論文の概要: AI Techniques for Cone Beam Computed Tomography in Dentistry: Trends and
Practices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03025v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 16:45:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 13:55:21.475173
- Title: AI Techniques for Cone Beam Computed Tomography in Dentistry: Trends and
Practices
- Title（参考訳）: 歯科におけるコーンビームctのためのai技術:その動向と実践
- Authors: Saba Sarwar, Suraiya Jabin
- Abstract要約: コーンビームCT (CBCT) は, 各種口腔疾患の診断と治療計画において, 歯科治療において一般的な画像モダリティである。
本稿では,最近の歯科用CBCT画像診断におけるAIの動向と実践について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: コーンビームCT (CBCT) は, 歯, 顎骨, 周辺構造物の詳細な3次元画像を作成する能力を備えた, 各種口腔疾患の診断と治療計画のための歯科治療において, 一般的な画像モダリティである。
cbctイメージングは歯科医療における必須診断ツールである。
CBCTイメージングは、最新の人工知能(AI)技術の発展とともに、診断値、精度と効率の面で大幅に改善されている。
本稿では歯科用CBCT画像における最近のAIの動向と実践について述べる。
cbct画像を用いた病変の検出、咬合分類、頬骨厚の測定、歯、歯槽骨、下顎骨、ランドマーク、輪郭、咽頭気道の分類と分割にaiが用いられてきた。
主に機械学習アルゴリズム、ディープラーニングアルゴリズム、および超解像技術がこれらのタスクに使用される。
本稿では,歯科におけるCBCT画像の変換におけるAI技術の可能性に注目し,診断と治療計画の改善を図る。
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論じる。
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