Ташаккур барои боздид аз Nature.com. Версияи браузере, ки шумо истифода мебаред, дастгирии маҳдуди CSS дорад. Барои натиҷаҳои беҳтарин, мо тавсия медиҳем, ки версияи нави браузери худро истифода баред (ё режими мутобиқатро дар Internet Explorer хомӯш кунед). Дар айни замон, барои таъмини дастгирии доимӣ, мо сайтро бе услубсозӣ ё JavaScript нишон медиҳем.
Дандонҳо нишондиҳандаи дақиқтарини синну соли бадани инсон ҳисобида мешаванд ва аксар вақт дар арзёбии синну соли судӣ истифода мешаванд. Мо ҳадаф доштем, ки тахминҳои синну соли дандонпизишкиро, ки дар асоси истихроҷи маълумот анҷом дода шудаанд, бо муқоисаи дақиқии тахминӣ ва иҷрои таснифоти остонаи 18-сола бо усулҳои анъанавӣ ва тахминҳои синну соли истихроҷи маълумот тасдиқ кунем. Дар маҷмӯъ 2657 рентгенографияи панорамӣ аз шаҳрвандони Корея ва Ҷопон аз синни 15 то 23 сола ҷамъоварӣ карда шуданд. Онҳо ба маҷмӯи омӯзишӣ, ки ҳар кадоме аз онҳо 900 рентгенографияи Кореяро дар бар мегирифт, ва маҷмӯи санҷиши дохилӣ, ки 857 рентгенографияи Ҷопонро дар бар мегирифт, тақсим карда шуданд. Мо дақиқӣ ва самаранокии таснифоти усулҳои анъанавиро бо маҷмӯи санҷиши моделҳои истихроҷи маълумот муқоиса кардем. Дақиқии усули анъанавӣ дар маҷмӯи санҷиши дохилӣ нисбат ба модели истихроҷи маълумот каме баландтар аст ва фарқият ночиз аст (хатои мутлақи миёна <0.21 сол, хатои миёнаи квадратии реша <0.24 сол). Иҷрои тасниф барои буриши 18-сола низ байни усулҳои анъанавӣ ва моделҳои истихроҷи маълумот монанд аст. Ҳамин тариқ, усулҳои анъанавиро ҳангоми гузаронидани арзёбии синну соли криминалистӣ бо истифода аз камолоти дандонҳои дуюм ва сеюм дар наврасон ва ҷавонони Корея бо моделҳои истихроҷи маълумот иваз кардан мумкин аст.
Баҳодиҳии синни дандонпизишкӣ дар тибби судӣ ва стоматологияи кӯдакона ба таври васеъ истифода мешавад. Аз ҷумла, аз сабаби робитаи баланди байни синну соли хронологӣ ва рушди дандонпизишкӣ, баҳодиҳии синну сол аз рӯи марҳилаҳои инкишофи дандон меъёри муҳим барои баҳодиҳии синни кӯдакон ва наврасон мебошад1,2,3. Аммо, барои ҷавонон, баҳодиҳии синни дандонпизишкӣ дар асоси камолоти дандонпизишкӣ маҳдудиятҳои худро дорад, зеро афзоиши дандонпизишкӣ қариб пурра аст, ба истиснои дандонҳои сеюми моляр. Ҳадафи ҳуқуқии муайян кардани синни ҷавонон ва наврасон пешниҳоди тахминҳои дақиқ ва далелҳои илмӣ дар бораи он аст, ки оё онҳо ба синни балоғат расидаанд. Дар амалияи тиббию ҳуқуқии наврасон ва ҷавонон дар Корея, синну сол бо истифода аз усули Ли муайян карда шуд ва остонаи ҳуқуқии 18 сол дар асоси маълумоти гузоришшуда аз ҷониби Оҳ ва дигарон 5 пешгӯӣ карда шуд.
Омӯзиши мошинӣ як навъи зеҳни сунъӣ (ЗС) аст, ки миқдори зиёди маълумотро такроран меомӯзад ва тасниф мекунад, мушкилотро мустақилона ҳал мекунад ва барномасозии маълумотро пеш мебарад. Омӯзиши мошинӣ метавонад нақшҳои пинҳонии муфидро дар ҳаҷми зиёди маълумот кашф кунад6. Баръакс, усулҳои классикӣ, ки меҳнатталаб ва вақтталабанд, метавонанд ҳангоми кор бо ҳаҷми зиёди маълумоти мураккаб, ки коркарди дастӣ душвор аст, маҳдудиятҳо дошта бошанд7. Аз ин рӯ, ба наздикӣ бисёр таҳқиқот бо истифода аз технологияҳои навтарини компютерӣ барои кам кардани хатогиҳои инсонӣ ва коркарди самараноки маълумоти бисёрченака гузаронида шуданд8,9,10,11,12. Аз ҷумла, омӯзиши амиқ дар таҳлили тасвирҳои тиббӣ васеъ истифода шудааст ва гузориш дода шудааст, ки усулҳои гуногун барои баҳодиҳии синну сол тавассути таҳлили худкори рентгенографияҳо дақиқӣ ва самаранокии баҳодиҳии синну солро беҳтар мекунанд13,14,15,16,17,18,19,20. Масалан, Ҳалабӣ ва ҳамкорон 13 алгоритми омӯзиши мошиниро дар асоси шабакаҳои асаби печида (CNN) барои баҳодиҳии синну соли скелетӣ бо истифода аз рентгенографияҳои дастҳои кӯдакон таҳия кардаанд. Ин таҳқиқот моделеро пешниҳод мекунад, ки омӯзиши мошиниро ба тасвирҳои тиббӣ татбиқ мекунад ва нишон медиҳад, ки ин усулҳо метавонанд дақиқии ташхисро беҳтар кунанд. Ли ва ҳамкорон14 синну солро аз тасвирҳои рентгении коси хурд бо истифода аз CNN-и омӯзиши амиқ муайян карданд ва онҳоро бо натиҷаҳои регрессия бо истифода аз арзёбии марҳилаи устухоншавӣ муқоиса карданд. Онҳо муайян карданд, ки модели CNN-и омӯзиши амиқ ҳамон самаранокии арзёбии синну солро бо модели анъанавии регрессия нишон дод. Таҳқиқоти Гуо ва ҳамкорон [15] самаранокии таснифоти таҳаммулпазирии синну соли технологияи CNN-ро дар асоси ортофотосъатҳои дандон арзёбӣ карданд ва натиҷаҳои модели CNN исбот карданд, ки одамон самаранокии таснифоти синну солии онро беҳтар иҷро кардаанд.
