Ташаккур ба шумо барои боздид аз Nature.com.Версияи браузере, ки шумо истифода мебаред, дастгирии маҳдуди CSS дорад.Барои натиҷаҳои беҳтарин, мо тавсия медиҳем, ки версияи навтари браузери худро истифода барем (ё хомӯш кардани ҳолати мувофиқат дар Internet Explorer).Дар ҳамин ҳол, барои таъмини дастгирии доимӣ, мо сайтро бе услуб ё JavaScript нишон медиҳем.
Дандонҳо дақиқтарин нишондиҳандаи синну соли бадани инсон ҳисобида мешаванд ва аксар вақт дар арзёбии синну соли судӣ истифода мешаванд.Мо ҳадаф доштем, ки баҳодиҳии синну соли дандонпизишкиро бар асоси додаҳо бо роҳи муқоисаи дақиқии тахминҳо ва иҷрои таснифоти ҳадди 18-сола бо усулҳои анъанавӣ ва тахминҳои синну соли истихроҷи маълумотҳо тасдиқ кунем.Ҳамагӣ 2657 рентгени панорамӣ аз шаҳрвандони Корея ва Ҷопон аз 15 то 23 сола ҷамъоварӣ карда шуд.Онҳо ба маҷмӯи омӯзишӣ тақсим карда шуданд, ки ҳар яки он 900 рентгени Корея ва маҷмӯи санҷиши дохилӣ, ки 857 рентгени Ҷопонро дар бар мегирад.Мо дақиқии тасниф ва самаранокии усулҳои анъанавиро бо маҷмӯи санҷишҳои моделҳои истихроҷи додаҳо муқоиса кардем.Дурустии усули анъанавӣ дар маҷмӯи санҷиши дохилӣ нисбат ба модели истихроҷи додаҳо каме баландтар аст ва фарқият хурд аст (хатои мутлақ <0,21 сол, хатои миёнаи квадратии реша <0,24 сол).Иҷрои таснифот барои буридани 18-сола низ байни усулҳои анъанавӣ ва моделҳои истихроҷи додаҳо шабеҳ аст.Ҳамин тариқ, усулҳои анъанавӣ метавонанд бо моделҳои истихроҷи маълумот ҳангоми гузаронидани арзёбии синну соли судӣ бо истифода аз камолоти молярҳои дуюм ва сеюм дар наврасон ва ҷавонони Корея иваз карда шаванд.
Ҳисобкунии синну соли дандонпизишкӣ дар тибби судӣ ва стоматологияи кӯдакона васеъ истифода мешавад.Аз ҷумла, аз сабаби таносуби баланди байни синну соли хронологӣ ва рушди дандонпизишкӣ, баҳодиҳии синну сол аз рӯи марҳилаҳои инкишофи дандонҳо як меъёри муҳими арзёбии синну соли кӯдакон ва наврасон мебошад1,2,3.Бо вуҷуди ин, барои ҷавонон, ҳисоб кардани синну соли дандонпизишкӣ дар асоси камолоти дандонпизишкӣ маҳдудиятҳои худро дорад, зеро афзоиши дандонҳо қариб пурра аст, ба истиснои молярҳои сеюм.Маќсади ќонунї аз муайян кардани синну соли љавонон ва наврасон аз он иборат аст, ки ба синни балоѓат расидан ё нарасиданашон бањодињии аќиќ ва далелњои илмї дошта бошанд.Дар таҷрибаи тиббӣ-ҳуқуқии наврасон ва калонсолони ҷавон дар Корея синну сол бо усули Ли ҳисоб карда шуд ва ҳадди қонунии 18 сол дар асоси маълумоте, ки Oh et al 5 гузориш додааст, пешгӯӣ карда шуд.
Омӯзиши мошинсозӣ як навъи зеҳни сунъӣ (AI) мебошад, ки миқдори зиёди маълумотро такроран меомӯзад ва тасниф мекунад, мушкилотро мустақилона ҳал мекунад ва барномасозии додаҳоро пеш мебарад.Омӯзиши мошинсозӣ метавонад намунаҳои муфиди пинҳоншударо дар ҳаҷми бузурги додаҳо кашф кунад6.Баръакс, усулҳои классикӣ, ки меҳнатталаб ва вақтталаб мебошанд, метавонанд ҳангоми кор бо ҳаҷми зиёди маълумоти мураккабе, ки коркарди дастӣ душвор аст, маҳдудият дошта бошанд7.Аз ин рӯ, ба наздикӣ бо истифода аз технологияҳои навтарини компютерӣ барои кам кардани хатогиҳои инсонӣ ва коркарди самараноки маълумоти бисёрченака тадқиқотҳои зиёде гузаронида шуданд8,9,10,11,12.Аз ҷумла, омӯзиши амиқ дар таҳлили тасвирҳои тиббӣ ба таври васеъ истифода шудааст ва усулҳои гуногуни баҳодиҳии синну сол тавассути таҳлили автоматии рентгенҳо гузориш дода шудаанд, ки дақиқӣ ва самаранокии баҳодиҳии синну солро беҳтар мекунанд13,14,15,16,17,18,19,20 .Масалан, Ҳалаби ва дигарон 13 алгоритми омӯзиши мошинро дар асоси шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ (CNN) таҳия карданд, то синни скелетро бо истифода аз рентгенҳои дастони кӯдакон ҳисоб кунанд.Ин тадқиқот моделеро пешниҳод мекунад, ки омӯзиши мошинро ба тасвирҳои тиббӣ татбиқ мекунад ва нишон медиҳад, ки ин усулҳо метавонанд дақиқии ташхисро беҳтар кунанд.Ли ва дигарон 14 синну солро аз тасвирҳои рентгении коси бо истифода аз омӯзиши амиқ CNN ҳисоб карданд ва онҳоро бо натиҷаҳои регрессия бо истифода аз арзёбии марҳилаи устухонсозӣ муқоиса карданд.Онҳо дарёфтанд, ки модели омӯзиши амиқ CNN ҳамон нишондиҳандаи баҳодиҳии синну солро ҳамчун модели анъанавии регрессия нишон додааст.Тадқиқоти Гуо ва дигарон [15] иҷрои таснифоти таҳаммулпазирии синнусолии технологияи CNN дар асоси ортофотоҳои дандонпизишкӣ баҳо дод ва натиҷаҳои модели CNN собит карданд, ки одамон аз нишондиҳандаҳои таснифи синну соли он бартарӣ доранд.
