자동 치아 분할 방식에 따른 디지털 치아 모델 분석의 정확도 및 효율성

Abstract

본 연구는 교정 진단과 치료 계획 수립에서 디지털 셋업의 정확도와 효율성을 평가하기 위해, 세 가지 상업용 CAD 소프트웨어(Onyxceph [DS1], OneOrtho [DS2], Autolign [LS])의 자동 치아 분할 방식에 따른 디지털 치아 모델 분석과 자동 치아 배열 정확도를 비교·분석하였다. 투명교정 치료 환자의 상·하악 디지털 치아 모델 15쌍을 대상으로 하였으며, 분할 성공률, 분할 소요 시간, 근원심 폭경(mesiodistal width), Bolton 비율(Bolton ratio), 초기 배열 정확도(initial alignment accuracy)를 수동 치아 분할군(MS)과 비교, 평가하였다. 분석 결과, DS1은 높은 분할 성공률(98.3%)과 짧은 분할 소요 시간(35.9초)을 보여 효율성과 정확성이 높았으며, 근원심 폭경 측정에서도 수동 분할 작업군과 유사한 결과를 보였다. DS2는 높은 분할 성공률을 보였지만 일부 치아에서 계측값이 과대 측정되었고, 처리 시간의 변동 폭이 크게 나타났다. LS는 세 소프트웨어 중 가장 낮은 분할 성공률과 긴 처리 시간을 보였으며, 일부 치아에서 계측값이 과대 측정되는 경향을 보였다. Bolton 비율은 소프트웨어 간 유의한 차이가 없었으며, 초기 배열 정확도 분석에서는 DS1이 가장 낮은 Irregularity Index를 보여 상대적으로 우수한 배열 정확도를 나타냈다. 이러한 결과는 자동 치아 분할 기능이 디지털 셋업 과정의 진단과 배열에 직접적인 영향을 미치며, 임상 적용 시 소프트웨어별 알고리즘 구조와 특성을 충분히 이해하고 활용하는 것이 중요함을 보여준다. 본 연구는 자동 치아 분할 및 배열 기능의 임상적 활용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 임상 조건과 복잡한 사례를 포함한 연구를 통해 자동 치아 분할 기술의 임상적 신뢰성과 활용 범위를 확장하는 데 기여할 수 있을 것이다.

This study evaluated the accuracy and efficiency of digital setups for orthodontic diagnosis and treatment planning by comparing the digital tooth model analysis and automatic tooth alignment accuracy according to the automatic tooth segmentation methods of three commercial CAD software programs (Onyxceph [DS1], OneOrtho [DS2], and Autolign [LS]). A total of 15 pairs of maxillary and mandibular digital tooth models from clear aligner patients were analyzed to compare and evaluate segmentation success rate, segmentation time, mesiodistal width, Bolton ratio, and initial alignment accuracy with a manual segmentation group (MS). The analysis showed that DS1 demonstrated a high segmentation success rate (98.3%) and the shortest segmentation time (35.9 seconds), indicating high efficiency and accuracy, and yielded mesiodistal width measurements comparable to the manual reference group. DS2 also showed a high segmentation success rate but exhibited overestimation in measurements for some teeth and large variability in processing time. LS presented the lowest segmentation success rate and the longest processing time among the three software programs, with a tendency to overestimate measurements for certain teeth. While there were no statistically significant differences in the Bolton ratios among the software programs, DS1 demonstrated the lowest Irregularity Index in the initial alignment accuracy analysis, indicating relatively higher alignment accuracy. These results indicate that automatic tooth segmentation functions directly impact the diagnostic and alignment processes within digital setups, underscoring the importance of understanding and utilizing the algorithmic structures and characteristics of each software in clinical applications. This study confirmed the clinical applicability of automatic tooth segmentation and alignment functions and may contribute to expanding the clinical reliability and utility of automatic tooth segmentation technologies through future studies involving various clinical conditions and complex cases.