Planificación Virtual de Tejidos Blandos Asistida por IA en la Reconstrucción Mandibular Asistida por Ordenador con...

Área de la Ciencia:

• Cirugía Oral y Maxilofacial
• Ingeniería Biomédica
• Inteligencia Artificial Médica

Sus antecedentes:

• La cirugía asistida por ordenador (CAS) ha avanzado en la reconstrucción mandibular, pero la planificación de los tejidos blandos sigue siendo un desafío.
• La planificación quirúrgica virtual (VSP) a menudo descuida la posición de los perforadores y los tejidos blandos, lo que complica la inserción del colgajo.
• El progreso limitado en la planificación de los tejidos blandos dificulta la ejecución predecible de los planes quirúrgicos virtuales.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar un programa de inteligencia artificial (IA) para la segmentación automática de vasos perforantes cutáneos.
• Integrar la segmentación de vasos impulsada por IA en el flujo de trabajo de VSP para la reconstrucción mandibular.
• Evaluar la precisión y la utilidad clínica de la IA y la realidad aumentada (RA) en la planificación de tejidos blandos para la reconstrucción mandibular asistida por ordenador.

Principales métodos:

• Se desarrolló un programa de IA para segmentar automáticamente los vasos perforantes cutáneos.
• Los modelos de perforadores se incorporaron en VSP para el diseño de los sitios de osteotomía e implantes dentales.
• Se utilizó RA sin gafas para el diseño intraoperatorio del colgajo y la obtención basada en la proyección de vasos identificados por IA.

Principales resultados:

• El programa de IA mapeó 79 perforadores cutáneos en 26 pacientes, integrados en VSP.
• No se necesitaron ajustes intraoperatorios debido a la ubicación de los perforadores, con una precisión predictiva del 92,8%.
• El enfoque combinado de IA y RA demostró resultados prometedores en el diseño y la obtención del colgajo.

Conclusiones:

• Este estudio presenta el primer enfoque combinado de IA y RA para la planificación de tejidos blandos en la reconstrucción mandibular asistida por ordenador.
• La integración de IA y RA mejoró significativamente la previsibilidad de la reconstrucción mandibular funcional.
• El sistema desarrollado muestra potencial para mejorar los resultados quirúrgicos y reducir las complicaciones intraoperatorias.