Development of a YOLOv8-based deep learning model for detecting and segmenting dental restorations and dental applications in panoramic radiographs of mixed dentition
6.5
来源：
Nature
关键字：
AI radiology
发布时间：
2025-12-06 03:35
摘要：
该研究开发了一种基于YOLOv8的深度学习模型，专注于检测和分割儿童混合牙列全景X光片中的六种牙科修复体。模型经过500个训练周期，表现出高敏感性（0.85）和精确度（0.93），整体F1分数为0.89，尤其在牙科填充物的检测上表现优异。该技术有望通过自动化识别过程，减少牙科诊断时间和观察者间的差异，提升临床效率。
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关键证据
YOLOv8模型在儿童混合牙列的全景X光片中成功检测和分割六种牙科修复体，F1分数为0.89。
该研究首次应用YOLOv8架构于牙科修复体的多类检测与分割。
模型在检测牙科修复体方面展示了高敏感性和精确度，具有潜在的临床应用价值。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究开发了一种基于YOLOv8的深度学习模型，专注于检测和分割儿童混合牙列全景X光片中的六种牙科修复体。模型经过500个训练周期，表现出高敏感性（0.85）和精确度（0.93），整体F1分数为0.89，尤其在牙科填充物的检测上表现优异。该技术有望通过自动化识别过程，减少牙科诊断时间和观察者间的差异，提升临床效率。