Como a IA constrói um paciente virtual completo? Caso clínico

Nesse post, vamos falar como a IA constrói o paciente virtual.

Muitos colegas se perguntam: depois do escaneamento, como será que o computador entende o que é (e onde estão) a gengiva, o osso e até os dentes dos pacientes? A inteligência artificial pode ajudar?

Como será que ela separa isso da maneira mais precisa possível? Mais importante: como a IA alinha essa informação (imagens e escaneamento) de forma quase 100%?

Segmentação de dados: a IA realmente constrói o paciente virtual

A capacidade de gerar modelos digitais 3D a partir de dados segmentados de imagens é crucial porque afeta os resultados do tratamento. Entretanto, a IA precisa aponta antes os limites entre os tecidos moles e duros para depois recriar o paciente virtual.

Aliás, a IA constrói.

Além disso, esses são os modelos que precisamos usar na implantodontia, ortodontia e cirurgia reconstrutiva.

Por exemplo, na cirurgia guiada, ela cria pacientes virtuais para o tratamento guiado pela prótese. Por esse motivo, faz-se a restauração implantossuportada primeiro para guiar a posição final do implante em relação ao rebordo alveolar.

Além disso, aspectos como a endodontia guiada e cirurgias apicais dependem de uma excelente visualização da anatomia do canal radicular, que só é possível graças à segmentação dentaria precisa vinda da TCFC.

Ademais, na ortodontia, essas tecnologias são parte dos fluxos de planejamento para ortognática, permitindo a simulação de movimentos complexos e acurácia satisfatória.

Por fim, ela tem um papel vital no autotransplante dentário e na reconstrução complexa de tumores e traumas, onde modelos anatômicos precisos. guiam enxertos e cirurgias.

A segmentação de dados está no Capítulo 7, escrito por Mariana Balcewicz Pozza, Ji Yong Han, Thi Ngoc Trang Tran, Rafik Akhmad, Malek Abu-Gharbieh, Andreas Dominik Schwitalla, Florian Beuer, e Arthur Rodriguez Gonzalez Cortes.

Caso clínico: o fluxo de trabalho dos arquivos para um articulador virtual

Primeiro, cada arquivo STL exportado da IA ou do programa de planejamento do implante é importado no programa CAD (Modellier, Zirkonzahn).

Importante: esses arquivos STL chegam com as mesmas coordenadas 3D do CAD.

Machine Learning e reconhecimento de padrões: o paciente virtual por IA

Depois, outra função do CAD com suporte avançado de IA (Modifier software (Zirkonzahn, Gais, Itália) consiste num botão que usa os algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) e reconhecimento de padrões para sobrepor a maxila e a mandíbula em oclusão.

Ainda, isso permite segmentar automaticamente cada dente e as estruturas anatômicas, fazendo também o alinhamento entre TCFC e os escaneamentos intraorais no articulador virtual.

Então, podemos ver todos os tecidos moles e duros, simulando os movimentos oclusais de protrusão e excursão lateral.

Nota: a acurácia dos dados da TCFC depende da resolução do escaneamento. Dessa forma, fatores como ruídos, artefatos, tamanhos grandes de voxels e FOV afetam essas segmentações.

Não deixe de ler: Como a inteligência artificial transforma a robótica para colocar implantes dentários.

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