人工知能設計の単歯義歯

目的:

1. 3D モデルの特徴の解釈と学習における 4 つの深層学習方法/アルゴリズムを比較する。
2. AI システムと上顎歯モデルのみを上顎および下顎 (アンタゴニスト) モデルと比較する。
3. 訓練を受けた AI と歯科技工士によって設計された単歯義歯の咬合形態と 3D 位置を比較します。

方法:

まず、研究者はトレーニング モデルとして 200 個の上顎歯状歯モデルを収集します。 AI は、深層学習の方法/アルゴリズムに従って、3D Generative Adversarial Network (GAN) を使用して、個々の歯と残りの歯列との関係を学習します。

グループ 1) ボクセルベース。グループ 2) ビューベース。グループ 3) ポイントベース。グループ 4) 融合法。 研究者は、検証モデルとして機能する別の上顎モデルを 100 個収集します。 治験責任医師は、各モデルの歯を取り除きます (コントロールとして機能します)。 その後、研究者はこれらの深層学習アルゴリズムを評価して、1 本の欠損歯の咬合形態と 3D 位置を予測します。

第二に、研究者は、100 の検証モデルで単一欠損歯の咬合形態と 3D 位置を予測する際の拮抗モデルの必要性を評価します。

グループ i) 上顎モデルのみ、グループ ii) 目的 (1) でテスト済みの深層学習アルゴリズムを使用した拮抗モデル。

第三に、研究者は、以下によって設計された義歯の幾何学的形態計測および 3D 位置を分析します。

グループ a) 訓練された AI システム。グループ b) 物理モデルの歯科技工士。グループ c) CAD ソフトウェアを使用する歯科技工士。 研究者は、これらの歯を 100 個の検証モデルで対応する天然の歯 (対照) と比較します。

さらに、研究者は、これらのグループの歯のデザインに必要な時間を二次的結果として分析します。