Clinical and MRI markers for acute vs chronic temporomandibular disorders using a machine learning and deep neural networks
6.5
来源：
Nature
关键字：
AI radiology
发布时间：
2025-09-30 07:48
摘要：
本研究探讨了急性与慢性颞下颌关节紊乱(TMD)的临床和MRI标志，强调了行为和结构因素在慢性TMD发展中的重要性。通过机器学习和深度神经网络分析，识别出TMJ噪音、磨牙、睡眠质量等关键预测因子。研究结果显示，MRI的前盘移位和关节空间狭窄在慢性TMD患者中更为常见。该研究为个性化治疗提供了潜在支持，具有较高的商业价值。
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关键证据
慢性TMD与TMJ噪音、磨牙、睡眠问题等临床特征相关。
MRI发现慢性TMD患者中前盘移位和关节空间狭窄的发生率显著增加。
机器学习模型的AUROC达到0.7949，显示出良好的预测能力。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究探讨了急性与慢性颞下颌关节紊乱(TMD)的临床和MRI标志，强调了行为和结构因素在慢性TMD发展中的重要性。通过机器学习和深度神经网络分析，识别出TMJ噪音、磨牙、睡眠质量等关键预测因子。研究结果显示，MRI的前盘移位和关节空间狭窄在慢性TMD患者中更为常见。该研究为个性化治疗提供了潜在支持，具有较高的商业价值。