CBCT i det digitale ortodontiske workflow: Fra scanning til apparatur

En CBCT-scanning synliggør det, som en intraoral scanning ikke kan opfange: tandrødder, alveolær knogle og retinerede tænder. Omvendt leverer den intraorale scanning netop det, som CBCT-optagelsen gengiver upræcist: skarpe kroneoverflader og fine gingivalrande. Et heldigitalt workflow forener de to optagelser. CBCT-volumenet eksporteres som DICOM, segmenteres til en STL-overflade, indpasses mod den intraorale scanning, hvorefter apparatur eller boreguides kan designes direkte på den fusionerede model.

Kæden er imidlertid aldrig stærkere end sit svageste led – og det svage punkt er sjældent selve scanneren, men derimod segmenteringen. Samtidig understreger den videnskabelige evidens, at CBCT aldrig bør tages som en rutineundersøgelse. I denne artikel gennemgår vi, hvordan det digitale workflow fungerer i praksis, hvor præcisionen typisk udfordres, og hvad laboratoriet har brug for.

Fase	Input	Output	Primær fejlkilde
Indikation og optagelse	Klinisk problemstilling	CBCT-volumen (DICOM)	Unødigt stort optagelsesfelt (FOV)
Segmentering	DICOM	STL-model af knogle og tænder	Uhensigtsmæssig tærskelværdi, metalartefakter
Registrering	CBCT-STL samt intraoral scanning	Én fusioneret model	For få eller forkert placerede referencepunkter
Design	Fusioneret model	STL-fil til guide, stel eller apparatur	Manglende integration af sikkerhedsmarginer
Dataoverdragelse	STL/PLY, evt. DICOM	Komplet sag til laboratoriet	Uklar ansvarsfordeling for filer, utilstrækkelig håndtering af persondata

Hvornår er CBCT indiceret i et ortodontisk workflow?

De europæiske SEDENTEXCT-retningslinjer slår fast, at der mangler videnskabelig evidens for rutinemæssig brug af CBCT med stort optagelsesfelt i ortodontisk behandling. Ekspertpanelet fraråder derfor metoden som standardværktøj til generel diagnostik og behandlingsplanlægning. Undersøgelsen er derimod fuldt berettiget ved komplekse skeletale afvigelser – særligt forud for kombinerede ortodontisk-kirurgiske indgreb.

Ved retinerede tænder tillader SEDENTEXCT anvendelse af CBCT, hvis konventionelle 2D-røntgenoptagelser med lavere stråledosis ikke giver tilstrækkelig diagnostisk sikkerhed – for eksempel ved mistanke om rodresorption på nabotænder. Retningslinjerne pointerer, at man altid skal vælge det mindst mulige synsfelt (field of view, FOV), der dækker det kliniske behov.

Begrundelsen ligger i stråledosis. SEDENTEXCT angiver effektive doser i et 10-års børnefantom på 16–214 μSv ved dento-alveolær CBCT og 114–282 μSv ved kraniofacial CBCT. For et adolescent fantom ligger intervallerne på henholdsvis 18–70 μSv og 81–216 μSv. Rapporten fremhæver, at dosis varierer markant med apparatur og eksponeringsparametre – men først og fremmest med optagelsesfeltets størrelse. Samtidig understreges det, at indikationsstillingen skal være særlig streng hos børn og unge.

Klinisk giver det en klar rettesnor: Ved en lokal problemstilling (en retineret hjørnetand, mistanke om rodresorption eller placering af en skeletal forankringsskrue) ordineres et lille felt. Handler det derimod udelukkende om tandflytning eller modelanalyse, dækker en intraoral overfladescanning samtlige behov. Vores guide til digital modelanalyse i ortodonti uddyber, hvorfor overfladescanninger giver et mere pålideligt analysefundament end segmenterede CBCT-data.

SEDENTEXCT fastslår desuden, at CBCT som udgangspunkt ikke er indiceret til standardplanlægning af midlertidige forankringsskruer (TADs). Det sætter en naturlig ramme for det guidede miniskrue-workflow: Man bør ikke ordinere en CBCT alene for at indsætte en miniskrue. Foreligger der derimod allerede en optagelse på en anden velbegrundet indikation, kan dataene med fordel udnyttes til at designe en præcis boreguide.

