يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة منهجية

موثوقية تكامل التصوير المقطعي المحوسب القائم على الذكاء الاصطناعي مع صور الأسنان الرقمية

2.1K مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/66014

⸱

فبراير 23, 2024

 ,  ,  ,  , 
1Department of Orthodontics, Seoul National University Bundang Hospital, 2Division of Orthodontics, Faculty of Dentistry, University of British Columbia, 3Postgraduate Orthodontic Program, Arizona School of Dentistry & Oral Health, A. T. Still University, 4Graduate School of Dentistry, Kyung Hee University

* These authors contributed equally

في هذه المقالة

ملخص

تم تقديم عملية تسجيل التصوير المقطعي المحوسب بالشعاع المخروطي وصور الأسنان الرقمية باستخدام الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) - بمساعدة تحديد المعالم ودمجها. وتبين المقارنة مع التسجيل السطحي أن الرقمنة والتكامل القائمين على الذكاء الاصطناعي موثوقان وقابلان للتكرار.

الملخص

هدفت هذه الدراسة إلى إدخال رقمنة التصوير المقطعي المحوسب بالشعاع المخروطي (CBCT) ودمج صور الأسنان الرقمية (DDI) بناء على التسجيل القائم على الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) (ABR) وتقييم الموثوقية والتكرار باستخدام هذه الطريقة مقارنة بتلك الخاصة بالتسجيل السطحي (SBR). تألفت هذه الدراسة بأثر رجعي من صور CBCT و DDI ل 17 مريضا خضعوا لجراحة تقويم الفكين بمساعدة الكمبيوتر. تم تكرار رقمنة صور CBCT وتكاملها مع DDI باستخدام برنامج قائم على الذكاء الاصطناعي. تم دمج صور CBCT و DDI باستخدام تسجيل من نقطة إلى نقطة. وعلى النقيض من ذلك، وباستخدام طريقة SBR، تم تحديد المعالم الثلاثة يدويا على CBCT و DDI، والتي تم دمجها مع طريقة أقرب النقاط التكرارية.

بعد تكاملين متكررين لكل طريقة ، تم الحصول على قيم الإحداثيات ثلاثية الأبعاد للأضراس الفكية الأولى والقواطع المركزية واختلافاتها. تم إجراء اختبار المعامل داخل الفئة (ICC) لتقييم موثوقية المراقب الداخلي مع إحداثيات كل طريقة ومقارنة موثوقيتها بين ABR و SBR. أظهرت موثوقية المراقب الداخلي وجود ICC كبير وشبه مثالي في كل طريقة. ولم تكن هناك أهمية في متوسط الفرق بين التسجيلين الأول والثاني في كل من السجلين ABR وSBR وبين كلتا الطريقتين؛ ومع ذلك ، كانت نطاقاتها أضيق مع ABR من طريقة SBR. تظهر هذه الدراسة أن الرقمنة والتكامل القائمين على الذكاء الاصطناعي موثوقان وقابلان للتكرار.

المقدمة

وسعت التكنولوجيا الرقمية ثلاثية الأبعاد (3D) نطاق التشخيص والتخطيط لعلاج تقويم الأسنان أو تقويم الأسنان الجراحي. يمكن استخدام رأس افتراضي تم إنشاؤه من صورة التصوير المقطعي المحوسب بالشعاع المخروطي للوجه (CBCT) لتقييم تشوهات الأسنان والوجه والأسنان ، والتخطيط لجراحة تقويم الفكين ، وتصنيع رقائق الأسنان والأدلة الجراحية المزروعة باستخدام التصميم والتصنيع بمساعدة الكمبيوتر1،2،3،4. ومع ذلك ، فإن فحوصات CBCT لها تمثيل منخفض للأسنان ، بما في ذلك مورفولوجيا الأسنان والعلاقة بين الإطباق ، والتي ترجع إلى دقتها المحدودة والتحف الخطية من ترميم الأسنان أو أقواس تقويم الأسنان5. لذلك ، تم استبدال ميزات الأسنان في صور CBCT بصور الأسنان الرقمية (DDI) ، مثل القوالب الممسوحة ضوئيا أو صور المسح داخل الفم.

