Diolch am ymweld â natur.com. Mae gan y fersiwn o'r porwr rydych chi'n ei ddefnyddio gefnogaeth CSS gyfyngedig. I gael y canlyniadau gorau, rydym yn argymell defnyddio fersiwn mwy newydd o'ch porwr (neu ddiffodd y modd cydnawsedd yn Internet Explorer). Yn y cyfamser, er mwyn sicrhau cefnogaeth barhaus, rydym yn dangos y wefan heb steilio na JavaScript.
Mae dannedd yn cael eu hystyried fel y dangosydd mwyaf cywir o oedran y corff dynol ac fe'u defnyddir yn aml mewn asesiad oedran fforensig. Ein nod oedd dilysu amcangyfrifon oedran deintyddol ar sail cloddio data trwy gymharu cywirdeb amcangyfrif a pherfformiad dosbarthu'r trothwy 18 mlynedd â dulliau traddodiadol ac amcangyfrifon oedran sy'n seiliedig ar fwyngloddio data. Casglwyd cyfanswm o 2657 o radiograffau panoramig gan ddinasyddion Corea a Japaneaidd rhwng 15 a 23 oed. Fe'u rhannwyd yn set hyfforddi, pob un yn cynnwys 900 o radiograffau Corea, a set brawf mewnol yn cynnwys 857 o radiograffau Japaneaidd. Gwnaethom gymharu cywirdeb dosbarthu ac effeithlonrwydd dulliau traddodiadol â setiau prawf o fodelau cloddio data. Mae cywirdeb y dull traddodiadol ar y set prawf mewnol ychydig yn uwch na chywirdeb y model cloddio data, ac mae'r gwahaniaeth yn fach (gwall cymedrig absoliwt <0.21 mlynedd, gwall sgwâr cymedrig gwreiddiau <0.24 oed). Mae'r perfformiad dosbarthu ar gyfer y toriad 18 mlynedd hefyd yn debyg rhwng dulliau traddodiadol a modelau cloddio data. Felly, gellir disodli dulliau traddodiadol gan fodelau cloddio data wrth berfformio asesiad oedran fforensig gan ddefnyddio aeddfedrwydd ail a thrydydd molars ym pobl ifanc Corea ac oedolion ifanc.
Defnyddir amcangyfrif oedran deintyddol yn helaeth mewn meddygaeth fforensig a deintyddiaeth bediatreg. Yn benodol, oherwydd y gydberthynas uchel rhwng oedran cronolegol a datblygiad deintyddol, mae asesu oedran yn ôl camau datblygu deintyddol yn faen prawf pwysig ar gyfer asesu oedran plant a phobl ifanc1,2,3. Fodd bynnag, i bobl ifanc, mae cyfyngiadau i amcangyfrif oedran deintyddol yn seiliedig ar aeddfedrwydd deintyddol oherwydd bod twf deintyddol bron yn gyflawn, ac eithrio'r trydydd molars. Pwrpas cyfreithiol pennu oedran pobl ifanc a phobl ifanc yw darparu amcangyfrifon cywir a thystiolaeth wyddonol a ydynt wedi cyrraedd oedran y mwyafrif. Yn arfer meddygol-gyfreithiol glasoed ac oedolion ifanc yng Nghorea, amcangyfrifwyd oedran gan ddefnyddio dull Lee, a rhagwelwyd trothwy cyfreithiol o 18 mlynedd yn seiliedig ar y data a adroddwyd gan OH et al 5.
Mae dysgu peiriant yn fath o ddeallusrwydd artiffisial (AI) sy'n dysgu dro ar ôl tro ac yn dosbarthu llawer iawn o ddata, yn datrys problemau ar ei ben ei hun, ac yn gyrru rhaglennu data. Gall dysgu â pheiriant ddarganfod patrymau cudd defnyddiol mewn cyfeintiau mawr o ddata6. Mewn cyferbyniad, gall dulliau clasurol, sy'n llafur-ddwys ac yn cymryd llawer o amser, fod â chyfyngiadau wrth ddelio â llawer iawn o ddata cymhleth sy'n anodd eu prosesu â llaw7. Felly, cynhaliwyd llawer o astudiaethau yn ddiweddar gan ddefnyddio'r technolegau cyfrifiadurol diweddaraf i leihau gwallau dynol a phrosesu data amlddimensiwn yn effeithlon8,9,10,11,12. Yn benodol, defnyddiwyd dysgu dwfn yn helaeth wrth ddadansoddi delweddau meddygol, ac adroddwyd bod amrywiol ddulliau ar gyfer amcangyfrif oedran trwy ddadansoddi radiograffau yn awtomatig yn gwella cywirdeb ac effeithlonrwydd amcangyfrif oedran13,14,15,16,16,17,17,18,19,20 . Er enghraifft, datblygodd Halabi et al 13 algorithm dysgu peiriant yn seiliedig ar rwydweithiau niwral argyhoeddiadol (CNN) i amcangyfrif oedran ysgerbydol gan ddefnyddio radiograffau o ddwylo plant. Mae'r astudiaeth hon yn cynnig model sy'n cymhwyso dysgu peiriannau i ddelweddau meddygol ac yn dangos y gall y dulliau hyn wella cywirdeb diagnostig. Li et al14 Oedran amcangyfrifedig o ddelweddau pelydr-X pelfig gan ddefnyddio CNN dysgu dwfn a'u cymharu â chanlyniadau atchweliad gan ddefnyddio amcangyfrif cam ossification. Fe wnaethant ddarganfod bod y model CNN dysgu dwfn yn dangos yr un perfformiad amcangyfrif oedran â'r model atchweliad traddodiadol. Gwerthusodd astudiaeth Guo et al. [15] berfformiad dosbarthiad goddefgarwch oedran technoleg CNN yn seiliedig ar orthoffotos deintyddol, a phrofodd canlyniadau'r model CNN fod bodau dynol yn perfformio'n well na'i berfformiad dosbarthu oedran.
