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为解决固定义齿（FDPs）下龋齿传统诊断困难的问题，研究人员开展了利用基于卷积神经网络（CNN）的 YOLO 模型分析全景 X 光片检测龋齿的研究。结果显示，YOLOv7 及改进模型检测效果良好，这为准确快速诊断提供可能，有助于提高 FDPs 下牙齿的保存率。
在口腔医学领域，固定义齿（FDPs）是治疗部分牙缺失患者的常用手段，可它却有个让人头疼的问题 —— 失败率不低，而其中最主要的 “罪魁祸首” 就是龋齿。想象一下，牙齿被义齿 “包裹” 着，传统的诊断方法很难发现里面是否有龋齿在悄悄 “搞破坏”。要是为了检查龋齿就把固定好的义齿取下来，不仅麻烦，还可能让患者遭罪。虽然全景放射摄影能派上用场，可它也有自己的 “短板”，比如分辨率不够高、容易受到金属伪影干扰等，这些都影响了对龋齿的准确判断。所以，寻找更靠谱的龋齿检测方法就成了口腔医学研究的当务之急。
在这样的背景下，来自土耳其克尔谢希尔大学（K?r?kkale University）的研究人员勇敢地迎接挑战，开展了一项极具意义的研究。他们把目光投向了当下热门的人工智能领域，尤其是深度学习算法。研究人员希望借助基于卷积神经网络（CNN）的 You Only Look Once（YOLO）模型，分析全景 X 光片，来实现对 FDPs 下龋齿的高效检测。这项研究成果发表在了《BMC Oral Health》上，为口腔医学的发展注入了新的活力。
研究人员为了开展这项研究，采用了几个关键的技术方法。首先，从大学数据库获取了 1004 名患者的全景 X 光片作为样本队列，这些患者年龄在 25 - 75 岁之间，且在 2016 年到 2023 年间安装了 FDPs。接着，利用 Python 编程语言，借助 PyTorch 和 OpenCV 库搭建并测试深度学习模型。他们还使用了一种名为卷积块注意力模块（CBAM）的技术，将其融入到 YOLOv7 模型中，以提高模型的检测性能。
下面来看看具体的研究结果：
- YOLOv7 模型检测 FDPs 的性能评估：研究人员把 1004 张全景 X 光片分为训练集（904 张，占 90%）和测试集（100 张，占 10%）。训练好的 YOLOv7 模型在测试集中对 FDPs 的检测表现出色，召回率达到 0.947，精确率为 0.966，平均精度均值（mAP）是 0.968，F1 分数为 0.956。这表明该模型能够准确地识别出全景 X 光片中的 FDPs。
- YOLOv7 和 YOLOv7 + CBAM 模型检测 FDPs 下龋齿的性能评估：在检测 FDPs 下龋齿时，研究人员先利用 YOLOv7 模型检测出 FDPs，然后自动裁剪出感兴趣区域（ROI），得到 2491 张图像，再将其分为训练集（2248 张，占 91%）和测试集（219 张，占 9%）。结果发现，YOLOv7 模型对龋齿检测的召回率为 0.791，精确率为 0.837，mAP 为 0.800，F1 分数为 0.813；而融入 CBAM 模块后的 YOLOv7 + CBAM 模型，各项指标有所提升，召回率达到 0.827，精确率为 0.834，mAP 为 0.846，F1 分数为 0.830。这说明改进后的模型在检测 FDPs 下龋齿方面更具优势。
研究结论和讨论部分，研究人员发现深度学习模型在检测 FDPs 下龋齿方面展现出了巨大的潜力。通过分析全景 X 光片，借助 YOLOv7 及 YOLOv7 + CBAM 模型，能够得到较为理想的检测结果。这一研究成果意义重大，它为临床医生提供了一种新的、更高效的龋齿检测手段，有望实现对 FDPs 下龋齿的准确快速诊断，从而更好地保护患者的牙齿健康。不过，研究也存在一定的局限性，比如研究中未纳入咬翼片，这可能影响了对不同成像方式的全面评估。未来的研究可以考虑整合多种成像方式的数据，让深度学习模型更加完善，更好地应用于口腔医学临床实践。