Fra DICOM til STL: Her opstår de første unøjagtigheder

En CBCT-undersøgelse genererer en serie aksiale snitbilleder i gråtoner, gemt i DICOM-formatet. DICOM-standarden indeholder en header med identificerende patientdata, hvilket stiller særlige krav til den videre overdragelse til laboratoriet (se afsnittet nedenfor). I designsoftwaren eller segmenteringsværktøjet fastlægges en gråtonetærskel (threshold), der adskiller knogle og tænder fra det omgivende blødtvæv, hvorefter geometrien konverteres til en 3D-polygonmodel og eksporteres som en STL-fil.

Valget af denne tærskelværdi er en aktiv klinisk beslutning, ikke blot en standardindstilling. I et studie fra 2025 i Journal of Prosthetic Dentistry genererede forskere STL-knoglemodeller ud fra CBCT-scanninger ved syv forskellige tærskelværdier (250–1750 HU) og indpassede intraorale scanninger på hver enkelt model. Tærskelværdien påvirkede resultatet markant (P < 0,001 på alle akser). Afvigelserne langs den apikokoronale akse (højderetningen) nåede op på mellem −0,13 og −0,66 mm, hvilket var væsentligt større end afvigelserne på transversalakserne (0,01 til 0,03 mm).

En højdeforskel i den størrelsesorden har mærkbar betydning, hvis en boreguide skal lede en miniskrue sikkert ned i et snævert interradikulært rum. Hvis laboratoriet eller en ekstern softwareleverandør varetager segmenteringen, bør du derfor sikre dig, hvilken tærskelværdi de anvender, og om den tilpasses individuelt til den enkelte scanning.

Et andet studie med 36 patienter sammenlignede fuldautomatisk standardsegmentering med manuel finjustering. Den gennemsnitlige afvigelse mellem overfladescanningen og CBCT-modellen var 0,54 mm samlet set – fordelt på 0,69 mm ved standardsegmentering og 0,40 mm ved manuel tilpasning. Studiet viste desuden, at både operatørens erfaring og mængden af eksisterende tandrestaureringer påvirkede præcisionen direkte.

Metal er den største fejlkilde ved segmentering

Metal i optagelsesfeltet skaber stribeformede artefakter (beam hardening), der slører tandoverfladerne og vanskeliggør segmenteringen. Det gælder såvel brackets og bånd som fyldninger og metalkroner. Flere videnskabelige studier om registrering udelukker konsekvent patienter med fast apparatur af netop denne årsag. I klinikkens tidsplan har det en lavpraktisk konsekvens: CBCT-scanningen bør så vidt muligt udføres før bondingen, og den intraorale scanning tages på rene tandflader uden påsatte elementer.

Sammenkøring af CBCT og intraoral scanning

Fusionen lykkes, fordi de to datasæt udfylder hinandens mangler. I et etableret workflow til clear aligners foregår processen typisk i tre trin: Først grovindpasses modellerne ved hjælp af mindst tre veldefinerede anatomiske referencepunkter. Dernæst finjusteres placeringen via en best-fit-algoritme. Til sidst samles modellerne til én hybridmodel, hvor de skarpe kroneflader stammer fra den intraorale scanning, mens rødder og omgivende knogle hentes fra CBCT-dataene.

Referencepunkter versus overflader

Mange softwareprogrammer tilbyder overfladebaseret registrering via en ICP-algoritme (Iterative Closest Point), som iterativt minimerer afstanden mellem udvalgte tandoverflader. Et nyere studie sammenlignede metoderne:

• Trepunktsregistrering gav en afvigelse på 257,0 μm, hvorimod en registrering baseret på tre overflader gav en afvigelse på 479,3 μm.
• Ved at øge antallet af referencepunkter fra to til fire faldt afvigelsen fra 375,4 til 228,2 μm. Yderligere punkter ud over fire gav ingen statistisk signifikant gevinst.
• Højere billedkvalitet på CBCT-optagelsen reducerede afvigelsen fra 314,4 til 237,6 μm.

