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World File Search System第三磨牙
对羊群进行排序：从孤立的第三磨牙和下颌骨的定量鉴定，通过几何形态图
Marine Jeanjean，Ashleigh Haruda，Lenny Salvagno，Renate Schafberg，Silvia Valenzuela-Lamas等。对羊群进行排序：通过几何形态计量学从孤立的第三磨牙和下颌骨对绵羊和山羊的定量鉴定。考古科学杂志，2022，141，pp.105580。10.1016/j.jas.2022.105580。HAL-04873072
预防和治疗第三磨牙手术中的感觉异常症Cecíliade Oliveira costa amorim 1; Ana Paula Granja Scarabel Nogueira Bella 2
去除下磨牙是一种常见的牙科手术，但可能具有较低的牙槽神经（NAI）异常等并发症。详细的术前评估对于降低风险至关重要，尤其是在摩尔根和下颌骨之间的接近情况下。研究强调了成像考试的重要性，例如计算机断层扫描（CT）和全景X光片，以识别诸如下颌通道线的根变暗，偏差或中断等风险标志以及根部变窄。解剖学知识至关重要，因为下颌管的变化会增加风险。适当的手术技术，例如准确的切口和冷藏切割器，有助于防止神经损伤。异常恢复根据病变的严重程度而变化，在光病例中，自发再生率很高。补充疗法，例如低功率激光和维生素补充剂，可以加速恢复。最后，外科医生的经验，仔细的计划和术后随访对手术的成功并最大程度地减少并发症是决定性的。
Azim SA 等。上颌第三磨牙倒置阻生
引言：第三磨牙在口腔中常受到影响，上颌区域罕见倒置阻生病例。这种罕见情况在诊断、治疗计划和外科手术方面带来了独特的挑战，并可能引发鼻窦炎或感染等并发症。目前的文献强调了保守治疗和外科手术之间存在分歧，缺乏全面的指南，并探索了人工智能辅助工具的作用。本研究通过评估人工智能工具（尤其是 ChatGPT）与口腔颌面外科人类专家的诊断准确性来弥补这一差距。鉴于人工智能在医学领域日益增长的作用，本研究旨在深入了解人工智能在增强罕见病例诊断和治疗计划方面的潜力，并强调人工智能系统与医疗专业人员之间的协作。目标：• 评估人工智能工具（ChatGPT）与人工生成的（专家 OMFS）诊断在牙科病例中的诊断准确性。• 评估人工智能辅助治疗计划与牙科专业人员生成的治疗计划的效率和可靠性。• 比较所用付费和非付费人工智能程序的性能和功能。材料与方法：本研究以 Thumbay 牙科医院一名 59 岁女性的特殊病例为中心，该女性存在与牙桥缺陷和高血压病史有关的问题。正畸全景片显示上颌第三磨牙倒置阻生（图 1）。患者并未因这种阻生而表现出任何直接症状。为了进行完整的假体康复和学术研究，对患者进行了锥形 CT 扫描以进行详细分析（图 2）。所有可用数据，包括病史、临床检查和 X 光片结果，都提供给专家和 AI 工具（ChatGPT 版本 3 和 ChatGPT 版本 4），以便对这例不寻常的阻生第三磨牙病例进行诊断和治疗计划。数据收集包括临床检查、影像学检查和 AI 输出，重点关注
o r i g i n a l r e s a a r c h c h定量和定性相关性与使用锥形梁的第三磨牙的危险因素的定性相关性
背景：舌板厚度，密度和与牙齿的接近性与第三摩尔提取相关的各种并发症的风险因素联系在一起。目前的研究旨在使用锥形束计算机断层扫描评估下颌第三摩尔区域的舌板厚度和密度，并估算其与影响的类型和水平，根，年龄和性别作为风险因素方法的相关性：这是对648 Mandibular第三细胞的CBCT图像的回顾性研究。评估了三种不同根部水平的舌板厚度 - 颈椎，中根和顶点以及牙齿的位置，根数，舌板的密度，年龄和性别的密度。测量是在Invivo 5-Anatoge软件上完成的。分类变量的统计比较是通过卡方检验进行的，Fisher的精确测试，使用二项式逻辑回归进行单变量和多变量分析。结果：颈椎，根和顶点处的第三磨牙的舌板厚度为1.28 mm，1.42 mm和.01 mm（平均）。在21-30岁的年龄组中，在根根（P值= 0.01）和Apex（p值= 0.05）的受试者比例明显更高。舌骨密度与中根处的舌板的厚度显着相关。在中间水平的较薄的舌板比例明显较高，与位于中位置的第三磨牙相关（p值= 0.002）。结论：我们的研究表明，舌板厚度与年龄，角度和根部数量有很强的关联。对这些危险因素的了解在第三磨牙影响的管理过程中必须是必不可少的。关键字：舌板，第三磨牙，骨密度，下颌骨，锥形梁计算机层造影
文章人工智能 (AI) 驱动的磨牙角度测量可预测全景 X 光片上的第三磨牙萌出
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。