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正畸智能托槽的未来一瞥
支架。................................................................................................................ 12
评估壳聚糖和二氧化钛纳米颗粒与正畸
背景和目标：通常用于键合的正畸粘合剂可以显着增强细菌生物膜。纳米颗粒具有强大的抗菌特性，而不会损害键强度。因此，本研究的目的是评估壳聚糖和TiO2 NP与正畸底漆对剪切键强度混合的影响。材料和方法：对于这项系统的综述和荟萃分析研究，搜索了Medline（PubMed和Ovid），Science和Scopus等国际数据库，直到2024年10月使用与研究目标相关的关键字。Stata/MP。V17软件用于分析数据。结果：本研究包括十二项体外研究，总样本量为684个人类前美磨牙。SBS得分的平均差异在1％至5％的Chitosan NPS组和对照组之间为-1.11 MPa（MD，-1.11 MPA； 95％CI，-2.27，0.04; P = 0.16）和5.08 MPA（MD，-5.08 MPA; -5.08 MPA; 95％CI; 95％CI，-7.80，-7.80，-7.80，-7.80，-7.80; p.55; p.55; p.55; p.55; p.55; p;比较了1％TiO2 NPS组和对照组之间的平均SBS差异（MD，-0.43 MPA； 95％CI，-0.99，0.12; P = 0.13）。
正畸诊断和治疗计划中的人工智能 - 概述
正畸诊断是一个综合过程，它结合了面部和咬合结构以及患者要求的大量数据。正因为如此，很难想象人工智能 (AI) 是否会完全取代目前的传统诊断程序。然而，机器学习和人工智能的新发展已被用于自动进行头颅测量追踪和模型分析的图像识别，并显示出相当高的可靠性。基于集体经验和研究结果，正畸诊断在自动化方面取得了一些进展。本综述的目的是提供有关人工智能模型的范围和有效性的信息，这些模型已广泛应用于正畸诊断、治疗计划和预后预测。
正畸学中的人工智能：批判性评论
虽然正畸领域对人工智能 (AI) 和机器学习等高级数据分析方法的兴趣正在上升，但监管部门批准的使用 AI 的应用数量落后于出版物数量 (图1A)。截至 2023 年 7 月，美国食品药品监督管理局 (FDA) 已批准 676 种支持 AI 和机器学习的医疗设备，其中略高于 1% 与牙科有关：6 种牙科放射学和 1 种正畸学 (CEREC Ortho Software；Dentsply Sirona) (食品和药物管理局 2023) (图1B)。然而，大量的范围界定审查为 AI 在正畸学中的应用描绘了积极的前景。其中提出的用例是多方面的且前景广阔：AI 可以帮助正畸医生评估临床图像（例如，在头颅侧位片中检测标志），提供决策支持（正畸拔牙的需要、正颌手术的需要、结果预测等）并部分减轻日常任务的负担（文档、远程随访）（刘等人2023）。本评论的第一部分旨在评估正畸 AI 领域的热门话题。此外，还介绍了多模态学习或大型语言模型 (LLM) 等最新技术机会，并讨论了它们对正畸的影响。本评论的第二部分重点介绍了需要加以关注的局限性、风险和挑战
人工智能在正畸学中的应用综述
人工智能由麦卡锡于 1956 年提出，可以描述为非生物的行为，它具有感知复杂环境、学习并做出相应反应的能力（Nilsson and Nilsson，1998）。人工智能不一定模仿人类大脑，而是一种具有自己一套规则的解决问题的工具。已经进行了研究以利用人工智能实现类似人类的行为，并且发现计算机在许多参数上都超过了人类的结果（Faber 等人，2019 年）。人工智能技术已广泛应用于从鉴别诊断和放射线解释到牙科领域的修复治疗（Khanna，2010 年）。市场上有使用人工智能收集和存储患者数据的牙科管理软件。在这方面，人工智能可用于生成易于访问的完整详细虚拟数据库。交互式和语音识别界面可帮助牙科临床医生轻松完成一些复杂的任务。具有人工智能技术的软件可以记录必要的数据，并比人类更快、更有效地将其传输给临床医生 (Kannan, 2017)。凭借其独特的学习能力，人工智能可以接受训练来执行不同的任务。它
产品目录第 15 卷 - G&H® 正畸学
粘合用品 矫正器支持产品 ................................................................................................................101 Reliance 粘合产品 ......................................................................................................101-107 混合头和刷子 ................................................................................................................105 混合垫、凹槽、Dappen 盘 ................................................................................................107 