顎矯正手術における自動セグメンテーションのためのAI支援ソフトウェアの有効性

科学分野:

• 医用画像処理
• 手術における人工知能
• 3Dモデリング

背景:

• 顎矯正手術には、正確な術前計画と術後評価が必要です。
• 画像データのセグメンテーションとアライメントを手動で行うことは、時間のかかる作業です。

研究 の 目的:

• 顎顔面領域のセグメンテーションおよび歯科咬合データのアライメントのためのAIベースの深層学習プラットフォームの効率と精度を調査すること。
• 顎矯正手術ワークフローにおける主要なタスクを自動化すること。

主な方法:

• 両顎矯正手術を受けた患者の術前CTスキャン20例の後ろ向き収集。
• 解剖学的構造の自動識別とセグメンテーションのためのAIプラットフォームの利用。
• 歯科スキャンからのSTLファイルとCTスキャンからのDICOMファイルの整列。

主要な成果:

• AIソフトウェアの処理時間は平均約6分59秒でした。
• 平均的なオペレーターのセグメンテーション時間は38.9秒でした。
• AIプラットフォームは、手動調整なしでSTLファイルとDICOMファイルを正確に整列させました。

結論:

• AIシステムはセグメンテーション時間を大幅に短縮し、高い精度を示しました。
• AIプラットフォームは、顎矯正手術ワークフローを強化するための貴重なツールです。
• より大きく多様なデータセットでのさらなる検証が推奨されます。