Exploring the Role of Convolutional Neural Networks (CNN) in Dental Radiography Segmentation: A Comprehensive Systematic Literature Review

要約

歯科分野では、コンピュータ断層撮影、コーンビームコンピュータ断層撮影、磁気共鳴画像法、超音波、従来の口腔内根尖周囲X線撮影などの高度な画像技術に特に焦点を当て、診断ツールの精度向上に対する需要が高まっています。
光線。
ディープラーニングは、この状況において極めて重要なツールとして登場し、重要な診断データを抽出するために不可欠な自動セグメンテーション技術の実装を可能にします。
この最先端技術の統合は、検出されないまま放置されると人間の健康に重大な影響を与える可能性がある歯の状態を効果的に管理するという緊急のニーズに応えます。
歯科を含むさまざまな分野にわたるディープラーニングの目覚ましい実績は、口腔の健康問題の早期発見と治療に革命をもたらす可能性を強調しています。
目的: 診断と予測において重要な結果が実証されているディープ畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、学際的な研究の新たな分野を代表しています。
この研究の目標は、最先端技術の簡潔な概要を提供し、現在の議論を標準化し、将来の研究のベースラインを確立することでした。
方法: この研究では、歯科画像解析のための深層学習技術を特に調査する関連研究を特定し、選択するための方法論として体系的な文献レビューが採用されています。
この研究では、体系的なデータ収集、統計分析、その後の結果の普及などの方法論的アプローチを解明します。
結論: この研究は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して画像を分析し、歯科病状を検出するための効果的なツールとして機能する方法を示しています。
この研究ではいくつかの限界が認められましたが、歯のセグメント化と分類に利用された CNN は全体的に最高レベルのパフォーマンスを示しました。

要約(オリジナル)

In the field of dentistry, there is a growing demand for increased precision in diagnostic tools, with a specific focus on advanced imaging techniques such as computed tomography, cone beam computed tomography, magnetic resonance imaging, ultrasound, and traditional intra-oral periapical X-rays. Deep learning has emerged as a pivotal tool in this context, enabling the implementation of automated segmentation techniques crucial for extracting essential diagnostic data. This integration of cutting-edge technology addresses the urgent need for effective management of dental conditions, which, if left undetected, can have a significant impact on human health. The impressive track record of deep learning across various domains, including dentistry, underscores its potential to revolutionize early detection and treatment of oral health issues. Objective: Having demonstrated significant results in diagnosis and prediction, deep convolutional neural networks (CNNs) represent an emerging field of multidisciplinary research. The goals of this study were to provide a concise overview of the state of the art, standardize the current debate, and establish baselines for future research. Method: In this study, a systematic literature review is employed as a methodology to identify and select relevant studies that specifically investigate the deep learning technique for dental imaging analysis. This study elucidates the methodological approach, including the systematic collection of data, statistical analysis, and subsequent dissemination of outcomes. Conclusion: This work demonstrates how Convolutional Neural Networks (CNNs) can be employed to analyze images, serving as effective tools for detecting dental pathologies. Although this research acknowledged some limitations, CNNs utilized for segmenting and categorizing teeth exhibited their highest level of performance overall.

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