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社论：人工智能助力精准医疗 - NSF-PAR
（CBCT），对 40 名术后头颈癌患者进行了训练。开发的 DCNN 在 Hounsfield 单位 (HU) 精度、图像对比度和 OAR 描绘精度方面提高了 CBCT。Jensen 等人使用 100 名前列腺癌患者队列证明，他们的新机器学习模型可用于快速估计癌症放射治疗中可行剂量目标的帕累托集，这可以直接加速治疗计划过程，并通过留出更多时间进行计划细化来间接提高最终计划质量。他们的模型通过利用优化优先级和输出初始化优于现有的机器学习技术。作为首次尝试，Mistro 等人已经证明知识模型可以有效地用作教学辅助工具，使缺乏经验的规划者在不到 2 天的时间内达到接近经验丰富的规划者的水平。拟议的辅导系统可以作为 AI 生态系统的重要组成部分，使临床医生能够有效、自信地使用基于知识的规划进行个性化放射治疗。基于 85 个训练案例和 15 个测试案例，Wang 等人展示了一种用于胰腺立体定向放射治疗 (SBRT) 规划的新型深度学习框架，该框架可以预测每个光束的通量图，从而绕过冗长的逆优化过程。在他们的工作中，Barua 等人证明了多元功能主成分分析 (MFPCA) 方法可用于表征接受辐射的下颌亚体积的时间轨迹。他们的工作表明，从放射治疗前后连续 CT 扫描中获得的放射组学特征的时间轨迹与放射治疗引起的下颌损伤相关，这可用于帮助早期治疗骨放射性坏死，这是口咽癌患者放射治疗的主要副作用。在一篇小型评论中，Luo 总结了目前用于预测宫颈癌结果的三种主要方法：统计模型、医学图像和机器学习，并讨论了使临床结果预测更准确、更可靠和更实用的一些挑战。
人工智能在...中的应用
研究了人工智能技术在颌面放射诊断领域的应用：高精度牙齿识别（95.8%；平均灵敏度0.987，准确度0.9945）、确定X 光片中的牙齿数量（非常高的准确度）、检测龋齿（良好的可重复性）、使用咬翼片诊断近端龋齿（结果有希望）、预测根面龋齿（优秀结果）、在全景牙科 X 光片上成功检测根尖病变、在 CBCT 图像和全景 X 光片上诊断根部垂直骨折（性能优异，准确度为 96.6%）、在全景牙科 X 光片上检测牙周骨质流失（结果与专家意见相似）。
评论 人工智能在牙科研究和实践中 3D 成像的当前应用、机会和局限性
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。
回顾人工智能在牙科研究和实践中 3D 成像的当前应用、机会和局限性
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。
AI驱动的物联网：改造口腔植入学中的诊断和治疗计划
好处•增强的诊断：AI算法可以分析CBCT扫描，口内图像和患者记录的复杂数据集，以提供对骨质质量，解剖结构和潜在并发症的更准确评估。•改进的治疗计划：AI驱动的工具可以根据个人的需求来帮助虚拟植入物放置，手术指南设计和个性化治疗计划。•连续监视：IoT [2]设备，例如智能植入物和可穿戴传感器，可以实时监视植入物稳定性，康复进度和特定于患者的因素，并在需要时及时进行干预。•预测性维护：AI算法可以分析物联网设备的数据，以预测潜在的植入物故障或并发症，从而积极地维护和预防性护理。•个性化治疗方法：AI和IoT促进了针对每个患者独特的解剖学，临床状况和生活方式量身定制的个性化治疗计划。•改善患者的预后：通过增强诊断，治疗计划和监测，AI和IoT可以提高植入物的成功率，减少并发症和更好的患者满意度。
人工智能在临床实践中的作用
机器能够学习的方法称为深度学习（DL），其中包括人工神经网络（ANN）和复杂的神经网络（CNN）。以下流动（图2和3）解释了人工智能中涉及的每个组件的作用。机器学习（ML）方法可以分为三种类型的学习，可以监督，无监督和加强。第一种类型用于分类或预测任务，而第二种类型的有助于实现数据隐藏模式。增强学习根据以前的学习版本最大化奖励。深度学习（DL）利用CNN可以自动从输入数据中提取相关信息，从而消除了对手动特征识别和提取的需求。dl在医学疾病诊断和个性化治疗建议中表现出了希望。例如，在正畸中，已经出现了基于AI的多模块化诊断系统，例如Diagnocat Ltd.，该系统使用CNN进行精确的牙科诊断。DL模型通过检测CBCT图像中的根尖细胞病变来帮助龋齿检测和牙髓受累，这可能有助于临床工作。2
