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基于深度学习对口腔全景摄影片进行性别推断的研究
编辑人员丨2024/1/20
目的 探究深度学习技术对中国汉族人群口腔全景摄影图像(OPG)进行性别推断的可行性和准确性.方法 收集18～70岁汉族人群OPG影像数据10 600份(男性5 300份,女性 5 300份),按照 8:1:1比例随机划分为训练集、验证集、测试集.采用MobileNetV2、Swin Transformer模型进行训练,通过准确率、F1 分数及Grad-CAM算法评估模型分类性能及可视化展示.结果 MobileNetV2、Swin Transformer Small和Swin Transformer Tiny模型的准确率为 97.57%、95.13%、96.28%,其中MobileNetV2 模型表现最佳.Grad-CAM算法显示男性OPG图像主要关注左右侧下颌支及牙槽骨,而女性的OPG图像主要关注上颌窦、左侧下颌支及左侧后牙槽骨.结论 本研究基于深度学习技术构建的中国汉族人群OPG图像性别推断模型具有较高的准确性及泛化能力,为法医学性别推断提供了新的方法.
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编辑人员丨2024/1/20
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基于口腔全景曲面体层摄影新编码方法的法医学个体识别
编辑人员丨2023/8/5
目的 探讨基于口腔全景曲面体层摄影进行个体识别的新编码方法,分析非同源影像片不同编码模块的多样性、同源影像片不同编码模块的一致率及编码指标匹配率,评估不同模块及该编码方法在个体识别中的应用价值.方法 回顾性收集1000例已完成恒乳牙交替的患者的口腔全景曲面体层摄影片,每例均包含两张不同时间拍摄的影像片(根据时间先后分为早期库和后期库),按照设计的编码方法逐一进行编码,设计计算机程序比对,并计算不同编码模块的多样性和一致率以及编码指标匹配率.结果 反映牙齿特征的4个模块的多样性远高于同库的其他模块,且两库样本多样性最高的均为右下颌牙齿,且此4个模块的编码一致率均在50％以上.90.2％的同源影像片指标匹配率超过80％.结论 反映牙齿特征的4个模块在个体识别中的应用价值较高,其中右下颌牙齿最高,本研究的编码方法具有一定的法医学个体识别价值.
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编辑人员丨2023/8/5
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Nolla法推断中国北方汉族儿童年龄的准确性
编辑人员丨2023/8/5
目的 基于原始表格转换法和多元回归模型,研究应用Nolla法推断中国北方汉族5.00～14.99岁儿童年龄的准确性.方法 收集在西安交通大学口腔医院就诊的5.00～14.99岁中国北方汉族儿童患者的口腔全景曲面体层摄影片(简称"全口曲面体层片")2000张,其中男性1000例,女性1000例.基于Nolla法对下颌左侧7颗恒牙(除第三磨牙外)进行发育分期评估后,分别通过原始表格转换法和多元回归模型进行年龄推断.首先将7颗恒牙的发育分期结果求和,根据年龄转换表获得推断年龄.其次,从2000张全口曲面体层片中随机选取80％的样本作为训练集(每个年龄段男性、女性各80例),以所选患者的生理年龄为因变量,以性别、7颗恒牙的分期结果为自变量建立多元回归模型.之后将剩余20％的样本作为测试集代入模型,以验证采用多元回归模型进行年龄推断的准确性.结果 男性样本的平均生理年龄为(10.03±0.09)岁,女性为(10.01±0.09)岁.经原始表格转换法进行年龄推断的结果显示,男性平均高估0.18岁,女性平均低估0.02岁,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.94岁和0.97岁;通过建立多元回归模型进行年龄推断的结果显示,男性平均高估0.06岁,女性平均低估0.02岁,MAE分别为0.66岁和0.77岁.结论 本研究基于Nolla法可实现中国北方汉族儿童的年龄推断.相较于原始表格转换法,建立多元回归模型进行年龄推断更加准确.
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编辑人员丨2023/8/5
