[FG] Müller Andreas Albert

This study supported by SGDMFR evaluates the accuracy, usability and educational value of three surgical planning and 3D visualization approaches based on dento-maxillofacial radiology, virtual reality, 3D-printed models, and traditional 3D planning software, in assessing anatomy of craniofacial malformation and quantifying the shape of alveolar clefts in paediatric patients. It will also assess the user experience of VR as both a planning tool and an educational platform, while analyzing how demographic variables influence measurement accuracy and user satisfaction across the different methods.

Die Lippen-Kiefer-Gaumenspalte ist die häufigste angeborene kraniofaziale Fehlbildung. Chirurgische Eingriffe sind entscheidend, um Schlucken, Kauen, Sprechen und Hören wiederherzustellen. Besonders die Rekonstruktion von Kieferspalten erfordert vielfältige geweberegenerative Ansätze, die interdisziplinär von Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie sowie Zahnmedizin umgesetzt werden. Neben der autologen Knochenaugmentation bieten die Guided Bone Regeneration und die Distraktionsosteogenese vielversprechende Optionen für die Fehlbildungschirurgie.   

Im Rahmen dieses Projektes bei Kindern mit Lippen-Kiefer-Gaumenspalten steht im Fokus ein vertieftes Verständnis der Fehlbildungs-Anatomie. Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für eine schnellere und präzisere Diagnostik sowie für die Entwicklung patientenspezifischer Behandlungs-Verfahren zur Geweberegeneration. Das Projekt ist durch Geistlich-Stucki-Stiftung unterstützt.

This study supported by SGDMFR evaluates the accuracy, usability and educational value of three surgical planning and 3D visualization approaches based on dento-maxillofacial radiology, virtual reality, 3D-printed models, and traditional 3D planning software, in assessing anatomy of craniofacial malformation and quantifying the shape of alveolar clefts in paediatric patients. It will also assess the user experience of VR as both a planning tool and an educational platform, while analyzing how demographic variables influence measurement accuracy and user satisfaction across the different methods.