Grazzi talli żort Nature.com. Il-verżjoni tal-browser li qed tuża għandha appoġġ limitat għas-CSS. Għal riżultati aħjar, nirrakkomandaw li tuża verżjoni aktar ġdida tal-browser tiegħek (jew li titfi l-modalità ta' kompatibilità fl-Internet Explorer). Sadanittant, biex niżguraw appoġġ kontinwu, qed nuru s-sit mingħajr stil jew JavaScript.
Is-snien huma kkunsidrati l-aktar indikatur preċiż tal-età tal-ġisem tal-bniedem u spiss jintużaw fil-valutazzjoni forensika tal-età. Immirajna li nivvalidaw l-istimi tal-età dentali bbażati fuq it-tħaffir tad-dejta billi qabbilna 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. Inġabru total ta' 2657 radjografija panoramika minn ċittadini Koreani u Ġappuniżi ta' bejn il-15 u t-23 sena. Dawn ġew maqsuma f'sett ta' taħriġ, kull wieħed fih 900 radjografija Koreana, u sett ta' test intern li fih 857 radjografija Ġappuniża. Qabbilna l-eżattezza u l-effiċjenza tal-klassifikazzjoni tal-metodi tradizzjonali ma' settijiet ta' test ta' mudelli tat-tħaffir tad-dejta. L-eżattezza tal-metodu tradizzjonali fuq is-sett ta' test intern hija kemxejn ogħla minn dik tal-mudell tat-tħaffir tad-dejta, u d-differenza hija żgħira (żball assolut medju <0.21 snin, żball kwadru medju tal-għerq <0.24 snin). Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni għall-limitu ta' 18-il sena hija wkoll simili bejn il-metodi tradizzjonali u l-mudelli tat-tħaffir tad-dejta. Għalhekk, il-metodi tradizzjonali jistgħu jiġu sostitwiti b'mudelli ta' tħaffir tad-dejta meta titwettaq valutazzjoni forensika tal-età bl-użu tal-maturità tat-tieni u t-tielet molari f'adolexxenti u adulti żgħażagħ Koreani.
L-istima tal-età dentali tintuża ħafna fil-mediċina forensika u fid-dentistrija pedjatrika. B'mod partikolari, minħabba l-korrelazzjoni għolja bejn l-età kronoloġika u l-iżvilupp dentali, il-valutazzjoni tal-età skont l-istadji tal-iżvilupp dentali 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 għaliex it-tkabbir dentali huwa kważi komplut, bl-eċċezzjoni tat-tielet molari. L-iskop legali tad-determinazzjoni tal-età taż-żgħażagħ u l-adolexxenti huwa li jipprovdi 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 ġiet stmata bl-użu tal-metodu ta' Lee, u ġie mbassar limitu legali ta' 18-il sena bbażat fuq id-dejta rrappurtata minn Oh et al5.
It-tagħlim awtomatiku huwa tip ta’ intelliġenza artifiċjali (AI) li ripetutament titgħallem u tikklassifika ammonti kbar ta’ dejta, issolvi problemi waħedha, u tmexxi l-ipprogrammar tad-dejta. It-tagħlim awtomatiku jista’ jiskopri mudelli moħbija utli f’volumi kbar ta’ dejta6. B’kuntrast, metodi klassiċi, li jeħtieġu ħafna xogħol u ħafna ħin, jista’ jkollhom limitazzjonijiet meta jittrattaw volumi kbar ta’ dejta kumplessa li hija diffiċli biex tiġi pproċessata manwalment7. Għalhekk, dan l-aħħar saru ħafna studji bl-użu tal-aħħar teknoloġiji tal-kompjuter biex jimminimizzaw l-iżbalji umani u jipproċessaw b’mod effiċjenti dejta multidimensjonali8,9,10,11,12. B’mod partikolari, it-tagħlim profond intuża ħafna fl-analiżi tal-immaġini mediċi, u diversi metodi għall-istima tal-età billi jiġu analizzati awtomatikament ir-radjografi ġew irrappurtati li jtejbu 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 awtomatiku bbażat fuq netwerks newrali konvoluzzjonali (CNN) biex jistmaw l-età skeletrika bl-użu ta’ radjografi ta’ idejn it-tfal. Dan l-istudju jipproponi mudell li japplika t-tagħlim awtomatiku għal immaġini mediċi u juri li dawn il-metodi jistgħu jtejbu l-eżattezza dijanjostika. Li et al14 stmaw l-età minn immaġnijiet bir-raġġi-X tal-pelvi bl-użu ta' CNN ta' tagħlim profond u qabbluhom mar-riżultati tar-rigressjoni bl-użu tal-istima tal-istadju tal-ossifikazzjoni. Huma sabu li l-mudell CNN ta' tagħlim profond 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 ortofotografiji dentali, u r-riżultati tal-mudell CNN urew li l-bnedmin qabżu l-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-età tiegħu.