Аксари тадқиқотҳо оид ба баҳодиҳии синну сол бо истифода аз омӯзиши мошинсозӣ усулҳои омӯзиши амиқро истифода мебаранд13,14,15,16,17,18,19,20.Баҳодиҳии синну сол дар асоси омӯзиши амиқ нисбат ба усулҳои анъанавӣ дақиқтар аст.Бо вуҷуди ин, ин равиш барои пешниҳоди асосҳои илмии тахминҳои синну сол, ба монанди нишондиҳандаҳои синну сол, ки дар ҳисобҳо истифода мешаванд, имконияти кам фароҳам меорад.Инчунин баҳси ҳуқуқӣ дар бораи он, ки санҷишҳоро кӣ мегузаронад, вуҷуд дорад.Аз ин рӯ, баҳодиҳии синну сол дар асоси омӯзиши амиқ аз ҷониби мақомоти маъмурӣ ва судӣ қабул кардан душвор аст.Истихроҷи додаҳо (DM) як усулест, ки метавонад на танҳо иттилооти интизорӣ, балки ғайричашмдоштро ҳамчун усули кашфи робитаҳои муфид байни миқдори зиёди додаҳо кашф кунад6,21,22.Омӯзиши мошинсозӣ аксар вақт дар истихроҷи додаҳо истифода мешавад ва ҳам истихроҷи додаҳо ва ҳам омӯзиши мошинсозӣ як алгоритмҳои калидиро барои кашф кардани намунаҳо дар додаҳо истифода мебаранд.Ҳисобкунии синну сол бо истифода аз рушди дандонпизишкӣ ба арзёбии имтиҳонкунанда оид ба камолоти дандонҳои мавриди ҳадаф асос меёбад ва ин арзёбӣ ҳамчун марҳила барои ҳар як дандони мақсаднок ифода карда мешавад.DM метавонад барои таҳлили таносуби байни марҳилаи арзёбии дандонпизишкӣ ва синну соли воқеӣ истифода шавад ва имкон дорад, ки таҳлили анъанавии омориро иваз кунад.Аз ин рӯ, агар мо усулҳои DM-ро барои баҳодиҳии синну сол истифода барем, мо метавонем омӯзиши мошинро дар баҳодиҳии синну соли судӣ бидуни ташвиш дар бораи масъулияти ҳуқуқӣ татбиқ кунем.Якчанд тадқиқотҳои муқоисавӣ оид ба алтернативаҳои эҳтимолии усулҳои анъанавии дастӣ, ки дар амалияи судӣ ва усулҳои ба EBM асосёфта барои муайян кардани синну соли дандонпизишкӣ истифода мешаванд, нашр шудаанд.Шен ва дигарон 23 нишон доданд, ки модели DM нисбат ба формулаи анъанавии Camerer дақиқтар аст.Галибург ва дигарон24 барои пешгӯии синну сол мувофиқи меъёри Демирҷян25 усулҳои гуногуни ШМ-ро истифода бурданд ва натиҷаҳо нишон доданд, ки усули ДМ дар арзёбии синну соли аҳолии Фаронса аз усулҳои Демирҷян ва Виллемс бартарӣ дорад.
Барои ҳисоб кардани синну соли дандонпизишкии наврасон ва ҷавонони Корея, усули Ли 4 дар амалияи судии Корея васеъ истифода мешавад.Ин усул таҳлили анъанавии омориро (ба монанди регрессияи сершумор) барои тафтиши муносибати байни субъектҳои Корея ва синну соли хронологӣ истифода мебарад.Дар ин тадқиқот усулҳои баҳодиҳии синну сол, ки бо истифода аз усулҳои анъанавии оморӣ ба даст оварда шудаанд, ҳамчун "усулҳои анъанавӣ" муайян карда мешаванд.Усули Ли усули анъанавӣ буда, дурустии онро О ва дигарон тасдиқ кардааст.5;аммо татбиқи арзёбии синну сол дар асоси модели DM дар амалияи судии Корея то ҳол шубҳаовар аст.Ҳадафи мо аз ҷиҳати илмӣ тасдиқ кардани фоиданокии эҳтимолии баҳодиҳии синну сол дар асоси модели DM буд.Мақсади ин тадқиқот (1) муқоисаи дурустии ду модели DM дар арзёбии синну соли дандонпизишкӣ ва (2) муқоисаи нишондиҳандаҳои таснифоти 7 модели DM дар синни 18-солагӣ бо моделҳои бо истифода аз усулҳои анъанавии оморӣ ба даст овардашуда буд. ва молярҳои сеюм дар ҳарду даҳон.
Воситаҳо ва инҳирофоти стандартии синну соли хронологӣ аз рӯи марҳила ва намуди дандон дар онлайн дар Ҷадвали иловагии S1 (маҷмӯи таълим), Ҷадвали иловагии S2 (маҷмӯи санҷишҳои дохилӣ) ва Ҷадвали иловагии S3 (маҷмӯи санҷишҳои беруна) нишон дода шудаанд.Қиматҳои каппа барои эътимоднокии дохили ва байнинозирон, ки аз маҷмӯи омӯзиш гирифта шудаанд, мутаносибан 0,951 ва 0,947 буданд.Арзишҳои P ва 95% фосилаи эътимод барои арзишҳои каппа дар ҷадвали иловагии онлайни S4 нишон дода шудаанд.Арзиши каппа ҳамчун "қариб комил" тафсир карда шуд, ки ба меъёрҳои Ландис ва Кох26 мувофиқ аст.
