检索结果-内蒙古大学图书馆

中华口腔医学杂志 2023年第6期58卷 527-532页

作者：彭歆北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081

数字化技术在口腔颌面外科诊断和治疗领域的应用,促进了口腔颌面外科由传统的经验依赖性诊疗模式逐步向数字化外科过渡。但目前数字化外科技术的应用场景还存在一定局限。近期,人工智能逐渐进入蓬勃发展阶段,以数字化、智能化为目标的... 详细信息

数字化技术在口腔颌面外科诊断和治疗领域的应用,促进了口腔颌面外科由传统的经验依赖性诊疗模式逐步向数字化外科过渡。但目前数字化外科技术的应用场景还存在一定局限。近期,人工智能逐渐进入蓬勃发展阶段,以数字化、智能化为目标的“数智化”口腔颌面外科成为学科发展的重要方向。笔者结合所在单位和国内外研究成果,论述口腔颌面外科领域人工智能的应用现状及存在问题,以期推进人工智能在口腔颌面外科诊疗领域的深入发展。

关键词：人工智能外科,口腔诊断,计算机辅助图像处理,计算机辅助图像解释,计算机辅助

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智能化时代下的口腔黏膜病学——人工智能应用研究的现状与展望

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口腔医学研究 2025年第1期41卷 1-6页

作者：杨青默魏攀华红北京大学口腔医院口腔黏膜科国家口腔疾病临床医学研究中心口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心口腔数字医学北京重点实验室北京100081

随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的发展,其在医学领域的融合应用受到广泛关注。医学人工智能在影像识别、疾病辅助诊断、疾病风险预测、提供健康咨询服务等方面发挥越来越重要的作用。口腔黏膜病诊断和评估高度依赖形态... 详细信息

随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的发展,其在医学领域的融合应用受到广泛关注。医学人工智能在影像识别、疾病辅助诊断、疾病风险预测、提供健康咨询服务等方面发挥越来越重要的作用。口腔黏膜病诊断和评估高度依赖形态学特征,AI在该领域具有广阔的应用前景。本文针对AI在口腔黏膜病辅助诊断、风险预测中的应用进行综述,并对当前面临的挑战和未来发展趋势进行分析和展望,以期为口腔黏膜病AI未来相关研究提供参考。

关键词：人工智能深度学习口腔黏膜病辅助诊断风险预测

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提高牙周病学专业型研究生临床教学效果的北大模式探索和实践

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中华口腔医学杂志 2023年第4期58卷 359-363页

作者：刘凯宁胡文杰欧阳翔英孟焕新冯向辉钟金晟北京大学口腔医学院·口腔医院牙周科、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081

我国牙周病患者数量众多,医患失衡严重,尤其牙周专科医师和牙周病学师资队伍数量严重不足。加强牙周病学专业型研究生培养,能有效解决这一问题。本文总结了北京大学口腔医学院·口腔医院在30余年牙周病学研究生教学工作中的经验,从... 详细信息

我国牙周病患者数量众多,医患失衡严重,尤其牙周专科医师和牙周病学师资队伍数量严重不足。加强牙周病学专业型研究生培养,能有效解决这一问题。本文总结了北京大学口腔医学院·口腔医院在30余年牙周病学研究生教学工作中的经验,从制订教学目标,到教学资源配置,加强临床教学的质量控制制度等建设,形成了当前的北大模式,以确保牙周病学专业型研究生经过培养后达到预期水平。国内口腔医学界牙周病学专业型研究生临床教学的机遇和挑战并存,期望通过对此教学体系的不断探索和完善,促进我国牙周病学专业型研究生临床教学的规范、有序发展。

关键词：牙周病学教育,牙科,研究生医院,教学质量控制

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白血病龈病损的诊断与鉴别诊断思路

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中华口腔医学杂志 2023年第7期58卷 706-710页

作者：张立孟焕新北京大学口腔医学院·口腔医院牙周科、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081

白血病是造血干细胞恶性克隆性疾病,是青少年和35岁以下成年人高发恶性肿瘤。白血病患者常有口腔表现,其中牙龈出血、肥大、溃疡、瘀点、苍白、加重的感染是白血病龈病损的主要表现。口腔医师发现并诊断白血病龈病损,及时转诊血液专科... 详细信息