Ħafna studji dwar l-istima tal-età bl-użu tat-tagħlim awtomatiku jużaw metodi ta’ tagħlim profond13,14,15,16,17,18,19,20. L-istima tal-età bbażata fuq tagħlim profond hija rrappurtata li hija aktar preċiża mill-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 tagħlim profond hija diffiċli biex tiġi aċċettata mill-awtoritajiet amministrattivi u ġudizzjarji. It-tħaffir tad-dejta (DM) hija teknika li tista’ tiskopri mhux biss informazzjoni mistennija iżda wkoll informazzjoni mhux mistennija bħala metodu biex jiġu skoperti korrelazzjonijiet utli bejn ammonti kbar ta’ dejta6,21,22. It-tagħlim awtomatiku spiss jintuża fit-tħaffir tad-dejta, u kemm it-tħaffir tad-dejta kif ukoll it-tagħlim awtomatiku jużaw l-istess algoritmi ewlenin biex jiskopru xejriet 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. Id-DM tista’ tintuża biex tanalizza l-korrelazzjoni bejn l-istadju tal-valutazzjoni dentali u l-età attwali u għandha l-potenzjal li tissostitwixxi l-analiżi statistika tradizzjonali. Għalhekk, jekk napplikaw tekniki tad-DM għall-istima tal-età, nistgħu nimplimentaw it-tagħlim awtomatiku fl-istima forensika tal-età mingħajr ma ninkwetaw dwar ir-responsabbiltà legali. Diversi studji komparattivi ġew ippubblikati dwar alternattivi possibbli għall-metodi manwali tradizzjonali użati fil-prattika forensika u metodi bbażati fuq l-EBM biex jiddeterminaw l-età dentali. Shen et al23 urew li l-mudell tad-DM huwa aktar preċiż mill-formula tradizzjonali ta' Camerer. Galibourg et al24 applikaw metodi differenti tad-DM biex ibassru l-età skont il-kriterju ta' Demirdjian25 u r-riżultati wrew li l-metodu tad-DM qabeż il-metodi ta' Demirdjian u Willems fl-istima tal-età tal-popolazzjoni Franċiża.
Biex tiġi stmata l-età dentali tal-adolexxenti u l-adulti żgħażagħ Koreani, il-metodu 4 ta' Lee jintuża 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 nqabblu l-eżattezza ta' żewġ mudelli DM fl-istima tal-età dentali u (2) li nqabblu l-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.
Il-medji u d-devjazzjonijiet standard tal-età kronoloġika skont l-istadju u t-tip ta’ snien huma murija online fit-Tabella Supplimentari S1 (sett ta’ taħriġ), it-Tabella Supplimentari S2 (sett ta’ testijiet interni), u t-Tabella Supplimentari S3 (sett ta’ testijiet esterni). 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 S4 online. Il-valur kappa ġie interpretat bħala “kważi perfett”, konsistenti mal-kriterji ta’ Landis u Koch26.
