Carregant...
Fitxers
Tipus de document
ArticleVersió
Versió publicadaData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/218630
The accuracy of algorithms used by artificial intelligence in cephalometric points detection: a systematic review
Títol de la revista
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
Our findings suggest that CNNs represent the most promising AI form for detecting cephalometric landmarks in 2D lateral cranial teleradiography, offering lower error rates and higher reproducibility compared to other AI types reviewed. However, due to significant heterogeneity in study designs, data collection, and performance metrics, a definitive quantitative comparison was not feasible. While AI demonstrates faster and more reproducible results than manual tracing, no algorithms currently match the precision of human professionals. Future research should aim to standardize evaluation criteria and datasets to enable a more robust comparison of AI methods.
Matèries
Matèries (anglès)
Citació
Citació
RIBAS-SABARTÉS, Júlia, SÁNCHEZ MOLINS, Meritxell, D'OLIVEIRA, Nuno gustavo. The accuracy of algorithms used by artificial intelligence in cephalometric points detection: a systematic review. _Bioengineering_. 2024. Vol. 11, núm. 12. [consulta: 13 de febrer de 2026]. ISSN: 2306-5354. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/218630]