Grazzi talli żort Nature.com.Il-verżjoni tal-browser li qed tuża għandha appoġġ limitat għal CSS.Għall-aħjar riżultati, nirrakkomandaw li tuża verżjoni aktar ġdida tal-browser tiegħek (jew li titfi l-mod ta' kompatibilità fl-Internet Explorer).Sadanittant, biex niżguraw appoġġ kontinwu, qed nuru s-sit mingħajr stil jew JavaScript.
Is-snien huma meqjusa bħala l-iktar indikatur preċiż tal-età tal-ġisem tal-bniedem u ħafna drabi jintużaw fil-valutazzjoni tal-età forensika.Għandna l-għan li nivvalidaw stimi tal-età dentali bbażati fuq it-tħaffir tad-dejta billi nqabblu l-eżattezza tal-istima u l-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-limitu ta '18-il sena ma' metodi tradizzjonali u stimi tal-età bbażati fuq it-tħaffir tad-dejta.B’kollox inġabru 2657 radjografija panoramiċi minn ċittadini Koreani u Ġappuniżi ta’ bejn il-15 u t-23 sena.Huma kienu maqsuma f'sett ta 'taħriġ, kull wieħed kien fih 900 radjografija Koreana, u sett tat-test intern li fih 857 radjografija Ġappuniża.Aħna qabblu l-eżattezza tal-klassifikazzjoni u l-effiċjenza tal-metodi tradizzjonali ma 'settijiet ta' ttestjar ta 'mudelli ta' data mining.L-eżattezza tal-metodu tradizzjonali fuq is-sett tat-test intern hija kemxejn 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 snin).Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni għall-cutoff ta '18-il sena hija wkoll simili bejn il-metodi tradizzjonali u l-mudelli ta' data mining.Għalhekk, il-metodi tradizzjonali jistgħu jiġu sostitwiti b'mudelli tal-minjieri tad-dejta meta jwettqu valutazzjoni tal-età forensika bl-użu tal-maturità tat-tieni u t-tielet molars f'adoloxxenti 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 tas-snien, il-valutazzjoni tal-età mill-istadji tal-iżvilupp tas-snien hija kriterju importanti għall-valutazzjoni 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 tas-snien huwa kważi komplut, bl-eċċezzjoni tat-tielet molari.L-iskop legali tad-determinazzjoni tal-età taż-żgħażagħ u l-adolexxenti huwa li jiġu pprovduti stimi preċiżi u evidenza xjentifika dwar jekk laħqux l-età tal-maġġoranza.Fil-prattika mediko-legali ta 'adolexxenti u adulti żgħażagħ fil-Korea, l-età kienet stmata bl-użu tal-metodu ta' Lee, u kien previst limitu legali ta '18-il sena abbażi tad-dejta rrappurtata minn Oh et al 5.
It-tagħlim bil-magni huwa tip ta 'intelliġenza artifiċjali (AI) li ripetutament titgħallem u tikklassifika ammonti kbar ta' dejta, issolvi l-problemi waħedha, u tmexxi 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 fil-ħidma u jieħdu ħafna ħin, jista' jkollhom limitazzjonijiet meta jittrattaw volumi kbar ta' data kumplessa li huma diffiċli biex jiġu pproċessati manwalment7.Għalhekk, ħafna studji twettqu reċentement bl-użu tal-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-immaġni medika, u ġew irrappurtati diversi metodi għall-istima tal-età billi jiġu analizzati awtomatikament ir-radjografiji biex itejbu l-eżattezza u l-effiċjenza tal-istima tal-età13,14,15,16,17,18,19,20 .Pereżempju, Halabi et al 13 żviluppaw algoritmu ta 'tagħlim tal-magni bbażat fuq netwerks newrali konvoluzzjonali (CNN) biex jistmaw l-età skeletriċi bl-użu ta' radjografiji tal-idejn tat-tfal.Dan l-istudju jipproponi mudell li japplika t-tagħlim tal-magni għal stampi mediċi u juri li dawn il-metodi jistgħu jtejbu l-eżattezza dijanjostika.Li et al14 stmat l-età minn immaġini tar-raġġi X pelviċi bl-użu ta 'CNN ta' tagħlim fil-fond u qabbluhom ma 'riżultati ta' rigressjoni bl-użu ta 'stima tal-istadju tal-ossifikazzjoni.Huma sabu li l-mudell CNN ta 'tagħlim fil-fond wera l-istess prestazzjoni ta' stima ta '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 ortoritratti dentali, u r-riżultati tal-mudell CNN wrew li l-bnedmin qabżu l-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-età tiegħu.
