人工智能设计的单颗牙齿假牙

目标：

1. 比较四种深度学习方法/算法在解释和学习 3D 模型特征方面的作用；
2. 将人工智能系统与上颌牙齿模型单独与上颌和下颌（拮抗）模型进行比较；
3. 比较由训练有素的 AI 和牙科技师设计的单牙假牙的咬合形态和 3D 位置。

方法：

首先，研究人员将收集 200 个上颌齿状牙齿模型作为训练模型。 AI 将通过以下深度学习方法/算法，使用 3D 生成对抗网络 (GAN) 学习单个牙齿与其余牙列之间的关系：

第 1 组）基于体素；第 2 组）基于视图；第 3 组）基于积分；和第 4 组）融合方法。 研究人员将收集另外 100 个上颌骨模型作为验证模型。 研究人员将在每个模型中拔掉一颗牙齿（作为对照）。 然后研究人员将评估这些深度学习算法，以预测单颗缺失牙齿的咬合形态和 3D 位置。

其次，研究人员将在 100 个验证模型中评估拮抗剂模型在预测单颗缺失牙的咬合形态和 3D 位置方面的必要性：

i) 组仅上颌模型和 ii) 组使用目标 (1) 中经过测试的深度学习算法的拮抗剂模型。

第三，研究人员将分析由以下人员设计的假牙的几何形态和 3D 位置：

a) 训练有素的人工智能系统； b) 物理模型上的牙科技师； c) 组使用 CAD 软件的牙科技师。 研究人员将在 100 个验证模型中将这些牙齿与相应的天然牙齿（对照）进行比较。

此外，研究人员将分析这些组中牙齿设计所需的时间作为次要结果。