口腔粘膜性疾病的识别主要依靠医生肉眼观察并进行主观判断,该方法导致疾病识别的准确率低、医生的工作量大。针对以上问题提出一种基于多层次特征融合的口腔粘膜性疾病识别方法。对口腔疾病图像提取深层次特征和浅层次特征共两种,使用E...口腔粘膜性疾病的识别主要依靠医生肉眼观察并进行主观判断,该方法导致疾病识别的准确率低、医生的工作量大。针对以上问题提出一种基于多层次特征融合的口腔粘膜性疾病识别方法。对口腔疾病图像提取深层次特征和浅层次特征共两种,使用EfficientNet模型做深层特征的提取,使用HSV、方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)和灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)分别提取口腔疾病的颜色、形状以及纹理的浅层特征,将特征融合后利用随机森林(random forest,RF)算法进行特征选择,选取特征重要性更大的特征,降低特征的维度。最后结合多种机器学习分类器进行分类识别。使用收集到的口腔粘膜疾病数据集进行实验验证,实验结果表明,该方法能达到准确率(accuracy,Acc)92.89%、灵敏度(sensitivity,Sen)89.91%、特异性(specificity,Spe)96.06%以及AUC(area under the curve)98.09%,有效地解决识别中误判多、准确率低等问题。展开更多
目的探讨颅颌面三维头影测量时解剖标志点定位方法的稳定性。方法首先收集20例颌面部发育正常人群的CT数据,利用Mimics Research 19.0分别对软、硬组织进行三维重建,再将重建的三维数据以STL文件格式导入Geomagic Studio 2014软件中。...目的探讨颅颌面三维头影测量时解剖标志点定位方法的稳定性。方法首先收集20例颌面部发育正常人群的CT数据,利用Mimics Research 19.0分别对软、硬组织进行三维重建,再将重建的三维数据以STL文件格式导入Geomagic Studio 2014软件中。然后利用软件的对象移动器功能重新建立坐标系并确定测量头位。其次,3名观察者根据给定的45个颌面部软、硬组织解剖标志点定义进行实验前的软件操作培训。2周后,按照0、1、2个月的时间间隔,分别对20例三维重建数据进行标志点的标定和测量,得到20例头颅模型的45个标志点的9组坐标数据,然后用观察者内、观察者间组内相关系数(ICC)和混合效应模型分析对各标志点的坐标值进行分析。结果(1)ZvR、ZvL、OrL、PR、PL等5个标志点的观察者内ICC结果在0.75～0.9,表示可重复性较好;(2)ZvR、ZvL、OrL、ZpR、ZpL等5个标志点观察者间ICC结果在0.75～0.9,表示可重复性较好,其中ZpR、ZpL等2个标志点主要表现在Y轴的异常;(3)ANS、BcR、BcL等3个标志点观察者内和观察者间ICC结果<0.75,表示可重复性差,且主要集中于X轴的不稳定;(4)PR、PL等2个标志点的观察者间ICC<0.75,表示可重复性差,主要为X轴的不稳定;(5)剩余的35个解剖标志点的观察者内和观察者间ICC值均≥0.9,具有很高的可重复性。结论颅颌面部解剖标志点的三维头影测量时,常规定点方法的稳定性有限,并不能保证全部解剖标志点有很高的可靠性,还需建立另一种定点方法予以补充,为得到更准确的诊断评价提供帮助。展开更多
目的探究Er:YAG激光照射时间对牙本质小管封闭效果的影响。方法将160个2mm厚牙本质片用0.5mmol/L EDTA去除玷污层以建立牙本质过敏症模型,然后将样本等分为16个组,应用聚焦式照射手具和散焦式照射手具按照2s×1次、2s×2次、2s&...目的探究Er:YAG激光照射时间对牙本质小管封闭效果的影响。方法将160个2mm厚牙本质片用0.5mmol/L EDTA去除玷污层以建立牙本质过敏症模型,然后将样本等分为16个组,应用聚焦式照射手具和散焦式照射手具按照2s×1次、2s×2次、2s×3次、2s×4次、4s×1次、6s×1次、8s×1次的照射时间照射牙本质片。照射后用扫描电镜(SEM)观察所有样本的牙本质小管形态,应用Image-Pro Plus 6.0图像分析软件计算牙本质小管的暴露面积和封闭率。结果电镜扫描可见,对照组的牙本质小管形态完整、均匀开放,Er:YAG激光照射不同时间后牙本质小管口表层均有均匀致密的牙本质熔融层形成。图像分析结果可见,Er:YAG激光照射后各组牙本质小管的暴露面积均明显小于对照组(P<0.05),牙本质小管封闭率均明显增加(P<0.05)。但不同激光手具和照射时间实验组的牙本质小管暴露面积和牙本质小管封闭率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论适宜的Er:YAG激光照射时间有效封闭牙本质小管后,增加照射时间不会进一步提高牙本质封闭效果,为确保操作的安全性及缩短临床就诊时间,建议结合临床实际减少激光脱敏照射时间。展开更多
