完全自动化的牙细分和标记,用于全弧和部分弧内口腔扫描,使用深度学习
Lingyun Cao1, Niels van Nistelrooij2, Jiaqi Liu3
1Department of Dentistry, Research Institute for Medical Innovation, Radboud University Medical Center, Nijmegen, The Netherlands.
International dental journal
|August 15, 2025
概括
一个新的深度学习模型自动化了牙细分和标签,用于全和部分门内腔扫描 (IOSs). 这种先进的AI工具实现了高精度,改善了数字牙科工作流程.
科学领域:
- 人工智能在牙科中的应用
- 医学成像分析 医学成像分析
- 数字牙科数字牙科
背景情况:
- 部分门内腔扫描 (IOSs) 在临床牙科中至关重要,但对现有的牙细分算法构成挑战.
- 目前的算法通常在部分弧度数据上表现不佳,限制了它们的临床适用性.
研究的目的:
- 开发一个完全自动化的深度学习 (DL) 模型,用于精确的牙细分和标记,无论是全弧或部分弧 IOS.
- 提高AI在分析各种口内扫描数据中的准确性和可靠性.
主要方法:
- 开发了一个两阶段的DL模型 (ToothInstanceNet),结合了人工部分弧形IOS,基于DL的对齐模块和FDI意识后处理.
- 该模型在600个IOS (300个全门,300个部分门) 上进行了训练,并使用5倍交叉验证和公共Teeth3DS数据集进行了验证.
主要成果:
- 该模型实现了高性能指标,包括F1分数为0.9908 (全弧) 和0.9884 (部分弧),以及分别为0.9819和0.9862的Dice分数.
- 在3DTeethSeg挑战中表现出卓越的性能 (得分=0.9870).
- 分析揭示了模型错误与特定的牙状况 (如残留根和缺失牙) 之间的相关性.
结论:
- 该研究介绍了第一个完全自动化的牙细分和FDI标签方法,适用于全弧和部分弧 IOS.
- 该模型的高精度表明其有可能无集成到临床牙科工作流程中.
- 这一进步促进了牙识别,并支持数字牙科的自动化下游应用.