Forfatternes anbefaling er entydig: Prioritér punktbaseret registrering. Vælg fire velplacerede, spredte referencepunkter på intakte tandflader (f.eks. cuspistoppe uden fyldninger), og fokusér på at sikre en skarp CBCT-optagelse frem for at tilføje unødigt mange målepunkter.

Hvor stor præcision er nødvendig?

Ved automatisk registrering er der påvist en gennemsnitlig fejlmargin på 0,234 mm, hvilket er mindre end den anvendte CBCT-voxelstørrelse på 0,3 mm. I et andet studie med en voxelstørrelse på 0,39 mm afveg de fusionerede tandmodeller med under én voxel fra referencen – et niveau, der regnes som fuldt klinisk acceptabelt. Tommelfingerreglen er, at registreringsfejlen typisk svarer til voxelstørrelsen. Større unøjagtigheder skyldes som regel artefakter eller en mangelfuld segmentering, sjældent selve registreringsalgoritmen.

Kunstig intelligens har reduceret tidsforbruget markant. I en validering af et AI-værktøj på 31 scanninger tog den automatiske registrering 51,4 ± 17,2 sekunder mod 274,7 ± 100,7 sekunder for semi-automatisk og 840 ± 168,9 sekunder for rent manuel registrering. Et studie fra 2026 med 45 patienter påviste dog, at fejlmarginen steg i takt med mængden af artefakter for både AI-assisterede og manuelle metoder – om end AI-registreringen generelt klarede udfordringerne bedst. Uanset hvilken softwareløsning der anvendes, bør klinikeren altid foretage en visuel kontrol af overlapningen langs rodoverfladerne og knoglegrænsen, før designet godkendes.

Hvilke muligheder åbner den fusionerede model for?

Med en præcist fusioneret model kan laboratoriet designe behandlingsløsninger, som en overfladescanning alene ikke kan bære:

Boreguides til miniskruer. Workflowet er veldokumenteret: Miniskruens position og vinkling planlægges på baggrund af de fusionerede data, guiden modelleres i softwaren, eksporteres som STL og 3D-printes (oftest via stereolitografi). En systematisk oversigt over 11 studier med i alt 652 miniskruer konkluderede, at statisk computerassisteret guidning gav markant højere præcision og sikkerhed sammenlignet med frihåndsteknik og konventionelle røntgenguides. Risikoen for utilsigtede rodskader faldt markant (OR 0,11).

Et klinisk studie med 35 mini-implantater hos 15 ortodontiske patienter, der allerede havde fået foretaget en CBCT på anden indikation, viste, at guides designet på CBCT-grundlag ikke udviste signifikante vinkelafvigelser mellem den planlagte og faktiske position. Til sammenligning gav guides fremstillet uden CBCT-data større unøjagtighed i inklinationen.

Ved guides til den anteriore del af ganen viste et studie fra 2025, at fuldbuedesigns opnåede højere præcision end spinkle, skeletterede designs. Forskerne anbefalede samtidig at indbygge en fast sikkerhedsmargin i den virtuelle planlægning til at opfange mekaniske tolerancer under isættelsen. Vores artikel om 3D-printede kirurgiske guider til ortodontiske TADs gennemgår laboratoriefremstillingen i detaljer.

Retinerede hjørnetænder. Kliniske kasuistikker med palatinalt retinerede hjørnetænder viser tydeligt værdien af at kombinere CBCT og intraorale scanninger: CBCT lokaliserer tandens nøjagtige rumlige leje, mens overfladescanningen sikrer en perfekt pasform for det apparatur, der skal blotlægge og trække tanden på plads. Her er CBCT-optagelsen indiceret i sig selv, og de digitale data udnyttes optimalt til apparaturdesignet.