白血病是造血干细胞恶性克隆性疾病,是青少年和35岁以下成年人高发恶性肿瘤。白血病患者常有口腔表现,其中牙龈出血、肥大、溃疡、瘀点、苍白、加重的感染是白血病龈病损的主要表现。口腔医师发现并诊断白血病龈病损,及时转诊血液专科可改善患者预后。本文总结白血病龈病损的诊断与鉴别要点,并结合病例提出白血病龈病损的鉴别诊断思路。

关键词：白血病白血病浸润口腔表现诊断鉴别牙龈出血牙龈肥大

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基于非刚性配准算法的上颌骨复合体三维数据自动定点研究

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中华口腔医学杂志 2023年第6期58卷 554-560页

作者：高梓翔王晶温奥楠朱玉佳秦庆钊王勇赵一姣北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心、口腔修复教研室、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、国家卫生健康委口腔医学计算机应用工程技术研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京、100081 北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京、100081

目的探索上颌骨复合体三维数据解剖标志点的自动定点方法,并初步评价其可重复性与准确性。方法从2021年6月至2022年12月就诊于北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科的口腔疾病患者螺旋CT资料中,选取31例颅颌面骨骼形态大致正... 详细信息

目的探索上颌骨复合体三维数据解剖标志点的自动定点方法,并初步评价其可重复性与准确性。方法从2021年6月至2022年12月就诊于北京大学口腔医学院·口腔医院口腔颌面外科的口腔疾病患者螺旋CT资料中,选取31例颅颌面骨骼形态大致正常者的螺旋CT资料,其中男性15例,女性16例,年龄(33.3±8.3)岁,通过Mimics软件对上颌骨复合体进行三维重建,通过Geomagic软件对上颌骨复合体三维数据进行网格优化。由2名主治医师和1名副主任医师对31例上颌骨复合体数据进行人工定点,确定24个解剖标志点,取3人定点均值作为专家定点结果。选择其中1例符合健康人颅颌面骨骼三维形态平均特征的上颌骨复合体数据作为模板数据,其余30例作为目标数据。采用MeshMonk开源程序(一种非刚性配准算法)将模板数据与目标数据基于4个标志点(鼻根点、左右颧弓最突点、前鼻棘点)进行初对齐,再将模板数据基于非刚性配准算法变形为目标数据的形状,得到变形后模板数据,基于模板数据变形前后同名标志点的索引不变特性,自动检索变形后模板数据各标志点坐标,以此作为目标数据同名标志点自动定点坐标,也即完成自动定点过程。30例目标数据的自动定点过程重复3次。计算变形后模板数据与目标数据的稠密对应点对(约25000对)的三维偏差[均方根距离(root-mean-square distance,RMSD)],作为非刚性配准算法的变形误差,并分析非刚性配准算法3次变形误差的组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC);计算24个解剖标志点自动定点结果与专家定点结果的直线距离作为自动定点误差,并分析3次自动定点三维坐标的ICC值。结果30例变形后模板数据与对应目标数据的三维偏差(RMSD)为(0.70±0.09)mm,非刚性配准算法3次变形误差的ICC值为1.00。24个解剖标志点自动定点误差为(1.86±0.30)mm,前鼻棘点自动定点误差最小,为(0.65±0.24)mm;左眶下缘点自动定点误差最大,为(3.27±2.28)mm;3次自动定点三维坐标ICC值均为1.00。结论本项研究建立了一种基于非刚性配准算法的上颌骨复合体三维数据自动定点方法,该方法应用于正常形态上颌骨复合体三维数据定点的准确性与可重复性较好。

关键词：人工智能上颌骨测颅法成像,三维解剖标志点非刚性配准

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深度学习辅助口腔颌面医学影像学的研究现状与展望

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中华口腔医学杂志 2023年第6期58卷 533-539页

作者：刘木清傅开元北京大学口腔医学院·口腔医院医学影像科、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081

以深度学习为代表的人工智能在口腔颌面医学影像学领域得到越来越多的关注,被广泛用于图像分析与影像质量提升。本文主要阐述深度学习用于口腔颌面影像中牙及其他解剖结构的自动检测、识别和分割,口腔颌面部疾病检测与辅助诊断,以及法... 详细信息

