Grazzi talli żort Nature.com. Il-verżjoni tal-browser li qed tuża għandha appoġġ CSS limitat. Għall-aħjar riżultati, nirrakkomandaw li tuża verżjoni aktar ġdida tal-browser tiegħek (jew itfi l-modalità ta 'kompatibilità fl-Internet Explorer). Sadanittant, biex niżguraw appoġġ kontinwu, qed nuru s-sit mingħajr grafika jew JavaScript.
Is-snien huma meqjusa l-iktar indikatur preċiż tal-età tal-ġisem tal-bniedem u ħafna drabi jintużaw fil-valutazzjoni tal-età forensika. Aħna mmirati biex nivvalidaw l-istimi tal-età dentali bbażati fuq il-minjieri tad-dejta billi nqabblu l-eżattezza tal-istima u l-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-limitu ta '18 -il sena ma 'metodi tradizzjonali u stimi ta' età bbażati fuq il-minjieri tad-dejta. Total ta '2657 radjografiji panoramiċi nġabru minn ċittadini Koreani u Ġappuniżi ta' bejn 15 u 23 sena. Huma ġew maqsuma f'sett ta 'taħriġ, kull wieħed li fih 900 radjografija Koreana, u sett ta' test intern li fih 857 radjografi Ġappuniżi. Qabbel l-eżattezza tal-klassifikazzjoni u l-effiċjenza tal-metodi tradizzjonali ma 'settijiet tat-test ta' mudelli tal-minjieri tad-dejta. L-eżattezza tal-metodu tradizzjonali fuq is-sett tat-test intern hija kemmxejn ogħla minn dik tal-mudell tal-minjieri tad-dejta, u d-differenza hija żgħira (żball assolut medju <0.21 snin, żball kwadru medju tal-għeruq <0.24 sena). Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni għall-qtugħ ta '18 -il sena hija simili wkoll bejn il-metodi tradizzjonali u l-mudelli tal-minjieri tad-dejta. Għalhekk, metodi tradizzjonali jistgħu jiġu sostitwiti minn mudelli ta 'tħaffir tad-dejta meta jwettqu valutazzjoni tal-età forensika bl-użu tal-maturità tat-tieni u t-tielet molari fl-adolexxenti Koreani u adulti żgħażagħ.
L-istima tal-età dentali tintuża ħafna fil-mediċina forensika u d-dentistrija pedjatrika. B'mod partikolari, minħabba l-korrelazzjoni għolja bejn l-età kronoloġika u l-iżvilupp dentali, il-valutazzjoni tal-età minn stadji ta 'żvilupp dentali hija kriterju importanti għall-evalwazzjoni tal-età tat-tfal u l-adolexxenti1,2,3. Madankollu, għaż-żgħażagħ, l-istima tal-età dentali bbażata fuq il-maturità dentali għandha l-limitazzjonijiet tagħha minħabba li t-tkabbir dentali huwa kważi komplet, bl-eċċezzjoni tat-tielet molars. L-iskop legali li tiddetermina l-età taż-żgħażagħ u l-adolexxenti huwa li tipprovdi stimi preċiżi u evidenza xjentifika dwar jekk laħqux l-età tal-maġġoranza. Fil-prattika mediko-legali tal-adolexxenti u l-adulti żgħażagħ fil-Korea, l-età kienet stmata bl-użu tal-metodu ta 'Lee, u limitu legali ta '18 -il sena kien previst ibbażat fuq id-dejta rrappurtata minn Oh et al 5.
It-tagħlim bil-magni huwa tip ta 'intelliġenza artifiċjali (AI) li ripetutament jitgħallem u jikklassifika ammonti kbar ta' dejta, isolvi l-problemi waħdu, u jmexxi l-ipprogrammar tad-dejta. It-tagħlim bil-magni jista 'jiskopri mudelli moħbija utli f'volumi kbar ta' data6. B'kuntrast, metodi klassiċi, li huma intensivi fuq ix-xogħol u li jieħdu ħafna ħin, jista 'jkollhom limitazzjonijiet meta jittrattaw volumi kbar ta' dejta kumplessa li huma diffiċli biex tipproċessa manwalment7. Għalhekk, bosta studji saru reċentement bl-użu ta 'l-aħħar teknoloġiji tal-kompjuter biex jimminimizzaw l-iżbalji umani u jipproċessaw b'mod effiċjenti data multidimensjonali8,9,10,11,12. B'mod partikolari, it-tagħlim fil-fond intuża ħafna fl-analiżi tal-immaġini mediċi, u diversi metodi għall-istima tal-età billi jiġu analizzati awtomatikament ir-radjografiji li jtejbu l-eżattezza u l-effiċjenza tal-istima tal-età13,14,14,15,15,16,16,17,17,18,18,19,20 Jonqos Pereżempju, Halabi et al 13 żviluppaw algoritmu ta 'tagħlim tal-magni bbażat fuq netwerks newrali konvolutjonali (CNN) biex jistmaw l-età skeletrika bl-użu ta' radjografiji ta 'l-idejn tat-tfal. Dan l-istudju jipproponi mudell li japplika tagħlim bil-magni għal immaġini mediċi u juri li dawn il-metodi jistgħu jtejbu l-eżattezza dijanjostika. Li et al14 stmaw l-età minn immaġini tar-raġġi X tal-pelvi bl-użu ta 'CNN ta' tagħlim fil-fond u qabbluhom ma 'riżultati ta' rigressjoni bl-użu ta 'stima tal-istadju ta' ossifikazzjoni. Huma sabu li l-mudell CNN ta 'tagħlim fil-fond wera l-istess prestazzjoni ta' stima tal-età bħall-mudell ta 'rigressjoni tradizzjonali. L-istudju ta 'Guo et al. [15] evalwa l-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tat-tolleranza tal-età tat-teknoloġija CNN ibbażata fuq l-ortofotos dentali, u r-riżultati tal-mudell CNN wrew li l-bnedmin qabżu l-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-età tiegħu.
