人工智能支持的自动计算机断层扫描分段用于使用真实外科手术数据库进行头骨,大和面部手术

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 在外科手术中使用人工智能
• 头骨和面部外科手术

背景情况:

• 头骨计算机断层扫描 (CT) 细分对于计算机辅助的头骨和面部手术至关重要.
• 传统的基于值的细分是耗时的,通常是不理想的,特别是在复杂的解剖区域.
• 这项研究评估了用于头骨CT扫描的AI支持的自动细分方法.

研究的目的:

• 为了评估人工智能支持的自动头骨CT细分方法的性能.
• 将AI细分与临床常规方法进行比较.
• 调查影响AI细分精度的临床因素.

主要方法:

• 从44次手术前头骨CT扫描中对细分结果的定量和定性评估.
• 人工智能支持和临床常规细分方法之间的比较.
• 分析了包括闭塞接触,金属文物,骨参与,切片增量和像素大小在内的因素.

主要成果:

• 人工智能细分在头骨上部 (92.19% vs. 91.72%) 实现了可比的准确性,但在下部 (94.81% vs. 91.77%) 超过了临床常规细分.
• 人工智能在前壁和关节等关键区域表现出优越的细分.
• 较小的切片增量和像素大小提高了AI的准确性,而闭合接触对下巴细分产生了负面影响.

结论:

• 人工智能支持的头骨CT细分与临床常规方法相当,在具有挑战性的解剖部位中性能提高.
• 人工智能方法显示出消除由金属工件引起的细分问题的潜力.
• 这种经过验证的人工智能模型可以集成到计算机辅助的关口腔面部手术工作流程中.