Unsere Forschung konzentriert sich auf die Integration von DVT und digitalen Zahnbildern, die bei der Erstellung eines virtuellen Kopfes unvermeidlich ist. Bisher wurde für diese drei Bilder nur am Rande die beste Filmmethode verwendet, die auf Oberflächen basiert. Diese Forschung zielt darauf ab, eine neue Integrationsmethode auf Basis der KI-gestützten Digitalisierung einzuführen und deren Genauigkeit zu bewerten.
Künstliche Intelligenz wurde eingesetzt, um Behandlungsergebnisse vorherzusagen und Orientierungspunkte in ergänzenden Röntgenbildern oder CPCT-Bildern zu digitalisieren. Es gibt einige kommerzielle Softwares. Dieses Programm übernimmt eine KI-gestützte, maschinell erlernte Automatisierung bei der Digitalisierung von Orientierungspunkten in CPCT und auch bei der Kalibrierung manuell ausgewählter Orientierungspunkte in Zahnbildern.
Der interne Beobachter, das Laborteam, zeigte bei jeder Methode eine signifikante und fast vollständige Wirkung von ICC. Der Hauptunterschied zeigte keinen signifikanten Unterschied zwischen der Erst- und der Zweitregistrierung in ABR und SBR sowie zwischen beiden Methoden. Allerdings waren die Reichweiten bei der ABR geringer als bei der SBR-Methode.
Das ABR-Protokoll verbesserte nicht nur die Genauigkeit, sondern verkürzte auch die Zusammenführungszeit erheblich. Während die SBR-Methode drei bis vier Minuten dauerte, benötigte das ABR-Programm nur etwa 50 Sekunden für die Auswahl von Landmarken, 40 Sekunden für DDI-Landmarken und zwei bis drei Sekunden für die Zusammenführung von CPCT und DDI.