Ҳангоми муқоисаи хатогии миёнаи мутлақ (MAE), усули анъанавӣ аз модели DM барои ҳама ҷинсҳо ва дар маҷмӯи санҷиши берунаи мардона, ба истиснои персептрони бисёрқабат (MLP) каме бартарӣ дорад.Фарқи байни модели анъанавӣ ва модели DM дар маҷмӯи санҷиши дохилии MAE барои мардон 0,12-0,19 сол ва барои занон 0,17-0,21 сол буд.Барои батареяи санҷишии беруна, фарқиятҳо хурдтаранд (барои мардон 0,001–0,05 сол ва барои занон 0,05–0,09 сол).Илова бар ин, хатогии миёнаи квадратии реша (RMSE) нисбат ба усули анъанавӣ каме пасттар аст, бо фарқиятҳои хурдтар (0,17–0,24, 0,2–0,24 барои маҷмӯи санҷиши дохилии мардона ва 0,03–0,07, 0,04–0,08 барои маҷмӯи санҷишҳои беруна).).MLP нисбат ба Perceptron Single Layer (SLP) каме беҳтар кор мекунад, ба истиснои маҷмӯаи санҷиши берунаи зан.Барои MAE ва RMSE, маҷмӯи санҷиши беруна аз маҷмӯи санҷиши дохилӣ барои ҳама ҷинсҳо ва моделҳо баландтар аст.Ҳама MAE ва RMSE дар ҷадвали 1 ва расми 1 нишон дода шудаанд.
MAE ва RMSE моделҳои регрессионии анъанавӣ ва истихроҷи додаҳо.Хатои миёнаи мутлақ MAE, хатои миёнаи квадратии RMSE, як қабати персептрони SLP, бисёрқабати MLP, усули анъанавии CM.
Иҷрои таснифоти моделҳои анъанавӣ ва DM аз рӯи ҳассосият, хосият, арзиши мусбати пешгӯӣ (PPV), арзиши манфии пешгӯӣ (NPV) ва майдони зери хати каҷи хусусияти кори қабулкунанда (AUROC) нишон дода шудааст. 27 (Ҷадвали 2, Расми 2 ва Расми 1 иловагии онлайн).Дар робита ба ҳассосияти батареяи санҷиши дохилӣ, усулҳои анъанавӣ дар байни мардон беҳтарин ва дар байни занон бадтар буданд.Аммо, фарқияти иҷрои тасниф байни усулҳои анъанавӣ ва SD 9,7% барои мардон (MLP) ва танҳо 2,4% барои занон (XGBoost) мебошад.Дар байни моделҳои DM, регрессияи логистикӣ (LR) дар ҳарду ҷинс ҳассосияти беҳтар нишон дод.Вобаста ба хусусияти маҷмӯи санҷиши дохилӣ, мушоҳида карда шуд, ки чаҳор модели SD дар мардон хуб баромад карданд, дар ҳоле ки модели анъанавӣ дар духтарон беҳтар баромад.Тафовут дар иҷрои таснифот барои мардон ва духтарон мутаносибан 13,3% (MLP) ва 13,1% (MLP) мебошад, ки нишон медиҳад, ки фарқият дар иҷрои таснифот байни моделҳо аз ҳассосият зиёдтар аст.Дар байни моделҳои DM, мошини вектории дастгирӣ (SVM), дарахти қарор (DT) ва ҷангали тасодуфӣ (RF) дар байни писарон беҳтар баромад карданд, дар ҳоле ки модели LR дар байни духтарон беҳтарин баромад.AUROC-и модели анъанавӣ ва ҳама моделҳои SD аз 0,925 (k-наздиктарин ҳамсоя (KNN) дар мардон) зиёдтар буд, ки иҷрои аълои таснифотро дар табъизи намунаҳои 18-сола нишон дод28.Барои маҷмӯи санҷишҳои беруна, дар муқоиса бо маҷмӯи санҷиши дохилӣ, дар иҷрои таснифот аз рӯи ҳассосият, хосият ва AUROC коҳиш ёфт.Ғайр аз он, фарқияти ҳассосият ва хосият байни иҷрои таснифоти беҳтарин ва бадтарин моделҳо аз 10% то 25% буд ва аз фарқияти маҷмӯи санҷиши дохилӣ калонтар буд.
Ҳассосият ва хосияти моделҳои таснифоти истихроҷи додаҳо дар муқоиса бо усулҳои анъанавӣ бо мӯҳлати 18 сол.KNN k ҳамсояи наздиктарин, мошини вектории дастгирии SVM, регрессияи логистикии LR, дарахти қарори DT, ҷангали тасодуфии РБ, XGB XGBoost, персептрони бисёрқабати MLP, усули анъанавии CM.
Қадами аввал дар ин тадқиқот муқоиса кардани дурустии тахминҳои синну соли дандонпизишкӣ, ки аз ҳафт модели DM гирифта шудаанд, бо онҳое, ки бо истифода аз регрессияи анъанавӣ гирифта шудаанд, буд.MAE ва RMSE дар маҷмӯаҳои санҷиши дохилӣ барои ҳарду ҷинс арзёбӣ карда шуданд ва фарқият байни усули анъанавӣ ва модели DM барои MAE аз 44 то 77 рӯз ва барои RMSE аз 62 то 88 рӯзро ташкил дод.Гарчанде ки усули анъанавӣ дар ин тадқиқот каме дақиқтар буд, хулоса кардан душвор аст, ки ин фарқияти хурд аҳамияти клиникӣ ё амалӣ дорад.Ин натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки дурустии баҳодиҳии синну соли дандонпизишкӣ бо истифода аз модели DM тақрибан бо усули анъанавӣ яксон аст.Муқоисаи мустақим бо натиҷаҳои таҳқиқоти қаблӣ душвор аст, зеро ҳеҷ як таҳқиқот дақиқии моделҳои DM-ро бо усулҳои анъанавии оморӣ бо истифода аз ҳамон усули сабти дандонҳо дар ҳамон синну сол, ки дар ин таҳқиқот муқоиса карда нашудааст.Галибург ва дигарон24 MAE ва RMSE-ро байни ду усули анъанавӣ (методи Демирҷиан25 ва усули Виллемс29) ва 10 модели DM дар аҳолии Фаронса аз 2 то 24 сола муқоиса карданд.Онҳо гузориш доданд, ки ҳама моделҳои DM нисбат ба усулҳои анъанавӣ дақиқтар буда, дар муқоиса бо усулҳои Виллемс ва Демирҷиан мутаносибан 0,20 ва 0,38 сол дар MAE ва 0,25 ва 0,47 сол дар RMSE фарқ мекунанд.Тафовут байни модели SD ва усулҳои анъанавии дар таҳқиқоти Ҳалибург нишон додашуда гузоришҳои сершуморро ба назар мегирад30,31,32,33, ки усули Демирҷян синну соли дандонпизишкиро дар популятсияҳои ғайр аз канадаҳои фаронсавӣ, ки таҳқиқот бар он асос ёфтааст, дуруст ҳисоб намекунад.дар ин тадқиқот.Тай ва дигарон 34 алгоритми MLP-ро барои пешгӯии синну соли дандон аз аксҳои 1636 ортодонтикии чинӣ истифода карданд ва дақиқии онро бо натиҷаҳои усули Демирҷиан ва Виллемс муқоиса карданд.Онҳо гузориш доданд, ки MLP нисбат ба усулҳои анъанавӣ дақиқтар аст.Фарқи байни усули Демирҷиён аз усули анъанавӣ <0,32 сол ва усули Виллемс 0,28 солро ташкил медиҳад, ки ба натиҷаҳои тадқиқоти мазкур монанд аст.Натиҷаҳои ин таҳқиқоти қаблӣ24,34 низ бо натиҷаҳои таҳқиқоти мазкур мувофиқат мекунанд ва дурустии баҳодиҳии синну соли модели ДМ ва усули анъанавӣ шабеҳанд.Бо вуҷуди ин, дар асоси натиҷаҳои пешниҳодшуда, мо танҳо боэҳтиёт ба хулосае омада метавонем, ки истифодаи моделҳои DM барои ҳисоб кардани синну сол метавонад усулҳои мавҷударо бо сабаби набудани таҳқиқоти муқоисавӣ ва истинодӣ иваз кунад.Барои тасдиқи натиҷаҳои дар ин тадқиқот бадастомада, таҳқиқоти минбаъда бо истифода аз намунаҳои калонтар лозим аст.