Il-biċċa l-kbira tal-istudji dwar l-istima tal-età li jużaw it-tagħlim tal-magni jużaw metodi ta’ tagħlim profond13,14,15,16,17,18,19,20.L-istima tal-età bbażata fuq it-tagħlim profond hija rrappurtata li hija aktar preċiża minn metodi tradizzjonali.Madankollu, dan l-approċċ jipprovdi ftit opportunità biex tiġi ppreżentata l-bażi xjentifika għall-istimi tal-età, bħall-indikaturi tal-età użati fl-istimi.Hemm ukoll tilwima legali dwar min iwettaq l-ispezzjonijiet.Għalhekk, l-istima tal-età bbażata fuq it-tagħlim profond hija diffiċli biex tiġi aċċettata mill-awtoritajiet amministrattivi u ġudizzjarji.Data mining (DM) hija teknika li tista 'tiskopri mhux biss informazzjoni mistennija iżda wkoll mhux mistennija bħala metodu biex jiskopru korrelazzjonijiet utli bejn ammonti kbar ta' data6,21,22.It-tagħlim bil-magni ħafna drabi jintuża fit-tħaffir tad-dejta, u kemm it-tħaffir tad-dejta kif ukoll it-tagħlim tal-magni jużaw l-istess algoritmi ewlenin biex jiskopru mudelli fid-dejta.L-istima tal-età bl-użu tal-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 sinna fil-mira.DM jista 'jintuża biex tanalizza l-korrelazzjoni bejn l-istadju tal-valutazzjoni dentali u l-età attwali u għandu l-potenzjal li jissostitwixxi l-analiżi statistika tradizzjonali.Għalhekk, jekk napplikaw tekniki DM għall-istima tal-età, nistgħu nimplimentaw it-tagħlim tal-magni fl-istima tal-età forensika mingħajr ma ninkwetaw dwar ir-responsabbiltà legali.Ġew ippubblikati diversi studji komparattivi dwar alternattivi possibbli għal metodi manwali tradizzjonali użati fil-prattika forensika u metodi bbażati fuq EBM għad-determinazzjoni tal-età dentali.Shen et al23 wrew li l-mudell DM huwa aktar preċiż mill-formula Camerer tradizzjonali.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 tiġi stmata l-età dentali ta 'adolexxenti Koreani u 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 jeżamina 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-applikabbiltà 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 jqabbel l-eżattezza ta’ żewġ mudelli DM fl-istima tal-età dentali u (2) li jqabbel 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 molari fiż-żewġ xedaq.
Mezzi u devjazzjonijiet standard tal-età kronoloġika skont l-istadju u t-tip tas-snien huma murija onlajn f'Tabella Supplimentari S1 (sett ta 'taħriġ), Tabella Supplimentari S2 (sett tat-test intern), u Tabella Supplimentari S3 (sett tat-test estern).Il-valuri kappa għall-affidabbiltà intra- u interosservatur miksuba mis-sett ta 'taħriġ kienu 0.951 u 0.947, rispettivament.Il-valuri P u l-intervalli ta’ kunfidenza ta’ 95% għall-valuri kappa huma murija fit-tabella supplimentari online S4.Il-valur kappa ġie interpretat bħala "kważi perfett", konsistenti mal-kriterji ta' Landis u Koch26.
