歯周病研究における機械学習の視覚的分析（2001年～2023年）
Huili Lin1, Jun Chen, Wenjie Li
1Hunan Engineering Research Center for Oral Digital Intelligence and Personalized Medicine; Hunan Key Laboratory of Oral Health Research; Hunan Clinical Research Center of Oral Major Diseases and Oral Health; Academician Workstation for Oral-maxillofacial and Regenerative Medicine and Xiangya School of Stomatology, Central South University. Changsha 410008, China. E-mail: 2125413957 @qq.com.
まとめ
機械学習（ML）は歯周病研究においてますます応用されており、最近では診断のための画像ベースのセグメンテーションと特徴抽出に焦点が当てられています。この分析はMLの
科学分野:
- 文献計量学および科学計量学
- 計算知能
- 歯周病学
背景:
- 歯周病は、世界的な健康問題として大きな負担となっています。
- 機械学習（ML）は、歯周病の理解と管理のための新しいアプローチを提供します。
- 歯周病学におけるMLの応用は、急速に進化する分野です。
研究 の 目的:
- 歯周病における機械学習に関する文献を体系的に分析し、視覚化すること。
- この領域における主要な応用、研究トレンド、およびホットスポットを特定すること。
- 歯周病学におけるMLの将来の研究の方向性に洞察を提供すること。
主な方法:
- Web of Science Core Collection（2001年～2023年）の出版物に関する文献計量学的分析。
- Bibliometrix、CiteSpace、VOSviewerなどの視覚化ツールを使用しました。
- 合計127件の関連論文が分析に含まれました。
主要な成果:
- 出版数と引用数の頻度は2018年以降、著しい増加傾向を示しています。
- 高頻度のキーワードには、「歯周病」、「機械学習」、「深層学習」が含まれます。
- 最近の臨床研究のホットスポットは、歯周病および歯周インプラント炎の診断のための画像ベースのセグメンテーションと特徴抽出に関係しています。
- 基礎研究はバイオマーカーのスクリーニングに焦点を当てています。
結論:
- 文献の状況は、歯周病研究におけるMLの応用増加と新たなホットスポットを示しています。
- MLは、診断支援と疾患メカニズムの理解に有望です。
- この分析は、歯周病学におけるMLの将来の研究を導くための貴重な参照として役立ちます。