以深度学习为代表的人工智能在口腔颌面医学影像学领域得到越来越多的关注,被广泛用于图像分析与影像质量提升。本文主要阐述深度学习用于口腔颌面影像中牙及其他解剖结构的自动检测、识别和分割,口腔颌面部疾病检测与辅助诊断,以及法医学牙齿鉴定方面的研究进展;并分析目前研究的局限以及展望未来的发展方向。

关键词：人工智能图像解释,计算机辅助图像处理,计算机辅助神经网络(计算机) 深度学习

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基于气动排龈口内数字化印模新技术的后牙单冠修复治疗1例

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中华口腔医学杂志 2024年第10期59卷 1044-1048页

作者：徐昕恺张美子刘中宁孙玉春陈虎李伟伟赵晓一贾勇杰肖淑娟马超陈晓军江腾飞赵晓波田素坤北京大学口腔医学院·口腔医院口腔医学数字化研究中心、口腔修复教研室、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、国家卫生健康委口腔医学计算机应用工程技术研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081 北京大学口腔医学院·口腔医院综合治疗科、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081 先临三维科技股份有限公司杭州311258

固定修复中预备体边缘的清晰暴露是精准获取数字化印模和提高修复体边缘密合性的前提。为解决排龈线法存在的疼痛、急性损伤、操作时间长等不足,本课题组自主研发一种气动排龈口内数字化印模技术,采用新型扫描头喷射的高速气流瞬时排开... 详细信息

固定修复中预备体边缘的清晰暴露是精准获取数字化印模和提高修复体边缘密合性的前提。为解决排龈线法存在的疼痛、急性损伤、操作时间长等不足,本课题组自主研发一种气动排龈口内数字化印模技术,采用新型扫描头喷射的高速气流瞬时排开游离龈,局部暴露龈下预备体边缘,结合基于法向距离判别的极点拼接算法和高速激光扫描摄影技术,完成全局预备体边缘数据及牙龈重建,实现无痛、无创、高效的预备体边缘位置精准获取。本文采用此技术对1例后牙全瓷冠修复患者进行治疗,获取的数字化印模中预备体边缘清晰,以此数据制作的牙冠边缘密合性好。

关键词：牙科印模技术计算机辅助设计排龈口内扫描气动排龈口内数字化印模

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唇腭裂序列治疗中的正畸治疗

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中华口腔医学杂志 2023年第9期58卷 877-881页

作者：李巍然北京大学口腔医学院·口腔医院正畸科、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081

唇腭裂是颌面部常见先天畸形,现代治疗是多学科协作的序列治疗,使患者能在颌面形态及功能恢复正常的同时保持良好的社会心理适应性。唇腭裂序列治疗中正畸治疗几乎贯穿始终,正畸医师对颌面发育的专业性关注,使正畸医师成为唇腭裂多学... 详细信息

唇腭裂是颌面部常见先天畸形,现代治疗是多学科协作的序列治疗,使患者能在颌面形态及功能恢复正常的同时保持良好的社会心理适应性。唇腭裂序列治疗中正畸治疗几乎贯穿始终,正畸医师对颌面发育的专业性关注,使正畸医师成为唇腭裂多学科联合治疗中的关键成员。唇腭裂生长发育的不同阶段均需要正畸医师的参与以提供治疗建议及必要的治疗。正畸治疗除解决患者错问题、促进颌面正常生长发育外,还为序列治疗的其他治疗如唇腭裂手术、植骨、修复乃至患者心理健康创造条件。正畸医师也应更多地了解唇腭裂的相关治疗,以提高唇腭裂综合治疗效果并减轻患者治疗负担。本文主要介绍唇腭裂常见颌面畸形和序列治疗中的正畸治疗及相关研究进展。

关键词：唇裂腭裂正畸学生长和发育多学科

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应用牙片屏障技术行美学区即刻种植即刻修复5年临床效果评价

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中华口腔医学杂志 2023年第3期58卷 251-257页

作者：王鹃朱一博高明陈硌邱立新北京大学口腔医学院·口腔医院第四门诊部、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100025

