Tesi etd-07312024-192953 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale LM6
Autore
FIUMANO', ILARIA
URN
etd-07312024-192953
Titolo
Valutazione della crescita craniofacciale post-operatoria in soggetti con labiopalatoschisi trattati secondo il Protocollo Pisano: analisi mediante il metodo manuale e l'utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale
Dipartimento
PATOLOGIA CHIRURGICA, MEDICA, MOLECOLARE E DELL'AREA CRITICA
Corso di studi
ODONTOIATRIA E PROTESI DENTARIA
Relatori
relatore Prof.ssa Giuca, Maria Rita
correlatore Dott. Pasini, Marco
correlatore Dott.ssa Ligori, Sara
correlatore Dott. Pasini, Marco
correlatore Dott.ssa Ligori, Sara
Parole chiave
- analisi cefalometrica
- Artificial Intelligence
- cephalometric landmarks
- cleft lip
- cleft palate
- crescita facciale
- labiopalatoschisi
- orthodontics
- ortodonzia
Data inizio appello
17/09/2024
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
17/09/2094
Riassunto
Introduzione: le schisi orofacciali rappresentano il difetto congenito craniofacciale più comune con una prevalenza globale, seppur ampiamente variabile, di 1 caso su 1000/1500 nascite. La gestione di questa condizione richiede un approccio multidisciplinare a lungo termine. Il timing degli interventi chirurgici correttivi e il loro impatto sulla crescita craniofacciale e sullo sviluppo del linguaggio restano argomenti di dibattito in letteratura.
Scopo dello studio: questo studio si propone di valutare, sulla base dello studio cefalometrico, l’impatto del Protocollo Chirurgico Pisano sulla crescita ossea craniofacciale in pazienti affetti da LPS. Inoltre, viene comparato un metodo di analisi cefalometrica manuale con uno basato su intelligenza artificiale (IA) per valutarne affidabilità e concordanza.
Metodi: è stato reclutato un campione di 35 pazienti con labiopalatoschisi di età compresa tra 5 e 10 anni seguiti presso gli ambulatori del Percorso Labiopalatoschisi dell’Ospedale Santa Chiara di Pisa, trattati in conformità con il Protocollo Chirurgico Pisano. È stato eseguito uno studio cefalometrico su teleradiografie latero-laterali digitali acquisite precedentemente a qualsiasi trattamento ortodontico correttivo con due diversi metodi.
Il primo basato su reperimento manuale dei punti di riferimento anatomici, il secondo sul reperimento automatico degli stessi punti guidato da IA.
I valori ottenuti dalle due analisi sono stati confrontati tra loro per valutare la concordanza e con i parametri standard per valutare la crescita craniofacciale a seguito del trattamento chirurgico.
Risultati: è stata dimostrata la prevalenza di una retrusione di entrambi i mascellari e di un ridotto sviluppo sagittale, più marcato nel mascellare superiore, una tendenza alla post-rotazione mandibolare e alla III classe scheletrica nel campione rispetto ai valori standard.
L’analisi guidata da IA ha mostrato una buona concordanza con l’analisi manuale per la maggior parte dei parametri, ma non per tutti, mostrando limiti nella gestione di situazioni atipiche.
Conclusioni: il Protocollo Chirurgico Pisano, nonostante determini un impatto sullo sviluppo craniofacciale, permette la prevenzione di disturbi di linguaggio e udito di difficile correzione. Nel trattamento dei pazienti con LPS è importante garantire un approccio che bilanci aspetto estetico, funzionale e psicosociale. L’analisi cefalometrica automatizzata si è dimostrata affidabile e concordante con l’analisi manuale per la maggior parte dei parametri. Tuttavia, la supervisione umana e il miglioramento dei programmi possono aumentare efficienza e accuratezza del lavoro. Per un corretto utilizzo futuro, gli algoritmi di IA dovrebbero essere implementati con addestramenti basati su dataset che permettano una migliore gestione di situazioni atipiche come qualità delle immagini non ottimale o alterazioni anatomiche.
Scopo dello studio: questo studio si propone di valutare, sulla base dello studio cefalometrico, l’impatto del Protocollo Chirurgico Pisano sulla crescita ossea craniofacciale in pazienti affetti da LPS. Inoltre, viene comparato un metodo di analisi cefalometrica manuale con uno basato su intelligenza artificiale (IA) per valutarne affidabilità e concordanza.
Metodi: è stato reclutato un campione di 35 pazienti con labiopalatoschisi di età compresa tra 5 e 10 anni seguiti presso gli ambulatori del Percorso Labiopalatoschisi dell’Ospedale Santa Chiara di Pisa, trattati in conformità con il Protocollo Chirurgico Pisano. È stato eseguito uno studio cefalometrico su teleradiografie latero-laterali digitali acquisite precedentemente a qualsiasi trattamento ortodontico correttivo con due diversi metodi.
Il primo basato su reperimento manuale dei punti di riferimento anatomici, il secondo sul reperimento automatico degli stessi punti guidato da IA.
I valori ottenuti dalle due analisi sono stati confrontati tra loro per valutare la concordanza e con i parametri standard per valutare la crescita craniofacciale a seguito del trattamento chirurgico.
Risultati: è stata dimostrata la prevalenza di una retrusione di entrambi i mascellari e di un ridotto sviluppo sagittale, più marcato nel mascellare superiore, una tendenza alla post-rotazione mandibolare e alla III classe scheletrica nel campione rispetto ai valori standard.
L’analisi guidata da IA ha mostrato una buona concordanza con l’analisi manuale per la maggior parte dei parametri, ma non per tutti, mostrando limiti nella gestione di situazioni atipiche.
Conclusioni: il Protocollo Chirurgico Pisano, nonostante determini un impatto sullo sviluppo craniofacciale, permette la prevenzione di disturbi di linguaggio e udito di difficile correzione. Nel trattamento dei pazienti con LPS è importante garantire un approccio che bilanci aspetto estetico, funzionale e psicosociale. L’analisi cefalometrica automatizzata si è dimostrata affidabile e concordante con l’analisi manuale per la maggior parte dei parametri. Tuttavia, la supervisione umana e il miglioramento dei programmi possono aumentare efficienza e accuratezza del lavoro. Per un corretto utilizzo futuro, gli algoritmi di IA dovrebbero essere implementati con addestramenti basati su dataset che permettano una migliore gestione di situazioni atipiche come qualità delle immagini non ottimale o alterazioni anatomiche.
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