Аксари таҳқиқот оид ба баҳодиҳии синну сол бо истифода аз омӯзиши мошинӣ аз усулҳои омӯзиши амиқ истифода мебаранд13,14,15,16,17,18,19,20. Гузориш дода мешавад, ки баҳодиҳии синну сол бар асоси омӯзиши амиқ нисбат ба усулҳои анъанавӣ дақиқтар аст. Аммо, ин равиш имконияти кам барои пешниҳоди асоси илмии баҳодиҳии синну сол, ба монанди нишондиҳандаҳои синну сол, ки дар баҳодиҳӣ истифода мешаванд, фароҳам меорад. Инчунин баҳси ҳуқуқӣ дар бораи он ки санҷишҳоро кӣ анҷом медиҳад, вуҷуд дорад. Аз ин рӯ, баҳодиҳии синну сол бар асоси омӯзиши амиқ аз ҷониби мақомоти маъмурӣ ва судӣ қабул карда намешавад. Истихроҷи маълумот (ДМ) усулест, ки метавонад на танҳо маълумоти интизорӣ, балки ғайричашмдоштро ҳамчун усул барои кашфи робитаҳои муфид байни миқдори зиёди маълумот кашф кунад6,21,22. Омӯзиши мошинӣ аксар вақт дар истихроҷи маълумот истифода мешавад ва ҳам истихроҷи маълумот ва ҳам омӯзиши мошинӣ аз ҳамон алгоритмҳои калидӣ барои кашфи нақшҳо дар маълумот истифода мебаранд. Баҳодиҳии синну сол бо истифода аз рушди дандон ба арзёбии муоинакунанда дар бораи пухтагии дандонҳои мақсаднок асос ёфтааст ва ин арзёбӣ ҳамчун марҳила барои ҳар як дандони мақсаднок ифода карда мешавад. ДМ метавонад барои таҳлили робитаи байни марҳилаи арзёбии дандон ва синну соли воқеӣ истифода шавад ва метавонад таҳлили анъанавии оморӣ иваз кунад. Аз ин рӯ, агар мо усулҳои DM-ро барои арзёбии синну сол татбиқ кунем, мо метавонем омӯзиши мошиниро дар арзёбии синну соли судӣ бидуни нигаронӣ дар бораи масъулияти ҳуқуқӣ амалӣ кунем. Якчанд таҳқиқоти муқоисавӣ дар бораи алтернативаҳои имконпазир ба усулҳои анъанавии дастӣ, ки дар амалияи судӣ ва усулҳои асоси EBM барои муайян кардани синну соли дандон истифода мешаванд, нашр шудаанд. Шен ва дигарон23 нишон доданд, ки модели DM нисбат ба формулаи анъанавии Камерер дақиқтар аст. Галибур ва дигарон24 усулҳои гуногуни DM-ро барои пешгӯии синну сол мувофиқи меъёри Демирҷиан25 истифода бурданд ва натиҷаҳо нишон доданд, ки усули DM дар арзёбии синну соли аҳолии Фаронса аз усулҳои Демирҷиан ва Виллемс беҳтар буд.
Барои арзёбии синни дандонпизишкии наврасон ва ҷавонони кореягӣ, усули 4-и Ли дар амалияи криминалистии Корея ба таври васеъ истифода мешавад. Ин усул аз таҳлили анъанавии омории (масалан, регрессияи сершумор) барои таҳқиқи робитаи байни субъектҳои кореягӣ ва синни хронологӣ истифода мебарад. Дар ин таҳқиқот, усулҳои арзёбии синну сол, ки бо истифода аз усулҳои анъанавии омории бадастомада ба даст оварда шудаанд, ҳамчун "усулҳои анъанавӣ" муайян карда мешаванд. Усули Ли як усули анъанавӣ аст ва дақиқии онро Оҳ ва дигарон 5 тасдиқ кардаанд; аммо, татбиқи арзёбии синну сол дар асоси модели DM дар амалияи криминалистии Корея то ҳол зери суол аст. Ҳадафи мо тасдиқи илмии фоиданокии эҳтимолии арзёбии синну сол дар асоси модели DM буд. Ҳадафи ин таҳқиқот (1) муқоисаи дақиқии ду модели DM дар арзёбии синни дандон ва (2) муқоисаи иҷрои таснифоти 7 модели DM дар синни 18-солагӣ бо онҳое, ки бо истифода аз усулҳои анъанавии омории бадастомада ба даст оварда шудаанд, буд. Камолоти дандонҳои дуюм ва сеюм дар ҳарду ҷоғ.
Миёна ва инҳирофҳои стандартии синну соли хронологӣ аз рӯи марҳила ва намуди дандон онлайн дар Ҷадвали иловагии S1 (маҷмӯи омӯзиш), Ҷадвали иловагии S2 (маҷмӯи санҷиши дохилӣ) ва Ҷадвали иловагии S3 (маҷмӯи санҷиши беруна) нишон дода шудаанд. Арзишҳои каппа барои эътимоднокии дохили мушоҳидакунанда ва байнимушоҳидашуда, ки аз маҷмӯи омӯзишӣ ба даст оварда шудаанд, мутаносибан 0,951 ва 0,947 буданд. Арзишҳои P ва фосилаҳои эътимоднокии 95% барои арзишҳои каппа дар ҷадвали иловагии онлайн S4 нишон дода шудаанд. Арзиши каппа ҳамчун "қариб комил" шарҳ дода шуд, ки бо меъёрҳои Ландис ва Кох26 мувофиқ аст.