Дар байни тадқиқотҳое, ки дақиқии SD-ро дар арзёбии синну соли дандонпизишкӣ месанҷанд, баъзеҳо нисбат ба омӯзиши мо дақиқии баландтар нишон доданд.Степановский ва дигарон 35 22 модели SD-ро ба рентгенографияи панорамии 976 нафар сокинони Чехия аз 2,7 то 20,5 сола истифода бурда, дурустии ҳар як моделро санҷиданд.Онҳо рушди умумии 16 дандонҳои доимии болоӣ ва поёнии чапро бо истифода аз меъёрҳои таснифоти пешниҳодкардаи Moorrees et al 36 арзёбӣ карданд.MAE аз 0,64 то 0,94 сол ва RMSE аз 0,85 то 1,27 солро ташкил медиҳад, ки нисбат ба ду модели ДМ дар ин таҳқиқот дақиқтаранд.Шен ва дигарон 23 усули Cameriere барои ҳисоб кардани синну соли дандонпизишкии ҳафт дандони доимии мандилаи чап дар сокинони шарқи Чин аз 5 то 13 сола истифода карданд ва онро бо синну соле, ки бо истифода аз регрессияи хатӣ, SVM ва RF ҳисоб карда шудаанд, муқоиса карданд.Онҳо нишон доданд, ки ҳар се модели DM нисбат ба формулаи анъанавии Cameriere дақиқии баландтар доранд.MAE ва RMSE дар тадқиқоти Шен нисбат ба модели DM дар ин тадқиқот пасттар буданд.Афзоиши дақиқии таҳқиқоти Степановский ва дигарон.35 ва Шен ва дигарон.23 метавонад бо сабаби ба намунаҳои омӯзиши онҳо дохил шудани субъектҳои ҷавон бошад.Азбаски тахминҳои синну сол барои иштирокчиёни дандонҳои инкишофёбанда дақиқтар мешаванд, зеро шумораи дандонҳо ҳангоми рушди дандонҳо зиёд мешаванд, дурустии усули баҳодиҳии синну соли натиҷавӣ метавонад ҳангоми ҷавонтар будани иштирокчиёни тадқиқот халалдор шавад.Илова бар ин, хатои MLP дар баҳодиҳии синну сол нисбат ба SLP каме хурдтар аст, яъне маънои MLP нисбат ба SLP дақиқтар аст.MLP барои баҳодиҳии синну сол каме беҳтар ҳисобида мешавад, эҳтимол аз сабаби қабатҳои пинҳонӣ дар MLP38.Аммо, барои намунаи берунии занон истисно вуҷуд дорад (SLP 1.45, MLP 1.49).Муайян кардани он, ки MLP нисбат ба SLP дар арзёбии синну сол дақиқтар аст, таҳқиқоти иловагии ретроспективиро талаб мекунад.
Натиҷаи таснифоти модели ДМ ва усули анъанавӣ дар ҳадди 18-сола низ муқоиса карда шуд.Ҳама моделҳои санҷидашудаи SD ва усулҳои анъанавӣ дар маҷмӯи санҷишҳои дохилӣ сатҳи амалан қобили қабули табъизро барои намунаи 18-сола нишон доданд.Ҳассосият барои мардон ва занон мутаносибан бештар аз 87,7% ва 94,9% ва хосият бештар аз 89,3% ва 84,7% буд.AUROC аз ҳама моделҳои санҷидашуда низ аз 0,925 зиёд аст.То ҳадди маълумоти мо, ҳеҷ як тадқиқот иҷрои модели DM-ро барои таснифоти 18-сола дар асоси камолоти дандонпизишкӣ санҷидааст.Мо метавонем натиҷаҳои ин тадқиқотро бо иҷрои таснифоти моделҳои омӯзиши амиқ дар рентгенҳои панорамӣ муқоиса кунем.Гуо ва дигарон 15 иҷрои таснифоти модели омӯзиши амиқ дар асоси CNN ва усули дастӣ дар асоси усули Демирҷианро барои ҳадди синну соли муайян ҳисоб кардаанд.Ҳассосият ва хосияти усули дастӣ мутаносибан 87,7% ва 95,5% буд ва ҳассосият ва хосияти модели CNN мутаносибан аз 89,2% ва 86,6% гузашт.Онҳо ба хулосае омаданд, ки моделҳои омӯзиши амиқ метавонанд баҳодиҳии дастӣ дар таснифи ҳадди синну солро иваз кунанд ё бартарӣ дошта бошанд.Натиљањои ин тањќиќот нишондињандањои таснифоти шабеҳро нишон доданд;Гумон меравад, ки таснифот бо истифода аз моделҳои DM метавонад усулҳои анъанавии омориро барои баҳодиҳии синну сол иваз кунад.Дар байни моделҳо, DM LR модели беҳтарин аз ҷиҳати ҳассосият барои намунаи мард ва ҳассосият ва хосият барои намунаи зан буд.LR аз рӯи хосият барои мардон ҷои дуюмро ишғол мекунад.Гузашта аз ин, LR яке аз моделҳои DM35 барои корбар осонтар ба ҳисоб меравад ва коркардаш камтар мураккаб ва мушкил аст.Бар асоси ин натиҷаҳо, LR беҳтарин модели таснифоти буриш барои ҷавонони 18-сола дар аҳолии Корея дониста шуд.
