【摘 要】
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目的:基于深度学习对口腔曲面体层图像分析,开展人工智能在口腔常见疾病辅助诊断系统的研发,挖掘人工智能对曲面体层图像分割及辅助诊断价值。方法:回顾性纳入2000张口腔曲面体层片建立数据集(训练集1400张、测试集600张,累计标注82042例)。运用基于卷积神经网络的深度学习算法,通过算法设计、模型训练和验证,构建口腔常见疾病智能影像诊断模型PanoNet,利用6个子网络模型分别执行不同口腔疾病的分割及识别。结果:PanoNet在恒牙列识别及龋病、根尖周炎、阻生牙、种植体、牙体修复术后等疾病识别中准确率、敏
【机 构】
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南京大学医学院附属口腔医院口腔颌面医学影像科,北京羽医甘蓝信息技术有限公司
【基金项目】
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江苏省自然科学基金面上项目(编号:BK20150089),南京市医学科技发展资金项目(编号:QRX17079)。
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目的:基于深度学习对口腔曲面体层图像分析,开展人工智能在口腔常见疾病辅助诊断系统的研发,挖掘人工智能对曲面体层图像分割及辅助诊断价值。方法:回顾性纳入2000张口腔曲面体层片建立数据集(训练集1400张、测试集600张,累计标注82042例)。运用基于卷积神经网络的深度学习算法,通过算法设计、模型训练和验证,构建口腔常见疾病智能影像诊断模型PanoNet,利用6个子网络模型分别执行不同口腔疾病的分割及识别。结果:PanoNet在恒牙列识别及龋病、根尖周炎、阻生牙、种植体、牙体修复术后等疾病识别中准确率、敏
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