文摘口腔粘膜性疾病的识别主要依靠医生肉眼观察并进行主观判断,该方法导致疾病识别的准确率低、医生的工作量大。针对以上问题提出一种基于多层次特征融合的口腔粘膜性疾病识别方法。对口腔疾病图像提取深层次特征和浅层次特征共两种,使用EfficientNet模型做深层特征的提取,使用HSV、方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)和灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)分别提取口腔疾病的颜色、形状以及纹理的浅层特征,将特征融合后利用随机森林(random forest,RF)算法进行特征选择,选取特征重要性更大的特征,降低特征的维度。最后结合多种机器学习分类器进行分类识别。使用收集到的口腔粘膜疾病数据集进行实验验证,实验结果表明,该方法能达到准确率(accuracy,Acc)92.89%、灵敏度(sensitivity,Sen)89.91%、特异性(specificity,Spe)96.06%以及AUC(area under the curve)98.09%,有效地解决识别中误判多、准确率低等问题。
文摘目的探讨颅颌面三维头影测量时解剖标志点定位方法的稳定性。方法首先收集20例颌面部发育正常人群的CT数据,利用Mimics Research 19.0分别对软、硬组织进行三维重建,再将重建的三维数据以STL文件格式导入Geomagic Studio 2014软件中。然后利用软件的对象移动器功能重新建立坐标系并确定测量头位。其次,3名观察者根据给定的45个颌面部软、硬组织解剖标志点定义进行实验前的软件操作培训。2周后,按照0、1、2个月的时间间隔,分别对20例三维重建数据进行标志点的标定和测量,得到20例头颅模型的45个标志点的9组坐标数据,然后用观察者内、观察者间组内相关系数(ICC)和混合效应模型分析对各标志点的坐标值进行分析。结果(1)ZvR、ZvL、OrL、PR、PL等5个标志点的观察者内ICC结果在0.75～0.9,表示可重复性较好;(2)ZvR、ZvL、OrL、ZpR、ZpL等5个标志点观察者间ICC结果在0.75～0.9,表示可重复性较好,其中ZpR、ZpL等2个标志点主要表现在Y轴的异常;(3)ANS、BcR、BcL等3个标志点观察者内和观察者间ICC结果<0.75,表示可重复性差,且主要集中于X轴的不稳定;(4)PR、PL等2个标志点的观察者间ICC<0.75,表示可重复性差,主要为X轴的不稳定;(5)剩余的35个解剖标志点的观察者内和观察者间ICC值均≥0.9,具有很高的可重复性。结论颅颌面部解剖标志点的三维头影测量时,常规定点方法的稳定性有限,并不能保证全部解剖标志点有很高的可靠性,还需建立另一种定点方法予以补充,为得到更准确的诊断评价提供帮助。
文摘目的探究Er:YAG激光照射时间对牙本质小管封闭效果的影响。方法将160个2mm厚牙本质片用0.5mmol/L EDTA去除玷污层以建立牙本质过敏症模型,然后将样本等分为16个组,应用聚焦式照射手具和散焦式照射手具按照2s×1次、2s×2次、2s×3次、2s×4次、4s×1次、6s×1次、8s×1次的照射时间照射牙本质片。照射后用扫描电镜(SEM)观察所有样本的牙本质小管形态,应用Image-Pro Plus 6.0图像分析软件计算牙本质小管的暴露面积和封闭率。结果电镜扫描可见,对照组的牙本质小管形态完整、均匀开放,Er:YAG激光照射不同时间后牙本质小管口表层均有均匀致密的牙本质熔融层形成。图像分析结果可见,Er:YAG激光照射后各组牙本质小管的暴露面积均明显小于对照组(P<0.05),牙本质小管封闭率均明显增加(P<0.05)。但不同激光手具和照射时间实验组的牙本质小管暴露面积和牙本质小管封闭率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论适宜的Er:YAG激光照射时间有效封闭牙本质小管后,增加照射时间不会进一步提高牙本质封闭效果,为确保操作的安全性及缩短临床就诊时间,建议结合临床实际减少激光脱敏照射时间。
