การพยากรณ์การเปลี่ยนสีฟันหลังฟอกสีฟันด้วยระบบที่กระตุ้นด้วยแสงแอลอีดี โดยใช้แบบจำลองคอมพิวเตอร์ (PREDICTION OF COLOR CHANGE AFTER LED-ACTIVATED BLEACHING USING COMPUTER MODEL)
คำสำคัญ:
การฟอกสีฟัน, ระบบสีซีไออีแอลเอบี, ระบบการฟอกสีฟันโดยใช้แสงแอลอีดี, ค่าความแตกต่างสีโดยรวม, แบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการพยากรณ์การเปลี่ยนสีฟันหลังฟอกสีฟันบทคัดย่อ
บทคัดย่อ
การพยากรณ์การเปลี่ยนสีฟันหลังฟอกสีฟันด้วยระบบที่กระตุ้นด้วยแสงแอลอีดีโดยใช้แบบจำลองคอมพิวเตอร์ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการเปลี่ยนสีฟันหลังฟอกสีฟันทางคลินิกเมื่อฟอกสีฟันด้วยระบบฟอกสีฟันที่กระตุ้นด้วยแสงแอลอีดี ทำการสร้างและประเมินแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการพยากรณ์การเปลี่ยนสีฟันหลังฟอกสีฟันด้วยระบบที่กระตุ้นด้วยแสงแอลอีดี โดยทำการสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง คัดเลือกอาสาสมัคร 30 ราย
อายุ 18-32 ปี ทำการฟอกสีฟันทั้งปากและบันทึกสีบริเวณฟันเขี้ยวบนขวา บันทึกผลเป็นเฉดสีตามแถบวัดสีวีต้าคลาสสิก และเป็นค่าในระบบสีซีไออีจากเครื่องวัดสีฟันวีต้าอีซี่เฉดแอดวานซ์ ทั้งก่อนฟอกสีฟัน และหลังฟอกสีฟันทันที วัดผลโดยทันตแพทย์ 2 ท่าน (Kappa = 0.704) เครื่องวัดสีฟันวีต้าอีซี่เฉดแอดวานซ์ จะแสดงผลเป็นค่าความสว่าง (L*) ค่าสีในทิศทางแดงเขียว (a*) ค่าสีในทิศทางเหลืองน้ำเงิน (b*) และค่าผลรวมความต่างของสี (ΔE) นำข้อมูลมาหาสมการความสัมพันธ์เพื่อประมาณค่าตัวแปรโดยหาความสัมพันธ์วิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น
อย่างง่าย สร้างแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการพยากรณ์สีฟัน ประเมินผลโมเดลพยากรณ์โดยการทดสอบความถูกต้องของเครื่องมือโดยคัดเลือกอาสาสมัคร 10 คน
ผลการศึกษาในการประเมินผลการเปลี่ยนสีฟันตามแถบวัดสีวีต้าคลาสสิก พบว่าหลังฟอกสีฟันมีค่าผลรวมการเปลี่ยนแปลงของเฉดสีเฉลี่ยเท่ากับ 7.83±3.49 ส่วนการประเมินผลการเปลี่ยนสีฟันจากเครื่องวัดสีฟันวีต้าอีซี่เฉด แอดวานซ์ พบว่า ค่าผลรวมความต่างของสีเฉลี่ยหลังฟอกสีฟัน เท่ากับ 8.07±3.36 จากการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย สมการการถดถอย คือ ∆E = 0.309b* (∆E = ค่าผลรวมความต่างของสี b*= ค่าสีในทิศทางเหลืองน้ำเงิน) การพยากรณ์ค่าผลต่างค่าสีโดยรวมมีค่าร้อยละ 88.43 มีค่าเฉลี่ยความผิดพลาดสมบูรณ์
ร้อยละ 33.60 และแบบจำลองคอมพิวเตอร์ สามารถพยากรณ์สีฟันได้ถูกต้องร้อยละ 90
Downloads
เอกสารอ้างอิง
[2] Dahl JE, Pallesen U. (2003). Tooth bleaching-a critical review of the biological aspects. Crit Rev Oral Bio Med. 14(4): 292-304.
