Ташаккур ба шумо барои ташрифи табиат.com. Версияи браузер шумо истифодаи CSS маҳдуд аст. Барои натиҷаҳои беҳтарин, мо бо истифодаи версияи навтари браузери худ (ё ҳолати муносибатҳои мувофиқат дар Internet Explorer International тавсия медиҳем). Дар ҳамин ҳол, барои таъмини дастгирии ҷорӣ, мо сайтро бе ороиш ё JavaScript нишон медиҳем.
Дандон нишондиҳандаи дақиқтарини синну соли бадани инсон ҳисобида мешавад ва аксар вақт дар арзёбии синну сол истифода мешаванд. Мо мақсадҳои худро бо мақсади муқоисаи дақиқии арзёбиш ва иҷрои синфҳои 18-солагӣ бо усулҳои анъанавӣ ва сахми синну соли истиқоматии маълумот тасдиқ карда, тахминҳои синну соли истиқоматии истиқоматии синну соли истиқоматии синну соли истиқоматии истиқоматии истиқоматро тасдиқ карда, арзёбии маълумотро тасдиқ мекунем. Ҳамагӣ 2657 радиографҳои патаммикӣ аз шаҳрвандони Корея ва Ҷопон аз 15 то 23 сол ҷамъ карда шуданд. Онҳо ба маҷмӯи омӯзиш тақсим карда шуданд, ҳар яке аз 900 радиографияи якрангӣ ва маҷмӯи санҷиши дохилии дорои 857 радиографҳои Ҷопон. Мо дурустии гурӯҳбандӣ ва самаранокии усулҳои анъанавиро бо маҷмӯи санҷиши моделҳои истихроҷи маълумотҳо муқоиса кардем. Дурустии усули анъанавии маҷмӯи дохилӣ аз модели истиқоматии дохилӣ каме баландтар аст ва фарқият хурд аст (хатои мутлақ аст (Хатои мутлақ (0,21 сол, хатои миёнаи мураббаъ <0,24 сол). Иҷрои таснифот барои кӯчонидани 18-сола инчунин байни усулҳои анъанавӣ ва моделҳои истихроҷи маълумот шабеҳ аст. Ҳамин тариқ, усулҳои анъанавӣ метавонанд бо моделҳои истихроҷи худ ҳангоми гузаронидани арзёбии синну сол дар синну сол бо истифода аз камолоти дуюм ва сеюм дар наврасон ва калонсолони ҷавон иваз карда шаванд.
Баҳодиҳии синну соли дандонпизишкӣ дар тибби судӣ ва стоматсионии педиатрӣ васеъ истифода мешавад. Аз ҷумла, бо сабаби таносуби баланд байни синну соли синну сол ва дандонпизишорӣ, арзёбии синну сол бо марҳилаҳои стандартӣ меъёри муҳими арзёбии синну соли муҳим ва наврасон1,2,3. Аммо, барои ҷавонон, баҳодиҳии синну соли дандонпизишкӣ, ки ба камолоти дандоншавандагӣ маҳдудиятҳои худро доранд, зеро афзоиши стоматологӣ ба истиснои моларӯзиҳои сеюм. Ҳадафи қонунии муайян кардани синну соли ҷавонон ва наврасон пешниҳоди ҳисоб ва илмию илмию илмиву тақозои он мебошад. Дар амалияи шифоҳӣ наврасон ва калонсолон дар Корея, синну солашон аз усули Ли, синну солашон 18 сол пешбинӣ шуда буд, ки дар асоси маълумоти OH ET ET ETT пешгӯӣ шуда буд.
Омӯзиши мошин як намуди зеҳнии сунъӣ (AI) аст, ки миқдори зиёди маълумотро меомӯзад ва тасниф мекунад, ки дар барномасозии худ мушкилоти худро ҳал мекунад ва тасниф мекунад ва таснифоти зиёд дорад. Омӯзиши мошин метавонад як одати пинҳоншударо дар ҳаҷми зиёди маълумот пайдо кунад6. Дар муқоиса бо усулҳои классикӣ, ки меҳнатдӯстӣ мебошанд, пуршиддат ва вақтро ҳангоми мубориза бо ҳаҷми зиёди маълумоти мураккаб, ки ба таври дастӣ коркарди дастӣ мебошанд7, маҳдудият доранд. Аз ин рӯ, бисёриҳо ба наздикӣ бо истифода аз технологияҳои охирини компютерӣ барои кам кардани хатогиҳои инсон ва коркарди бисёрҷанба маълумоти гуногунҷанба8,9,9,11,12,12,12. Аз ҷумла, таълими амиқ ба таври васеъ дар таҳлили тасвири тиббӣ истифода бурда шудааст ва усулҳои гуногуни баҳодиҳии синну сол ба таври автоматӣ таҳлил карда шудаанд . Масалан, Halabi ва As Alal Algorithm-и омӯзиши мошинҳо дар асоси шабакаҳои баҳсноки ҷасур (CNN) барои арзёбии синну соли Skeletal бо истифода аз радиои Skeletal истифода бурда мешавад. Ин тадқиқот моделро пешниҳод менамояд, ки ба воситаи таълими дорои тасвирҳои тиббӣ татбиқ карда мешавад ва нишон медиҳад, ки ин усулҳо метавонанд саҳеҳии ташхисро беҳтар кунанд. Ли et Al Eth edmated аз тасвирҳои эпиртӣ аз тасвирҳои чуқури X-Ray бо истифодаи маблағи амиқ CNN ва барҳам додани натиҷаҳои регресс бо истифодаи баҳодиҳии ҷараён. Онҳо дарёфт карданд, ки модели амиқ CNN Stated ҳамон нишондиҳандаи тахминии синну солиро ҳамчун модели анъанавии регресс нишон додааст. Гуо ва дигарон ».