Meta tqabbel l-iżball assolut medju (MAE), il-metodu tradizzjonali jaqbeż xi ftit il-mudell DM għas-sessi kollha u fis-sett estern tat-test maskili, bl-eċċezzjoni tal-perceptron b'ħafna saffi (MLP).Id-differenza bejn il-mudell tradizzjonali u l-mudell DM fuq is-sett intern tat-test MAE kienet 0.12-0.19 snin għall-irġiel u 0.17-0.21 snin għan-nisa.Għall-batterija tat-test esterna, 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 tat-test estern).).MLP juri prestazzjoni kemmxejn aħjar minn Single Layer Perceptron (SLP), ħlief fil-każ tas-sett tat-test estern tan-nisa.Għal MAE u RMSE, is-sett tat-test estern jikseb punteġġi ogħla mis-sett tat-test intern għas-sess u l-mudelli kollha.Il-MAE u l-RMSE kollha jidhru fit-Tabella 1 u l-Figura 1.
MAE u RMSE ta 'mudelli ta' rigressjoni tradizzjonali u data mining.Żball assolut medju MAE, żball medju kwadru RMSE, perceptron ta 'saff wieħed SLP, perceptron multisaff MLP, metodu tradizzjonali CM.
Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni (b'limitu ta '18-il sena) tal-mudelli tradizzjonali u DM intweriet 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 onlajn).F'termini tas-sensittività tal-batterija tat-test intern, il-metodi tradizzjonali wettqu 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 mudelli DM, rigressjoni loġistika (LR) wera sensittività aħjar fiż-żewġ sessi.Rigward l-ispeċifiċità tas-sett tat-test intern, ġie osservat li l-erba 'mudelli SD marru tajjeb fl-irġiel, filwaqt li l-mudell tradizzjonali wettaq 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-vettur ta 'appoġġ (SVM), is-siġra tad-deċiżjonijiet (DT), u l-mudelli tal-foresti każwali (RF) kellhom l-aħjar prestazzjoni 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 akbar minn 0.925 (k-eqreb ġar (KNN) fl-irġiel), li juri prestazzjoni ta 'klassifikazzjoni eċċellenti f'kampjuni diskriminatorji ta' 18-il sena28.Għas-sett tat-test estern, kien hemm tnaqqis fil-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni f'termini ta 'sensittività, speċifiċità u AUROC meta mqabbla 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 varjaw minn 10% sa 25% u kienet akbar mid-differenza fis-sett tat-test intern.
Sensittività u speċifiċità tal-mudelli tal-klassifikazzjoni tat-tħaffir tad-dejta meta mqabbla ma 'metodi tradizzjonali b'limitu ta' 18-il sena.KNN k eqreb ġar, magna tal-vettur ta 'appoġġ SVM, rigressjoni loġistika LR, siġra tad-deċiżjoni DT, foresti każwali RF, XGB XGBoost, perceptron b'ħafna saffi MLP, metodu CM tradizzjonali.
L-ewwel pass f'dan l-istudju kien li tqabbel l-eżattezza tal-estimi tal-età dentali miksuba minn seba 'mudelli DM ma' dawk miksuba bl-użu ta 'rigressjoni tradizzjonali.MAE u RMSE ġew evalwati f'settijiet ta' testijiet interni għaż-żewġ sessi, u d-differenza bejn il-metodu tradizzjonali u l-mudell DM varret minn 44 sa 77 jum għal MAE u minn 62 sa 88 jum għal RMSE.Għalkemm il-metodu tradizzjonali kien kemmxejn aktar preċiż f'dan l-istudju, huwa diffiċli li jiġi konkluż jekk differenza żgħira bħal din 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 ma qabbel l-eżattezza tal-mudelli DM ma 'metodi statistiċi tradizzjonali bl-użu tal-istess teknika ta' reġistrazzjoni tas-snien fl-istess medda ta 'età bħal f'dan l-istudju.Galibourg et al24 qabblu MAE u RMSE bejn żewġ metodi tradizzjonali (metodu Demirjian25 u metodu Willems29) u 10 mudelli DM f’popolazzjoni Franċiża ta’ bejn 2 u 24 sena.Huma rrappurtaw li l-mudelli DM kollha kienu aktar preċiżi mill-metodi tradizzjonali, b'differenzi ta '0.20 u 0.38 snin 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 Halibourg tqis bosta rapporti30,31,32,33 li l-metodu Demirdjian ma jistmax b'mod preċiż l-età dentali f'popolazzjonijiet minbarra l-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 minn 1636 ritratti ortodontiċi Ċiniżi u qabblu l-eżattezza tiegħu mar-riżultati tal-metodu Demirjian u Willems.Huma rrappurtaw li l-MLP għandu preċiżjoni ogħla mill-metodi tradizzjonali.Id-differenza bejn il-metodu Demirdjian u l-metodu tradizzjonali hija <0.32 snin, u l-metodu Willems huwa 0.28 snin, 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 nikkonkludu biss b'mod kawt li l-użu ta 'mudelli DM għall-istima tal-età jista' jissostitwixxi metodi eżistenti minħabba n-nuqqas ta 'studji preċedenti komparattivi u ta' referenza.Studji ta' segwitu li jużaw kampjuni akbar huma meħtieġa biex jikkonfermaw ir-riżultati miksuba f'dan l-istudju.
