使用人工智能的自动头计软件在地标识别方面比牙科专家更好吗?

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 人工智能在医学中的应用
• 矯正牙科 矯正牙科是一種矯正牙科.

背景情况:

• 脑仪分析在正牙科和其他牙科领域至关重要.
• 手动数字化脑图是耗时的,容易变化.
• 评估自动化数字化技术对于提高工作流程效率和准确性至关重要.

研究的目的:

• 评估人工智能 (AI) 算法的准确性和效率,用于自动脑图数字化.
• 为了比较基于AI的不同机器学习程序在地标识别中的性能.
• 为了确定人工智能在定位硬和软组织头脑测量点方面的成功率.

主要方法:

• 43名患者的侧面脑图被手动和人工智能 (MyOrthoX,Angelalign,Digident) 的协助数字化.
• 图像J被用来提取32个头脑测量点的坐标 (11个软组织,21个硬组织).
• 平均激进误差 (MRE) 和成功检测率 (SDR) 计算在1.0mm,1.5mm和2.0mm的值;使用ANOVA进行统计分析.

主要成果:

• 这三种人工智能方法在2毫米值时都实现了超过85%的检测率,这在临床上被认为是可以接受的.
• 即使在更严格的1.0毫米值下,Angelalign系统也显示了超过78%的检测率.
• 在人工智能辅助和人工追踪之间观察到显著的时间差异,突出显示了人工智能的效率提升.

结论:

• 人工智能辅助可以提高头测量追踪的效率,而不会影响准确性.
• 使用人工智能的自动化数字化显示出对常规临床实践和研究环境的承诺.
• 人工智能算法提供了一个可靠的替代手动脑图分析.