Предложена новая методика диагностики приживаемости зубных имплантов

Ученые Пензенского госуниверситета разработали новую методику диагностики приживаемости зубных имплантов, основанную на джоульметрии, или применении тока сверхмалой силы.

Метод будет применяться в стоматологии при имплантации зубов. Для осуществления такого лечения зачастую требуется наращивание костной ткани челюсти, куда в дальнейшем вкручивается основание будущего зуба или штифт. Потому что костная ткань в том месте, откуда выпал зуб, довольно быстро деградирует без обычной нагрузки, как при жевании.

Поэтому, прежде чем “вернуть” человеку зуб, стоматологи наращивают костную ткань. И здесь врачи сталкиваются еще с одной проблемой – приживление костной ткани. Важно отслеживать этот процесс в течение всего периода терапии. В настоящее время это делается с помощью КТ челюсти, рентгена зубов, морфологических и генетических методов. При их проведении человек подвергается излучению. Кроме того, некоторые способы диагностики-гистологический и иммуногистохимический методы – инвазивные. Все это негативно отражается на здоровье пациента из-за многочисленных операций и исследований.

Также есть сложности с интерпретацией полученных с помощью лучевой диагностики результатов, кроме этого, для таких методов требуется высокотехнологичное оборудование и обученный персонал. Разработка ученых состоит из датчика, измерительной системы и компьютера. В этом случае оцениваются электрохимические характеристики тканей, на которые влияют восстановительные или воспалительные процессы. Датчик прикладывается на участок ткани, куда подсадили костный регенерат, и воздействуем на него импульсом тока. Затем стоматолог смотрит на ее ответ. Программа оценивает корреляцию показаний ответа и клинических признаков между собой. Повышение или понижение скажет о положительном ответе или наоборот.

Процедура безопасна и безболезненна, а стоимость такого прибора до 10 раз дешевле аппаратов для компьютерной томографии и рентгена. Эффективность метода доказана исследованиями с участием более 40 пациентов. Сейчас ученые планируют доработать устройство до системы поддержки принятия врачебных решений с возможностью прогнозирования исхода лечения.

Источник: nauka.tass.ru