Fost l-istudji li jittestjaw l-eżattezza tal-SD fl-istima tal-età dentali, xi wħud wrew preċiżjoni ogħla mill-istudju tagħna.Stepanovsky et al 35 applikaw 22 mudell SD għal radjografiji panoramiċi ta '976 resident Ċek ta' età ta '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 preċiżi 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-mandibula tax-xellug f'residenti Ċiniżi tal-Lvant ta 'età minn 5 sa 13-il sena u qabbluha ma' etajiet stmati bl-użu ta 'rigressjoni lineari, SVM u RF.Huma wrew li t-tliet mudelli DM kollha għandhom preċiżjoni ogħla meta mqabbla mal-formula Cameriere tradizzjonali.Il-MAE u l-RMSE fl-istudju ta' Shen kienu aktar baxxi minn dawk fil-mudell DM f'dan l-istudju.Iż-żieda fil-preċiżjoni tal-istudji minn Stepanovsky et al.35 u Shen et al.23 jista' jkun minħabba l-inklużjoni ta' suġġetti iżgħar fil-kampjuni tal-istudju tagħhom.Minħabba li l-istimi tal-età għall-parteċipanti bi snien li qed jiżviluppaw isiru aktar preċiżi hekk kif in-numru ta 'snien jiżdied matul l-iżvilupp dentali, l-eżattezza tal-metodu ta' stima tal-età li jirriżulta tista 'tiġi kompromessa meta l-parteċipanti tal-istudju jkunu iżgħar.Barra minn hekk, l-iżball tal-MLP fl-istima tal-età huwa kemxejn iżgħar minn tal-SLP, li jfisser li l-MLP huwa aktar preċiż mill-SLP.L-MLP huwa meqjus kemmxejn aħjar għall-istima tal-età, possibbilment 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 aktar preċiża mill-SLP fil-valutazzjoni tal-età teħtieġ studji retrospettivi addizzjonali.
Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-mudell DM u l-metodu tradizzjonali fuq limitu ta '18-il sena tqabbel ukoll.Il-mudelli SD ittestjati kollha 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 tagħna, 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 profond 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 l-mudelli ta 'tagħlim profond jistgħu jissostitwixxu jew jaqbżu l-valutazzjoni manwali fil-klassifikazzjoni tal-limiti tal-età.Ir-riżultati ta 'dan l-istudju wrew prestazzjoni ta' klassifikazzjoni simili;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 huwa meqjus bħala wieħed mill-mudelli DM35 aktar faċli għall-utent u huwa inqas kumpless u diffiċli biex jiġi pproċessat.Abbażi ta’ dawn ir-riżultati, LR tqieset bħala l-aħjar mudell ta’ klassifikazzjoni tal-qtugħ għal żgħażagħ ta’ 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 nstab mudell simili fl-istudju preżenti.Din it-tendenza ta' deterjorament kienet osservata wkoll fil-mudell DM.Għalhekk, biex tiġi stmata b'mod preċiż l-età, anke meta tuża DM fil-proċess ta 'analiżi, għandhom ikunu preferuti metodi derivati minn data tal-popolazzjoni nattiva, bħal metodi tradizzjonali5,39,40,41,42.Peress li mhuwiex ċar jekk mudelli ta 'tagħlim profond 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 profond fuq l-istess kampjuni huma meħtieġa biex jikkonfermaw jekk l-intelliġenza artifiċjali tistax tegħleb dawn id-disparitajiet razzjali f'età limitata.valutazzjonijiet.
