吴婧婷
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：南昌大学更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 基于口内数码照图像深度学习的牙周病早期筛查研究被引量：1
- 2022年
- 目的:基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的深度学习技术构建人工智能(artificial intelligence,AI)牙周病早筛模型,辅助非牙周医生对牙周病进行早期筛查。方法:收集南昌大学第二附属医院口腔医学诊疗中心就诊的牙周非健康人群以及牙周健康人群的口内数码照和临床资料。基于VGG-16结构对口内数码照图像进行训练和测试,建立口腔九宫格、正位咬合、正位咬合(剔除无效背景)3种训练集模型。结果:共收集到578位研究对象的3869张口内数码照图像,其中牙周健康图像2230张,牙周非健康图像1639张。采用VGG-16结构建立3种训练集模型,对九宫格口内数码照、正位咬合口内数码照、正位咬合(剔除无效背景)口内数码照预测的准确度分别为66.62%、64.66%、77.44%,曲线下面积(area under curve,AUC)值分别为0.651、0.767、0.784。结论:本研究构建的VGG-16模型能有效通过对口内数码照图像识别,辅助非牙周医生对牙周病进行早筛。
- 朱红标刘强冬曾子强娄伟明戴芳吴婧婷吴婧婷邓立彬邓立彬
- 关键词：卷积神经网络牙周病人工智能
- 变形链球菌在几种不同合金表面黏附的实验研究
- 各种原因引起的牙体缺损和缺失，均会影响美观、发音及口腔咀嚼功能等。义齿的修复是解决上述问题的一种可靠、有效的方法，而合金材料是修复材料中不可缺少的部分。但口腔环境是一个有菌的平衡环境，当修复体进入口腔后会改变原有的平衡环...
- 吴婧婷
- 关键词：牙科材料金属合金细菌黏附生物材料学
- 文献传递