من أجل التكامل الموثوق ل DDI على صور CBCT ، أبلغت العديد من الدراسات عن طرق مختلفة مثل استخدام العلامات الإيمانية 6,7 ، و8 المستندة إلى الفوكسل ، والتسجيلات السطحية (SBRs)9,10. هذه الإجراءات لها طرقها في استخدام علامات خارج الفم ، ومسح CBCT متعدد ، وخطوات عملية إضافية مثل تنظيف القطع الأثرية المعدنية على صور CBCT. فيما يتعلق بدقة SBR ، أبلغت العديد من الدراسات السابقة عن أخطاء تتراوح من 0.10 إلى 0.43 مم 9,11. بالإضافة إلى ذلك ، قام Zou et al. بتقييم الموثوقية والأخطاء داخل / بين المراقبين بين المهندس الرقمي وأخصائي تقويم الأسنان باستخدام SBR وأبلغ عن الحاجة إلى الخبرة السريرية والتعلم المتكرر10.

تم استخدام الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) للتنبؤ بنتائج العلاج12 ورقمنة المعالم على الصور الشعاعية الرأسية13 أو صور CBCT14،15،16 ، وبعض البرامج التجارية متاحة حاليا للمساعدة في هذه العملية17. يعد التحديد الدقيق للمعالم التشريحية على صور 3D أمرا صعبا بسبب غموض الأسطح المسطحة أو الهياكل المنحنية ، والمناطق ذات الكثافة المنخفضة ، والتباين الواسع للهياكل التشريحية.

يمكن تطبيق الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ليس فقط للرقمنة ولكن أيضا لدمج DDI و CBCT للوجه والوجه والأسنان. ومع ذلك ، هناك القليل من الأبحاث حول دقة التسجيل القائم على الذكاء الاصطناعي (ABR) مقارنة بالطريقة السطحية الحالية. لتحقيق نتائج أكثر دقة للتغيرات الهيكلية والأسنان 3D من خلال جراحة تقويم الفكين ، من الضروري تقييم دقة البرامج القائمة على الذكاء الاصطناعي عند دمج CBCT و DDI. لذلك ، تقدم هذه المقالة بروتوكولا خطوة بخطوة لرقمنة ودمج CBCT و DDI مع التسجيل القائم على الذكاء الاصطناعي (ABR) وتقييم موثوقيته وقابليته للتكرار مقارنة ب SBR.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

تمت مراجعة هذه الدراسة بأثر رجعي والموافقة عليها من قبل مجلس المراجعة المؤسسية لمستشفى بوندانغ بجامعة سيول الوطنية (B-2205-759-101) وامتثلت لمبادئ إعلان هلسنكي. تم استخدام ملفات التصوير الرقمي والاتصالات في الطب (DICOM) من CBCT و DDI بتنسيق لغة الفسيفساء القياسية (STL) من قالب الأسنان في الدراسة. تم التنازل عن الحاجة إلى الموافقة المستنيرة بسبب الطبيعة الاستعادية للدراسة.

1. الحصول على CBCT وصور الأسنان الرقمية (DDI)

  1. اختيار المرضى بناء على معايير الإدراج التالية: سوء الإطباق من الدرجة الثالثة للهيكل العظمي. جراحة الفكين عن طريق التخطيط بمساعدة الكمبيوتر ؛ وعلاج تقويم الأسنان بأجهزة ثابتة الحواف.
  2. استبعاد المرضى الذين يعانون من متلازمات القحف الوجهي أو الشفة / الحنك المشقوق أو فقدان الأضراس الأولى للفك العلوي أو القاطعة المركزية اليمنى.
  3. احصل على فحوصات CBCT بمجال رؤية 200 مم × 180 مم ، وحجم فوكسل 0.2 مم ، وظروف تعرض تبلغ 80 كيلو فولت و 15 مللي أمبير و 10.8 ثانية. تأكد من أن المرضى في وضع مستقيم مع أسنانهم في أقصى قدر من الارتعاش. احفظ عمليات الفحص كملفات بيانات التصوير الرقمي والاتصالات في الطب (DICOM).
  4. الحصول على DDIs من قوالب حجر الأسنان أو المسح المباشر داخل الفم وحفظها بتنسيق لغة الفسيفساء القياسية (STL) كأسنان منفصلة للفك العلوي والفك السفلي.

