A Comprehensive Deep Learning Framework for Dental Disease Classification
Notice bibliographique
Résumé
Dental diseases pose a major global health challenge, impacting billions and often leading to severe complications if undiagnosed.Limited access to dental professionals, especially in underserved regions, hampers early detection and timely treatment.This study presents a deep learning-based system for automated detection of common dental diseases, utilizing a five-layer convolutional neural network (CNN) along with Residual Networks (ResNet) and Vision Transformer (ViT) models to analyze dental images and classify them into five prevalent conditions.The model employs data augmentation to enhance generalization, confidence thresholding to identify uncertain cases, and a user-friendly interface for seamless integration into clinical workflows.Trained on a dataset split into 70% training, 15% validation, and 15% testing, the model achieved a validation accuracy of 87.6%, demonstrating its potential as a dependable diagnostic tool.Advanced image preprocessing and a scoring mechanism ensure flagged cases receive expert review, improving both reliability and safety.By streamlining diagnostics, the system facilitates early detection, reduces diagnostic inconsistencies, and expands access to dental care in resource-constrained settings.Additionally, it holds promise for dental education and research by delivering consistent and automated assessments.This work underscores the transformative impact of AI in healthcare, enhancing efficiency, accessibility, and outcomes in dental diagnostics.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».