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根管治疗后隐匿性牙根纵裂特征的体外及micro-CT研究 被引量：1
1
作者 刘文静 高安天 +2 位作者 潘笑 曹丹彤 林梓桐 《口腔医学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期617-621,共5页
目的:收集根管治疗后隐匿性牙根纵裂牙(subtle vertical root fracture, SVRF),对其进行裂纹特征体外观察及micro-CT扫描,探索其裂纹特征并探讨其发生发展过程。方法:收集我院2021年10月~2023年10月拔除的根管治疗后SVRF患牙共计21颗,收... 目的:收集根管治疗后隐匿性牙根纵裂牙(subtle vertical root fracture, SVRF),对其进行裂纹特征体外观察及micro-CT扫描,探索其裂纹特征并探讨其发生发展过程。方法:收集我院2021年10月~2023年10月拔除的根管治疗后SVRF患牙共计21颗,收集SVRF患牙的牙位及裂纹发生的牙根位。在直视或透照法下观察裂纹数目,以根管为中心,颊、舌、近中、远中分别计算,以及裂纹纵向长度根据裂纹是否累及釉牙骨质界及根尖区分为4类。使用micro-CT扫描并评价裂纹是否累及根管,裂纹在轴位图像上的方向(颊舌,近远中向),并在裂纹最宽层面进行裂纹宽度测量,将裂纹最宽处在牙根上的分布分为根上部、根中部及根下部。结果:本研究共收集21颗SVRF患牙,累及24个牙根,其中17个牙根为完全性裂纹,7个为不完全性裂纹,共计41条裂纹。上颌前磨牙牙根及下颌磨牙近中根为发生牙根纵裂最多的牙根,且这些牙根均表现为颊舌/腭向扁根并分为颊舌/腭向双根管。所有裂纹均为颊舌/腭向,均累及根中区及根管内壁。裂纹最大宽度无论是在牙根上的纵向分布还是在水平面上的分布都没有明显的规律。结论:根管治疗后SVRF的裂纹均累及根中区,均由根管壁向根面延伸,裂纹宽度无明显规律;推测根中区的根管内壁为牙根纵裂发生的起始部位;裂纹扩展的过程具有无序性和多样性。 展开更多
关键词 隐匿性牙根纵裂 裂纹特征 显微CT
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根管治疗后隐匿性牙根纵裂临床特征分析及CBCT影像学研究 被引量：11
2
作者 曹丹彤 古丽比热·艾合买提 +4 位作者 高安天 曹雅 谭葆春 王从跃 林梓桐 《口腔医学研究》 CAS 北大核心 2020年第7期644-647,共4页
目的:通过对临床上根管治疗后隐匿性牙根纵裂牙的临床特征进行分析并对其锥形束CT(cone beam computed tomography,CBCT)的影像学表现进行总结。方法:对临床上收集的92例患者的97颗隐匿性牙根纵裂(subtle vertical root fracture,SVRF)... 目的:通过对临床上根管治疗后隐匿性牙根纵裂牙的临床特征进行分析并对其锥形束CT(cone beam computed tomography,CBCT)的影像学表现进行总结。方法:对临床上收集的92例患者的97颗隐匿性牙根纵裂(subtle vertical root fracture,SVRF)患牙的临床特征及CBCT影像学特征进行统计,临床资料包括患者的性别,年龄,牙位,同时对其CBCT上牙根折裂线情况,牙槽骨及根尖周骨质吸收情况进行评价和统计。结果:92名被诊断为SVRF患者中,男性占35.9%,女性占64.1%,年龄26~84岁,其中31~40岁,41~50岁,51~60岁,61~70岁4个年龄段间的发生率没有明显差异。下颌第一磨牙发生率最高(35颗,36.1%),其次为上颌第二前磨牙(18颗,18.6%)和上颌第一前磨牙(17颗,17.5%)。97颗SVRF患牙中,有28颗(28.9%)患牙在CBCT图像上能观察到细小折裂纹。97颗SVRF患牙均发生不同程度的骨吸收,其中68颗(70.1%)合并垂直型骨吸收及根尖周骨吸收,28颗(28.9%)表现为垂直型骨吸收,仅1颗(1.0%)表现为根尖周骨吸收。结论:SVRF多见于女性,年龄无明显差异,多见于下颌第一磨牙近中根及上颌前磨牙,考虑与牙根形态有关,VRF常伴有不同程度的垂直型牙周骨质吸收。 展开更多
关键词 隐匿性牙根纵裂 锥形束CT 骨吸收
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基于卷积神经网络的移位型牙根折裂人工智能诊断的初步研究 被引量：2
3
作者 胡燕妮 曹丹彤 +2 位作者 王柏鑫 陈颖 林梓桐 《口腔医学研究》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期959-962,共4页
目的:探讨卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在移位型牙根折裂(displaced root fracture,DRF)锥形束CT(cone beam computed tomography,CBCT)图像诊断中的应用价值。方法:筛查我院就诊的286例DRF患者的CBCT图像,分别采用... 目的:探讨卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在移位型牙根折裂(displaced root fracture,DRF)锥形束CT(cone beam computed tomography,CBCT)图像诊断中的应用价值。方法:筛查我院就诊的286例DRF患者的CBCT图像,分别采用自动截图和人工截图的方法获得兴趣区并人工标注阳性或阴性,使用ResNet 50分别进行训练并建立诊断模型,并计算两种截图方式所建立的诊断模型的准确率、特异度和灵敏度。结果:286名患者中,164名患者的CBCT图像用于自动截图,122名患者的CBCT图像用于人工截图。自动截图组中,训练集包括阳性图片184幅和阴性图片186幅,测试集包括阳性图片64幅和阴性图片66幅;人工截图组中,训练集包括阳性图片96幅和阴性图片114幅,测试集包括阳性图片32幅和阴性图片36幅。人工截图组模型诊断的准确率为98.5%、特异度为100%,灵敏度为96.9%,自动截图组模型诊断的准确率为90.0%,特异度为95.5%,灵敏度为84.4%。结论:卷积神经网络ResNet 50对于移位型牙根折裂具有良好的诊断效能。 展开更多
关键词 移位型牙根折裂 卷积神经网络 锥形束CT
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