Notre recherche est axée sur l’intégration de la CBCT et des images dentaires numériques, ce qui est inévitable dans la création d’une tête virtuelle. Jusqu’à présent, ces trois images utilisent marginalement la meilleure méthode de film, qui est basée sur la surface. Cette recherche vise à introduire une nouvelle méthode d’intégration basée sur la numérisation assistée par l’IA et à évaluer sa précision.
L’intelligence artificielle a été utilisée pour prédire les résultats des traitements et numériser des points de repère dans des radiographies supplémentaires ou des images CPCT. Il existe quelques logiciels commerciaux. Ce programme adopte l’automatisation de l’apprentissage automatique assistée par l’IA pour numériser les points de repère dans CPCT et également calibrer les points de repère choisis manuellement dans les images dentaires.
L’observateur interne, l’équipe du laboratoire, a montré une ICC significative et presque complète dans chaque méthode. La principale différence n’a montré aucune différence significative entre le premier et le deuxième enregistrement dans chaque ABR et SBR et entre les deux méthodes. Cependant, les fourchettes étaient plus faibles avec l’ABR qu’avec la méthode SBR.
Le protocole ABR a non seulement amélioré la précision, mais a également considérablement réduit le temps de fusion. Alors que la méthode SBR prenait trois à quatre minutes, le programme ABR ne nécessitait qu’environ 50 secondes pour la sélection des points de repère, 40 secondes pour les points de repère DDI et deux à trois secondes pour la fusion CPCT et DDI.
