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En este artículo

  • Resumen
  • Resumen
  • Introducción
  • Protocolo
  • Resultados Representativos
  • Discusión
  • Divulgaciones
  • Agradecimientos
  • Materiales
  • Referencias
  • Reimpresiones y Permisos

Resumen

Se ha presentado un proceso de registro de tomografías computarizadas de haz cónico e imágenes dentales digitales utilizando la identificación y fusión asistida por inteligencia artificial (IA) de puntos de referencia. Una comparación con el registro basado en la superficie muestra que la digitalización y la integración basadas en la IA son fiables y reproducibles.

Resumen

Este estudio tuvo como objetivo introducir la digitalización de la tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) y la integración de imágenes dentales digitales (DDI) basadas en el registro basado en inteligencia artificial (IA) (ABR) y evaluar la fiabilidad y reproducibilidad utilizando este método en comparación con las del registro basado en superficie (SBR). Este estudio retrospectivo consistió en imágenes CBCT y DDI de 17 pacientes sometidos a cirugía ortognática bimaxilar asistida por ordenador. La digitalización de las imágenes CBCT y su integración con DDI se repitieron utilizando un programa basado en IA. Las imágenes CBCT y DDI se integraron mediante un registro punto a punto. Por el contrario, con el método SBR, los tres puntos de referencia se identificaron manualmente en el CBCT y DDI, que se integraron con el método iterativo de puntos más cercanos.

Después de dos integraciones repetidas de cada método, se obtuvieron los valores de coordenadas tridimensionales de los primeros molares maxilares e incisivos centrales y sus diferencias. Se realizaron pruebas de coeficiente intraclase (ICC) para evaluar la confiabilidad intraobservador con las coordenadas de cada método y comparar su confiabilidad entre el ABR y el SBR. La fiabilidad intraobservador mostró un ICC significativo y casi perfecto en cada método. No hubo significación en la diferencia de medias entre el primer y el segundo registro en cada ABR y SBR y entre ambos métodos; sin embargo, sus rangos fueron más estrechos con el método ABR que con el método SBR. Este estudio demuestra que la digitalización y la integración basadas en la IA son fiables y reproducibles.

Introducción

La tecnología digital tridimensional (3D) ha ampliado el alcance del diagnóstico y la planificación del tratamiento ortodóncico o quirúrgico-ortodóncico. Una cabeza virtual construida a partir de una imagen de tomografía computarizada de haz cónico facial (CBCT) se puede utilizar para evaluar anomalías dentofaciales y dentales, planificar cirugía ortognática, fabricar obleas dentales e implantar guías quirúrgicas utilizando el diseño y la fabricación asistidos por computadora 1,2,3,4. Sin embargo, las exploraciones CBCT tienen una baja repre....

Protocolo

Este estudio retrospectivo fue revisado y aprobado por la Junta de Revisión Institucional del Hospital Bundang de la Universidad Nacional de Seúl (B-2205-759-101) y cumplió con los principios de la Declaración de Helsinki. En el estudio se utilizaron archivos de Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) de CBCT y DDI en formato Standard Tessellation Language (STL) del yeso dental. Se renunció a la necesidad de consentimiento informado debido a la naturaleza retrospectiva del estudio.

1. Adquisición de CBCT e imágenes dentales digitales (DDI)

  1. Seleccionar a los pacientes con base en los siguientes crite....

Resultados Representativos

Aquí describimos el proceso de integración de CBCT y DDI utilizando un programa basado en IA. Para evaluar su confiabilidad y reproducibilidad, se realizó un estudio comparativo con registro basado en superficie (SBR). Se determinó que se requería un tamaño de muestra mínimo de diez después de un análisis de potencia bajo correlación ρ H1 = 0,77, α = 0,05 y potencia (1−β) = 0,8018. Se estudiaron un total de 17 conjuntos de escaneos CBCT e imágenes dentales digitales de pacientes or.......

Discusión

Utilizando el protocolo presentado, la digitalización de puntos de referencia y la integración de CBCT y DDI se pueden lograr fácilmente utilizando software de aprendizaje automático. Este protocolo requiere los siguientes pasos críticos: i) reorientación de la cabeza en la exploración CBCT, ii) digitalización de CBCT y DDI, y iii) fusión de imágenes CBCT con DDI. La digitalización de cinco puntos de referencia para la reorientación de la cabeza es fundamental porque determina la posición 3D de la cabeza con.......

Divulgaciones

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Agradecimientos

Este estudio contó con el apoyo del Fondo de Investigación del Hospital Bundang de la Universidad Nacional de Seúl (SNUBH). (Beca nº 14-2019-0023).

....

Materiales

NameCompanyCatalog NumberComments
G*Power Heinrich Heine Universität, Dϋsseldorf, Germanyv. 3.1.9.7A sample size calculuation software
Geomagic Qualify®3D Systems,
Morrisville, NC, USA
v 20133D metrology feature and automation software,
which transform scan and probe data into 3D to be used in design, manufacturing and metrology applications 
KODAK 9500Carestream Health Inc., Rochester, NY, USA5159538Cone Beam Computed Tomograph (CBCT)
MD-ID0300Medit Co, Seoul, South Korea
Seoul, Korea
61010-1Desktop model scanner 
ON3D3D ONS Inc.,
Seoul, Korea
v 1.3.0Software for 3D CBCT evaluation; AI-based landmark identification, craniofacial and TMJ analysis, superimposition, and virtual orthognathic surgery
SPSS IBM, Armonk, NY, USAv 22.0 A statistic analysis program

Referencias

  1. Plooij, J. M., et al. Digital three-dimensional image fusion processes for planning and evaluating orthodontics and orthognathic surgery. A systematic review. J Oral Maxillofac Surg. 40 (4), 341-352 (2011).
  2. Badiali, G., et al.

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