2. بروتوكول التسجيل القائم على الذكاء الاصطناعي (ABR)

  1. إعادة توجيه ورقمنة CBCT
    1. افتح البرنامج وانقر فوق تحميل ملف DICOM زر لاستيراد ملفات CBCT DICOM إلى البرنامج.
    2. حدد أيا من ملفات DICOM في مجلد بيانات DICOM وانقر فوق فتح.
      ملاحظة: عند تحميل ملفات DICOM ، يقوم البرنامج تلقائيا بإعادة بنائها في وحدة تخزين قحفية وجهية CBCT.
    3. انقر فوق الزر "إعادة توجيه " في لوحة "لاندمارك " (الشكل 1).
    4. N (Nasion): انقر فوق الشق V للعظم الجبهي في العرض ثلاثي الأبعاد (الشكل 2). مباشرة بعد النقر ، لاحظ أن النقطة الزرقاء (المنشطة) تتحول إلى صليب أحمر سيظهر في المناظر المحورية والسهمية والإكليلية أيضا. انقر فوق الأسهم المثلثة الزرقاء ذهابا وإيابا لتحديد المعلم.
      1. في العرض السهمي ، قم بتمرير عجلة الماوس لأعلى ولأسفل للعثور على النقطة الأمامية حيث يلتقي الخيط الجبهي الأنفي بعظام الأنف والجبهي وانقر لتحديد الموضع الرأسي والأمامي الخلفي للمعلم.
      2. في المنظر الإكليلي ، قم بتمرير عجلة الماوس لأعلى ولأسفل للعثور على اللحظة التي تسبق اختفاء عظم الأنف مباشرة لضمان النقطة الأمامية وانقر لتحديد الوضع الأفقي ل Nasion.
      3. في العرض المحوري ، اضبط الوضع الأمامي الخلفي كما هو في أقصى نقطة أمامية.
    5. R أو (Orbitale): انقر فوق النقطة الأكثر انخفاضا على هامش الكفاف المداري الأيمن في نموذج 3D (الشكل 2).
      1. في العرض الإكليلي ، قم بتمرير عجلة الماوس لأعلى ولأسفل للعثور على أدنى نقطة على الهامش السفلي للمدار الأيمن وانقر.
      2. في العرض السهمي ، انقر فوق النقطة الأكثر تفوقا في بنية عظم الفك العلوي الأيمن أو الوجني التي تشكل الحد السفلي للمدار.
      3. في العرض المحوري ، قم بالتمرير عبر الماوس وانقر بحيث يتم وضع الصليب الأحمر حيث تلتقي حافة مدار العين.
    6. L أو (Orbitale): انقر فوق النقطة الأكثر انخفاضا على هامش الكفاف المداري الأيسر في نموذج 3D (الشكل 2) وقم بتعديل النقطة على طرق العرض الثلاثة كما هو الحال في عملية R Or.
    7. R Po (Porion): انقر فوق النقطة الأكثر تفوقا في مخطط الصماخ السمعي الخارجي الأيمن في نموذج 3D (الشكل 2).
      1. في طريقة العرض الإكليلية، انقر فوق أدنى نقطة في العظم الصدغي الأيمن لتحديد المواضع الأفقية والرأسية.
      2. في طريقة العرض السهمي ، انقر فوق النقطة الأكثر تفوقا في المخطط التفصيلي للصماخ السمعي الخارجي الأيمن لضبط المواضع الرأسية والأمامية الخلفية.
      3. في العرض المحوري ، قم بتمرير عجلة الماوس للنقر فوق مكان ظهور القناة السمعية الخارجية ، حيث يختفي خط العظم الصدغي.
    8. L Po (Porion): انقر فوق النقطة الأكثر تفوقا في مخطط الصماخ السمعي الخارجي الأيسر في نموذج 3D (الشكل 2) وقم بتعديل النقطة في طرق العرض الثلاثة متعددة المستويات كما هو الحال في عملية R Po.
      ملاحظة: تم الآن تحديد المعالم الهيكلية الأساسية الخمسة ، بما في ذلك Nacion ، والمدارات اليمنى واليسرى ، والبوريونات اليمنى واليسرى في النموذج القحفي الوجهي المعاد بناؤه (الشكل 2).
    9. انقر فوق الزر "تم " لإكمال إعادة توجيه النموذج القحفي الوجهي المعاد بناؤه.
    10. انقر فوق الزر "اختيار المعلم الأولي" في لوحة "لاندمارك" وحدد مجموعة معالم "الأسنان الأولى".
      ملاحظة: تم بالفعل اختيار مجموعات بارزة من قاعدة الجمجمة ، والمفصل الفكي الصدغي ، والهيكل العظمي الفكي العلوي ، والهيكل العظمي للفك السفلي ، والأسنان الأولى ، والأنسجة الرخوة للتحليل القحفي الوجهي.
    11. انقر فوق الزر "تنفيذ " في لوحة اختيار المعالم الأولية ودع البرنامج يختار المعالم الأولية تلقائيا ويحدد إحداثياتها.
    12. عند تعديل المعالم ، اضغط على زر اختيار المعالم يدويا في علامة التبويب مستوى الصوت ، وقم بإجراء التعديلات اللازمة ، وانقر فوق الزر "تم " للتأكيد (الشكل 3).

