时间效率,封闭形态和内部适合的解剖轮冠设计由牙科软件由生成对抗网络驱动:一个比较研究

科学领域:

• * 数字牙科 * 数字牙科
• *计算机辅助设计 (CAD) /计算机辅助制造 (CAM)
• * 人工智能 (AI) 在假牙.

背景情况:

• * 传统的牙科软件可能耗时,可能导致不理想的闭口形态和皇冠设计的内部适应.
• *基于生成对抗网络 (GAN) 的AI为牙科CAD软件提供了潜在的进步.
• *评估AI对效率和准确性的影响对于临床采用至关重要.

研究的目的:

• * 为了比较基于GAN的AI牙科软件的时间效率与皇冠设计的传统软件.
• * 评估人工智能软件设计的皇冠的闭合形态准确性.
• * 评估人工智能设计的皇冠与传统设计的皇冠的内部适应性.

主要方法:

• *使用了30个准备后牙的部分门扫描数据集.
• * 在每一个准备好的支柱上,使用基于GAN的AI (AI) 和传统的 (非AI) 软件设计了皇冠.
• * 时间效率,闭合形态偏差和内部适应被量化评估和统计分析.

主要成果:

• *与非AI软件相比,AI软件在多个阶段显著减少了工作时间.
• *人工智能设计的冠状在闭塞形态上显示的偏差明显较小 (P<.001).
• *人工智能软件导致皇冠与已准备的支柱的内部适合性明显改善 (P<.001).

结论:

• *基于GAN的AI牙科软件在皇冠设计中表现出卓越的时间效率.
• *人工智能软件带来了改善的密闭形态和优越的牙冠的内部适合.
• *人工智能驱动的牙科软件为皇冠制造提供了更好的结果.