Ҳангоми муқоисаи хатои мутлақи миёна (MAE), усули анъанавӣ нисбат ба модели DM барои ҳама ҷинсҳо ва дар маҷмӯи озмоиши мардонаи беруна, ба истиснои персептрони бисёрқабата (MLP), каме беҳтар аст. Фарқи байни модели анъанавӣ ва модели DM дар маҷмӯи озмоиши дохилии MAE барои мардон 0,12-0,19 сол ва барои занон 0,17-0,21 сол буд. Барои батареяи озмоиши беруна, фарқиятҳо хурдтаранд (0,001-0,05 сол барои мардон ва 0,05-0,09 сол барои занон). Илова бар ин, хатои миёнаи квадратии реша (RMSE) нисбат ба усули анъанавӣ каме пасттар аст, ки фарқиятҳои хурдтар дорад (0,17-0,24, 0,2-0,24 барои маҷмӯи озмоиши дохилии мардона ва 0,03-0,07, 0,04-0,08 барои маҷмӯи озмоиши беруна). MLP нисбат ба персептрони якқабата (SLP), ба истиснои ҳолати маҷмӯи озмоиши берунаи занона, иҷрои каме беҳтар нишон медиҳад. Барои MAE ва RMSE, маҷмӯи санҷиши беруна нисбат ба маҷмӯи санҷиши дохилӣ барои ҳамаи ҷинсҳо ва моделҳо холҳои баландтар дорад. Ҳамаи MAE ва RMSE дар Ҷадвали 1 ва Расми 1 нишон дода шудаанд.
MAE ва RMSE-и моделҳои регрессияи анъанавӣ ва истихроҷи додаҳо. Хатои мутлақи миёна MAE, хатои миёнаи квадратии реша RMSE, SLP-и персептрони якқабата, MLP-и персептрони бисёрқабата, усули CM-и анъанавӣ.
Самаранокии таснифот (бо фосилаи 18 сол)-и моделҳои анъанавӣ ва DM аз ҷиҳати ҳассосият, мушаххасӣ, арзиши пешгӯии мусбат (PPV), арзиши пешгӯии манфӣ (NPV) ва масоҳати зери каҷи хусусияти кори қабулкунанда (AUROC) 27 нишон дода шуд (Ҷадвали 2, Расми 2 ва Расми иловагии 1 онлайн). Аз ҷиҳати ҳассосияти батареяи санҷиши дохилӣ, усулҳои анъанавӣ дар байни мардон беҳтарин ва дар байни занон бадтар натиҷа доданд. Аммо, фарқияти самаранокии таснифот байни усулҳои анъанавӣ ва SD барои мардон 9,7% (MLP) ва танҳо 2,4% барои занон (XGBoost) аст. Дар байни моделҳои DM, регрессияи логистикӣ (LR) ҳассосияти беҳтарро дар ҳарду ҷинс нишон дод. Дар мавриди мушаххасияти маҷмӯи санҷиши дохилӣ, мушоҳида шуд, ки чор модели SD дар мардон хуб натиҷа доданд, дар ҳоле ки модели анъанавӣ дар занон беҳтар натиҷа дод. Тафовут дар самаранокии таснифот барои мардон ва занон мутаносибан 13,3% (MLP) ва 13,1% (MLP) мебошанд, ки нишон медиҳад, ки фарқияти самаранокии таснифот байни моделҳо аз ҳассосият зиёдтар аст. Дар байни моделҳои DM, моделҳои мошини вектори дастгирӣ (SVM), дарахти қарор (DT) ва ҷангали тасодуфӣ (RF) дар байни мардон беҳтарин натиҷаҳоро нишон доданд, дар ҳоле ки модели LR дар байни занон беҳтарин натиҷаҳоро нишон дод. AUROC-и модели анъанавӣ ва ҳамаи моделҳои SD аз 0.925 (k-ҳамсояи наздиктарин (KNN) дар мардон) зиёдтар буд, ки нишондиҳандаи аълои таснифотро дар фарқ кардани намунаҳои 18-сола нишон дод28. Барои маҷмӯи озмоишҳои беруна, нишондиҳандаи таснифот аз ҷиҳати ҳассосият, мушаххасӣ ва AUROC дар муқоиса бо маҷмӯи озмоишҳои дохилӣ коҳиш ёфт. Ғайр аз ин, фарқияти ҳассосият ва мушаххасӣ байни нишондиҳандаҳои таснифоти беҳтарин ва бадтарин моделҳо аз 10% то 25% буд ва аз фарқияти маҷмӯи озмоишҳои дохилӣ зиёдтар буд.
Ҳассосият ва мушаххасияти моделҳои таснифоти истихроҷи додаҳо дар муқоиса бо усулҳои анъанавӣ бо мӯҳлати ниҳоӣ 18 сол. KNN k ҳамсояи наздиктарин, мошини вектори дастгирии SVM, регрессияи логистикии LR, дарахти қарори DT, ҷангали тасодуфии RF, XGB XGBoost, персептрони бисёрқабатаи MLP, усули анъанавии CM.
