思春期におけるAI駆動型頭蓋顔面成長パターンの比較評価：縦断的頭蓋計測重ね合わせ法を用いて

科学分野:

• 矯正歯科および顎顔面矯正学
• 医用画像処理
• 医療における人工知能

背景:

• 正確な頭蓋顔面成長分析は、個別化された矯正治療に不可欠である。
• 従来の С手動頭蓋計測法は時間がかかり、ばらつきが生じやすい。
• 人工知能（AI）は、正確で再現性の高い成長評価のための有望なソリューションを提供する。

研究 の 目的:

• 思春期の頭蓋顔面成長パターン分析におけるAI駆動型頭蓋計測重ね合わせ法の有効性を評価する。
• AIを用いて、水平性、垂直性、平均顔面成長パターンを持つ思春期の成長変化を比較する。

主な方法:

• ベースライン時と18ヶ月後に撮影された側方頭蓋計測写真を重ね合わせるために、AIアルゴリズムを使用した。
• 主要な線形および角度測定値を算出し、統計分析にはANOVAおよびTukeyの検定を使用した。
• 11歳から16歳までの90人の思春期を対象とした縦断的コホートを分析し、水平性、垂直性、平均成長パターンに分類した。

主要な成果:

• AI分析により、成長パターン間で下顎長増加に有意差が認められた（P = 0.003）。
• 垂直性成長者は下顎前歯顔面高の増加が最も大きかった（P < 0.001）。
• AI重ね合わせは高い再現性を示した（級内相関係数 > 0.94）。

結論:

• AI駆動型頭蓋計測重ね合わせ法は、思春期の頭蓋顔面成長を評価するための信頼性が高く効率的な方法を提供する。
• 垂直性成長者はより垂直的な発達を示し、水平性成長者はより多く下顎の伸長を示す。
• 頭蓋計測評価にAIを統合することで、矯正における診断精度と成長予測が向上する。