AI 牙科助手以近乎完美的精度读取 X 光片

快速阅读: 据《欧亚评论》称，雅典耀大学ALIVE实验室与国际团队开发深度学习模型，以98.2%准确率识别牙科X光片中的牙齿和鼻窦结构，助力牙源性鼻窦炎的快速诊断。该模型采用YOLO 11n算法，可减少辐射暴露，降低成本，提供高效筛查工具。研究成果发表于《生物工程》期刊。

雅典耀大学智能视觉环境实验室（ALIVE）与国际研究人员共同开发了一种深度学习模型，旨在革新牙医学领域。该模型能够以98.2%的准确率识别牙科X光片中的牙齿和鼻窦结构。

长期以来，牙源性鼻窦炎的诊断十分困难。利用一种复杂的物体检测算法，该系统专门接受训练，以帮助更快、更准确地检测牙源性鼻窦炎——一种经常被误诊为普通鼻窦炎的情况，若不及时治疗，可能会导致感染扩散到面部、眼睛甚至大脑。

牙源性鼻窦炎由上颌牙齿感染或并发症引起，其症状——如鼻塞、恶臭的鼻涕以及偶尔的牙痛——几乎与普通鼻窦炎完全一样。更糟糕的是，仅有约三分之一的患者会出现明显的牙痛，这意味着这种情况经常被全科医生忽视。传统诊断需牙医和耳鼻喉科医生协作，常导致治疗延误。

你只需看一眼

利用DPR图像训练深度学习模型，研究人员找到了一种前所未有的方法来检测关键解剖关系——例如牙齿根尖与鼻窦的接近程度。该研究采用了YOLO 11n深度学习模型，达到了令人印象深刻的98.2%准确率，优于传统检测方法。

YOLO（你只需要看一次）是一种最先进的物体检测算法，以其速度和准确性著称。YOLO 11n模型是其升级版，专为医学成像任务优化，能在单次图像扫描中精确识别牙齿和鼻窦结构。与传统诊断方法不同，后者需要多个步骤和专家解读，YOLO 11n能实时快速定位受影响部位，成为牙科专业人士的重要工具。

人工智能在医学中的日益重要角色

除了准确性之外，这种基于人工智能的方法还带来了实际益处。它通过减少对CT扫描的需求来减少患者接触的辐射量，目前CT扫描是诊断牙源性鼻窦炎的金标准。它还提供了一种成本效益高的筛查工具，尤其适合资源匮乏地区，这些地方可能无法获得先进的成像技术。并且通过早期标记潜在病例，该系统允许及时干预，防止并发症并减轻医疗提供者的负担。

这一突破凸显了人工智能在医学诊断中的日益重要的作用，填补了仅靠人类专业知识可能不足的空白。经进一步验证，这项技术有望成为牙科和耳鼻喉科诊所的标准工具，确保更多患者获得及时和准确的诊断。

ALIVE负责人帕特丽夏·安吉拉·R·阿布博士与台湾长庚纪念医院、国立成功大学、中原大学及明志科技大学的同事在《生物工程》期刊发表研究成果。

(以上内容均由Ai生成)