接受服用抗凝剂或抗血小板药物的患者的治疗可能会引起人们对侵入性牙科手术后出血并发症的潜在风险的关注。抗凝华法蛋白,抗血小板剂阿司匹林和氯吡格雷已被广泛使用多年,大多数牙科医生将熟悉服用这些药物的患者的牙科护理指南。其他几种口服抗凝剂(DOACS或直接口服抗凝剂; 1个,即Apixaban,Dabigatran,Rivaroxaban和Edoxaban)和抗血小板药物(Prasugrel和Ticagrelor)自2008年以来已经在英国使用(尤其是他们的使用(尤其是DOAC),并且已经变得越来越常见。有限的证据在牙科背景下为服用这些较新药物的患者的治疗提供信息,导致对这些患者的适当治疗的建议差异。也缺乏治疗牙科患者服用较不常见的可注射的低分子量肝素(LMWH)的建议。
潜力。在印度,18-60 岁年龄组中有 70% 的人使用手机,而 13 亿印度人中有 87% 可以使用互联网。包括医生和科学家在内的许多人还不熟悉人工智能的概念和真正潜力,以及它对我们的个人生活和职业生活的影响。过去几年,人工智能程序在医疗行业的临床应用越来越受欢迎,其在牙科领域的潜在应用也需要适当关注。人工智能程序在牙科领域的应用非常有趣,特别是在放射学领域,人工智能可以成为新手牙科医生的福音。人工智能程序可以帮助追踪头颅测量标志;检测龋齿、牙槽骨丢失和根尖周病变;下齿槽神经的自动分割;面部生长分析和其他类似任务。 4 有研究报告称,人工智能在口腔癌和颈部淋巴结转移的早期筛查以及各种颌面部疾病的诊断和治疗规划中的应用
摘要:三维 (3D) 成像技术在牙科医学中的应用日益广泛,推动了人工智能 (AI) 系统在各种临床问题中的开发和使用。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 和口内/面部扫描是开发基于 3D 图像的 AI 系统的潜在图像数据来源,用于自动诊断、治疗计划和预测治疗结果。本综述重点介绍 AI 在牙颌面放射学 (DMFR) 以及口内和面部扫描中的 3D 成像的最新发展和性能。在 DMFR 中,文献中提出的基于机器学习的算法主要关注三个应用,包括牙科和颌面疾病的自动诊断、正畸和正颌治疗计划的解剖标志定位以及图像质量的总体改善。使用基于口内和面部扫描的人工智能系统自动识别牙齿和诊断面部变形很可能成为未来越来越受关注的领域。本综述旨在让牙科医生和对医疗保健感兴趣的同事全面了解牙科医学 3D 成像领域人工智能发展的当前趋势。
摘要:三维 (3D) 成像技术在牙科医学中的应用日益广泛,推动了人工智能 (AI) 系统在各种临床问题中的开发和使用。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 和口内/面部扫描是开发基于 3D 图像的 AI 系统的潜在图像数据来源,用于自动诊断、治疗计划和预测治疗结果。本综述重点介绍牙颌面放射学 (DMFR) 以及口内和面部扫描中 3D 成像 AI 的当前发展和性能。在 DMFR 中,文献中提出的基于机器学习的算法主要关注三个应用,包括牙科和颌面疾病的自动诊断、正畸和正颌治疗计划的解剖标志定位以及图像质量的总体改善。使用基于口内和面部扫描的人工智能系统自动识别牙齿和诊断面部变形很可能成为未来越来越受关注的领域。本综述旨在让牙科医生和对医疗保健感兴趣的同事全面了解牙科医学 3D 成像领域人工智能发展的当前趋势。
牙科 Paul Vincent Nichols 医生 男 活跃 2020/08/07 - 2023/08/06 702 套房,7 楼,135 Macquarie Street,Sydney,NSW,2000 核心 2023/08/01 - 2026/07/31 牙科 耳鼻喉科 面部损伤 牙科 Mark Morrin 医生 男 活跃 2020/06/23 - 2023/06/22 一楼,196 Hunter Street,Newcastle,NSW,2300 核心 2023/06/15 - 2026/06/14 牙科 牙科 Michelle Rice 医生 女 活跃 2020/09/01 - 2023/08/31 80 March Street,Richmond,NSW,2753 核心Dominic Augustine Aouad 男 活跃 2023/03/14 - 2026/03/13 新南威尔士州 Pymble 市 Bridge 街 20 号 3 号楼底楼 304 室 牙科医生 Aurelius Adrian Vertoudakis 男 活跃 2023/08/10 - 2026/08/09 新南威尔士州 Sydney 市 Macquarie 街 195 号 2 楼 2000 核心
I. 引言 根管预备是根管治疗中最重要的阶段之一。为了成功治疗,应从根管系统中清除坏死组织、微生物和牙本质碎屑。根管治疗开始后出现的任何程度的疼痛都称为术后疼痛。[1] 根据一项关于根管治疗牙齿疼痛患病率和严重程度的综合研究,术后 24 小时内疼痛的发生率为 40%,7 天后下降到 11%。[2,3] 清洁和塑形的目的是清除根管内的内容物并使空间适合填封。不幸的是,术后疼痛仍然是根管治疗后经常出现的一种不愉快的感觉。许多临床研究发现,术后疼痛的强度范围为 25% 至 40%。[4,5] 研究发现,术前有症状的牙齿比无症状的牙齿术后疼痛的患病率更高。[6] 由于根管充填后的不适是一个主要问题,因此在一次就诊中治疗有症状的不可逆性牙髓炎患者具有挑战性。尽管根管充填后不适持续时间很短,但患病率很高,这让患者和牙科医生都感到沮丧,尤其是在治疗前牙齿没有任何症状的情况下。公众普遍认为,单次根管治疗会增加术后疼痛、不适和发作。许多研究表明,