Mae'r rhan fwyaf o astudiaethau ar amcangyfrif oedran gan ddefnyddio dysgu peiriannau yn defnyddio dulliau dysgu dwfn13,14,15,16,17,18,19,20. Adroddir bod amcangyfrif oedran yn seiliedig ar ddysgu dwfn yn fwy cywir na dulliau traddodiadol. Fodd bynnag, nid yw'r dull hwn yn rhoi fawr o gyfle i gyflwyno'r sail wyddonol ar gyfer amcangyfrifon oedran, megis y dangosyddion oedran a ddefnyddir yn yr amcangyfrifon. Mae anghydfod cyfreithiol hefyd ynghylch pwy sy'n cynnal yr arolygiadau. Felly, mae'n anodd derbyn amcangyfrif oedran sy'n seiliedig ar ddysgu dwfn gan awdurdodau gweinyddol a barnwrol. Mae cloddio data (DM) yn dechneg sy'n gallu darganfod nid yn unig wybodaeth ddisgwyliedig ond hefyd annisgwyl fel dull ar gyfer darganfod cydberthynas ddefnyddiol rhwng llawer iawn o ddata6,21,22. Defnyddir dysgu peiriant yn aml wrth gloddio data, ac mae cloddio data a dysgu â pheiriant yn defnyddio'r un algorithmau allweddol i ddarganfod patrymau mewn data. Mae amcangyfrif oedran gan ddefnyddio datblygiad deintyddol yn seiliedig ar asesiad yr arholwr o aeddfedrwydd y dannedd targed, a mynegir yr asesiad hwn fel cam ar gyfer pob dant targed. Gellir defnyddio DM i ddadansoddi'r gydberthynas rhwng cam asesu deintyddol ac oedran gwirioneddol ac mae ganddo'r potensial i ddisodli dadansoddiad ystadegol traddodiadol. Felly, os ydym yn defnyddio technegau DM i amcangyfrif oedran, gallwn weithredu dysgu peiriannau mewn amcangyfrif oedran fforensig heb boeni am atebolrwydd cyfreithiol. Cyhoeddwyd sawl astudiaeth gymharol ar ddewisiadau amgen posibl yn lle dulliau llaw traddodiadol a ddefnyddir mewn ymarfer fforensig a dulliau sy'n seiliedig ar EBM ar gyfer pennu oedran deintyddol. Dangosodd Shen et al23 fod y model DM yn fwy cywir na'r fformiwla Camerer draddodiadol. Cymhwysodd Galibourg et al24 wahanol ddulliau DM i ragfynegi oedran yn unol â maen prawf Demirdjian25 a dangosodd y canlyniadau fod y dull DM yn perfformio'n well na'r dulliau Demirdjian a Willems wrth amcangyfrif oedran poblogaeth Ffrainc.
I amcangyfrif oedran deintyddol pobl ifanc Corea ac oedolion ifanc, defnyddir dull Lee 4 yn helaeth yn ymarfer fforensig Corea. Mae'r dull hwn yn defnyddio dadansoddiad ystadegol traddodiadol (megis atchweliad lluosog) i archwilio'r berthynas rhwng pynciau Corea ac oedran cronolegol. Yn yr astudiaeth hon, diffinnir dulliau amcangyfrif oedran a gafwyd gan ddefnyddio dulliau ystadegol traddodiadol fel “dulliau traddodiadol.” Mae dull Lee yn ddull traddodiadol, ac mae ei gywirdeb wedi'i gadarnhau gan Oh et al. 5; Fodd bynnag, mae cymhwysedd amcangyfrif oedran yn seiliedig ar y model DM yn ymarfer fforensig Corea yn dal i fod yn amheus. Ein nod oedd dilysu defnyddioldeb posibl amcangyfrif oedran yn wyddonol yn seiliedig ar y model DM. Pwrpas yr astudiaeth hon oedd (1) i gymharu cywirdeb dau fodel DM wrth amcangyfrif oedran deintyddol a (2) cymharu perfformiad dosbarthu modelau 7 DM yn 18 oed â'r rhai a gafwyd gan ddefnyddio aeddfedrwydd dulliau ystadegol traddodiadol yr ail a'r trydydd molars yn y ddau ên.
Dangosir modd a gwyriadau safonol oedran cronolegol fesul cam a math dant ar -lein yn Nhabl Atodol S1 (set hyfforddi), Tabl Atodol S2 (set prawf mewnol), a thabl atodol S3 (set prawf allanol). Y gwerthoedd kappa ar gyfer dibynadwyedd o fewn a rhyng-wasanaethwr a gafwyd o'r set hyfforddi oedd 0.951 a 0.947, yn y drefn honno. Dangosir gwerthoedd P a chyfyngau hyder 95% ar gyfer gwerthoedd Kappa yn Nhabl Atodol S4 ar -lein. Dehonglwyd gwerth Kappa fel “bron yn berffaith”, yn gyson â meini prawf Landis a Koch26.
Wrth gymharu gwall absoliwt cymedrig (MAE), mae'r dull traddodiadol ychydig yn perfformio'n well na'r model DM ar gyfer pob rhyw ac yn y set prawf gwrywaidd allanol, ac eithrio perceptron amlhaenog (MLP). Y gwahaniaeth rhwng y model traddodiadol a'r model DM ar set prawf MAE mewnol oedd 0.12–0.19 mlynedd i ddynion a 0.17–0.21 oed i fenywod. Ar gyfer y batri prawf allanol, mae'r gwahaniaethau'n llai (0.001–0.05 oed i ddynion a 0.05–0.09 oed i fenywod). Yn ogystal, mae'r gwall sgwâr cymedrig gwreiddiau (RMSE) ychydig yn is na'r dull traddodiadol, gyda gwahaniaethau llai (0.17–0.24, 0.2–0.24 ar gyfer y set prawf mewnol gwrywaidd, a 0.03–0.07, 0.04–0.08 ar gyfer set prawf allanol). ). Mae MLP yn dangos perfformiad ychydig yn well na Perceptron haen sengl (SLP), ac eithrio yn achos y set prawf allanol benywaidd. Ar gyfer Mae a RMSE, mae'r set prawf allanol yn sgorio'n uwch na'r prawf mewnol a osodwyd ar gyfer pob rhyw a model. Dangosir pob MAE a RMSE yn Nhabl 1 a Ffigur 1.