[3] Plotino G, Buono L, Grande NM, Pameijer CH, Somma F. (2008). Nonvital tooth bleaching: a review of the literature and clinical procedures. J Endod. 34(4): 394-407.
[4] Horn DJ, Bulan-Brady J, Hicks ML. (1998). Sphere spectrophotometer versus human evaluation of tooth shade. J Endod. 24(12): 786-790.
[5] ADA Council on scientific affairs. (2010). Tooth whitening/bleaching:treatment Considerations for dentists and their patients. Retrieved November, 2010, from: https://www.ada.org/sections/ about/pdfs/HOD_whitening_rpt_pdf
[6] Osborn J. Advantages of hierarchical linear modeling. PARE (serial online). (2000). Retrieved October 13, 2013, from: https://PAREomline.net/getvn.asp?v=7&n=1
[7] Imbery TA. Geissberger M, Hakim F, Al-Anezi S, Uram-Tuculescu S, Gottlieb R, Estrich CG. (2013). Evaluation of four dental clinical spectrophotometers relative to human shade observation ADA professional product review. JADA. 8(3): 1-12.
[8] Wattanapayungkul P, Matis BA, Cochran MA, Moore BK. (1999). A clinical study of the effect of pellicle on the degradation of 10% carbamide peroxide within the first hour. Quintessence Int. 30(11): 737-741.
[9] Zekonis R, Matis BA, Cochran MA, Al Shetri SE, Eckert GJ, Carlson TJ. (2003). Clinical evaluation of in-office andat-home bleaching treatments. Oper Dent. 28(2): 114-121.
[10] Marson FC, Sensi LG, Vieira LCC, Araujo. (2008). Clinical evaluation of in-office dental bleaching treatments with and without the use of light-activation sources. Oper Dent. 33(1): 15-22.
[11] Zhou X, Barker RD, Gerlach GRW. (2002). Impact of behavioral, clinical and demographic parameters on whitening response: evidence from 18 clinical trials. Research presented at the 80th General session of the IADR March 6-9.
[12] Lin CH, Chou TM, Chen JH, Chen JH, Chuang FH, Lee HE, Coluzzi DJ. (2008). Evaluation of the effect of laser tooth whitening. Int J Prosthodont. 21(5): 415-418.
[13] Kugel G, Papathanasiou A, Williams AJ 3rd, Anderson C, Ferreira S. (2006). Clinical evaluation of chemical and light-activated tooth whitening systems. Compend Contin Educ Dent. 27(1): 54-62.
[14] Franchi I, Franchi M, Bortolini S, Consolo U, Chau L. (2009). In vivo measurement of color changes in 1600 natural teeth with Pola office + (SDI, Australia): spectrophotometric shade analysis. Retrieved October 29, 2016, from: https://www.oralhealthgroup.com/features/in-vivo-measurement-of-colour-changes-in-1600-natural-teeth-with-pola-office-sdi-australia-spectro/
[15] Resis A, Dalanhol AP, Cunha TS, Kossatz S, Loguercio AD. (2011). Assessment of tooth sensitivity using a desensitizer before light-activated bleaching. Oper dent. 36(1): 12-17.
[16] Herrera LJ, Pulgar R, Santana J, Cardona JC, Guillén A, Rojas I, Pérez Mdel M. (2010). Prediction of color change after tooth bleaching using fuzzy logic for Vita classical shades identification. Applied Optics. 49(3): 422-429.
[17] Gerlach RW, Barker ML, Sagel PA. (2002). Objective and subjective whitening response of two self- directed bleaching systems. Am J Dent. 15: 7A-15A.
[18] Ishikawa-Nagai S, Terui T, Ishibashi K, Weber H, Ferguson M. (2004). Prediction of optical efficacy of vital tooth bleaching using regression analysis. Color research and application. 29(5): 390-394.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
วารสารมหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ สาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี อยู่ภายใต้การอนุญาต Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International (CC-BY-NC-ND 4.0) เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดอ่านหน้านโยบายของวารสารสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเข้าถึงแบบเปิด ลิขสิทธิ์ และการอนุญาต
