Ⅰ 두 가지 모델링 접근법의 기본 원칙
1. 인상을 남기는 옛날 방식
전통적인 인상은 알지네이트, 실리콘 고무(PVS) 등과 같은 물리적 재료를 사용하여 치아의 윤곽을 모방합니다. 의사는 인상재를 트레이에 넣고 입안에 삽입합니다. 재료가 굳으면 꺼내어 나중에 복원할 수 있도록 석고 모형을 만듭니다.
이 접근 방식은 오랫동안 사용되어 왔으며 기술이 발전했습니다. 아직도 많은 치과에서 이 방법을 사용하고 있습니다.
2. 구강스캔 방법
구강 스캐너는 레이저나 광학 장치를 사용하여 환자의 치아와 연조직에 대한 3차원 데이터를{0}}즉시 캡처합니다. 그런 다음 CAD/CAM 설계, 3D 프린팅 또는 CNC 밀링에 사용할 수 있습니다.
기본적으로 디지털 치과 시술의 '입구'이자 현재 디지털 진료소의 핵심 장비입니다.
Ⅱ 일이 어떻게 이루어지고 얼마나 빨리 이루어질 수 있는지 비교
1. 기존 인상의 처리 특징
일반적으로 전통적인 노출에는 다음 단계가 포함됩니다.
인상 트레이와 재료를 선택합니다.
인상을 위한 재료 결합
입에서 곰팡이를 꺼내어 굳혀주세요.
인상이 여전히 좋은지 확인하세요
석고모형 제작 및 고정
전체 프로세스를 완료하는 데 일반적으로 30~60분 이상이 소요됩니다. 기포나 기타 변화가 발생하면 금형을 다시 가져와야 합니다.
2. 구강스캐너를 사용하는 과정의 장점
구강 스캐너를 사용하는 과정은 훨씬 쉽습니다.
입을 깨끗하고 건조하게 유지하십시오.
스캔 경로를 따라 스캔을 완료하세요.
3D 디지털 모델을 바로 만들어 보세요
디자인을 직접 입력하거나 데이터를 제공하세요.
스캔에는 일반적으로 몇 분 밖에 걸리지 않으므로 진단 및 치료가 훨씬 빨라집니다.
Ⅲ 데이터의 정확성과 안정성 비교
1. 전통적인 인상이 잘못된 이유
전통적인 인상의 정확성에 영향을 미칠 수 있는 요소는 많습니다.
인상재의 수축이나 휘어짐
입안의 습도와 온도
운영자 경험의 차이
서로 겹쳐서 나타나는 석고 주조 오류
이러한 실수는 여러 장치를 수정하거나 복잡한 인스턴스를 처리할 때 누적되는 경향이 있습니다.
2. 정확성을 위한 구강스캐너의 장점
구강 스캐너는 다음과 같은 디지털 모델을 만듭니다.
고해상도로 가장자리를 인식하는 능력
변경할 수 없고 다시 사용할 수 있는 데이터
보다 안정적인 바이트 관계 기록
디지털 스캐닝은 치아 크라운, 브릿지, 임플란트 가이드, 눈에 보이지 않는 치열교정을 더욱 정확하고 일관되게 만드는 데 매우 효과적입니다.
IV 환자가 느끼는 감정의 큰 차이
1. 환자가 전통적인 인상을 보는 방식
많은 환자들이 전형적인 인상을 좋아하지 않습니다.
인상재의 느낌이 좋지 않습니다.
쉽게 기침을 할 수 있다
입을 열려면 시간이 오래 걸립니다.
특히 어린이나 노인, 걱정이 많은 사람들에게서는 더욱 그렇습니다.
2. 구강스캐너의 편안한 사용
구강내 스캐너는 비접촉식 스캔을 사용합니다.-
냄새 없음, 각인 물질 없음
스캔 시간이 짧음
구강의 3D 사진을 실시간으로 표시
이는 환자를 더욱 편안하게 해줄 뿐만 아니라 클리닉의 전문성에 대한 자신감도 높여줍니다.
Ⅴ 비용 구조 및 장기 투자 분석-
1. 전통적인 인상의 비용
전통적인 노출은 처음에는 비용이 많이 들지 않지만 숨겨진 비용이 있습니다.
인상재와 트레이를 지속적으로 사용
석고 모형 제작 비용
재작업 및 재실행을 위한 시간과 노동 비용
2. 구강스캐너의 투자수익률
구강 스캐너의 첫 번째 비용은 다소 중요하지만 장기적으로는 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
소모품 비용 절감
재작업 비율을 낮추세요
리셉션을보다 효율적으로 만드십시오.
많은 가치를 더하는 더 많은 프로젝트를 도와주세요
디지털 투자는 일반적으로 운영이 안정적이거나 성장하는 병원에 장기적으로 더 많은 이익을 가져다 줍니다.
6. 적용 가능한 시나리오 및 진료 유형 분석
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클리닉 유형 |
좀 더 적합한 방법 |
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소규모 전통 진료소 |
점차적으로 구강스캔을 도입할 수 있음 |
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종합클리닉 |
구강 스캐너에는 더 많은 장점이 있습니다 |
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치열 교정 전문 분야 |
거의 필요한 구강내 스캔 |
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재배 전문 |
구강스캔을 적극 권장합니다. |
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디지털 의자 측면 수리 |
구강스캔은 필수 |
전통적인 인상은 여전히 일부 기본 수복물에 사용될 수 있지만 복잡한 경우와 고효율 시나리오에서는 점차 부적절해지고 있습니다.