Mae a RMSE o fodelau atchweliad cloddio traddodiadol a data. Gwall absoliwt cymedrig Mae, gwall sgwâr cymedrig gwraidd rmse, SLP perceptron haen sengl, MLP Perceptron amlhaenog, dull CM traddodiadol.
Dangoswyd perfformiad dosbarthu (gyda thoriad o 18 mlynedd) o'r modelau traddodiadol a DM yn nhermau sensitifrwydd, penodoldeb, gwerth rhagfynegol cadarnhaol (PPV), gwerth rhagfynegol negyddol (NPV), ac arwynebedd o dan y gromlin nodweddiadol sy'n gweithredu derbynnydd (AUROC) 27 (Tabl 2, Ffigur 2 a Ffigur Atodol 1 ar -lein). O ran sensitifrwydd y batri prawf mewnol, roedd dulliau traddodiadol yn perfformio orau ymhlith dynion ac yn waeth ymhlith menywod. Fodd bynnag, y gwahaniaeth mewn perfformiad dosbarthu rhwng dulliau traddodiadol a SD yw 9.7% ar gyfer dynion (MLP) a dim ond 2.4% ar gyfer menywod (XGBOOST). Ymhlith modelau DM, dangosodd atchweliad logistaidd (LR) well sensitifrwydd yn y ddau ryw. O ran penodoldeb y set prawf mewnol, gwelwyd bod y pedwar model SD yn perfformio'n dda mewn gwrywod, tra bod y model traddodiadol yn perfformio'n well mewn menywod. Y gwahaniaethau mewn perfformiad dosbarthu ar gyfer dynion a benywod yw 13.3% (MLP) a 13.1% (MLP), yn y drefn honno, sy'n dangos bod y gwahaniaeth ym mherfformiad dosbarthu rhwng modelau yn fwy na sensitifrwydd. Ymhlith y modelau DM, y modelau peiriant fector cymorth (SVM), coeden benderfynu (DT), a modelau coedwig ar hap (RF) a berfformiodd orau ymhlith dynion, tra bod y model LR yn perfformio orau ymhlith menywod. Roedd auroc y model traddodiadol a'r holl fodelau SD yn fwy na 0.925 (cymydog K-agosaf (KNN) mewn dynion), gan ddangos perfformiad dosbarthu rhagorol wrth wahaniaethu samplau 18 oed28 18 oed. Ar gyfer y set prawf allanol, bu gostyngiad mewn perfformiad dosbarthu o ran sensitifrwydd, penodoldeb ac AUROC o'i gymharu â'r set prawf mewnol. Ar ben hynny, roedd y gwahaniaeth mewn sensitifrwydd a phenodoldeb rhwng perfformiad dosbarthu'r modelau gorau a gwaethaf yn amrywio o 10% i 25% ac roedd yn fwy na'r gwahaniaeth yn y set prawf mewnol.
Sensitifrwydd a phenodoldeb modelau dosbarthu cloddio data o gymharu â dulliau traddodiadol gyda thoriad o 18 mlynedd. KNN K Cymydog agosaf, peiriant fector cymorth SVM, atchweliad logistaidd LR, coeden benderfynu DT, RF Random Forest, XGB XGBOOST, MLP Multilayer Perceptron, dull CM traddodiadol.
Y cam cyntaf yn yr astudiaeth hon oedd cymharu cywirdeb amcangyfrifon oedran deintyddol a gafwyd o saith model DM â'r rhai a gafwyd gan ddefnyddio atchweliad traddodiadol. Gwerthuswyd MAE a RMSE mewn setiau profion mewnol ar gyfer y ddau ryw, ac roedd y gwahaniaeth rhwng y dull traddodiadol a'r model DM yn amrywio o 44 i 77 diwrnod ar gyfer MAE ac o 62 i 88 diwrnod ar gyfer RMSE. Er bod y dull traddodiadol ychydig yn fwy cywir yn yr astudiaeth hon, mae'n anodd dod i'r casgliad a oes gan wahaniaeth mor fach arwyddocâd clinigol neu ymarferol. Mae'r canlyniadau hyn yn dangos bod cywirdeb amcangyfrif oedran deintyddol gan ddefnyddio'r model DM bron yr un fath ag cywirdeb y dull traddodiadol. Mae cymhariaeth uniongyrchol â chanlyniadau astudiaethau blaenorol yn anodd oherwydd nid oes unrhyw astudiaeth wedi cymharu cywirdeb modelau DM â dulliau ystadegol traddodiadol gan ddefnyddio'r un dechneg o recordio dannedd yn yr un ystod oedran ag yn yr astudiaeth hon. Cymharodd Galibourg et al24 MAE a RMSE rhwng dau ddull traddodiadol (Dull Demirjian25 a Willems Method29) a 10 model DM mewn poblogaeth yn Ffrainc rhwng 2 a 24 oed. Fe wnaethant adrodd bod pob model DM yn fwy cywir na dulliau traddodiadol, gyda gwahaniaethau o 0.20 a 0.38 mlynedd yn MEE a 0.25 a 0.47 mlynedd yn RMSE o gymharu â'r dulliau Willems a Demirdjian, yn y drefn honno. Mae'r anghysondeb rhwng y model SD a'r dulliau traddodiadol a ddangosir yn astudiaeth Halibourg yn ystyried nifer o adroddiadau30,31,32,33 nad yw'r dull Demirdjian yn amcangyfrif oedran deintyddol yn gywir mewn poblogaethau heblaw'r Canadiaid Ffrengig yr oedd yr astudiaeth wedi'u seilio arnynt. yn yr astudiaeth hon. Defnyddiodd Tai et al 34 yr algorithm MLP i ragfynegi oedran dannedd o 1636 o ffotograffau orthodonteg Tsieineaidd a chymharu ei gywirdeb â chanlyniadau'r dull Demirjian a Willems. Fe wnaethant adrodd bod gan MLP gywirdeb uwch na dulliau traddodiadol. Y gwahaniaeth rhwng y dull Demirdjian a'r dull traddodiadol yw <0.32 mlynedd, a'r dull Willems yw 0.28 mlynedd, sy'n debyg i ganlyniadau'r astudiaeth bresennol. Mae canlyniadau'r astudiaethau blaenorol hyn24,34 hefyd yn gyson â chanlyniadau'r astudiaeth bresennol, ac mae cywirdeb amcangyfrif oedran y model DM a'r dull traddodiadol yn debyg. Fodd bynnag, yn seiliedig ar y canlyniadau a gyflwynwyd, ni allwn ond dod i'r casgliad yn ofalus y gallai defnyddio modelau DM i amcangyfrif oedran ddisodli'r dulliau presennol oherwydd diffyg astudiaethau cymharol a chyfeirio blaenorol. Mae angen astudiaethau dilynol gan ddefnyddio samplau mwy i gadarnhau'r canlyniadau a gafwyd yn yr astudiaeth hon.
