数字化口腔种植中CBCT 影像智能分析方法的研究进展  

作　　者：凌莉[1] 陈敏红 黄泽伦 

机构地区：[1]中山大学附属第七医院口腔科,广东深圳518107 [2]广东省第二人民医院口腔科,广东广州510317

出　　处：《现代医用影像学》2024年第12期2373-2376,共4页Modern Medical Imageology

摘　　要：以深度学习为代表的人工智能技术在数字化口腔种植领域展现出巨大的应用潜力。本文综述了人工智能在CBCT影像智能分析方面的最新研究进展,主要集中在以下几个方面:首先,通过深度学习算法实现了对CBCT影像中牙齿、牙槽骨、下颌管、上颌窦等重要解剖结构的自动分割与三维重建,为后续的虚拟种植过程奠定基础。其次,通过将CBCT数据与数字化口内扫描数据融合,已能自动生成种植体的理想位置以及修复体的最优形状,实现了虚拟种植方案的设计。此外,深度学习模型还可用于术后评估,如判断种植体的骨整合稳定性、检测边缘骨吸收情况、识别种植体系统等。尽管取得了诸多进展,但目前的研究仍面临公开数据集缺乏、模型泛化能力有限等挑战。未来,人工智能有望在种植手术机器人辅助临床决策等领域发挥更大作用,实现大数据和深度学习支持下的临床指标智能化预测和循证路径智能化执行。

关 键 词：人工智能CBCT深度学习 口腔种植 数字化 

分 类 号：R78[医药卫生—口腔医学]