Diagnostics：口腔健康，全身健康——“全国爱牙日”专题精选文章 | MDPI 编辑荐读
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2022 年 9 月 20 日是第 34 个“全国爱牙日”，主题为“口腔健康，全身健康”，旨在提升大众口腔健康素养，创建有利于口腔健康的社会氛围。本期编辑荐读为您精选了 5 篇发表在 Diagnostics 期刊中与牙科相关的文章，内容涵盖牙周病诊断、龋齿的检测和分类、牙种植体周围疾病的诊断和人工智能在牙科疾病诊断的应用等，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。
01
Development of a Deep Learning Algorithm for Periapical Disease Detection in Dental Radiographs
基于牙科 X 线片根尖周疾病检测的深度学习算法的开发
Michael G. Endres et al.
https://www.mdpi.com/752048
文章亮点：
(1) 本研究开发了一种机器学习算法来识别根尖周射线可透性，该算法可作为进行多项诊断的补充工具，并为发明出更全面、全自动的根尖周射线可透性检测工具奠定了基础。
(2) 本研究中的深度学习模型在经过 2902 张去识别放射线图像的精选数据集上训练后，证明可以匹配 24 名颌面外科医生在检测周期性射线可透性改变的任务中的平均诊断性能。
(3) 本研究揭示了机器学习在牙科辅助工具中的应用潜能，该工具在基于 X 光片的视觉评估检测可透光的根尖周改变方面，可与颌面外科医生相竞争。
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02
Diagnostic Accuracy of oral Fluids Biomarker Profile to Determine the Current and Future Status of Periodontal and Peri-Implant Diseases
影响牙周和种植体周围疾病的现状与未来的口腔液体生物标志物谱的诊断准确性
Sarhang S. Gul et al.
https://www.mdpi.com/861674
文章亮点:
(1) 本文总结了传统临床参数、有效牙周病生物标志物的局限性，开发了一种用于诊断牙周病和种植体周围疾病的 PoC (point of care) 检测试剂盒。
(2) 生物标志物谱提供了获得当前牙周病状态、未来疾病进展以及可能的牙周病治疗反应的快速了解途径。
(3) 当前的 PerioSafe® 和 ImplantSafe® 检测试剂盒可作为增强牙周病诊断和预后的辅助工具。
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03
A Performance Comparison between Automated Deep Learning and dental Professionals in Classification of dental Implant Systems from dental Imaging: A Multi-Center Study
自动深度学习和牙科专业人员在牙科成像的牙种植体系统分类中的性能比较：一项多中心研究
Jae-Hong Lee et al.
https://www.mdpi.com/882744
文章亮点:
(1) 本研究证明了自动深度卷积神经网络 (Dynamic Convolution Neural Network, DCNN) 在牙种植体系统 (Dental Implant System, DIS) 分类中的功效，其准确性优于大多数参与的牙科专业人员。
(2) 选择合适的具有优化超参数调整的 DCNN 是深度学习研究成功的关键。
(3) 自动的 DCNN 可以帮助临床牙科医生根据牙科放射图像对各种类型的 DIS 进行分类。
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04
Deep Learning for Caries Detection and Classification
基于深度学习的龋齿检测与分类
Luya Lian et al.
https://www.mdpi.com/1269184
文章亮点:
(1) 研究表明，在通过牙科全景 X 光片进行龋齿病变的检测和分类的功效上，深度学习方法的性能与牙科专家相似。
(2) 本研究中使用 nnU-net 和 DenseNet121 模型可以自动学习龋齿扩展图像特征中龋齿深度之间的差异，并实现有效地解释，可辅助于龋齿病变的检测和分类。
(3) 尽管牙医和神经网络似乎具有相似的性能，但神经网络在分类外牙本质中的龋齿扩展方面可能具有更好的敏感性和准确性。
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05
Oral Diagnostic Methods for the Detection of Periodontal Disease
用于检测牙周病的口腔诊断方法
Liza L. Ramenzoni et al.
https://www.mdpi.com/1044060
文章亮点:
(1) 唾液是一种反映牙周健康状况的可靠介质，是很容易在即时诊断中识别牙周生物的标志物。本研究通过评估诊断性唾液测试的有效性以确定牙周状态。
(2) 使用试纸进行牙周生物标志物分析可能被认为是区分牙周炎和健康患者的快速简便的工具。
(3) 分析结果显示，在 III 级 B 级全身性牙周炎患者的未刺激和刺激唾液中，牙周生物标志物乳铁蛋白、血红蛋白和白细胞升高；其鉴定是一种非侵入性的牙周诊断方法，可作为目前的牙周诊断的补充。
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