Сравнительный анализ эффективности применения виртуальных и механических артикуляторов в функциональной диагностике ВНЧС

ВВЕДЕНИЕ. В исследовании представлены результаты сравнения эффективности механических и виртуальных артикуляторов при функциональной диагностике пациентов с нарушениями височно-нижнечелюстных суставов (ВНЧС).

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ. Оценить преимущества и недостатки применения механических и виртуальных артикуляторов для анализа динамической окклюзии у пациентов с внутренней патологией ВНЧС.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Обследовано 52 пациента (45 женщин и 7 мужчин) в возрасте от 25 до 42 лет с нарушениями артикуляции, обусловленными внутренними нарушениями ВНЧС. Всем пациентам выполнено конусно-лучевую компьютерную томографию (КЛКТ) для оценки состояния ВНЧС и аксиографическое исследование (оптический аксиограф Dentograf Prosystom). Пациенты были разделены на две группы: в первой (n = 26) использовался механический артикулятор, во второй (n = 26) – виртуальный. Анализировались данные КЛКТ и аксиографии, а также результаты оценки динамической окклюзии (смыкание-размыкание зубов, протрузия, латеротрузия) в артикуляторах.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Применение механических артикуляторов позволило оценить динамическую окклюзию с эффективностью 73,1%. Ограничения связаны с неспособностью точно учитывать индивидуальные анатомические особенности суставов. Виртуальные артикуляторы обеспечили более высокую эффективность (92,3%), благодаря интеграции данных КЛКТ и аксиографии, позволяя детально моделировать индивидуальные движения нижней челюсти.

ВЫВОДЫ. Виртуальные артикуляторы демонстрируют существенные преимущества перед механическими при оценке динамической окклюзии у пациентов с ВНЧС, обеспечивая более высокую точность и персонализацию диагностического процесса. Механические артикуляторы показали ограниченную эффективность и значительную погрешность измерений, связанную с неиндивидуальным подходом.

1. Astanov O.M., Ruzieva M.I. Prevalence, Risk Factors, and Pathogenetic Mechanisms of Temporomandibular Joint Dysfunction. International Journal of Studies in Natural and Medical Sciences. 2023;2(5):164–171. Available at: https://scholarsdigest.org/index.php/ijsnms/article/view/228 (accessed: 15.07.2025).

2. Гулуев А.В. Методы диагностики заболеваний ВНЧС. Научное обозрение. Медицинские науки. 2017;(2):14–18. Режим доступа: https://science-medicine.ru/ru/article/view?id=965 (дата обращения: 15.07.2025).

3. Гажва С.И., Зызов Д.М., Болотнова Т.В., Сенина-Волжская И.В., Демин Я.Д., Аствацатрян Л.Э. и др. Сравнение дополнительных методов диагностики дисфункции височно-нижнечелюстного сустава. Международный научно-исследовательский журнал. 2017;(1-1):98–101. https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.55.130

4. Ronsivalle V., Ruiz F., Lo Giudice A., Carli E., Venezia P., Isola G. et al. From reverse engineering software to CAD-CAM systems: How digital environment has influenced the clinical applications in modern dentistry and orthodontics. Appl Sci. 2023;13(8):4986. https://doi.org/10.3390/app13084986

5. Avelino M.E.L., Neves B.R., Ribeiro A.K.C., Carreiro A.F.P., Costa R.T.F., Moraes S.L.D. Virtual facebow techniques: A scoping review. J Prosthet Dent. 2025;134(1):85–90. https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2023.08.032

6. Jairaj A., Agroya P., Tiwari R.V.C., Alqahtani N.M., Salkar M., Sagar Y.P. Evolution of Articulators – Research and Review. Ann Rom Soc Cell Biol. 2021;25(4):10665–10681. Available at: http://www.annalsofrscb.ro/index.php/journal/article/view/3832 (accessed: 15.07.2025).

