Yapay Zeka Tabanlı Konik Işınlı Bilgisayarlı Tomografinin Dijital Dental Görüntülerle Entegrasyonunun Güvenilirliği

Araştırmamız, sanal bir kafa oluşturmada kaçınılmaz olan CBCT ve dijital dental görüntülerin entegrasyonuna odaklanmıştır. Şimdiye kadar, bu üç görüntü marjinal olarak yüzey tabanlı olan en iyi film yöntemini kullanıyor. Bu araştırma, yapay zeka destekli sayısallaştırmaya dayalı yeni bir entegrasyon yöntemini tanıtmak ve doğruluğunu değerlendirmektir.

Yapay zeka, tedavi sonuçlarını tahmin etmek ve ek radyografilerde veya CPCT görüntülerinde yer işaretlerini dijitalleştirmek için kullanılmıştır. Bazı ticari yazılımlar mevcuttur. Bu program, CPCT'deki yer işaretlerinin sayısallaştırılmasında ve ayrıca dental görüntülerde manuel olarak seçilen yer işaretlerinin kalibre edilmesinde yapay zeka destekli makine öğrenimi otomasyonunu benimser.

İç gözlemci olan laboratuvar ekibi, her yöntemde önemli ve neredeyse tam etkili ICC gösterdi. Temel fark, her bir ABR ve SBR'de birinci ve ikinci kayıtlar arasında ve her iki yöntem arasında anlamlı bir fark göstermedi. Bununla birlikte, aralıklar ABR ile SBR yöntemine göre daha düşüktü.

ABR protokolü yalnızca doğruluğu artırmakla kalmadı, aynı zamanda birleştirme süresini de önemli ölçüde azalttı. SBR yöntemi üç ila dört dakika sürerken, ABR programı yer işareti seçimi için yalnızca yaklaşık 50 saniye, DDI yer işaretleri için 40 saniye ve CPCT ve DDI birleştirme için iki ila üç saniye gerektiriyordu.