人工智能与CBCT助力的儿童牙齿发育识别与根尖周病个性化诊疗
人工智能与CBCT助力的儿童牙齿发育识别与根尖周病个性化诊疗
在儿童口腔科临床工作中，根尖周病是一个亟待解决的问题，许多孩子因此长期承受着痛苦。口腔科医生在面对复杂的儿童CBCT影像时，常因难以精准判断恒牙的发育阶段，而无法制定出最适合孩子的个性化治疗方案。每当看到孩子们因疾病而难受的样子，以及家长们焦虑又满含期待的眼神，我都深感责任在肩，决心探索新的方法来改善这一现状。希望通过这项研究，将人工智能技术引入儿童口腔领域，为解决上述问题提供新的思路与途径，为孩子们带来更精准、更有效的治疗，让他们重新绽放健康灿烂的笑容。
在儿童口腔治疗中，如何利用CBCT数据，实现牙齿精准分割、判断恒牙发育阶段及制定个性化治疗方案，一直是困扰口腔医生的难题。这不仅关系到治疗的成功率，更影响着孩子们未来的口腔健康。本文通过创新性地引入人工智能技术，为解决这些问题开辟了新路径，研究成果对提升儿童口腔科疾病的诊疗水平具有重要意义。
研究背景与方法
在儿童口腔科领域，准确分析儿童的锥形束计算机断层扫描（CBCT）影像数据，实现牙齿精准分割、恒牙发育阶段判断及个性化治疗方案制定，长期以来一直是极具挑战性的临床难题。在此背景下，本研究创新性地开发了首个多阶段深度学习框架，为该领域提供了全新的解决方案。
本研究采用回顾性分析方法，纳入2020 - 2022年期间115名5 - 12岁儿童的CBCT影像数据，并将其分为训练组、内部验证组和外部验证组。此外，还纳入123名8 - 12岁因前磨牙根尖周病接受治疗儿童的独立样本及相关影像学数据。为确保数据质量，本研究制定了严格的纳入与排除标准，所有影像采集均遵循低辐射原则，并对数据进行匿名化处理以保护患者隐私。样本采集与标注均由专业团队完成。采用ITK - SNAP软件对100张CBCT影像中进行牙齿边缘的手动勾勒，并依据国际通用的Nolla分期系统评估恒牙发育阶段，为后续深度学习框架的开发提供了高质量的数据基础。
技术创新与应用
在技术上，本研究创新性采用了基于多阶段框架的深度学习技术（图1）。首先，通过在高分辨率影像中识别牙胚中心，将影像裁剪成特定小块，以提高训练效率。其次，利用边界框划定感兴趣区域（ROI），从而提升分割精度。根据牙根形态，将牙齿分为五类，并整合低分辨率数据，增强分类网络的特征提取能力。最后，恒牙胚分期模块采用基于分层ROI的分类网络，通过输入单个牙齿影像和分割信息，实现恒牙分期识别。
图1 基于深度学习框架的个性化治疗计划流程
结果显示，该模型在牙齿分割、分类、分期及个性化治疗计划制定方面，均展现出较高的精度和良好的泛化能力。然而，不同牙齿类型和年龄组的表现有所差异。例如，从牙齿类型来看，恒前磨牙的Dice相似系数（DSC）最高，分割效果最好；从不同年龄组来看，8岁组的平均分割效果最佳。模型在不同CBCT来源影像上的泛化能力表现良好。该模型应用于123例前磨牙根尖周病治疗计划制定时，与临床实际治疗的一致性较高。与现有方法相比，本研究在CBCT牙齿分割方面具有更高的精度，并且模型参数更少。
总结与展望
本研究创新性地提出了一种多阶段深度学习模型，专门用于替牙期儿童的牙齿分割、分类及治疗计划制定，重点聚焦于恒牙胚发育阶段的预测，从而实现对根尖周病的自动化与个性化诊疗。该创新性成果为非儿童口腔专科医生提供了极具价值的决策依据和治疗指引。在实际临床操作中，应用该模型有助于减少因判断失误而带来的不良影响，为推动儿童口腔学科领域朝着更高效、更精准的诊疗方向发展奠定了坚实的基础。