在青少年中通过口腔全景成像自动估计牙年龄
Ze Li1,2, Ning Xiao3, Xiaoru Nan2
1School of Forensic Medicine, Shanxi Medical University, Taiyuan, China.
Frontiers in dental medicine
|July 11, 2025
概括
深度学习模型使用全景牙图像准确估计中国北部青少年的牙年龄. 这种自动化方法为法医牙科应用提供了比传统方法更快,更客观的替代方案.
科学领域:
- 法医牙科 法医牙科
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 牙科年龄估计在法医牙科中对于法律目的至关重要.
- 像德米吉安方法这样的传统方法是主观的,耗时的.
- 需要自动化方法来提高效率和客观性.
研究的目的:
- 开发和评估用于自动化牙科年龄估计的深度学习模型.
- 为训练和测试模型构建一个大型全景牙科图像数据集.
- 评估特定人口群体 (中国北方青少年) 的模型表现.
主要方法:
- 创建了一个大规模的全景牙科图像数据集.
- 应用了各种卷积神经网络 (CNN) 模型进行自动年龄估计.
- 使用统计指标严格评估模型性能.
主要成果:
- 性能最好的模型实现的平均绝对误差为1.24年 (总样本),1.28年 (女性) 和1.15年 (男性).
- 模型性能使用损失曲线,残留组图和正常PP图进行评估.
- 为不同的样本组开发了年龄预测模型.
结论:
- 深度学习模型在估计牙年龄方面表现出很高的有效性.
- 使用CNN的自动年龄估计为传统方法提供了可行且准确的替代方案.
- 该研究强调了人工智能在法医牙科应用中的潜力,特别是在青少年中.
