人工智能辅助软组织里程碑识别在III类双手术患者的连续侧脑图中的准确性
Sun Hyong Kim1, Inhwan Kim2, Jin-Hyoung Cho3
1Department of Orthodontics, School of Dentistry, Kyungpook National University, Daegu, Korea.
Korean journal of orthodontics
|September 23, 2025
概括
人工智能 (AI) 准确地识别了III类患者的横向脑外图 (Lat-Cephs) 上的软组织标志,这些患者接受了整形手术. 人工智能工具在各种治疗阶段都显示出一致的性能,即使存在手术硬件.
科学领域:
- 矯正牙醫和牙臉整形醫學
- 医学成像分析 医学成像分析
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 准确的软组织基准识别 (STLI) 对于正手术中的脑力测量分析至关重要.
- 传统的STLI方法可能是主观的,耗时的.
- 人工智能为客观和高效的STLI提供了潜力.
研究的目的:
- 评估人工智能辅助方法对STLI在连续侧向脑图 (Lat-Cephs) 上的准确性.
- 为了评估III类患者的AI性能,他们接受了双骨整形手术.
- 在治疗期间,分析AI在四个不同的时间点的准确性.
主要方法:
- 为STLI开发了一个卷积神经网络模型.
- 该模型在751名患者的3,004个拉特塞弗上进行了训练和验证.
- 人工智能准确性与人类标准相比,在四个时间点 (T0-T3) 的224个测试Lat-Cephs中,包括术后的改变和器械.
主要成果:
- 对AI STLI的整体平均辐射误差 (MRE) 为1.50 ± 0.48毫米,其中64.9%的地标在1.5毫米范围内被确定.
- 在四个时间点 (T0-T3) 之间没有观察到显著的精度差异.
- 特定的地标,如前鼻和口腔,显示MRE增加,而下唇显示MRE减少,具有统计学意义.
结论:
- 人工智能算法展示了作为STLI在Lat-Cephs中的有效工具的潜力.
- 在各种治疗阶段 (T1,T2,T3) 保持AI准确度,尽管存在支架,手术硬件,保持器和术后骨改造.
- 人工智能工具可以帮助临床医生在整形外科手术期间和之后进行客观的脑仪分析.