Қадами аввал дар ин таҳқиқот муқоисаи дақиқии тахминҳои синну соли дандонпизишкӣ буд, ки аз ҳафт модели DM бо онҳое, ки бо истифода аз регрессияи анъанавӣ ба даст оварда шудаанд. MAE ва RMSE дар маҷмӯаҳои санҷиши дохилӣ барои ҳарду ҷинс арзёбӣ карда шуданд ва фарқияти байни усули анъанавӣ ва модели DM аз 44 то 77 рӯз барои MAE ва аз 62 то 88 рӯз барои RMSE буд. Гарчанде ки усули анъанавӣ дар ин таҳқиқот каме дақиқтар буд, хулоса кардан душвор аст, ки оё чунин фарқияти хурд аҳамияти клиникӣ ё амалӣ дорад. Ин натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки дақиқии тахмини синну соли дандонпизишкӣ бо истифода аз модели DM қариб бо усули анъанавӣ якхела 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 диапазони синну солӣ, ки дар ин таҳқиқот ба монанди он буд, муқоиса накардааст. Галибур ва ҳамкорони Фаронса MAE ва RMSE-ро байни ду усули анъанавӣ (усули Демирҷян25 ва усули Виллем29) ва 10 модели DM дар аҳолии Фаронса аз 2 то 24 сола муқоиса карданд. Онҳо гузориш доданд, ки ҳамаи моделҳои DM нисбат ба усулҳои анъанавӣ дақиқтаранд ва дар MAE фарқиятҳо мутаносибан 0,20 ва 0,38 сол ва дар RMSE 0,25 ва 0,47 солро ташкил медиҳанд. Тафовути байни модели SD ва усулҳои анъанавӣ, ки дар таҳқиқоти Ҳалибург нишон дода шудаанд, гузоришҳои сершуморро ба назар мегирад30,31,32,33 ки усули Демирҷян синну соли дандонпизишкиро дар аҳолии ғайр аз канадагиҳои фаронсавӣ, ки таҳқиқот бар он асос ёфтааст, дақиқ арзёбӣ намекунад. дар ин таҳқиқот. Тай ва ҳамкорон 34 аз алгоритми MLP барои пешгӯии синну соли дандон аз 1636 акси ортодонтии чинӣ истифода бурданд ва дақиқии онро бо натиҷаҳои усули Демирҷян ва Виллемс муқоиса карданд. Онҳо гузориш доданд, ки MLP нисбат ба усулҳои анъанавӣ дақиқии баландтар дорад. Фарқи байни усули Демирҷян ва усули анъанавӣ <0,32 сол аст ва усули Виллемс 0,28 сол аст, ки ба натиҷаҳои таҳқиқоти ҳозира монанд аст. Натиҷаҳои ин таҳқиқоти қаблӣ24,34 низ бо натиҷаҳои таҳқиқоти ҳозира мувофиқанд ва дақиқии баҳодиҳии синну соли модели DM ва усули анъанавӣ якхелаанд. Аммо, бар асоси натиҷаҳои пешниҳодшуда, мо танҳо бо эҳтиёт хулоса карда метавонем, ки истифодаи моделҳои DM барои баҳодиҳии синну сол метавонад усулҳои мавҷударо аз сабаби набудани таҳқиқоти муқоисавӣ ва истинодии қаблӣ иваз кунад. Барои тасдиқи натиҷаҳои дар ин таҳқиқот бадастомада, таҳқиқоти пайгирӣ бо истифода аз намунаҳои калонтар лозиманд.
Дар байни таҳқиқоте, ки дақиқии SD-ро дар муайян кардани синну соли дандон санҷидаанд, баъзеҳо нисбат ба таҳқиқоти мо дақиқии баландтар нишон доданд. Степановский ва ҳамкорон 35 22 модели SD-ро ба рентгенографияҳои панорамии 976 сокини Чехия аз 2,7 то 20,5 сола татбиқ карданд ва дақиқии ҳар як моделро санҷиданд. Онҳо рушди умумии 16 дандонҳои доимии чапи болоӣ ва поёниро бо истифода аз меъёрҳои таснифоти пешниҳодшуда аз ҷониби Муррис ва ҳамкорон 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 DM, ки дар ин таҳқиқот истифода шудаанд, дақиқтаранд. Шен ва ҳамкорон 23 усули Камериеро барои ҳисоб кардани синну соли дандонҳои ҳафт дандони доимӣ дар ҷоғи чап дар сокинони шарқии Чин аз 5 то 13 сола истифода бурданд ва онро бо синну соле, ки бо истифода аз регрессияи хаттӣ, SVM ва RF ҳисоб карда шудаанд, муқоиса карданд. Онҳо нишон доданд, ки ҳар се модели DM дар муқоиса бо формулаи анъанавии Камери дақиқии баландтар доранд. MAE ва RMSE дар таҳқиқоти Шен нисбат ба модели DM дар ин таҳқиқот пасттар буданд. Дақиқии афзояндаи таҳқиқоти Степановский ва дигарон 35 ва Шен ва дигарон 23 метавонад аз сабаби дохил кардани субъектҳои ҷавонтар ба намунаҳои таҳқиқоти онҳо бошад. Азбаски тахминҳои синну сол барои иштирокчиёне, ки дандонҳои инкишофёбанда доранд, бо афзоиши шумораи дандонҳо ҳангоми рушди дандон дақиқтар мешаванд, дақиқии усули баҳодиҳии синну соли бадастомада метавонад вақте ки иштирокчиёни таҳқиқот ҷавонтаранд, зери хатар қарор гирад. Илова бар ин, хатогии MLP дар баҳодиҳии синну сол нисбат ба SLP каме камтар аст, яъне MLP нисбат ба SLP дақиқтар аст. MLP барои баҳодиҳии синну сол каме беҳтар ҳисобида мешавад, эҳтимолан аз сабаби қабатҳои пинҳон 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 баҳодиҳии синну сол дақиқтар аст, таҳқиқоти иловагии ретроспективиро талаб мекунад.
Самаранокии таснифоти модели DM ва усули анъанавӣ дар остонаи 18-сола низ муқоиса карда шуд. Ҳамаи моделҳои SD-и санҷидашуда ва усулҳои анъанавӣ дар маҷмӯи санҷиши дохилӣ сатҳҳои қобили қабули фарқкуниро барои намунаи 18-сола нишон доданд. Ҳассосият барои мардон ва занон мутаносибан аз 87,7% ва 94,9% ва мушаххасӣ аз 89,3% ва 84,7% зиёдтар буд. AUROC-и ҳамаи моделҳои санҷидашуда низ аз 0,925 зиёд аст. То ҷое ки мо медонем, ҳеҷ як таҳқиқот самаранокии модели DM-ро барои таснифоти 18-сола дар асоси камолоти дандон санҷида накардааст. Мо метавонем натиҷаҳои ин таҳқиқотро бо самаранокии таснифоти моделҳои омӯзиши амиқ дар рентгенографияҳои панорамӣ муқоиса кунем. Гуо ва ҳамкорон15 самаранокии таснифоти модели омӯзиши амиқ дар асоси CNN ва усули дастӣ дар асоси усули Демирҷянро барои остонаи муайяни синну сол ҳисоб карданд. Ҳассосият ва мушаххасияти усули дастӣ мутаносибан 87,7% ва 95,5% -ро ташкил дод ва ҳассосият ва мушаххасияти модели CNN мутаносибан аз 89,2% ва 86,6% зиёдтар буд. Онҳо ба хулосае омаданд, ки моделҳои омӯзиши амиқ метавонанд арзёбии дастиро дар таснифи остонаҳои синну сол иваз кунанд ё аз онҳо беҳтар бошанд. Натиҷаҳои ин таҳқиқот нишондиҳандаҳои монанд ба таснифотро нишон доданд; Гумон меравад, ки таснифот бо истифода аз моделҳои DM метавонад усулҳои анъанавии омориро барои арзёбии синну сол иваз кунад. Дар байни моделҳо, DM LR аз ҷиҳати ҳассосият барои намунаи мард ва ҳассосият ва мушаххасият барои намунаи зан беҳтарин модел буд. LR аз ҷиҳати мушаххасият барои мардон дар ҷои дуюм қарор дорад. Ғайр аз ин, LR яке аз моделҳои DM35 барои корбар қулайтар ҳисобида мешавад ва коркарди он камтар мураккаб ва душвор аст. Бар асоси ин натиҷаҳо, LR беҳтарин модели таснифоти ниҳоӣ барои ҷавонони 18-сола дар аҳолии Корея ҳисобида шуд.