Ħafna studji dwar l-istima tal-età bl-użu ta 'tagħlim tal-magni jużaw metodi ta' tagħlim fil-fond13,14,15,16,17,18,18,19,20. L-istima tal-età bbażata fuq tagħlim fil-fond hija rrappurtata li hija iktar preċiża mill-metodi tradizzjonali. Madankollu, dan l-approċċ jipprovdi ftit opportunità biex tippreżenta l-bażi xjentifika għall-istimi tal-età, bħall-indikaturi tal-età użati fl-istimi. Hemm ukoll tilwima legali dwar min imexxi l-ispezzjonijiet. Għalhekk, l-istima tal-età bbażata fuq tagħlim fil-fond hija diffiċli biex taċċetta mill-awtoritajiet amministrattivi u ġudizzjarji. It-tħaffir tad-dejta (DM) huwa teknika li tista 'tiskopri mhux biss mistennija iżda wkoll informazzjoni mhux mistennija bħala metodu biex tiskopri korrelazzjonijiet utli bejn ammonti kbar ta' data6,21,22. It-tagħlim bil-magni spiss jintuża fil-minjieri tad-dejta, u kemm il-minjieri tad-dejta kif ukoll it-tagħlim tal-magni jużaw l-istess algoritmi ewlenin biex jiskopru xejriet fid-dejta. L-istima tal-età li tuża l-iżvilupp dentali hija bbażata fuq il-valutazzjoni tal-eżaminatur tal-maturità tas-snien fil-mira, u din il-valutazzjoni hija espressa bħala stadju għal kull snien fil-mira. DM jista 'jintuża biex tanalizza l-korrelazzjoni bejn l-istadju ta' valutazzjoni dentali u l-età attwali u għandu l-potenzjal li jissostitwixxi analiżi statistika tradizzjonali. Għalhekk, jekk napplikaw tekniki tad-DM għall-istima tal-età, nistgħu nimplimentaw tagħlim tal-magni fl-istima tal-età forensika mingħajr ma ninkwetaw dwar ir-responsabbiltà legali. Diversi studji komparattivi ġew ippubblikati fuq alternattivi possibbli għal metodi manwali tradizzjonali użati fil-prattika forensika u metodi bbażati fuq l-EBM għad-determinazzjoni tal-età dentali. Shen et al23 urew li l-mudell DM huwa iktar preċiż mill-formula tradizzjonali tal-camerer. Galibourg et al24 applikaw metodi DM differenti biex ibassru l-età skont il-kriterju Demirdjian25 u r-riżultati wrew li l-metodu DM qabeż il-metodi Demirdjian u Willems fl-istima tal-età tal-popolazzjoni Franċiża.
Biex tistma l-età dentali tal-adolexxenti Koreani u l-adulti żgħażagħ, il-Metodu 4 ta 'Lee huwa użat ħafna fil-prattika forensika Koreana. Dan il-metodu juża analiżi statistika tradizzjonali (bħal rigressjoni multipla) biex teżamina r-relazzjoni bejn is-suġġetti Koreani u l-età kronoloġika. F'dan l-istudju, il-metodi ta 'stima tal-età miksuba bl-użu ta' metodi statistiċi tradizzjonali huma definiti bħala "metodi tradizzjonali." Il-metodu ta 'Lee huwa metodu tradizzjonali, u l-eżattezza tiegħu ġiet ikkonfermata minn Oh et al. 5; Madankollu, l-applikabilità tal-istima tal-età bbażata fuq il-mudell DM fil-prattika forensika Koreana għadha dubjuża. L-għan tagħna kien li nivvalidaw xjentifikament l-utilità potenzjali tal-istima tal-età bbażata fuq il-mudell DM. L-iskop ta 'dan l-istudju kien (1) li tqabbel l-eżattezza ta' żewġ mudelli DM fl-istima tal-età dentali u (2) biex tqabbel il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni ta '7 mudelli DM fl-età ta '18 -il sena ma' dawk miksuba bl-użu ta 'metodi statistiċi tradizzjonali maturità tat-tieni u t-tielet molars fiż-żewġ xedaq.
Mezzi u devjazzjonijiet standard ta 'età kronoloġika minn stadju u tip ta' snien huma murija online fit-Tabella Supplimentari S1 (sett ta 'taħriġ), Tabella Supplimentari S2 (sett ta' test intern), u Tabella Supplimentari S3 (sett ta 'test estern). Il-valuri Kappa għall-affidabbiltà intra- u interobserver miksuba mis-sett ta 'taħriġ kienu 0.951 u 0.947, rispettivament. Il-valuri P u 95% intervalli ta ’kunfidenza għall-valuri Kappa huma murija fit-Tabella Supplimentari S4 online. Il-valur Kappa ġie interpretat bħala "kważi perfett", konsistenti mal-kriterji ta 'Landis u Koch26.
Meta jitqabblu żball assolut medju (MAE), il-metodu tradizzjonali jiżboq xi ftit il-mudell DM għas-sessi kollha u fis-sett tat-test maskili estern, bl-eċċezzjoni ta 'perceptron b'ħafna saffi (MLP). Id-differenza bejn il-mudell tradizzjonali u l-mudell DM fuq is-sett tat-test MAE intern kienet ta '0.12-0.19 snin għall-irġiel u 0.17–0.21 snin għan-nisa. Għall-batterija tat-test estern, id-differenzi huma iżgħar (0.001-0.05 snin għall-irġiel u 0.05–0.09 snin għan-nisa). Barra minn hekk, l-iżball kwadru medju tal-għeruq (RMSE) huwa kemmxejn inqas mill-metodu tradizzjonali, b'differenzi iżgħar (0.17–0.24, 0.2–0.24 għas-sett tat-test intern maskili, u 0.03–0.07, 0.04–0.08 għal sett ta 'test estern). ). L-MLP juri prestazzjoni kemmxejn aħjar minn perċettron ta 'saff wieħed (SLP), ħlief fil-każ tas-sett tat-test estern femminili. Għal MAE u RMSE, is-sett tat-test estern punteġġi ogħla mit-test intern stabbilit għall-sessi u l-mudelli kollha. Il-MAE u l-RMSE kollha huma murija fit-Tabella 1 u l-Figura 1.
