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  • 1UFR Odontologie, Universite Paris Cité, Paris, France; Service de Medecine Bucco-Dentaire, AP-HP, Hopital Pitie-Salpetriere, Paris, France; Institut de Biomecanique Humaine Georges Charpak, Arts et Metiers Institute of Technology, Paris, France.

Journal of dentistry
|June 15, 2024
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

一个新的开源工具,DentalSegmentator,在牙--面部 (DMF) CT和CBCT扫描中提供关键解剖结构的全自动细分. 这个强大的软件为数字牙科工作流程提供了准确的3D模型.

关键词:
人工智能的人工智能是人工智能.计算机辅助的放射图像解释技术计算机辅助手术是计算机辅助的手术.圆束计算机断层扫描技术牙科信息学 牙科信息学针对患者的具体建模

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科学领域:

  • 数字牙科数字牙科
  • 医学成像分析分析 医学成像分析
  • 3D重建重建的3D重建

背景情况:

  • 在牙--面部 (DMF) 计算机断层扫描 (CT) 和束计算机断层扫描 (CBCT) 中,解剖结构的准确细分对于数字牙科至关重要.
  • 现有的方法可能缺乏自动化或稳定性,阻碍了广泛的临床采用.

研究的目的:

  • 介绍和评估DentalSegmentator,这是一个新的开源工具,用于在DMF CT和CBCT扫描上完全自动分割五个关键解剖结构.
  • 评估DentalSegmentator在各种数据集中的性能和通用性.

主要方法:

  • 470个CT和CBCT扫描的回顾性数据集被用于培训和验证.
  • 该工具的性能在内部数据集 (133个扫描) 和外部数据集 (123个扫描) 上进行了评估,通过将自动细分与专家细分进行比较.
  • 关键性能指标包括子相似系数 (DSC) 和规范表面距离 (NSD).

主要成果:

  • 实现了高精度,内部数据集的平均总体DSC为92.2%,外部数据集的平均总体DSC为94.2%.
  • 内部数据集的平均总体NSD为98.2%,外部数据集为98.4%,表明精确的表面距离.
  • 结果表明,在多种DMFCT和CBCT扫描中,具有强大的多类细分能力.

结论:

  • 牙科细分器为DMF CT和CBCT扫描中的解剖结构细分提供了一种全自动,强大和准确的解决方案.
  • 该开源工具作为3D Slicer扩展提供,可为各种数字牙科应用程序创建患者特定的3D模型.
  • 这种方法支持可视化,治疗规划和临床实践中的干预.