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DOI: 10.1055/s-0042-1747123
Vergleich der Präzision und Genauigkeit der dreidimensionalen Erfassung der Nasenoberfläche mittels drei verschiedenen 3D-Fotographiesystemen
Authors
Einleitung Die Entwicklung der 3D-Fotographie erlaubt Chirurgen eine strahlungsfreie Vermessung der Oberfläche des Gesichtes. 3D Scans können die Planung und prä- und postoperative Dokumentation von gesichtschirurgischen Eingriffen optimieren. Eine wichtiger Aspekt ist die Vergleichbarkeit der einzelnen Systeme in der Präzision und Genauigkeit. Die Verwendung von kostengünstigen Devices mit leichter Handhabbarkeit wie einem Smartphone oder Tablet macht nur Sinn, wenn die Genauigkeit gleichwertig ist mit teuren Kameras.
Material und Methoden Zur Auswertung der Genauigkeit verschiedener 3D Fotographie Systeme führten wir 3D Scans von 20 gesunden Probanden durch. Es wurde das (a) Artec Space Spider, das (b) Densply Sirona Planmeca und ein (c) iPhoneXR mit der APP Bellus 3D verwendet. Als Referenz wurde ein Gipsabdruck der Nase durchgeführt und digitalisiert. Alle STL-Datensätze (Standard Tesselation Language) der Nase wurden mit den ursprünglichen, virtuellen .stl Datensätzen des Gipsabdrucks verglichen. Der Root Mean Square Error (RMSE) wurde für jede Oberfläche berechnet (Artec Studio 13 Professional×64; Artec Group; Luxembourg), zur Ermittlung der höchsten Genauigkeit.
Ergebnisse Der Vergleich erfolgte mittels Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test. (a) zeigte signifikant bessere RMSE Ergebnisse als (b) und (c) (p=0,018). Zwischen (b) und (c) zeigte sich kein signifikanter Unterschied (p=0,175).
Zusammenfassung Die Studie vergleicht drei 3D-Fotographie scans bezüglich Präzision und Genauigkeit. Die Nasen-Scans mittels (a) zeigten die höchste Genauigkeit. Dennoch werden Apps für Smartphones in der Zukunft vielversprechende Alternativen darstellen. Es sollte eine Balance zwischen der Praktikabilität im Alltag und den technischen Möglichkeiten gefunden werden.
Publikationsverlauf
Artikel online veröffentlicht:
24. Mai 2022
© 2022. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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