评估人工智能驱动的平台的诊断准确性,以评估使用全景射线图的内牙治疗结果:一项初步研究
Wojciech Kazimierczak1,2,3, Róża Wajer2, Adrian Wajer4
1Department of Radiology and Diagnostic Imaging, Collegium Medicum, Nicolaus Copernicus University in Torun, Jagiellońska 13-15, 85-067 Bydgoszcz, Poland.
Journal of clinical medicine
|June 27, 2024
概括
这项初步研究发现,人工智能平台在全景放射图 (PAN) 上准确评估了内牙填充概率. 然而,其诊断性能因其他内牙治疗特征而有所不同.
科学领域:
- 牙科放射学 牙科放射学
- 人工智能在牙科中的应用
- 牙周内科医院 牙周内科医院 牙周内科医院
背景情况:
- 全景放射图 (PAN) 用于评估内牙治疗结果.
- 评估这些结果需要准确的诊断工具.
- 由人工智能驱动的平台为自动化放射分析提供了潜力.
研究的目的:
- 评估人工智能平台Diagnocat. 的诊断性能.
- 评估其在分析PANs上的内牙治疗特征时的准确性.
主要方法:
- 分析了接受内牙治疗的55名患者的PAN图像.
- 人工智能平台Diagnocat评估了填充概率,堵塞充分性,密度,过填充,空隙和短填充.
- 人工智能结果与两个人类观察者的共识结果进行了比较.
主要成果:
- 人工智能系统实现了高精度 (90.72%) 和F1得分 (95.12%) 的内牙填充概率.
- 对其他特征的性能是可变的,对短填充 (8.33%) 和空隙 (14.29%) 的准确性较低.
- 足够的堵塞和密度的准确性分别为55.81%和62.79%.
结论:
- 人工智能系统在识别经过内牙治疗的牙方面表现出高准确度.
- 对于质量内牙治疗特征的诊断准确性需要进一步改进.
