2022
Cairn
Matthieu Moreno et al., « Étude comparative de deux logiciels de détection de points de repère céphalométriques par intelligence artificielle », L'Orthodontie Française, ID : 10670/1.grl58h
Introduction : Les analyses céphalométriques manuelles, fastidieuses souffrent d’un défaut de reproductibilité (erreurs de tracé et de mesure), rendant la perspective d’un algorithme totalement automatisé séduisante. Les objectifs de l’étude étaient d’évaluer le positionnement (justesse et précision) de repères courants par deux logiciels proposant une détection par intelligence artificielle (WebCeph™ et DentaliQ®) par rapport à une référence manuelle puis de les comparer. Matériels et méthodes : 68 téléradiographies de profils ont été sélectionnées, 22 repères ont été placés manuellement puis les écarts entre ce gold standard et les points positionnés par chaque logiciel ont été mesurés, ainsi que le taux de détection avec succès (ou Success Detection Rate, SDR). L’analyse statistique a été effectuée par « ellipses de confiance » et t-test bilatéral (p-value de 5 %). Résultats : En termes de précision, WebCeph™ et DentaliQ® affichent un SDR à 2 mm de 57,2 % et 66,5 % respectivement. En termes de justesse, les meilleurs résultats sont obtenus pour S, Na et les bords incisifs. Des erreurs aléatoires importantes sont trouvées pour les points Po, So, ENA, ENP, Ba et Go. D’autres points comme Pog et B présentent une grande dispersion verticale. Globalement, un léger avantage revient à DentaliQ®, même si la différence n’est pas significative. Discussion : La précision de détection mesurée semble encore insuffisante pour une utilisation sans supervision humaine. Les résultats s’avèrent prometteurs sur la détection de certains points, l’intelligence artificielle permettant un gain de temps, mais le repositionnement des points doit rester possible. Conclusion : Les progrès sont rapides et permettront probablement prochainement une utilisation clinique efficiente.