使用基于人工智能的软件包对口腔内扫描的自动化牙细分的准确性进行评估
Yomna M Yacout1, Farah Y Eid1, Mostafa A Tageldin1
1Department of Orthodontics, Faculty of Dentistry, Alexandria University, Alexandria, Egypt.
概括
这项研究比较了人工智能驱动的牙细分软件Medit和dentOne,发现两者都具有可接受的准确性. 梅迪特显示出优异的切口细分,而两者都高估了牙宽度,需要人工调整才能在虚拟牙科设置中获得最佳结果.
科学领域:
- 牙科 牙科是指牙科的专业.
- 数字牙科数字牙科
- 矯正牙科 矯正牙科是一種矯正牙科.
背景情况:
- 从口腔内扫描进行精确的牙细分对于虚拟牙科设置和器件制造至关重要.
- 使用人工智能 (AI) 的自动细分旨在简化这一过程.
- 对比不同AI软件的准确性对于临床采用至关重要.
研究的目的:
- 为了评估和比较 dentOne 和 Medit Ortho 仿真软件执行的自动牙分割的准确性.
- 评估这些AI工具获得的牙测量的成功率和精度.
主要方法:
- 收集了12个大和下口腔内腔扫描套件 (286颗牙).
- 使用dentOne和Medit Ortho模拟软件进行了自动化牙细分.
- 使用Meshmixer软件,从细分扫描与从未细分扫描 (参考标准) 的测量中比较了从细分扫描中获得的半距离牙宽度.
主要成果:
- 无论是Medit还是dentOne都显示出高的整体牙识别率 (分别为99%和98.3%).
- 在切口的语言表面细分方面,Medit的成功率显著更高 (93.7%与66.7%相比).
- 这两种软件程序都倾向于高估半距离牙宽度,特别是前牙,协议限制超过0.2毫米.
结论:
- 人工智能驱动的牙细分软件 (dentOne和Medit) 在临床应用中显示了可接受的准确性.
- 对于dentOne的切口舌头表面细分,需要改进.
- 手动操作员的调整是必要的,以确保准确性,和近接表面的重建仍然是一个挑战.