Умуман, дақиқии баҳодиҳии синну сол ё иҷрои таснифот дар маҷмӯи озмоишҳои беруна дар муқоиса бо натиҷаҳои маҷмӯи озмоишҳои дохилӣ пасттар ё пасттар буд. Баъзе гузоришҳо нишон медиҳанд, ки дақиқӣ ё самаранокии таснифот ҳангоми татбиқи баҳодиҳии синну сол дар асоси аҳолии Корея ба аҳолии Ҷопон коҳиш меёбад5,39 ва намунаи монанд дар таҳқиқоти мазкур пайдо шудааст. Ин тамоюли бадшавӣ дар модели DM низ мушоҳида шудааст. Аз ин рӯ, барои баҳодиҳии дақиқи синну сол, ҳатто ҳангоми истифодаи DM дар раванди таҳлил, усулҳои аз маълумоти аҳолии маҳаллӣ гирифташуда, ба монанди усулҳои анъанавӣ, бояд афзалтар дониста шаванд5,39,40,41,42. Азбаски маълум нест, ки оё моделҳои омӯзиши амиқ метавонанд тамоюлҳои монандро нишон диҳанд, таҳқиқоте, ки дақиқӣ ва самаранокии таснифотро бо истифода аз усулҳои анъанавӣ, моделҳои DM ва моделҳои омӯзиши амиқ дар ҳамон намунаҳо муқоиса мекунанд, барои тасдиқи он, ки оё зеҳни сунъӣ метавонад ин тафовутҳои нажодиро дар арзёбиҳои маҳдуди синну сол бартараф кунад, заруранд.
Мо нишон медиҳем, ки усулҳои анъанавиро метавон бо баҳодиҳии синну сол дар асоси модели DM дар амалияи баҳодиҳии синну соли судӣ дар Корея иваз кард. Мо инчунин имконияти татбиқи омӯзиши мошиниро барои баҳодиҳии синну соли судӣ кашф кардем. Бо вуҷуди ин, маҳдудиятҳои возеҳ мавҷуданд, ба монанди шумораи нокифояи иштирокчиён дар ин таҳқиқот барои муайян кардани натиҷаҳо ва набудани таҳқиқоти қаблӣ барои муқоиса ва тасдиқи натиҷаҳои ин таҳқиқот. Дар оянда, таҳқиқоти DM бояд бо шумораи бештари намунаҳо ва аҳолии гуногунтар гузаронида шаванд, то татбиқи амалии онро дар муқоиса бо усулҳои анъанавӣ беҳтар кунанд. Барои тасдиқи имконпазирии истифодаи зеҳни сунъӣ барои баҳодиҳии синну сол дар аҳолии сершумор, таҳқиқоти оянда барои муқоисаи дақиқӣ ва самаранокии таснифоти моделҳои DM ва омӯзиши амиқ бо усулҳои анъанавӣ дар ҳамон намунаҳо заруранд.
Дар таҳқиқот 2657 акси орфографӣ, ки аз калонсолони кореягӣ ва ҷопонӣ аз 15 то 23 сола ҷамъоварӣ шуда буданд, истифода шудааст. Рентгенографияҳои кореягӣ ба 900 маҷмӯи омӯзишӣ (19.42 ± 2.65 сола) ва 900 маҷмӯи санҷиши дохилӣ (19.52 ± 2.59 сола) тақсим карда шуданд. Маҷмӯи омӯзишӣ дар як муассиса (беморхонаи Сент-Мэри Сеул) ва маҷмӯи санҷиши худӣ дар ду муассиса (беморхонаи дандонпизишкии Донишгоҳи миллии Сеул ва беморхонаи дандонпизишкии Донишгоҳи Йонсей) ҷамъоварӣ карда шуд. Мо инчунин 857 рентгенографияро аз маълумоти дигари аҳолӣ (Донишгоҳи тиббии Ивате, Ҷопон) барои санҷиши беруна ҷамъоварӣ кардем. Рентгенографияҳои субъектҳои ҷопонӣ (19.31 ± 2.60 сола) ҳамчун маҷмӯи санҷиши беруна интихоб карда шуданд. Маълумот барои таҳлили марҳилаҳои рушди дандон дар рентгенографияҳои панорамӣ, ки ҳангоми табобати дандон гирифта шудаанд, ба таври ретроспективӣ ҷамъоварӣ карда шуданд. Ҳамаи маълумоти ҷамъовардашуда беном буданд, ба истиснои ҷинс, санаи таваллуд ва санаи рентгенография. Меъёрҳои дохилкунӣ ва истисно бо таҳқиқоти қаблан нашршуда 4, 5 якхела буданд. Синну соли воқеии намуна бо роҳи тарҳ кардани санаи таваллуд аз санаи гирифтани рентген ҳисоб карда шуд. Гурӯҳи намунавӣ ба нӯҳ гурӯҳи синну солӣ тақсим карда шуд. Тақсимоти синну сол ва ҷинс дар Ҷадвали 3 нишон дода шудааст. Ин тадқиқот мувофиқи Эъломияи Ҳелсинки гузаронида шуда, аз ҷониби Шӯрои баррасии институтсионалӣ (IRB)-и беморхонаи Сент-Мэри Сеул Донишгоҳи католикии Корея (KC22WISI0328) тасдиқ карда шуд. Аз сабаби тарҳи ретроспективии ин тадқиқот, розигии огоҳона аз ҳамаи бемороне, ки барои мақсадҳои табобатӣ муоинаи радиографӣ мегузаронанд, гирифта нашуд. Беморхонаи Сент-Мэри Донишгоҳи Кореяи Сеул (IRB) аз талаботи розигии огоҳона даст кашид.
