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断冠粘接结合数字化贴面修复在上前牙复杂冠折中的应用1例
1
作者
杨育泽
艾璐莹
+4 位作者
张自亮
肖康
毛雨典
吴赟
陈凌
《国际口腔医学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期172-175,共4页
本文报道了1例因外伤导致上前牙复杂冠折的病例。治疗过程中,首先对患牙行牙髓切断、断冠粘接术,实现了患牙牙髓活力、牙体形态的保存;其次配合数字化技术制作贴面、椅旁外染色技术,增加患牙的固位力及恢复美观;最终实现患牙牙体、牙髓...
本文报道了1例因外伤导致上前牙复杂冠折的病例。治疗过程中,首先对患牙行牙髓切断、断冠粘接术,实现了患牙牙髓活力、牙体形态的保存;其次配合数字化技术制作贴面、椅旁外染色技术,增加患牙的固位力及恢复美观;最终实现患牙牙体、牙髓的保存,最大程度恢复了患牙初始形态、颜色、咬合、邻接关系等特征。随访2年多以来,临床效果稳定。
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关键词
复杂冠折
牙髓切断术
数字化技术
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职称材料
不同层数的Mask-RCNN模型自动检测成釉细胞瘤效能的比较
被引量：
1
2
作者
赖丹琳
许亮
+2 位作者
倪涧钊
朱小峰
黄晓红
《口腔医学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1092-1096,共5页
目的:基于人工智能深度学习,比较Mask-RCNN不同层数的ResNet模型在成釉细胞瘤CT图像检测中的效能。方法:回顾性收集2018年4月~2020年8月福建医科大学附属第一医院成釉细胞瘤患者的CT影像数据,按照标准将79名患者纳入研究。经过预处理后...
目的:基于人工智能深度学习,比较Mask-RCNN不同层数的ResNet模型在成釉细胞瘤CT图像检测中的效能。方法:回顾性收集2018年4月~2020年8月福建医科大学附属第一医院成釉细胞瘤患者的CT影像数据,按照标准将79名患者纳入研究。经过预处理后,共得到3566张图像,按照8∶1∶1的比例将其随机分为训练集、验证集以及测试集。采用ResNet-18、ResNet-50和ResNet-101模型进行训练,实现肿瘤的自动检测并通过Dice系数、平均精确度AP及检测时间等评价指标进行分析。结果:与ResNet-18及ResNet-50相比,ResNet-101模型自动检测的效果最好,其Dice系数为0.87,平均精确度AP(IOU 0.50∶0.95)为0.74。但该模型所需的检测时间最长,需要0.33 s。结论:不同层数的Mask-RCNN模型均可较好地实现对成釉细胞瘤的自动检测诊断,其中ResNet-101检测效果最好,但相应地需要更长的时间。
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关键词
成釉细胞瘤
深度学习
Mask-RCNN
ResNet
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职称材料
题名
断冠粘接结合数字化贴面修复在上前牙复杂冠折中的应用1例
1
作者
杨育泽
艾璐莹
张自亮
肖康
毛雨典
吴赟
陈凌
机构
福建医科大学附属第一医院口腔医学中心
福建医科大学附属第一医院
滨海院区国家区域医疗
中心
口腔
科
福建医科大学
口腔医学
院
出处
《国际口腔医学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期172-175,共4页
基金
福建省自然科学基金(2021J01215,2021J01223)。
文摘
本文报道了1例因外伤导致上前牙复杂冠折的病例。治疗过程中,首先对患牙行牙髓切断、断冠粘接术,实现了患牙牙髓活力、牙体形态的保存;其次配合数字化技术制作贴面、椅旁外染色技术,增加患牙的固位力及恢复美观;最终实现患牙牙体、牙髓的保存,最大程度恢复了患牙初始形态、颜色、咬合、邻接关系等特征。随访2年多以来,临床效果稳定。
关键词
复杂冠折
牙髓切断术
数字化技术
Keywords
complicated crown fracture
pulpotomy
digital technology
分类号
R783.4 [医药卫生—口腔医学]
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职称材料
题名
不同层数的Mask-RCNN模型自动检测成釉细胞瘤效能的比较
被引量：
1
2
作者
赖丹琳
许亮
倪涧钊
朱小峰
黄晓红
机构
福建医科大学附属第一医院口腔医学中心
出处
《口腔医学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期1092-1096,共5页
基金
福建省教育厅中青年教师教育科研项目(编号:JAT200161)。
文摘
目的:基于人工智能深度学习,比较Mask-RCNN不同层数的ResNet模型在成釉细胞瘤CT图像检测中的效能。方法:回顾性收集2018年4月~2020年8月福建医科大学附属第一医院成釉细胞瘤患者的CT影像数据,按照标准将79名患者纳入研究。经过预处理后,共得到3566张图像,按照8∶1∶1的比例将其随机分为训练集、验证集以及测试集。采用ResNet-18、ResNet-50和ResNet-101模型进行训练,实现肿瘤的自动检测并通过Dice系数、平均精确度AP及检测时间等评价指标进行分析。结果:与ResNet-18及ResNet-50相比,ResNet-101模型自动检测的效果最好,其Dice系数为0.87,平均精确度AP(IOU 0.50∶0.95)为0.74。但该模型所需的检测时间最长,需要0.33 s。结论:不同层数的Mask-RCNN模型均可较好地实现对成釉细胞瘤的自动检测诊断,其中ResNet-101检测效果最好,但相应地需要更长的时间。
关键词
成釉细胞瘤
深度学习
Mask-RCNN
ResNet
Keywords
ameloblastoma
deep learning
Mask-RCNN
ResNet
分类号
R739.8 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
断冠粘接结合数字化贴面修复在上前牙复杂冠折中的应用1例
杨育泽
艾璐莹
张自亮
肖康
毛雨典
吴赟
陈凌
《国际口腔医学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
不同层数的Mask-RCNN模型自动检测成釉细胞瘤效能的比较
赖丹琳
许亮
倪涧钊
朱小峰
黄晓红
《口腔医学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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