3. إجراءات دمج معهد دسمان للسكري

  1. انقر فوق الزر "تسجيل مسح الأسنان " في لوحة الأدوات (الشكل 4).
  2. حدد أسنان الفك العلوي وانقر على زر التحميل في لوحة تسجيل الأسنان.
  3. حدد ملفات STL لنفس المريض باستخدام نموذج CBCT في المجلد لتحميل ملفات STL لأسنان الفك العلوي. بمجرد فتح ملفات STL ، ابحث عن DDIs على الجانب الأيمن من الشاشة وأربع طرق عرض (3D ، محوري ، سهمي ، وإكليلي) ل CBCT على الجانب الأيسر من الشاشة.
  4. اختر معالم التسجيل على DDI المحملة: شرف منتصف الشدق للضرس الأول الفكي الأيمن (R U6CP) ، ونقطة منتصف القاطعة المركزية اليمنى على الحافة القاطعة (R U1CP) ، وأعتاب منتصف الشدق للضرس الأول الفكي الأيسر (L U6CP) (الشكل 5) عن طريق تبديل الأسهم المثلثة الزرقاء ذهابا وإيابا.
    ملاحظة: انقر بزر الماوس الأيسر واسحب الماوس لتدوير DDI وانقر بزر الماوس الأيمن واسحب للتكبير والتصغير. تتم معايرة معالم التسجيل في وقت واحد بواسطة الأتمتة المتعلمة آليا بعد رقمنتها يدويا.
  5. انقر فوق الزر "تم " في لوحة تسجيل الأسنان.
  6. انقر فوق الزر "نعم " لتأكيد التسجيل التلقائي (الشكل 6).
  7. لدمج أسنان الفك السفلي ، حدد أسنان الفك السفلي وانقر على زر التحميل في لوحة تسجيل الأسنان. كرر الخطوات من 3.2 إلى 3.6. اختر معالم التسجيل على أسنان الفك السفلي: أعتاب منتصف الشدق للضرس الأول السفلي الأيمن / الأيسر (R- / L- L6CP) ، نقطة منتصف القاطعة الأولى السفلية اليمنى على الحافة القاطعة (R L1CP).
  8. تم دمج DDI الآن مع نموذج CBCT المعاد بناؤه (الشكل 7).
    1. عند تعديل الدمج ، انقر فوق الزر "اختيار معلم التسجيل " في لوحة تسجيل الأسنان (الشكل 8).

4. الحصول على قيم الإحداثيات ثلاثية الأبعاد (x و y و z) لكل معلم

  1. انقر فوق الزر "اختيار المعالم اليدوي " في علامة التبويب "الحجم " أو انقر فوق علامة التبويب "تحليل " للحصول على قيم إحداثيات 3D للمعالم. لتصدير البيانات ، انتقل إلى علامة تبويب التحليل → لوحة تصدير البيانات ، وانقر فوق الزر "معلم " لحفظ البيانات كملف.
    ملاحظة: المستوى X (الأفقي) هو المستوى الذي يمر عبر Nasion ، موازيا لمستوى فرانكفورت الأفقي (FH) الذي يمر عبر المدارات اليمنى واليسرى وبوريون اليمنى. الطائرة Y (midsagittal) عمودية على المستوى X ، وتمر عبر Nasion و basion. يحدد المستوى Z (الإكليلي) المستوى عموديا على المستويين الأفقي والمتوسط السهمي عبر Nasion (نقطة الصفر ؛ 0 و 0 و 0) (الشكل 9).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