7. Vinayahalingam S., Berends B., Baan F., Moin D.A., Luijn R., Bergé S., Xi T. Deep learning for automated segmentation of the temporomandibular joint. Journal of Dentistry. 2023;132:104475. https://doi.org/10.1016/j.jdent.2023.104475

8. Yau H.T., Liao S.W., Chang C.H. Modeling of digital dental articulator and its accuracy verification using optical measurement. Comput Methods Programs Biomed. 2020;196:105646. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105646

9. Chou T.-H., Liao S.-W., Huang J.-X., Huang H.-Y., Vu-Dinh H., Yau H.-T. Virtual dental articulation using computed tomography data and motion tracking. Bioengineering. 2023;10(11):1248. https://doi.org/10.3390/bioengineering10111248

10. Saini R.S., Alshoail H.H., Kanji M.A., Vaddamanu S.K., Mosaddad S.A., Heboyan A. Virtual articulator software: Accuracy, usability, and clinical applicability: A systematic review. Int Dent J. 2025;75(3):1691–1704. https://doi.org/10.1016/j.identj.2025.03.005

11. Фадеев Р.А., Овсянников К.А. Лучевые методы диагностики заболеваний височно-нижнечелюстного сустава. Вестник Северо-Западного государственного медицинского университета им. И.И. Мечникова. 2024;16(1):13–24. https://doi.org/10.17816/mechnikov625521

12. Текучева С.В., Базикян Э.А., Афанасьева Я.И., Постников М.А. Комплексная оценка состояния зубочелюстной системы у пациентов с заболеваниями височно-нижнечелюстного сустава с использованием авторского протокола исследования: клинические случаи. Кубанский научный медицинский вестник. 2023;30(4):110–136. https://doi.org/10.25207/1608-6228-2023-30-4-110-136

13. Ogura I., Kaneda T., Mori S., Sakayanagi M., Kato M. Magnetic resonance characteristics of temporomandibular joint disc displacement in elderly patients. Dentomaxillofac Radiol. 2012;41(2):122–125. https://doi.org/10.1259/dmfr/1286942

14. Kamel Z.S.A.S.A., El-Shafey M.H.R., Hassanien O.A., Nagy H.A. Can dynamic magnetic resonance imaging replace static magnetic resonance sequences in evaluation of temporomandibular joint dysfunction? Egypt J Radiol Nucl Med. 2021;52:19. https://doi.org/10.1186/s43055-020-00396-8

15. Talmaceanu D., Bolog N., Leucuta D., Tig I.A., Buduru S. Diagnostic use of computerized axiography in TMJ disc displacements. Exp Ther Med. 2022;23(3):213. https://doi.org/10.3892/etm.2022.11137

16. Lepidi L., Galli M., Mastrangelo F., Venezia P., Joda T., Wang H.L., Li J. Virtual Articulators and virtual mounting procedures: Where do we stand? J Prosthodont. 2021;30(1):24–35. https://doi.org/10.1111/jopr.13240

17. Hong S.J., Noh K. Setting the sagittal condylar inclination on a virtual articulator by using a facial and intraoral scan of the protrusive interocclusal position: A dental technique. J Prosthet Dent. 2021;125(3):392–395. https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2020.01.031

18. Szyszka-Sommerfeld L., Machoy M., Lipski M., Woźniak K. Electromyography as a means of assessing masticatory muscle activity in patients with pain-related temporomandibular disorders. Pain Research and Management. 2020:9750915. https://doi.org/10.1155/2020/9750915

19. Erturk A.F., Kendirci M.Y., Ozcan I., Rohlig B.G. Use of ultrasonography in the diagnosis of temporomandibular disorders: a prospective clinical study. Oral Radiol. 2023;39(2):282–291. https://doi.org/10.1007/s11282-022-00635-w

20. Park J.H., Lee G.-H., Moon D.-N., Kim J.-C., Park M., Lee K.-M. A A digital approach to the evaluation of mandibular position by using a virtual articulator. J Prosthet Dent. 2021;125(6):849–853. https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2020.04.002

21. Goldstein G., Goodacre C. Selecting a virtual articulator: An analysis of the factors available with mechanical articulators and their potential need for inclusion with virtual articulators. J Prosthodont. 2023;32(1):10–17. https://doi.org/10.1111/jopr.13517

22. Padmaja B.I., Madan B., Himabindu G., Manasa C. Virtual articulators in dentistry: a review. Int J Med Appl Sci. 2015;4(2):109–114.

23. Shetty S. Virtual articulators and virtual facebow transfers: Digital prosthodontics!!! J Indian Prosthodont Soc. 2015;15(4):291. https://doi.org/10.4103/0972-4052.171825

24. Solaberrieta E., Etxaniz O., Minguez R., Gorozika J., Barrenetxea L., Sierra E. Virtual production of dental prostheses using a dental virtual articulator. Int J Interact Des Manuf. 2015;9(1):19–30. https://doi.org/10.1007/s12008-013-0203-2

25. Maltauro M., Vargiu E., Tozzi F., Ciocca L., Meneghello R. A semi-automated tool for digital and mechanical articulators comparative analysis of condylar path elements. Comput Biol Med. 2025;186:109724. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2025.109724