MAE u RMSE ta 'mudelli ta' rigressjoni tradizzjonali u tad-dejta tal-minjieri. Żball assolut medju MAE, Żball kwadru medju RMSE, perċeptron SLP b'saff wieħed, perċettron MLP b'ħafna saffi, metodu tradizzjonali CM.
Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni (bi qtugħ ta '18 -il sena) tal-mudelli tradizzjonali u DM ġiet murija f'termini ta 'sensittività, speċifiċità, valur ta' tbassir pożittiv (PPV), valur ta 'tbassir negattiv (NPV), u żona taħt il-kurva karatteristika operattiva tar-riċevitur (AUROC) 27 (Tabella 2, Figura 2 u Figura Supplimentari 1 online). F'termini tas-sensittività tal-batterija tat-test intern, il-metodi tradizzjonali marru l-aħjar fost l-irġiel u agħar fost in-nisa. Madankollu, id-differenza fil-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni bejn il-metodi tradizzjonali u l-SD hija 9.7% għall-irġiel (MLP) u 2.4% biss għan-nisa (XGBOOST). Fost il-mudelli DM, ir-rigressjoni loġistika (LR) wriet sensittività aħjar fiż-żewġ sessi. Fir-rigward tal-ispeċifiċità tas-sett tat-test intern, ġie osservat li l-erba 'mudelli SD marru tajjeb fl-irġiel, filwaqt li l-mudell tradizzjonali mar aħjar fin-nisa. Id-differenzi fil-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni għall-irġiel u n-nisa huma 13.3% (MLP) u 13.1% (MLP), rispettivament, li jindikaw li d-differenza fil-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni bejn il-mudelli taqbeż is-sensittività. Fost il-mudelli DM, il-magna tal-Magna tal-Vetturi ta 'Appoġġ (SVM), is-Siġra tad-Deċiżjoni (DT), u l-Mudelli tal-Foresti Random (RF) marru l-aħjar fost l-irġiel, filwaqt li l-mudell LR wettaq l-aħjar fost in-nisa. L-AUROC tal-mudell tradizzjonali u l-mudelli SD kollha kien ikbar minn 0.925 (K-Near Earth (KNN) fl-irġiel), li juri prestazzjoni ta 'klassifikazzjoni eċċellenti fid-diskriminazzjoni ta' kampjuni ta '18-il sena28. Għas-sett tat-test estern, kien hemm tnaqqis fil-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni f'termini ta 'sensittività, speċifiċità u AUROC meta mqabbel mas-sett tat-test intern. Barra minn hekk, id-differenza fis-sensittività u l-ispeċifiċità bejn il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-aħjar u l-agħar mudelli kienet tvarja minn 10% sa 25% u kienet ikbar mid-differenza fis-sett tat-test intern.
Sensittività u speċifiċità ta 'mudelli ta' klassifikazzjoni tal-minjieri tad-dejta meta mqabbla ma 'metodi tradizzjonali b'qatgħa ta '18 -il sena. KNN K eqreb ġar, magna tal-vettur ta 'appoġġ SVM, rigressjoni loġistika LR, siġra tad-deċiżjoni DT, foresta bl-addoċċ RF, XGB XGBOOST, perċeptron b'ħafna saffi MLP, metodu CM tradizzjonali.
L-ewwel pass f'dan l-istudju kien li tqabbel l-eżattezza tal-istimi tal-età dentali miksuba minn seba 'mudelli DM ma' dawk miksuba bl-użu ta 'rigressjoni tradizzjonali. MAE u RMSE ġew evalwati fis-settijiet tat-test interni għaż-żewġ sessi, u d-differenza bejn il-metodu tradizzjonali u l-mudell DM kienet minn 44 sa 77 jum għal MAE u minn 62 sa 88 jum għal RMSE. Għalkemm il-metodu tradizzjonali kien kemmxejn iktar preċiż f'dan l-istudju, huwa diffiċli li tikkonkludi jekk differenza daqshekk żgħira għandhiex sinifikat kliniku jew prattiku. Dawn ir-riżultati jindikaw li l-eżattezza tal-istima tal-età dentali bl-użu tal-mudell DM hija kważi l-istess bħal dik tal-metodu tradizzjonali. Tqabbil dirett mar-riżultati minn studji preċedenti huwa diffiċli għaliex l-ebda studju qabbel l-eżattezza tal-mudelli DM ma 'metodi statistiċi tradizzjonali bl-użu tal-istess teknika ta' reġistrazzjoni tas-snien fl-istess firxa ta 'età bħal f'dan l-istudju. Galibourg et al24 qabblu MAE u RMSE bejn żewġ metodi tradizzjonali (Demirjian Method25 u Willems Method29) u 10 mudelli DM f'popolazzjoni Franċiża ta 'bejn 2 u 24 sena. Huma rrappurtaw li l-mudelli DM kollha kienu iktar eżatti mill-metodi tradizzjonali, b'differenzi ta '0.20 u 0.38 sena f'MAE u 0.25 u 0.47 snin f'RMSE meta mqabbla mal-metodi Willems u Demirdjian, rispettivament. Id-diskrepanza bejn il-mudell SD u l-metodi tradizzjonali murija fl-istudju ta 'Halibourg tqis bosta rapporti30,31,32,33 li l-metodu Demirdjian ma jistmax b'mod preċiż l-età dentali f'popolazzjonijiet oħra għajr il-Kanadiżi Franċiżi li fuqhom kien ibbażat l-istudju. f'dan l-istudju. Tai et al 34 użaw l-algoritmu MLP biex ibassru l-età tas-snien mill-1636 ritratti ortodontiċi Ċiniżi u qabblu l-eżattezza tagħha mar-riżultati tal-metodu Demirjian u Willems. Huma rrappurtaw li l-MLP għandu eżattezza ogħla minn metodi tradizzjonali. Id-differenza bejn il-metodu Demirdjian u l-metodu tradizzjonali hija ta '<0.32 sena, u l-metodu Willems huwa ta' 0.28 sena, li huwa simili għar-riżultati tal-istudju preżenti. Ir-riżultati ta 'dawn l-istudji preċedenti24,34 huma wkoll konsistenti mar-riżultati tal-istudju preżenti, u l-eżattezza tal-istima tal-età tal-mudell DM u l-metodu tradizzjonali huma simili. Madankollu, abbażi tar-riżultati ppreżentati, nistgħu biss nikkonkludu b'kawtela li l-użu ta 'mudelli DM biex tiġi stmata l-età jista' jissostitwixxi metodi eżistenti minħabba n-nuqqas ta 'studji preċedenti komparattivi u ta' referenza. Studji ta 'segwitu bl-użu ta' kampjuni akbar huma meħtieġa biex jikkonfermaw ir-riżultati miksuba f'dan l-istudju.
