CBCT Segmentation

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

Beinhaltet eine vollautomatische Segmentierung und Generierung von 3D-STL-Modellen sowie die gleichzeitige Segmentierung verschiedener Strukturen wie Weichgewebe, Zähne, Kieferhöhle, unterer Alveolarkanal, Schneidekanal, Unterkiefer, Oberkiefer, Schädelbasis und Atemwege.

Die Generierung von 3D-Modellen mit Diagnocat dient als erster Schritt für die anschließende Planung und Modellierung in spezialisierter Software oder für 3D-Druckzwecke.

Nutzen Sie die STL-Modelle für die digitale Behandlungsplanung, klinische Fallpräsentationen und die Einbeziehung von Patienten durch effektive Kommunikation, da die Visualisierung des maxillofazialen Bereichs das Verständnis des Patienten erheblich verbessert.

Wer kann von diesem Service profitieren?

Zahnärzte

Diagnocat AI generiert Modelle des Ober- und Unterkiefers, die als digitale Gegenstücke dienen die Modelle, die traditionell von Ärzten gehandhabt werden. Das Werkzeug kann auch einzelne Zähne herausziehen Modell, das eine detaillierte Planung für die geführte Implantatchirurgie ermöglicht.

Chirurginnen

Der Segmentierungsprozess umfasst alle anatomischen Komponenten und stellt ihre Volumina als STL-Dateien bereit. Chirurgen erhalten Feilen für den Ober- und Unterkiefer sowie einzelne Feilen für jeden Zahn. Dies erleichtert die Planung von Autotransplantationen, Augmentationen und das Design einzelner Implantate oder Membranen. Es ist erwähnenswert, dass die Schädelbasisknochen ungeteilt bleiben und im Modell als einheitliche Struktur dargestellt werden.

Kieferorthopädin

Mithilfe der Präzision der KI segmentiert Diagnocat Zähne, ohne den umgebenden Knochen einzubeziehen. Ideal zum Modellieren von Schienen und Alignern. Mit DVT-Volumina, die über ein ausreichendes Sichtfeld verfügen (FOV) ermöglicht es die Segmentierung der Rachen- und Kehlkopfluftwege sowie der Gesichtsweiche Gewebe.

STL-Anwendungsfälle

#Kieferorthopäde Fall 1

Orthodontist Case 1

Zielsetzung

Umsetzung eines umfassenden Behandlungsplans und effektive Interaktion zwischen Arzt und Patient.

Herausforderung

Bei der Besprechung der klinischen Situation verwendet der Kieferorthopäde Gipsmodelle des Kiefers, die für den Patienten oft schwer zu verstehen sind.

Lösung

Als Alternative zu herkömmlichen Kiefermodellen schlägt Diagnocat die Verwendung einer 3D-Segmentierung vor, die auf der Grundlage der Kegelstrahl-Computertomographie (CBCT) erstellt wird. Dabei kann der Patient sein eigenes Gesicht, seine Zähne und Knochen sehen. Das Betrachtungsprogramm erhöht die Transparenz des Weichgewebes und zeigt dem Patienten die Pathologie deutlich. Ein visuelles 3D-Modell vereinfacht die Kommunikation, hilft dem Patienten, das Problem zu verstehen und ihn auf eine rechtzeitige Behandlung vorzubereiten.

#Chirurg-Fall 1

capture

Zielsetzung

Planung der Implantatinsertion unter Verwendung einer Bohrschablone.

Herausforderung

Manuelle Anatomiesegmentierung, die vom Kliniker viel Zeit und Professionalität erfordert, insbesondere wenn die Qualität der DVT gering ist. Menschlicher Faktor und ungenaue Überlagerung von CBCT und IOS, was zu Fehlern bei der Erstellung der OP-Schablone führt.

Lösung

Diagnocat automatisiert die CBCT-Segmentierung und erstellt detaillierte 3D-STL-Modelle. Der Prozess segmentiert präzise die gesamte maxillofaziale Anatomie. Bei einem intraoralen Scan führt Diagnocat AI CBCT- und IOS-Daten zu einem einheitlichen Modell zusammen, das häufig in der Behandlungsplanung für die digitale Zahnheilkunde eingesetzt wird. Der Bericht wird in nur 5 Minuten erstellt, was Ihnen wertvolle Zeit spart.

#Kieferorthopäde Fall 2

Orthodontist Case 2

Zielsetzung

Um den Zeitaufwand für die Erstellung eines Behandlungsplans für Aligner zu reduzieren.

Herausforderung

Bei der Planung von Zahnbewegungen benötigt der Kieferorthopäde viel Zeit, um den klinischen Fall zu bewerten und Berechnungen durchzuführen, um die funktionellste und genaueste endgültige Zahnposition zu erreichen.

Lösung

Die auf DVT- und intraoralen Scans (STL-Dateien) basierenden Berichte von Diagnocat helfen dem Arzt, schnell und präzise Entscheidungen über Behandlungstaktiken und die endgültige Zahnposition zu treffen und eine umfassende Behandlung entsprechend den individuellen Bedürfnissen des Patienten zu planen.

#Chirurg-Fall 2

Surgeon Case 2

Zielsetzung

Stellen Sie die Kommunikation mit dem Patienten her und planen Sie die Autotransplantation des dritten Molaren in die Position von Zahn 37 (Universal 18).

Herausforderung

Der Patient hat Zweifel an der Notwendigkeit einer Zahnextraktion.

Lösung

Der automatisierte Prozess der Segmentierung und Bildung von 3D-Modellen aus DICOM-Dateien ermöglicht die Extraktion einzelner Strukturen für den anschließenden 3D-Druck. Das gedruckte Modell des dritten Molaren, entnommen aus dem „STL“-Modul von Diagnocat, dient zur Vorbereitung der Alveole für den transplantierten Zahn. Die mit Diagnocat erstellte 3D-Rekonstruktion zeigt die Struktur der Kiefer und Zähne und ermöglicht die Visualisierung von Zahn 37 (Universal 18) mit periapikaler Läsion um die Wurzeln. In diesem Fall dient Diagnocat als Kommunikationsinstrument, das dabei hilft, den Patienten von der Wichtigkeit einer rechtzeitigen Umsetzung des vorgeschlagenen Behandlungsplans zu überzeugen.

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