基于人工智能的圆束计算机断层扫描集成与数字牙科图像的可靠性

科学领域:

• 牙科 牙科是指牙科的专业.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 精确整合圆束计算机断层扫描 (CBCT) 和数字牙科图像 (DDI) 对于计算机辅助的双直视手术至关重要.
• 传统的基于表面的注册 (SBR) 方法可能耗时,并且可能在可复制性方面存在局限性.

研究的目的:

• 引入和评估基于人工智能 (AI) 的注册 (ABR) 方法,用于数字化和集成CBCT和DDI.
• 将ABR的可靠性和可重复性与传统的SBR方法进行比较.

主要方法:

• 一项回顾性研究,涉及17名接受计算机辅助双轴直视手术的患者.
• 两次使用基于AI的注册 (ABR) 和基于表面的注册 (SBR) 进行了CBCT和DDI的数字化和集成.
• 使用类内相关系数 (ICC) 来评估观察者内部的可靠性,并比较两种方法.

主要成果:

• 无论是ABR还是SBR,都表现出显著且几乎完美的观察者内部可靠性 (ICC).
• 对于任何一种方法的重复注册之间或ABR和SBR之间的平均坐标差异,没有发现显著差异.
• 与SBR相比,ABR的差异范围较窄,表明精度更高.

结论:

• 基于AI的注册 (ABR) 为数字化和集成CBCT和DDI提供了可靠和可重复的方法.
• 该ABR方法显示了在图像登记中提高准确性和一致性的潜力,用于整形外科手术规划.