CBCT Segmentation

Diagnocat AI's automatic segmentation feature transforms CBCT files into a 3D STL model, a pivotal innovation for digital dentistry.

Incluye segmentación totalmente automatizada y generación de modelos STL 3D, junto con la segmentación simultánea de varias estructuras como tejido blando, dientes, seno maxilar, canal alveolar inferior, canal incisivo, mandíbula, maxilar, base del cráneo y vías respiratorias.

La generación de modelos 3D con Diagnocat sirve como paso inicial para su posterior planificación y modelado dentro de un software especializado o para fines de impresión 3D.

Utilice los modelos STL para la planificación de tratamientos digitales, presentaciones de casos clínicos e involucrar a los pacientes con una comunicación efectiva, ya que la visualización del área maxilofacial mejora significativamente la comprensión del paciente.

¿Quién puede beneficiarse de este servicio?

Especialistas dentales

Diagnocat AI genera modelos de los maxilares superior e inferior, que sirven como homólogos digitales de los modelos tradicionalmente manejados por los médicos. La herramienta también puede extraer dientes individuales del modelo, que permite una planificación detallada para la cirugía de implantes guiada.

Cirujanas

El proceso de segmentación abarca todos los componentes anatómicos, proporcionando sus volúmenes como archivos STL. Los cirujanos reciben limas para la mandíbula superior e inferior, junto con limas individuales para cada diente. Esto facilita la planificación de autotrasplantes, aumentos y el diseño de implantes o membranas individuales. Vale la pena señalar que los huesos de la base del cráneo permanecen indivisos y se presentan como una estructura unificada dentro del modelo.

Ortodoncista

Utilizando la precisión de la IA, Diagnocat segmentará los dientes sin incluir el hueso circundante, ideal para modelar férulas y alineadores. Con volúmenes CBCT que poseen un campo de visión suficiente (FOV), permite la segmentación de las vías respiratorias faríngeas y laríngeas, así como la suavidad facial. tejidos.

Casos de uso de STL

#Ortodoncista Caso 1

Orthodontist Case 1

Objetiva

Implementar un plan de tratamiento integral y una interacción efectiva entre el médico y el paciente.

Desafío

Cuando se habla de la situación clínica, el ortodoncista utiliza modelos de yeso de los maxilares, que a menudo resultan complicados de entender para el paciente.

Solución

Como alternativa a los modelos maxilares tradicionales, Diagnocat propone utilizar la segmentación 3D, generada a partir de tomografía computarizada de haz cónico (CBCT). Al hacerlo, el paciente puede ver su propia cara, dientes y huesos. El programa de visualización aumenta la transparencia del tejido blando y muestra claramente al paciente la patología. Un modelo visual 3D simplifica la comunicación, ayuda al paciente a comprender el problema y ayuda a prepararlo para un tratamiento oportuno.

#Cirujano Caso 1

capture

Objetiva

Planificar la colocación del implante con el uso de una guía quirúrgica.

Desafío

Segmentación manual de la anatomía, que requiere mucho tiempo y profesionalidad del médico, especialmente si la calidad de la CBCT es baja. Factor humano y superposición inexacta de CBCT e IOS, lo que conduce a errores en la creación de la plantilla quirúrgica.

Solución

Diagnocat automatiza la segmentación CBCT, produciendo modelos 3D STL detallados. El proceso segmenta con precisión la anatomía maxilofacial completa. Con un escaneo intraoral, Diagnocat AI fusiona datos CBCT e IOS para un modelo unificado, ampliamente utilizado en la planificación de tratamientos de odontología digital. El informe se genera en sólo 5 minutos, lo que le permitirá ahorrar su valioso tiempo.

#Ortodoncista Caso 2

Orthodontist Case 2

Objetiva

Reducir la cantidad de tiempo necesario para crear un plan de tratamiento para alineadores.

Desafío

A la hora de planificar los movimientos dentarios, el ortodoncista necesita una cantidad importante de tiempo para evaluar el caso clínico y realizar cálculos para conseguir la posición final del diente más funcional y precisa.

Solución

Los informes de Diagnocat, basados en CBCT y escaneos intraorales (archivos STL), ayudan al clínico a tomar decisiones rápidas y precisas sobre las tácticas de tratamiento y la posición final de los dientes, y a planificar un tratamiento integral según las necesidades individuales del paciente.

#Cirujano Caso 2

Surgeon Case 2

Objetiva

Establecer comunicación con el paciente y planificar el autotrasplante del tercer molar en la posición del diente 37 (Universal 18).

Desafío

El paciente tiene dudas sobre la necesidad de la extracción del diente.

Solución

El proceso automatizado de segmentación y formación de modelos 3D a partir de archivos DICOM permite extraer estructuras individuales para su posterior impresión 3D. El modelo impreso del tercer molar, extraído del módulo "STL" de Diagnocat, se utiliza para preparar el alvéolo del diente trasplantado. La reconstrucción 3D generada con Diagnocat muestra la estructura de los maxilares y los dientes y permite visualizar el diente 37 (Universal 18) con lesión periapical alrededor de las raíces. En este caso, Diagnocat sirve como herramienta de comunicación que ayuda a convencer al paciente de la importancia de implementar a tiempo el plan de tratamiento propuesto.

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