Аксарияти таҳияи баҳодиҳии синну сол бо истифодаи омӯзиши мошинҳо усулҳои амиқи омӯзиши амиқро истифода мебаранд13.14,16,16,18,19,19,20,20. Тахминати синну сол дар асоси омӯзиши амиқ дар асоси усулҳои анъанавӣ дақиқтар аст. Аммо, ин муносибат имконияти ками фароҳам меорад, ки асоси илмии синну сол, аз қабили нишондиҳандаҳои синнусолӣ дар ҳисобҳо истифода мешаванд. Инчунин баҳси ҳуқуқӣест, ки санҷишҳоро кӣ мегузорад. Аз ин рӯ, қабули синну соли синну сол дар асоси таълими амиқ қабул кардани мақомоти маъмурӣ ва судӣ мушкил аст. Истихроҷи маълумот (DM) техникаест, ки на танҳо маълумоти ғайричашмдоштро танҳо ҳамчун усули кашидани алоқаи муфид байни шумораи зиёди маълумотҳо ошкор кунад6.21,22. Омӯзиши мошинҳо аксар вақт дар истихроҷи маълумот истифода мешавад ва ҳарду истихроҷи маълумот ва мошин истифода мешаванд, ки ҳамон як алгоритмҳои калидӣ барои кашф кардани намунаҳои маълумот истифода мебаранд. Арзёбии синну соли синну сол бо истифодаи рушди дандонпизишкӣ ба арзёбии имтиҳонгари камолоти дандонҳои мақсаднок асос ёфтааст ва ин арзёбӣ барои ҳар як дандон ҳадафӣ ифода ёфтааст. DM метавонад барои таҳлили робитаи баҳодиҳии допатсионӣ ва синну соли воқеии иваз кардани таҳлили анъанавии оморӣ истифода шавад. Аз ин рӯ, агар мо усулҳои DM-ро ба баҳодиҳии синну сол татбиқ кунем, мо метавонем дар баҳодиҳии синну соли судӣ омӯзиши мошинро иҷро кунем ва дар бораи масъулияти ҳуқуқӣ дар синни солимии синну солӣ истифода барем. Якчанд таҳқиқоти муқоисавӣ дар алтернативаҳои имконпазири усулҳои анъанавии дастӣ, ки дар таҷрибаи судӣ ва усулҳои асосгузориҳо барои муайян кардани синну соли дандон истифода шудаанд, нашр карда шуданд. Shen et ed23 нишон дод, ки модели DM нисбат ба формулаи анъанавии камераҳои анъанавӣ дақиқтар аст. Галибург ва AL24 усулҳои гуногуни DM-ро барои пешгӯии синфҳои DiMiDejian Tempeated мувофиқи меъёри Demirone2Jian, ки усули DM усули DM-ро дар таҳияи синну соли аҳолии Фаронса пешниҳод кард.
Барои баҳодиҳии синну соли дандонпизишкии наврасон ва калонсолон, усули Ли 4 дар амалияи судии Корея васеъ истифода мешавад. Ин усул таҳлили анъанавии омориро (ба монанди регрессияи сершумор) барои санҷиши муносибатҳои байни коршум ва синну соли Кореяҳо истифода мебарад. Дар ин тадқиқот, усулҳои баҳодиҳии синну соли дар синни синну сол, ки бо усулҳои анъанавии оморӣ гирифта мешаванд, ҳамчун "усулҳои анъанавӣ" муайян карда мешаванд. Усули Ли як усули анъанавӣ мебошад ва дурустии он аз ҷониби OH тасдиқ карда шудааст. 5; Бо вуҷуди ин, татбиқи арзёбии баҳодиҳии синну сол дар асоси модели DM дар амалияи мурофиаи Кореяи Корея ҳанӯз шубҳаовар аст. Мақсади мо аз ҷиҳати илмӣ тасдиқи муфидии эҳтимолии арзёбии эҳтимолии арзёбии синну соли истиқоматӣ дар асоси модели DM буд. Ҳадафи ин таҳқиқот (1) дурустии ду модели DM-ро дар синну соли сӯзишворӣ муқоиса кунед ва моларӯзи сеюм дар ҳарду даҳон.
Воситаҳо ва тамоюлоти стандартии синну соли хронологӣ ба марҳила ва навъи дандонҳо дар ҷадвали иловагӣ S1 (Маҷмӯи иловагӣ) намоиш дода мешаванд, Ҷадвали Иҷро Ҷадвали S2 (Маҷмӯи дохилӣ) ва Ҷадвали иловагӣ S3 (Маҷмӯи иловагӣ) нишон дода шудааст. Арзишҳои Капппа барои эътимодҳои дохили ва байнулмилологӣ мутаносибан 0,951 ва 0,947 буданд. P-ро ташкил медиҳад ва 95% фосилаҳои боварӣ ба арзишҳои KAPPA дар ҷадвали иловагии S4 нишон дода шудаанд. Арзиши Капппа ҳамчун "қариб" маънидод карда шуд, ки бо меъёрҳои замин ва KOC226 мувофиқат мекунад.
Ҳангоми муқоисаи хатогии мутлақ (Мэй) Фарқи байни модели анъанавӣ ва модели DM дар маҷмӯи дохилии Май Май 0.12-019 сол барои мардон ва 0.17-0.21 сол барои занон. Барои батареяи санҷиши беруна фарқиятҳо хурдтаранд (0.001-0.05 сол барои мардон ва 0.05-0.09 сол барои занон). Ғайр аз он, хатои миёнаи мураббаъ (RMSE) аз усули анъанавӣ, ки фарқияти хурдтар дорад, каме пасттар аст (0.17-0.24, 0.27-0.24, 0.03-0.07, 0.03-0.07, 0.02-0.07, 0.02-0.08). ). MLP нисбат ба қабати яктарафаи perectron (SLP), ба истиснои дар ҳолати маҷмӯи тестии занҳои беруна, каме беҳтар менамояд. Барои MAE ва RME, холҳои санҷиши беруна аз санҷишҳои дохилии ҳамаи ҷиноятҳо ва моделҳо иборат аст. Ҳама mae ва rmse дар ҷадвали 1 ва расми 1 нишон дода мешаванд.
