人工智能模型的比较,用于自动细分下管道和分支
Hanyang Man1, Shikun Ma2, Huifeng Luo1
1Department of Periodontology, School and Hospital of Stomatology, Cheeloo College of Medicine, Shandong University and Shandong Key Laboratory of Oral Tissue Regeneration and Shandong Engineering Research Center of Dental Materials and Oral Tissue Regeneration and Shandong Provincial Clinical Research Center for Oral Diseases, Jinan, Shandong, China.
与Swin UNETR和UNETR相比,3D UX-Net深度学习模型,增强了解剖后处理,在CBCT扫描中实现了下管及其分支的优异细分. 这种人工智能方法显著提高了牙科成像分析的速度和准确性.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能在牙科中的应用
- 深度学习用于解剖细分的深度学习.
背景情况:
- 下管及其分支的准确细分对于牙科植入学和口腔手术至关重要.
- 传统的手动细分是耗时的,容易引起观察者之间的变化.
- 深度学习模型为复杂的解剖结构的自动化和高效细分提供了潜力.
研究的目的:
- 为了比较三个深度学习模型的性能:U-Net Transformer (UNETR),Swin UNETR和3D UX-Net用于下沟细分.
- 评估基于解剖学的后处理模块对细分精度的影响.
- 确定最佳的人工智能模型,用于在束计算断层扫描 (CBCT) 中对小牙结构进行细分.
主要方法:
- 173个CBCT扫描数据集被用于培训,验证和测试.
- 三个深度学习模型 (UNETR,Swin UNETR,3D UX-Net) 被训练为下沟细分.
- 细分性能通过使用子相似系数 (DSC),交叉与联接 (IoU),豪斯多夫距离 (HD95),平均对称表面距离 (ASSD),精度和回忆,使用或不使用解剖后处理模块来评估.
主要成果:
- 所有测试的人工智能模型对下,切口和精神道的细分比手动注释要快 (至少是25倍).
- 3D UX-Net和Swin UNETR的表现普遍优于UNETR,3D UX-Net在DSC,IoU和回忆方面略有优势.
- 基于解剖学的后处理模块大大改善了所有模型的细分指标,3D UX-Net实现了最高的整体精度 (DSC: 0.788,IoU: 0.652,HD95: 0.23 mm,ASSD: 0.083 mm,精度: 72.7%,回忆率: 87.0%).
结论:
- 3D UX-Net和Swin UNETR在细分小牙结构 (如下管道) 方面表现出比UNETR更好的性能.
- 与Swin UNETR相比,3D UX-Net在重叠和回忆方面呈现出统计学上显著的改进.
- 解剖后处理策略显著提高了下管细分深度学习模型的性能,提高了CBCT分析的诊断准确性.
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