基于人工智能的牙宽度,博尔顿比率和空间分析方法的有效性,可靠性和可重复性:试点研究
Rumeysa Bilici Geçer1, Aslı Pelin Kaya Bursa2, Nilüfer Altay2
1Department of Orthodontics, Hamidiye Faculty of Dental Medicine, University of Health Sciences, Istanbul, Turkey.
Orthodontics & craniofacial research
|August 13, 2025
概括
人工智能 (AI) 用于牙科测量的方法显示出各种结果. 完全自动化的人工智能为牙宽度和博尔顿比率提供了高可靠性,但手动方法在衍生测量的可重复性方面表现出色.
科学领域:
- 牙科测量 牙科测量 牙科测量
- 人工智能在正牙科中的应用
- 生物识别信息 生物识别信息
背景情况:
- 精确的牙科测量对于正牙诊断和治疗规划至关重要.
- 传统的手动方法可能耗时,容易出现人为错误.
- 基于人工智能的工具为牙科模型和图像的自动化和高效分析提供了潜力.
研究的目的:
- 为了比较手动,全自动AI和半自动AI方法的有效性,可靠性和可重复性,用于牙科测量.
- 评估AI在测量牙宽度,计算博尔顿比率和执行空间分析方面的准确性.
- 确定最优的方法,以获得一致和准确的牙科评估.
主要方法:
- 使用手动,全自动化AI和半自动化AI分析了102个石膏模型和102张闭合照片.
- 测量半距离牙宽度,计算博尔顿比率,并在两个门中进行空间分析.
- 统计评估有效性 (ANOVA),可靠性 (皮尔森相关性) 和可重复性 (ICC).
主要成果:
- 方法之间平均牙宽度的显著差异;半自动化AI产生了最高值.
- 博尔顿比率没有显著差异,但人工智能方法显示单个测量的变化增加.
- 完全自动化的AI在牙宽度,博尔顿比率和空间分析方面表现出最高的内部检查员可靠性.
- 所有方法都显示出牙宽度的优异可重复性;手动方法在博尔顿比重复制性方面优异.
结论:
- 人工智能方法为牙科测量提供了潜力,完全自动化的AI显示出高可靠性.
- 手动方法在特定衍生测量的可重现性方面仍然优越,例如博尔顿比率.
- 需要仔细考虑人工智能方法的可变性,以进行准确的正义牙科评估.
