人工智能模型用于检测垂直根断裂的有效性:系统性审查
Shankargouda Patil1, Frank W Licari1, Calvin Bennion1
1College of Dental Medicine, Roseman University of Health Sciences, South Jordan, UT-84095, USA.
Journal of endodontics
|February 25, 2026
概括
人工智能 (AI) 模型在检测垂直根断裂 (VRF) 方面表现有前途. 基于卷积神经网络 (CNN) 的AI,特别是在CBCT扫描上,显示出高精度,尽管目前证据质量较低.
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:
- 垂直根骨折 (VRF) 在牙科中存在诊断挑战.
- 人工智能 (AI) 为VRF提供了潜在的诊断辅助工具.
研究的目的:
- 系统地审查人工智能模型用于VRF检测的诊断性能.
- 在不同的成像技术中评估AI性能.
主要方法:
- 在PubMed,Scopus和Web of Science的系统文献搜索到2025年1月.
- 包括报告诊断准确度,灵敏度和VRF检测特异性的研究.
- 使用QUADAS-2进行质量评估,并根据GRADE对证据的确定性进行评分.
主要成果:
- 七项研究符合纳入标准,评估了各种AI模型.
- 基于CNN的模型实现了高精度 (75%-97.8%),灵敏度 (75%-98%) 和特异性 (60%-99%).
- 在CBCT上使用ResNet-50获得了最高的准确性 (97.8%);在2DX光学上性能下降.
结论:
- 低水平的证据表明,基于CNN的AI模型可以准确地检测VRF,特别是高分辨率CBCT.
- 由于方法上的局限性和样本规模较小,总体证据的确定性较低.
- 需要进一步的前性多中心研究来进行临床验证和实施.
关键词:
人工智能的人工智能是人工智能.圆束计算机断层扫描 计算机断层扫描卷积神经网络是一种卷积神经网络.牙周内科医院 牙周内科医院 牙周内科医院概率神经网络是一种神经网络.垂直根部骨折 垂直根部骨折是指垂直根部骨折的发生.更多相关视频
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