开发一种放射性模型,以在全景射线图上检测逆口腔通道
Dongjing Zhan1,2,3, Fei Wang4, Donglin Zeng1,2,3
1Hospital of Stomatology, Sun Yat-sen University, 510055 Guangzhou, Guangdong, China.
Discovery medicine
|February 20, 2025
概括
使用全景放射图的新型放射学模型有效地检测了下沟通道 (RMC) 的延伸,即沟通道的延伸. 这种由人工智能驱动的方法显示出高精度,在RMC识别中表现优于人类牙医和放射科医生.
科学领域:
- 牙科放射学 牙科放射学
- 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:
- 逆口腔通道 (RMC) 是下腔通道的延伸,很难用传统的二维成像检测到.
- 在RMC检测的挑战可以导致麻醉失败和感官障碍.
研究的目的:
- 探索使用全景射线图检测RMC的放射性模型的临床应用.
- 在RMC识别中评估机器学习算法的诊断性能.
主要方法:
- 通过CBCT和全景放射图,对来自800名患者的1555名半巴体进行了回顾性分析.
- 在全景射线图上从背脊状区域提取的放射性特征.
- 开发和比较用于RMC检测的SVM,LR,KNN和MLP模型.
主要成果:
- 在CBCT的半口患者中,RMC存在于27.2%的患者中.
- 机器学习模型,特别是SVM和MLP,显示出高AUC值 (测试组中的0.7190.808).
- 放射性模型的表现明显优于牙医和放射科医生 (p < 0.05).
结论:
- 基于全景射线图的放射学表明RMC具有很高的检测能力.
- 开发的放射性模型对RMC识别具有相当大的临床应用价值.
