オートホグナシック手術後のプロフィールの決定: 修正されたのポイントが信頼できる予測因子としての可能性に関する検証研究

科学分野:

• 矯正 歯科 と 歯科 外科
• 医療イメージングにおける人工知能
• 顔の美学と再構築

背景:

• 整形外科手術 (OS) の後の顔面の正確な予測は,美学的な結果にとって極めて重要です.
• 修正された点 (MCP) は潜在的予測因子として提案されていますが,その妥当性については調査が必要です.
• 手術後の唇の美性を評価する現在の方法は正確ではないかもしれません.

研究 の 目的:

• 整骨院手術後のプロフィールの予測指標として,変形した点 (MCP) の信頼性を評価する.
• 唇の位置の精度について,MCPの測定値と実際の点 (ACP) を比較する.
• 手術前計画におけるMCPの有用性を評価する.

主な方法:

• 整形外科手術を受けた68人の患者の3D画像を用いて
• 自動化されたランドマークのローカライゼーションとMCP計算のためのAI支援ソフトウェアを開発しました.
• スタンナーのS線とリケッツのE線とのMCP測定を比較し,実際の (ACP) を参照して検証した.

主要な成果:

• 手術後のACPとMCPの上唇 (UL) と下唇 (LL) の位置に重大な差異はありません (p > 0. 01).
• SとEの位置に対する小さな平均誤差 (ME) と平均絶対誤差 (MAE).
• ACPとMCPの測定値の間で ULの強い正の相関関係とLLの穏やかな相関関係がある.

結論:

• 修飾された点 (MCP) は,矯正手術後の上唇の位置の信頼性の高い予測指標であり,下唇の位置の適度な信頼性があります.
• MCPベースの予測は,治療結果を最適化するために,手術前計画に統合することができます.
• このAIによるアプローチは 外科医や矯正歯科医が 望むような唇の美しさを 達成する能力を高めます