AI与增强技术在牙科领域的应用与发展

### AI 赋能与“增强”牙科：应用与前景 #### 1. AI 在牙科领域的核心地位 AI 的虚拟组件，也就是软件型算法，是牙科应用中的主要组成部分。这些虚拟算法凭借强大的数据分析能力，有望提升牙科诊断的准确性和有效性，为治疗提供可视化的解剖学指导，模拟并评估预期结果，还能预测口腔疾病的发生和预后。目前，AI 已在牙科放射学、牙周病学、牙髓病学、正畸学、修复牙科和口腔病理学等领域得到应用。 #### 2. 牙科放射学中的人工智能 为简化牙科图像分析，加速治疗规划流程，一系列计算机辅助系统应运而生，如 Diagnocat、Overjet、Denti. AI、DentalXrai Pro 等。其中，Diagnocat 是基于卷积神经网络（CNN）的牙科诊断人工智能系统，它采用一组预训练的语义分割网络，基于内部修改的全卷积 3D U - Net 架构，以实现体素级完美分割。 - **工作流程**： 1. 上传牙科图像（如 OPG 或 CBCT）。 2. 系统在几分钟内完成图像分析（OPG 约 2 分钟，CBCT 约 5 分钟）。 3. 生成详细的牙齿状况报告，并给出进一步诊断建议。 - **优势**： - 除了处理全景和简单图像，还能处理更复杂的 CBCT 图像，识别超过 65 种常见牙科病症。 - 简化了解剖结构分割和 DICOM 格式转换为 STL 文件的过程，便于 3D 分析和治疗计划制定。 - 操作简单、速度快且准确性高，能避免错误诊断和治疗规划，减少传统 CBCT 图像分析的时间浪费。 - **局限性**： - 详细报告中不提供多余牙齿信息，需手动输入。 - 下拉选择中未包含一些常见的儿科牙科问题，但可通过平台更新解决。 以下是 Diagnocat 系统的优势对比表格： |对比项目|传统工具|Diagnocat 系统| | ---- | ---- | ---- | |操作难度|高|低| |分析时间|长|短| |功能完整性|有限|丰富| |准确性|一般|高| #### 3. VR 系统中的人工智能 随着 3D 技术的发展，牙科教育领域也出现了新的资源和学习方法。近年来，虚拟现实（VR）模拟技术被引入牙科临床前教育。VR 模拟器能够将临床场景融入操作环境，并借助触觉反馈技术（Haptics）提升学生的触觉技能。 - **Virteasy 牙科触觉模拟器**： - 组成部分：PC 型计算机、触摸屏控制器、3D 立体眼镜、连接触觉设备的塑料反角手机和脚踏板。 - 软件功能：包含具有丰富程序库的助手和用于数据导入、治疗程序定义及特定病例控制的编辑器。植入模块允许用户导入 DICOM、添加 STL 分割，甚至选择和规划植入物。 - **AI 改进方向**：Virteasy 团队正致力于利用 AI 改进触觉渲染，通过记录专业牙医手术中的手势，处理大量数据，借助触觉电机指导学生在临床前训练中学习运动技能。 以下是 VR 学习与传统学习的对比流程图： ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(传统学习):::process --> B(课堂理论):::process A --> C(实物模型练习):::process D(VR 学习):::process --> E(虚拟场景学习):::process D -- ```