AI Techniques for Cone Beam Computed Tomography in Dentistry: Trends and Practices

要約

コーンビーム コンピュータ断層撮影 (CBCT) は、歯、顎の骨、周囲の構造の詳細な 3 次元画像を生成する機能を備え、さまざまな口腔疾患の診断と治療計画を行うための歯科分野で人気の画像診断装置です。
CBCT イメージングは​​歯科において不可欠な診断ツールとして浮上しています。
CBCT イメージングは​​、人工知能 (AI) 技術の最新の開発により、診断価値だけでなく、精度と効率の点でも大幅に向上しました。
この論文では、歯科 CBCT イメージングにおける最近の AI の傾向と実践について概説します。
AI は、CBCT 画像を使用した病変の検出、不正咬合の分類、頬骨の厚さの測定、歯、歯槽骨、下顎骨、ランドマーク、輪郭、咽頭気道の分類とセグメント化に使用されています。
これらのタスクには、主に機械学習アルゴリズム、深層学習アルゴリズム、超解像技術が使用されます。
このレビューは、歯科における CBCT 画像を変革する AI 技術の可能性に焦点を当てており、これにより診断と治療計画の両方が改善されます。
最後に、歯科および CBCT 画像における人工知能の課題と限界について説明します。

要約(オリジナル)

Cone-beam computed tomography (CBCT) is a popular imaging modality in dentistry for diagnosing and planning treatment for a variety of oral diseases with the ability to produce detailed, three-dimensional images of the teeth, jawbones, and surrounding structures. CBCT imaging has emerged as an essential diagnostic tool in dentistry. CBCT imaging has seen significant improvements in terms of its diagnostic value, as well as its accuracy and efficiency, with the most recent development of artificial intelligence (AI) techniques. This paper reviews recent AI trends and practices in dental CBCT imaging. AI has been used for lesion detection, malocclusion classification, measurement of buccal bone thickness, and classification and segmentation of teeth, alveolar bones, mandibles, landmarks, contours, and pharyngeal airways using CBCT images. Mainly machine learning algorithms, deep learning algorithms, and super-resolution techniques are used for these tasks. This review focuses on the potential of AI techniques to transform CBCT imaging in dentistry, which would improve both diagnosis and treatment planning. Finally, we discuss the challenges and limitations of artificial intelligence in dentistry and CBCT imaging.

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