Мэй ва rmse аз моделҳои анъанавӣ ва маълумотҳои истихроҷи маъдан. Хатои мутлақи Мэй Мэй, хатои миёнаи решавӣ RME, қабати ягонаи pereetptron Slp, Multilayer Perceptron MLP, усули CM-ро.
Иҷрои таснифот (бо як лаҳзаи 18) дар робита ба ҳассосият, хусусият, арзиши мусбати пешгӯишаванда (PPV), арзиши манфии пешгӯӣ (NPV) ва минтақа дар зери пахтаи хислат (AUROC) намоиш дода шуд 27 (Тасвири 2, Тасвири 2 ва тасвири иловагӣ 1 онлайн). Дар робита ба ҳассосияти батареяи санҷиши дохилӣ усулҳои анъанавӣ дар байни одамон муваффақона иҷро карда шуданд ва дар байни занон бадтаранд. Аммо, фарқият дар фаъолияти таснифотӣ байни усулҳои анъанавӣ ва SD 9,7% барои мардон (MPP) ва танҳо барои занҳо (xgbost). Дар байни моделҳои DM, регрессияи логистикӣ (LR) ҳассосияти худро дар ҳарду ҷинс нишон дод. Дар бораи хусусияти маҷмӯи маҷмӯи дохилии дохилӣ, ба қайд гирифта шуд, ки чор намунаҳои SD дар писарон хуб иҷро карда мешаванд, дар ҳоле ки модели анъанавӣ дар духтарон беҳтар иҷро шудааст. Тафовутҳои таснифи таснифот барои писарон 13,3% (MLP) 13,3% (MLP) 13,3% (MLP) 13,1% (MLP) 13,1% (MLP) мебошанд, ки фарқияти муваффақияти таснифи байни моделҳо аз ҳассосият зиёд аст. Дар байни моделҳои DM, мошини векторҳои дастгирӣ (SVM), дарахти қарорҳо (DT) ва ҷангали тасодуфӣ (DT) ва модели LR дар байни духтарон анҷом дода шуданд. Aurroc модели анъанавӣ ва ҳама моделҳои SD аз 0.925 (ҳамсафи наздиктарин (k-lines) зиёдтаранд ва нишондиҳандаи аълосифатро дар табъизи 18-сола, ки намунаҳои 18-соларо нишон медиҳад28. Барои маҷмӯи санҷиши беруна коҳишёбии таснифоти таснифотӣ дар робита ба ҳассосият, хусусият ва ауроц дар муқоиса бо маҷмӯи санҷиши дохилӣ коҳиш ёфт. Гузашта аз ин, фарқияти ҳассосият ва мушаххасоти бомуваффақияти таснифоти беҳтарин ва бадтарин аз 10% то 25% ва аз фарқияти маҷмӯи санҷиши дохилӣ хеле калон буд.
Ҳассосӣ ва мушаххаси моделҳои таснифи маълумот дар бораи истихроҷи маълумот дар муқоиса бо усулҳои анъанавӣ бо кӯчонидани 18 сол. Conner Connest, SVM Mone Meter Centice, SVERSUS FECTISE, дарахти тасмимгирии RFBBOST, MLPBOST, MLPARTARER PECESPRAER, Усули анъанавии CM.
Қадами аввал дар ин таҳқиқот муқоисаи ҳисобҳои синну соли дандонпизориро бо шахсони бо назардошти регрессияи анъанавӣ ба даст овардааст. Мэй ва RMES дар санҷишҳои дохилӣ барои ҳарду ҷинс арзёбӣ карда шуд ва фарқияти усули анъанавӣ ва модели ДМ аз 44 то 77 рӯз барои Мэй ва аз 62 рӯз барои rmse сохта шудааст. Гарчанде ки усули анъанавӣ дар ин таҳқиқот дақиқтар буд, хулоса баровардан душвор буд, ки оё чунин фарқияти хурд аҳамияти клиникӣ ё амалӣ дорад. Ин натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки дурустии баҳодиҳии синну соли истиқоматии стоматологӣ бо истифода аз модели DM ҳамон тавре ки ин усули анъанавӣ аст. Муқоиса бо натиҷаҳои таҳқиқоти қаблӣ мушкил аст, зеро ягон омӯзиши моделҳои DM бо усулҳои анъанавии оморӣ бо истифодаи техникаи ҳамон дандонҳо дар ин омӯзиш муқоиса карда нашудааст. Galibourgs et Algous муқоиса ва RMS дар байни ду усули анъанавӣ (усули Demirjian). Онҳо гузориш доданд, ки ҳама моделҳои DM нисбат ба усулҳои анъанавӣ, ки дар муқоиса бо имсолон ва усулҳои демустричӣ дар RMES ва 0,27 ва 0.27 сол ва 0.27 сол ва аз 0 0,27 ва 0.27 сол ва усулҳои демустричӣ дурусттар буданд. Тафовутҳои модели SD ва усулҳои анъанавии дар галиборс ҳисоботи сершумор 310,31,32,32,32,32,33-ро дар бораи он, ки усули демиризатсия нишон дода шудааст, ки синну соли фаронсавиро дар гурӯҳи фаронсавӣ, ки тадқиқот асос ёфтааст, ба назар мегирад. Дар ин омӯзиш. Tai et Al 34-ро барои пешгӯии синну соли дандони аз 1636 аксҳои ортодонтикӣ истифода бурд ва дурустии худро бо натиҷаҳои усули демиркиҳо ва хоҳелҳо муқоиса карданд. Онҳо гузориш доданд, ки MLP назар ба усулҳои анъанавӣ дақиқии баландтар дорад. Фарқи усули демустжӣ ва усули анъанавӣ <0.82 сола ва усули Whilmems 0.28 сол аст, ки ба натиҷаҳои таҳқиқоти мазкур шабеҳ аст. Натиҷаҳои ин таҳқиқоти қаблӣ24,34 инчунин ба натиҷаҳои таҳсилоти мазкур мувофиқат мекунанд ва саҳеҳии тахминии модели DM ва усули анъанавӣ шабеҳ аст. Аммо, дар асоси натиҷаҳои пешниҳодшуда мо метавонем танҳо мувофиқи мақсадҳои DM ба таври дақиқ хулоса барорем, ки синну соли DM барои арзёбии синну соли мавҷуда усулҳои мавҷударо бо сабаби набудани таҳқиқоти муқоисавӣ ва истинод иваз кунем. Таҳқиқоти минбаъда барои тасдиқи натиҷаҳои ба даст овардани натиҷаҳои ба даст овардани натиҷаҳои ба даст овардани натиҷаҳои ба даст овардани натиҷаҳои ба даст овардани натиҷаҳои ба даст овардани натиҷаҳои ба даст овардани натиҷаҳои ба даст овардани натиҷаҳо лозиманд.