Meta jitqabbel l-iżball assolut medju (MAE), il-metodu tradizzjonali jegħleb ftit il-mudell DM għas-sessi kollha u fis-sett tat-test estern maskili, bl-eċċezzjoni tal-perċeptron b'ħafna saffi (MLP). Id-differenza bejn il-mudell tradizzjonali u l-mudell DM fuq is-sett tat-test intern MAE 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-għerq (RMSE) huwa ftit 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 għas-sett tat-test estern). L-MLP juri prestazzjoni ftit aħjar mill-Perċeptron ta' Saff Uniku (SLP), ħlief fil-każ tas-sett tat-test estern femminili. Għal MAE u RMSE, is-sett ta' testijiet esterni jikseb punteġġ ogħla mis-sett ta' testijiet interni għall-ġeneri u l-mudelli kollha. L-MAE u l-RMSE kollha huma murija fit-Tabella 1 u l-Figura 1.
MAE u RMSE ta' mudelli ta' rigressjoni tradizzjonali u tat-tħaffir tad-dejta. Żball assolut medju MAE, żball kwadratiku medju RMSE, perċetron ta' saff wieħed SLP, perċetron ta' saff multiplu MLP, metodu CM tradizzjonali.
Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni (b'limitu ta' 18-il sena) tal-mudelli tradizzjonali u DM intweriet f'termini ta' sensittività, speċifiċità, valur predittiv pożittiv (PPV), valur predittiv negattiv (NPV), u erja 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 interna, il-metodi tradizzjonali marru l-aħjar fost l-irġiel u l-agħar fost in-nisa. Madankollu, id-differenza fil-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni bejn il-metodi tradizzjonali u SD hija ta' 9.7% għall-irġiel (MLP) u 2.4% biss għan-nisa (XGBoost). Fost il-mudelli DM, ir-rigressjoni loġistika (LR) uriet 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 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-mudelli support vector machine (SVM), decision tree (DT), u random forest (RF) kellhom l-aħjar prestazzjoni fost l-irġiel, filwaqt li l-mudell LR kellu l-aħjar prestazzjoni fost in-nisa. L-AUROC tal-mudell tradizzjonali u l-mudelli SD kollha kien akbar minn 0.925 (k-nearest neighbor (KNN) fl-irġiel), u dan juri prestazzjoni eċċellenti ta' klassifikazzjoni 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 varjat minn 10% sa 25% u kienet akbar mid-differenza fis-sett tat-test intern.
Sensittività u speċifiċità tal-mudelli ta' klassifikazzjoni tat-tħaffir tad-dejta meta mqabbla ma' metodi tradizzjonali b'limitu ta' 18-il sena. KNN k l-eqreb ġar, magna tal-vettur ta' appoġġ SVM, rigressjoni loġistika LR, siġra tad-deċiżjoni DT, foresta każwali RF, XGB XGBoost, perċettron b'ħafna saffi MLP, metodu CM tradizzjonali.
L-ewwel pass f'dan l-istudju kien li titqabbel l-eżattezza tal-istimi tal-età dentali miksuba minn seba' mudelli DM ma' dawk miksuba bl-użu tar-rigressjoni tradizzjonali. L-MAE u l-RMSE ġew evalwati f'settijiet ta' testijiet interni għaż-żewġ sessi, u d-differenza bejn il-metodu tradizzjonali u l-mudell DM varjat minn 44 sa 77 jum għall-MAE u minn 62 sa 88 jum għall-RMSE. Għalkemm il-metodu tradizzjonali kien kemxejn aktar preċiż f'dan l-istudju, huwa diffiċli li wieħed jikkonkludi 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. It-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 l-MAE u l-RMSE bejn żewġ metodi tradizzjonali (il-metodu Demirjian25 u l-metodu Willems29) u 10 mudelli DM f'popolazzjoni Franċiża ta' bejn is-2 u l-24 sena. Huma rrappurtaw li l-mudelli DM kollha kienu aktar preċiżi mill-metodi tradizzjonali, b'differenzi ta' 0.20 u 0.38 snin fl-MAE u 0.25 u 0.47 snin fl-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 tas-snien f'popolazzjonijiet 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 minn 1636 ritratt ortodontiku Ċiniż u qabblu l-eżattezza tiegħu mar-riżultati tal-metodu Demirjian u Willems. Huma rrappurtaw li l-MLP għandu eżattezza ogħla mill-metodi tradizzjonali. Id-differenza bejn il-metodu Demirdjian u l-metodu tradizzjonali hija <0.32 snin, u l-metodu Willems hija 0.28 snin, li hija 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’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. Huma meħtieġa studji ta’ segwitu bl-użu ta’ kampjuni akbar biex jikkonfermaw ir-riżultati miksuba f’dan l-istudju.
