基于深度学习牙体分割算法的准确性研究
目的:应用建立的全自动AI牙体分割算法,从CBCT影像中实现牙体的快速自动化分割,以口内扫描真实离体牙获得的三维数据作为金标准,验证算法的准确性.方法:从上海交通大学医学院附属第九人民医院收集30套CBCT数据及相应的59颗离体牙,通过建立的算法,分割出CBCT中的牙体三维数据.将离体牙处理后扫描获得的数字化信息作为金标准.为了比较算法分割结果以及扫描结果之间的差异,选取骰子系数(Dice)、灵敏度(sensitivity,Sen)以及平均表面距离(average symmetric surface distance,ASSD)评价算法的分割准确性.选用组内相关系数(ICC)评价AI系统获得单个牙与数字化离体牙的长度、面积和体积差异.由于存在不同体素大小的CBCT,使用ANOVA单因素方差分析不同体素组间的差异,同时通过SNK法对其进行两两比较.采用SPSS 25.0软件包对数据进行统计学分析.结果:算法分割结果与离体牙扫描结果对比后,得到平均Dice值为(94.7±1.88)％,平均Sen为(95.8±2.02)％,平均ASSD为(0.49±0.12)mm.比较数字化离体牙与AI系统获得的单个牙的长度、面积和体积的组内相关系数ICC值,分别为0.734、0.719和0.885,AI系统分割出的单个牙与数字化模型在评价长度、面积和体积时有着较好的一致性,但分割结果在具体数值上与真实情况仍有差异.CBCT体素越小,即分辨率越高,分割结果表现更好.结论:本研究建立的CBCT牙体分割算法能够准确实现各分辨率下CBCT中全牙列的牙体分割.CBCT分辨率提高,能让算法结果更准确.相比目前的分割算法,本研究的算法性能更好.但与实际情况相比,仍有一定差异,需对算法继续改进及验证.
人工智能、CBCT、牙体分割、准确性
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R781.05(口腔科学)
国家自然科学基金;科技部科技基础资源调查专项课题;中国牙病防治基金;上海交通大学医学院附属第九人民医院临床研究助推计划
2024-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
339-344