Дар байни тадқиқоти санҷиши саҳеҳии SD дар синну соли дандонпизишкӣ, баъзеҳо назар ба таҳсили худ дақиқии баландтар доштанд. Степановский Бисёри Stepanyovsky 22 модели SD-ро ба радиорамографияи Поромии 976 Чехия 4,7 сол ворид кард ва саҳеҳии ҳар як моделро озмоиш кард. Онҳо рушди умумии 16-уми чапи чап ва поёнии чапро бо истифодаи меъёрҳои таснифот аз ҷониби MoorRees, ки Мурет ва дараҷаи пешниҳод шудаанд, баҳо доданд. MAEASS аз 0.64 то 0.94 сола ва ҷудошудаи RMSE аз 0,85 то 1,27 сол аст, ки нисбат ба ду модели DM дар ин таҳқиқот дақиқтар аст. Усули камераро истифода бурдани синну соли истгоҳии ҳафт дандонҳои наздики Чин аз 5 то 13 сола ва онро бо синну соли боқимонда бо истифодаи регрессияи хаттӣ, SVM ва RF муқоиса кард. Онҳо нишон доданд, ки ҳар се модели DM дар муқоиса бо формулаи анъанавии камераи камера дақиқии баландтар дорад. Мэй ва RMES дар таҳқиқоти Шен нисбат ба онҳое, ки дар ин омӯзиш дар модели DM камтар буданд, камтар буданд. Дақиқии афзоиши таҳсил аз ҷониби Степановский ва дигарон. 35 ва Шин ва дигарон. 23 май метавонад бо фарогирии субъектҳои ҷавон дар намунаҳои таҳсилашон бошад. Азбаски синну солашон бо иштирокчиёни рӯ ба рӯ бо дандонҳои рӯ ба тараққӣ баҳо дода мешавад, дақиқии усули баҳодиҳии синну соли дар натиҷа вақте ки иштирокчиён дар натиҷа дар натиҷа дар натиҷа осеб мебинад, осеб мебинад. Ғайр аз он, хатои MLP дар баҳодиҳии синну сол камтар аз SLP хурдтар аст, маънои онро дорад, ки MLP нисбат ба SLP дақиқтар аст. MLP барои баҳодиҳии синну сол, эҳтимолан аз сабаби қабатҳои пинҳоншуда дар MLP38 каме беҳтар ҳисобида мешавад. Бо вуҷуди ин, истисно барои намунаҳои берунии занон (SLP 1.45, MLP 1.49) вуҷуд дорад. Фоизи MLP дақиқтар аз SLP дақиқ аст, ки синну сол таҳқиқоти иловагии ретросгузориро талаб мекунад.
Иҷрои таснифоти модели DM ва усули анъанавӣ дар ҳадди 18-солагӣ муқоиса карда шуд. Ҳама моделҳои SD санҷиш ва усулҳои анъанавӣ оид ба маҷмӯи дохилӣ сатҳи мувофиқашудаи табъизро барои намунаҳои 18-сола нишон доданд. Беҳтараш ҳассосият ба мардон ва занон мутаносибан 87,7 ва 94,9% зиёд буд ва мушаххасот аз 89,3% ва 84,7% зиёдтар буданд. Aurroc ҳамаи моделҳои санҷидашуда аз 0,925 зиёд аст. Ба беҳтарини донишҳои мо, ҳеҷ омӯзиш иҷрои намунаи DM-ро барои таснифоти 18-сола дар асоси камолоти дандонпизишкӣ санҷида нашудааст. Мо метавонем натиҷаҳои ин омӯзишро бо муваффақияти таснифи моделҳои амиқи таълимӣ дар радиои Порамик муқоиса кунем. Гуо ва al.15, ки таснифоти таснифоти намунавии амиқи CNN-ро дар асоси усули Деморжян барои ҳадди донаҳои муайян ҳисоб кардаанд. Ҳассосӣ ва мушаххаси усули дастӣ мутаносибан 87,7% ва 95,5% -ро ташкил дод ва ҳассосият ва мушаххасоти модели CNN-ро мутаносибан 89,2% ва 86,6% зиёдтар карданд. Онҳо ба хулосае омаданд, ки моделҳои амиқи таълим метавонанд арзёбии дастури дастури дастури дастрангиро дар таснифоти синну сол иваз кунанд ё беруна иваз кунанд. Натиҷаҳои ин таҳқиқот иҷроиши гурӯҳбандии шабеҳро нишон доданд; Гумон меравад, ки таснифот аз модели DM метавонад усулҳои анъанавии омориро барои баҳодиҳии синну сол иваз кунад. Дар байни моделҳо, DM LR беҳтарин модели беҳтарин дар робита ба ҳассосият барои намуна ва ҳассосият ва хислати муайян барои намунаҳои зан буд. LR дар дараҷаи дуюм барои мардон. Гузашта аз ин, LR яке аз моделҳои беҳтар-дӯстӣ ба ҳисоб меравад ва раванди камтар ва душвор аст. Дар асоси ин натиҷаҳо, LR беҳтарин модели таснифоти Картификатсия барои аҳолии 18-сола дар шумораи аҳолии Корея ҳисобида мешуд.