Дар маҷмӯъ, дурустии баҳодиҳии синну сол ё иҷрои тасниф дар маҷмӯи санҷишҳои беруна дар муқоиса бо натиҷаҳои маҷмӯи санҷиши дохилӣ паст ё пасттар буд.Баъзе гузоришҳо нишон медиҳанд, ки дурустии таснифот ё самаранокӣ ҳангоми истифодаи тахминҳои синну сол дар асоси аҳолии Корея ба аҳолии Ҷопон5,39 коҳиш меёбад ва намунаи шабеҳ дар таҳқиқоти мазкур пайдо шудааст.Ин тамоюли бадшавӣ дар модели DM низ мушоҳида шудааст.Аз ин рӯ, барои дақиқ ҳисоб кардани синну сол, ҳатто ҳангоми истифодаи DM дар раванди таҳлил, усулҳое, ки аз маълумоти аҳолии маҳаллӣ гирифта шудаанд, ба монанди усулҳои анъанавӣ бояд афзалият дода шаванд5,39,40,41,42.Азбаски маълум нест, ки оё моделҳои омӯзиши амиқ метавонанд тамоюлҳои шабеҳро нишон диҳанд, таҳқиқоти муқоисаи дақиқӣ ва самаранокии таснифот бо истифода аз усулҳои анъанавӣ, моделҳои DM ва моделҳои омӯзиши амиқ дар ҳамон намунаҳо лозим аст, то тасдиқ кунад, ки зеҳни сунъӣ метавонад ин нобаробарии нажодро дар синну соли маҳдуд бартараф кунад.арзёбӣ.
Мо нишон медиҳем, ки усулҳои анъанавиро метавон бо баҳодиҳии синну сол дар асоси модели DM дар амалияи баҳодиҳии синну сол дар Корея иваз кард.Мо инчунин имкони татбиқи омӯзиши мошинро барои арзёбии синну соли судӣ кашф кардем.Бо вуҷуди ин, маҳдудиятҳои рӯшан вуҷуд доранд, ба монанди шумораи нокифояи иштирокчиёни ин таҳқиқот барои дақиқ муайян кардани натиҷаҳо ва набудани таҳқиқоти қаблӣ барои муқоиса ва тасдиқи натиҷаҳои ин таҳқиқот.Дар оянда таҳқиқоти DM бояд бо миқдори бештари намунаҳо ва популятсияҳои гуногун гузаронида шаванд, то татбиқи амалии он дар муқоиса бо усулҳои анъанавӣ беҳтар карда шавад.Барои тасдиқи имконпазирии истифодаи зеҳни сунъӣ барои ҳисоб кардани синну сол дар якчанд популятсия, таҳқиқоти оянда барои муқоисаи дақиқии тасниф ва самаранокии DM ва моделҳои омӯзиши амиқ бо усулҳои анъанавӣ дар ҳамон намунаҳо заруранд.
Тадқиқот 2657 акси орфографиро истифода бурд, ки аз калонсолони аз 15 то 23 сола аз Корея ва Ҷопон ҷамъоварӣ шудаанд.Рентгенографияҳои Корея ба 900 маҷмӯи омӯзишӣ (19,42 ± 2,65 сол) ва 900 маҷмӯи санҷишҳои дохилӣ (19,52 ± 2,59 сол) тақсим карда шуданд.Маҷмӯи омӯзишӣ дар як муассиса (Беморхонаи Сент Мэри Сеул) ҷамъоварӣ карда шуд ва маҷмӯи санҷишии худ дар ду муассиса (Беморхонаи дандонпизишкии Донишгоҳи Миллии Сеул ва Беморхонаи дандонпизишкии Донишгоҳи Йонсей) ҷамъоварӣ карда шуд.Мо инчунин 857 радиографиро аз дигар маълумот дар асоси аҳолӣ (Донишгоҳи тиббии Ивате, Ҷопон) барои санҷиши беруна ҷамъ овардем.Рентгенографияи субъектҳои Ҷопон (19.31 ± 2.60 сол) ҳамчун маҷмӯи санҷиши беруна интихоб карда шуданд.Маълумот ба таври ретроспективӣ барои таҳлили марҳилаҳои рушди дандонҳо дар рентгенҳои панорамии ҳангоми табобати дандонпизишкӣ ҷамъоварӣ карда шуданд.Ҳама маълумоти ҷамъоварда беном буданд, ба истиснои ҷинс, санаи таваллуд ва санаи рентгенӣ.Меъёрҳои дохилкунӣ ва истисно ҳамон тавре буданд, ки таҳқиқоти қаблан нашршуда 4, 5.Синну соли воқеии намуна бо баровардани санаи таваллуд аз санаи гирифтани рентгенӣ ҳисоб карда шуд.Гурӯҳи интихобшуда ба нӯҳ гурӯҳи синну солӣ тақсим карда шуд.Тақсимоти синну сол ва ҷинс дар ҷадвали 3 нишон дода шудааст, ки тадқиқоти мазкур мувофиқи Эъломияи Ҳелсинки гузаронида шуда, аз ҷониби Шӯрои тафсири институтсионалӣ (IRB) беморхонаи Сент Марями Сеул дар Донишгоҳи католикии Корея (KC22WISI0328) тасдиқ карда шудааст.Бо сабаби тарҳрезии ретроспективии ин тадқиқот, розигии огоҳона аз ҳамаи бемороне, ки бо мақсади табобатӣ аз муоинаи рентгенӣ мегузаранд, гирифтан мумкин набуд.Беморхонаи Донишгоҳи Сент Марями Кореяи Сеул (IRB) аз талаби розигии огоҳона даст кашид.
