验证了一项完全自动的评估在下肌体的体积变化后bimaxillary手术的验证
M B Holte1, N van Nistelrooij2, S Vinayahalingam2
1Department of Oral and Maxillofacial Surgery, University Hospital of Southern Denmark, Esbjerg, Denmark; Department of Regional Health Research, Faculty of Health Sciences, University of Southern Denmark, Esbjerg, Denmark.
International journal of oral and maxillofacial surgery
|March 7, 2025
概括
一种新的人工智能方法准确地测量了下冠状腺体体积变化后的正形手术. 这种完全自动化的方法更快,更可靠,改善了患者的护理.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 放射学 放射学是一门学科.
- 口腔和牙面部外科手术
背景情况:
- 整形手术需要精确监测解剖变化.
- 评估下冠体体积变化对于治疗结果至关重要.
- 目前用于体积评估的方法可能耗时.
研究的目的:
- 提出和验证一个全自动的方法来评估下带体积变化.
- 将自动方法的准确性和效率与半自动方法进行比较.
- 确定人工智能在量化术后状膜变化的可靠性.
主要方法:
- 利用卷积神经网络 (CNN) 来从束计算断层扫描 (CBCT) 进行下和骨细分.
- 开发了一种自动注册流程,以对齐手术前后的骨头细分.
- 计算了状体积,并使用平均绝对差异 (MAD) 和类内相关系数 (ICC) 验证了自动方法.
主要成果:
- 完全自动化方法与半自动化方法 (ICC = 0.993) 显示出极好的一致性.
- 在体积变化测量中观察到最小的差异 (MAD = 2.7%).
- 自动化方法明显更快 (3分钟比30分钟).
结论:
- 一种基于人工智能的全自动方法提供了快速,准确和可靠的评估,对状体积变化后的orthognathic手术.
- 这项技术可以更早地识别体积变化,增强个性化的患者护理.
- 经过验证的人工智能方法在手术后监测上为尾背症患者提供了显著的进步.
