An autoencoder and vision transformer based interpretability analysis on the performance differences in automated staging of second and third molars
6.5
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-11-27 03:46
摘要：
本研究探讨了第二和第三磨牙的自动分期性能差异，提出了一种结合自编码器和视觉变换器的框架，旨在提高牙齿分期的准确性和透明度。研究表明，该框架在牙齿37和38的分期准确性上均有显著提升，尤其是在处理高内部变异性数据时。通过分析潜在空间，研究揭示了牙齿38数据集的高内部变异性和低外部可分性，强调了数据中心问题对模型性能的影响。该框架的透明性和诊断能力为法医应用提供了重要支持。
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关键证据
提出了一种结合自编码器和视觉变换器的框架，以提高牙齿分期的准确性。
研究表明，该框架在牙齿37和38的分期准确性上均有显著提升。
通过分析潜在空间，研究揭示了牙齿38数据集的高内部变异性和低外部可分性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究探讨了第二和第三磨牙的自动分期性能差异，提出了一种结合自编码器和视觉变换器的框架，旨在提高牙齿分期的准确性和透明度。研究表明，该框架在牙齿37和38的分期准确性上均有显著提升，尤其是在处理高内部变异性数据时。通过分析潜在空间，研究揭示了牙齿38数据集的高内部变异性和低外部可分性，强调了数据中心问题对模型性能的影响。该框架的透明性和诊断能力为法医应用提供了重要支持。