Марҳилаҳои рушди молярҳои дуюм ва сеюми бимаксиллярӣ тибқи меъёрҳои Демиркан25 баҳо дода шуданд.Танҳо як дандон интихоб карда мешавад, агар дар паҳлӯҳои чап ва рости ҳар як дандон як намуди дандон пайдо шавад.Агар дандонҳои гомологӣ дар ҳарду ҷониб дар марҳилаҳои гуногуни рушд бошанд, дандон бо марҳилаи поёнии рушд барои ҳисоб кардани номуайянӣ дар синни тахминӣ интихоб карда шуд.Сад радиографияи ба таври тасодуфӣ интихобшуда аз маҷмӯи омӯзиш аз ҷониби ду нозири ботаҷриба барои санҷиши эътимоднокии байни нозирон пас аз калибрченкунӣ барои муайян кардани марҳилаи камолоти дандонпизишкӣ баҳо дода шуд.Эътимоднокии дохили нозир ду маротиба дар фосилаи се моҳ аз ҷониби нозири ибтидоӣ арзёбӣ карда шуд.
Марҳилаи ҷинс ва рушди молярҳои дуюм ва сеюми ҳар як даҳон дар маҷмӯи омӯзиш аз ҷониби як нозири ибтидоӣ, ки бо моделҳои гуногуни DM омӯзонида шудааст, ҳисоб карда шуд ва синну соли воқеӣ ҳамчун арзиши мақсаднок муқаррар карда шуд.Моделҳои SLP ва MLP, ки дар омӯзиши мошинсозӣ васеъ истифода мешаванд, бар зидди алгоритмҳои регрессия санҷида шуданд.Модели DM функсияҳои хатиро бо истифода аз марҳилаҳои рушди чор дандон муттаҳид мекунад ва ин маълумотро барои ҳисоб кардани синну сол муттаҳид мекунад.SLP соддатарин шабакаи нейрон аст ва дорои қабатҳои пинҳонӣ нест.SLP дар асоси интиқоли ҳадди байни гиреҳҳо кор мекунад.Модели SLP дар регрессия аз ҷиҳати математикӣ ба регрессияи сершумори хатӣ монанд аст.Баръакси модели SLP, модели MLP дорои қабатҳои сершумори пинҳонӣ бо функсияҳои фаъолсозии ғайрихаттӣ мебошад.Таҷрибаҳои мо як қабати пинҳониро бо танҳо 20 гиреҳи пинҳонӣ бо функсияҳои фаъолсозии ғайрихаттӣ истифода бурданд.Пастшавии градиентро ҳамчун усули оптимизатсия ва MAE ва RMSE -ро ҳамчун функсияи талафот барои омӯзонидани модели омӯзиши мошини мо истифода баред.Модели беҳтарини регрессионии ба даст овардашуда ба маҷмӯи санҷишҳои дохилӣ ва беруна татбиқ карда шуд ва синну соли дандонҳо ҳисоб карда шуд.
Алгоритми таснифот таҳия шудааст, ки камолоти чаҳор дандон дар маҷмӯи омӯзиш барои пешгӯии 18-сола будани намуна истифода мешавад ё не.Барои сохтани модел, мо ҳафт алгоритми омӯзиши мошиниро 6,43 ба даст овардем: (1) LR, (2) KNN, (3) SVM, (4) DT, (5) RF, (6) XGBoost ва (7) MLP .LR яке аз алгоритмҳои васеъ истифодашавандаи гурӯҳбандӣ мебошад44.Ин як алгоритми омӯзиши назоратшаванда аст, ки регрессияро барои пешгӯии эҳтимолияти мансубияти додаҳо ба категорияи муайян аз 0 то 1 истифода мебарад ва маълумотро дар асоси ин эҳтимолият ба категорияи эҳтимоли бештар тасниф мекунад;асосан барои таснифоти дуӣ истифода мешавад.KNN яке аз соддатарин алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ мебошад45.Ҳангоми дода шудани маълумоти нави воридотӣ, он k маълумотро ба маҷмӯи мавҷуда наздик пайдо мекунад ва сипас онҳоро ба синф бо басомади баландтарин тасниф мекунад.Мо барои шумораи ҳамсояҳои баррасӣшуда 3 муқаррар кардем (k).SVM як алгоритмест, ки масофаи байни ду синфро бо истифода аз функсияи ядро барои васеъ кардани фазои хатӣ ба фазои ғайрихаттӣ бо номи майдонҳо46 ба ҳадди аксар мерасонад.Барои ин модел, мо ҳамчун гиперпараметрҳо барои ядрои полиномӣ ғараз = 1, қудрат = 1 ва гамма = 1-ро истифода мебарем.DT дар соҳаҳои гуногун ҳамчун алгоритми тақсими тамоми маҷмӯи маълумот ба якчанд зергурӯҳҳо тавассути муаррифии қоидаҳои қарор дар сохтори дарахт истифода шудааст47.Модел бо шумораи ҳадди ақали сабтҳо дар як гиреҳи 2 танзим карда шудааст ва индекси Ҷиниро ҳамчун ченаки сифат истифода мебарад.RF як усули ансамблест, ки DT-ҳои сершуморро барои беҳтар кардани кор бо истифода аз усули агрегатсияи пурборкунанда муттаҳид мекунад, ки барои ҳар як намуна бо роҳи тасодуфӣ кашидани намунаҳои як андоза чанд маротиба аз маҷмӯи додаҳои аслӣ таснифгари заиф тавлид мекунад48.Мо ҳамчун меъёрҳои ҷудокунии гиреҳ 100 дарахт, 10 умқи дарахт, 1 андозаи ҳадди ақали гиреҳ ва индекси омехтаи Ҷини истифода кардем.Таснифи маълумоти нав бо аксарияти овозҳо муайян карда мешавад.XGBoost як алгоритмест, ки усулҳои пурзӯркуниро бо истифода аз усуле муттаҳид мекунад, ки ҳамчун маълумоти омӯзишӣ хатогии байни арзишҳои воқеӣ ва пешбинишудаи модели қаблиро мегирад ва хатогиро бо истифода аз градиентҳо афзоиш медиҳад49.Ин як алгоритми ба таври васеъ истифодашаванда бо сабаби иҷрои хуб ва самаранокии захираҳо, инчунин эътимоднокии баланд ҳамчун функсияи ислоҳи изофӣ мебошад.Модел бо 400 чархи пуштибон муҷаҳҳаз аст.MLP шабакаи нейронӣ мебошад, ки дар он як ё якчанд персептрон қабатҳои сершуморро бо як ё якчанд қабатҳои пинҳонӣ байни қабатҳои даромад ва баромад ташкил медиҳанд38.Бо истифода аз ин, шумо метавонед таснифоти ғайрихаттӣ иҷро кунед, ки дар он вақте ки шумо як қабати воридотӣ илова мекунед ва арзиши натиҷа мегиред, арзиши пешгӯии натиҷа бо арзиши воқеии натиҷа муқоиса карда мешавад ва хато дубора паҳн карда мешавад.Мо як қабати пинҳонро бо 20 нейрони пинҳонӣ дар ҳар як қабат сохтем.Ҳар як модели таҳиякардаи мо ба маҷмӯаҳои дохилӣ ва берунӣ барои санҷидани иҷрои таснифот тавассути ҳисобкунии ҳассосият, хосият, PPV, NPV ва AUROC истифода мешуд.Ҳассосият ҳамчун таносуби намунае, ки синнашон аз 18 сола ва калонтар аст, ба намунае, ки 18 сола ва калонтар аст, муайян карда мешавад.Хусусият таносуби намунаҳои то 18-сола ва онҳое, ки синни то 18-сола ҳисоб карда мешаванд, мебошад.