Fost l-istudji li ttestjaw l-eżattezza tal-SD fl-istima tal-età dentali, uħud urew eżattezza ogħla mill-istudju tagħna. Stepanovsky et al 35 applikaw 22 mudelli SD għal radjografiji panoramiċi ta '976 residenti Ċeki ta' bejn 2.7 sa 20.5 snin u ttestjaw l-eżattezza ta 'kull mudell. Huma vvalutaw l-iżvilupp ta 'total ta '16 -il snien permanenti tax-xellug ta' fuq u t'isfel bl-użu tal-kriterji ta 'klassifikazzjoni proposti minn Moorrees et al 36. Il-MAE tvarja minn 0.64 sa 0.94 snin u l-RMSE tvarja minn 0.85 sa 1.27 snin, li huma aktar eżatti miż-żewġ mudelli DM użati f'dan l-istudju. Shen et al23 użaw il-metodu Cameriere biex jistmaw l-età dentali ta 'seba' snien permanenti fil-mandibola tax-xellug fir-residenti Ċiniżi tal-Lvant ta '5 sa 13-il sena u qabblu ma' etajiet stmati bl-użu ta 'rigressjoni lineari, SVM u RF. Huma wrew li t-tliet mudelli DM kollha għandhom eżattezza ogħla meta mqabbla mal-formula tradizzjonali Cameriere. Il-MAE u l-RMSE fl-istudju ta 'Shen kienu inqas minn dawk fil-mudell DM f'dan l-istudju. Il-preċiżjoni miżjuda tal-istudji minn Stepanovsky et al. 35 u Shen et al. 23 jista 'jkun minħabba l-inklużjoni ta' suġġetti iżgħar fil-kampjuni ta 'studju tagħhom. Minħabba li l-istimi tal-età għall-parteċipanti bi snien li qed jiżviluppaw isiru aktar preċiżi hekk kif in-numru ta 'snien jiżdied waqt l-iżvilupp dentali, l-eżattezza tal-metodu ta' stima tal-età li tirriżulta tista 'tkun kompromessa meta l-parteċipanti fl-istudju jkunu iżgħar. Barra minn hekk, l-iżball tal-MLP fl-istima tal-età huwa kemmxejn iżgħar minn SLP, li jfisser li l-MLP huwa iktar preċiż minn SLP. L-MLP huwa meqjus kemmxejn aħjar għall-istima tal-età, possibilment minħabba s-saffi moħbija fl-MLP38. Madankollu, hemm eċċezzjoni għall-kampjun ta 'barra tan-nisa (SLP 1.45, MLP 1.49). Is-sejba li l-MLP hija iktar preċiża mill-SLP fil-valutazzjoni tal-età teħtieġ studji retrospettivi addizzjonali.
Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-mudell DM u l-metodu tradizzjonali f'limitu ta '18 -il sena tqabblu wkoll. Il-mudelli SD kollha ttestjati u l-metodi tradizzjonali fuq is-sett tat-test intern urew livelli prattikament aċċettabbli ta 'diskriminazzjoni għall-kampjun ta' 18-il sena. Is-sensittività għall-irġiel u n-nisa kienet akbar minn 87.7% u 94.9%, rispettivament, u l-ispeċifiċità kienet akbar minn 89.3% u 84.7%. L-AUROC tal-mudelli kollha ttestjati jaqbeż ukoll 0.925. Sa fejn nafu, l-ebda studju ma ttestja l-prestazzjoni tal-mudell DM għal klassifikazzjoni ta '18 -il sena bbażata fuq il-maturità dentali. Nistgħu nqabblu r-riżultati ta 'dan l-istudju mal-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni ta' mudelli ta 'tagħlim fil-fond fuq radjografiji panoramiċi. Guo et al.15 ikkalkulaw il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni ta 'mudell ta' tagħlim fil-fond ibbażat fuq CNN u metodu manwali bbażat fuq il-metodu ta 'Demirjian għal ċertu limitu ta' età. Is-sensittività u l-ispeċifiċità tal-metodu manwali kienu 87.7% u 95.5%, rispettivament, u s-sensittività u l-ispeċifiċità tal-mudell CNN qabżu 89.2% u 86.6%, rispettivament. Huma kkonkludew li mudelli ta 'tagħlim fil-fond jistgħu jissostitwixxu jew jegħlbu l-evalwazzjoni manwali fil-klassifikazzjoni tal-limiti tal-età. Ir-riżultati ta 'dan l-istudju wrew prestazzjoni simili ta' klassifikazzjoni; Huwa maħsub li l-klassifikazzjoni bl-użu ta 'mudelli DM tista' tissostitwixxi metodi statistiċi tradizzjonali għall-istima tal-età. Fost il-mudelli, DM LR kien l-aħjar mudell f'termini ta 'sensittività għall-kampjun maskili u sensittività u speċifiċità għall-kampjun femminili. LR jikklassifika t-tieni fl-ispeċifiċità għall-irġiel. Barra minn hekk, LR hija meqjusa bħala waħda mill-aktar mudelli DM35 faċli għall-utent u hija inqas kumplessa u diffiċli biex tiġi pproċessata. Abbażi ta 'dawn ir-riżultati, LR kien ikkunsidrat bħala l-aqwa mudell ta' klassifikazzjoni ta 'qtugħ għal 18-il sena fil-popolazzjoni Koreana.
