[个性化下重建,辅助基于完全连接的神经网络和下数据库的三维检索模型]
Shiyu Qiu1, Yang Lian2, Yifan Kang1
1Department of Oral and Maxillofacial Surgery, Peking University School and Hospital of Stomatology & National Center for Stomatology & National Clinical Research Center for Oral Diseases & National Engineering Research Center of Oral Biomaterials and Digital Medical Devices & Beijing Key Laboratory of Digital Stomatology, Beijing 100081, China.
这项研究提出了一个新的协议,用于个性化下重建,使用3D检索模型和全面的下数据库. 这种通过完全连接的神经网络 (FCNN) 增强的方法在临床上证明是可行的,并且在恢复面部对称性和遮方面取得了成功.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 口腔和牙面部外科手术
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 部缺陷需要精确的重建,以实现功能和美观的恢复.
- 现有的方法可能缺乏个性化和准确性.
- 三维 (3D) 建模为改善外科手术规划提供了潜力.
研究的目的:
- 提出和验证一个用于个性化下重建的新方案.
- 使用3D检索模型,全面的下数据库和完全连接的神经网络 (FCNN).
- 评估这种人工智能辅助方法的临床可行性和准确性.
主要方法:
- 建立了300个汉族中国下的数据库,并选择了一些稳定的地标.
- 开发了一个3D检索算法和一个FCNN,从数据库中识别出最相似的下.
- 将该协议应用于5名接受下重建的患者,使用下叶片和定制的外科手术指南.
主要成果:
- 与目标下相比,3D检索模型实现了平均偏差 (1.77±0.44) 毫米和RMS偏差 (2.58±0.86) 毫米.
- 所有5名患者都进行了成功的重建,恢复了面部对称性和封闭,患者满意度很高.
- 手术后的结果显示,与手术前设计的平均偏差为 (0.98±0.17) 毫米,超过93%在3毫米范围内.
结论:
- 以3D检索模型,下数据库和FCNN为辅助的个性化下重建在临床上是可行的.
- 这种人工智能驱动的方法提高了复杂的重建性手术的准确性和可预测性.
- 该方案显示出在面外科手术中改善患者治疗结果的巨大潜力.
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