Ymhlith yr astudiaethau sy'n profi cywirdeb SD wrth amcangyfrif oedran deintyddol, dangosodd rhai gywirdeb uwch na'n hastudiaeth. Cymhwysodd Stepanovsky et al 35 22 o fodelau SD i radiograffau panoramig o 976 o drigolion Tsiec rhwng 2.7 a 20.5 oed a phrofi cywirdeb pob model. Fe wnaethant asesu datblygiad cyfanswm o 16 dannedd parhaol chwith uchaf ac isaf gan ddefnyddio'r meini prawf dosbarthu a gynigiwyd gan Moorrees et al 36. Mae'r MAE yn amrywio o 0.64 i 0.94 oed ac mae'r RMSE yn amrywio o 0.85 i 1.27 oed, sy'n fwy cywir na'r ddau fodel DM a ddefnyddir yn yr astudiaeth hon. Defnyddiodd Shen et al23 y dull caperiere i amcangyfrif oedran deintyddol saith dant parhaol yn y mandible chwith ym mhreswylwyr dwyrain Tsieineaidd rhwng 5 a 13 oed a'i gymharu ag oedrannau a amcangyfrifwyd gan ddefnyddio atchweliad llinol, SVM a RF. Fe wnaethant ddangos bod gan bob un o'r tri model DM gywirdeb uwch o gymharu â'r fformiwla Cameriere draddodiadol. Roedd yr Mae a RMSE yn astudiaeth Shen yn is na'r rhai yn y model DM yn yr astudiaeth hon. Manwl gywirdeb cynyddol yr astudiaethau gan Stepanovsky et al. 35 a Shen et al. Gall 23 fod oherwydd cynnwys pynciau iau yn eu samplau astudio. Oherwydd bod amcangyfrifon oedran ar gyfer cyfranogwyr â dannedd sy'n datblygu yn dod yn fwy cywir wrth i nifer y dannedd gynyddu yn ystod datblygiad deintyddol, gellir peryglu cywirdeb y dull amcangyfrif oedran sy'n deillio o hynny pan fydd cyfranogwyr yr astudiaeth yn iau. Yn ogystal, mae gwall MLP mewn amcangyfrif oedran ychydig yn llai na SLP, sy'n golygu bod MLP yn fwy cywir na SLP. Mae MLP yn cael ei ystyried ychydig yn well ar gyfer amcangyfrif oedran, o bosibl oherwydd yr haenau cudd yn MLP38. Fodd bynnag, mae eithriad ar gyfer y sampl allanol o fenywod (SLP 1.45, MLP 1.49). Mae'r canfyddiad bod y MLP yn fwy cywir na'r SLP wrth asesu oedran yn gofyn am astudiaethau ôl -weithredol ychwanegol.
Cymharwyd perfformiad dosbarthu'r model DM a'r dull traddodiadol ar drothwy 18 mlynedd hefyd. Roedd yr holl fodelau SD a brofwyd a dulliau traddodiadol ar y set prawf mewnol yn dangos lefelau gwahaniaethol sy'n dderbyniol yn ymarferol ar gyfer y sampl 18 oed. Roedd sensitifrwydd i ddynion a menywod yn fwy na 87.7% a 94.9%, yn y drefn honno, ac roedd penodoldeb yn fwy na 89.3% ac 84.7%. Mae auroc yr holl fodelau a brofwyd hefyd yn fwy na 0.925. Hyd eithaf ein gwybodaeth, nid oes unrhyw astudiaeth wedi profi perfformiad y model DM ar gyfer dosbarthu 18 mlynedd yn seiliedig ar aeddfedrwydd deintyddol. Gallwn gymharu canlyniadau'r astudiaeth hon â pherfformiad dosbarthu modelau dysgu dwfn ar radiograffau panoramig. Cyfrifodd Guo et al.15 berfformiad dosbarthu model dysgu dwfn wedi'i seilio ar CNN a dull â llaw yn seiliedig ar ddull Demirjian ar gyfer trothwy oedran penodol. Sensitifrwydd a phenodoldeb y dull llaw oedd 87.7% a 95.5%, yn y drefn honno, ac roedd sensitifrwydd a phenodoldeb y model CNN yn fwy na 89.2% ac 86.6%, yn y drefn honno. Daethant i'r casgliad y gall modelau dysgu dwfn ddisodli neu berfformio'n well na asesiad â llaw wrth ddosbarthu trothwyon oedran. Dangosodd canlyniadau'r astudiaeth hon berfformiad dosbarthu tebyg; Credir y gall dosbarthu gan ddefnyddio modelau DM ddisodli dulliau ystadegol traddodiadol ar gyfer amcangyfrif oedran. Ymhlith y modelau, DM LR oedd y model gorau o ran sensitifrwydd ar gyfer y sampl gwrywaidd a sensitifrwydd a phenodoldeb ar gyfer y sampl fenywaidd. Mae LR yn ail yn benodolrwydd i ddynion. Ar ben hynny, mae LR yn cael ei ystyried yn un o'r modelau DM35 mwy hawdd ei ddefnyddio ac mae'n llai cymhleth ac anodd ei brosesu. Yn seiliedig ar y canlyniadau hyn, ystyriwyd LR fel y model dosbarthu toriad gorau ar gyfer pobl ifanc 18 oed ym mhoblogaeth Corea.
