Ziel: In der vorliegenden Studie sollte die Genauigkeit der automatischen Präparationsgrenzen-Erkennung in einer CADSoftware an Präparationen mit Randdefekten untersucht werden.
Material und Methode: Ein extrahierter erster Molar wurde für eine Vollveneer-Restauration präpariert, wobei sukzessive künstliche Randdefekte (Kontinuitätsunterbrechungen der Präparationsgrenze von 0,5 mm, 1,0 mm und 1,5 mm Länge sowie eine zusätzliche Kante koronal des Präparationsrandes (beidseitig mit dem Rand verbunden, einseitig verbunden, nicht verbunden) erzeugt und gescannt wurden. Die sechs virtuellen Modelle mit den Defekten wurden in eine CAD-Software geladen, wo die Präparationsgrenze von 20 Zahnärzten (CAD-erfahrene Gruppe: n = 10, CAD-unerfahrene Gruppe: n = 10) mithilfe der automatischen Präparationsgrenzen-Erkennung markiert wurde. Zur Bewertung der Genauigkeit der automatischen Erkennung wurde die dreidimensionale Abweichung der registrierten Präparationsgrenze von einem Referenzmodell ermittelt. Anschließend wurden die Gruppen mit dem Kruskal-Wallis- und dem Mann-Whitney-U-Test verglichen (α = 0,05).
Ergebnisse: Der Umfang der Abweichung der automatisch markierten Präparationsgrenze zeigte deutliche Unterschiede in Abhängigkeit von der Länge der Kontinuitätsunterbrechung (p < 0,001). Dagegen fanden sich zwischen den verschiedenen Modellen mit einer zusätzlichen Kante oberhalb des Randes keine signifikanten Unterschiede bei der Abweichung der registrierten Präparationsgrenzen. Schließlich waren auch zwischen den CAD-erfahrenden und den CAD-unerfahrenen Bedienern keine statistisch signifikanten Unterschiede zu beobachten.
Schlussfolgerungen: Die Genauigkeit der automatischen Präparationsgrenzen-Erkennung kann schwanken, wenn die Präparationsgrenze Unterbrechungen aufweist. Das Vorhandensein einer zusätzlichen Kante neben dem Präparationsrand und der Grad der Erfahrung im Umgang mit dentaler CAD-Software haben dagegen keinen Einfluss auf die Genauigkeit der automatischen Präparationsgrenzen-Erkennung.
Schlagwörter: Präparation, Randdefekt, CAD, Präparationsgrenze, automatische Erkennung, Computeralgorithmus