Марҳилаҳои инкишофи дандонҳои дуюм ва сеюми дуҷоғ мувофиқи меъёрҳои Демиркан арзёбӣ карда шуданд25. Агар ҳамон намуди дандон дар тарафи чап ва рости ҳар як ҷоғ пайдо мешуд, танҳо як дандон интихоб карда мешуд. Агар дандонҳои гомологӣ дар ҳарду тараф дар марҳилаҳои гуногуни рушд бошанд, дандон бо марҳилаи пасттари рушд интихоб карда мешуд, то номуайянии синну соли тахминӣ ба назар гирифта шавад. Ду нозири ботаҷриба сад рентгенограммаро аз маҷмӯи омӯзишӣ ба таври тасодуфӣ интихоб карданд, то эътимоднокии байнимушоҳидаҳоро пас аз калибрченкунӣ барои муайян кардани марҳилаи пухта расидани дандон санҷанд. Эътимоднокии дохилимушоҳида аз ҷониби нозири асосӣ ду маротиба дар фосилаҳои семоҳа арзёбӣ карда шуд.
Марҳилаи инкишофи дандонҳои дуюм ва сеюми ҳар як ҷоғ дар маҷмӯи омӯзишӣ аз ҷониби нозири асосӣ, ки бо моделҳои гуногуни DM омӯзонида шудааст, арзёбӣ карда шуд ва синну соли воқеӣ ҳамчун арзиши мақсаднок муқаррар карда шуд. Моделҳои SLP ва MLP, ки дар омӯзиши мошинӣ васеъ истифода мешаванд, бо алгоритмҳои регрессия санҷида шуданд. Модели DM функсияҳои хаттиро бо истифода аз марҳилаҳои инкишофи чор дандон муттаҳид мекунад ва ин маълумотро барои тахмин кардани синну сол муттаҳид мекунад. SLP соддатарин шабакаи асаб аст ва қабатҳои пинҳон надорад. SLP бар асоси интиқоли остона байни гиреҳҳо кор мекунад. Модели SLP дар регрессия аз ҷиҳати математикӣ ба регрессияи чандкаратаи хаттӣ монанд аст. Бар хилофи модели SLP, модели MLP қабатҳои пинҳонии сершумор бо функсияҳои фаъолсозии ғайрихаттӣ дорад. Таҷрибаҳои мо як қабати пинҳониро бо танҳо 20 гиреҳи пинҳон бо функсияҳои фаъолсозии ғайрихаттӣ истифода бурданд. Барои омӯзонидани модели омӯзиши мошинии худ аз градиенти пастшавӣ ва MAE ва RMSE ҳамчун функсияи талафот истифода баред. Беҳтарин модели регрессияи бадастомада ба маҷмӯи озмоишҳои дохилӣ ва беруна татбиқ карда шуд ва синну соли дандонҳо тахмин карда шуд.
Алгоритми таснифот таҳия карда шуд, ки аз пухтагии чор дандон дар маҷмӯи омӯзишӣ барои пешгӯии он, ки намуна 18-сола аст ё не, истифода мебарад. Барои сохтани модел, мо ҳафт алгоритми намояндагии омӯзиши мошинро ба даст овардем6,43: (1) LR, (2) KNN, (3) SVM, (4) DT, (5) RF, (6) XGBoost ва (7) MLP. LR яке аз алгоритмҳои таснифоти маъмултарин аст44. Ин як алгоритми омӯзиши назоратшаванда аст, ки барои пешгӯии эҳтимолияти мансубияти маълумот ба категорияи муайян аз 0 то 1 аз регрессия истифода мебарад ва маълумотро ҳамчун мансубияти категорияи эҳтимолӣ дар асоси ин эҳтимолият тасниф мекунад; асосан барои таснифоти дуӣ истифода мешавад. KNN яке аз соддатарин алгоритмҳои омӯзиши мошинӣ аст45. Ҳангоми додани маълумоти нави вурудӣ, он k маълумоти наздик ба маҷмӯи мавҷударо пайдо мекунад ва сипас онҳоро ба синфе бо басомади баландтарин тасниф мекунад. Мо 3-ро барои шумораи ҳамсояҳои баррасӣшуда (k) муқаррар мекунем. SVM як алгоритмест, ки масофаи байни ду синфро бо истифода аз функсияи ядро барои васеъ кардани фазои хаттӣ ба фазои ғайрихаттӣ бо номи майдонҳо46 ба ҳадди аксар мерасонад. Барои ин модел, мо ҳамчун гиперпараметрҳо барои ядрои полиномӣ аз таассуб = 1, қудрат = 1 ва гамма = 1 истифода мебарем. DT дар соҳаҳои гуногун ҳамчун алгоритм барои тақсим кардани маҷмӯи тамоми маълумот ба якчанд зергурӯҳҳо тавассути намояндагии қоидаҳои қабули қарор дар сохтори дарахтӣ истифода шудааст47. Модел бо шумораи ҳадди ақали сабтҳо барои ҳар як гиреҳ 2 танзим карда шудааст ва индекси Ҷиниро ҳамчун ченаки сифат истифода мебарад. RF як усули ансамблӣ аст, ки якчанд DT-ро барои беҳтар кардани кор бо истифода аз усули агрегатсияи bootstrap муттаҳид мекунад, ки барои ҳар як намуна таснифкунандаи заифро тавассути кашидани тасодуфии намунаҳои як андоза чанд маротиба аз маҷмӯи маълумоти аслӣ тавлид мекунад48. Мо 100 дарахт, 10 чуқурии дарахт, 1 андозаи ҳадди ақали гиреҳ ва индекси омехтаи Ҷиниро ҳамчун меъёрҳои ҷудокунии гиреҳҳо истифода кардем. Таснифоти маълумоти нав бо аксарияти овозҳо муайян карда мешавад. XGBoost як алгоритмест, ки усулҳои афзоишро бо истифода аз усуле муттаҳид мекунад, ки хатогиро байни арзишҳои воқеӣ ва пешгӯишудаи модели қаблӣ ҳамчун маълумоти омӯзишӣ қабул мекунад ва хатогиро бо истифода аз градиентҳо49 зиёд мекунад. Ин як алгоритми васеъ истифодашаванда аст, ки аз сабаби иҷрои хуб ва самаранокии захираҳо, инчунин эътимоднокии баланд ҳамчун функсияи ислоҳи аз ҳад зиёд истифода мешавад. Модел бо 400 чархи дастгирӣ муҷаҳҳаз шудааст. MLP як шабакаи асабӣ мебошад, ки дар он як ё якчанд персептронҳо қабатҳои сершуморро бо як ё якчанд қабатҳои пинҳон байни қабатҳои вуруд ва баромад ташкил медиҳанд38. Бо истифода аз ин, шумо метавонед таснифоти ғайрихаттиро иҷро кунед, ки дар он вақте ки шумо қабати вурудро илова мекунед ва арзиши натиҷаро ба даст меоред, арзиши пешгӯишудаи натиҷа бо арзиши воқеии натиҷа муқоиса карда мешавад ва хато баргардонида мешавад. Мо як қабати пинҳониро бо 20 нейрони пинҳон дар ҳар як қабат сохтем. Ҳар як модели таҳиякардаи мо ба маҷмӯаҳои дохилӣ ва беруна барои санҷидани иҷрои таснифот тавассути ҳисоб кардани ҳассосият, мушаххасӣ, PPV, NPV ва AUROC татбиқ карда шуд. Ҳассосият ҳамчун таносуби намунае, ки 18 сола ё калонтар арзёбӣ шудааст, ба намунае, ки 18 сола ё калонтар арзёбӣ шудааст, муайян карда мешавад. Мушаххасӣ таносуби намунаҳои то 18 сола ва онҳое, ки то 18 сола арзёбӣ шудаанд, мебошад.