At ei gilydd, roedd cywirdeb amcangyfrif oedran neu berfformiad dosbarthu ar y set prawf allanol yn wael neu'n is o'i gymharu â'r canlyniadau ar y set prawf mewnol. Mae rhai adroddiadau yn nodi bod cywirdeb dosbarthu neu effeithlonrwydd yn gostwng pan fydd amcangyfrifon oedran yn seiliedig ar boblogaeth Corea yn cael eu cymhwyso i boblogaeth Japan5,39, a darganfuwyd patrwm tebyg yn yr astudiaeth bresennol. Gwelwyd y duedd ddirywiad hon hefyd yn y model DM. Felly, i amcangyfrif oedran yn gywir, hyd yn oed wrth ddefnyddio DM yn y broses ddadansoddi, dylid ffafrio dulliau sy'n deillio o ddata poblogaeth brodorol, megis dulliau traddodiadol ,5,39,40,41,42. Gan nad yw'n eglur a all modelau dysgu dwfn ddangos tueddiadau tebyg, mae angen astudiaethau sy'n cymharu cywirdeb dosbarthiad ac effeithlonrwydd gan ddefnyddio dulliau traddodiadol, modelau DM, a modelau dysgu dwfn ar yr un samplau i gadarnhau a all deallusrwydd artiffisial oresgyn y gwahaniaethau hiliol hyn mewn oedran cyfyngedig. asesiadau.
Rydym yn dangos y gellir disodli dulliau traddodiadol gan amcangyfrif oedran yn seiliedig ar y model DM mewn ymarfer amcangyfrif oedran fforensig yng Nghorea. Gwnaethom hefyd ddarganfod y posibilrwydd o weithredu dysgu peiriannau ar gyfer asesu oedran fforensig. Fodd bynnag, mae cyfyngiadau clir, megis y nifer annigonol o gyfranogwyr yn yr astudiaeth hon i bennu'r canlyniadau yn bendant, a diffyg astudiaethau blaenorol i gymharu a chadarnhau canlyniadau'r astudiaeth hon. Yn y dyfodol, dylid cynnal astudiaethau DM gyda niferoedd mwy o samplau a phoblogaethau mwy amrywiol i wella ei gymhwysedd ymarferol o gymharu â dulliau traddodiadol. Er mwyn dilysu ymarferoldeb defnyddio deallusrwydd artiffisial i amcangyfrif oedran mewn poblogaethau lluosog, mae angen astudiaethau yn y dyfodol i gymharu cywirdeb dosbarthu ac effeithlonrwydd DM a modelau dysgu dwfn â dulliau traddodiadol yn yr un samplau.
Defnyddiodd yr astudiaeth 2,657 o ffotograffau orthograffig a gasglwyd gan oedolion Corea a Japaneaidd rhwng 15 a 23 oed. Rhannwyd radiograffau Corea yn 900 o setiau hyfforddi (19.42 ± 2.65 oed) a 900 o setiau prawf mewnol (19.52 ± 2.59 oed). Casglwyd y set hyfforddi mewn un sefydliad (Ysbyty Seoul St. Mary), a chasglwyd y set brawf ei hun mewn dau sefydliad (Ysbyty Deintyddol Prifysgol Genedlaethol Seoul ac Ysbyty Deintyddol Prifysgol Yonsei). Gwnaethom hefyd gasglu 857 o radiograffau o ddata arall sy'n seiliedig ar boblogaeth (Prifysgol Feddygol Iwate, Japan) ar gyfer profion allanol. Dewiswyd radiograffau o bynciau Japaneaidd (19.31 ± 2.60 oed) fel y set prawf allanol. Casglwyd data yn ôl -weithredol i ddadansoddi camau datblygiad deintyddol ar radiograffau panoramig a gymerwyd yn ystod triniaeth ddeintyddol. Roedd yr holl ddata a gasglwyd yn anhysbys heblaw am ryw, dyddiad geni a dyddiad y radiograff. Roedd meini prawf cynhwysiad a gwahardd yr un fath ag Astudiaethau 4, 5 a gyhoeddwyd yn flaenorol. Cyfrifwyd gwir oedran y sampl trwy dynnu dyddiad geni'r dyddiad y cymerwyd y radiograff. Rhannwyd y grŵp sampl yn naw grŵp oedran. Dangosir y dosraniadau oedran a rhyw yn Nhabl 3 Cynhaliwyd yr astudiaeth hon yn unol â Datganiad Helsinki a'i chymeradwyo gan Fwrdd Adolygu Sefydliadol (IRB) Ysbyty Seoul y Santes Fair ym Mhrifysgol Gatholig Korea (KC22WISI0328). Oherwydd dyluniad ôl -weithredol yr astudiaeth hon, ni ellid cael caniatâd gwybodus gan bob claf sy'n cael ei archwilio radiograffig at ddibenion therapiwtig. Hepgorodd Ysbyty S. Mary Prifysgol Seoul Korea (IRB) y gofyniad am gydsyniad gwybodus.