B'mod ġenerali, l-eżattezza tal-istima tal-età jew il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni fuq is-sett tat-test estern kienet fqira jew inqas meta mqabbla mar-riżultati fuq is-sett tat-test intern. Xi rapporti jindikaw li l-eżattezza jew l-effiċjenza tal-klassifikazzjoni tonqos meta l-istimi tal-età bbażati fuq il-popolazzjoni Koreana jiġu applikati għall-popolazzjoni Ġappuniża5,39, u xejra simili nstabet fl-istudju preżenti. Din ix-xejra ta 'deterjorazzjoni ġiet osservata wkoll fil-mudell DM. Għalhekk, biex tiġi stmata b'mod preċiż l-età, anke meta tuża DM fil-proċess ta 'analiżi, metodi derivati minn dejta tal-popolazzjoni indiġena, bħal metodi tradizzjonali, għandhom ikunu preferuti5,39,40,40,41,42. Peress li mhux ċar jekk mudelli ta 'tagħlim fil-fond jistgħux juru xejriet simili, studji li jqabblu l-eżattezza u l-effiċjenza tal-klassifikazzjoni bl-użu ta' metodi tradizzjonali, mudelli DM, u mudelli ta 'tagħlim fil-fond fuq l-istess kampjuni huma meħtieġa biex jikkonfermaw jekk l-intelliġenza artifiċjali tistax tegħleb dawn id-differenzi razzjali f'età limitata. valutazzjonijiet.
Aħna nuru li l-metodi tradizzjonali jistgħu jiġu sostitwiti bl-istima tal-età bbażata fuq il-mudell DM fil-prattika tal-istima tal-età forensika fil-Korea. Skoprejna wkoll il-possibbiltà li nimplimentaw tagħlim bil-magni għall-valutazzjoni tal-età forensika. Madankollu, hemm limitazzjonijiet ċari, bħal numru insuffiċjenti ta 'parteċipanti f'dan l-istudju biex jiddeterminaw b'mod definittiv ir-riżultati, u n-nuqqas ta' studji preċedenti biex iqabblu u jikkonfermaw ir-riżultati ta 'dan l-istudju. Fil-futur, studji DM għandhom isiru b'numru akbar ta 'kampjuni u popolazzjonijiet aktar diversi biex itejbu l-applikabilità prattika tagħha meta mqabbla mal-metodi tradizzjonali. Biex tivvalida l-fattibilità ta 'l-użu ta' intelliġenza artifiċjali biex tiġi stmata l-età f'popolazzjonijiet multipli, studji futuri huma meħtieġa biex jitqabblu l-eżattezza tal-klassifikazzjoni u l-effiċjenza ta 'DM u mudelli ta' tagħlim fil-fond ma 'metodi tradizzjonali fl-istess kampjuni.
L-istudju uża 2,657 ritratti ortografiċi miġbura minn adulti Koreani u Ġappuniżi ta ’bejn 15 u 23 sena. Ir-radjografiji Koreani ġew maqsuma f'900 sett ta 'taħriġ (19.42 ± 2.65 snin) u 900 settijiet ta' test intern (19.52 ± 2.59 snin). Is-sett ta 'taħriġ inġabar f'istituzzjoni waħda (l-Isptar ta' Seoul St Mary), u s-sett tat-test stess inġabar f'żewġ istituzzjonijiet (l-Isptar Dentali tal-Università Nazzjonali ta 'Seoul u l-Isptar Dentali tal-Università Yonsei). Aħna ġabru wkoll 857 radjografiji minn dejta oħra bbażata fuq il-popolazzjoni (Iwate Medical University, il-Ġappun) għal ittestjar estern. Ir-radjografiji ta 'suġġetti Ġappuniżi (19.31 ± 2.60 sena) intgħażlu bħala s-sett tat-test estern. Id-dejta nġabret retrospettivament biex tanalizza l-istadji tal-iżvilupp dentali fuq radjografiji panoramiċi meħuda waqt it-trattament dentali. Id-dejta kollha miġbura kienet anonima ħlief għas-sess, id-data tat-twelid u d-data tar-radjografija. Kriterji ta 'inklużjoni u esklużjoni kienu l-istess bħal studji ppubblikati qabel 4, 5. L-età attwali tal-kampjun ġiet ikkalkulata billi titnaqqas id-data tat-twelid mid-data li ttieħdet ir-radjografija. Il-grupp tal-kampjun kien maqsum f’disa ’gruppi ta’ età. Id-distribuzzjonijiet tal-età u s-sess huma murija fit-Tabella 3 Dan l-istudju sar skont id-Dikjarazzjoni ta ’Ħelsinki u approvat mill-Bord ta’ Reviżjoni Istituzzjonali (IRB) tal-Isptar ta ’Seoul St. Mary’s tal-Università Kattolika tal-Korea (KC22WISI0328). Minħabba d-disinn retrospettiv ta 'dan l-istudju, ma setax jinkiseb il-kunsens infurmat mill-pazjenti kollha li jkunu għaddejjin minn eżami radjografiku għal skopijiet terapewtiċi. L-Isptar tal-Università ta ’Santa Marija ta’ Seoul Korea (IRB) irrinunzja għall-ħtieġa għal kunsens infurmat.