Fost l-istudji li ttestjaw l-eżattezza tal-SD fl-istima tal-età dentali, xi wħud urew eżattezza ogħla mill-istudju tagħna. Stepanovsky et al 35 applikaw 22 mudell SD għal radjografi panoramiċi ta’ 976 resident Ċek ta’ bejn 2.7 u 20.5 snin u ttestjaw l-eżattezza ta’ kull mudell. Huma vvalutaw l-iżvilupp ta’ total ta’ 16-il sinna permanenti tax-xellug ta’ fuq u t’isfel bl-użu tal-kriterji ta’ klassifikazzjoni proposti minn Moorrees et al 36. L-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’ bejn 5 u 13-il sena u qabbluha mal-etajiet stmati bl-użu ta’ rigressjoni lineari, SVM u RF. Huma wrew li t-tliet mudelli DM għandhom eżattezza ogħla meta mqabbla mal-formula tradizzjonali ta’ Cameriere. L-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 tista’ tkun dovuta għall-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 dak tal-SLP, li jfisser li l-MLP huwa aktar preċiż mill-SLP. L-MLP huwa kkunsidrat kemxejn 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 huwa aktar preċiż mill-SLP fil-valutazzjoni tal-età teħtieġ studji retrospettivi addizzjonali.
Ġiet imqabbla wkoll il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-mudell DM u l-metodu tradizzjonali f'limitu ta' 18-il sena. Il-mudelli SD u l-metodi tradizzjonali kollha ttestjati 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 taqbeż ukoll 0.925. Sa fejn nafu aħna, l-ebda studju ma ttestja l-prestazzjoni tal-mudell DM għall-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 profond fuq radjografi panoramiċi. Guo et al.15 ikkalkulaw il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni ta' mudell ta' tagħlim profond ibbażat fuq is-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 t-89.2% u s-86.6%, rispettivament. Huma kkonkludew li l-mudelli ta' tagħlim profond jistgħu jissostitwixxu jew jegħlbu 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 fit-tieni post fl-ispeċifiċità għall-irġiel. Barra minn hekk, LR huwa kkunsidrat bħala wieħed mill-mudelli DM35 aktar faċli biex jintużaw u huwa inqas kumpless u diffiċli biex jiġi pproċessat. Abbażi ta' dawn ir-riżultati, LR kien ikkunsidrat l-aħjar mudell ta' klassifikazzjoni ta' limitu għal dawk li għandhom 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 aktar baxxa 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 xejra simili fl-istudju preżenti. Din ix-xejra ta' deterjorament ġiet osservata wkoll fil-mudell DM. Għalhekk, biex tiġi stmata b'mod preċiż l-età, anke meta tintuża d-DM fil-proċess tal-analiżi, għandhom jiġu preferuti metodi derivati minn dejta tal-popolazzjoni nattiva, bħal metodi tradizzjonali5,39,40,41,42. Peress li mhux ċar jekk mudelli ta' tagħlim profond jistgħux juru xejriet simili, huma meħtieġa 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 biex jikkonfermaw jekk l-intelliġenza artifiċjali tistax tegħleb dawn id-disparitajiet razzjali f'valutazzjonijiet ta' età limitata.
