A tecnologia digital tridimensional (3D) ampliou o escopo do diagnóstico e planejamento para o tratamento ortodôntico ou cirúrgico-ortodôntico. Uma cabeça virtual construída a partir de uma imagem de tomografia computadorizada de feixe cônico facial (TCFC) pode ser usada para avaliar anormalidades dentofaciais e dentárias, planejar cirurgias ortognáticas, fabricar wafers dentários e implantar guias cirúrgicos usando design e fabricação auxiliados por computador 1,2,3,4. No entanto, os exames de TCFC têm uma baixa representação da dentição, incluindo morfologia dentária e relação interoclusal, que se devem à sua resolução limitada e artefatos de estrias de restauração dentária ou bráquetes ortodônticos5. Portanto, as características dentárias foram substituídas nas imagens de TCFC por imagens odontológicas digitais (DDI), como modelos de gesso ou imagens de varredura intraoral.
Para uma integração confiável do DDI em imagens de TCFC, vários estudos relataram vários métodos, como o uso de marcadores fiduciais 6,7, voxel8 e registros baseados em superfície (SBRs)9,10. Esses procedimentos têm seus métodos de uso de marcadores extraorais, várias varreduras de CBCT e etapas extras do processo, como a limpeza de artefatos de metal em imagens de CBCT. Em relação à acurácia do SBR, vários estudos anteriores relataram erros que variaram de 0,10 a 0,43mm9,11. Além disso, Zou et al. avaliaram a confiabilidade intra/interobservador e os erros entre um engenheiro digital e um ortodontista usando SBR e relataram a necessidade de experiência clínica e aprendizado repetido10.
A inteligência artificial (IA) tem sido usada para prever os resultados do tratamento12 e digitalizar pontos de referência em radiografias cefalométricas13 ou imagens de TCFC14 , 15 , 16 , e alguns softwares comerciais estão atualmente disponíveis para auxiliar nesse processo17. A identificação precisa de pontos de referência anatômicos em imagens 3D é um desafio devido à ambiguidade de superfícies planas ou estruturas curvas, áreas de baixa densidade e a ampla variabilidade das estruturas anatômicas.
A automação baseada em IA e aprendizado de máquina pode ser aplicada não apenas para digitalização, mas também para a integração de DDI e CBCT dentofacial. No entanto, há pouca pesquisa sobre a precisão de um registro baseado em IA (ABR) em comparação com o método baseado em superfície existente. Para obter resultados mais precisos de alterações esqueléticas e dentárias 3D por meio de cirurgia ortognática bimaxilar, é necessário avaliar a precisão dos programas baseados em IA ao mesclar CBCT e DDI. Portanto, este artigo apresenta um protocolo passo a passo para digitalizar e integrar CBCT e DDI com um registro baseado em IA (ABR) e avaliar sua confiabilidade e reprodutibilidade em comparação com o SBR.