@phdthesis{Waurig2004,
  author    = {Waurig, Jochen},
  title     = {Der Th{\"u}ringer Wundarzt Ludwig Cron und seine Schrift {\"u}ber Aderlaß und Zahnextraktion},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-11648},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2004},
  abstract  = {Ludwig Crons Zahnextraktionsschrift, ein kleines Lehrbuch f{\"u}r Wund{\"a}rzte in der Ausbildung, beruht insbesondere auf der langen Erfahrung des Autors als praktizierender Wundarzt und Leibchirurg. Dies wird immer wieder deutlich, vor allem auch an den sehr zahlreichen Fallbeispielen, mit denen er seine Aussagen belegt. Cron ist als geschickter Zahnheilkundiger in der Lage, sehr anschaulich, kenntnisreich und detailliert die verschiedenen Bereiche der Zahnextraktion darzustellen und auf diese Weise den zahnmedizinisch-wund{\"a}rztlichen Nachwuchs sachkundig zu unterrichten. Diese praktische Unterrichtung ist ja eines seiner Hauptziele, die er mit seiner Schrift verfolgt. Seine Ausf{\"u}hrungen beruhen auch auf der zeitgen{\"o}ssischen zahn{\"a}rztlichen und chirurgischen Literatur, die er in opulenter Weise aussch{\"o}pft und auswertet. Dies ist ein Hinweis darauf, daß sich Ludwig Cron sehr gut in der damaligen Literatur seines Fachgebietes ausgekannt haben muß und sehr belesen war. Hie und da streut er auch lateinische Sentenzen in seinen Text ein. Dies ist jedoch kein Hinweis darauf, daß er als Wundarzt die damalige Wissenschaftssprache zumindest passiv beherrschte. Ziel der lateinischen Einsprengsel wird eher der Wunsch des Autors sein, bei seinen Lesern als besonders gelehrt zu erscheinen. Es ist zu betonen, daß der Autor als Kompilator zahnmedizinischen Wissens zu bezeichnen ist und eigentlich wenig Neues f{\"u}r sein Fachgebiet geleistet hat. Er ist auf der H{\"o}he des zeitgen{\"o}ssischen zahnmedizinischen Wissens, ohne jedoch innovativ zu sein. Dies intendiert Cron aber auch gar nicht. Vielmehr ist es sein Anliegen, ein kompetenter Lehrer des Chirurgennachwuchses und Vermittler praktischen Wissens zu sein. Die Extraktionsschrift Ludwig Crons ist von großer Bedeutung f{\"u}r die zahnmedizinhistorische Forschung. Denn sie gibt z. B. viele Hinweise zum damaligen chirurgischen Standeswesen. Ludwig Cron spricht sich immer wieder energisch gegen die zeitgen{\"o}ssischen Quacksalber und Scharlatane aus, die als Marktschreier von Ort zu Ort zogen, auf den Marktpl{\"a}tzen den Star stachen oder Z{\"a}hne zogen und durch dieses Verhalten das Ansehen der seri{\"o}sen Wund{\"a}rzte in Frage stellten. Auf der anderen Seite betont der Autor h{\"a}ufig die Seriosit{\"a}t seines wund{\"a}rztlichen Berufs, die ihm sogar die hohe Position eines f{\"u}rstlichen Leibchirurgen eingebracht habe. Der Medizinhistoriker erf{\"a}hrt durch die analysierte Schrift sehr viel {\"u}ber weitere Aspekte der Zahnheilkunde in der Zeit um 1700: {\"u}ber Extraktionsinstrumente, {\"u}ber die verschiedenen Methoden der Extraktion von Z{\"a}hnen im Unter- und im Oberkiefer, {\"u}ber die Lagerung des Patienten beim Zahnziehen, {\"u}ber Komplikationen nach dem Eingriff (Geschw{\"u}lste, heftige Blutungen) und wie diese zu beherrschen sind, {\"u}ber Zahnkrankheiten als Todesursache und {\"u}ber die (angeborenen) Deformationen der Z{\"a}hne und des Gebisses. Es f{\"a}llt auf, daß der Autor als Beleg f{\"u}r seine Aussagen oft anschauliche Beispiele aus der Antike heranzieht (Prusias, Pyrrhos, Plutarch). {\"U}ber die Auflage und die Verbreitung von Ludwig Crons Zahnextraktionsschrift kann heute nichts mehr gesagt werden. Analysiert man den Inhalt des Werkes, kommt man zur Auffassung, daß das vom Autor anvisierte Lesepublikum aus Wund{\"a}rzten in der Ausbildung bestand. Diesen sollte ein solides Wissen beigebracht werden, auch um zu verhindern, daß diese Klientel dereinst auf das Niveau der marktschreierischen Zahnbrecher herabsinkt. Mit dieser Schrift hat Ludwig Cron sicher dazu beigetragen, dem Stand der Zahnheilkundigen einen Weg zu weisen, der erfolgreich werden sollte: den langen Weg zur Konsolidierung und Verselbst{\"a}ndigung des Zahn{\"a}rztestandes, der ohne solide Ausbildung nicht zum Ziel gef{\"u}hrt h{\"a}tte.},
  language  = {de}
}
@article{VollmerSaraviVollmeretal.2022,
