Resumen del artículo de Justine Bouscasse, Virginie Chuy, Louise Viel, Adrien Laran y Adrien Naveau
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Resumen
Planteamiento del problema: El escaneado facial tridimensional se integra cada vez más en los flujos digitales odontológicos. Las aplicaciones móviles constituyen una alternativa accesible a los escáneres extraorales profesionales, pero su validez métrica para mediciones faciales clínicamente relevantes no estaba claramente establecida.
Objetivo: Determinar si las mediciones faciales lineales obtenidas mediante aplicaciones de escaneado 3D en smartphone eran estadísticamente equivalentes a las obtenidas con escáneres extraorales profesionales.
Materiales y métodos: Se analizaron retrospectivamente escaneos de 23 participantes. Se habían realizado registros repetidos con tres aplicaciones —Qlone, Magiscan y 3D App Scanner— en un iPhone 13 Pro, y con dos equipos profesionales: Artec Spider y Shining 3D EinStar. En todos los modelos se midieron cuatro distancias: trichion-nasion, nasion-pronasion, pronasion-pogonion y cigomático derecho-cigomático izquierdo. La equivalencia entre cada aplicación y cada escáner profesional se evaluó con dos pruebas t unilaterales TOST, margen predefinido de ±1 mm y significación corregida por Bonferroni.
Resultados: Todas las aplicaciones resultaron estadísticamente equivalentes a ambos escáneres profesionales para las cuatro distancias. Las diferencias medias absolutas fueron inferiores a 0.12 mm; los intervalos de confianza del 90% permanecieron dentro del margen de ±1 mm y todas las comparaciones presentaron P<.001.
Conclusiones: Las aplicaciones 3D evaluadas proporcionaron mediciones lineales equivalentes a las de los escáneres profesionales en las distancias seleccionadas. Pueden ser válidas para aplicaciones odontológicas específicas y como herramientas complementarias dentro del flujo digital.
Implicaciones clínicas
Las aplicaciones móviles mostraron exactitud semejante a los escáneres extraorales profesionales para mediciones faciales lineales seleccionadas. Pueden utilizarse en análisis estético y planificación digital preliminar. Sin embargo, los escáneres profesionales siguen indicados cuando se necesita un análisis facial integral o una estandarización estricta de la adquisición.
Introducción
El escaneado facial 3D se utiliza con creciente frecuencia en rehabilitaciones protésicas, estéticas y maxilofaciales complejas. Los escáneres extraorales son dispositivos no invasivos que adquieren rápidamente la morfología facial y generan un modelo digital tridimensional. Históricamente se adoptaron primero en cirugía y prótesis maxilofacial porque evitaban impresiones físicas lentas e incómodas.
Más recientemente, los escaneos faciales se incorporaron a flujos de gemelo digital que combinan registros intraorales, tomografía CBCT y fotografías digitales. Estos gemelos mejoran el análisis estético, la planificación protésica y la comunicación con el laboratorio, aspectos críticos en rehabilitaciones estéticas complejas, especialmente en pacientes edéntulos completos o con desgaste generalizado.
Los escáneres profesionales constituyen la referencia para la captura facial de alta precisión. Utilizan tecnologías como luz estructurada y fotogrametría, con resolución micrométrica. Su coste, tamaño y el tiempo necesario para preparar y ejecutar la captura restringen su uso cotidiano.
Los sensores integrados en los smartphones han impulsado aplicaciones de consumo capaces de reconstruir un rostro 3D, principalmente por fotogrametría. La facilidad de uso, el bajo coste y la compatibilidad con flujos clínicos digitales favorecen el uso junto al sillón. No obstante, su validez métrica está menos documentada, sobre todo frente a equipos extraorales profesionales.
Demostrar un rendimiento comparable podría ampliar el acceso a la digitalización facial. El estudio evaluó cuatro medidas lineales en escaneos existentes generados con Qlone, Magiscan y 3D App Scanner en un iPhone 13 Pro, comparándolas con Artec Spider y EinStar. La hipótesis fue que las diferencias absolutas permanecerían dentro de ±1 mm.
Materiales y métodos
Diseño y participantes: Estudio retrospectivo unicéntrico aprobado por el comité de ética local CER-BDX 2026-29 y realizado conforme a la Declaración de Helsinki. Los datos procedían de 23 estudiantes de odontología que habían participado en prácticas predoctorales sobre escáneres faciales en la Universidad de Burdeos entre mayo y junio de 2025. La convocatoria buscaba voluntarios sin vello facial denso y anticipaba el posible uso científico de los datos.
