Надежность интеграции конусно-лучевой компьютерной томографии на основе искусственного интеллекта с цифровыми стоматологическими изображениями

Наши исследования сосредоточены на интеграции КЛКТ и цифровых стоматологических изображений, что неизбежно при создании виртуальной головы. До сих пор эти три изображения незначительно использовали лучший метод пленки, который основан на поверхности. Это исследование направлено на внедрение нового метода интеграции, основанного на оцифровке с помощью искусственного интеллекта, и оценку его точности.

Искусственный интеллект используется для прогнозирования результатов лечения и оцифровки ориентиров на дополнительных рентгенограммах или изображениях CPCT. Существует несколько коммерческих программ. Эта программа использует автоматизацию машинного обучения с помощью искусственного интеллекта для оцифровки ориентиров в CPCT, а также калибровки выбранных вручную ориентиров на стоматологических изображениях.

Внутренний наблюдатель, команда лаборатории, показал значительный и почти полный эффект ICC в каждом методе. Основное различие между первой и второй регистрациями в каждом ABR и SBR и между обоими методами не было значительным. Однако диапазоны были ниже при ABR, чем при методе SBR.

Протокол ABR не только повысил точность, но и значительно сократил время слияния. В то время как метод SBR занимал от трех до четырех минут, программе ABR требовалось всего около 50 секунд для выбора ориентиров, 40 секунд для ориентиров DDI и две-три секунды для слияния CPCT и DDI.