一个独特的基于人工智能的工具,用于在CBCT上的大前中自动细分脉腔结构
Airton Oliveira Santos-Junior1,2, Rocharles Cavalcante Fontenele2,3, Frederico Sampaio Neves2,4
1Department of Restorative Dentistry, School of Dentistry, São Paulo State University (UNESP), Araraquara, São Paulo, Brazil.
Scientific reports
|February 14, 2025
概括
一个人工智能 (AI) 工具在形束计算断层扫描 (CBCT) 中准确地细分了前脉腔. 这种人工智能方法比手动细分要快得多,更精确,改善了牙科诊断.
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:
- 精确细分牙髓腔对于诊断和治疗规划至关重要.
- 在形光束计算机断层扫描 (CBCT) 中手动细分纸结构是耗时的,并且受观察者之间的变化影响.
研究的目的:
- 开发和验证一种人工智能驱动的工具,用于使用CBCT自动细分大前中脉腔结构.
- 将人工智能工具的准确性和效率与人类专家的手动细分进行比较.
主要方法:
- 使用了111个CBCT扫描的数据集,分为培训,验证和测试集.
- 一个人工智能工具被开发用于自动细分,手动细分作为地面真理.
- 使用子相似系数 (DSC) 和豪斯多夫距离 (HD) 评估性能,并记录时间效率.
主要成果:
- 人工智能工具表现出极好的性能,DSC范围为88%至93%和95%HD从0.13到0.16毫米.
- 与手动细分相比,人工智能细分显示出更高的回忆力,准确性和较低的95%HD (p < 0.001).
- 人工智能细分 (42.8 ± 8.4 秒) 大约是手动细分 (3218.7 ± 692.2 秒) 的 75 倍 (p < 0.001).
结论:
- 人工智能工具在CBCT中对大前脉腔的细分非常准确和高效.
- 基于人工智能的方法在准确性和速度上明显优于手动细分.
- 这种人工智能工具有可能增强内科医生和修复性牙科的诊断工作流程.
