目的:比较Clearfil SE Bond(SE)、AdperTM Easy One(EO)、Scotchbond Universal(SBU)3种自酸蚀粘接系统对乳牙釉质和牙本质粘接耐久性的影响,以及粘接界面轻度唾液污染后即刻吹干对粘接耐久性的影响。方法:将240个乳牙釉质及240个牙本...
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目的:比较Clearfil SE Bond(SE)、AdperTM Easy One(EO)、Scotchbond Universal(SBU)3种自酸蚀粘接系统对乳牙釉质和牙本质粘接耐久性的影响,以及粘接界面轻度唾液污染后即刻吹干对粘接耐久性的影响。方法:将240个乳牙釉质及240个牙本质样本随机分为16组(n=15个/组),实验组选用SE、EO、SBU等3种不同自酸蚀粘接系统,对照组选用AdperTM Single Bond Plus(SL)全酸蚀粘接系统,在无污染或有唾液污染、蒸馏水储存(水浴储存24 h)或水浴循环老化(5℃和55℃水浴中循环5000次)等两种不同储存条件下,测量每组中12个试样的剪切粘接强度,用扫描电子显微镜观察分析剩余3个试样的粘接界面情况。采用三因素方差分析法和Tukey检验对数据进行统计学分析。结果:对于乳牙牙釉质粘接,全酸蚀粘接剂的即刻剪切粘接强度(28.92±1.83)MPa和老化后剪切粘接强度(27.27±3.03)MPa均显著高于其他组,差异有统计学意义(P<0.01);EO组有唾液污染时即刻剪切粘接强度(11.88±3.17)MPa或老化后剪切粘接强度(11.90±3.98)MPa均显著低于其无唾液污染时的即刻剪切粘接强度(19.57±3.89)MPa或老化后剪切粘接强度(19.01±5.03)MPa,差异有统计学意义(P<0.01)。对于乳牙牙本质的粘接,老化处理后全酸蚀粘接剂的剪切粘接强度(14.31±1.97)MPa显著低于其他粘接剂组,差异有统计学意义(P<0.01);EO组有唾液污染时的即刻剪切粘接强度(12.99±2.66)MPa显著低于其无唾液污染时剪切粘接强度(18.63±3.61)MPa,差异有统计学意义(P<0.01);EO组的无/有污染状态下的剪切粘接强度[(14.41±2.68)MPa和(10.93±2.18)MPa]均显著低于SE组[(21.10±4.40)MPa和(19.56±3.64)MPa]和SBU组[(22.27±5.43)MPa和(20.60±5.11)MPa],差异有统计学意义(P<0.01)。结论:全酸蚀粘接剂对乳牙釉质粘接耐久性更佳;SE和SBU对乳牙牙本质有更好的粘接耐久性;粘接界面轻度唾液污染后即刻吹干处理可恢复SE和SBU的粘接强度,但对EO的粘接性能影响较大,无法恢复其粘接耐久性。
目的探讨基于卷积神经网络算法的人工智能(AI)计算机辅助诊断系统在锥形束CT(CBCT)影像上识别慢性根尖周炎根尖区病变的应用。方法收集北京大学口腔医院第二门诊部2017年1月—2021年12月累及单牙根的慢性根尖周炎的CBCT影像,总计49例患者55个牙位。由5位中级职称的临床医生通过Materialize MimicsMedical软件对慢性根尖周炎病变区域识别并进行手动逐层分割,然后通过AI 3D U-Net网络对病损特征进行深度学习,网络分割结果与手动分割数据的一致性,本研究通过交联比(IOU)、Dice系数、像素精确度(PA)在测试集上进行评价。结果神经网络在测试集的IOU为92.18%,Dice系数为95.93%,PA为99.27%。结论AI和临床医师的慢性根尖周炎病变检出和分割一致性较高,基于本研究深度学习方法的AI系统为下一步检测CBCT图像中的慢性根尖周炎奠定了基础。
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