وصفنا هنا عملية تكامل CBCT و DDI باستخدام برنامج قائم على الذكاء الاصطناعي. لتقييم موثوقيتها وقابليتها للتكرار ، أجريت دراسة مقارنة مع التسجيل السطحي (SBR). تم تحديد أن الحد الأدنى لحجم العينة من عشرة كان مطلوبا بعد تحليل الطاقة تحت الارتباط ρ H1 = 0.77 ، α = 0.05 ، والطاقة (1−β) = 0.8018. تمت دراسة ما مجموعه 17 مجموعة من فحوصات CBCT وصور الأسنان الرقمية من مرضى تقويم الفكين في مستشفى Bundang بجامعة سيول الوطنية من مارس 2016 إلى أكتوبر 2019. تم تكرار عمليات SBR و ABR بأكملها لنفس السكان مرتين من ق...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

باستخدام البروتوكول المقدم ، يمكن تحقيق رقمنة المعالم ودمج CBCT و DDI بسهولة باستخدام برامج التعلم الآلي. يتطلب هذا البروتوكول الخطوات الحاسمة التالية: i) إعادة توجيه الرأس في مسح CBCT ، ii) رقمنة CBCT و DDI ، و iii) دمج صور CBCT مع DDI. تعد رقمنة خمسة معالم لإعادة توجيه الرأس أمرا بالغ الأهمية لأنها تحدد موضع 3D للرأس مع المستويات المرجعية في المناطق المكانية. تمت معايرة ثلاثة معالم (R-/L-U6CP وR U1CP) على مؤشر DDI بواسطة الأتمتة المتعلمة آليا بعد رقمنتها يدويا. كانت العملية اليدوية الوحيدة هي تحديد المعالم الهيكلية الخ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

يعلن أصحاب البلاغ عدم وجود تضارب في المصالح.

شكر وتقدير

تم دعم هذه الدراسة من قبل صندوق أبحاث مستشفى بوندانغ بجامعة سيول الوطنية (SNUBH). (منحة رقم 14-2019-0023).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
G * الطاقة  جامعة هاينريش هاينä ر, D?sseldorf, Germanyv. 3.1.9.7برنامج حساب حجم العينة
Geomagic Qualify®3D Systems,
Morrisville, NC, USA		v 20133D القياس ميزة والأتمتة البرمجيات,
التي تحول بيانات المسح والتحقيق إلى 3D لاستخدامها في تصميم, تطبيقات التصنيع والمقاييس 
KODAK 9500Carestream Health Inc. ، روتشستر ، نيويورك ، الولايات المتحدة الأمريكية5159538المقطعي المحوسب بشعاع مخروطي (CBCT)
MD-ID0300Medit Co ، سيول ، كوريا الجنوبية
سيول ، كوريا		61010-1ماسح ضوئي لطراز سطح المكتب   ؛
ON3D3D ONS Inc.,
سيول, كوريا		v 1.3.0برنامج لتقييم 3D CBCT; تحديد المعالم القائمة على الذكاء الاصطناعي ، وتحليل القحف الوجهي والمفصل الفكي الصدغي ، والتراكب ، وجراحة تقويم الفكين الافتراضية
SPSS & nbsp ؛آي بي إم, أرمونك, نيويورك, الولايات المتحدة الأمريكيةv 22.0 برنامج تحليل إحصائي
التصوير