L-istadji tal-iżvilupp tat-tieni u t-tielet molars bimaxillari ġew ivvalutati skont il-kriterji ta 'Demircan25. Snien wieħed biss intgħażel jekk l-istess tip ta ’snien instab fuq in-naħat tax-xellug u tal-lemin ta’ kull xedaq. Jekk is-snien omologi fuq iż-żewġ naħat kienu fi stadji ta 'żvilupp differenti, is-snien bl-istadju ta' żvilupp aktar baxx intgħażel biex jagħti kont ta 'inċertezza fl-età stmata. Mitt radjografiji magħżula bl-addoċċ mis-sett ta 'taħriġ ġew skurjati minn żewġ osservaturi b'esperjenza biex jittestjaw l-affidabbiltà tal-interobserver wara l-prekalibrazzjoni biex jiġi ddeterminat l-istadju tal-maturità dentali. L-affidabbiltà intraobserver ġiet evalwata darbtejn f'intervalli ta 'tliet xhur mill-osservatur primarju.
L-istadju tas-sess u l-iżvilupp tat-tieni u t-tielet molars ta 'kull xedaq fis-sett ta' taħriġ ġew stmati minn osservatur primarju mħarreġ b'mudelli DM differenti, u l-età attwali ġiet stabbilita bħala l-valur fil-mira. Il-mudelli SLP u MLP, li jintużaw ħafna fit-tagħlim tal-magni, ġew ittestjati kontra algoritmi ta 'rigressjoni. Il-mudell DM jgħaqqad funzjonijiet lineari billi juża l-istadji ta 'żvilupp ta' l-erba 'snien u jgħaqqad din id-dejta biex jistma l-età. L-SLP huwa l-aktar netwerk newrali sempliċi u ma fihx saffi moħbija. Xogħlijiet SLP ibbażati fuq it-trasmissjoni tal-limitu bejn l-għoqiedi. Il-mudell SLP fir-rigressjoni huwa matematikament simili għal rigressjoni lineari multipla. B'differenza mill-mudell SLP, il-mudell MLP għandu saffi moħbija multipli b'funzjonijiet ta 'attivazzjoni mhux lineari. L-esperimenti tagħna użaw saff moħbi b'20 nodi moħbija biss b'funzjonijiet ta 'attivazzjoni mhux lineari. Uża dixxendenza tal-gradjent bħala l-metodu ta 'ottimizzazzjoni u MAE u RMSE bħala l-funzjoni ta' telf biex tħarreġ il-mudell ta 'tagħlim tal-magni tagħna. L-aħjar mudell ta 'rigressjoni miksuba ġie applikat għas-settijiet tat-test interni u esterni u l-età tas-snien kienet stmata.
Ġie żviluppat algoritmu ta 'klassifikazzjoni li juża l-maturità ta' erba 'snien fuq is-sett ta' taħriġ biex ibassar jekk kampjun għandux 18-il sena jew le. Biex nibnu l-mudell, aħna dderivajna seba 'algoritmi ta' tagħlim tal-magni tar-rappreżentazzjoni6,43: (1) LR, (2) KNN, (3) SVM, (4) DT, (5) RF, (6) XGBOOST, u (7) MLP Jonqos LR huwa wieħed mill-aktar algoritmi ta 'klassifikazzjoni l-iktar użati. Huwa algoritmu ta 'tagħlim sorveljat li juża rigressjoni biex ibassar il-probabbiltà ta' dejta li tappartjeni għal ċerta kategorija minn 0 sa 1 u tikklassifika d-dejta bħala li tappartjeni għal kategorija aktar probabbli bbażata fuq din il-probabbiltà; Użat prinċipalment għall-klassifikazzjoni binarja. KNN huwa wieħed mill-aktar algoritmi sempliċi ta 'tagħlim tal-magni45. Meta tingħata dejta ġdida ta 'input, hija ssib data K qrib is-sett eżistenti u mbagħad tikklassifikahom fil-klassi bl-ogħla frekwenza. Aħna waqqafna 3 għan-numru ta 'ġirien ikkunsidrati (k). SVM huwa algoritmu li jimmassimizza d-distanza bejn żewġ klassijiet billi juża funzjoni tal-qalba biex jespandi l-ispazju lineari fi spazju mhux lineari msejjaħ Fields46. Għal dan il-mudell, nużaw preġudizzju = 1, qawwa = 1, u gamma = 1 bħala iperparametri għall-qalba polinomjali. DT ġie applikat f'diversi oqsma bħala algoritmu biex jiġi diviż ta 'data sħiħa f'diversi sottogruppi billi jirrappreżenta regoli ta' deċiżjoni fi struttura ta 'siġra47. Il-mudell huwa kkonfigurat b'numru minimu ta 'rekords għal kull għoqda ta' 2 u juża l-indiċi Gini bħala kejl tal-kwalità. L-RF huwa metodu ta 'ensemble li jgħaqqad DTs multipli biex itejjeb il-prestazzjoni bl-użu ta' metodu ta 'aggregazzjoni ta' bootstrap li jiġġenera klassifikatur dgħajjef għal kull kampjun billi jiġbed b'mod każwali kampjuni ta 'l-istess daqs diversi drabi mid-dataset oriġinali48. Aħna użajna 100 siġra, 10 fond tas-siġar, 1 daqs minimu tal-għoqda, u indiċi ta 'taħlita Gini bħala kriterji ta' separazzjoni tal-għoqiedi. Il-klassifikazzjoni ta 'dejta ġdida hija ddeterminata b'vot ta' maġġoranza. XGBOOST huwa algoritmu li jgħaqqad tekniki ta 'spinta bl-użu ta' metodu li jieħu bħala data ta 'taħriġ l-iżball bejn il-valuri attwali u mbassra tal-mudell preċedenti u jkabbar l-iżball bl-użu ta' gradjenti49. Huwa algoritmu użat ħafna minħabba l-prestazzjoni tajba tiegħu u l-effiċjenza tar-riżorsi, kif ukoll affidabilità għolja bħala funzjoni ta 'korrezzjoni ta' l-alimentazzjoni żejda. Il-mudell huwa mgħammar b'400 roti ta 'appoġġ. L-MLP huwa netwerk newrali li fih perċettroni wieħed jew aktar jiffurmaw saffi multipli b'waħda jew aktar saffi moħbija bejn is-saffi ta 'input u output38. Meta tuża dan, tista 'twettaq klassifikazzjoni mhux lineari fejn meta żżid saff ta' input u tikseb valur ta 'riżultat, il-valur tar-riżultat previst huwa mqabbel mal-valur attwali tar-riżultat u l-iżball jiġi propagat lura. Ħloqna saff moħbi b'20 newroni moħbija f'kull saff. Kull mudell li żviluppajna ġie applikat għal settijiet interni u esterni biex jittestjaw il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni billi jikkalkulaw is-sensittività, l-ispeċifiċità, PPV, NPV, u AUROC. Is-sensittività hija definita bħala l-proporzjon ta 'kampjun stmat li għandu 18-il sena jew aktar għal kampjun stmat li għandu 18-il sena jew aktar. L-ispeċifiċità hija l-proporzjon ta 'kampjuni taħt it-18-il sena u dawk stmati li għandhom inqas minn 18-il sena.
