人工知能ガイド型と手動によるCBCT計画の比較：即時インプラント埋入の場合 (AI)

このアームに無作為割り付けされた参加者は、抜歯と即時インプラント埋入の可能性がある場合の標準的な診断ワークアップの一部として、術前コーンビームCT（CBCT）画像検査を受けます。

CBCTデータセットは、事前に定義されロックされた人工知能（AI）ベースのセグメンテーションおよびソケット評価モデルを使用して処理されます。 AIシステムは、抜歯窩の解剖構造を自動的にセグメント化し、歯根間中隔の寸法を定量化し、研究プロトコルで確立された事前定義された解剖学的決定閾値に従って構造化された実施可能性評価を生成します。

標準化されたAI生成計画レポート（中隔測定値と実施可能性分類を含む）は、手術前に外科医に提供されます。 外科医は、このレポートを使用して術前計画と術中意思決定を導きます。

外科手術は、標準化された外科プロトコルに従って実施されます。 即時インプラント埋入が試みられます

介入は、抜歯窩のセグメンテーションと定量的な歯根間中隔評価のために設計された、完全自動化された深層学習ベースのCBCT解析パイプラインで構成されています。

AIシステムは、事前学習済みの畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを利用し、CBCTデータセット上で抜歯窩と周囲の歯槽構造のボクセルレベルセグメンテーションを実行します。 セグメンテーション後、モデルは標準化された参照レベルでの歯根間中隔幅や抜歯窩形態分類など、事前定義された解剖学的パラメータを自動的に定量化します。 これらの測定は、アルゴリズム的に定義された幾何学的ランドマークを使用して生成され、症例間で一貫した空間参照を保証します。

即時インプラント埋入の適応性は、AIから導出された定量的パラメータに適用される、事前に指定されたプロトコル定義の決定ルールを使用して判断されます。

このアームに無作為割り付けされた参加者は、抜歯後の即時インプラント埋入の可能性がある大臼歯抜歯の標準的な診断ワークフローの一環として、術前CBCT撮像を受けます。

CBCTデータセットは、経験豊富な放射線科医による従来の手動セグメンテーションおよび放射線学的評価を用いて評価されます。歯根間中隔の寸法および歯槽形態は、研究プロトコルで規定された事前定義された解剖学的基準に従って評価されます。即時インプラント埋入の実現可能性は、介入アームで適用されるのと同じ前向きに定義された判断閾値を用いて決定されます。

中隔の計測値および実現可能性の分類を含む標準化された手動計画レポートが、手術前に執刀外科医に提供されます。外科医はこのレポートを用いて、術前計画および術中の意思決定を導きます。

外科的処置は、同じ標準化された外科的プロトコルに従って実施されます。

対照介入は、手動セグメンテーションと術者主導の解剖学的評価を用いたCBCTデータセットの従来の放射線学的評価から構成されます。

CBCTスキャンは、経験豊富な口腔顎顔面放射線科医が標準的な画像解析ソフトウェアを用いて評価します。歯根間中隔の寸法は、解剖学的ランドマークの手動同定と、事前に定義された参照レベルでのソフトウェアベースのキャリパーを用いた測定により決定されます。ソケット形態分類は、視覚的解釈と研究プロトコルで指定された同じ事前定義解剖学的基準の適用に基づいて割り当てられます。

即時インプラント埋入の適応可能性は、手動で取得した測定値にプロトコル定義の決定閾値を適用することで決定されます。すべての測定値と分類は、執刀外科医に提供される構造化された計画報告書に文書化されます。

AI誘導介入とは異なり、このワークフローは手動のランドマーク同定と術者