John Libbey Eurotext

L'Orthodontie Française

MENU

Étude comparative de deux logiciels de détection de points de repère céphalométriques par intelligence artificielle Volume 93, numéro 1, Mars 2022 - 93e réunion scientifique Lille 2022 (2e partie) et varia

Illustrations

  • Figure 1
  • Figure 2
  • Figure 3
  • Figure 4
  • Figure 5
  • Figure 6
  • Figure 7
  • Figure 8
  • Figure 9

Tableaux

Auteurs
1 Unité Fonctionnelle d’Orthopédie Dento-Faciale, Centre de Traitements Dentaires, Hospices Civils de Lyon, 6-8 place Depéret, 69365 Lyon cedex 03, France
2 Département d’Orthopédie Dento-Faciale, Faculté d’Odontologie, 11 rue Guillaume Paradin, 69372 Lyon cedex 08, France
* Correspondance

Introduction

Les analyses céphalométriques manuelles, fastidieuses souffrent dun défaut de reproductibilité (erreurs de tracé et de mesure), rendant la perspective dun algorithme totalement automatisé séduisante. Les objectifs de létude étaient d’évaluer le positionnement (justesse et précision) de repères courants par deux logiciels proposant une détection par intelligence artificielle (WebCeph™ et DentaliQ®) par rapport à une référence manuelle puis de les comparer.

Matériels et méthodes

68 téléradiographies de profils ont été sélectionnées, 22 repères ont été placés manuellement puis les écarts entre ce gold standard et les points positionnés par chaque logiciel ont été mesurés, ainsi que le taux de détection avec succès (ou Success Detection Rate, SDR). Lanalyse statistique a été effectuée par « ellipses de confiance » et t-test bilatéral (p-value de 5 %).

Résultats

En termes de précision, WebCeph™ et DentaliQ® affichent un SDR à 2 mm de 57,2 % et 66,5 % respectivement. En termes de justesse, les meilleurs résultats sont obtenus pour S, Na et les bords incisifs. Des erreurs aléatoires importantes sont trouvées pour les points Po, So, ENA, ENP, Ba et Go. Dautres points comme Pog et B présentent une grande dispersion verticale. Globalement, un léger avantage revient à DentaliQ®, même si la différence nest pas significative.

Discussion

La précision de détection mesurée semble encore insuffisante pour une utilisation sans supervision humaine. Les résultats savèrent prometteurs sur la détection de certains points, lintelligence artificielle permettant un gain de temps, mais le repositionnement des points doit rester possible.

Conclusion

Les progrès sont rapides et permettront probablement prochainement une utilisation clinique efficiente.