End-to-end CNN-based detection of permanent first molars and prediction of root development stages from panoramic radiographs
6.5
来源：
Nature
关键字：
computational pathology
发布时间：
2025-11-06 03:50
摘要：
本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习系统，旨在从全景X光中检测恒磨牙并预测其根发育阶段。通过对1629幅牙齿影像的分析，系统在检测精度和召回率上均表现出色，分别达到98.4%和97.6%。该技术的应用不仅提高了牙科诊断的准确性，还为临床治疗提供了有效支持，尤其是在儿童牙科领域。
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关键证据
研究展示了基于卷积神经网络的系统在检测恒磨牙和预测根发育阶段的有效性。
该系统在儿童全景X光影像分析中表现出高精度和可靠性。
研究填补了牙科影像分析领域的技术空白，具有重要的临床应用潜力。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究开发了一种基于卷积神经网络的深度学习系统，旨在从全景X光中检测恒磨牙并预测其根发育阶段。通过对1629幅牙齿影像的分析，系统在检测精度和召回率上均表现出色，分别达到98.4%和97.6%。该技术的应用不仅提高了牙科诊断的准确性，还为临床治疗提供了有效支持，尤其是在儿童牙科领域。