Un conjunto de datos de la etapa de maduración de la sutura del paladar medio en tomografía computarizada de haz...

Área de la Ciencia:

• Ortodoncia
• Radiología
• Inteligencia artificial en medicina

Sus antecedentes:

• La fusión de la sutura del paladar medio (SPM) es fundamental para seleccionar los métodos de expansión maxilar ortodóntica.
• La evaluación precisa de la madurez de la SPM es esencial para la planificación del tratamiento.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo de IA para clasificar las etapas de fusión de la sutura del paladar medio (SPM).
• Correlacionar los factores del paciente con la fusión de la SPM para mejorar la selección del tratamiento.

Principales métodos:

• Análisis de 600 tomografías computarizadas de haz cónico (CBCT) de pacientes de 4 a 25 años.
• Integración de redes neuronales convolucionales 3D (3D CNN) y redes totalmente conectadas para la clasificación de etapas de SPM.
• Evaluación de factores como la edad, el género y la morfología palatina para la correlación con la fusión de la SPM.

Principales resultados:

• El modelo de IA logró un alto rendimiento diagnóstico con un AUC superior a 0.95.
• El modelo clasificó eficazmente todas las etapas de madurez de la sutura del paladar medio (SPM) (A-E).
• Se identificaron factores clave del paciente que se correlacionan con los niveles de fusión de la SPM.

Conclusiones:

• El modelo de IA desarrollado evalúa con precisión la fusión de la sutura del paladar medio (SPM), lo que ayuda en las decisiones de tratamiento.
• El modelo apoya la selección de técnicas de expansión maxilar apropiadas, como la RME tradicional para suturas no cerradas y la RME quirúrgica o anclada al hueso para suturas fusionadas.