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近年来,人工智能在医学领域中的应用越来越广泛,人工智能的子领域机器学习及其分支深度学习和卷积神经网络在儿童口腔医学中已经得到初步应用并获得较好的效果.在儿童口腔影像学方面,深度学习模型可对儿童根尖片、曲面体层片、头影测量片、锥形束CT等口腔影像及数码照片进行智能诊断,主要用于乳恒牙的检测与编号、额外牙的分类与检测、牛牙样牙识别、乳牙下沉检测、牙齿异位萌出分割与检测、腺样体肥大及牙龄评估等.在儿童口腔疾病方面,机器学习能够识别牙菌斑、龋病,并预测低龄儿童龋病,可评估儿童及青少年口腔健康状况.在信息技术高速发展的时代,人工智能技术将助力儿童口腔医学在预防、诊断、治疗、预后预测等多方面的发展.

作者:黄尧;饶南荃;张翔;吕闻冰;吕长海

来源:山东医药 2023 年 63卷 29期

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作者:
黄尧;饶南荃;张翔;吕闻冰;吕长海
来源:
山东医药 2023 年 63卷 29期
标签:
人工智能 儿童口腔医学 机器学习 深度学习 卷积神经网络
近年来,人工智能在医学领域中的应用越来越广泛,人工智能的子领域机器学习及其分支深度学习和卷积神经网络在儿童口腔医学中已经得到初步应用并获得较好的效果.在儿童口腔影像学方面,深度学习模型可对儿童根尖片、曲面体层片、头影测量片、锥形束CT等口腔影像及数码照片进行智能诊断,主要用于乳恒牙的检测与编号、额外牙的分类与检测、牛牙样牙识别、乳牙下沉检测、牙齿异位萌出分割与检测、腺样体肥大及牙龄评估等.在儿童口腔疾病方面,机器学习能够识别牙菌斑、龋病,并预测低龄儿童龋病,可评估儿童及青少年口腔健康状况.在信息技术高速发展的时代,人工智能技术将助力儿童口腔医学在预防、诊断、治疗、预后预测等多方面的发展.

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