To compare the reliability of cephalometric landmark identification by an automated tracing software based on convolutional neural networks to human tracers. Sixty Incisal Edge (U1 Tip), Upper ...
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1761722722001127
Comparaison de la technologie de traçage céphalométrique entièrement automatisée d'AudaxCeph® à une approche semi-automatisée par des examinateurs humains
Sommaire
Objectif
Comparer la fiabilité de l'identification des points de repère céphalométriques par un logiciel de traçage automatisé basé sur des réseaux de neurones convolutifs aux traceurs humains.
Introduction (extraits)
La première tentative d'automatisation complète des tracés céphalométriques a été faite par Cohen en 1984 [8]. Depuis lors, de nombreuses approches ont été développées pour automatiser la sélection de points de repère et peuvent être classées en quatre grandes catégories : (1) filtrage d'images plus recherche de points de repère basée sur les connaissances ; (2) approches basées sur des modèles ; (3) approches informatiques douces; et (4) approches hybrides [9]. La recherche sur la précision des logiciels céphalométriques entièrement automatisés est incohérente. Anuwongnukroh et al. ont étudié un programme d'analyse céphalométrique entièrement automatique (Carestream Dental, version 6.14) et ont constaté que l'analyse entièrement automatique n'était pas aussi fiable que l'analyse manuelle en raison d'erreurs dans les repères des structures bilatérales, telles que Porion et les molaires [9]. De même, Leonardi et al. ont réalisé une revue systémique des techniques utilisées pour le repérage automatique des céphalogrammes [10]. Dans leur revue, les auteurs ont constaté que les erreurs de détection automatisée des points de repère étaient supérieures à celles du placement manuel et que les tracés céphalométriques tracés automatiquement n'étaient pas suffisamment précis pour une utilisation clinique [10].
Avec les recherches contradictoires disponibles sur la précision du logiciel de traçage céphalométrique entièrement automatisé, les orthodontistes doivent être prudents lorsqu'ils utilisent ce logiciel en clinique pour le diagnostic et la planification du traitement. L'avantage d'un logiciel de traçage entièrement automatique est que les orthodontistes gagnent du temps en n'ayant pas à marquer de points de repère sur chaque céphalogramme pour chaque patient, c'est pourquoi la recherche sur ces logiciels doit être élargie pour finalement donner aux orthodontistes la confiance nécessaire pour les utiliser cliniquement. AudaxCeph® est une société proposant un logiciel de traçage céphalométrique entièrement automatisé à usage clinique. Ces logiciels utilisent l'intelligence artificielle basée sur des techniques d'apprentissage en profondeur, ou des réseaux de neurones convolutifs, pour l'identification de points de repère. Une revue systématique et une méta-analyse ont montré que l'apprentissage en profondeur avait une grande précision pour localiser les repères céphalométriques [14]. Bien que l'apprentissage en profondeur se révèle précis, des recherches doivent montrer la précision et la fiabilité de ce logiciel particulier par rapport au placement manuel des points de repère pour que les orthodontistes l'utilisent en toute confiance dans leurs pratiques. Ainsi, le but de cette étude est de tester la similitude de l'identification des repères par le dernier logiciel AudaxCeph® (version 6.3.11.4346) par rapport à l'identification manuelle des repères par des orthodontistes certifiés sur le même logiciel.
conclusion
Les résultats de cette étude ont révélé que le logiciel de traçage céphalométrique automatisé d'AudaxCeph® est un bon outil d'appoint à utiliser lors du diagnostic et de la planification du traitement des cas d'orthodontie. En moyenne, l'intelligence artificielle n'est pas différente des orthodontistes traçant manuellement des céphalogrammes, sauf dans la dimension Y de Porion. Si les cliniciens décident d'utiliser ce logiciel, ils doivent porter une attention particulière à l'endroit où le logiciel place les points généralement peu fiables, tels que Porion, Orbitale, U1 apex...
Financement
cette recherche n'a reçu aucune subvention spécifique de la part d'organismes de financement des secteurs public, commercial ou associatif...
Déclaration d'intérêt
les auteurs déclarent n'avoir aucun intérêt concurrent...
Remerciements
les auteurs remercient Peter Kobal, PDG d'AudaxCeph®, d'avoir fait don du logiciel, de nous avoir formé et d'avoir créé l'analyse personnalisée utilisée dans cette étude. Les auteurs remercient également les Drs. Glenn Dubroc et Hector Maldonado (opérateurs A et B) et Zezhang Wen, PhD, pour son aide dans l'analyse statistique...