L-istadji dentali evalwati fis-sett ta 'taħriġ ġew konvertiti fi stadji numeriċi għal analiżi statistika. Regressjoni lineari u loġistika multivarjat saru biex jiġu żviluppati mudelli ta 'tbassir għal kull sess u formuli ta' rigressjoni li jistgħu jintużaw biex jiġu stmati l-età. Aħna użajna dawn il-formuli biex nistmaw l-età tas-snien kemm għal settijiet ta 'test interni kif ukoll esterni. It-Tabella 4 turi l-mudelli ta 'rigressjoni u klassifikazzjoni użati f'dan l-istudju.
L-affidabbiltà intra- u interobserver ġiet ikkalkulata bl-użu ta 'l-istatistika Kappa ta' Cohen. Biex tittestja l-eżattezza tad-DM u l-mudelli ta 'rigressjoni tradizzjonali, aħna kkalkulajna MAE u RMSE bl-użu tal-etajiet stmati u attwali tas-settijiet tat-test interni u esterni. Dawn l-iżbalji huma komunement użati biex tevalwa l-eżattezza tal-previżjonijiet tal-mudell. Iktar ma jkun żgħir l-iżball, iktar tkun għolja l-eżattezza tat-tbassir24. Qabbel il-MAE u l-RMSE ta 'settijiet ta' test interni u esterni kkalkulati bl-użu ta 'DM u rigressjoni tradizzjonali. Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-qtugħ ta '18 -il sena fl-istatistika tradizzjonali ġiet ivvalutata bl-użu ta 'tabella ta' kontinġenza 2 × 2. Is-sensittività kkalkulata, l-ispeċifiċità, il-PPV, l-NPV, u l-AUROC tas-sett tat-test tqabblu mal-valuri mkejla tal-mudell ta 'klassifikazzjoni DM. Id-dejta hija espressa bħala medja ± devjazzjoni standard jew numru (%) skont il-karatteristiċi tad-dejta. Valuri P fuq żewġ naħat <0.05 tqiesu statistikament sinifikanti. L-analiżi statistiċi ta 'rutina kollha saru bl-użu tal-verżjoni SAS 9.4 (SAS Institute, Cary, NC). Il-mudell ta 'rigressjoni DM ġie implimentat f'Python bl-użu ta' Keras50 2.2.4 Backend u TensorFlow51 1.8.0 speċifikament għal operazzjonijiet matematiċi. Il-mudell ta 'klassifikazzjoni DM ġie implimentat fl-ambjent ta' Analiżi tal-Għarfien ta 'Waikato u fil-Pjattaforma ta' Analiżi tal-Informazzjoni Konstanz (Knime) 4.6.152.
L-awturi jirrikonoxxu li d-dejta li tappoġġja l-konklużjonijiet tal-istudju tista 'tinstab fl-artikolu u materjali supplimentari. Is-settijiet tad-dejta ġġenerati u / jew analizzati matul l-istudju huma disponibbli mill-awtur korrispondenti fuq talba raġonevoli.
Ritz-Timme, S. et al. Valutazzjoni tal-Età: L-istat tal-arti biex jissodisfa r-rekwiżiti speċifiċi tal-prattika forensika. internazzjonalità. J. Mediċina Legali. 113, 129–136 (2000).
Schmeling, A., Reisinger, W., Geserik, G., u Olze, A. Status attwali ta 'valutazzjoni tal-età forensika ta' suġġetti ħajjin għal skopijiet ta 'prosekuzzjoni kriminali. Forensika. mediċina. Patoloġija. 1, 239–246 (2005).
Pan, J. et al. Metodu modifikat għall-valutazzjoni tal-età dentali tat-tfal ta 'bejn 5 u 16-il sena fil-Lvant taċ-Ċina. kliniku. Stħarriġ orali. 25, 3463–3474 (2021).
Lee, SS eċċ Kronoloġija tal-iżvilupp tat-tieni u t-tielet molari fil-Koreani u l-applikazzjoni tagħha għal valutazzjoni tal-età forensika. internazzjonalità. J. Mediċina Legali. 124, 659–665 (2010).
Oh, S., Kumagai, A., Kim, Sy u Lee, SS preċiżjoni tal-istima tal-età u stima tal-limitu ta '18 -il sena bbażat fuq il-maturità tat-tieni u t-tielet molari fil-Koreani u fil-Ġappuniż. PLOS ONE 17, E0271247 (2022).
