Artificial Intelligence Segmentation Errors in Implant Planning Software Programs: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Static computer-assisted implant surgery (s-CAIS) utilizes 3D imaging data to guide implant placement with high precision. Accurate segmentation of CBCT and intraoral scan data is crucial to creating reliable anatomical models. While AI-driven segmentation has emerged as a promising solution to reduce manual workload, its performance is hindered by technical and algorithmic limitations. OBJECTIVE: To evaluate the accuracy and limitations of AI-based segmentation in dental implant planning software and to identify common sources of segmentation errors, their clinical implications, and strategies for mitigation. METHODS: This work is framed as a narrative literature review and educational practice overview. Observations on software functionality were based on direct use and exploration of varying implant planning software programs. This was conducted to qualitatively describe common segmentation error patterns (boundary errors, over-/under-segmentation, misidentification, and partial volume effects), and demonstrate editing functionalities across four implant planning systems (coDiagnostiX, BlueSkyPlan, Atomica, and Relu). These demonstrations are intended for illustrative purposes and do not constitute a formal, reproducible performance comparison. RESULTS: AI-based segmentation frequently encounters errors due to imaging artifacts, motion blur, anatomical variability, and algorithmic biases. These errors can lead to inaccurate implant positioning, compromised surgical guide designs, and clinical complications. While advanced methods such as U-Net, GANs, and SISTR improve segmentation quality, manual intervention remains essential. The effectiveness of AI tools varies significantly across platforms, and limited editing capabilities often hinder error correction. CONCLUSION: Despite advances in AI, segmentation errors remain a critical barrier in s-CAIS workflows. Enhanced imaging protocols, algorithmic refinement, clinician oversight, and regulatory transparency are essential to improve segmentation accuracy and ensure safe, effective digital implant planning.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».