Diseño de prótesis personalizado en tratamiento all-on-4 mediante optimización estructural acelerada por aprendizaje profundo

Artículo publicado en la revista de acceso abierto Journal of Dental Sciences.

El concepto de tratamiento All-on-4 es un procedimiento dental que utiliza solo cuatro implantes dentales para soportar una prótesis fija, brindando rehabilitación de arco completo con un costo asequible y ciclos de tratamiento rápidos. Aunque en el pasado se ha investigado la colocación de implantes all-on-4, se prestó poca atención al diseño estructural de la estructura protésica.

Esta investigación propuso un nuevo enfoque para optimizar la estructura del marco de la dentadura postiza llamado BESO-Net, que es una red neuronal convolucional (CNN) basada en optimización estructural evolutiva bidireccional (BESO). El enfoque tenía como objetivo reducir el uso de materiales para la estructura, como Ti-6Al-4V, manteniendo al mismo tiempo la resistencia estructural. BESO-Net se diseñó como una CNN unidimensional basada en Inception V3, se entrenó utilizando datos de análisis de elementos finitos (FEA) de 14,994 configuraciones de diseño y evaluó su rendimiento de entrenamiento, capacidad de generalización y eficiencia de cálculo.

Los resultados sugirieron que BESO-Net predijo con precisión la estructura óptima de la estructura de la dentadura postiza en varias mandíbulas con diferentes configuraciones de implante y carga. Se encontró que el error promedio fue del 0,29 % para el cumplimiento y del 11,26 % para el error de forma en comparación con el BESO tradicional combinado con FEA. Además, el tiempo de cálculo necesario para la optimización estructural se redujo significativamente de 6,5 h a 45 s.

El enfoque propuesto demuestra su aplicabilidad en entornos clínicos para encontrar rápidamente una estructura de estructura All-on-4 personalizada que pueda reducir significativamente el consumo de material manteniendo una rigidez suficiente.

Acceso al artículo completo.