Aħna nuru li l-metodi tradizzjonali jistgħu jiġu sostitwiti bl-istima tal-età bbażata fuq il-mudell DM fil-prattika tal-istima forensika tal-età fil-Korea. Skoprejna wkoll il-possibbiltà li jiġi implimentat it-tagħlim awtomatiku għall-valutazzjoni forensika tal-età. Madankollu, hemm limitazzjonijiet ċari, bħan-numru insuffiċjenti ta' parteċipanti f'dan l-istudju biex jiġu ddeterminati b'mod definittiv ir-riżultati, u n-nuqqas ta' studji preċedenti biex jitqabblu u jikkonfermaw ir-riżultati ta' dan l-istudju. Fil-futur, l-istudji tad-DM għandhom jitwettqu b'numru akbar ta' kampjuni u popolazzjonijiet aktar diversi biex titjieb l-applikabbiltà prattika tagħhom meta mqabbla mal-metodi tradizzjonali. Biex tiġi vvalidata l-fattibbiltà tal-użu tal-intelliġenza artifiċjali biex tiġi stmata l-età f'popolazzjonijiet multipli, huma meħtieġa studji futuri biex jitqabblu l-eżattezza u l-effiċjenza tal-klassifikazzjoni tal-mudelli DM u ta' tagħlim profond ma' metodi tradizzjonali fl-istess kampjuni.
L-istudju uża 2,657 ritratt ortografiku miġbur minn adulti Koreani u Ġappuniżi ta’ bejn il-15 u t-23 sena. Ir-radjografi Koreani ġew maqsuma f’900 sett ta’ taħriġ (19.42 ± 2.65 sena) u 900 sett ta’ testijiet interni (19.52 ± 2.59 sena). Is-sett ta’ taħriġ inġabar f’istituzzjoni waħda (l-Isptar ta’ Santa Marija ta’ Seoul), u s-sett tat-test proprju nġabar f’żewġ istituzzjonijiet (l-Isptar Dentali tal-Università Nazzjonali ta’ Seoul u l-Isptar Dentali tal-Università ta’ Yonsei). Ġbarna wkoll 857 radjografi minn dejta oħra bbażata fuq il-popolazzjoni (l-Università Medika ta’ Iwate, il-Ġappun) għal testijiet esterni. Radjografi ta’ suġġetti Ġappuniżi (19.31 ± 2.60 sena) intgħażlu bħala s-sett tat-test estern. Id-dejta nġabret b’mod retrospettiv biex jiġu analizzati l-istadji tal-iżvilupp dentali fuq radjografi panoramiċi meħuda waqt il-kura 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 qabel4, 5. L-età attwali tal-kampjun ġiet ikkalkulata billi tnaqqset id-data tat-twelid mid-data li fiha ttieħdet ir-radjografija. Il-grupp tal-kampjun inqasam f'disa' gruppi ta' età. Id-distribuzzjonijiet tal-età u s-sess huma murija fit-Tabella 3. Dan l-istudju twettaq skont id-Dikjarazzjoni ta' Ħelsinki u ġie approvat mill-Bord ta' Reviżjoni Istituzzjonali (IRB) tal-Isptar ta' 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 kienu qed jagħmlu eżami radjografiku għal skopijiet terapewtiċi. L-Isptar ta' Santa Marija tal-Università ta' Seoul Korea (IRB) irrinunzja għar-rekwiżit għall-kunsens infurmat.
L-istadji tal-iżvilupp tat-tieni u t-tielet molari bimascellari ġew ivvalutati skont il-kriterji ta' Demircan25. Intgħażlet sinna waħda biss jekk instabet 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, intgħażlet is-sinna bl-istadju ta' żvilupp aktar baxx biex titqies l-inċertezza fl-età stmata. Mitt radjografija magħżula b'mod każwali mis-sett ta' taħriġ ġew skurjati minn żewġ osservaturi b'esperjenza biex tittestja l-affidabbiltà interosservatur wara prekalibrazzjoni biex jiġi determinat l-istadju tal-maturità dentali. L-affidabbiltà intraosservatur ġiet ivvalutata darbtejn f'intervalli ta' tliet xhur mill-osservatur primarju.
