PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Clinical Oral Investigations· 2026Q1

Yapay zeka hattı, röntgenlerden radyografik DMFT skorunu doğru bir şekilde tahmin ediyor, ancak sınırlamaları var

Development and external validation of an AI pipeline for automated estimation of a radiographic DMFT (rDMFT) score from panoramic radiographs: a feasibility study

Babak Saravi, Veronika Shavlokhova, Ashraf Türky, Daman Deep Singh ve diğerleri

Kısa özet

Bir yapay zeka hattı, panoramik röntgenlerden radyografik DMFT (rDMFT) skorunu, iki insan diş hekimi arasındaki anlaşmaya (ICC 0.88) kıyasla biraz daha düşük olsa da, 0.84 ICC ile tahmin edebiliyor, ancak çürük dişler için daha yüksek hata oranları ve güvensizlik gösteriyor.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Bir yapay zeka hattı, panoramik röntgenlerden radyografik DMFT (rDMFT) skorlarını tahmin etmek için 0.84 ICC elde etti.
  • Hattın performansı, iki insan diş hekimi arasındaki anlaşmaya (ICC 0.88) kıyasla, ancak biraz daha düşük olarak karşılaştırılabilir düzeydeydi.
  • Yapay zeka hattı eksik dişleri doğru bir şekilde tespit etti ancak çürük dişler için daha düşük uyum (%0.34) gösterdi ve vakaların %15'inde eksik dişleri fazla çağırdı.
  • Hattın klinik karar verme veya triyaj için uygun olmadığı, bunun yerine bir araştırma yapı taşı olarak kabul edildiği belirtildi.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

OBJECTIVES: To assess the feasibility of estimating a radiographic Decayed-Missing-Filled-Teeth score (rDMFT), a proxy for the clinical DMFT index, from a single panoramic radiograph with a position-aware deep-learning pipeline. MATERIALS AND METHODS: A tooth-status detector and a tooth-numbering detector (32 FDI positions), trained on DENTEX 2023, were combined in a position-aware read-out (one tooth per FDI position, third molars excluded, missing teeth = 28 - occupied positions) and validated on 100 panoramic radiographs from an independent hospital against a two-dentist, radiograph-based reference (intraclass correlation coefficient, ICC; mean absolute error, MAE; Bland-Altman analysis). RESULTS: Against the reference, the pipeline reached an ICC of 0.84 (95% CI 0.74 to 0.90) and an MAE of 2.38, below the between-dentist agreement in point estimate (ICC 0.88, MAE 2.13), with larger errors against each dentist alone (MAE 3.00 and 2.73) and a bias of + 1.14 units from caries over-detection; agreement was highest for filled (r 0.90) and lowest for decayed teeth (r 0.34; dentists 0.16). In the 26 radiographs with missing teeth the missing count was exact in 42% (62% within ± 1 tooth), and missing teeth were over-called in 15 of 74 complete dentitions; tooth loss was no longer overlooked (26 of 26 detected), but the overall ICC was 0.84 versus 0.90 without numbering. CONCLUSIONS: Automated rDMFT estimation is feasible, but agreement was lower in point estimate than between two dentists, with larger errors against each dentist. The missing component now responds to actual tooth loss but remains imprecise and is over-called in some complete dentitions; the decayed component is unreliable. The pipeline is a research building block, not a decision-support or triage tool. CLINICAL RELEVANCE: rDMFT is a radiographic proxy, not a clinical measure, and the pipeline is not proposed for clinical use; any application would first require validation in unselected cohorts against clinically determined reference standards.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Clinical Oral Investigations, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Ağız Cerrahisi

Oral SurgeryDentistry