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人工智能在口腔疾病影像诊断中的研究进展
文献摘要：
近年来,人工智能在医学领域,特别是在口腔医学影像诊断中的应用发展迅速.本文详细回顾了龋病、根尖周炎、牙根纵裂、牙周炎、上颌多生牙及下颌阻生齿、口腔颌面部囊性病变及颞下颌关节紊乱病等口腔常见疾病的人工智能研究现状.多项研究表明人工智能的口腔疾病诊断准确性与口腔医生相当,甚至优于口腔医生,说明人工智能在诊断口腔疾病中有良好的应用前景.但是,人工智能模型受到人工标注精度的限制,可解释性不强,泛化能力弱,难以开展增量学习,未来的研究应进一步进行算法的开发与训练,提高人工智能的准确性.
文献关键词：
口腔医学;人工智能;深度学习;神经网络;卷积神经网;放射;口腔颌面医学影像;影像分析;口腔医学影像诊断
中图分类号：
作者姓名：
王琰琳;李刚
作者机构：
北京大学口腔医学院·口腔医院医学影像科 国家口腔疾病临床医学研究中心 口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心-口腔数字医学北京市重点实验室,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]王琰琳;李刚-.人工智能在口腔疾病影像诊断中的研究进展)[J].口腔疾病防治,2022(11):816-820
A类：
口腔医学影像诊断
B类：
口腔疾病,医学领域,应用发展,龋病,根尖周炎,牙根纵裂,牙周炎,上颌,多生牙,下颌阻生齿,口腔颌面部,囊性病变,颞下颌关节紊乱病,常见疾病,明人,疾病诊断,诊断准确性,口腔医生,断口,人工智能模型,可解释性,泛化能力,增量学习,口腔颌面医学影像,影像分析
AB值：
0.270002
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