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.

Koleksi Terkait (Kata Kunci = 28 Judul)

Prediksi pasien terkena penyakit jantung menggunakan metode support vector machine 1.8
FTI - Usakti
Peramalan permintaan dengan jaringan syaraf tiruan (jst) dan penentuan strategi berproduksi mempertimbangkan kapasitas produksi produk keyna pada pt xyz
FTI - Usakti
Gambaran maloklusi akibat relaps pada pasien ortodonti usia dewasa di rsgm-p usakti: Kajian pada rekam medik pasien ortodonti rsgm-p universitas trisakti
FKG - Usakti
Perbandingan antara piranti ortodonti lepasan dengan aligner (Studi pustaka) 5.0
FKG - Usakti
Perbandingan efektivitas tablet hisap dan minuman probiotik terhadap status periodontal pada pasien ortodontik cekat (Laporan Penelitian) 5.0
FKG - Usakti
Usulan pengendalian persediaan menggunakan model joint economic lost size untuk permintaan probabilistik antara PT. BPI dan PT. X
FTI - Usakti
Kebutuhan perawatan ortodonti interseptif pada anak dalam periode gigi bercampur (Studi pustaka) 2.5
FKG - Usakti
Akurasi hasil pindai model studi oleh pemindai digital tiga dimensi dalam aplikasi praktik Ortodonti (studi pustaka)
FKG - Usakti
Implementasi progressive web app (PWA) untuk image classification menggunakan mobilenet 2.3
FTI - Usakti
Asam kafeat menghambat rankl dan tnf-a dalam menginduksi fosforilasi mapk pada galur sel raw-d
FKG - Usakti
Identifikasi motif batik menggunakan metode convolutional neural network
FTI - Usakti
Gambaran pengetahuan mahasiswa mengenai perbedaan efektvitas clear aligner dengan ortodonti cekat : kajian pada mahasiswa FKG USAKTI angkatan 2019
FKG - Usakti
Pengaruh konsumsi probiotik lactobacillus reuteri terhadap ekspresi gen BCR1 dan ACE2 pada plak pengguna piranti ortodonti cekat
FKG - Usakti
Hubungan antara pengetahuan dan loyalitas pasien pada perawatan ortodontik : Penelitian pada pasien-pasien di klinik spesialistik RSGM Universitas Trisakti
FKG - Usakti
Penggunaan retainer cekat dalam mempertahankan stabilitas
FKG - Usakti
Pencabutan molar kedua sebagai alternatif dalam perawatan ortodontik dan pengaruhnya terhadap impaksi molar ketiga
FKG - Usakti
Hubungan antara tingkat pengetahuan orang tua tentang maloklusi dengan kebutuhan perawatan ortodonti interseptif : kajian pada anak usia 8 - 10 tahun di SDK Sang Timur Jakarta Timur
FKG - Usakti
Respon inflamasi IL-10 dan TGF-β pada gingiva pengguna ortodonti cekat setelah konsumsi probiotik lactobacillus reuteri
FKG - Usakti
Keakuratan pemindai intraoral tiga dimensi pada bidang ortodonti : narrative review
FKG - Usakti
Perbandingan hasil pengukuran lebar lengkung gigi antara model studi konvensional dengan model studi digital
FKG - Usakti
Pengaruh konsumsi probiotik lactobacillus reuteri terhadap respons inflamasi IL-1β dan rankl : Kajian pada gingiva subjek pengguna peranti ortodonti cekat
FKG - Usakti
Perbandingan teknik prediksi harga emas menggunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) dan Fuzzy Time Series (FTS)
FTI - Usakti
Implementasi face recognition dengan mtcnn pada prototipe sistem kehadiran Universitas Trisakti
FTI - Usakti
Peramalan harga bitcoin menggunakan metode autoregressive integrated moving average dan long short-term memory
FTI - Usakti
Persepsi calon dokter gigi terhadap batasan kewenangan dokter gigi umum dalam perawatan ortodonti: kajian pada mahasiswa profesi angkatan 2022 Fakultas Kedokteran Universitas Trisakti
FKG - Usakti
Uji validitas dan reliabilitas indeks kebutuhan perawatan ortodonti interseptif oleh orang tua (ikpoi-ot): kajian pada orang tua anak usia 8-11 tahun dalam periode gigi campur
FKG - Usakti
Tingkat keakuratan kecerdasan buatan (cnn) menggunakan radiografi sefalometri pada bidang ortodonti: Scoping review
FKG - Usakti
Gambaran nilai sefalometri menggunakan analisis jarabak: kajian sefalogram pasien ortodonti usia 8-11 tahun di rsgm-p fkg usakti
FKG - Usakti
Bagaimana Anda menilai Koleksi ini ?