인공 지능 기반 대 수동 CBCT 계획을 이용한 즉시 임플란트 식립 (AI)

이 군에 무작위 배정된 참가자들은 구치 발치 및 가능한 즉시 임플란트 식립을 위한 표준 진단 작업의 일환으로 수술 전 원뿔형빔 컴퓨터단층촬영(CBCT) 영상을 촬영하게 됩니다.

CBCT 데이터 세트는 사전에 지정되고 고정된 인공지능(AI) 기반 분할 및 소켓 평가 모델을 사용하여 처리됩니다. AI 시스템은 발치 소켓 해부학 구조를 자동으로 분할하고, 치근간 격막 크기를 정량화하며, 연구 프로토콜에 확립된 사전 정의된 해부학적 결정 임계값에 따라 구조화된 타당성 평가를 생성합니다.

격막 측정값과 타당성 분류를 포함한 표준화된 AI 생성 계획 보고서가 수술 전에 수술 의사에게 제공됩니다. 수술 의사는 이 보고서를 사용하여 수술 전 계획 및 수술 중 의사 결정을 안내하게 됩니다.

수술 절차는 표준화된 수술 프로토콜에 따라 수행됩니다. 즉시 임플란트 식립이 시도됩니다.

이 중재는 발치와 상처 치유를 위한 정량적인 치근간 격막 평가를 위해 설계된 완전 자동화된 딥러닝 기반 CBCT 분석 파이프라인으로 구성됩니다.

AI 시스템은 사전 훈련된 합성곱 신경망 아키텍처를 활용하여 CBCT 데이터셋에서 발치 상처 및 주변 치조 구조물의 복셀 수준 분할을 수행합니다. 분할 후, 모델은 표준화된 참조 수준에서의 치근간 격막 너비와 상처 형태 분류를 포함한 사전 정의된 해부학적 매개변수를 자동으로 정량화합니다. 이러한 측정은 알고리즘적으로 정의된 기하학적 랜드마크를 사용하여 생성되며, 사례 간 일관된 공간 참조를 보장합니다.

즉시 임플란트 식립의 타당성은 AI에서 도출된 정량적 매개변수에 적용된 사전 지정된 프로토콜 정의 결정 규칙을 사용하여 결정됩니다.

이 군에 무작위 배정된 참가자는 구치 발치 및 잠재적 즉시 임플란트 식립을 위한 표준 진단 작업의 일환으로 술전 CBCT 영상을 촬영합니다.

CBCT 데이터 세트는 숙련된 방사선 전문의가 수행한 기존 수동 분할 및 방사선학적 평가를 사용하여 평가됩니다. 치근간 격막 치수 및 소켓 형태는 연구 프로토콜에 명시된 사전 정의된 해부학적 기준에 따라 평가됩니다. 즉시 임플란트 식립의 타당성은 중재군에 적용된 동일한 전향적 정의 결정 임계값을 사용하여 결정됩니다.

격막 측정 및 타당성 분류를 포함한 표준화된 수동 계획 보고서가 수술 전 외과 의사에게 제공됩니다. 외과 의사는 이 보고서를 사용하여 술전 계획 및 술중 의사 결정을 안내합니다.

수술 절차는 동일한 표준화된 수술 프로토콜에 따라 수행됩니다.

대조군 중재는 수동 분할과 조작자 주도의 해부학적 평가를 사용한 CBCT 데이터 세트의 전통적인 방사선학적 평가로 구성됩니다.

CBCT 스캔은 표준 영상 소프트웨어를 사용하여 경험 많은 구강악안면 방사선 전문의가 검토합니다. 치근간 격막 치수는 해부학적 랜드마크의 수동 식별과 사전 정의된 참조 수준에서 소프트웨어 기반 캘리퍼스를 사용한 측정을 통해 결정됩니다. 치조와 형태 분류는 시각적 해석과 연구 프로토콜에 명시된 동일한 사전 정의된 해부학적 기준의 적용을 기반으로 할당됩니다.

즉시 임플란트 식립의 타당성은 수동으로 얻은 측정값에 프로토콜에서 정의한 결정 임계값을 적용하여 결정됩니다. 모든 측정값과 분류는 수술 외과의에게 제공되는 구조화된 계획 보고서에 문서화됩니다.

AI 주도 중재와 달리, 이 워크플로우는 수동 랜드마크 식별과 조작자에 의존합니다.