Марҳилаҳои дандонпизишкӣ, ки дар маҷмӯи омӯзиш арзёбӣ шудаанд, барои таҳлили оморӣ ба марҳилаҳои ададӣ табдил дода шуданд.Барои таҳияи моделҳои пешгӯишаванда барои ҳар як ҷинс ва ба даст овардани формулаҳои регрессия, ки метавонанд барои ҳисоб кардани синну сол истифода шаванд, регрессияи бисёрҷонибаи хатӣ ва логистикӣ анҷом дода шуд.Мо ин формулаҳоро барои ҳисоб кардани синну соли дандон барои маҷмӯи санҷишҳои дохилӣ ва берунӣ истифода бурдем.Ҷадвали 4 моделҳои регрессия ва таснифоти дар ин тадқиқот истифодашударо нишон медиҳад.
Эътимоднокии дохили ва байнинозирон бо истифода аз омори каппа Коэн ҳисоб карда шуд.Барои санҷидани дурустии DM ва моделҳои регрессионии анъанавӣ, мо MAE ва RMSE-ро бо истифода аз синну соли тахминӣ ва воқеии маҷмӯи санҷишҳои дохилӣ ва берунӣ ҳисоб кардем.Ин хатогиҳо одатан барои арзёбии дурустии пешгӯиҳои модел истифода мешаванд.Чӣ қадаре ки хато камтар бошад, ҳамон қадар дақиқии пешгӯӣ баландтар мешавад24.MAE ва RMSE-и маҷмӯи санҷишҳои дохилӣ ва беруниро, ки бо истифода аз DM ва регрессияи анъанавӣ ҳисоб карда шудаанд, муқоиса кунед.Фаъолияти таснифоти 18-сола дар омори анъанавӣ бо истифода аз ҷадвали ҳолатҳои фавқулоддаи 2 × 2 баҳо дода шуд.Ҳассосияти ҳисобшуда, хосият, PPV, NPV ва AUROC маҷмӯи санҷишҳо бо арзишҳои ченшудаи модели таснифоти DM муқоиса карда шуданд.Маълумот вобаста ба хусусиятҳои додаҳо ҳамчун миёна ± инҳирофи стандартӣ ё адад (%) ифода карда мешаванд.Қиматҳои дуҷонибаи P <0,05 аз ҷиҳати омор муҳим ҳисобида шуданд.Ҳама таҳлилҳои муқаррарии оморӣ бо истифода аз версияи SAS 9.4 (Институти SAS, Cary, NC) анҷом дода шуданд.Модели регрессияи DM дар Python бо истифода аз Keras50 2.2.4 backend ва Tensorflow51 1.8.0 махсусан барои амалҳои математикӣ амалӣ карда шуд.Модели таснифоти DM дар муҳити таҳлили дониши Waikato ва платформаи таҳлилии Konstanz Information Miner (KNIME) 4.6.152 амалӣ карда шуд.
Муаллифон эътироф мекунанд, ки маълумотеро, ки хулосаҳои тадқиқотро тасдиқ мекунанд, дар мақола ва маводи иловагӣ пайдо кардан мумкин аст.Маҷмӯи маълумоте, ки дар рафти омӯзиш тавлид ва/ё таҳлил карда шудаанд, аз муаллифи мувофиқ бо дархости асоснок дастрас карда мешаванд.
Риц-Тимме, С ва дигарон.Арзёбии синну сол: ҳолати техника барои қонеъ кардани талаботи мушаххаси таҷрибаи судӣ.интернационалй.J. Тибби ҳуқуқӣ.113, 129–136 (2000).
Schmeling, A., Reisinger, W., Geserik, G., and Olze, A. Ҳолати кунунии арзёбии синну соли судии субъектҳои зинда бо мақсади таъқиби ҷиноятӣ.Криминалистика.дорувори.Патология.1, 239–246 (2005).
Пан, J. ва дигарон.Усули тағирёфта барои арзёбии синну соли дандонпизишкии кӯдакони аз 5 то 16 сола дар шарқи Чин.клиникӣ.Тадқиқоти шифоҳӣ.25, 3463–3474 (2021).
Ли, SS ва ғ. Хронологияи рушди молярҳои дуюм ва сеюм дар Кореяҳо ва татбиқи он барои арзёбии синну соли судӣ.интернационалй.J. Тибби ҳуқуқӣ.124, 659–665 (2010).
Oh, S., Kumagai, A., Kim, SY and Lee, SS Дурустии баҳодиҳии синну сол ва баҳодиҳии ҳадди 18-сола дар асоси камолоти молярҳои дуюм ва сеюм дар Кореяҳо ва Ҷопон.PLoS ONE 17, e0271247 (2022).