Aħna nuru li l-metodi tradizzjonali jistgħu jiġu sostitwiti bi stima tal-età bbażata fuq il-mudell DM fil-prattika tal-istima tal-età forensika fil-Korea.Skoprejna wkoll il-possibbiltà li nimplimentaw it-tagħlim tal-magni għall-valutazzjoni tal-età forensika.Madankollu, hemm limitazzjonijiet ċari, bħan-numru insuffiċjenti ta 'parteċipanti f'dan l-istudju biex jiddeterminaw b'mod definittiv ir-riżultati, u n-nuqqas ta' studji preċedenti biex iqabblu u jikkonferma r-riżultati ta 'dan l-istudju.Fil-futur, studji DM għandhom isiru b'numri akbar ta 'kampjuni u popolazzjonijiet aktar diversi biex tittejjeb l-applikabilità prattika tagħha meta mqabbla ma' metodi tradizzjonali.Biex tiġi vvalidata l-fattibbiltà tal-użu ta 'intelliġenza artifiċjali biex tiġi stmata l-età f'popolazzjonijiet multipli, studji futuri huma meħtieġa biex iqabblu l-eżattezza u l-effiċjenza tal-klassifikazzjoni tad-DM u l-mudelli ta' tagħlim profond ma' metodi tradizzjonali fl-istess kampjuni.
L-istudju uża 2,657 ritratt ortografiku miġbura minn adulti Koreani u Ġappuniżi ta’ bejn il-15 u t-23 sena.Ir-radjografiji Koreani kienu maqsuma f'900 sett ta 'taħriġ (19.42 ± 2.65 sena) u 900 sett ta' test intern (19.52 ± 2.59 sena).Is-sett ta 'taħriġ inġabar f'istituzzjoni waħda (Isptar Santa Marija ta' Seoul), u s-sett tat-test proprju nġabar f'żewġ istituzzjonijiet (Isptar Dentali tal-Università Nazzjonali ta 'Seoul u Isptar Dentali tal-Università ta' Yonsei).Ġbarna wkoll 857 radjografija minn dejta oħra bbażata fuq il-popolazzjoni (Iwate Medical University, il-Ġappun) għal ttestjar estern.Ir-radjografiji tas-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.Il-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 Santa Marija ta 'Seoul tal-Università Kattolika tal-Korea (KC22WISI0328).Minħabba d-disinn retrospettiv ta' dan l-istudju, il-kunsens infurmat ma setax jinkiseb mill-pazjenti kollha li jkunu qed jagħmlu eżami radjografiku għal skopijiet terapewtiċi.Seoul Korea University St. Mary's Hospital (IRB) irrinunzja r-rekwiżit għall-kunsens infurmat.
L-istadji tal-iżvilupp tat-tieni u t-tielet molari bimaxxillari ġew evalwati skont il-kriterji Demircan25.Intgħażel sinna waħda biss jekk instab l-istess tip ta’ sinna fuq in-naħat tax-xellug u tal-lemin ta’ kull xedaq.Jekk snien omologi fuq iż-żewġ naħat kienu fi stadji ta 'żvilupp differenti, is-snien bl-istadju ta' żvilupp aktar baxx intgħażel biex jagħti kont għall-inċertezza fl-età stmata.Mitt radjografija magħżula b'mod każwali mis-sett tat-taħriġ ġew skurjati minn żewġ osservaturi b'esperjenza biex jittestjaw l-affidabbiltà bejn l-osservaturi wara prekalibrazzjoni biex jiddeterminaw l-istadju tal-maturità dentali.L-affidabbiltà intraosservatur ġiet ivvalutata darbtejn f'intervalli ta' tliet xhur mill-osservatur primarju.