探索人工智能在牙科领域的伦理和隐私影响 Meshal Muhammad Naeem 博士 牙周病学系讲师,Ishrat ul ebad Khan 博士口腔健康科学研究所 陶氏健康科学大学 电子邮件:meshal.butt@duhs.edu.pk Huma Sarwar 博士 牙科手术系高级注册官,Ishrat ul ebad Khan 博士口腔健康科学研究所 陶氏健康科学大学 电子邮件:huma.sarwar@duhs.edu.pk Muhammad Talha Hassan 硕士口腔病理学(学者) 拉合尔高等大学 电子邮件:drtalhahassan92@gmail.com Nazam Matloob Balouch 博士 牙科医生,示范员 沙希达伊斯兰牙科学院 木尔坦 电子邮件:Nambaloch@gmail.com Satinder Pal Singh 博士 牙科学士(TMDC-RC,印度)、全球卫生管理硕士(费尔里·狄金森大学,加拿大温哥华)、全科牙医(印度旁遮普省 Trusmiles 牙科诊所 电子邮件:dilbagkamal@gmail.com Pooja Devi Essrani 博士 全科牙医,卡拉奇南市医院牙科诊所 电子邮件:poojaessrani@hotmail.com Paras Rajper 博士 全科牙医,卡拉奇南市医院牙科诊所 电子邮件:parasrajper@hotmail.com
摘要:所提出的人工智能 (AI) 工具的目的是自动分割全景 X 光片上的下颌磨牙并提取磨牙方向,以预测第三磨牙的萌出潜力。总共使用 838 张全景 X 光片进行网络的训练 (n = 588) 和验证 (n = 250)。具有 ResNet-101 主干的全卷积神经网络联合预测了磨牙分割图和方向线估计值,然后通过对分割轮廓的近中和远中侧进行回归迭代细化。准确度被量化为与人类参考测量值相比的正确角度 (具有预定义的误差间隔) 的分数。使用 Bland-Altman 图直观地评估网络和参考测量值之间的性能差异。自动磨牙分割的定量分析导致平均 IoU 约为 90%。第一和第二磨牙的平均 Hausdor ffi 距离最小。网络角度测量的准确度达到 79.7% [ − 2.5 ◦ ; 2.5 ◦ ] 和 98.1% [ − 5 ◦ ; 5 ◦ ],同时临床上显著减少了 53% 以上的用户时间。总之,本研究验证了一种独特的新型 AI 驱动工具,可快速、准确、一致地自动测量全景 X 光片上的磨牙角度。为牙科医生提供精确的 AI 工具将促进和优化牙科护理,并协同提高诊断准确性。
伊巴丹大学,伊巴丹,尼日利亚伊巴丹抽象草药越来越流行,但传统/草药医生的最典型主张与革兰氏阳性细菌,葡萄球菌,葡萄球菌,被描述为一种致命的性传播疾病,表现为可享受的疾病和其他症状的形式;伴随着不孕,性功能障碍和阳ot的作用。他们进一步吹嘘自己是唯一拥有葡萄球菌性传播祸害的疗法(草药)的人。在没有区分表型分类工具,葡萄球菌和念珠菌属的情况下。可能会彼此混淆。但是,葡萄球菌是一种细菌,而不是感染。因此,传统医生的夸耀必须有更多的能力治愈最初不是感染的感染。总的来说,常识是念珠菌或念珠菌病很可能是误诊性传播的葡萄球菌疾病,这是人类临床健康的重要问题。关键词:念珠菌,念珠菌,临床传染病,性传播感染,葡萄球菌引言1草药在全球越来越流行,尤其是在撒哈拉以南非洲的几个国家(David,1997年; Orisatoki和Oguntibeju,2010年))。随着草药药物的日益普及,尼日利亚政府颁布了医学和牙科医生(修订)法令号78,1992年9月30日,将天然药物(传统医学和替代医学)与东正教并排放置。,但从那以后,尼日利亚传统/草药医生成为传统和替代医学的直言不讳的拥护者,无与伦比的数量增加了
摘要 在全球范围内,人工智能 (AI) 是快速发展的技术领域的一项进步。它是数字科学的一项突破,解决了当前存在的几个复杂难题。可用的元知识的元分析可以在很短的时间内用一种易懂的语言简化。因此,人工智能可能在法医牙科 (FO) 中发挥重要作用。FO 涉及在刑事或民事诉讼中对牙科证据的检查、评估、管理和呈现,所有这些都是为了司法利益。它是法医科学的重要组成部分,在识别活着或死去的个人方面发挥着根本作用。在获取、分析和报告证据方面,数字取证已经有效可靠地取代了传统的法医调查。数字法医调查的应用在大规模灾难、个人身份识别、年龄估计以及与其他法医牙医的交流中非常有用。各种利益相关者可能能够为法医牙科中广泛有效地使用人工智能做出贡献,包括全科牙科医生、牙科放射科医生、法医牙医、全科病理学家、口腔病理学家、生物医学工程师、数据科学家和政府法定机构。因此,本文的目的是尝试概述各种利益相关者在未来将人工智能应用于法医牙科中可能发挥的作用。