This study aims to evaluate the performance of a specific artificial intelligence (AI)-powered soft-ware by comparing its processing of the same cephalometric radiographs to that of an experienced operator in terms of: • Accuracy: Comparison of values obtained using the two methods • Efficacy: Comparison of the time taken for tracing • Reproducibility: Assessment of agreement on repetitions of the same tracing • Limitations: AI's ability to recognize cephalometric radiographs with evident mistakes in orientation, focus, and patient positioning
Lo studio si propone di valutare la performance di un determinato software dotato di Intelligenza Artificiale (IA) confrontando l’elaborazione delle medesime teleradiografie da parte di un operatore esperto calibrato e da parte del suddetto software in termini di: • Precisione: confronto dei valori ottenuti con i due metodi; • Efficacia: confronto del tempo impiegato per il tracciato; • Riproducibilità: valutazione della concordanza su ripetizioni del medesimo tracciato; • Limiti: capacità dell’IA di riconoscere teleradiografie con grossolani errori di orientamento, messa a fuoco e posizionamento del paziente.
Studio Comparativo sull'Applicazione dell'Intelligenza Artificiale nel Tracciato Cefalometrico
GALLO, MATTEO
2022/2023
Abstract
This study aims to evaluate the performance of a specific artificial intelligence (AI)-powered soft-ware by comparing its processing of the same cephalometric radiographs to that of an experienced operator in terms of: • Accuracy: Comparison of values obtained using the two methods • Efficacy: Comparison of the time taken for tracing • Reproducibility: Assessment of agreement on repetitions of the same tracing • Limitations: AI's ability to recognize cephalometric radiographs with evident mistakes in orientation, focus, and patient positioningFile | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/81251