Автоматизированная оценка возраста зубов имеет важное значение для клинической стоматологии. Однако традиционные методы, такие как стадия развития зубов Демирджяна (TDS), требуют трудоемкой ручной аннотации опытными специалистами. Более того, различия в паттернах развития зубов в различных популяциях существенно влияют на точность оценки возраста, что подчеркивает необходимость этнически специфичного эталонного набора данных (RDS). Это исследование направлено на использование глубоких нейронных сетей (DNN) для автоматизированной оценки стадии развития коренных зубов по Демирджяну на цифровых панорамных рентгеновских снимках, с интеграцией наиболее полного эталонного набора для южных китайцев для этнически корректной оценки возраста зубов. Панорамные рентгеновские снимки лиц в возрасте от 2 до 25 лет аннотированы для стадий развития коренных зубов и использованы для обучения восьми архитектур DNN, включая AlexNet, DenseNet-201 и ResNet-50. DenseNet-201 достигает наивысшей точности классификации стадий развития коренных зубов — 93%. Большинство ошибок классификации связано с соседними стадиями. Интегрированный средний зубной возраст (IMDA) получен путем сопоставления предсказанных стадий развития коренных зубов с эталонным набором данных южных китайцев. Среднее отклонение и коэффициент корреляции между оцененным IMDA лучшей DNN (AlexNet) и хронологическим возрастом составляют -0.063 года (-3.3 недели) и r=0.898 (p<0.001) соответственно. Эти результаты демонстрируют, что комбинация DNN для оценки TDS с этнически специфичным эталонным набором позволяет проводить точную и надежную оценку возраста зубов.

Глубокие нейронные сети (DNN);Оценка возраста зубов;Панорамные рентгеновские снимки;Южные китайцы;Развитие зубов