Is-sess u l-istadju ta 'żvilupp tat-tieni u t-tielet molari 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.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 tal-erba' snien u jgħaqqad din id-dejta biex jistma l-età.SLP huwa l-aktar netwerk newrali sempliċi u ma fihx saffi moħbija.SLP jaħdem ibbażat fuq trasmissjoni ta 'limitu bejn in-nodi.Il-mudell SLP fir-rigressjoni huwa matematikament simili għal rigressjoni lineari multipla.B'differenza mill-mudell SLP, il-mudell MLP għandu saffi multipli moħbija b'funzjonijiet ta 'attivazzjoni mhux lineari.L-esperimenti tagħna użaw saff moħbi b'20 nodu moħbi biss b'funzjonijiet ta 'attivazzjoni mhux lineari.Uża dixxendenza tal-gradjent bħala l-metodu ta 'ottimizzazzjoni u MAE u RMSE bħala l-funzjoni tat-telf biex tħarreġ il-mudell tagħna ta' tagħlim bil-magni.L-aħjar mudell ta' rigressjoni miksub ġie applikat għas-settijiet tat-test interni u esterni u ġiet stmata l-età tas-snien.
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, idderivajna seba’ algoritmi ta’ tagħlim tal-magni ta’ rappreżentazzjoni6,43: (1) LR, (2) KNN, (3) SVM, (4) DT, (5) RF, (6) XGBoost, u (7) MLP .LR huwa wieħed mill-algoritmi ta' klassifikazzjoni l-aktar użati44.Huwa algoritmu ta 'tagħlim sorveljat li juża rigressjoni biex ibassar il-probabbiltà ta' dejta li tappartjeni għal ċerta kategorija minn 0 għal 1 u tikklassifika d-dejta bħala li tappartjeni għal kategorija aktar probabbli bbażata fuq din il-probabbiltà;prinċipalment użat għall-klassifikazzjoni binarja.KNN huwa wieħed mill-algoritmi ta' tagħlim tal-magni l-aktar sempliċi45.Meta tingħata data ta' input ġdida, issib k data qrib is-sett eżistenti u mbagħad tikklassifikahom fil-klassi bl-ogħla frekwenza.Aħna waqqafna 3 għan-numru ta 'ġirien meqjusa (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 bias = 1, power = 1, u gamma = 1 bħala iperparametri għall-kernel polinomjali.DT ġie applikat f'diversi oqsma bħala algoritmu għad-diviżjoni ta' sett sħiħ ta' data f'diversi sottogruppi billi tirrappreżenta regoli ta' deċiżjoni fi struttura ta' siġra47.Il-mudell huwa kkonfigurat b'numru minimu ta 'rekords għal kull node 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 bootstrap li jiġġenera klassifikatur dgħajjef għal kull kampjun billi jiġbed b’mod każwali kampjuni tal-istess daqs diversi drabi mis-sett tad-dejta oriġinali48.Aħna użajna 100 siġra, 10 fond tas-siġar, daqs minimu ta 'node 1, u indiċi ta' taħlita ta 'Gini bħala kriterji ta' separazzjoni tan-nodi.Il-klassifikazzjoni ta' data ġdida hija determinata b'vot ta' maġġoranza.XGBoost huwa algoritmu li jgħaqqad tekniki ta’ spinta permezz ta’ metodu li jieħu bħala data ta’ taħriġ l-iżball bejn il-valuri attwali u mbassra tal-mudell preċedenti u jżid l-iżball bl-użu ta’ gradjenti49.Huwa algoritmu użat ħafna minħabba l-prestazzjoni tajba u l-effiċjenza tar-riżorsi tiegħu, kif ukoll affidabilità għolja bħala funzjoni ta 'korrezzjoni ta' twaħħil żejjed.Il-mudell huwa mgħammar b'400 rota ta 'appoġġ.L-MLP huwa netwerk newrali li fih perceptrons wieħed jew aktar jiffurmaw saffi multipli b'saff wieħed jew aktar moħbija bejn is-saffi ta' input u output38.Billi tuża dan, tista 'twettaq klassifikazzjoni mhux lineari fejn meta żżid saff ta' input u tikseb valur tar-riżultat, il-valur tar-riżultat imbassar jitqabbel mal-valur tar-riżultat attwali 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 kkalkulaw 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 huma taħt it-18-il sena.
