在大规模的马来西亚数据集上,自动化法医牙科年龄估计实验室 (F-DentEst Lab) 的准确性

科学领域:

• 法医牙科 法医牙科
• 人工智能在医学中的应用
• 医学成像分析 医学成像分析

背景情况:

• 大规模灾难对及时识别去世的个人构成重大挑战.
• 传统的手动牙科年龄估计是耗时和劳动密集的,特别是在大型活动期间.
• 人工智能 (AI) 为自动化和加速法医年龄估计提供了一个潜在的解决方案.

研究的目的:

• 为了评估开发的深度卷积神经网络 (DCNN) 系统的准确性和性能,用于自动化牙年龄估计.
• 通过使用数字牙科全景成像,评估该系统在大量的马来西亚儿童数据集上的有效性.
• 引入法医牙科估计实验室 (F-DentEst Lab) 作为人工智能驱动的工具,以增强传统的年龄估计方法.

主要方法:

• 追溯收集1892张数字牙科全景图像用于培训,验证和测试 (80%的培训,20%的测试).
• 图像预处理符合全景牙科成像的纳入标准.
• 用动态编程-活跃轮 (DP-AC) 和深度卷积神经网络 (DCNN) 对下前的细分和分类.
• 统计分析以确定准确性和性能指标.

主要成果:

• 开发的DCNN系统F-DentEst Lab证明了有效的数字牙科年龄估计.
• 人工智能方法从牙全景图像中获得了高精度的年龄估计.
• 根据DCNN的方法,对时间年龄的轻微低估,女性的平均误差为0.03,男性的平均误差为0.05.

结论:

• 与传统方法相比,人工智能驱动的F-DentEst Lab系统显著提高了牙年龄估计的效率.
• 在法医背景下,DCNN方法对准确和快速的年龄估计有希望,特别是在大规模灾难受害者识别方面.
• 使用人工智能的自动牙科年龄估计可以帮助法医团队克服与大量案件和时间限制相关的挑战.