人工智能在大脑测量里程碑检测中的可复制性:初步研究
David Emilio Fracchia1, Denis Bignotti1, Stefano Lai1
1Department of Surgical Sciences, Postgraduate School in Orthodontics, University of Cagliari, 09124 Cagliari, Italy.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|October 16, 2025
概括
人工智能 (AI) 在识别头脑测量地标方面表现出优异的可复制性,与手动追踪相比. 人工智能为数字头测量提供了可靠的工具,尽管一些地标仍然具有挑战性.
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:
- 头脑测量地标识别在正牙科中至关重要.
- 手动追踪可能是主观的,耗时的.
- 人工智能为自动化和可重复的脑力测量分析提供了潜力.
研究的目的:
- 为了比较人工智能驱动的头测量地标识别与手动追踪的可重现性.
- 在不同的图像修改条件下评估AI性能.
主要方法:
- 使用人工智能 (WebCeph) 和手动追踪分析了单个侧向脑图.
- 人工智能 (用/不用图像修改) 和牙科专家对18个头脑测量地标进行了10次追踪.
- 用变化系数和中心点距离分析来评估可复制性.
主要成果:
- 人工智能显示出比手工追踪更高的可复制性,平均心脏电流值较低.
- 人工智能方法更为一致,特别是在Menton和Pogonion地标上.
- 后鼻脊柱与AI显著改善 (p=0.001),而鼻仍然是可变的.
结论:
- 与手工方法相比,人工智能为头测量地标识别提供了更好的可重复性.
- 人工智能是数字头脑测量的一个有前途的补充,但对于特定的地标仍然存在挑战.
- 需要进一步的多图像研究来验证临床适用性.
