Intra Oral Photogrammetry: Trueness Evaluation of Novel Technology for Implant Complete‐Arch Digital Impression In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the trueness of intraoral photogrammetry (IPG) technology for complete-arch implant digital impression and evaluate the effect of implant number. MATERIAL AND METHODS: All data were fully anonymized in compliance with ethical standards, and a total of 30 complete-arch patient models with 4 (n = 13), 5 (n = 9), or 6 (n = 8) implants were selected from the archive. Digital impressions were taken with IPG and a desktop scanner. Test and reference standard tessellation language (STL) files were superimposed using a best-fit algorithm. For each implant position, mean linear (ΔX, ΔY, ΔZ axes) and angular deviations (ΔANGLE) and three-dimensional (3D) Euclidean distances (ΔEUC) were measured as primary outcomes with a dedicated software program (Hyper Cad S, Cam HyperMill, Open Mind Technologies) and reported as descriptive statistics. Secondary aim was to determine using linear mixed models whether implant number affected trueness. All statistical analyses were conducted using Stata 18 (Stata Corp, College Station) and significance was set at 0.05. RESULTS: A total of 30 definitive casts with 4 (n = 13), 5 (n = 8), and 6 (n = 9) multi-unit abutment (MUA) analogs were analyzed (n = 146 implant positions). The mean deviations along the X-axis were -3.97 ± 32.8 μm, while along the Y-axis, they were -1.97 ± 25.03 μm. For the Z-axis, a greater deviation of -33 ± 34.77 μm was observed. The 3D Euclidean distance deviation measured 57.22 ± 27.41 μm, and the angular deviation was 0.26° ± 0.19°. Statistically significant deviations were experienced for ΔZ, ΔEUC, and ΔANGLE (p < 0.01). Additionally, the number of implants had a statistically significant effect only on the Z-axis deviation (p = 0.03). CONCLUSIONS: Within study limitations, IPG technology was feasible for complete-arch digital implant impression with mean linear, angular, and 3D deviations far below the acceptable range for a passive fit. Reported IPG trueness might avoid a rigid prototype try-in. The implant number had no influence on trueness except for Z-axis deviations. Integrating photogrammetry with intraoral optical scanning (IOS) improved practicality, optimizing the digital workflow. Further clinical trials are needed to confirm these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».