人工智能在临床实践中的作用
机器学习的方法被称为深度学习 (DL)，包括人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN)。以下流程图（图 2 和图 3）解释了人工智能中每个组件的作用。机器学习 (ML) 方法可分为三种学习类型：监督学习、无监督学习和强化学习。第一种类型用于分类或预测任务，而第二种类型则有助于识别数据中隐藏的模式。强化学习基于先前的学习版本来最大化奖励。深度学习 (DL) 利用算法，利用 CNN 自动从输入数据中提取相关信息，从而无需手动识别和提取特征。DL 在医学疾病诊断和个性化治疗建议方面已显示出良好的前景。例如，在正畸领域，基于人工智能的多模块诊断系统已经出现，例如 Diagnocat Ltd.，它使用 CNN 进行精确的牙科诊断。深度学习模型可通过检测 CBCT 图像中的根尖病变来帮助检测龋齿和牙髓病，从而有助于临床工作流程。2
关于放射肿瘤学中使用人工智能（AI）的立场声明
AI 人工智能 ART 自适应放射治疗 BSH Bon Secours 医院 CBCT 锥形束计算机断层扫描 CRT 放化疗 CSO 中央统计局 CT 计算机断层扫描 CTV 临床靶区 CUH 科克大学医院 DoH 卫生部 EC 欧盟委员会 EHR 电子健康记录 EU 欧盟 GDPR 通用数据保护条例 HSE 卫生服务主管 IT 信息技术 MDT 多学科团队会议 ML 机器学习 MLC 机器学习编译 MRI 磁共振成像 NCCP 国家癌症控制计划 NCRI 爱尔兰国家癌症登记处 NCS 国家癌症战略 NMSC 非黑色素瘤皮肤癌 NPRO 国家放射肿瘤学计划 NSAI 爱尔兰国家标准局 OAR 危及器官 PET 正电子发射断层扫描 QA 质量保证 RO 放射肿瘤学家 RT 放射治疗 sCT 合成计算机断层扫描 SGRT 表面引导放射治疗 SLRON 圣卢克放射肿瘤网络 TPS 测试程序集 UPMC 匹兹堡大学医学中心
CS成像的系统要求8 Suite
1。Microsoft Word 2000-2010，Outlook或Outlook Express已安装和配置（不建议使用AOL Communicator）2。已安装和最新的防病毒软件（最佳性能可能需要一些配置：启发式和实时或办公时间扫描）3。高速互联网连接用于远程支持4。照片质量打印机和或带有透明度适配器的平床扫描仪建议使用5。备份和还原系统到位：我们建议您在可移动媒体上进行每晚备份，并将该媒体保存在防火安全的场外。6。建议使用服务器计算机上安装的关闭软件的不间断电源。7。请咨询有关您的图像服务器的RAID系统安装的合格IT专业人员。8。为大型PAN/CEPH和3D CBCT单元的采集PC是为这些单元构建的，不应安装或附加任何其他外围设备。项目包括扫描仪，打印机，RVG传感器和口服摄像头。9。为了使用3D查看器应用程序的最佳性能，最低推荐的视频卡是Nvidia Geforce 450GTS或更高。如果该或任何其他高质量的视频板无法使用，则可以用512MB Glide 1.2兼容的视频卡代替，并且性能降低。10。要安装Carestream牙科软件，需要完整的管理员权限，并能够在与Carestream支持的交互过程中提供管理员的凭据/特权。支持不维护管理员信息。
使用3D模型对不同电线材料进行体内定量评估的创新设备
正畸弓形材料在我们时代正在迅速变化。由于尚未找到理想的弓形线材料，因此评估包括工作范围在内的不同拱门的最有效特性及其对根部吸收的影响仍然是未满足的临床需求。不幸的是，大多数临床研究都缺乏对受试者和力量的标准化。先前未尝试针对不同正畸拱门的工作范围进行标准化的体内定量评估及其对根吸收的影响。这是第一个在标准化的口腔设计中定量比较和评估这些特性的研究。在这项工作中，将10个上门牙之一的一个样品随机选择，其中一个使用Cuniti电线接收25克式力的力，而控制侧则接收了与NITI相同数量的力。CBCT是在强制使用之前和之后进行的，以比较工作范围和根吸收。结果表明，组之间的工作范围有显着差异，该组偏向于Cuniti中的较大位移（p <0.05）。因此，这种新颖的方法可以为基于机械效应的标准测量值开辟新的途径，以实验正畸电线材料。，我们可以解决由于临床研究中缺乏标准化引起的正畸社区中目前存在的许多矛盾结果。因此，我们能够对两种临床有价值材料的工作范围进行可靠，准确的MEA验证。