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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.contributor | University of Leuven | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal da Bahia (UFBA) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Jordanian Royal Medical Services | - |
| Autor(es): dc.contributor | University Hospitals Leuven | - |
| Autor(es): dc.contributor | Karolinska Institute | - |
| Autor(es): dc.creator | Santos-Junior, Airton Oliveira | - |
| Autor(es): dc.creator | Fontenele, Rocharles Cavalcante | - |
| Autor(es): dc.creator | Neves, Frederico Sampaio | - |
| Autor(es): dc.creator | Ali, Saleem | - |
| Autor(es): dc.creator | Jacobs, Reinhilde | - |
| Autor(es): dc.creator | Tanomaru-Filho, Mário | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T17:51:33Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T17:51:33Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-11-30 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1038/s41598-025-86203-8 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/306132 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/306132 | - |
| Descrição: dc.description | To develop and validate an artificial intelligence (AI)-driven tool for the automatic segmentation of pulp cavity structures in maxillary premolars teeth on cone-beam computed tomography (CBCT). One hundred and eleven CBCT scans were divided into training (n = 55), validation (n = 14), and testing (n = 42) sets, with manual segmentation serving as the ground truth. The AI tool automatically segmented the testing dataset, with errors corrected by an operator to create refined 3D (R-AI) models. The overall AI performance was assessed by comparing AI and R-AI models, and thirty percent of the test sample was manually segmented to compare AI and human performance. Time-efficiency of each method was recorded in seconds (s). Statistical analysis included independent and paired t-tests to evaluate the effect of tooth type on accuracy metrics and AI versus manual segmentation. One-way ANOVA with Tukey’s post hoc test was used for time efficiency analysis. A 5% significance level was used for all analyses.The AI tool demonstrated excellent performance with Dice similarity coefficients (DSC) ranging from 88% ± 7 to 93% ± 3 and 95% Hausdorff distances (HD) from 0.13 ± 0.06 to 0.16 ± 0.06 mm. Automated segmentation of maxillary second premolars performed slightly better than that of maxillary first premolars in terms of intersection over union (p = 0.005), DSC (p = 0.008), recall (p = 0.008), precision (p = 0.02), and 95% HD (p = 0.04). The AI-based approach showed higher recall (p = 0.04), accuracy (p = 0.01), and lower 95% HD than manual segmentation (p < 0.001). AI segmentation (42.8 ± 8.4 s) was 75 times faster than manual segmentation (3218.7 ± 692.2 s) (p < 0.001). The AI tool proved highly accurate and time-efficient, surpassing human expert performance. | - |
| Descrição: dc.description | Karolinska Institutet | - |
| Descrição: dc.description | Department of Restorative Dentistry School of Dentistry São Paulo State University (UNESP), São Paulo | - |
| Descrição: dc.description | OMFS IMPATH Research Group Department of Imaging and Pathology Faculty of Medicine University of Leuven | - |
| Descrição: dc.description | Department of Propedeutics and Integrated Clinic Division of Oral Radiology School of Dentistry Federal University of Bahia (UFBA), Bahia | - |
| Descrição: dc.description | Department of Restorative Dentistry King Hussein Medical Center Jordanian Royal Medical Services | - |
| Descrição: dc.description | Department of Oral and Maxillofacial Surgery University Hospitals Leuven | - |
| Descrição: dc.description | Department of Dental Medicine Karolinska Institute, Alfred Nobels Allé 8, Stockholm | - |
| Descrição: dc.description | Department of Restorative Dentistry School of Dentistry São Paulo State University (UNESP), São Paulo | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Relação: dc.relation | Scientific Reports | - |
| ???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | 3-D Imaging | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Cone-beam computed tomography | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Endodontics | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Premolars | - |
| Título: dc.title | A unique AI-based tool for automated segmentation of pulp cavity structures in maxillary premolars on CBCT | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
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