Oral and General Health Том 6, №2, 2025
Повернутися до номеру
Сучасні цифрові підходи в діагностиці пацієнтів з пораненнями щелепно-лицевої ділянки на ортопедичному етапі реабілітації
Автори: Брожина Б.В.
Науковий керівник: Павленко О.В., д.м.н., професор
Національний університет охорони здоров’я України імені
Рубрики: Стоматологія
Розділи: Медичні форуми
Версія для друку
Актуальність. На сьогодні пацієнтів із щелепно-лицевими пораненнями стає все більше і більше. Головна причина цього — це активні бойові дії на території нашої держави. Щелепно-лицеве поранення не є окремим медичним діагнозом, а скоріше описує тип травм або ушкоджень.
Мета: дослідити ортопедичні цифрові технології, які використовуються при діагностиці та плануванні ортопедичної реабілітації на післяопераційному етапі.
Матеріали та методи. Якщо всі аспекти щелепно-лицевого поранення є загальновідомими, а нещодавно ще й розроблені офіційні настанови, то ортопедичний підхід перебуває на етапі розвитку і потребує більш детального протоколу ведення таких пацієнтів.
За нашими даними, мінно-вибухові травми є домінуючим етіологічним чинником поранення, що відповідає 69 % випадків. Вогнепальні ...
Для ознайомлення з повним змістом статті необхідно оформити передплату на журнал.
Список літератури
1. Al Abduwani J, ZilinSkiene L, Colley S, Ahmed S. Cone beam CT paranasal sinuses versus standard multidetector and low dose multidetector CT studies. American Journal of Otolaryngology. 2015;36(1):26-30. https://doi.org/10.1016/j.amjoto.2015.08.002.
2. Hendrickx J, Gracea RS, Vanheers M, et al. Can articial intelligence-driven cephalometric analysis replace manual tracing? A systematic review and meta-analysis. Eur J Orthod. 2024;46(4):cjae029. https://doi.org/10.1093/ejo/cjae029.
3. Brozhyna B, Pavlenko O. The need for orthopedic rehabilitation of patients with maxillofacial injuries. Journal of Dentistry. 2023;125(4):63-67. https://doi.org/10.35220/2078-8916-2023-50-4.11. Ukrainian.
4. Qiu B, van der Wel H, Kraeima J, et al. Automatic Segmentation of Mandible from Conventional Methods to Deep Learning — A Review. J Pers Med. 2021;11(7):629. https://doi.org/10.3390/jpm11070629.
5. Mai HY, Lee DH. Impact of Matching Point Selections on Image Registration Accuracy between Optical Scan and Computed Tomography. Biomed Res Int. 2020;2020:3285431. DOI: 10.1155/2020/3285431.