by | 6 de Sep de 2023 | Ciencia, Implantología | 0 comments

Segmentación de escaneo intraoral mediante aprendizaje profundo

Resumen

Objetivo:

Las exploraciones intraorales y las exploraciones con yeso (OS) se utilizan ampliamente en ortodoncia, prótesis, implantología y cirugía ortognática para planificar tratamientos específicos de cada paciente, que requieren segmentaciones de dientes con alta precisión y resolución. La segmentación manual de los dientes, el estándar de oro hasta ahora, requiere mucho tiempo, es tediosa y depende del observador. Este estudio tiene como objetivo desarrollar un sistema automatizado de etiquetado y segmentación de dientes mediante aprendizaje profundo.

Material y métodos:

Como referencia, los sistemas operativos 1750 se segmentaron y etiquetaron manualmente. Se entrenó y validó en 1400 OS un enfoque de aprendizaje profundo basado en PointCNN y 3D U-net en combinación con un algoritmo heurístico basado en reglas y un algoritmo de búsqueda combinatoria. Posteriormente, el algoritmo entrenado se aplicó a un conjunto de prueba que constaba de 350 OS. La intersección sobre la unión (IoU), como medida de precisión, se calculó para cuantificar el grado de similitud entre la verdad fundamental anotada y las predicciones del modelo.

Resultados:

El modelo logró segmentaciones dentales precisas con una puntuación IoU media de 0,915. Las etiquetas FDI de los dientes se predijeron con una precisión media de 0,894. La inspección óptica mostró excelentes coincidencias de posición entre los componentes de los dientes segmentados automática y manualmente. Los defectos menores se observaron principalmente en los bordes.

Conclusión:

El método propuesto constituye una base prometedora para una segmentación y etiquetado de dientes eficaz en el tiempo e independiente del observador en exploraciones intraorales.

Significación clínica:

El aprendizaje profundo puede ayudar a los médicos en la planificación de tratamientos virtuales en ortodoncia, prótesis, implantología y cirugía ortognática. Se debe explorar el impacto del uso de tales modelos en la práctica clínica.

Palabras clave:

Inteligencia artificial; Planificación asistida por ordenador; Aprendizaje profundo; Imagen digital; Exploración intraoral.

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