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基于深度学习的颞下颌关节骨关节炎影像智能诊断模型构建与评估
1
作者
伍丹丹
王培
+2 位作者
敬洋
贾真
杨健
《实用口腔医学杂志》
北大核心
2025年第4期519-524,共6页
目的:基于深度学习技术,开发颞下颌关节骨关节炎影像的自动判读模型,以辅助临床诊断,提升该病诊断的效率和准确性。方法:收集220例患者的CBCT数据,获得2052张矢状面图像。根据颞下颌关节紊乱病影像学分析标准,勾画感兴趣区,并将图像分...
目的:基于深度学习技术,开发颞下颌关节骨关节炎影像的自动判读模型,以辅助临床诊断,提升该病诊断的效率和准确性。方法:收集220例患者的CBCT数据,获得2052张矢状面图像。根据颞下颌关节紊乱病影像学分析标准,勾画感兴趣区,并将图像分为无颞下颌关节骨关节炎(TMJOA)、TMJOA不确定型及TMJOA 3类。数据按8∶2比例随机分为训练集和验证集。基于3个轻量化Yolov5深度学习框架对训练集进行模型训练,并在验证集上评估模型性能。结果:Yolov5N模型表现最佳,验证集的检测准确率、召回率、精确率分别为92.5%、90.1%和85.7%。结论:该研究开发的颞下颌关节骨关节炎自动检测模型能够有效识别关节炎病变,人工智能工具有望成为临床颞下颌关节骨关节炎诊断的有力辅助工具。
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关键词
颞下颌关节骨关节炎
CBCT
辅助诊断
Yolov5
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题名
基于深度学习的颞下颌关节骨关节炎影像智能诊断模型构建与评估
1
作者
伍丹丹
王培
敬洋
贾真
杨健
机构
西安交通大学生命科学与技术学院
口颌系统重建与再生全国重点实验室
慧
影
医疗
科技
(
北京
)
有限公司
ai
创新
中心
西安交通大学未来技术学院
出处
《实用口腔医学杂志》
北大核心
2025年第4期519-524,共6页
基金
陕西省重点研发计划(编号:2021LL-JB-06)。
文摘
目的:基于深度学习技术,开发颞下颌关节骨关节炎影像的自动判读模型,以辅助临床诊断,提升该病诊断的效率和准确性。方法:收集220例患者的CBCT数据,获得2052张矢状面图像。根据颞下颌关节紊乱病影像学分析标准,勾画感兴趣区,并将图像分为无颞下颌关节骨关节炎(TMJOA)、TMJOA不确定型及TMJOA 3类。数据按8∶2比例随机分为训练集和验证集。基于3个轻量化Yolov5深度学习框架对训练集进行模型训练,并在验证集上评估模型性能。结果:Yolov5N模型表现最佳,验证集的检测准确率、召回率、精确率分别为92.5%、90.1%和85.7%。结论:该研究开发的颞下颌关节骨关节炎自动检测模型能够有效识别关节炎病变,人工智能工具有望成为临床颞下颌关节骨关节炎诊断的有力辅助工具。
关键词
颞下颌关节骨关节炎
CBCT
辅助诊断
Yolov5
Keywords
Temporomandibular joint osteoarthritis
CBCT
Auxiliary diagnosis
Yolov5
分类号
R782.6 [医药卫生—口腔医学]
TP391.73 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的颞下颌关节骨关节炎影像智能诊断模型构建与评估
伍丹丹
王培
敬洋
贾真
杨健
《实用口腔医学杂志》
北大核心
2025
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