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【论文笔记】Effectiveness of cone-beam computed tomography-generated cephalograms using artificial...

论文笔记–Effectiveness of cone-beam computed tomography-generated cephalograms using artificial intelligence cephalometric analysis（使用人工智能头影测量分析锥形束计算机断层扫描生成的头影的有效性）

文章目录

  • 摘要
  • 正文
  • 参考文献

摘要

本研究使用人工智能分析程序评估了CBCT生成的头颅侧位片的适用性和一致性。第一组包括常规的侧位头影，第二组包括使用OnDemand 3D从CBCT生成的侧位头影，第三组包括使用Invivo5从CBCT生成的侧位头影。

正文

记录CBCT后，使用OnDemand 3D和Invivo5程序中的X射线生成模块将存储的DICOM文件重建为2D侧向头影。患者中矢状面采用轴向视图垂直对齐，透孔离子线采用冠状视图水平定位，法兰克福平面采用矢状位视角水平定向。重建的图像被保存为JPEG文件。

（A）常规头颅侧位片，（B）由OnDemand 3D生成的头颅侧位片，以及（C）由Invivo5生成的头颅侧位片。

在每个侧位头影X光片上，指示17个测量点，并评估代表骨骼，牙齿和软组织特征的11个测量值，包括6个角度测量和5个线性测量值。对双边结构进行平均，以创建一个单一的测量点。
研究中使用的测量值如下：SNA (°), SNB (°), ANB (°), SN-MP (°), U1-MaxP (°), L1-MP (°), N-Me (mm), U1-NPog (mm), L1-NPog (mm), upper lip-E line (mm), and lower lip-E line (mm).

使用 AI 自动跟踪 WebCeph 中的测量点

参考文献

[1] Chung, EJ., Yang, BE., Park, IY. et al. Effectiveness of cone-beam computed tomography-generated cephalograms using artificial intelligence cephalometric analysis. Sci Rep 12, 20585 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-25215-0

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