Дар маҷмӯъ, саҳеҳии баҳодиҳии синну сол ё иҷрои таснифоти таснифотӣ дар маҷмӯъи берунии санҷишӣ ба натиҷаҳои маҷмӯи санҷиши дохилӣ бад ё камтар буд. Баъзе гузоришҳо нишон медиҳанд, ки саҳеҳии гурӯҳҳо ё самаранокии гурӯҳбандии синну сол дар асоси аҳолии Корея дар бораи аҳолии Ҷопон татбиқ карда мешаванд5.39 ва дар таҳқиқоти имрӯза низ чунин қарор гирифтааст. Ин тамоюлоти бадтаршавӣ дар модели DM баррасӣ шуд. Аз ин рӯ, барои дақиқи синну соли арзёбанда, усулҳои таҳлили аҳолии маҳаллӣ, усулҳои аз маълумоти анъанавӣ, ба монанди усулҳои анъанавӣ, бояд бартарӣ доранд5,39,40,42.42. Азбаски маълум нест, ки оё моделҳои амиқи таълимӣ метавонанд ба муқоисаи таснифот ва самаранокии таснифотҳо ва моделҳои амиқи таълимӣ дар ҳамон намунаҳо барои тасдиқи зеҳни нажодӣ дар синни маҳдуд барҳам дода шаванд. арзёбиҳо.
Мо нишон медиҳем, ки усулҳои анъанавӣ метавонанд бо арзёбии синну соли DM дар таҷрибаи баҳодиҳии синну соли дарвозабонӣ дар Корея иваз карда шаванд. Мо инчунин имконияти татбиқи мошинро барои арзёбии синну сол фаҳмондем. Аммо, маҳдудиятҳои аниқ, ба монанди шумораи нокифояи иштирокчиён дар ин таҳқиқот оварда шудаанд, то натиҷаҳоро муайян кунанд ва мавҷуд набудани таҳқиқоти қаблӣ барои муқоиса ва тасдиқи натиҷаҳои ин таҳқиқот мавҷуданд. Дар оянда, тадқиқоти DM бояд бо шумораи зиёди маводи намунаҳо ва шумораи зиёди аҳолии гуногунтар ҷиҳати такмил додани қобилияти амалии худ дар муқоиса бо усулҳои анъанавӣ гузаронида шаванд. Барои тасдиқи зарурияти истифодаи зеҳни сунъӣ барои арзёбии аҳолии бисёр, барои муқоиса кардани дурустии гурӯҳҳо ва моделҳои амиқи таълимӣ бо усулҳои анъанавӣ дар ҳамон намунаҳо таҳқиқоти гурӯҳҳо лозим аст.
Тадқиқот 2,657 аксҳои ортографиро, ки аз калонсолони Кореяҳо ва калонсолони Ҷопон аз 15 то 23 сола ҷамъ оварда шудаанд. Радсиони Корея ба 900 маҷмӯи таълимӣ (19,42 ± 2.65 сол) ва 900 маҷмӯи дохилӣ (19,52 ± 2.59 сол) тақсим карда шуд. Маҷмӯи омӯзиш дар як муассиса ҷамъоварӣ карда шуд (Сеул Сент Сент.) Ва маҷмӯи тестии худ дар ду муассиса ҷамъоварӣ шуд (СМДО Беморхонаи миллии дандонпизишкӣ ва беморхонаи дандонпизишкӣ). Мо инчунин 857 радиографияро аз дигар маълумоти аҳолии аҳолӣ ҷамъ овардем (Донишгоҳи Табиати IWOTEAM, Ҷопон) барои санҷиши беруна ҷамъоварӣ кардем. Радиографҳои фанҳои Ҷопон (19.31 ± 2.60 сол) ҳамчун маҷмӯи санҷиши беруна интихоб карда шуданд. Барои таҳлили марҳилаҳои рушди дандонпизишкӣ дар рувозоҳои Pinamic ҳангоми табобати дандонҳо маълумот ҷамъоварда шуданд. Ҳама маълумоти ҷамъоваришуда беном номаълум буданд, ба истиснои гендер, санаи таваллуд ва санаи радографӣ. Меъёрҳои фарогирӣ ва истисноӣ ҳамон тавре ки қаблан нашр шуда буданд, ҳамон тавре ки қаблан нашр шуда буданд, якхела буданд. Синну соли воқеии интихоб тавассути ҳисоб кардани санаи таваллуд аз санаи радографӣ ҳисоб карда шуд. Гурӯҳи намунавӣ ба нӯҳ синни нӯҳ тақсим карда шуд. Доғҳои тақсимоти синну солӣ ва ҷинсӣ тибқи Эъломияи Хелсинки ва аз ҷониби Шӯрои баррасии институтсионалӣ (ШНИ-ҳо Страсти Донишгоҳи католикии Корея (KC22wisii0328) гузаронида шуд. Аз сабаби тарҳи раиспективии ин таҳқиқот, розигии огоҳонидашуда аз ҳамаи беморон ба имтиҳонҳои радиографӣ барои мақсадҳои табобатӣ ба даст оварда намешавад. Донишгоҳи Кореяи Корея Сент-Мэри беморхонаи Марям (ШНИ) талаботи розигии огоҳонро рад кард.
