Turkish Journal of Orthodontics· 2026Q2
Yapay Zeka Tabanlı Dijital Model Analizi, Manuel Yaklaşımlarla Karşılaştırıldığında Güvenilirlik Gösteriyor
Assessing the Reliability of Artificial Intelligence-Based Automatic Digital Model Analysis Compared with Manual Approaches
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Ortodontide yapay zeka (YZ) tabanlı otomatik dijital (AD) model analizi, manuel dijital (MD) ve manuel alçı (MP) yöntemleriyle karşılaştırılabilir doğruluk ve güvenilirlik sergilemektedir; MD'ye kıyasla ark uzunluğu eksikliği veya Bolton uyumsuzluğunda anlamlı fark bulunmamıştır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Ortodontide yapay zeka (YZ) tabanlı otomatik dijital (AD) model analizi, manuel dijital (MD) ve manuel alçı (MP) yöntemleri kadar güvenilirdir.
- AD ve MD sistemleri arasında ark uzunluğu eksikliği veya Bolton uyumsuzluğu açısından anlamlı fark bulunamamıştır (p>0.05).
- Meziodistal diş ölçümlerinde dijital sistemler ve alçı modeller arasında küçük azılar hariç anlamlı farklılıklar gözlenmiştir (p<0.05).
- MP yöntemi, dijital sistemlere göre daha yüksek ölçümler vermiştir, bu da daha yüksek bir hata oranını düşündürmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Objective: This study was conducted to compare the accuracy and reliability of artificial intelligence (AI)-supported automatic digital (AD) model analysis systems with manual digital (MD) and manual plaster (MP) methods in orthodontic diagnosis. Methods: Twenty-four individuals (8 male, 16 female; mean age 19.5±6.05 years) with permanent dentition and mild to moderate crowding were included. Linear measurements were performed using digital calipers on plaster models. Digital models were obtained through intraoral scanning and analysed using OrthoSystem Software (3Shape, Copenhagen, Denmark) with both manual and automatic segmentation. Mesiodistal tooth dimensions, arch length deficiency were evaluated across all three methods, and Bolton analysis. Arch width measurements were compared only between the digital and MP methods due to software limitations in the automatic detection of landmarks. Statistical analysis included repeated-measures analysis of variance, Friedman's test, and paired t-tests with significance set at p<0.05. Results: All three methods demonstrated consistent results with low standard deviations and narrow confidence intervals. Significant differences were found in mesiodistal tooth measurements between digital systems and plaster models, excluding premolars (p<0.05). No significant differences were observed between AD and MD systems for arch length deficiency or Bolton discrepancy (p>0.05). The MP method yielded higher measurements than those from digital systems, suggesting a higher error rate attributable to conventional phase redundancy. Conclusion: Artificial intelligence-based AD model analysis provides reliable, consistent measurements comparable to those of MD methods. The automatic segmentation approach, enhanced by deep learning algorithms, demonstrates clinical accuracy approaching that of MD analysis, offering a time-efficient alternative for orthodontic model assessment.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Turkish Journal of Orthodontics, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Ortodonti
OrthodonticsDentistry