Aseswyd camau datblygiadol yr ail a'r trydydd molars bimaxillary yn unol â meini prawf Demefrol25. Dim ond un dant a ddewiswyd os canfuwyd yr un math o ddant ar ochrau chwith a dde pob gên. Pe bai dannedd homologaidd ar y ddwy ochr ar wahanol gamau datblygu, dewiswyd y dant gyda'r cam datblygu is i gyfrif am ansicrwydd yn yr oedran amcangyfrifedig. Sgoriwyd cant o radiograffau a ddewiswyd ar hap o'r set hyfforddi gan ddau arsylwr profiadol i brofi dibynadwyedd rhyng -wasanaethwr ar ôl rhagdybio i bennu cam aeddfedrwydd deintyddol. Aseswyd dibynadwyedd intraobserver ddwywaith bob tri mis gan yr arsylwr cynradd.
Amcangyfrifwyd cam rhyw a datblygiadol ail a thrydydd molars pob gên yn y set hyfforddi gan arsylwr cynradd a hyfforddwyd gyda gwahanol fodelau DM, a gosodwyd yr oedran gwirioneddol fel y gwerth targed. Profwyd modelau SLP a MLP, a ddefnyddir yn helaeth wrth ddysgu peiriannau, yn erbyn algorithmau atchweliad. Mae'r model DM yn cyfuno swyddogaethau llinellol gan ddefnyddio camau datblygiadol y pedwar dant ac yn cyfuno'r data hyn i amcangyfrif oedran. SLP yw'r rhwydwaith niwral symlaf ac nid yw'n cynnwys haenau cudd. Mae SLP yn gweithio yn seiliedig ar drosglwyddo trothwy rhwng nodau. Mae'r model SLP mewn atchweliad yn fathemategol debyg i atchweliad llinol lluosog. Yn wahanol i'r model SLP, mae gan y model MLP haenau cudd lluosog gyda swyddogaethau actifadu aflinol. Defnyddiodd ein harbrofion haen gudd gyda dim ond 20 nod cudd gyda swyddogaethau actifadu aflinol. Defnyddiwch dras graddiant fel y dull optimeiddio a Mae a RMSE fel y swyddogaeth golled i hyfforddi ein model dysgu peiriant. Defnyddiwyd y model atchweliad a gafwyd orau i'r setiau profion mewnol ac allanol ac amcangyfrifwyd oedran y dannedd.
Datblygwyd algorithm dosbarthu sy'n defnyddio aeddfedrwydd pedwar dant ar y set hyfforddi i ragweld a yw sampl yn 18 oed ai peidio. I adeiladu'r model, gwnaethom ddeillio saith algorithm dysgu peiriant cynrychiolaeth6,43: (1) lr, (2) knn, (3) svm, (4) dt, (5) rf, (6) xgboost, a (7) mlp . Mae LR yn un o'r algorithmau dosbarthu a ddefnyddir fwyaf eang44. Mae'n algorithm dysgu dan oruchwyliaeth sy'n defnyddio atchweliad i ragfynegi'r tebygolrwydd y bydd data'n perthyn i gategori penodol o 0 i 1 ac yn dosbarthu'r data fel un sy'n perthyn i gategori mwy tebygol yn seiliedig ar y tebygolrwydd hwn; a ddefnyddir yn bennaf ar gyfer dosbarthu deuaidd. KNN yw un o'r algorithmau dysgu peiriannau symlaf45. Pan roddir data mewnbwn newydd iddo, mae'n dod o hyd i ddata K yn agos at y set bresennol ac yna'n eu dosbarthu i'r dosbarth gyda'r amledd uchaf. Fe wnaethon ni osod 3 ar gyfer nifer y cymdogion a ystyriwyd (k). Mae SVM yn algorithm sy'n gwneud y mwyaf o'r pellter rhwng dau ddosbarth trwy ddefnyddio swyddogaeth cnewyllyn i ehangu'r gofod llinol i ofod aflinol o'r enw Fields46. Ar gyfer y model hwn, rydym yn defnyddio rhagfarn = 1, pŵer = 1, a gama = 1 fel hyperparamedrau ar gyfer y cnewyllyn polynomial. Mae DT wedi'i gymhwyso mewn amrywiol feysydd fel algorithm ar gyfer rhannu set ddata gyfan yn sawl is -grŵp trwy gynrychioli rheolau penderfynu mewn strwythur coed47. Mae'r model wedi'i ffurfweddu gydag isafswm o gofnodion fesul nod o 2 ac yn defnyddio'r mynegai gini fel mesur ansawdd. Mae RF yn ddull ensemble sy'n cyfuno sawl DT i wella perfformiad gan ddefnyddio dull agregu bootstrap sy'n cynhyrchu dosbarthwr gwan ar gyfer pob sampl trwy dynnu samplau o'r un maint ar hap sawl gwaith o'r set ddata wreiddiol48. Gwnaethom ddefnyddio 100 o goed, 10 dyfnder coed, 1 lleiafswm maint y nod, a mynegai admixture gini fel meini prawf gwahanu nodau. Mae dosbarthiad data newydd yn cael ei bennu gan bleidlais fwyafrif. Mae XGBOOST yn algorithm sy'n cyfuno technegau hybu gan ddefnyddio dull sy'n cymryd fel data hyfforddi y gwall rhwng gwerthoedd gwirioneddol a rhagfynegol y model blaenorol ac sy'n ychwanegu at y gwall gan ddefnyddio graddiannau49. Mae'n algorithm a ddefnyddir yn helaeth oherwydd ei berfformiad da a'i effeithlonrwydd adnoddau, yn ogystal â dibynadwyedd uchel fel swyddogaeth gywiro gor -ffitio. Mae gan y model 400 o olwynion cymorth. Mae MLP yn rhwydwaith niwral lle mae un neu fwy o ganfyddiadau yn ffurfio haenau lluosog gydag un neu fwy o haenau cudd rhwng yr haenau mewnbwn ac allbwn38. Gan ddefnyddio hyn, gallwch berfformio dosbarthiad aflinol lle pan fyddwch chi'n ychwanegu haen fewnbwn ac yn cael gwerth canlyniad, mae'r gwerth canlyniad a ragwelir yn cael ei gymharu â gwerth y canlyniad gwirioneddol ac mae'r gwall yn cael ei luosogi yn ôl. Fe wnaethon ni greu haen gudd gydag 20 niwron cudd ym mhob haen. Roedd pob model a ddatblygwyd gennym yn cael ei gymhwyso i setiau mewnol ac allanol i brofi perfformiad dosbarthu trwy gyfrifo sensitifrwydd, penodoldeb, PPV, NPV, ac AUROC. Diffinnir sensitifrwydd fel cymhareb sampl yr amcangyfrifir ei bod yn 18 oed neu'n hŷn i sampl yr amcangyfrifir ei bod yn 18 oed neu'n hŷn. Penodoldeb yw cyfran y samplau o dan 18 oed a'r rhai yr amcangyfrifir eu bod o dan 18 oed.