Posición de captura: Durante los registros, los participantes permanecieron sentados, erguidos y sin reposacabezas, con el plano de Frankfurt horizontal, ojos cerrados, expresión neutra y dientes en máxima intercuspidación. Se sujetó el cabello, se retiraron accesorios y se marcaron seis puntos anatómicos con lápiz dermográfico: trichion, nasion, pronasion, pogonion y ambos puntos cigomáticos. La iluminación fue estandarizada.
Dispositivos: Se emplearon cinco sistemas y se pretendía obtener tres escaneos por dispositivo y participante. Artec Spider y EinStar funcionan con luz estructurada; el primero declara exactitud de 0.05 a 0.10 mm y distancia de trabajo de 17 a 35 cm, y el segundo 0.10 mm y 20 a 70 cm. Qlone, Magiscan y 3D App Scanner utilizaron fotogrametría con la cámara trasera del iPhone 13 Pro y una distancia recomendada de 50 a 70 cm; sus fabricantes no informaban exactitud.
Adquisición: Dos operadores entrenados alternaron los escaneos y uno realizó las mediciones. Las aplicaciones se utilizaron a mano alzada, moviéndose circularmente alrededor del participante. Qlone finalizaba automáticamente; Magiscan y 3D App Scanner se detenían manualmente. Se estandarizó cada captura en 60 fotografías.
Calibración de Magiscan: Las pruebas preliminares mostraron una escala irreal en los modelos de Magiscan. Por eso se colocó una regla graduada dentro del campo de captura para calibrarlos. Los equipos profesionales se usaron con sus programas propietarios y una trayectoria estandarizada. Todos los registros válidos se verificaron visualmente, se exportaron en OBJ y se almacenaron de forma segura.
Mediciones: Los OBJ se importaron en Meshmixer. Se midieron las distancias trichion-nasion, nasion-pronasion, pronasion-pogonion y cigomático derecho-izquierdo. Para cada participante y dispositivo se promediaron las mediciones de las capturas repetidas con el fin de reducir error aleatorio. Los análisis posteriores se realizaron a nivel de participante con esos promedios.
Análisis estadístico: Las distancias se describieron mediante medias y desviaciones estándar. La equivalencia se evaluó con TOST pareado y un margen de ±1 mm, usando intervalos de confianza del 90%. Tres aplicaciones, dos escáneres profesionales y cuatro resultados produjeron 24 comparaciones; la corrección de Bonferroni fijó α aproximadamente en .002. Un análisis de potencia post hoc, basado en una desviación estándar conservadora de 1 mm para las diferencias pareadas, confirmó una potencia del 90% con al menos 20 participantes. Se utilizó R 4.3.3.
Resultados
Disponibilidad de registros: Se incluyeron 23 participantes. Algunas capturas no pudieron analizarse por problemas técnicos: 2 de Qlone, 2 de 3D App Scanner, 16 de Magiscan, 2 de Artec y 4 de EinStar. Tres participantes no tuvieron ningún registro Magiscan analizable; el resto tuvo al menos uno utilizable en cada modalidad. Como las pérdidas se debieron exclusivamente a fallos técnicos, se consideraron completamente aleatorias y no se esperaba sesgo en las estimaciones.
Valores medios: Las medias y desviaciones estándar fueron comparables entre dispositivos. Aproximadamente, trichion-nasion fue 72 mm, nasion-pronasion 59-60 mm, pronasion-pogonion 49-50 mm y la distancia bicigomática 109-110 mm.
Comparación con Artec Spider: Qlone mostró diferencias medias de 0.09 mm [IC90% 0.05 a 0.13] para trichion-nasion; 0.02 [-0.01 a 0.06] para nasion-pronasion; 0.03 [-0.01 a 0.07] para pronasion-pogonion; y 0.12 [0.06 a 0.17] para la distancia bicigomática. 3D App Scanner mostró -0.02 [-0.06 a 0.03], -0.01 [-0.04 a 0.02], 0 [-0.03 a 0.02] y 0.04 [-0.01 a 0.10] mm, respectivamente. Magiscan mostró 0.04 [-0.03 a 0.11], 0 [-0.05 a 0.05], 0.02 [-0.02 a 0.06] y 0.09 [0 a 0.18] mm. Todas las comparaciones tuvieron P<.001.
Comparación con EinStar: Qlone mostró 0.04 mm [IC90% 0.01 a 0.08], -0.01 [-0.05 a 0.03], 0.02 [-0.02 a 0.07] y 0.05 [-0.01 a 0.11]. 3D App Scanner mostró -0.06 [-0.10 a -0.02], -0.04 [-0.07 a -0.01], -0.01 [-0.04 a 0.02] y -0.02 [-0.08 a 0.04] mm. Magiscan mostró -0.01 [-0.07 a 0.05], -0.03 [-0.09 a 0.02], 0.02 [-0.03 a 0.06] y 0.02 [-0.07 a 0.11] mm. Todas tuvieron P<.001.
