利用深度学习算法实现咬合面龋的自动检测
2023-06-27
来源: drugdu
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一项关于使用深度学习算法从临床照片中检测咬合龋齿的诊断研究将在空间碎片协委会第101届大会上发表，该大会将与2023年6月21日至24日在哥伦比亚波哥大举行的拉丁美洲地区第九次会议和第十二届世界预防牙科大会同时举行。
互动演讲“使用深度学习算法自动检测牙垢”将于哥伦比亚时间6月24日星期六下午4:25（UTC-05:00）在“健康状况和风险因素的患病率”会议期间举行。
美国宾夕法尼亚州费城坦普尔大学的Chukwuebuka Elozona Ogwo的这项研究试图从临床照片中确定YOLOv7物体检测算法在咬合龋检测中的准确性、精密度和灵敏度，并（2）开发咬合龋检测软件。
只有在坦普尔大学科恩伯格牙科学院接受护理的同意恒牙列的成年人（>=18岁）被纳入研究。4年级牙科学生使用Coolpix L840相机收集了300张下颌和上颌弓咬合面的口腔内照片。使用Roboflow V4对图像进行注释。经过数据预处理和增强，生成845张图像，并随机分为三组：训练、验证和测试——分别为70:20:10。
然后使用YOLO v7在100个时期对数据进行分析，批次大小为1，图像大小为1280x640。算法性能指标为平均精度（mAP）、召回率（灵敏度）和精度（正预测值）。最后的算法用于在Flask上创建软件，并将其部署在Heroku上。
该算法的准确率为79.5%，召回率为83%，F1得分为81.2%mAP@0.5在下颌和上颌弓的临床照片上检测咬合龋齿的得分。这项研究在自动化从临床照片中检测龋齿病变方面取得了有希望的人工智能结果。当作为手机应用程序部署时，它可能会成为远程牙科的重要工具，并改善获得护理的机会。
来源：
https://www.news-medical.net/news/20230625/Using-deep-learning-algorithm-for-automated-detection-of-occlusal-caries.aspx
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