口腔临床微机器人自动化牙体预备系统中全冠预备适宜参数初探

目的

应用自行研发的口腔临床微机器人自动化牙体预备系统（简称自动备牙系统），探索全冠预备的适宜参数，以期提高自动化牙体预备的质量，为该系统应用于临床奠定基础。

方法

取20颗树脂牙，制成树脂牙试件，用自动备牙系统，控制皮秒激光束按规划路径完成树脂牙试件的二维切削，用激光显微镜测量每层切削的深度值，将均值确定为单层切削深度。用口内扫描仪获取另11颗树脂牙三维数据，行全冠预备体计算机辅助设计（computer aided design，CAD），将CAD数据导入自动备牙系统控制软件，以单层切削深度值为参数，用自动备牙系统，按层切方式控制激光聚焦光斑，在仿头模内对置于牙颌模型内的树脂牙行全冠牙体预备。同法获取激光切削天然牙的单层切削深度，在仿头模内对15颗第一磨牙天然牙（北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科门诊提供）进行全冠牙体预备。用口内扫描仪获取树脂牙和天然牙预备体的三维数据，对比分析预备体三维数据与CAD数据的整体平均误差。

结果

皮秒激光切削树脂牙和天然牙试件的单次切削深度分别为（60.0±2.6）和（45.0±3.6）μm。用自动备牙系统在仿头模内完成了树脂牙和天然牙的全冠牙体预备，分别耗时（13.0±0.7）和（17.0±1.8）min。树脂牙预备体龈向预备深度为（2.089±0.026）mm，误差为（0.089±0.026）mm；轴面聚合度为6.56°±0.30°，误差为0.56°±0.30°；预备体三维数据与CAD数据的整体平均误差为0.02~0.11 mm。天然牙预备体龈向预备深度为（2.097±0.022）mm，误差为（0.097±0.022）mm；轴面聚合度为6.98°±0.35°，误差为0.98°±0.35°；预备体三维数据与CAD数据的整体平均误差为0.05~0.17 mm。

结论

自动备牙系统可控制皮秒激光，按单次切削深度完成树脂牙和天然牙的自动化全冠牙体预备，预备精度可满足临床需要。

目前，临床牙体预备依靠手持高速涡轮机或商品化牙科激光器完成，这两种方法存在明显缺点和不足：其一，口腔空间狭小，操作需靠操作者视觉和手定位控制，常出现牙体预备过量或不足，甚至造成牙龈、唇、颊、舌黏膜的医源性损伤；其二，高速涡轮机易产生尖锐噪音，使患者及医师感到不适^[1,2,3,4]；其三，目前的商品化牙科激光器可刺激牙髓神经，使患者产生不同程度疼痛^[5,6,7]。为此，本课题组研发了具备自主知识产权的口腔临床微机器人自动化牙体预备系统（简称自动备牙系统）^[8]。为进一步提高全冠预备的精度和速度，利用该自动备牙系统分析激光三维切削单次切削深度，并在仿头模内用树脂牙和天然牙验证，以期提高自动化牙体预备质量，为该系统应用于临床奠定基础。

材料和方法

本项研究时间为2015年10月至2016年4月。

一、实验设备及材料

1．自动备牙系统：

本课题组已完成自主研发^[8]。主要包括：①口内工作端，透镜聚焦焦距175 mm，二维扫描振镜光斑扫描速度1 900 mm/s，Z轴最小步进0.1 μm，最大步进10 mm（图1）；②全冠预备体计算机辅助设计与辅助制作（computer aided design and computer aided manufacture，CAD/CAM）软件；③超短脉冲激光器，波长1 064 nm，脉宽15 ps，重频100 kHz，功率30 W，激光聚焦光斑大小为38 μm；④6自由度导光臂；⑤牙齿定位器；⑥口内三维扫描仪（TRIOS，3Shape，丹麦）。

2．载物台位置控制装置：

螺旋测微仪（精度0.01 mm，Mitutoyo，日本）。

3．三维测量装置：

激光显微镜（VK-X200，日本基恩士公司）；三维测量软件（Geomagic qualify 2012，3M，美国）。

4．树脂牙和天然牙的准备：

（1）树脂牙：25颗下颌左侧第一磨牙和6颗下颌右侧第一前磨牙（A5SAN-500，日进齿科材料有限公司，日本）。取20颗下颌左侧第一磨牙，用金刚砂线切割机（STX-202，沈阳科晶自动化设备有限公司），沿釉质-牙骨质界将牙冠与牙根横向截断，平行于横断面向冠方截取5 mm厚的树脂牙试件，依次用800、1 000目水砂纸手工打磨横断面，用于单次切削深度测定。剩余牙齿用于自动化全冠牙体预备。

（2）天然牙：取20颗天然牙（因牙周病拔除的上下颌第一磨牙，北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科门诊提供，患者均知情同意），用超声洁牙机去除表面牙石和软组织。5颗用上述方法截取5 mm厚的天然牙试件，用于单次切削深度测定；余留牙浸于4.4%甲醛溶液中，用于自动化全冠牙体预备。

二、实验方法

1．单次切削深度测定：

将试件固定于载物台上，用螺旋测微仪调节载物台在激光入射方向上的位置，使试件横断面与光束主轴基本垂直，并与激光焦点平面基本重合。焦平面二维扫描路径：激光由上而下将试件整个横断面依次扫描为5个同心圆，5层脉冲扫描制备一个同心圆，扫描过程中凸透镜保持静止不动。依此路径用激光扫描20个树脂牙和5个天然牙试件，用激光显微镜扫描并测量相邻两同心圆的垂直高度，计算树脂牙和天然牙的单次切削深度均值（图2）。

