パノラマX線写真による虫歯検出におけるディープラーニングシステムの評価
Hatice Biltekin1, Gediz Geduk2, Aytaç Altan3
1Department of Oral and Maxillofacial Radiology, Faculty of Dentistry, University of Bursa Uludag, Bursa, Turkey, dthaticebiltekin@gmail.com, haticebiltekin@uludag.edu.tr.
American journal of dentistry
|August 28, 2025
まとめ
パノラミックX線写真で 歯の虫歯を検出するための ディープコンヴォルションニューラルネットワークモデルは有望である. このAIツールは 82%の精度で 臨床の歯科医を支援しています
科学分野:
- 歯科
- 人工知能
- 医療用イメージング
背景:
- 虫歯の検出は 口腔の健康に不可欠です
- パノラマ放射線は,歯科診断に一般的に使用されます.
- ディープラーニングは 診断の精度を向上させる可能性を秘めています
研究 の 目的:
- 虫歯を検出するための深部収縮神経ネットワーク (CNN) モデルを評価する.
- ResNet50アーキテクチャの有効性を評価する.
主な方法:
- 101のパノラマX線写真から2660のラベル付き歯の画像のデータセットが使用されました.
- 2,340の合成データポイントを含む5000のデータセットが作成されました.
- ResNet50 CNNアーキテクチャが採用され,データは80%のトレーニングと20%のテストセットに分けられました.
主要な成果:
- ディープラーニングモデルは 全体の分類精度82%を達成しました
- 主要な性能指標は,感度94%,特異性70%,陽性予測値 (PPV) 75.8%,陰性予測値 (NPV) 92%でした.
- 受信機オペレーター特性曲線 (AUC) 下の面積は82%であった.
結論:
- ディープラーニングモデルは 歯科医の補助ツールとしての可能性を 示しています
- この人工知能のアプローチは パノラマ放射線写真で 虫歯を検出するのに役立ちます
- 臨床実務への更なる統合は診断能力を向上させるだろう.