目的评估应用牙片屏障技术行美学区即刻种植、即刻修复后5年的临床效果。方法纳入2013年7月至2020年7月于北京大学口腔医学院·口腔医院第四门诊部就诊,应用牙片屏障技术行美学区即刻种植的患者29例,共34枚种植修复体,评估术后(60.2... 详细信息

目的评估应用牙片屏障技术行美学区即刻种植、即刻修复后5年的临床效果。方法纳入2013年7月至2020年7月于北京大学口腔医学院·口腔医院第四门诊部就诊,应用牙片屏障技术行美学区即刻种植的患者29例,共34枚种植修复体,评估术后(60.2±26.7)个月(13~101个月)种植体存留、并发症发生情况及粉色美学指数评分,通过治疗前和末次随访时的数字化模型对比,测量软组织变化情况。通过术后即刻和末次随访时的锥形束CT测量,观察唇侧牙槽骨变化情况。结果34枚种植体全部存留,粉色美学指数评分(12.80±1.05)分,各个牙位的评分差异无统计学意义(F=1.77,P=0.150)。唇侧龈缘退缩量为(0.12±0.09)mm,龈顶点根方2 mm处软组织轮廓退缩为(0.45±0.17)mm。唇侧牙槽骨高度降低(0.14±0.46)mm。结论应用牙片屏障技术行即刻种植即刻修复可维持唇侧软组织形态和轮廓,维持牙槽骨高度,获得良好的美学效果。

关键词：牙种植即刻种植即刻修复牙片屏障技术

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基于深度学习的儿童曲面体层X线片牙齿数目异常识别模型的研发

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中华口腔医学杂志 2023年第11期58卷 1138-1144页

作者：曾雪晴夏斌曹战强马天宇许忞頔徐子能白海龙丁鹏朱俊霞北京大学口腔医学院·口腔医院儿童口腔科、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081 北京大学口腔医学院·口腔医院信息中心、国家口腔医学中心、国家口腔疾病临床医学研究中心、口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室北京100081 北京羽医甘蓝信息技术有限公司北京100102

目的基于深度学习技术识别儿童曲面体层X线片(以下简称曲面体层片)中的牙齿数目异常,提高临床医师工作效率,减少误诊与漏诊。方法从北京大学口腔医学院·口腔医院儿童口腔科2012年11月至2020年8月间拍摄的符合纳入和排除标准的曲面... 详细信息

目的基于深度学习技术识别儿童曲面体层X线片(以下简称曲面体层片)中的牙齿数目异常,提高临床医师工作效率,减少误诊与漏诊。方法从北京大学口腔医学院·口腔医院儿童口腔科2012年11月至2020年8月间拍摄的符合纳入和排除标准的曲面体层片中抽取800张4~11岁儿童的曲面体层片,使用Python(3.9版本)编写程序随机分配为训练集(480张图像)、验证集(160张图像)和内部测试集(160张图像);并收集北京大学口腔医学院·口腔医院第一门诊部连续半年内拍摄的全部4~11岁儿童曲面体层片,共计1707张图像由医师阅片确定每颗乳牙、恒牙、恒牙胚和额外牙的轮廓并标识牙位。使用训练集训练以ResNet-50为骨干网络的深度学习模型,在验证集中对模型进行微调,通过内部测试集和外部测试集评估模型性能,根据有无牙齿数目异常分为两类计算灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值,再分为同时存在额外牙与恒牙缺失、仅存在额外牙、仅存在恒牙缺失、牙齿数目正常四类计算Kappa值。结果有无牙齿数目异常两类图像在内部测试集中的灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为98.0%、98.3%、99.0%、96.7%,外部测试集中的灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为97.1%、98.4%、91.9%、99.5%。牙齿数目正常、同时存在额外牙与恒牙缺失、仅存在额外牙、仅存在恒牙缺失四类图像在内部测试集中获得的Kappa值为0.886,在外部测试集中获得的Kappa值为0.912。结论本研究开发了基于深度学习的儿童牙齿数目异常识别模型,其能在识别儿童曲面体层片正常乳恒牙及恒牙胚的基础上,确定额外牙的位置并输出缺失恒牙的牙位,从而辅助诊断有无牙齿数目异常。

关键词：儿童深度学习曲面体层X线片牙齿检测牙齿发育异常多生牙先天缺牙

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