DETAIL KOLEKSI

Penerapan machine learning dalam bidang ortodonti : scoping review

5.0


Oleh : Beby Sophiana Difantry Mahmud

Info Katalog

Nomor Panggil : 617.643 BEB p

Penerbit : FKG - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2023

Pembimbing 1 : Fajar Hamonangan Nasution

Subyek : Orthodontics - Data processing;Learning systems

Kata Kunci : artificial neural network (ANN), convolutional neural network (CNN), machine learning, orthodontics,

Status Posting : Published

Status : Lengkap


File Repositori
No. Nama File Hal. Link
1. 2023_TA_KG_040001900033_Halaman-Judul-.pdf 13
2. 2023_TA_KG_040001900033_Lembar-Pengesahan.pdf 4
3. 2023_TA_KG_040001900033_Bab-1_Pendahuluan.pdf 4
4. 2023_TA_KG_040001900033_Bab-2_Tinjauan-Pustaka.pdf 12
5. 2023_TA_KG_040001900033_Bab-3_Kerangka-Teori.pdf 2
6. 2023_TA_KG_040001900033_Bab-4_Metode-Penelitian.pdf 2
7. 2023_TA_KG_040001900033_Bab-5_Hasil-Penelitian.pdf 4
8. 2023_TA_KG_040001900033_Bab-6_Pembahasan.pdf 4
9. 2023_TA_KG_040001900033_Bab-7_Kesimpulan-dan-Saran.pdf 1
10. 2023_TA_KG_040001900033_Daftar-Pustaka.pdf 5
11. 2023_TA_KG_040001900033_Lampiran.pdf 5

L Latar belakang: Machine learning adalah salah satu cabang dari bidang keilmuankecerdasan buatan (Artificial Intelligance) yang banyak digunakan untukmemecahkan suatu permasalahan. Machine learning merupakan suatu sistemkomputer dengan proses pembelajarannya berasal dari data yang nantinya dapatmenghasilkan suatu keputusan maupun prediksi dari data tersebut. Tujuan: Untukmengetahui penggunaan machine learning dalam mendiagnosis pada bidangortodonti. Metode: Penelitian dilakukan dengan scoping review sesuai denganpedoman PRISMA dan menggunakan 2 database (PubMed dan Google Scholar)yang diolah secara sistematis. Hasil: Ditemukan 6 artikel dan seluruhnyadimasukkan ke dalam tabel ekstraksi. Masing-masing artikel membahas mengenaimanfaat machine learning dalam ortodonti dengan menggunakan algoritmanyamasing-masing. Kesimpulan: Machine learning dapat berperan dalammenentukan tahapan kematangan tulang servikal, mendeteksi titik baku anatomidalam radiografi sefalometri lateral, memprediksi foto ekstraoral dan intraoralpasien, serta dapat menentukan suatu keputusan perlunya ekstraksi gigi atau nonekstraksigigi dalam perawatan ortodonti.

B Background: Machine learning is a branch of the scientific field of artificialintelligence that is widely used to solve a problem. Machine learning is a computersystem with a learning process derived from data that can later produce a decisionor prediction. Objective: To explore how machine learning can be used to diagnoseorthodontics issues. Methods: The study was conducted by scoping reviewfollowing PRISMA guidelines and using 2 databases (PubMed and Google Scholar)which were processed systematically. Result: 6 articles were included in theextraction table. Each article discusses the benefits of machine learning inorthodontics using its algorithm. Conclusion: Machine learning can play a role indetermining cervical vertebrae stages (CVS), detecting anatomical standard pointsin lateral cephalometric radiography, predicting extraoral and intraoral photographsof patients, and can determine a decision on the need for tooth extraction or nonextractionof teeth in orthodontic treatment.

Bagaimana Anda menilai Koleksi ini ?