歯科研究と実践における3DイメージングのためのAIの現在の応用、機会、限界

Current Applications, Opportunities, and Limitations of AI for 3D Imaging in Dental Research and Practice.

• Kuofeng Hung
• Andy Wai Kan Yeung
• Ray Tanaka
• Michael M Bornstein

抄録

歯科医学における3次元（3D）画像技術の利用の増加は、様々な臨床問題に対する人工知能（AI）システムの開発と利用を後押ししている。コーンビームコンピュータ断層撮影（CBCT）や口腔内/顔面スキャンは、自動診断、治療計画、治療結果の予測のための3次元画像ベースのAIシステムを開発するための画像データの潜在的なソースである。本レビューでは、口腔内・顔面スキャンだけでなく、歯顎顔面放射線学（DMFR）における3D画像化のためのAIの現在の開発と性能に焦点を当てています。DMFRにおいて、文献で提案されている機械学習ベースのアルゴリズムは、歯科・顎顔面疾患の自動診断、歯列矯正・顎顔面治療計画のための解剖学的ランドマークの局在化、画像品質の一般的な改善という3つの主要なアプリケーションに焦点を当てている。口腔内および顔面スキャンに基づくAIシステムを用いた歯の自動認識および顔面変形の診断は、今後ますます関心が高まる分野である可能性が高い。本レビューは、歯科医療従事者や医療に関心のある同僚に、歯科医療における3Dイメージング分野におけるAI開発の現在の動向を包括的に理解してもらうことを目的としている。

The increasing use of three-dimensional (3D) imaging techniques in dental medicine has boosted the development and use of artificial intelligence (AI) systems for various clinical problems. Cone beam computed tomography (CBCT) and intraoral/facial scans are potential sources of image data to develop 3D image-based AI systems for automated diagnosis, treatment planning, and prediction of treatment outcome. This review focuses on current developments and performance of AI for 3D imaging in dentomaxillofacial radiology (DMFR) as well as intraoral and facial scanning. In DMFR, machine learning-based algorithms proposed in the literature focus on three main applications, including automated diagnosis of dental and maxillofacial diseases, localization of anatomical landmarks for orthodontic and orthognathic treatment planning, and general improvement of image quality. Automatic recognition of teeth and diagnosis of facial deformations using AI systems based on intraoral and facial scanning will very likely be a field of increased interest in the future. The review is aimed at providing dental practitioners and interested colleagues in healthcare with a comprehensive understanding of the current trend of AI developments in the field of 3D imaging in dental medicine.