Марҳилаҳои таҳияи дуввуми Bimaxilliary ва сеюм мувофиқи меъёрҳои демирятон баҳо дода шуданд. Танҳо як дандон интихоб шуда буд, агар ҳамон намуди дандон дар паҳлӯҳои чап ва рости ҳар як даҳон пайдо шавад. Агар дандонҳои гомологӣ дар ҳарду ҷониб марҳилаҳои гуногуни рушд буданд, дандон бо марҳилаи рушди пасттар дар синни тахминӣ интихоб карда шуд. Як сад радиографии интихобшудаи Маҷмӯи омӯзишӣ аз ҷониби ду нозирони ботаҷриба ба таври таҷрибаомӯзӣ эътимоднокии байниҳамдигариро пас аз муайян кардани марҳилаи камолоти дандонпизишкӣ месанҷанд. Иқтибоси intraobserver ду маротиба дар фосилаи се моҳ аз ҷониби нозирони асосӣ баҳо дода шуд.
Марҳилаи алоқаи ҷинсии ҳар як қатори дуюм ва сеюм аз ҷониби як мушоҳидаи аввалия бо моделҳои гуногуни DM таълим дода шуд ва синну соли воқеан арзиши мақсаднок муқаррар карда шуд. Моделҳои SLP ва MLP, ки васеъ истифода мешаванд, дар таълими мошинҳо алгоритмҳои регрессионӣ озмуда шуданд. Модели DM бо истифода аз марҳилаҳои рушди чор дандон якҷоя карда мешавад ва ин маълумотро ба синни арзон муттаҳид мекунад. SLP соддатарин шабакаи асабӣ аст ва қабатҳои пинҳон надорад. Дар асоси интиқоли ҳадди аксар байни гиреҳҳо кор мекунад. Модели SLP дар регрессия математикӣ ба якчанд регрессияи хатӣ монанд аст. Баръакси модели SLP, модели MLP якчанд қабатҳои пинҳоншударо бо функсияҳои фаъолсозии ғайримуқаррарӣ дорад. Таҷрибаҳои мо як қабати пинҳонӣ бо ҳамагӣ 20 гиреҳи пинҳон бо вазифаҳои фаъолсозии ғайримуқаррарӣ истифода карданд. Барои усули оптимизатсия ба сифати усули оптимизатсия ва Мэй ва RMSESS, ҳамчун вазифаи гумшуда барои таълими модели омӯзиши мо. Беҳтарин модели регрессионӣ ба маҷмӯаҳои дохилӣ ва беруна татбиқ карда шуд ва синни дандонҳо ҳисоб карда шуданд.
Алгоритми таснифот таҳия шудааст, ки камолоти чор дандонро дар маҷмӯи таъинот барои пешгӯӣ кардан истифода мебарад ё не, 18-сола аст. Барои сохтани модел, мо ҳафт алгоритмҳо 3/13: (1) LRM, (3) SVM, (4) DT, (5) RF, (6) REN, ва (7) XGBOSTER ва (7) MLP . LR яке аз алгоритмҳои таснифшудаи маъмултарин аст44. Ин алгоритми таҳсили омӯзишӣ мебошад, ки барои пешгӯии рӯйхати категорияи ба категорияи муайян, ки ба категорияи муайяни аз 0 то 1 тааллуқ дорад, истифода мебарад ва маълумотро ҳамчун мансабҳои эҳтимолан ба ин эҳтимолият тасниф мекунад; асосан барои таснифоти дуӣ истифода мешаванд. KNN яке аз соддатаринҳои омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши омӯзиши маблағ аст. Ҳангоми маълумоти навозишуда, он маълумотро дар наздикии маҷмӯи мавҷуда пайдо мекунад ва сипас онҳоро ба синф бо басомади баланд тасниф мекунад. Мо 3-ро барои шумораи ҳамсояҳо баррасӣ кардем (K). SVM алгоритм, ки масофаи байни ду синфро ба вуҷуд меорад, бо истифода аз функсияи ядро барои тавсеаи фазои хаттӣ ба майдонҳои номбаршуда ба макони номбаршуда. Барои ин модел, мо ғаразноки = 1, Power = 1 ва Gamma = 1 ҳамчун гипорпавамер барои ядинҳои бисёрсола. DT дар соҳаҳои гуногун ҳамчун алгоритми тақсим кардани тамоми маълумот ба якчанд зергурӯҳҳо, ки бо ифодаи қоидаҳои қарорҳо дар сохтори дарахт таъин шудааст, татбиқ карда шудааст. Модел бо шумораи ҳадди аққали сабтҳо барои як гиреҳи 2 танзим карда шудааст ва индекси GINI ҳамчун ченаки сифат истифода мебарад. RF як усули ансамблест, ки DTS-ро бо истифода аз усули ҳисобкунии BootStrop якҷоя мекунад, ки таснифи заифро барои ҳар як намуна аз намунаҳои ҳамон андоза аз маҷмӯи маҷмӯи диапазон эҷод мекунад. Мо 100 дарахт, 10 дарахт, 10 чуқурии дарахтро истифода бурдем, 1 Ҳадди ақали гиреҳ ва gini Индекси Admixt Link Apple ҳамчун меъёрҳои ҷудогонаи гиреҳ. Таснифи маълумоти нав бо аксар овозҳо муайян карда мешавад. Xgorostm як алгоритмест, ки усулҳои пешбинишударо бо истифодаи усуле омехта мекунад, ки хатогии байни арзишҳои воқеӣ ва пешгӯишудаи