Kim, JY, et al. Analiżi tad-dejta bbażata fuq it-tagħlim tal-magni preoperattiva tista 'tbassar ir-riżultat tat-trattament ta' kirurġija fl-irqad f'pazjenti b'OSA. ix-xjenza. Rapport 11, 14911 (2021).
Han, M. et al. Stima tal-età preċiża mit-tagħlim tal-magni bi jew mingħajr intervent uman? internazzjonalità. J. Mediċina Legali. 136, 821–831 (2022).
Khan, S. u Shaheen, M. Minn minjieri tad-dejta għal minjieri tad-dejta. J.Informazzjoni. ix-xjenza. https://doi.org/10.1177/01655515211030872 (2021).
Khan, S. u Shaheen, M. Wisrule: L-ewwel algoritmu konjittiv għar-regola tal-assoċjazzjoni tal-minjieri. J.Informazzjoni. ix-xjenza. https://doi.org/10.1177/016555152221108695 (2022).
Shaheen M. u Abdullah U. Karm: Minjieri tradizzjonali tad-dejta bbażati fuq regoli ta 'assoċjazzjoni bbażati fuq il-kuntest. Ikkalkula. Matt. Kompli. 68, 3305–3322 (2021).
Muhammad M., Rehman Z., Shaheen M., Khan M. u Habib M. Sejbien ta 'xebh semantiku bbażat fuq it-tagħlim fil-fond bl-użu ta' dejta tat-test. tinforma. teknoloġiji. kontroll. https://doi.org/10.5755/j01.itc.49.4.27118 (2020).
Tabish, M., Tanoli, Z., u Shahin, M. Sistema għar-rikonoxximent tal-attività fil-vidjows sportivi. Multimidja. Applikazzjonijiet tal-Għodda https://doi.org/10.1007/s11042-021-10519-6 (2021).
Halabi, SS et al. L-isfida tat-tagħlim tal-magni RSNA fl-età tal-għadam pedjatrika. Radjoloġija 290, 498–503 (2019).
Li, Y. et al. Stima tal-età forensika mir-raġġi X tal-pelvi bl-użu ta 'tagħlim fil-fond. Ewro. radjazzjoni. 29, 2322–2329 (2019).
Guo, YC, et al. Klassifikazzjoni tal-età preċiża bl-użu ta 'metodi manwali u netwerks newrali konvolutjonali profondi minn immaġini ta' projezzjoni ortografika. internazzjonalità. J. Mediċina Legali. 135, 1589-1597 (2021).
Alabama Dalora et al. Stima tal-età tal-għadam bl-użu ta 'metodi differenti ta' tagħlim tal-magni: reviżjoni sistematika tal-letteratura u meta-analiżi. PLOS ONE 14, E0220242 (2019).
Du, H., Li, G., Cheng, K., u Yang, J. Stima ta 'età speċifika għall-popolazzjoni ta' l-Amerikani Afrikani u Ċiniżi bbażati fuq volumi ta 'kamra tal-polpa ta' l-ewwel molars bl-użu ta 'tomografija komputata b'raġġ tal-kon. internazzjonalità. J. Mediċina Legali. 136, 811–819 (2022).
Kim S., Lee YH, Noh YK, Park FK u OH KS jiddeterminaw gruppi ta 'età ta' nies ħajjin li jużaw immaġini bbażati fuq l-intelliġenza artifiċjali ta 'l-ewwel molars. ix-xjenza. Rapport 11, 1073 (2021).
Stern, D., Payer, C., Giuliani, N., u Urschler, M. Stima tal-età awtomatika u klassifikazzjoni tal-età tal-maġġoranza mid-dejta tal-MRI multivarjat. IEEE J. Biomed. Twissijiet tas-Saħħa. 23, 1392–1403 (2019).
Cheng, Q., Ge, Z., Du, H. u Li, G. Stima tal-età bbażata fuq is-segmentazzjoni tal-kamra tal-polpa 3D tal-ewwel molars mit-tomografija tal-kono-raġġ tal-konu billi tintegra settijiet ta 'tagħlim fil-fond u livell. internazzjonalità. J. Mediċina Legali. 135, 365–373 (2021).
Wu, Wt, et al. Minjieri tad-dejta fid-dejta l-kbira klinika: bażijiet tad-dejta komuni, passi, u mudelli ta 'metodi. Dinja. mediċina. riżorsa. 8, 44 (2021).
Yang, J. et al. Introduzzjoni għal databases mediċi u teknoloġiji tal-minjieri tad-dejta fl-era tad-dejta l-kbira. J. Avid. Mediċina Bażika. 13, 57–69 (2020).
Shen, S. et al. Il-metodu tal-camerer għall-istima tal-età tas-snien bl-użu tat-tagħlim tal-magni. Saħħa Orali BMC 21, 641 (2021).
Galliburg A. et al. Tqabbil ta 'metodi differenti ta' tagħlim tal-magni għat-tbassir ta 'l-età dentali bl-użu tal-metodu ta' waqfien ta 'Demirdjian. internazzjonalità. J. Mediċina Legali. 135, 665–675 (2021).
Demirdjian, A., Goldstein, H. u Tanner, JM sistema ġdida għall-valutazzjoni tal-età dentali. snort. Bijoloġija. 45, 211–227 (1973).
Landis, Jr, u Koch, Miżuri GG ta 'Ftehim ta' Osservatur dwar data kategorika. Bijometrika 33, 159-174 (1977).
Bhattacharjee S, Prakash D, Kim C, Kim HK u Choi HK. Analiżi textural, morfoloġika u statistika ta 'immaġini b'reżonanza manjetika b'żewġ dimensjonijiet bl-użu ta' tekniki ta 'intelliġenza artifiċjali għad-differenzjazzjoni ta' tumuri primarji tal-moħħ. Informazzjoni dwar is-saħħa. riżorsa. https://doi.org/10.4258/hir.2022.28.1.46 (2022).
Ħin ta 'wara: Jan-04-2024