Advancing dental caries detection in panoramic xrays - Bizjak, Žiga (Informatica Medica Slovenica, 2024)
Karies, ki je preprečljiva, a pogosta bolezen ustne votline, lahko povzroči bolečine in izgubo zob. Njegovo zgodnje odkrivanje je ključno za pravočasno zdravljenje. Za izboljšanje odkrivanja kariesa na panoramskih rentgenskih posnetkih smo uporabili dvostopenjski algoritem globokega učenja, ki temelji na prilagojenem modelu YOLOv8. V prvem koraku smo naučili in uporabili model za označevanje zob (TEM) po sistemu Mednarodne zveze zobozdravnikov. V drugem koraku pa smo na osnovi modela TEM naučili še model za odkrivanje kariesa (CDM), ki je osredotočen na odkrivanje karioznih lezij. Za ocenjevanje modela smo uporabili klinično relevantne mere, vključno z občutljivostjo na ravni lezije, specifičnostjo na ravni pacienta in številom lažno pozitivnih primerov na sliko. Model TEM je pokazal močno uspešnost, saj je dosegel visoko vrednost mAP0.5 (0,95), kar kaže na natančno označevanje zob. Model CDM je pokazal zadovoljivo občutljivost na ravni lezije tako v notranjih (0,70) kot v zunanjih (0,67) validacijskih množicah. Primerjava s prejšnjimi študijami, vključno z zmagovalcem izziva DENTEX, kaže na superiornost predlaganega pristopa. Raziskava prispeva k napredku pri avtomatskem odkrivanju zobnih kariesov z uporabo robustnega algoritma in poudarja potencial YOLOv8 pri avtomatizaciji označevanja zob in odkrivanju kariesa.
Keywords: caries; deep learning; detection; detekcija; globoko učenje; karies; segmentacija; segmentation; YOLOv8