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摘要
目的 构建轻量型单步深度学习网络利用曲面断层片自动检测下颌智齿牙根与下颌管位置关系。方法 将1 570例2 543颗同时拍摄曲面断层片和CBCT的成人下颌智齿病例，随机分成训练组(80%)、验证组(10%)和测试组(10%)。分别使用曲面断层片和CBCT评估下颌智齿牙根与下颌管的关系，分为非接触和接触。构建基于YOLO(You only look once)模型改良的轻量型单步深度学习网络算法模型(IAC-MTMnet),以曲面断层片作为输入端，以配对CBCT诊断作为金标准，评估下颌智齿牙根与下颌管的关系。诊断性能使用正确率、灵敏度、特异度、阳性预测值以及受试者工作曲线及曲线下面积表示。结果 经CBCT诊断，下颌智齿牙根与下颌管接触的发生率为31.38%。IAC-MTMnet的诊断正确率为0.885,灵敏度为0.747,特异度为0.956,阳性预测值为0.899,受试者工作曲线下面积为0.95,测试运行时间为0.059 s。结论 IAC-MTMnet模型提升了曲面断层片诊断下颌智齿牙根与下颌管关系的性能。
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