Dental Caries Detection Using Neural Turing Machines (NTM) and High Intensity Color Detection (NTM-HICD) Model
Notice bibliographique
Résumé
Dental cavities, caries, or tooth decay are prevalent oral health concerns worldwide.This research proposes an automated approach for dental cavities detection utilizing a Neural Turing Machines (NTM) and High Intensity Color Detection (NTM-HICD) model.These two models process the input samples in a sequence order.NTM is a type of artificial neural network (ANN) architecture that combines neural networks with external memory structures.NTM mainly designed to mimic the ability of a Turing machine to read the interesting patterns from various disease detection.The proposed NTM-HICD system combines the strengths of multiple deep learning algorithms to enhance the accuracy and robustness of dental cavity detection.The design incorporates three primary components: image processing, feature extraction, and classification.Firstly, dental X-rays are processed to enhance the quality of input data.A pre-trained model DeepLabV3+ is used to train on dental dataset.The images are then subjected to effected region extraction to focus on the tooth areas for more targeted analysis.Secondly, a set of diverse feature extraction techniques is applied to capture comprehensive information from the effected regions.Lastly, an ensemble of classifiers, such as support vector machines (SVM), random forests (RF), and deep neural networks (DNN), is employed to leverage the individual strengths of each classifier.The fusion of multiple classifiers allows for improved generalization and enhanced detection performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».