在数字模型上对自动牙地标定位的评估

科学领域:

• 牙科 牙科是指牙科的专业.
• 人工智能的人工智能
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 精确的牙地标定位在数字牙科中至关重要.
• 手动地标识别是耗时的,容易引起审查者之间的变化.
• 开发自动化方法可以提高效率和一致性.

研究的目的:

• 评估人工智能 (AI) 和人类检查员在牙地标定位方面的协议.
• 评估人工智能模型在3D数字牙科模型上识别特定牙标志的准确性.

主要方法:

• 开发了一种深度学习算法,在284名参与者 (5583颗牙) 的3D数字牙科模型上识别每个牙的6个地标.
• 人工智能模型在单独的数据集上进行了训练和验证.
• 通过比较人类检查员的里程碑标识来评估内部和内部检查员的可靠性.

主要成果:

• 人工智能模型在所有地标上与人类检查员展示了出色的类内相关系数 (0.97-1.0).
• 人工智能定位错误范围从0.01毫米到1.68毫米.
• 人工智能在 mesial 和 distal 邻近点上的表现比人类之间的差异更好,但在 cusp tip 和面部轴点上的错误更大.

结论:

• 人工智能对与牙大小相关的测量表现出与人类检查人员相比的牙地标定位准确性.
• 需要进一步改进人工智能,以匹配正牙医在识别尖端和面部轴点方面的准确性.