Automating bone loss measurement on periapical radiographs for predicting the periodontitis stage and grade
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to develop and evaluate an automated approach for segmenting bone loss (BL) on periapical (PA) radiographs and predicting the stage and grade of periodontitis. Methods: One thousand PA radiographs obtained from 572 patients were utilized for training while a separate set of 1,582 images from 210 patients were used for testing. BL was segmented using a U-Net model, which was trained with augmented datasets to enhance generalizability. Apex detection was performed using YOLO-v9, focusing on identifying apexes of teeth to measure root length. Root length was calculated as the distance between the coordinates of detected apexes and center of cemento-enamel junction (CEJ), which was segmented utilizing a U-Net algorithm. BL percentage (ratio of BL to the root length) was used to predict the stage and grade of periodontitis. Evaluation metrics including accuracy, precision, recall, F1-score, Intersection over Union (IoU), mean absolute error (MAE), intraclass correlation coefficients (ICC), and root mean square error (RMSE) were used to evaluate the models' performance. Results: The U-Net model achieved high accuracy in segmenting BL with 94.9%, 92.9%, and 95.62% on training, validation, and test datasets, respectively. The YOLO-v9 model exhibited a mean Average Precision (mAP) of 66.7% for apex detection, with a precision of 79.6% and recall of 62.4%. The BL percentage calculated from the segmented images and detected apexes demonstrated excellent agreement with clinical assessments, with ICC exceeding 0.94. Stage and grade prediction for periodontitis showed robust performance specifically for advanced stages (III/IV) and grades (C) with an F1-score of 0.945 and 0.83, respectively. Conclusion: The integration of U-Net and YOLO-v9 models for BL segmentation and apex detection on PA radiographs proved effective in enhancing the accuracy and reliability of periodontitis diagnosis and grading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».