L-istadji dentali evalwati fis-sett tat-taħriġ ġew konvertiti fi stadji numeriċi għall-analiżi statistika.Rigressjoni lineari u loġistika multivarjata twettqet biex jiġu żviluppati mudelli ta 'tbassir għal kull sess u jiġu derivati formuli ta' rigressjoni li jistgħu jintużaw biex tiġi stmata l-età.Aħna użajna dawn il-formuli biex nistmaw l-età tas-snien kemm għal settijiet ta 'test interni kif ukoll esterni.Tabella 4 turi l-mudelli ta 'rigressjoni u klassifikazzjoni użati f'dan l-istudju.
L-affidabbiltà intra- u interosservatur ġiet ikkalkulata bl-użu tal-istatistika kappa ta' Cohen.Biex tittestja l-eżattezza tal-mudelli DM u ta 'rigressjoni tradizzjonali, aħna kkalkulajna MAE u RMSE billi tuża l-etajiet stmati u attwali tas-settijiet tat-test interni u esterni.Dawn l-iżbalji huma komunement użati biex tiġi evalwata l-eżattezza tat-tbassir tal-mudell.Iktar ma jkun żgħir l-iżball, iktar tkun għolja l-eżattezza tat-tbassir24.Qabbel il-MAE u l-RMSE tas-settijiet tat-test interni u esterni kkalkulati bl-użu ta' DM u rigressjoni tradizzjonali.Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-cutoff ta '18-il sena fl-istatistika tradizzjonali ġiet evalwata bl-użu ta' tabella ta 'kontinġenza 2 × 2.Is-sensittività kkalkulata, l-ispeċifiċità, PPV, NPV, u 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 twettqu 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 tal-Analiżi tal-Għarfien ta' Waikato u l-pjattaforma ta 'analiżi Konstanz Information Miner (KNIME) 4.6.152.
L-awturi jirrikonoxxu li d-dejta li tappoġġja l-konklużjonijiet tal-istudju tista 'tinstab fl-artiklu 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-aktar avvanzata biex tissodisfa r-rekwiżiti speċifiċi tal-prattika forensika.internazzjonalità.J. Mediċina legali.113, 129–136 (2000).
Schmeling, A., Reisinger, W., Geserik, G., u Olze, A. L-istatus attwali tal-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 ta 'tfal ta' bejn 5 sa 16-il sena fil-Lvant taċ-Ċina.klinika.Stħarriġ orali.25, 3463–3474 (2021).
Lee, SS eċċ. Kronoloġija tal-iżvilupp tat-tieni u t-tielet molari fil-Koreani u l-applikazzjoni tagħha għall-valutazzjoni tal-età forensika.internazzjonalità.J. Mediċina legali.124, 659–665 (2010).
Oh, S., Kumagai, A., Kim, SY u Lee, SS Eżattezza tal-istima tal-età u stima tal-limitu ta '18-il sena bbażata fuq il-maturità tat-tieni u t-tielet molari fil-Koreani u l-Ġappuniżi.PLoS ONE 17, e0271247 (2022).
Kim, JY, et al.L-analiżi tad-dejta preoperattiva bbażata fuq it-tagħlim tal-magni tista 'tbassar ir-riżultat tat-trattament tal-kirurġija tal-irqad f'pazjenti b'OSA.ix-xjenza.Rapport 11, 14911 (2021).
Han, M. et al.Stima preċiża tal-età minn tagħlim bil-magni bi jew mingħajr intervent uman?internazzjonalità.J. Mediċina legali.136, 821–831 (2022).
