يركز بحثنا على دمج CBCT وصور الأسنان الرقمية ، وهو أمر لا مفر منه في إنشاء رأس افتراضي. حتى الآن ، تستخدم هذه الصور الثلاث بشكل هامشي أفضل طريقة للفيلم ، وهي سطحية. يهدف هذا البحث إلى تقديم طريقة تكامل جديدة تعتمد على الرقمنة بمساعدة الذكاء الاصطناعي وتقييم دقتها.
تم استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بنتائج العلاج ورقمنة المعالم في الصور الشعاعية التكميلية أو صور CPCT. هناك بعض البرامج التجارية المتاحة. يعتمد هذا البرنامج على أتمتة التعلم الآلي بمساعدة الذكاء الاصطناعي في رقمنة المعالم في CPCT وكذلك معايرة المعالم المختارة يدويا في صور الأسنان.
أظهر المراقب الداخلي ، فريق المختبر ، تأثيرا كبيرا وشبه كامل على ICC في كل طريقة. ولم يظهر الفرق الرئيسي أي دلالة إحصائية بين التسجيلين الأول والثاني في كل من السجلين ABR وSBR وبين كلتا الطريقتين. ومع ذلك ، كانت النطاقات أقل مع ABR منها مع طريقة SBR.
لم يحسن بروتوكول ABR الدقة فحسب ، بل قلل أيضا بشكل كبير من وقت الدمج. بينما استغرقت طريقة SBR من ثلاث إلى أربع دقائق ، تطلب برنامج ABR حوالي 50 ثانية فقط لاختيار المعالم ، و 40 ثانية لمعالم DDI ، وثانيتين إلى ثلاث ثوان لدمج CPCT و DDI.