  author    = {Vollmer, Andreas and Saravi, Babak and Vollmer, Michael and Lang, Gernot Michael and Straub, Anton and Brands, Roman C. and K{\"u}bler, Alexander and Gubik, Sebastian and Hartmann, Stefan},
  title     = {Artificial intelligence-based prediction of oroantral communication after tooth extraction utilizing preoperative panoramic radiography},
  series = {Diagnostics},
  volume    = {12},
  journal   = {Diagnostics},
  number    = {6},
  issn      = {2075-4418},
  doi       = {10.3390/diagnostics12061406},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-278814},
  year      = {2022},
  abstract  = {Oroantral communication (OAC) is a common complication after tooth extraction of upper molars. Profound preoperative panoramic radiography analysis might potentially help predict OAC following tooth extraction. In this exploratory study, we evaluated n = 300 consecutive cases (100 OAC and 200 controls) and trained five machine learning algorithms (VGG16, InceptionV3, MobileNetV2, EfficientNet, and ResNet50) to predict OAC versus non-OAC (binary classification task) from the input images. Further, four oral and maxillofacial experts evaluated the respective panoramic radiography and determined performance metrics (accuracy, area under the curve (AUC), precision, recall, F1-score, and receiver operating characteristics curve) of all diagnostic approaches. Cohen's kappa was used to evaluate the agreement between expert evaluations. The deep learning algorithms reached high specificity (highest specificity 100\% for InceptionV3) but low sensitivity (highest sensitivity 42.86\% for MobileNetV2). The AUCs from VGG16, InceptionV3, MobileNetV2, EfficientNet, and ResNet50 were 0.53, 0.60, 0.67, 0.51, and 0.56, respectively. Expert 1-4 reached an AUC of 0.550, 0.629, 0.500, and 0.579, respectively. The specificity of the expert evaluations ranged from 51.74\% to 95.02\%, whereas sensitivity ranged from 14.14\% to 59.60\%. Cohen's kappa revealed a poor agreement for the oral and maxillofacial expert evaluations (Cohen's kappa: 0.1285). Overall, present data indicate that OAC cannot be sufficiently predicted from preoperative panoramic radiography. The false-negative rate, i.e., the rate of positive cases (OAC) missed by the deep learning algorithms, ranged from 57.14\% to 95.24\%. Surgeons should not solely rely on panoramic radiography when evaluating the probability of OAC occurrence. Clinical testing of OAC is warranted after each upper-molar tooth extraction.},
  language  = {en}
}
@article{KunzStellzigEisenhauerBoldt2023,
  author    = {Kunz, Felix and Stellzig-Eisenhauer, Angelika and Boldt, Julian},
  title     = {Applications of artificial intelligence in orthodontics — an overview and perspective based on the current state of the art},
  series = {Applied Sciences},
  volume    = {13},
  journal   = {Applied Sciences},
  number    = {6},
  issn      = {2076-3417},
  doi       = {10.3390/app13063850},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-310940},
  year      = {2023},
  abstract  = {Artificial intelligence (AI) has already arrived in many areas of our lives and, because of the increasing availability of computing power, can now be used for complex tasks in medicine and dentistry. This is reflected by an exponential increase in scientific publications aiming to integrate AI into everyday clinical routines. Applications of AI in orthodontics are already manifold and range from the identification of anatomical/pathological structures or reference points in imaging to the support of complex decision-making in orthodontic treatment planning. The aim of this article is to give the reader an overview of the current state of the art regarding applications of AI in orthodontics and to provide a perspective for the use of such AI solutions in clinical routine. For this purpose, we present various use cases for AI in orthodontics, for which research is already available. Considering the current scientific progress, it is not unreasonable to assume that AI will become an integral part of orthodontic diagnostics and treatment planning in the near future. Although AI will equally likely not be able to replace the knowledge and experience of human experts in the not-too-distant future, it probably will be able to support practitioners, thus serving as a quality-assuring component in orthodontic patient care.},
  language  = {en}
}