The Accuracy of Algorithms Used by Artificial Intelligence in Cephalometric Points Detection: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The use of artificial intelligence in orthodontics is emerging as a tool for localizing cephalometric points in two-dimensional X-rays. AI systems are being evaluated for their accuracy and efficiency compared to conventional methods performed by professionals. The main objective of this study is to identify the artificial intelligence algorithms that yield the best results for cephalometric landmark localization, along with their learning system. A literature search was conducted across PubMed-MEDLINE, Cochrane, Scopus, IEEE Xplore, and Web of Science. Observational and experimental studies from 2013 to 2023 assessing the detection of at least 13 cephalometric landmarks in two-dimensional radiographs were included. Studies requiring advanced computer engineering knowledge or involving patients with anomalies, syndromes, or orthodontic appliances, were excluded. Risk of bias was assessed using Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) tools. Of 385 references, 13 studies met the inclusion criteria (1 diagnostic accuracy study and 12 retrospective cohorts). Six were high-risk, and seven were low-risk. Convolutional neural networks (CNN)-based AI algorithms showed point localization accuracy ranging from 64.3 to 97.3%, with a mean error of 1.04 mm ± 0.89 to 3.40 mm ± 1.57, within the clinical range of 2 mm. YOLOv3 demonstrated improvements over its earlier version. CNN have proven to be the most effective AI system for detecting cephalometric points in radiographic images. Although CNN-based algorithms generate results very quickly and reproducibly, they still do not achieve the accuracy of orthodontists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».