модели қаблӣ ва хатогиро бо истифода аз Grinitiults оғоз мекунад. Аз сабаби самарабахши хуб ва самаранокии он, инчунин эътимоднокии баланд ва эътимоднокии баланд ва эътимоднокии баланд ва эътимодноки баланд ва эътимоднокии баланд ва эътимодноки баланд истифода мешавад. Модел бо чархҳои дастгирӣ муҷаҳҳаз шудааст. MLP шабакаи асабест, ки дар он як ё якчанд ҳуруфи сершумор бо як ё якчанд қабатҳои пинҳоншуда дар байни қабатҳои вуруд ва баромади 39 оварда шудааст. Бо истифода аз ин, шумо метавонед таснифоти ғайримутатиро иҷро кунед ва арзиши натиҷа ба арзиши натиҷа муқоиса карда мешавад, ки арзиши натиҷаҳои натиҷа ба арзиши оқибати натиҷа муқоиса карда мешавад ва хатогӣ бозгардонида мешавад. Мо қабати пинҳоншударо бо 20 невронаҳои пинҳон дар ҳар як қабат эҷод кардем. Ҳар як намуна ба маҷмӯаҳои дохилӣ ва беруна барои гузаронидани таснифоти санҷишӣ тавассути ҳисоб кардани ҳассосият, хусусият, PPV, Aurc. Ҳассосият муайян карда мешавад, зеро таносуби як намуна тахминан 18-сола ё калонтар аст, ки барои намунаи тахминан 18-сола ё калонтар аст. Махсусият таносуби намунаҳои то 18-сола ва сесолаи синну соли 18-сола мебошанд.
Марҳилаҳои дандонпизишкӣ дар маҷмӯи омӯзишӣ ба марҳилаҳои рақамии таҳлили оморӣ табдил дода шуданд. Барои таҳияи моделҳои пешгӯишаванда барои ҳар як ҷинс ва фоисаҳои регрессияи дубора истифода мешуданд, ки барои арзёбии синну сол истифода бурда мешаванд. Мо ин формулаҳоро барои баҳодиҳии синну соли дандоне барои санҷишҳои дохилӣ ва ҳам хориҷӣ истифода кардем. Ҷадвали 4 конфронсҳо ва моделҳои таснифотро, ки дар ин таҳқиқот истифода мешаванд, нишон медиҳад.
Истифодабарии байнисоҳавӣ ва байниҳамоҳӣ бо истифода аз оморӣ khappa kappa. Барои санҷидани саҳеҳии DM ва моделҳои анъанавии регрессия, мо бо истифода аз синну соли тахминӣ ва воқеии маҷмӯаҳои дохилӣ ва хориҷӣ MAE ва RMSE -ро ҳисоб мекунем. Ин хатогиҳо одатан барои арзёбии дурустии пешгӯии намунавӣ истифода мешаванд. Хатогиро хурдтар аст, дақиқии пешбинишудаи пешгӯӣ. Мэй ва RMSE аз маҷмӯаҳои дохилии дохилӣ ва беруна бо истифодаи DM ва регрессияи анъанавӣ муқоиса карда мешавад. Иҷрои таснифоти кӯтоҳмуддати кӯтоҳ дар омори анъанавӣ бо истифода аз ҷадвали 2 × 2. Ҳассосияти ҳисобшуда, хосият, PPV, NPV, Aurc дар бораи муқарраршудаи санҷиш бо арзишҳои андозагирии модели DM муқоиса карда шуданд. Вобаста аз хусусиятҳои иттилоотӣ маълумот ҳамчун дуршавӣ ё рақами стандартӣ (%) ифода ёфтааст. Арзишҳои дуҷониба <0.05 аз ҷиҳати оморӣ муҳим ҳисобиданд. Ҳама таҳлилҳои муқаррарии оморӣ бо истифода аз версияи SAS 9.4 (Институти Сас, CAIN, CAIR, NC) гузаронида шуданд. Модели регрессионии ДМ дар Питон бо истифода аз Keras Keras0 2.2.4.42.4.42.4 аз рӯи масъалаҳои математикӣ, ки бо истифода аз kerser0 2.2.4 1.2.4. Модели таснифи DM дар муҳити таҳлили донишҳои Waikato амалӣ карда шуд ва иттилооти иттилоотии Конструкзалӣ (зигос) 4.6.152 платформаи таҳлили.
Мактабдорон эътироф мекунанд, ки маълумотҳои дастгирии хулосаҳои таҳсилро дар мақола ва маводҳои иловагӣ метавон ёфтан мумкин аст. Дакетҳои додаҳо дар доираи таҳқиқот аз муаллифи мувофиқ оид ба дархости асоснок мавҷуданд.
Ritz-timme, s. ва дигарон. Арзёбии синну сол: Ҳолати санъат барои қонеъ кардани талаботи амали судӣ. байналмилалӣ. J. Маводи ҳуқуқӣ. 113, 129-136 (20000).
Мӯҳлат, Ҷунбиш, Гесерик, Гесерик, Geserik, Greze, мақоми кунунии баҳодиҳии синну соларзишҳои судии судӣ барои мақсадҳои ҷиноятӣ. Мурофиаҳо. дорувори. Патология. 1, 239-246 (2005).
ШМШ, J. et. Усули тағирёбандаи арзёбии синну соли дандонпизишкии кӯдакони то 16-сола дар шарқи Чин. клиникӣ. Тадқиқоти шифоҳӣ. 25, 3463-3474 (2021).
Ли, SS ETC ENDIMOM Мурасили гарон ва сеюм дар Кореяҳо ва татбиқи он барои арзёбии синну сол. байналмилалӣ. J. Маводи ҳуқуқӣ. 124, 659-665 (2010).