Equivalencia global: Los intervalos del 90% de las 24 comparaciones quedaron completamente contenidos dentro de ±1 mm. La diferencia absoluta mínima fue 0.00 mm y la máxima 0.12 mm; por tanto, se estableció equivalencia estadística entre las tres aplicaciones y los dos escáneres profesionales para las cuatro distancias.
Discusión
El estudio confirmó la hipótesis: para las cuatro distancias, todas las aplicaciones fueron equivalentes a cada escáner profesional y las discrepancias quedaron ampliamente por debajo de 1 mm.
Relevancia de las medidas: Trichion-nasion y nasion-pronasion ayudan a valorar las proporciones verticales y se comparan con relaciones estéticas durante la planificación rehabilitadora. Pronasion-pogonion contribuye a evaluar la altura facial inferior, importante para estimar la dimensión vertical de oclusión y detectar modificaciones causadas por edentulismo o rehabilitación. La distancia bicigomática informa sobre dimensiones transversales, tipología y simetría facial, útiles en cirugía, ortodoncia y prótesis.
Estas referencias también se incorporan al diseño digital de sonrisa para alinear encerados virtuales, planos oclusales y líneas medias con puntos faciales, favoreciendo resultados armónicos en rehabilitaciones parciales o completas.
Explicación tecnológica: Las aplicaciones reconstruyen el rostro a partir de múltiples imágenes mediante fotogrametría y sensores integrados. Con condiciones estandarizadas y puntos anatómicos claramente identificados, sus algoritmos pueden generar geometría suficiente para mediciones lineales específicas. Los escáneres profesionales producen mallas más densas y precisas mediante luz estructurada, pero esa ventaja no se tradujo en diferencias métricas clínicamente relevantes para las distancias estudiadas.
Problema de escala en Magiscan: La regla graduada añadió una calibración que no se aplicó a los demás sistemas. Fue necesaria por errores sistemáticos de escala, pero limita la comparación e introduce una fuente potencial de variabilidad. Aunque permitió incluir Magiscan, evidencia la necesidad de protocolos que eviten correcciones posteriores.
Relación con estudios previos: Loy y colaboradores informaron errores lineales inferiores a 1 mm entre aplicaciones y sistemas profesionales, aunque utilizaron un maniquí. Darbari Kaul comunicó una desviación media aproximada de 1.10 mm para reconstrucción auricular, aceptable dentro de 2 mm. La revisión y metaanálisis de Mai y Lee concluyó que los dispositivos móviles tienden a ser algo menos exactos, pero suelen permanecer dentro de límites clínicos, con frecuencia por debajo de 1.5 mm. Este estudio agrega evidencia en participantes humanos y mediante fotogrametría con cámara trasera.
Aplicación clínica: Las aplicaciones pueden proporcionar mediciones válidas de distancias bien definidas y parecen apropiadas para valorar proporciones, análisis estético, planificación preliminar y monitorización. Facilitan la incorporación de información facial 3D, pero no deben reemplazar a los escáneres profesionales en todas las aplicaciones ni extrapolarse a análisis morfológicos integrales.
Limitaciones y líneas futuras
Aunque 23 participantes fueron suficientes para el análisis planificado, la muestra fue pequeña y limita la generalización a otras morfologías, grupos étnicos y edades. Hubo datos faltantes, especialmente con Magiscan, y esa aplicación necesitó calibración con una regla, lo que reduce sencillez y puede afectar reproducibilidad.
La iluminación y la posición estuvieron estandarizadas y quizá no representen toda la variabilidad clínica diaria. Todos los escaneos móviles se hicieron con un único modelo, iPhone 13 Pro; el rendimiento puede depender del hardware. Un solo operador realizó las mediciones, por lo que no se evaluó reproducibilidad interoperatoria.
Futuros estudios deberían incluir más participantes, diversidad morfológica, varios teléfonos, parámetros faciales adicionales y múltiples operadores. La comparación continua de nuevas aplicaciones seguirá siendo necesaria. Funciones como calibración métrica automática y una adquisición más guiada podrían reforzar la validez y facilitar la integración clínica.
Conclusiones
1. Qlone, Magiscan y 3D App Scanner fueron estadísticamente equivalentes a Artec Spider y EinStar para todas las distancias analizadas.
2. Las aplicaciones pueden considerarse válidas para medir distancias faciales lineales seleccionadas y para aplicaciones odontológicas específicas. Su accesibilidad y compatibilidad con flujos digitales justifican su uso complementario.
3. Los hallazgos respaldan una integración más amplia de la digitalización facial con smartphone en el análisis facial y la monitorización clínica, sin sustituir los equipos profesionales cuando se requiere un registro integral o altamente estandarizado.
Fuente
Artículo original: https://doi.org/10.1016/j.prosdent.2026.07.015