Марҳилаҳои дандонпизишкӣ, ки дар маҷмӯи омӯзишӣ арзёбӣ шудаанд, барои таҳлили оморӣ ба марҳилаҳои рақамӣ табдил дода шуданд. Регрессияи хаттии бисёрченак ва логистикӣ барои таҳияи моделҳои пешгӯикунанда барои ҳар як ҷинс ва ба даст овардани формулаҳои регрессия, ки метавонанд барои арзёбии синну сол истифода шаванд, анҷом дода шуданд. Мо ин формулаҳоро барои арзёбии синну соли дандон барои маҷмӯи санҷишҳои дохилӣ ва беруна истифода бурдем. Ҷадвали 4 моделҳои регрессия ва таснифоти истифодашударо дар ин таҳқиқот нишон медиҳад.
Эътимоднокии дохилимушоҳида ва байнимушоҳида бо истифода аз омори каппаи Коэн ҳисоб карда шуд. Барои санҷидани дақиқии DM ва моделҳои регрессияи анъанавӣ, мо MAE ва RMSE-ро бо истифода аз синну соли тахминӣ ва воқеии маҷмӯи санҷишҳои дохилӣ ва беруна ҳисоб кардем. Ин хатогиҳо одатан барои арзёбии дақиқии пешгӯиҳои модел истифода мешаванд. Ҳар қадар хато хурдтар бошад, дақиқии пешгӯии он ҳамон қадар баландтар аст24. MAE ва RMSE-и маҷмӯи санҷишҳои дохилӣ ва берунаро, ки бо истифода аз DM ва регрессияи анъанавӣ ҳисоб карда шудаанд, муқоиса кунед. Иҷрои таснифоти 18-солаи буриш дар омори анъанавӣ бо истифода аз ҷадвали шартии 2 × 2 арзёбӣ карда шуд. Ҳассосият, мушаххасӣ, PPV, NPV ва AUROC-и маҷмӯи санҷишҳои ҳисобшуда бо арзишҳои ченшудаи модели таснифоти DM муқоиса карда шуданд. Маълумот вобаста ба хусусиятҳои маълумот ҳамчун миёна ± инҳирофи стандартӣ ё рақам (%) ифода карда мешаванд. Арзишҳои дуҷонибаи P <0.05 аз ҷиҳати оморӣ аҳамиятнок ҳисобида шуданд. Ҳама таҳлилҳои муқаррарии омори 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 амалиётҳои математикӣ амалӣ карда шуд. Модели таснифоти DM дар муҳити таҳлили дониши Waikato ва платформаи таҳлили Konstanz Information Miner (KNIME) 4.6.152 амалӣ карда шуд.
Муаллифон эътироф мекунанд, ки маълумоте, ки хулосаҳои таҳқиқотро тасдиқ мекунад, дар мақола ва маводҳои иловагӣ пайдо кардан мумкин аст. Маҷмӯаҳои маълумоте, ки дар давоми таҳқиқот тавлид ва/ё таҳлил шудаанд, бо дархости оқилона аз муаллифи мувофиқ дастрасанд.
Ритс-Тимме, С. ва дигарон. Арзёбии синну сол: сатҳи муосир барои қонеъ кардани талаботи мушаххаси амалияи судӣ. байналмилалӣ будан. J. Legal Medicine. 113, 129–136 (2000).
Шмелинг, А., Рейзингер, В., Гесерик, Г. ва Олзе, А. Ҳолати кунунии арзёбии синну соли криминалистии субъектҳои зинда барои мақсадҳои таъқиби ҷиноӣ. Криминалистика. Тиб. Патология. 1, 239–246 (2005).
Пан, Ҷ. ва дигарон. Усули тағйирёфта барои арзёбии синни дандонпизишкии кӯдакони аз 5 то 16 сола дар шарқи Чин. клиникӣ. Пурсиши даҳонӣ. 25, 3463–3474 (2021).
Ли, С.С. ва ғайра. Хронологияи инкишофи дандонҳои дуюм ва сеюм дар кореягиҳо ва татбиқи он барои арзёбии синну соли судӣ. байналмилалӣ будан. J. Legal Medicine. 124, 659–665 (2010).
Оҳ, С., Кумагай, А., Ким, С.И. ва Ли, СС Дақиқии баҳодиҳии синну сол ва баҳодиҳии остонаи 18-сола дар асоси камолоти дандонҳои дуюм ва сеюм дар кореягиҳо ва ҷопонӣ. PLoS ONE 17, e0271247 (2022).