Khan, S. u Shaheen, M. Minn Data Mining għal Data Mining.J.Informazzjoni.ix-xjenza.https://doi.org/10.1177/01655515211030872 (2021).
Khan, S. u Shaheen, M. WisRule: L-Ewwel Algoritmu Konjittiv għall-Minjieri tar-Regola ta 'Assoċjazzjoni.J.Informazzjoni.ix-xjenza.https://doi.org/10.1177/01655515221108695 (2022).
Shaheen M. u Abdullah U. Karm: Tħaffir tad-dejta tradizzjonali bbażat 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. Sejba ta 'similarità semantika bbażata fuq it-tagħlim profond bl-użu ta' data tat-test.jinforma.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.multimedjali.Għodda Applikazzjonijiet https://doi.org/10.1007/s11042-021-10519-6 (2021).
Halabi, SS et al.RSNA Machine Learning Challenge fl-Età Pedjatrika tal-Għadam.Radjoloġija 290, 498–503 (2019).
Li, Y. et al.Stima tal-età forensika mir-raġġi X tal-pelvi bl-użu ta' tagħlim fil-fond.EURO.radjazzjoni.29, 2322–2329 (2019).
Guo, YC, et al.Klassifikazzjoni preċiża tal-età bl-użu ta 'metodi manwali u netwerks newrali konvoluzzjonali profondi minn stampi 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' Afrikani Amerikani u Ċiniżi bbażata fuq volumi tal-kamra tal-polpa ta 'l-ewwel molari bl-użu ta' tomografija kompjuterizzata b'raġġ ta 'kon.internazzjonalità.J. Mediċina legali.136, 811–819 (2022).
Kim S., Lee YH, Noh YK, Park FK u Oh KS Determinazzjoni ta 'gruppi ta' età ta 'nies ħajjin li jużaw immaġini bbażati fuq intelliġenza artifiċjali ta' l-ewwel molari.ix-xjenza.Rapport 11, 1073 (2021).
Stern, D., Payer, C., Giuliani, N., u Urschler, M. Stima awtomatika tal-età u klassifikazzjoni tal-età tal-maġġoranza minn dejta tal-MRI multivarjata.IEEE J. Biomed.Twissijiet tas-Saħħa.23, 1392–1403 (2019).
Cheng, Q., Ge, Z., Du, H. u Li, G. Stima tal-età bbażata fuq segmentazzjoni tal-kamra tal-polpa 3D tal-ewwel molari minn tomografija kompjuterizzata tar-raġġ tal-koni billi tintegra settijiet ta 'tagħlim fil-fond u livell.internazzjonalità.J. Mediċina legali.135, 365–373 (2021).
Wu, WT, et al.It-tħaffir tad-dejta f'dejta kbira klinika: databases, passi, u mudelli ta' metodi komuni.Dinja.mediċina.riżorsa.8, 44 (2021).
Yang, J. et al.Introduzzjoni għal Databases Mediċi u Teknoloġiji tal-Minjieri tad-Data fl-Era tal-Big Data.J. Avid.Mediċina bażika.13, 57–69 (2020).
Shen, S. et al.Il-metodu ta' Camerer għall-istima tal-età tas-snien bl-użu ta' tagħlim bil-magni.BMC Oral Health 21, 641 (2021).
Galliburg A. et al.Tqabbil ta 'metodi differenti ta' tagħlim tal-magni għat-tbassir tal-età tas-snien bl-użu tal-metodu ta 'staging 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, GG Miżuri ta' ftehim ta' osservatur dwar data kategorika.Bijometrika 33, 159–174 (1977).
Bhattacharjee S, Prakash D, Kim C, Kim HK u Choi HK.Analiżi tat-tessut, morfoloġika u statistika ta 'immaġni ta' reżonanza manjetika bidimensjonali bl-użu ta 'tekniki ta' intelliġenza artifiċjali għad-divrenzjar ta 'tumuri primarji tal-moħħ.Informazzjoni dwar is-saħħa.riżorsa.https://doi.org/10.4258/hir.2022.28.1.46 (2022).
Ħin tal-post: Jan-04-2024