Оҳ, Кумагай, А., Жи, SI ва LE, SS ва арзёбии ҳадди 18-солагӣ дар асоси камолоти дуюм ва сеюм дар Кореяҳо ва японӣ. Планни 17, e0271247 (2022).
Ким, Ҷум, et. Таҳлили маълумот оид ба омӯзиши мошини таълимӣ метавонад пешгӯии табобати табобати хобро дар беморони бо ИДА пешгӯӣ кунад. Илм. Ҳисобот 11, 14911 (2021).
Han, m. et th. Арзёбии дақиқи синну соли дақиқ аз мошин ё бидуни дахолати инсонӣ? байналмилалӣ. J. Маводи ҳуқуқӣ. 136, 821-831 (2022).
Хан, С. ва Шаҳодат, M. аз истихроҷи маълумот ба истихроҷи маълумот. J.Indormation. Илм. https://doi.org/10.11777/01655515211030877 (2021).
Хонум, С. ва Шаҳодат, М. Ҳакрул: Аввалин алгоритми маърифатӣ барои ассотсиатсия истиқомати қоидаҳо. J.Indormation. Илм. https://doi.org/10.11777/01755/016555152211108695 (2022).
Шаҳин М. ва Абдуллоҳ У.М. ҳисоб кунед. Мат. идома диҳед. 68, 3305-3322 (2021).
Муҳаммад М., Ташрифи Сторман З., Шаҳиш М., Хон М. ва Ҳабиб М. ва Ҳабиб М. хабар диҳед. технологияҳо. назорат. https://doi.org/10.50.50.505.j1. Д. Д.4.27118 (2020).
Табассиш, М., Таноли, З., ва Шаҳин, м. системаи фаъолият дар видеоҳои варзишӣ. мултимедиявӣ. Воситаҳои Tool Station Replice://doi.org/10.10.10.107007/s11042-021042-0519-6 (2021).
Halabi, SS ва дигарон. Мушкилоти омӯзиши roba дар синни устухонҳои педиатрӣ. Радиология 290, 498-503 (2019).
LI, y. et et. Баҳодиҳии синну соли судии судӣ аз X-X-X-X-X-ҳо бо истифодаи омӯзиши амиқ. Евро. радиатсия. 29, 2322-2329 (2019).
Гуо, YC ва дигарон. Таслифи дақиқи синну солӣ бо усулҳои дастӣ ва шабакаҳои чуқурии ҷасади чуқур аз тасвирҳои прокуратураи шарикӣ. байналмилалӣ. J. Маводи ҳуқуқӣ. 135, 1589-1597 (2021).
Алабама Далора ва дигарон. Арзёбии шаҳри синнашон аз усулҳои гуногуни таълимӣ: Шарҳи систематикӣ ва мета-таҳлили мунтазам. Слос як 14, E0220242 (2019).
Д., Ли, Г., Чен, Чен, Аргипи синни мардумии Ҷ., Ҷ. байналмилалӣ. J. Маводи ҳуқуқӣ. 136, 811-819 (2022).
Kim S., Lee й, Нур, партави FK ва OH KS Groupsings гурӯҳҳои синни одамони зинда истифода аз тасвирҳои сунъии моларӯзии аввал. Илм. Ҳисобот 11, 1073 (2021).
Stork, D., Payer, C., GIULIINI, C., GIUNINI, Н., ва Урсчлер, М. Яъне j. Огоҳиҳои саломатӣ. 23, 1392-1403 (2019).
Ченг, Q., GE, G., Z., Z., D. ва LI, G. Ҳисобот аз Палатаи синни 3D, ки дар Пилпрамментҳои аввалини молварҳои аввал аз ҷониби ҳамроҳ кардани маҷмӯаҳои амиқ ва сатҳи синну сол. байналмилалӣ. J. Маводи ҳуқуқӣ. 135, 365-373 (2021).
Wu, wt ва дигарон. Мошини маълумот дар маълумоти клиникии клиникӣ: Пойгоҳи додаҳо, қадамҳо ва методҳо. Дунё. дорувори. манбаъ. 8, 44 (2021).
Yang, J. Etl. Муқаддима ба пойгоҳи додаҳои тиббии тиббии тиббӣ ва технологияҳои истихроҷи маълумот дар даврони бузурги маълумот. J. Avid. Доруи асосӣ. 13, 57-69 (2020).
Shen, S. ва дигарон. Усули камераҳо барои баҳодиҳии синну соли дандон бо истифодаи мошин. BMC шифоҳӣ (2041).
Голифург А.Б. et. Муқоисаи усулҳои гуногуни омӯзиши омӯзиши омӯзиши маблағ барои пешгӯии синну соли дандон аз усули спектори дипий. байналмилалӣ. J. Маводи ҳуқуқӣ. 135, 665-675 (2021).
Demirdjian, A., Goldstein, H. ВА ТАННЕНГОНЕН, ҶМММ барои арзёбии синну соли дандон. snort. биология. 45, 211-227 (1973).
Ластис, JR, ва Кӯ ва Кӯ, GG, ки чораҳои нозирон оид ба маълумоти категорантӣ. Биометрҳо 33, 159-174 (1977).
Бҳаттачарҷӣ S, Приак Д, Прита Кима C, Ким Чак ва Чк ва Чк. Таҳлили матнӣ, морфология ва омории тасаввуроти резиденҳои дуҷонибаи дуҷонибаи дуҷонибаи дуҷониба бо истифодаи усулҳои иктишофии сунъӣ барои тафовути омоси мағзи сар. Маълумот дар бораи саломатӣ. манбаъ. https://doi.org/10.40.4058/hir.2022.28.1..46 (2022).
Вақти почта: моҳу то 04-2024