Ким, ҶЙ ва дигарон. Таҳлили маълумот дар асоси омӯзиши мошинӣ пеш аз ҷарроҳӣ метавонад натиҷаи табобати ҷарроҳии хобро дар беморони гирифтори OSA пешгӯӣ кунад. илм. Ҳисобот 11, 14911 (2021).
Хан, М. ва дигарон. Ҳисобкунии дақиқи синну сол аз омӯзиши мошинӣ бо ё бе дахолати инсон? байналмилалӣ. J. Legal Medicine. 136, 821–831 (2022).
Хон, С. ва Шоҳин, М. Аз истихроҷи додаҳо то истихроҷи додаҳо. Маҷаллаи иттилоот. илм. https://doi.org/10.1177/01655515211030872 (2021).
Хон, С. ва Шоҳин, М. ВисРул: Аввалин алгоритми маърифатӣ барои истихроҷи қоидаҳои ассотсиатсия. Маҷаллаи иттилоот. илм. https://doi.org/10.1177/01655515221108695 (2022).
Шоҳин М. ва Абдуллоҳ У. Карм: Истихроҷи анъанавии маълумот дар асоси қоидаҳои ассотсиатсияи дар асоси контекст. ҳисоб кардан. Матто. идома. 68, 3305–3322 (2021).
Муҳаммад М., Раҳмон З., Шоҳин М., Хон М. ва Ҳабиб М. Муайянкунии шабоҳати семантикӣ дар асоси омӯзиши амиқ бо истифода аз маълумоти матнӣ. иттилоот. технологияҳо. назорат. https://doi.org/10.5755/j01.itc.49.4.27118 (2020).
Табиш, М., Таноли, З. ва Шоҳин, М. Система барои шинохтани фаъолият дар видеоҳои варзишӣ. мултимедиявӣ. Асбобҳо Барномаҳо https://doi.org/10.1007/s11042-021-10519-6 (2021).
Ҳалабӣ, С.С. ва дигарон. Мушкилоти омӯзиши мошинии RSNA дар давраи устухони кӯдакон. Радиология 290, 498–503 (2019).
Ли, Ю. ва дигарон. Баҳодиҳии синну соли криминалистӣ аз рентгени коси хурд бо истифода аз омӯзиши амиқ. EURO. радиатсия. 29, 2322–2329 (2019).
Гуо, YC ва дигарон. Таснифоти дақиқи синну сол бо истифода аз усулҳои дастӣ ва шабакаҳои асабии амиқи печида аз тасвирҳои проексионии ортографӣ. байналмилалӣ будан. J. Legal Medicine. 135, 1589–1597 (2021).
Алабама Далора ва ҳамкорон. Баҳодиҳии синни устухон бо истифода аз усулҳои гуногуни омӯзиши мошинӣ: баррасии систематикии адабиёт ва мета-таҳлил. PLoS ONE 14, e0220242 (2019).
Ду, Х., Ли, Г., Ченг, К., ва Ян, Ҷ. Баҳодиҳии синну соли мушаххаси аҳолӣ аз ҷониби афроамрикоиён ва чинӣ дар асоси ҳаҷми камераи селлюлозаи дандонҳои молярии аввал бо истифода аз томографияи компютерии шуоъи конусӣ. байналмилалӣ. Ҷ. Тибби ҳуқуқӣ. 136, 811–819 (2022).
Ким С., Ли Ю.Ҳ., Но Ю.К., Парк Ф.К. ва О.К.С. Муайян кардани гурӯҳҳои синну солии одамони зинда бо истифода аз тасвирҳои дандонҳои аввалини молярҳо дар асоси зеҳни сунъӣ. илм. Ҳисоботи 11, 1073 (2021).
Стерн, Д., Пайер, К., Ҷулиани, Н., ва Уршлер, М. Баҳодиҳии худкори синну сол ва таснифи синну соли аксарият аз маълумоти MRI-и бисёрченакаи. IEEE J. Biomed. Ҳушдорҳои саломатӣ. 23, 1392–1403 (2019).
Ченг, К., Ге, З., Ду, Х. ва Ли, Г. Баҳодиҳии синну сол дар асоси сегментатсияи сеченака камераи селлюлозаи дандонҳои аввалини молярҳо аз томографияи компютерии шуоъи конусӣ бо роҳи муттаҳид кардани омӯзиши амиқ ва маҷмӯи сатҳҳо. байналмилалӣ. J. Legal Medicine. 135, 365–373 (2021).
Ву, ВТ ва дигарон. Истихроҷи додаҳо дар маълумоти калони клиникӣ: пойгоҳҳои додаҳои маъмулӣ, қадамҳо ва моделҳои усулҳо. Ҷаҳон. тиб. захира. 8, 44 (2021).
Янг, Ҷ. ва дигарон. Муқаддима ба пойгоҳҳои додаҳои тиббӣ ва технологияҳои истихроҷи додаҳо дар давраи додаҳои калон. Ҷ. Эйвид. Тибби асосӣ. 13, 57–69 (2020).
Шен, С. ва дигарон. Усули Камерер барои муайян кардани синну соли дандон бо истифода аз омӯзиши мошинӣ. BMC Oral Health 21, 641 (2021).
Галлибург А. ва дигарон. Муқоисаи усулҳои гуногуни омӯзиши мошинӣ барои пешгӯии синну соли дандон бо истифода аз усули марҳилабандии Демирҷиан. байналмилалӣ. J. Legal Medicine. 135, 665–675 (2021).
Демирҷиан, А., Голдштейн, Х. ва Таннер, Ҷ.М. Системаи нав барои арзёбии синну соли дандонпизишкӣ. биологияи хурӯс. 45, 211–227 (1973).
Лэндис, Ҷ.Р. ва Кох, Г.Г. Андозаҳои мувофиқати нозирон оид ба маълумоти категориявӣ. Биометрика 33, 159–174 (1977).
Бхаттачарҷӣ С, Пракаш Д, Ким С, Ким ХК ва Чой ХК. Таҳлили матнӣ, морфологӣ ва омории аксбардории магнитии дученака бо истифода аз усулҳои зеҳни сунъӣ барои фарқ кардани омосҳои ибтидоии мағзи сар. Маълумоти тиббӣ. захира. https://doi.org/10.4258/hir.2022.28.1.46 (2022).
Вақти нашр: Ян-04-2024