המחקר שלנו מתמקד בשילוב של CBCT ותמונות שיניים דיגיטליות, דבר בלתי נמנע ביצירת ראש וירטואלי. עד כה, שלוש התמונות הללו משתמשות באופן שולי בשיטת הסרט הטובה ביותר, שהיא מבוססת על פני השטח. מחקר זה נועד להציג שיטת אינטגרציה חדשה המבוססת על דיגיטציה בסיוע בינה מלאכותית ולהעריך את דיוקה.
בינה מלאכותית שימשה לחיזוי תוצאות הטיפול ולדיגיטציה של ציוני דרך בצילומי רנטגן משלימים או בתמונות CPCT. ישנן כמה תוכנות מסחריות זמינות. תוכנית זו מאמצת אוטומציה בעזרת בינה מלאכותית שנלמדה על ידי מכונה בדיגיטציה של ציוני דרך ב- CPCT וגם כיול ציוני דרך שנבחרו ידנית בתמונות שיניים.
הצופה הפנימי, צוות המעבדה, הראה השפעה משמעותית וכמעט מלאה של ICC בכל שיטה. ההבדל העיקרי לא הראה מובהק בין הרישום הראשון והשני בכל ABR ו- SBR ובין שתי השיטות. עם זאת, הטווחים היו נמוכים יותר עם ABR מאשר עם שיטת SBR.
פרוטוקול ABR לא רק שיפר את הדיוק, אלא גם הפחית משמעותית את זמן המיזוג. בעוד ששיטת SBR לקחה שלוש עד ארבע דקות, תוכנית ABR דרשה רק כ -50 שניות לבחירת ציון דרך, 40 שניות עבור ציוני דרך DDI, ושתיים עד שלוש שניות למיזוג CPCT ו- DDI.