人工智能在检测牙异常中的应用:当前模型,成像方法和未来方向
Mobina Sadat Zarabadi1,2, Zeynab Pirayesh3, Shaghayegh Najary2,4,5
1USERN Office Qazvin University of Medical Sciences Qazvin Iran.
Health science reports
|March 5, 2026
概括
人工智能 (AI) 在检测牙异常方面显示出很大的前景,例如使用放射和摄影来检测多余的牙和冲击. 特定的深度学习模型实现了超过85%的准确性,有助于早期诊断和治疗规划.
科学领域:
- 牙科 牙科是指牙科的专业.
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 牙异常影响美学和功能,需要早期检测.
- 人工智能 (AI) 为识别微妙的牙异常提供了先进的工具.
- 人工智能可以帮助牙医检测数量,形态,尺寸,位置和结构的异常.
研究的目的:
- 调查各种人工智能模型在检测和诊断牙异常方面的有效性.
- 评估人工智能应用程序在识别条件,如超数牙,冲击,和骨切割器低矿化等.
- 用牙科X光学和摄影来评估AI性能.
主要方法:
- 在主要的科学数据库 (PubMed/Medline,Scopus,Web of Science,Google Scholar) 进行了全面的文献搜索,直到2023年.
- 纳入标准侧重于使用最近人工智能模型的研究,用于检测牙异常的成像模式.
- 没有基于成像的AI或方法明确性的研究被排除在外.
主要成果:
- 20项研究评估了人工智能模型,用于在放射和摄影成像中检测牙异常.
- 深度学习模型 (EfficientDet-D3,nnU-Net,ResNeXt) 对特定异常 (例如,超数牙,宫外喷发) 显示出高准确度.
- 大多数人工智能模型的准确率超过85%,显示出自动检测的巨大潜力.
结论:
- 人工智能证明了自动牙异常检测和诊断的巨大潜力.
- 性能因不同异常和成像类型而异,表明需要进一步优化AI模型.
- 未来的研究应该专注于多类人工智能模型和整合各种数据以提高诊断准确度.