Troswyd y camau deintyddol a aseswyd yn y set hyfforddi yn gamau rhifiadol ar gyfer dadansoddiad ystadegol. Perfformiwyd atchweliad llinol a logistaidd aml -amrywedd i ddatblygu modelau rhagfynegol ar gyfer pob rhyw a deillio fformwlâu atchweliad y gellir eu defnyddio i amcangyfrif oedran. Gwnaethom ddefnyddio'r fformwlâu hyn i amcangyfrif oedran dannedd ar gyfer setiau profion mewnol ac allanol. Mae Tabl 4 yn dangos y modelau atchweliad a dosbarthu a ddefnyddir yn yr astudiaeth hon.
Cyfrifwyd dibynadwyedd o fewn a rhyng-wasanaethwr gan ddefnyddio ystadegyn Kappa Cohen. Er mwyn profi cywirdeb DM ac modelau atchweliad traddodiadol, gwnaethom gyfrifo Mae a RMSE gan ddefnyddio oedrannau amcangyfrifedig a gwirioneddol y setiau prawf mewnol ac allanol. Defnyddir y gwallau hyn yn gyffredin i werthuso cywirdeb rhagfynegiadau model. Po leiaf yw'r gwall, yr uchaf yw cywirdeb y rhagolygon24. Cymharwch Mae a RMSE setiau profion mewnol ac allanol a gyfrifir gan ddefnyddio DM ac atchweliad traddodiadol. Aseswyd perfformiad dosbarthiad y toriad 18 mlynedd mewn ystadegau traddodiadol gan ddefnyddio tabl wrth gefn 2 × 2. Cymharwyd y sensitifrwydd a gyfrifwyd, penodoldeb, PPV, NPV ac AUROC y set prawf â gwerthoedd mesuredig y model dosbarthu DM. Mynegir data fel gwyriad cymedrol ± safonol neu rif (%) yn dibynnu ar nodweddion data. Ystyriwyd bod gwerthoedd p dwy ochr <0.05 yn ystadegol arwyddocaol. Perfformiwyd yr holl ddadansoddiadau ystadegol arferol gan ddefnyddio fersiwn 9.4 SAS (Sefydliad SAS, Cary, NC). Gweithredwyd y model atchweliad DM yn Python gan ddefnyddio Keras50 2.2.4 backend a TensorFlow51 1.8.0 yn benodol ar gyfer gweithrediadau mathemategol. Gweithredwyd y model dosbarthu DM yn amgylchedd dadansoddi gwybodaeth Waikato a Llwyfan Gwybodaeth Konstanz (Knime) 4.6.152 Llwyfan Dadansoddi.
Mae'r awduron yn cydnabod y gellir dod o hyd i ddata sy'n cefnogi casgliadau'r astudiaeth yn yr erthygl a deunyddiau atodol. Mae'r setiau data a gynhyrchir a/neu a ddadansoddwyd yn ystod yr astudiaeth ar gael gan yr awdur cyfatebol ar gais rhesymol.
Ritz-Timme, S. et al. Asesiad oedran: o'r radd flaenaf i fodloni gofynion penodol ymarfer fforensig. rhyngwladolrwydd. J. Meddygaeth Gyfreithiol. 113, 129–136 (2000).
Schmeling, A., Reisinger, W., Geserik, G., ac Olze, A. Statws cyfredol asesiad oedran fforensig o bynciau byw at ddibenion erlyn troseddol. Fforensig. meddygaeth. Patholeg. 1, 239–246 (2005).
Pan, J. et al. Dull wedi'i addasu ar gyfer asesu oedran deintyddol plant rhwng 5 ac 16 oed yn nwyrain Tsieina. clinigol. Arolwg Llafar. 25, 3463–3474 (2021).
Lee, SS ac ati Cronoleg o ddatblygiad ail a thrydydd molars yn Koreans a'i gymhwysiad am asesiad oedran fforensig. rhyngwladolrwydd. J. Meddygaeth Gyfreithiol. 124, 659–665 (2010).
O, S., Kumagai, A., Kim, Sy a Lee, SS Cywirdeb amcangyfrif oedran ac amcangyfrif y trothwy 18 mlynedd yn seiliedig ar aeddfedrwydd yr ail a'r trydydd molars yn Koreans a Japaneaidd. PLOS Un 17, E0271247 (2022).
