使用深度学习预测粉红色美学分数:一个概念验证
Ziang Wu1, Yizhou Chen2, Xinbo Yu3
1Department of Prosthodontics, Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, 200011, China; College of Stomatology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China; National Center for Stomatology and National Clinical Research Center for Oral Diseases, Shanghai, China; Shanghai Key Laboratory of Stomatology and Shanghai Research Institute of Stomatology, Shanghai, China; Shanghai Engineering Research Center of Advanced Dental Technology and Materials, Shanghai, China.
Journal of dentistry
|February 1, 2025
概括
一个深度学习 (DL) 模型可以预测牙科植入物的粉红色美学得分 (PES). 这种人工智能工具可以帮助牙医评估美学结果,并在手术前做出明智的治疗决定.
科学领域:
- 牙科植入物学 牙科植入物学
- 人工智能在牙科中的应用
- 审美评价 审美评价 审美评价
背景情况:
- 预测在美观区单种植入治疗的美学结果对于患者的满意度至关重要.
- 目前的审美评价方法可以是主观的,可以从客观的,数据驱动的方法中受益.
研究的目的:
- 开发和评估一种深度学习 (DL) 模型,用于预测单种植入器修复的粉红色美学得分 (PES).
- 根据已建立的临床评估指标评估模型的性能.
主要方法:
- 使用了226例口内照片和12个临床特征的数据集.
- 一个深度学习模型被训练来预测PES,由假牙专家确定.
- 使用平均绝对误差 (MAE),根平均平方误差 (MSE) 和相关性分析来评估模型性能.
主要成果:
- DL模型实现了MAE的1.3597和MSE的1.8324的.
- 皮尔森相关系数为0.6326,表明中等正相关性.
- 在1点和2点内预测PES的准确率分别为65.93%和85.84%.
结论:
- 深度学习显示出在单种植入治疗中进行手术前预测PES的前景.
- 开发的DL模型可以帮助牙医在审美风险评估和治疗规划.
- 目前正在进行进一步的数据收集,以提高模型的预测能力.
