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首頁 >健康專題 >2018濟(jì)南市口腔醫(yī)院 >新聞報道

濟(jì)南市口腔醫(yī)院學(xué)術(shù)研究新突破

2024

/ 11/07
來源:

大眾網(wǎng)

作者:

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  隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,醫(yī)學(xué)影像智能識別能力在多個領(lǐng)域得到了顯著提升。在口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,人工智能已被應(yīng)用于根尖病變、齲齒、牙周病病變檢測、牙齒和關(guān)鍵解剖結(jié)構(gòu)分割以及治療方案推薦等領(lǐng)域。人工智能系統(tǒng)可以基于影像識別的結(jié)果,輔助醫(yī)生為患者制定個性化的治療方案,提高疾病的診斷準(zhǔn)確率和治療效果,人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。

  新型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)YoCNET

  近日,濟(jì)南市口腔醫(yī)院杜毅于西佼團(tuán)隊的最新研究成果《Periapical lesion detection in periapical radiographs using the latest convolutional neural network ConvNeXt and its integrated models》在中科院2區(qū)SCI期刊《Scientific Reports》發(fā)表,研究提出了一種新型的深度學(xué)習(xí)集成模型——YoCNET(Yolov5+ConvNeXt),旨在克服傳統(tǒng)分類模型在根尖片中無法同時識別多個病灶的局限性。YoCNET結(jié)合了Yolov5的強(qiáng)大目標(biāo)檢測能力與ConvNeXt的圖像分類優(yōu)勢,能夠自動分割單個牙齒并并發(fā)檢測多個根尖病變。這一創(chuàng)新方法不僅提高了根尖病損檢測效率,還為臨床應(yīng)用提供了更可靠的技術(shù)支持。

在研究中,團(tuán)隊使用了1,305張根尖片數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證,經(jīng)過嚴(yán)格的分配,訓(xùn)練和驗(yàn)證的比例為8:2。為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,研究者排除了乳牙,并從200張未使用的根尖片中提取了717張單個牙齒圖像進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證。評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確度、敏感性、F1分?jǐn)?shù)、AUC(曲線下面積)等。結(jié)果顯示,YoCNET在各項(xiàng)評估指標(biāo)上均表現(xiàn)優(yōu)異:準(zhǔn)確率達(dá)到90.93%,精確度為98.88%,敏感性為85.30%,F(xiàn)1分?jǐn)?shù)為0.9159,AUC值為0.9757。

  這些指標(biāo)顯著優(yōu)于YoRNET(Yolov5+ResNet34),后者的對應(yīng)指標(biāo)為80.47%、83.78%、82.16%、0.8296和0.8822。這一集成模型在自動牙齒分割和根尖病變檢測中展現(xiàn)出高效和準(zhǔn)確。YoCNET的優(yōu)秀表現(xiàn)使其成為臨床應(yīng)用中的更佳選擇。該研究是課題組2024年9月在 《Journal of Medical and Biological Engineering》上發(fā)表《Deep Learning-Based Detection of Periapical Lesions in Periapical Radiographs》之后,圍繞人工智能輔助識別口腔影像片中病損的又一研究成果。相關(guān)成果能夠有效輔助醫(yī)生進(jìn)行精準(zhǔn)診斷和決策,為患者提供更優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)。

濟(jì)南市口腔醫(yī)院院長、山東省衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會數(shù)據(jù)應(yīng)用和信息化專業(yè)委員會副主任委員杜毅教授表示,濟(jì)南市口腔醫(yī)院高度重視智慧醫(yī)院建設(shè),2023年8月成立口腔精準(zhǔn)醫(yī)療創(chuàng)新工作室和口腔數(shù)字化智能診療和大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新工作室,開展智慧醫(yī)療和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的臨床應(yīng)用研究。2024年8月于西佼濟(jì)衛(wèi)工匠創(chuàng)新工作室”獲評濟(jì)南市衛(wèi)生健康創(chuàng)新工作室。目前團(tuán)隊在智能診療領(lǐng)域發(fā)表SCI 2篇;成果榮獲濟(jì)南市第一屆數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用職業(yè)技能競賽三等獎1項(xiàng),山東省數(shù)據(jù)要素X醫(yī)療健康競賽三等獎和優(yōu)秀獎各1項(xiàng);獲軟著授權(quán)3項(xiàng),申報發(fā)明專利1項(xiàng)。課題組后續(xù)將積極推進(jìn)研究成果的轉(zhuǎn)化和臨床推廣應(yīng)用。

責(zé)編:辛明芮


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