斯德哥尔摩，瑞典：在许多数字牙科工作流程中，生成牙科和颌面结构的3D展示是一个关键步骤；然而，无论是手动还是半自动筛选，这个过程都可能耗时且容易受到观察者偏见的影响。为了解决这些问题，比利时和瑞典的研究人员培训并评估了一个基于云的平台，用于在CBCT图像中自动筛选上颌尖牙。他们报告说，该工具比专业人士更快地实现了一致且精确的结果。
该基于云的平台使用卷积神经网络进行培训，这是一个从图像中学习识别牙科病况和异常的计算模型。总共使用了100张CBCT图像，其中包括上颌尖牙的影响—用于训练模型的50张和用于评估其性能的50张。用于执行这两项任务的在线云平台，先前接受过培训以筛选多个牙科和颌面结构的虚拟患者创建者，该模型的性能是根据专业人员执行的半自动筛选进行评估的，比较了三维空间中每个单独像素和图像中的物体形状。
根据研究结果，自动化工具提供了对具有不同角度的上颌尖牙的一致而准确的筛选。“该模型的性能与临床专家执行的半自动筛选相当，”研究人员写道。他们补充说：“值得注意的是，该模型在没有人类变异问题的情况下表现出100%的一致性，当多次筛选相同病例时，它能够产生相同的结果。此外，只需要进行轻微的修改，这证实了自动分割与半自动筛选之间的高相似性。”
该模型还迅速执行分割。它平均需要21秒完成上颌尖牙的自动筛选，而半自动筛选则需要平均582秒，使其速度提高了24倍。
这项研究的标题为“基于深度学习驱动的锥束计算机断层摄影图像上颌尖牙的筛选”，于2024年1月3日在线发表在《科学报告》上。
人工智能 CBCT 牙科研究 正畸学
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