閉塞して再治療が必要な人間の下顎第一大臼歯の根管数を検出する人工知能技術の精度: 診断精度の実験研究

下顎第一大臼歯の再治療症例における根管を検出するための新しい AI テクノロジーの精度を、歯科医のクリニカルアクセスキャビティおよび CBCT 画像と比較して評価します。

1. CBCT 検査段階: この段階では、CBCT スキャンは、フィンランドの Soredex Cranex 3D Dental Imaging System を使用し、次のパラメータで実行されました ((XS FOV 寸法 61 x 41 mm (HxD)) (XS FOV 高解像度 90 kV / 4 - 12.5) mA / 6.1秒))。

   サンプルはランダム化ソフトウェア (Microsoft Office Excel、米国) を使用してランダム化され、ステージ 2 の所見を知らない 2 人の歯内療法医にランダムに割り当てられます。 OnDemand ソフトウェア (米国) を使用して DICOM 形式で CBCT スキャンを解釈およびセグメント化した後、特定された管の数が事前に確立された情報ガイドに記録されます。

   サンプルは患者のファイル番号に基づいてコード化されており、CBCT検査官がサンプルを特定できないようにコードは非公開であった。 すべての画像は断層撮影断面の分析で軸断面から解釈され、根管に沿った位置に関係なく、対応する放射線透過性の開口部によって管の数が特定されます。

2. 臨床段階: これは、検出力分析によって事前に決定された 35 人の患者が、ランダム化ソフトウェア (Microsoft Office Excel) を使用して 6 人の医師にランダムに割り当てられる臨床段階です。 その後、医師は歯科手術用顕微鏡 (ライカ M320D、倍率 16 倍、完全に統合された 4K カメラを使用) の下でアクセス形成を進めます。

   虫歯と修復物を除去するために、TR13 ダイヤモンド石 (マニ、日本) を使用してアクセスが行われます。

   トラフ加工は、超音波チップ (NSK E4 および E15D) 出力 3W を使用して行われます。

   洗浄は、濃度 2.5% の NAOCL (JK Dental Vision、エジプト) の次亜塩素酸ナトリウムを使用して行われます。

   ガッタパーチャは、M-pro 回転ファイルを使用して運河から削除されます。

   最初にオリフィスオープナーを使用して冠状ガッタパーチャを除去し、次に4%テーパーの黄色のファイルを使用して、次にアペックスロケーターで作業長を確認し、その後テーパーファイル25を使用して残りのガッタパーチャを除去します。

   DG16 歯内プローブ (Dentsply Sirona、ドイツ) を使用して、根管開口部の位置を特定します。

   診療所の PHD 監督者の確認後、患者ごとに 1 回の訪問で、見つかった開口部の数が事前に作成された情報ガイドに記録されます。 アクセスキャビティはライカ M320D DOM によって支援されます

3. 人工知能ステージ: このステージの実行は主任研究者によってのみ行われます。 CBCT 画像は、深層学習アルゴリズムと CBCT セグメンテーションを使用する畳み込みニューラル ネットワーク ソフトウェア (CNN) にアップロードされます。 ソフトウェアは見つけた運河の数を記録します。

使用されるソフトウェアは、U-net にインスピレーションを得た特定の構造を持つディープ畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を採用しています。 完全な CBCT スキャンはソフトウェアにアップロードされ、収集されたすべての画像が分析され、3D スキャン内の各歯が正確に位置特定されて評価されます。 このソフトウェアは、パターン認識と統計的予測を使用して、各歯の多数のスライスをセグメント化し、存在する状態や病変を判断します。 これは、ソフトウェアのトレーニングに使用された、以前に提供された写真を分析することによって実現されます。