Is-sess u l-istadju tal-iżvilupp 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. Il-mudelli SLP u MLP, li jintużaw ħafna fit-tagħlim awtomatiku, ġew ittestjati kontra algoritmi ta’ rigressjoni. Il-mudell DM jikkombina funzjonijiet lineari bl-użu tal-istadji tal-iżvilupp tal-erba’ snien u jikkombina din id-dejta biex jistma l-età. SLP huwa l-aktar netwerk newrali sempliċi u ma fihx saffi moħbija. SLP jaħdem abbażi ta’ trasmissjoni ta’ limitu bejn in-nodi. Il-mudell SLP fir-rigressjoni huwa matematikament simili għar-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 nodu moħbi biss b’funzjonijiet ta’ attivazzjoni mhux lineari. Uża d-dixxendenza tal-gradjent bħala l-metodu ta’ ottimizzazzjoni u MAE u RMSE bħala l-funzjoni tat-telf biex inħarrġu l-mudell tat-tagħlim awtomatiku tagħna. L-aħjar mudell ta’ rigressjoni miksub ġie applikat għas-settijiet tat-test interni u esterni u l-età tas-snien ġiet 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, idderivajna seba' algoritmi ta' tagħlim awtomatiku b'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 r-rigressjoni biex ibassar il-probabbiltà ta' dejta li tappartjeni għal ċerta kategorija minn 0 sa 1 u jikklassifika d-dejta bħala li tappartjeni għal kategorija aktar probabbli bbażata fuq din il-probabbiltà; prinċipalment użat għall-klassifikazzjoni binarja. KNN huwa wieħed mill-aktar algoritmi sempliċi ta' tagħlim awtomatiku45. Meta jingħata dejta ta' input ġdida, isib k dejta qrib is-sett eżistenti u mbagħad jikklassifikaha fil-klassi bl-ogħla frekwenza. Stabbilixxejna 3 għan-numru ta' ġirien ikkunsidrati (k). SVM huwa algoritmu li jimmassimizza d-distanza bejn żewġ klassijiet billi juża funzjoni tal-kernel 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 biex jinqasam sett ta' dejta sħiħ f'diversi sottogruppi billi jiġu rappreżentati regoli ta' deċiżjoni fi struttura ta' siġra47. Il-mudell huwa kkonfigurat b'numru minimu ta' rekords għal kull nodu ta' 2 u juża l-indiċi Gini bħala kejl tal-kwalità. RF huwa metodu ensemble li jikkombina 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 mid-dataset oriġinali48. Użajna 100 siġra, 10 fond ta' siġra, daqs minimu ta' nodu wieħed, u indiċi ta' taħlita Gini bħala kriterji ta' separazzjoni tan-nodi. Il-klassifikazzjoni ta' dejta ġdida hija determinata b'vot ta' maġġoranza. XGBoost huwa algoritmu li jikkombina tekniki ta' spinta bl-użu ta' metodu li jieħu bħala dejta ta' taħriġ l-iżball bejn il-valuri attwali u dawk imbassra tal-mudell preċedenti u jżid l-iżball bl-użu ta' gradjenti49. Huwa algoritmu użat ħafna minħabba l-prestazzjoni tajba tiegħu u l-effiċjenza fir-riżorsi, kif ukoll l-affidabbiltà għolja bħala funzjoni ta' korrezzjoni ta' overfitting. Il-mudell huwa mgħammar b'400 rota ta' appoġġ. L-MLP huwa netwerk newrali fejn perċettron wieħed jew aktar jiffurmaw saffi multipli b'saff moħbi wieħed jew aktar bejn is-saffi tad-dħul u tal-ħruġ38. Bl-użu ta' dan, tista' twettaq klassifikazzjoni mhux lineari fejn meta żżid saff tad-dħul u tikseb valur ta' riżultat, il-valur tar-riżultat imbassar jitqabbel mal-valur tar-riżultat attwali u l-iżball jiġi propagat lura. Ħloqna saff moħbi b'20 newron moħbi f'kull saff. Kull mudell li żviluppajna ġie applikat għal settijiet interni u esterni biex nittestjaw il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni billi kkalkulajna s-sensittività, l-ispeċifiċità, il-PPV, l-NPV, u l-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 vvalutati fis-sett ta' taħriġ ġew konvertiti fi stadji numeriċi għal analiżi statistika. Twettqet rigressjoni lineari u loġistika multivarjata biex jiġu żviluppati mudelli ta' tbassir għal kull sess u biex jiġu derivati formuli ta' rigressjoni li jistgħu jintużaw biex tiġi stmata l-età. Użajna dawn il-formuli biex nistmaw l-età tas-snien kemm għas-settijiet ta' testijiet interni kif ukoll għal dawk esterni. It-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 nittestjaw l-eżattezza tad-DM u l-mudelli ta' rigressjoni tradizzjonali, ikkalkulajna l-MAE u l-RMSE bl-użu tal-etajiet stmati u attwali tas-settijiet tat-test interni u esterni. Dawn l-iżbalji huma komunement użati biex jevalwaw l-eżattezza tat-tbassir tal-mudell. Iktar ma jkun żgħir l-iżball, iktar tkun għolja l-eżattezza tat-tbassir24. Qabbel l-MAE u l-RMSE tas-settijiet tat-test interni u esterni kkalkulati bl-użu tad-DM u r-rigressjoni tradizzjonali. Il-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni tal-limitu ta' 18-il sena fl-istatistika tradizzjonali ġiet ivvalutata bl-użu ta' tabella ta' kontinġenza 2 × 2. Is-sensittività, l-ispeċifiċità, il-PPV, l-NPV, u l-AUROC ikkalkulati 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 b'żewġ naħat <0.05 tqiesu statistikament sinifikanti. L-analiżijiet statistiċi ta' rutina kollha twettqu bl-użu tal-verżjoni 9.4 tas-SAS (SAS Institute, Cary, NC). Il-mudell ta' rigressjoni tad-DM ġie implimentat f'Python bl-użu tal-backend Keras50 2.2.4 u Tensorflow51 1.8.0 speċifikament għal operazzjonijiet matematiċi. Il-mudell ta' klassifikazzjoni tad-DM ġie implimentat fl-Ambjent tal-Analiżi tal-Knowledge Waikato u l-pjattaforma tal-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 f'materjali supplimentari. Is-settijiet tad-dejta ġġenerati u/jew analizzati matul l-istudju huma disponibbli mingħand l-awtur korrispondenti fuq talba raġonevoli.
Ritz-Timme, S. et al. Valutazzjoni tal-età: l-istat tal-arti biex jintlaħqu 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 tal-valutazzjoni forensika tal-età ta' suġġetti ħajjin għal skopijiet ta' prosekuzzjoni kriminali. Forensics. Medicine. Pathology. 1, 239–246 (2005).
Pan, J. et al. Metodu modifikat għall-valutazzjoni tal-età dentali tat-tfal ta’ bejn il-5 u s-16-il sena fiċ-Ċina tal-Lvant. 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 għall-valutazzjoni forensika tal-età. 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 l-Ġappuniżi. PLoS ONE 17, e0271247 (2022).
Kim, JY, et al. Analiżi tad-dejta bbażata fuq it-tagħlim awtomatiku preoperattiv 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 mit-tagħlim awtomatiku b'intervent uman jew mingħajru? internazzjonalità. J. Mediċina Legali. 136, 821–831 (2022).
Khan, S. u Shaheen, M. Minn Data Mining għal Data Mining. J.Information. ix-xjenza. https://doi.org/10.1177/01655515211030872 (2021).
Khan, S. u Shaheen, M. WisRule: L-Ewwel Algoritmu Konjittiv għat-Tħaffir tar-Regoli ta' Assoċjazzjoni. J.Information. ix-xjenza. https://doi.org/10.1177/01655515221108695 (2022).
Shaheen M. u Abdullah U. Karm: Tħaffir tradizzjonali tad-dejta bbażat fuq regoli ta' assoċjazzjoni bbażati fuq il-kuntest. calculate. Matt. continue. 68, 3305–3322 (2021).