المراجع

  1. Plooij, J. M., et al. Digital three-dimensional image fusion processes for planning and evaluating orthodontics and orthognathic surgery. A systematic review. J Oral Maxillofac Surg. 40 (4), 341-352 (2011).
  2. Badiali, G., et al. Virtual orthodontic surgical planning to improve the accuracy of the surgery-first approach: A prospective evaluation. J Oral Maxillofac Surg. 77 (10), 2104-2115 (2019).
  3. Lee, C. Y., Ganz, S. D., Wong, N., Suzuki, J. B. Use of cone beam computed tomography and a laser intraoral scanner in virtual dental implant surgery: part 1. Implant Dent. 21 (4), 265-271 (2012).
  4. Park, J. H., et al. Creation of digital virtual patient by integrating CBCT, intraoral scan, 3D facial scan: an approach to methodology for integration accuracy. J Craniofac Surg. 33 (4), e396-e398 (2022).
  5. Almutairi, T., et al. Replacement of the distorted dentition of the cone-beam computed tomography scans for orthognathic surgery planning. J Oral Maxillofac Surg. 76 (7), 1561.e1-1561.e8 (2018).
  6. Rangel, F. A., Maal, T. J., Berge, S. J., Kuijpers-Jagtman, A. M. Integration of digital dental casts in cone-beam computed tomography scans. ISRN Dent. 2012, 949086(2012).
  7. Yang, W. M., Ho, C. T., Lo, L. J. Automatic superimposition of palatal fiducial markers for accurate integration of digital dental model and cone beam computed tomography. J Oral Maxillofac Surg. 73 (8), 1616.e1-1616.e10 (2015).
  8. Swennen, G. R., et al. A cone-beam computed tomography triple scan procedure to obtain a three-dimensional augmented virtual skull model appropriate for orthognathic surgery planning. J Craniofac Surg. 20 (2), 297-307 (2009).
  9. Noh, H., Nabha, W., Cho, J. H., Hwang, H. S. Registration accuracy in the integration of laser-scanned dental images into maxillofacial cone-beam computed tomography images. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 140 (4), 585-591 (2011).
  10. Zou, B., et al. Accuracy of a surface-based fusion method when integrating digital models and the cone beam computed tomography scans with metal artifacts. Sci Rep. 12 (1), 8034(2022).
  11. Lin, H. H., et al. Artifact-resistant superimposition of digital dental models and cone-beam computed tomography images. J Oral Maxillofac Surg. 71 (11), 1933-1947 (2013).
  12. Park, J. H., et al. Use of artificial intelligence to predict outcomes of nonextraction treatment of Class II malocclusions. Semin Orthodontics. 27 (2), 87-95 (2021).
  13. Bao, H., et al. Evaluating the accuracy of automated cephalometric analysis based on artificial intelligence. BMC Oral Health. 23 (1), 1-10 (2023).
  14. Gillot, M., et al. Automatic landmark identification in cone-beam computed tomography. Orthod Craniofac Res. , (2023).
  15. Blum, F. M. S., et al. Evaluation of an artificial intelligence-based algorithm for automated localization of craniofacial landmarks. Clin Oral Invest. 27, 2255-2265 (2023).
  16. Al-Ubaydi, A. S., Al-Groosh, D. The validity and reliability of automatic tooth segmentation generated using artificial intelligence. The Scientific World Journal. 2023, 5933003(2023).
  17. Urban, R., et al. AI-assisted CBCT data management in modern dental practice: Benefits, limitations and innovations. Electronics. 12 (7), 1710(2023).
  18. Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., Lang, A. G. Statistical power analyses using G*Power 3.1: tests for correlation and regression analyses. Behav Res Methods. 41 (4), 1149-1160 (2009).
  19. Landis, J. R., Koch, G. G. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics. 33, 159-174 (1977).
  20. Uechi, J., et al. A novel method for the 3-dimensional simulation of orthognathic surgery by using a multimodal image-fusion technique. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 130 (6), 786-798 (2006).
  21. Nkenke, E., et al. Fusion of computed tomography data and optical 3D images of the dentition for streak artifact correction in the simulation of orthognathic surgery. Dentomaxillofac Radiol. 33 (4), 226-232 (2004).
  22. Lagravère, M. O., et al. Intraexaminer and interexaminer reliabilities of landmark identification on digitized lateral cephalograms and formatted 3-dimensional cone-beam computerized tomography images. Am J Orthod Dentofacial Orthop. 137 (5), 598-604 (2010).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

طب الأسنان القائم على الذكاء الاصطناعيالتسجيل القائم على الذكاء الاصطناعيالتسجيل القائم على السطحرقمنة العلامات المرجعيةتصوير جراحة الفكين التقويميةتحليل الإحداثيات ثلاثية الأبعادتكامل الصور السنيةاختبار معامل الارتباط داخل الفئة
موثوقية تكامل التصوير المقطعي المحوسب القائم على الذكاء الاصطناعي مع صور الأسنان الرقمية
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.