用全景射线图中的自动深度学习对纸和纸石进行细分:人工智能研究

科学领域:

• 牙科 牙科是指牙科的专业.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 纸石是牙纸中化的质量,可以使牙手术复杂化.
• 在X光照上精确检测乳房结石对于牙科治疗计划至关重要.

研究的目的:

• 评估人工智能 (AI) 算法的诊断准确性,用于在全景放射图上识别纸和纸石.
• 评估AI作为牙科放射诊断辅助工具的潜力.

主要方法:

• 使用了713张全景放射图,确定了纸石.
• 雇员CVAT v1.7.0软件用于手动注释4675个纸石和5085个纸.
• 开发并测试了用于纸和纸石段的AI模型.

主要成果:

• 人工智能模型实现了纸细分 (Dice:0.84,IoU:0.758) 和纸石细分 (Dice:0.759,IoU:0.686) 的高性能指标.
• 纸细分的精度和回忆值分别为0.858和0.827.
• 纸石细分的精度和回忆值分别为0.792和0.773.

结论:

• 人工智能算法可以在放射图像中成功识别纸和纸石.
• 人工智能软件展示了作为一种有价值的工具来支持临床医生进行放射性诊断的潜力.
• 建议对更大的数据集进行进一步的研究,以提高AI模型的能力.