基于数字图像处理和人工智能技术的牙腔检测
Yara Al Abbadi1, Amani Al-Ghraibah2, Muneera Altayeb3
1Engineering Department, Labiib Solutions, Al Khobar, Saudi Arabia.
Journal of medical engineering & technology
|October 16, 2025
概括
这项研究开发了一种自动化系统,用于通过X射线检测牙科疾病. 人工智能模型有助于牙医更快,更准确地识别腔和异常.
科学领域:
- 牙科 牙科是指牙科的专业.
- 医疗图像处理 医学图像处理
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 牙损是由于糖燃料的细菌活动导致的,这种细菌活动侵蚀了牙结构.
- 医学成像技术有助于准确的诊断和治疗规划口腔保健.
- 自动化系统可以减少临床医生的工作量和诊断错误.
研究的目的:
- 利用机器学习开发一种用于检测牙科疾病的自动化系统.
- 提高诊断牙异常如牙的速度和准确性.
- 为了减少人为错误和临床医生在牙科诊断中的工作量.
主要方法:
- 牙科放射图片的预处理:降低噪音,灰度转换,过,调整大小.
- 使用波形分析,灰级共发生矩阵 (GLCM) 和纹理分析进行特征提取.
- 培训和评估支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 分类器.
主要成果:
- 当将所有提取的特征结合在一起时,自动化系统在SVM实现了80%的准确性,在NN实现了77%的准确性.
- 该系统成功地将牙X射线图像分类为正常或异常.
- 证明了特定异常的识别,例如牙损伤.
结论:
- 与传统方法相比,拟议的自动化系统提供了更快,更可靠的牙科疾病检测.
- 这种人工智能驱动的方法可以支持牙医的临床决策.
- 该系统有可能提高牙科患者护理的整体质量.