Knogleforankrede ekspandere. Printede MARPE-stel designes ud fra en direkte samkøring af CBCT og intraoral scanning for at optimere skruernes placering i sutura palatina og fordele belastningen korrekt. Se vores oversigt over 3D-printede ganeekspandere for evidens og apparaturtyper.

Hvor metoden endnu mangler evidens. Et scoping review fra 2024 konkluderede, at CBCT har stærk evidens ved dentale anomalier, kæbeledsudredning og kraniofaciale misdannelser, men at CBCT-baseret volumenanalyse af de øvre luftveje fortsat mangler klinisk validering. Luftvejsvolumen bør derfor ikke anvendes som et direkte ortodontisk behandlingsmål.

Overdragelse af CBCT-data til laboratoriet

Intraorale overfladescanninger udveksles som åbne STL- eller PLY-filer. Vores artikel om STL-filer i ortodonti gennemgår filformaterne, mens artiklen om åbne versus lukkede digitale systemer belyser fordelene ved åbne eksportformater. CBCT-data stiller andre logistiske krav, da råfilerne foreligger i DICOM-formatet. Ikke alle dentallaboratorier håndterer rå DICOM-filer, så dette bør altid afklares forud for scanningen.

Tre afgørende punkter skal være på plads med laboratoriet:

1. Hvem segmenterer? Da tærskelværdien har afgørende indflydelse på dimensionerne, skal det være klart aftalt, om klinikken leverer rå DICOM-data eller en færdigsegmenteret STL-fil – og hvem der bærer ansvaret for at verificere registreringen.
2. Filstørrelse og overførsel. En komplet DICOM-serie består ofte af flere hundrede snitbilleder. I et publiceret studie fyldte en DICOM-mappe 250 MB, som efterfølgende blev konverteret til en STL-fil på ca. 100 MB. Filstørrelsen varierer markant alt efter optagelsesfeltets dimensioner og den valgte voxelstørrelse.
3. Persondatasikkerhed (GDPR). DICOM-metadata indeholder fulde patientoplysninger. DICOM-standarden rummer funktioner til anonymisering og pseudonymisering, hvilket bør udnyttes. Helbredsoplysninger tilhører de særlige kategorier af personoplysninger under GDPR. Behandlingen kræver gyldigt retsgrundlag samt passende tekniske foranstaltninger – herunder krypteret forsendelse. Da pseudonymiserede data juridisk fortsat regnes for personhenførbare, skal der altid foreligge en gyldig databehandleraftale med laboratoriet.

Ved udelukkende at overdrage den færdigsegmenterede STL-model til laboratoriet minimeres datamængden og risikoen for lækage af personhenførbare metadata betydeligt – under forudsætning af, at segmenteringskvalitet og tærskelværdier er afstemt på forhånd.

Typiske faldgruber, du bør undgå

• Et unødigt stort synsfelt til en lokal problemstilling: Vælg altid det mindste volumen, der kan besvare den kliniske problemstilling.
• Ukritisk tillid til softwarens standardsegmentering: Verificér altid tærskelværdien og grænserne omkring rødder og marginal knogle.
• Registrering på fyldte tænder eller bånd: Placér udelukkende referencepunkter på intakte, naturlige tandflader fri for metalartefakter.
• Udeladelse af visuel kontrol: En automatisk eller AI-baseret registrering skal altid efterprøves visuelt af klinikeren, inden designet låses.
• Manglende mekaniske tolerancer: Indbyg altid en dokumenteret sikkerhedsmargin i det virtuelle design ved guidede indgreb.
• Forsendelse af patientdata via usikker e-mail: Benyt udelukkende sikre, krypterede fildelingsplatforme, og sørg for, at databehandleraftalen er underskrevet.

Et vellykket CBCT-workflow kræver, at de vigtigste beslutninger træffes, inden patienten sætter sig i stolen: klar klinisk indikation, afgrænset synsfelt, fast ansvarsfordeling ved segmenteringen og et aftalt dataformat. Før du igangsætter næste forløb, kan du læse mere om, hvordan en digital sag bevæger sig fra scanning til apparatur, eller kontakte NordicDens for faglig sparring om det optimale dataflow til din klinik.