Muhammad M., Rehman Z., Shaheen M., Khan M. u Habib M. Sejbien ta' similarità semantika bbażat fuq tagħlim profond bl-użu ta' dejta tat-test. teknoloġiji tal-informazzjoni. kontroll. https://doi.org/10.5755/j01.itc.49.4.27118 (2020).
Tabish, M., Tanoli, Z., u Shahin, M. Sistema għar-rikonoxximent tal-attività f'vidjows sportivi. multimedia. Għodod Applikazzjonijiet https://doi.org/10.1007/s11042-021-10519-6 (2021).
Halabi, SS et al. L-Isfida tat-Tagħlim Awtomatiku tal-RSNA fl-Età tal-Għadam Pedjatriku. Radjoloġija 290, 498–503 (2019).
Li, Y. et al. Stima forensika tal-età minn raġġi-X tal-pelvi bl-użu ta' tagħlim profond. 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 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 awtomatiku: reviżjoni sistematika tal-letteratura u meta-analiżi. PLoS ONE 14, e0220242 (2019).
Du, H., Li, G., Cheng, K., u Yang, J. Stima tal-età speċifika għall-popolazzjoni ta' Afro-Amerikani u Ċiniżi bbażata fuq il-volumi tal-kamra tal-polpa tal-ewwel molari bl-użu tat-tomografija kompjuterizzata b'raġġ koniku. internazzjonalità. J. mediċina legali. 136, 811–819 (2022).
Kim S., Lee YH, Noh YK, Park FK u Oh KS Id-determinazzjoni ta' gruppi ta' età ta' nies ħajjin bl-użu ta' immaġnijiet tal-ewwel molari bbażati fuq l-intelliġenza artifiċjali. 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. Health Alerts. 23, 1392–1403 (2019).
Cheng, Q., Ge, Z., Du, H. u Li, G. Stima tal-età bbażata fuq is-segmentazzjoni 3D tal-kamra tal-polpa tal-ewwel molari minn tomografija kompjuterizzata b'raġġ koniku billi tintegra tagħlim profond u settijiet ta' livelli. internazzjonalità. J. Mediċina Legali. 135, 365–373 (2021).
Wu, WT, et al. Tħaffir tad-dejta f'dejta kbira klinika: databases komuni, passi, u mudelli ta' metodi. World. Medicine. Resource. 8, 44 (2021).
Yang, J. et al. Introduzzjoni għal Databases Mediċi u Teknoloġiji tat-Tħaffir tad-Data fl-Era tad-Data Kbira. J. Avid. Mediċina bażika. 13, 57–69 (2020).
Shen, S. et al. Il-metodu ta' Camerer għall-istima tal-età tas-snien bl-użu tat-tagħlim awtomatiku. BMC Oral Health 21, 641 (2021).
Galliburg A. et al. Paragun ta' metodi differenti ta' tagħlim awtomatiku għat-tbassir tal-età dentali bl-użu tal-metodu ta' stadjar Demirdjian. internationality. J. Legal medicine. 135, 665–675 (2021).
Demirdjian, A., Goldstein, H. u Tanner, JM Sistema ġdida għall-valutazzjoni tal-età dentali. snort. biology. 45, 211–227 (1973).
Landis, JR, u Koch, GG Kejl tal-qbil tal-osservaturi fuq dejta kategorika. Biometrics 33, 159–174 (1977).
Bhattacharjee S, Prakash D, Kim C, Kim HK u Choi HK. Analiżi testurali, morfoloġika u statistika ta' immaġini bir-reżonanza manjetika bidimensjonali bl-użu ta' tekniki ta' intelliġenza artifiċjali għad-differenzjazzjoni ta' tumuri primarji tal-moħħ. Informazzjoni dwar is-saħħa. riżors. https://doi.org/10.4258/hir.2022.28.1.46 (2022).
Ħin tal-posta: 04 ta' Jannar 2024