Fiabilidad de la integración de la tomografía computarizada de haz cónico basada en inteligencia artificial con imágenes dentales digitales

Resumen

Se ha presentado un proceso de registro de tomografías computarizadas de haz cónico e imágenes dentales digitales utilizando la identificación y fusión asistida por inteligencia artificial (IA) de puntos de referencia. Una comparación con el registro basado en la superficie muestra que la digitalización y la integración basadas en la IA son fiables y reproducibles.

Resumen

Este estudio tuvo como objetivo introducir la digitalización de la tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) y la integración de imágenes dentales digitales (DDI) basadas en el registro basado en inteligencia artificial (IA) (ABR) y evaluar la fiabilidad y reproducibilidad utilizando este método en comparación con las del registro basado en superficie (SBR). Este estudio retrospectivo consistió en imágenes CBCT y DDI de 17 pacientes sometidos a cirugía ortognática bimaxilar asistida por ordenador. La digitalización de las imágenes CBCT y su integración con DDI se repitieron utilizando un programa basado en IA. Las imágenes CBCT y DDI se integraron mediante un registro punto a punto. Por el contrario, con el método SBR, los tres puntos de referencia se identificaron manualmente en el CBCT y DDI, que se integraron con el método iterativo de puntos más cercanos.

Después de dos integraciones repetidas de cada método, se obtuvieron los valores de coordenadas tridimensionales de los primeros molares maxilares e incisivos centrales y sus diferencias. Se realizaron pruebas de coeficiente intraclase (ICC) para evaluar la confiabilidad intraobservador con las coordenadas de cada método y comparar su confiabilidad entre el ABR y el SBR. La fiabilidad intraobservador mostró un ICC significativo y casi perfecto en cada método. No hubo significación en la diferencia de medias entre el primer y el segundo registro en cada ABR y SBR y entre ambos métodos; sin embargo, sus rangos fueron más estrechos con el método ABR que con el método SBR. Este estudio demuestra que la digitalización y la integración basadas en la IA son fiables y reproducibles.

Introducción

La tecnología digital tridimensional (3D) ha ampliado el alcance del diagnóstico y la planificación del tratamiento ortodóncico o quirúrgico-ortodóncico. Una cabeza virtual construida a partir de una imagen de tomografía computarizada de haz cónico facial (CBCT) se puede utilizar para evaluar anomalías dentofaciales y dentales, planificar cirugía ortognática, fabricar obleas dentales e implantar guías quirúrgicas utilizando el diseño y la fabricación asistidos por computadora 1,2,3,4. Sin embargo, las exploraciones CBCT tienen una baja repre....

Protocolo

Este estudio retrospectivo fue revisado y aprobado por la Junta de Revisión Institucional del Hospital Bundang de la Universidad Nacional de Seúl (B-2205-759-101) y cumplió con los principios de la Declaración de Helsinki. En el estudio se utilizaron archivos de Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) de CBCT y DDI en formato Standard Tessellation Language (STL) del yeso dental. Se renunció a la necesidad de consentimiento informado debido a la naturaleza retrospectiva del estudio.

1. Adquisición de CBCT e imágenes dentales digitales (DDI)

1. Seleccionar a los pacientes con base en los siguientes crite....

Resultados

Aquí describimos el proceso de integración de CBCT y DDI utilizando un programa basado en IA. Para evaluar su confiabilidad y reproducibilidad, se realizó un estudio comparativo con registro basado en superficie (SBR). Se determinó que se requería un tamaño de muestra mínimo de diez después de un análisis de potencia bajo correlación ρ H1 = 0,77, α = 0,05 y potencia (1−β) = 0,80¹⁸. Se estudiaron un total de 17 conjuntos de escaneos CBCT e imágenes dentales digitales de pacientes ortognáticos en el.......

Discusión

Utilizando el protocolo presentado, la digitalización de puntos de referencia y la integración de CBCT y DDI se pueden lograr fácilmente utilizando software de aprendizaje automático. Este protocolo requiere los siguientes pasos críticos: i) reorientación de la cabeza en la exploración CBCT, ii) digitalización de CBCT y DDI, y iii) fusión de imágenes CBCT con DDI. La digitalización de cinco puntos de referencia para la reorientación de la cabeza es fundamental porque determina la posición 3D de la cabeza con planos de re.......

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
G * Potencia	Heinrich Heine Universitä t, Düsseldorf, Alemania	v. 3.1.9.7	Un software de cálculo del tamaño de la muestra
Geomagic Qualify®	3D Systems, Morrisville, NC, EE. UU.	v 2013	Característica de metrología 3D y software de automatización, que transforma los datos de escaneo y sondeo en 3D para ser utilizados en aplicaciones de diseño, fabricación y metrología
KODAK 9500	Carestream Health Inc., Rochester, NY, EE. UU.	5159538	Tomógrafo computarizado de haz cónico (CBCT)
MD-ID0300	Medit Co, Seúl, Corea del Sur Seúl, Corea	61010-1 Escáner de	modelo de escritorio
ON3D	3D ONS Inc., Seúl, Corea	v 1.3.0	Software para la evaluación CBCT 3D; Identificación de puntos de referencia basada en IA, análisis craneofacial y de la ATM, superposición y cirugía ortognática virtual
SPSS	IBM, Armonk, NY, EE. UU.	V 22.0	Un programa de análisis estadístico