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四川大学李怡俊/华西口腔医院王剑AS:一种用于机器学习辅助诊断的全集成式力感知正畸矫治器

奇物论 • 2 周前 • 13 次点击  



作者列表:Hao Feng, Wenhao Song, Ruyi Li, Linxin Yang, Xiaoxuan Chen, Jiajun Guo, Xuan Liao, Lei Ni, Zhou Zhu, Junyu Chen, Xibo Pei, Yijun Li, Jian Wang

DOI:10.1002/advs.202411187

研究背景

正畸作为当下治疗错颌畸形的首选方法,其成功的基础在于对错颌畸形分类的精确诊断。然而,当前对于错颌畸形分类的诊断主要依赖于放射性检查手段与临床医生的经验判断,这种方式难免存在一定的误差率。在此背景下,基于柔性电子传感技术的非侵入式检测方法展现出了广阔的应用潜力与前景。

论文简述

近日,四川大学高分子研究所王琪院士团队李怡俊副研究员联合华西口腔医院王剑教授在Advanced Science 期刊发表了题为:A Fully Integrated Orthodontic Aligner With Force Sensing Ability for Machine Learning-Assisted Diagnosis的研究论文。

该研究所开发的压电纳米发电机采用了中空聚偏氟乙烯-三氟乙烯/MxenePVDF-TrFE/MXene)纳米纤维材料作为核心构造,通过融合柔性印刷电路技术和微型无线控制电子系统,创新性地集成了一款柔性可穿戴的隐形矫治器。这款矫治器能够高效地将牙齿咬合时产生的机械能转化为电能,进而将电信号无线传输至移动终端设备,实现对咬合状态的实时监测。 此外,该研究还整合了源自超过1400个临床模型的上下颌牙齿16个位点的详尽咬合数据,并以此为基础构建了机器学习算法。该算法在错颌畸形的分类诊断中的准确率高达95%以上,标志着口腔正畸技术向智能化、精准化方向迈出了重要一步。

期刊简介

Advanced Science Wiley旗下创刊于2014年的优质开源期刊,发表材料科学、物理化学、生物医药、工程等各领域的创新成果与前沿进展。期刊为致力于最大程度地向公众传播科研成果,所有文章均可免费获取。被Medline收录,PubMed可查。最新影响因子为17.521,中科院2021SCI期刊分区材料科学大类Q1区、工程技术大类Q1区。


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