Kim, JY, et al. Gall dadansoddi data sy'n seiliedig ar ddysgu peiriant cyn llawdriniaeth ragweld canlyniad triniaeth llawfeddygaeth cysgu mewn cleifion ag OSA. y wyddoniaeth. Adroddiad 11, 14911 (2021).
Han, M. et al. Amcangyfrif oedran cywir o ddysgu peiriant gydag ymyrraeth ddynol neu hebddo? rhyngwladolrwydd. J. Meddygaeth Gyfreithiol. 136, 821–831 (2022).
Khan, S. a Shaheen, M. o gloddio data i gloddio data. J.Information. y wyddoniaeth. https://doi.org/10.1177/01655515211030872 (2021).
Khan, S. a Shaheen, M. Wisrule: Yr algorithm gwybyddol cyntaf ar gyfer cloddio rheolau cymdeithas. J.Information. y wyddoniaeth. https://doi.org/10.1177/01655515221108695 (2022).
Shaheen M. ac Abdullah U. Karm: Cloddio Data Traddodiadol yn seiliedig ar reolau cymdeithasau sy'n seiliedig ar gyd-destun. cyfrifo. Matt. parhau. 68, 3305–3322 (2021).
Muhammad M., Rehman Z., Shaheen M., Khan M. a Habib M. Canfod tebygrwydd semantig ar sail dysgu dwfn gan ddefnyddio data testun. hysbysu. technolegau. rheolaeth. https://doi.org/10.5755/j01.itc.49.4.27118 (2020).
Tabish, M., Tanoli, Z., a Shahin, M. System ar gyfer cydnabod gweithgaredd mewn fideos chwaraeon. Amlgyfrwng. Cymwysiadau Offer https://doi.org/10.1007/s11042-021-10519-6 (2021).
Halabi, SS et al. Her Dysgu Peiriant RSNA yn oedran esgyrn pediatreg. Radioleg 290, 498–503 (2019).
Li, Y. et al. Amcangyfrif oedran fforensig o belydrau-x pelfig gan ddefnyddio dysgu dwfn. Ewro. ymbelydredd. 29, 2322–2329 (2019).
Guo, YC, et al. Dosbarthiad oedran cywir gan ddefnyddio dulliau llaw a rhwydweithiau niwral argyhoeddiadol dwfn o ddelweddau taflunio orthograffig. rhyngwladolrwydd. J. Meddygaeth Gyfreithiol. 135, 1589–1597 (2021).
Alabama Dalora et al. Amcangyfrif oedran esgyrn gan ddefnyddio gwahanol ddulliau dysgu peiriannau: adolygiad llenyddiaeth systematig a meta-ddadansoddiad. PLoS One 14, E0220242 (2019).
Du, H., Li, G., Cheng, K., a Yang, J. Amcangyfrif oedran poblogaeth-benodol o Americanwyr Affricanaidd a Tsieineaidd yn seiliedig ar gyfrolau siambr mwydion o molars cyntaf gan ddefnyddio tomograffeg gyfrifedig trawst côn. rhyngwladolrwydd. J. Meddygaeth Gyfreithiol. 136, 811–819 (2022).
Kim S., Lee YH, Noh YK, Park FK ac OH KS yn pennu grwpiau oedran o bobl fyw sy'n defnyddio delweddau artiffisial ar sail deallusrwydd o molars cyntaf. y wyddoniaeth. Adroddiad 11, 1073 (2021).
Stern, D., Payer, C., Giuliani, N., ac Urschler, M. Amcangyfrif oedran awtomatig a dosbarthiad oedran mwyafrif o ddata MRI aml -amrywedd. IEEE J. Biomed. Rhybuddion iechyd. 23, 1392–1403 (2019).
Cheng, Q., Ge, Z., Du, H. a Li, G. Amcangyfrif oedran yn seiliedig ar segmentiad siambr mwydion 3D o molars cyntaf o domograffeg gyfrifedig trawst côn trwy integreiddio dysgu dwfn a setiau lefel. rhyngwladolrwydd. J. Meddygaeth Gyfreithiol. 135, 365–373 (2021).
Wu, WT, et al. Mwyngloddio Data mewn Data Mawr Clinigol: Cronfeydd Data Cyffredin, Camau a Modelau Dulliau. Byd. meddygaeth. adnodd. 8, 44 (2021).
Yang, J. et al. Cyflwyniad i gronfeydd data meddygol a thechnolegau cloddio data yn yr oes ddata mawr. J. Avid. Meddygaeth Sylfaenol. 13, 57-69 (2020).
Shen, S. et al. Dull Camerer ar gyfer amcangyfrif oedran dannedd gan ddefnyddio dysgu peiriannau. Iechyd y Geg BMC 21, 641 (2021).
Galliburg A. et al. Cymhariaeth o wahanol ddulliau dysgu peiriannau ar gyfer darogan oedran deintyddol gan ddefnyddio'r dull llwyfannu demirdjian. rhyngwladolrwydd. J. Meddygaeth Gyfreithiol. 135, 665–675 (2021).
Demirdjian, A., Goldstein, H. a Tanner, JM System newydd ar gyfer asesu oedran deintyddol. Snort. Bioleg. 45, 211–227 (1973).
Mae Landis, Jr, a Koch, GG yn mesur cytundeb arsylwyr ar ddata categori. Biometreg 33, 159–174 (1977).
Bhattacharjee S, Prakash D, Kim C, Kim HK a Choi HK. Dadansoddiad gweadol, morffolegol ac ystadegol o ddelweddu cyseiniant magnetig dau ddimensiwn gan ddefnyddio technegau deallusrwydd artiffisial ar gyfer gwahaniaethu tiwmorau ymennydd cynradd. Gwybodaeth iechyd. adnodd. https://doi.org/10.4258/hir.2022.28.1.46 (2022).
Amser Post: Ion-04-2024