唾液引流器/口腔吸引器 ......................................................................................................108 牵开器 ................................................................................................................................109 SmartBond® 湿地粘合胶 .............................................................................................110 固化灯 (LEDEX™) .............................................................................................................111 Mini-Mold™ 套件和咬合缓冲器 .............................................................................................112 口外和精加工纤维增强复合材料、舌侧固位 .............................................................................................113 Neosmile™ 牙齿定位器 .............................................................................................................114 前伸面罩 .............................................................................................................................115 面弓和唇垫...........................................................................................116 颈垫、耳机
正畸学院 2023-2025 年战略计划
2025 • 在第一批学生毕业后评估为期 24 个月的综合 MSD/证书课程 • 审查为临床 ABO 考试做准备的课程 • 推出新的学术网页 • 审查 ABO 笔试课程 • 增加研究提交以发表 • 继续 ABO 笔试成功 • 增加教职员工和住院医生的社区服务参与度
正畸学中的机器学习：挑战与前景
人工智能 (AI) 应用显著改善了我们的日常生活质量。过去十年见证了牙科领域新兴应用的出现。人工智能，尤其是机器学习 (ML)，由于其强大的图像处理和决策支持系统能力，有望在未来在正畸领域得到广泛应用。我们对 ML 在正畸程序中的应用的最新研究进行了全面的文献综述，包括诊断、决策和治疗。机器学习模型在标志识别、骨骼分类、骨龄预测和牙齿分割方面的表现与人类相似甚至更高。同时，与人类专家相比，ML 算法在正畸决策程序和治疗效果评估中具有高度的一致性和稳定性。然而，目前对 ML 的研究提出了关于其可解释性和数据集样本可靠性的重要问题。因此，需要正畸专业人员和技术人员之间进行更多的合作，以实现 AI 与临床之间的良性共生。
机器学习完全自动化的正畸照片分析
简介：颅面人体测量比在牙科，颌面外科，发育研究和整形外科等科学中非常有用。分析面部照片的手动方法需要大量时间和精度。这项研究的目的是引入一种应用工具，该工具完全自动化面部照片的分析并将其与手动方法进行比较。材料和方法：在这项横断面研究中，数据库由395张个人资料照片，271张微笑的额叶照片和346张额叶照片组成。使用具有里程碑意义的两阶段完全卷积网络体系结构。在测量8个变量的测量中比较了两种手动和自动分析方法，包括颊走廊空间，中间的高度与面部下部的高度的比率，总面部凸角，面部凸角，鼻腔侧面角度，刺激性角度，刺激性角度和鼻孔角度。使用配对t检验和类内相关系数（ICC）评估两种方法之间的一致性。p <0.05的值被认为是显着的。结果：对于总面部凸度（p = 0.005），鼻叶（p = 0.001）和鼻labial（p = 0.02）角，两种方法之间的差异很大。然而，两种面部凸，刺，鼻孔，鼻孔，颊走廊空间的两种方法之间没有发现显着差异，并且中间的高度与面部下部的高度之比没有两种方法之间的显着差异。除了鼻角角外，所有变量的ICC大于0.69。对于大多数测量变量，自动方法的准确性与手动方法相似。结论：机器学习有可能用于临床软组织分析。它提供了在大图像数据集上执行可靠且可重复分析的能力。关键字：正畸，面部，摄影，机器学习引用了本文：Soleiman Mezerji M，Sheikhzadeh S，Mirzaie M，Gholinia H.通过机器学习完全自动化的正畸照片分析。caspian j dent res 2023; 12：70-81。©作者。出版商：Babol医学科学大学