Ким, JY, ва дигарон.Таҳлили маълумот дар асоси омӯзиши мошинҳои пеш аз ҷарроҳӣ метавонад натиҷаи табобати ҷарроҳии хобро дар беморони гирифтори OSA пешгӯӣ кунад.илм.Гузориши 11, 14911 (2021).
Хан, М ва дигарон.Ҳисобкунии дақиқи синну сол аз омӯзиши мошинсозӣ бо дахолати инсон ё бидуни дахолати инсон?интернационалй.J. Тибби ҳуқуқӣ.136, 821–831 (2022).
Хон, С. ва Шахин, М. Аз истихроҷи додаҳо то истихроҷи додаҳо.J. Маълумот.илм.https://doi.org/10.1177/01655515211030872 (2021).
Хон, С. ва Шахин, M. WisRule: Аввалин алгоритми маърифатӣ барои истихроҷи қоидаҳои ассотсиатсия.J. Маълумот.илм.https://doi.org/10.1177/01655515221108695 (2022).
Шоҳин М. ва Абдуллоҳ У. Карм: истихроҷи анъанавии додаҳо дар асоси қоидаҳои ассотсиатсия дар асоси контекст.ҳисоб кунед.Мат.давом додан.68, 3305–3322 (2021).
Муҳаммад М., Реҳман З., Шоҳин М., Хон М. ва Ҳабиб М. Омӯзиши амиқ дар асоси ошкоркунии шабоҳати семантикӣ бо истифода аз додаҳои матн.хабар диханд.технология.назорат.https://doi.org/10.5755/j01.itc.49.4.27118 (2020).
Табиш, М., Таноли, З., ва Шоҳин, М. Системаи шинохти фаъолият дар видеоҳои варзишӣ.мултимедиявӣ.Барномаҳои асбобҳо https://doi.org/10.1007/s11042-021-10519-6 (2021).
Халаби, SS ва дигарон.Мушкилоти омӯзиши мошинҳои RSNA дар синни устухони кӯдакона.Радиология 290, 498–503 (2019).
Ли, Ю ва дигарон.Ҳисобкунии синну соли криминалистӣ аз рентгенҳои коси кос бо истифода аз омӯзиши амиқ.ЕВРО.радиация.29, 2322–2329 (2019).
Гуо, YC ва дигарон.Таснифи дақиқи синну сол бо истифода аз усулҳои дастӣ ва шабакаҳои амиқи нейронӣ аз тасвирҳои проексияи орфографӣ.интернационалй.J. Тибби ҳуқуқӣ.135, 1589–1597 (2021).
Алабама Далора ва дигарон.Арзёбии синну соли устухон бо истифода аз усулҳои гуногуни омӯзиши мошин: баррасии мунтазами адабиёт ва мета-таҳлил.PLoS ONE 14, e0220242 (2019).
Ду, Х., Ли, Г., Ченг, К. ва Янг, Ҷ. Ҳисобкунии синну соли мушаххаси аҳолии амрикоиҳои африқоӣ ва чинӣ дар асоси ҳаҷми камераи селлюлоза аз молярҳои аввал бо истифода аз томографияи компютерии конус-чӯб.интернационалй.J. Тибби ҳуқуқӣ.136, 811–819 (2022).
Ким С., Ли Ю, Но ЮК, Парк ФК ва Оҳ КС. Муайян кардани гурӯҳҳои синну соли одамони зинда бо истифода аз тасвирҳои ба зеҳни сунъӣ асосёфтаи молярҳои аввал.илм.Гузориши 11, 1073 (2021).
Стерн, Д., Пайер, С., Ҷулиани, Н. ва Уршлер, М. Баҳодиҳии худкори синну сол ва таснифоти синну соли аксарият аз маълумоти бисёрҷонибаи MRI.IEEE J. Biomed.Огоҳӣ оид ба саломатӣ.23, 1392–1403 (2019).
Ченг, Q., Ge, Z., Du, H. and Li, G. Баҳодиҳии синну сол дар асоси сегментатсияи камераи селлюлоза дар 3D аз молярҳои аввал аз томографияи компютерии конус тавассути ҳамгироии омӯзиши амиқ ва маҷмӯи сатҳҳо.интернационалй.J. Тибби ҳуқуқӣ.135, 365–373 (2021).
Ву, ВТ ва дигарон.Истихроҷи додаҳо дар маълумоти калони клиникӣ: пойгоҳи додаҳои умумӣ, қадамҳо ва моделҳои усулҳо.Ҷаҳон.дорувори.захира.8, 44 (2021).
Янг, J. ва дигарон.Муқаддима ба пойгоҳи додаҳои тиббӣ ва технологияҳои истихроҷи додаҳо дар давраи Big Data.J. Авид.Тибби асосӣ.13, 57–69 (2020).
Шен, С ва дигарон.Усули Камерер барои ҳисоб кардани синну соли дандон бо истифода аз омӯзиши мошин.BMC Health Oral 21, 641 (2021).
Галлибург А. ва дигарон.Муқоисаи усулҳои гуногуни омӯзиши мошинсозӣ барои пешгӯии синну соли дандонпизишкӣ бо истифода аз усули марҳилаи Демирҷян.интернационалй.J. Тибби ҳуқуқӣ.135, 665–675 (2021).
Демирджян, А., Голдштейн, Х. ва Таннер, Ҷ.М. Системаи нави арзёбии синну соли дандонпизишкӣ.хурӯшидан.биология.45, 211–227 (1973).
Landis, JR, ва Koch, GG Тадбирҳои созишномаи нозирон оид ба маълумоти категориявӣ.Биометрия 33, 159–174 (1977).
Бхаттачарҷӣ С, Пракаш Д, Ким Ч, Ким ҲК ва Чой ҲК.Таҳлили матнӣ, морфологӣ ва омории томографияи дученакаи резонанси магнитӣ бо истифода аз усулҳои зеҳни сунъӣ барои фарқияти варамҳои ибтидоии мағзи сар.Маълумот дар бораи саломатӣ.захира.https://doi.org/10.4258/hir.2022.28.1.46 (2022).
Вақти фиристодан: январ-04-2024