძლავრი საპირისპირო ინჟინერიის პროგრამული უზრუნველყოფა შეიძლება გამოყენებულ იქნას ფერომეტრიული რუქების შესაქმნელად, რომლებიც აჩვენებენ განსხვავებებს IOS-ის ზედაპირებსა და საცნობარო მოდელს შორის მიკრონის დონეზე. სიზუსტის გამოსათვლელად, უბრალოდ, სხვადასხვა დროს ერთი და იგივე ინტრაორალური სკანერით გადაღებული სხვადასხვა მოდელების გადაფარვით და კვლავ მიკრონის დონეზე განსხვავებების შეფასებით.
ამ გრაფიკზე შეგიძლიათ დააკვირდეთ შთაბეჭდილების სიზუსტის მონაცემებს, სხვადასხვა ფერებით, რომლებიც წარმოადგენენ გადახრას რეალური მოდელისგან.
აღსანიშნავია, რომ IOS-ს შეიძლება ჰქონდეს მაღალი სიზუსტე, მაგრამ დაბალი სიზუსტე, ან პირიქით. ორივე შემთხვევაში, ციფრული შთაბეჭდილება არადამაკმაყოფილებელია, რადგან ეს გავლენას მოახდენს მთლიან სიზუსტეზე, რაც უარყოფითად აისახება სტომატოლოგის პროთეზირებაზე.
ხანმოკლე რესტავრაციებისთვის (როგორიცაა ერთკბილიანი რესტავრაცია ან ფიქსირებული ნაწილობრივი პროთეზები), შეიძლება არ გვაინტერესებდეს ერთი მიკრონის შეცდომა, რადგან ის კლინიკურად უმნიშვნელოა. თუმცა, როდესაც საქმე ეხება ხანგრძლივ რესტავრაციას, ის კვლავ და ისევ და ისევ დააგროვებს ამ კლინიკურად უმნიშვნელო შეცდომებს, ასე რომ რაღაც მომენტში თქვენ მიერ დაგროვილი შეცდომების მთლიანი რაოდენობა შეიძლება გახდეს კლინიკურად მნიშვნელოვანი.
იდეალურ შემთხვევაში, მაღალი სიზუსტის სკანერის არჩევა რეკომენდებული არჩევანია, მაგრამ მას ხშირად მაღალი ფასი აქვს. თქვენ უნდა აირჩიოთ სკანერი თქვენი ბიუჯეტიდან და საჭიროებიდან გამომდინარე, სანამ სკანერი კლინიკურად მისაღები სიზუსტის ფარგლებშია.
მონაცემთა სიმკვეთრე
პროფესიონალური შეფასების სააგენტოს/სანდო მესამე მხარის ექსპერიმენტული მონაცემების ან ინტრაორალური სკანერთან თქვენი პირადი გამოცდილების გარეშე, მხოლოდ ციფრული შთაბეჭდილების მიხედვით ვერ გეტყვით არის თუ არა მონაცემები ზუსტი. მოდით შევხედოთ მონაცემთა ხარისხის ასპექტებს, რომელთა დაკვირვებაც შეგიძლიათ.
1. ღრძილების ზღვრის სიმკვეთრე
როდესაც თქვენ იღებთ ციფრული შთაბეჭდილების მონაცემებს IOS-დან და ექსპორტს აწარმოებთ 3D გამოსახულების პროგრამაში სანახავად, პირველი, რაც შეგიძლიათ გააკეთოთ, არის ღრძილების ზღვრის სიმკვეთრის შეფასება. ზღვრული ხაზი სტომატოლოგების მიერ კბილის პროთეზირების დამზადების მთავარი პუნქტია. კარგ ციფრულ შთაბეჭდილებას უნდა ჰქონდეს მკაფიო ზღვარი, რათა რესტავრაციები ზუსტად განხორციელდეს. თუ ზღვრის ხაზი გაურკვეველია, ეს საბოლოოდ იმოქმედებს ციფრული შთაბეჭდილებების სინამდვილეზე და საბოლოო აღდგენის ხარისხზე და გამოიწვევს მორგების უკმარისობას.
2. დამახინჯებები
თქვენ უნდა ყურადღებით დააკვირდეთ მონაცემებს, რათა ნახოთ, არის თუ არა ის აშკარად დამახინჯებული ან აქვს ცარიელი ხვრელები, რაც შეიძლება გამოწვეული იყოს სითხეებიდან, მაგალითად, ნერწყვის არეკლებით. ეს იმიტომ ხდება, რომ IOS ვერ განასხვავებს ამ სახის ასახვას და მის მიერ გადაღებულ დანარჩენ სურათს შორის. გაითვალისწინეთ, რომ გაშრეს ტერიტორია და დამახინჯებული/დაკარგული მონაცემების ხელახლა სკანირებაა საჭირო. თუ ოპერატორის სკანირების სტრატეგია სწორია და არ ხდება სხვა სითხეების რეფრაქცია და ხშირად ხდება დამახინჯება, მაშინ ინტრაორალური სკანერი არასანდოა და არ არის შესაფერისი კლინიკური გამოყენებისთვის.
3. ოკლუზიური ზედაპირის დეტალები
უბრალოდ დააკვირდით სურათზე ოკლუზიურ ზედაპირებს, კარგი ხარისხის ციფრული შთაბეჭდილების მონაცემები აჩვენებს დეტალურ ორმოებსა და ნაპრალებს.
მონაცემთა ფერი
ასევე მნიშვნელოვანია ფერის სიზუსტე და შეძენის მონაცემების გარჩევადობა, თუმცა ეს დამოკიდებულია სკანერის შიგნით არსებულ კამერებსა და პროგრამულ უზრუნველყოფაზე. მძლავრ კამერასა და პროგრამულ უზრუნველყოფას შეუძლია შექმნას მაღალი გარჩევადობის რეალისტური ფერადი 3D მოდელი და ეს შეიძლება იყოს მძლავრი მარკეტინგული ინსტრუმენტი თქვენი პრაქტიკისთვის, რადგან პაციენტებს სურთ თავიანთი ვირტუალური კბილების მოდელი რაც შეიძლება რეალურად ნახონ. ასე რომ, როდესაც თქვენ დაასრულებთ სკანირებას, ადარებთ მონაცემებს პაციენტის პირვანდელ კბილებთან, გამოსახულება, რომელიც ახლოსაა რეალური კბილების ფერთან, მაღალი ხარისხისაა.
აღმოაჩინეთ მეტი Launca DL-206 ინტრაორალური სკანერის შესახებ: https://www.launcadental.com/intraoral-scanner
გამოქვეყნების დრო: ნოე-30-2021