2．全冠预备体CAD：

将11颗树脂牙和15颗天然牙分别固定于仿头模内的牙颌模型上，口内扫描仪获取树脂牙或天然牙三维数据，安装牙齿定位器，再次获取树脂牙或天然牙三维数据，数据配准，用自主研发的全冠预备体CAD/CAM软件^[9]，按铸造金属全冠牙体预备要求，完成每个预备体的个性化三维设计。

3．自动化全冠牙体预备：

将预备前数据和预备体CAD数据导入自动备牙系统控制软件，经布尔运算后得到需去除的牙体组织三维数据，用上述实验得到的单次切削深度，对控制软件进行参数化设置，完成预备体CAD模型离散分层切片；根据切片轮廓信息行扫描线填充及扫描路径规划，并控制激光在牙齿表面行选择性切削，得到该层的二维平面图形，此过程由高速二维振镜的方向改变完成。用单次切削深度设定凸透镜的进及量，即激光在牙齿表面每扫描5层脉冲，完成5层切片轮廓切削，凸透镜前移单次切削深度的量，再开始新一轮的切片和扫描切削，直至完成自动化全冠牙体预备。

4．软件测量及分析：

用口内扫描仪获取预备体及牙颌模型的三维数据，与预备前数据同时导入Geomagic Studio软件内，其余牙齿以共同区域方式配准，在3个截面上测量预备体面预备厚度和向聚合度^[8]，计算误差，用以评价自动化全冠牙体预备精度，误差越小，精度越高。将预备体三维数据与CAD数据同时导入Geomagic Studio软件，共同区域方式配准，用Geomagic Qualify软件对比分析预备体数据与CAD数据的整体平均误差。

结果

1．单次切削深度：

激光三维切削树脂牙和天然牙的单次切削深度为（60.0±2.6）和（45.0±3.6）?m。因此，本项实验对树脂牙和天然牙的自动化全冠牙体预备设置单次切削深度为60.0和45.0 ?m。

2．自动化全冠牙体预备：

11颗树脂牙和15颗天然牙自动化全冠牙体预备后，均形成面和轴面形态完整、表面光滑的全冠预备体（图3，图4），分别耗时（13.0±0.7）和（17.0±1.8）min。

3．预备体龈向预备深度和轴面聚合度：

（1）树脂牙：树脂牙预备体龈向预备深度为（2.089±0.026）mm（2.062~2.110 mm），误差为（0.089±0.026）mm；轴面聚合度为6.56°±0.30°（6.30°~6.70°），误差为0.56°±0.30°。

（2）天然牙：天然牙预备体的龈向预备深度为（2.097±0.022）mm（2.060~2.130 mm），误差为（0.097±0.022）mm；轴面聚合度为6.98°±0.35°（6.53°~7.57°），误差为0.98°±0.35°。

4．预备体数据与CAD数据的差异：

树脂牙预备体三维数据与CAD数据的整体平均误差为0.02~0.11 mm；天然牙预备体三维数据与CAD数据的整体平均误差为0.05~0.17 mm。

讨论

机器人控制激光进行自动化牙体预备，实质上是控制激光在目标牙冠上实现自动化三维切削。根据激光三维切削的原理，只有保证单次切片厚度与激光每次切削的实际深度相等，才能加工出理想的三维实体。激光切削是一种非接触成形加工方式，通过调整系统的工艺参数，利用单脉冲激光束蚀刻材料表面，去除一定体积的材料，获得一定的切削深度。因此，获取适宜的单次切削深度，是保证高精度、高效率、高质量激光三维切削的前提。

本项研究的自动备牙系统，通过对树脂牙和天然牙的磨削，得出各自单次切削深度参数，控制特定参数的皮秒激光分别按单次切削深度完成树脂牙和天然牙的自动化全冠牙体预备，结果显示树脂牙的单层切削深度大于天然牙，树脂牙自动化全冠牙体预备的时间小于天然牙，证实了单层切削深度与自动化全冠牙体预备时间成反比，树脂牙预备体龈向预备深度和轴面聚合度的误差均小于天然牙，即预备精度高于天然牙，本项研究首先用树脂牙行自动化全冠牙体预备，主要原因是树脂牙为均一材质，在参数探索及加工控制方面均降低了难度，且结果易控制；天然牙自动化全冠牙体预备时，选用无肩台的铸造金属全冠也能保证了切削限定于牙釉质，保证了切削材料均一性的特点。

为进一步提高和完善该系统的整体性能，下一步将从切削效率、切削范围、安全性等方面展开更深入的研究。关于切削效率方面，尚未解决剥离式牙体预备方式的挡光现象；同时，不同的激光控制参数，如表面扫描速度、能量密度等可影响切削效率^[9]，尚需探讨不同能量密度的超短脉冲激光在不同扫描速度下切削牙体硬组织的切削效率。关于切削范围方面，目前仅限于无肩台的全冠牙体预备，范围较局限，有肩台的自动化全冠牙体预备以及口腔临床中各种不同复杂形态，如龋齿的各种预备洞型、嵌体、贴面、部分冠、种植窝洞等的自动化牙体预备仍待探讨。关于安全性方面，目前系统的安全策略尚不完善，无法实现可视化、智能化的控制。以上存在的问题或局限性，均是进一步研究的重点。