J Dent Res:利用深度学习技术通过近红外透照法检测龋病

2019-09-13 lishiting MedSci原创

龋病是全世界范围内发生率最高的慢性症状。早期检测能够有效的提高治疗效果以及减少侵入性治疗的需要。近来研究发现,近红外透照法(TI)影像能够有效的检测龋损的早期阶段。

龋病是全世界范围内发生率最高的慢性症状。早期检测能够有效的提高治疗效果以及减少侵入性治疗的需要。近来研究发现,近红外透照法(TI)影像能够有效的检测龋损的早期阶段。在这篇研究中,作者构建了一个深度学习模型能够在TI影像中自动检测和定位牙齿的损伤。这种方法是基于经过语义分割任务训练的脑神经网络(CNN)。研究运用多种策略减少训练数据不足、不均衡和过度重叠的内容。仅通过185个训练样本,模型在5类分割任务中获取了72.7%的平均交叉点过联合(IOU)评分,特别是还分别获得了近端和咬合面龋损49.5%和49.0%的IOU评分。此外,研究还构建了一个简化任务,对待测区采取二进制评估,存在龋坏与否。在这项测试中,模型分别获得了咬合面和近端损伤的83.6%和85.6%接受者操作特征曲线下面积。这篇研究表明,深度学习法分析牙齿影像对于增加龋损检测的速度和准确性的前景可观,它能够帮助牙科医师诊断并且改善患者疗效。原始出处:Casalegno F, Newton T, et al. Caries Detection with Near-Infrared Transillumination Using D



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