Daalụ maka ileta Nature.com.Ụdị ihe nchọgharị ị na-eji nwere nkwado CSS nwere oke.Maka nsonaazụ kacha mma, anyị na-akwado iji ụdị ihe nchọgharị gị ọhụrụ (ma ọ bụ gbanyụọ ọnọdụ ndakọrịta na Internet Explorer).Ka ọ dị ugbu a, iji hụ na nkwado na-aga n'ihu, anyị na-egosi saịtị na-enweghị styling ma ọ bụ Javascript.
A na-ele ezé anya dị ka ihe na-egosi afọ nke ahụ mmadụ nke ọma ma na-ejikarị eme ihe n'ịchọpụta afọ nyocha.Anyị bu n'obi ime ka atụmatụ afọ eze dabere n'egwuputa ihe data site n'ịtụle izi ezi na nhazi ọkwa nke afọ 18 na usoro ọdịnala yana atụmatụ afọ dabere na ngwuputa data.Ngụkọta nke redio panoramic 2657 ka anakọtara n'aka ụmụ amaala Korea na ndị Japan dị afọ 15 ruo 23.E kewara ha gaa n’usoro ọzụzụ, nke ọ bụla nwere redio redio 900 nke Korea, na ihe nyocha nke ime nke nwere redio redio 857 nke Japan.Anyị tụlere izi ezi nke nhazi na arụmọrụ nke ụzọ ọdịnala na usoro nnwale nke ụdị ngwuputa data.Izi ezi nke usoro ọdịnala na ntinye ule nke ime dị ntakịrị elu karịa nke ụdị nchịkọta data, na ọdịiche dị ntakịrị (pụtara njehie zuru oke <0.21 afọ, mgbọrọgwụ pụtara njehie square <0.24 afọ).Arụmọrụ nkewa maka mbelata afọ 18 dịkwa n'etiti usoro ọdịnala na ụdị ngwuputa data.Ya mere, usoro ọdịnala nwere ike iji ụdị ngwupụta data dochie usoro ọdịnala mgbe a na-eme nyocha afọ forensic site na iji ntozu oke nke abụọ na nke atọ na ndị ntorobịa Korea na ndị ntorobịa.
A na-eji atụmatụ afọ eze na-eme ihe n'ọtụtụ ebe na nkà mmụta ọgwụ na ọgwụ ụmụaka.Karịsịa, n'ihi nnukwu mmekọrịta dị n'etiti afọ oge na mmepe eze, nyocha afọ site na ọkwa mmepe eze bụ ihe dị mkpa maka ịlele afọ ụmụaka na ndị nọ n'afọ iri na ụma1,2,3.Agbanyeghị, maka ndị na-eto eto, atụmatụ afọ eze dabere na ntozu oke eze nwere oke ya n'ihi na uto eze fọrọ nke nta ka ọ bụrụ nke zuru oke, ewezuga molars nke atọ.Ebumnuche iwu maka ikpebi afọ ndị na-eto eto na ndị nọ n'afọ iri na ụma bụ iji nye atụmatụ ziri ezi na ihe akaebe sayensị nke ma ha eruola afọ.N'ime usoro iwu medico-iwu nke ndị nọ n'afọ iri na ụma na ndị na-eto eto na Korea, a na-eme atụmatụ afọ site na iji usoro Lee, na ọnụ ụzọ iwu nke afọ 18 na-ebu amụma dabere na data nke Oh et al 5 kọrọ.
Ịmụ igwe bụ ụdị ọgụgụ isi mmadụ (AI) nke na-amụta ugboro ugboro ma na-ahazi nnukwu data, na-edozi nsogbu n'onwe ya, na-ebuli mmemme data.Ịmụ igwe nwere ike ịchọpụta usoro zoro ezo bara uru na nnukwu data6.N'ụzọ dị iche, ụzọ oge gboo, nke na-arụsi ọrụ ike ma na-ewe oge, nwere ike ịnwe oke mgbe ị na-emekọ ọnụ ọgụgụ buru ibu nke data dị mgbagwoju anya nke siri ike iji aka hazie7.Ya mere, a na-eduzi ọtụtụ ọmụmụ ihe n'oge na-adịbeghị anya site na iji teknụzụ kọmputa kachasị ọhụrụ iji belata mmejọ mmadụ na ịhazi data multidimensional nke ọma8,9,10,11,12.Karịsịa, a na-eji mmụta miri emi eme ihe n'ọtụtụ ebe na nyocha ihe onyonyo ahụike, na ụzọ dị iche iche maka nleba anya afọ site na nyocha redio na-akpaghị aka ka akọpụtala iji meziwanye izi ezi na arụmọrụ nke atụmatụ afọ13,14,15,16,17,18,19,20 .Dịka ọmụmaatụ, Halabi et al 13 mepụtara igwe mmụta algọridim dabere na netwọkụ akwara convolutional (CNN) iji tụọ afọ skeletal site na iji redio nke aka ụmụaka.Ọmụmụ ihe a na-atụpụta ụkpụrụ nke na-emetụta mmụta igwe na onyonyo ahụike na-egosi na ụzọ ndị a nwere ike melite nyocha nyocha.Li et al14 mere atụmatụ afọ site na onyonyo X-ray pelvic site na iji CNN mmụta miri emi wee jiri ha tụnyere nsonaazụ nlọghachi site na iji nleba anya ogbo ossification.Ha chọpụtara na ụdị mmụta CNN nke mmụta miri emi gosipụtara otu arụmọrụ atụmatụ afọ dị ka usoro mgbagha ọdịnala.Ọmụmụ Guo et al. [15] tụlere ọrụ nhazi ọkwa nnabata afọ nke teknụzụ CNN dabere na orthophotos eze, na nsonaazụ nke ụdị CNN gosipụtara na ụmụ mmadụ karịrị arụmọrụ nhazi afọ ya.
Ọtụtụ ọmụmụ gbasara atụmatụ afọ site na iji mmụta igwe na-eji ụzọ mmụta miri emi13,14,15,16,17,18,19,20.A na-akọ na atụmatụ afọ dabere na mmụta miri emi dị ka nke ziri ezi karịa usoro ọdịnala.Otú ọ dị, usoro a na-enye obere ohere iji gosipụta ntọala sayensị maka atụmatụ afọ, dị ka afọ ndị na-egosi afọ ejiri mee atụmatụ.Enwekwara esemokwu gbasara onye na-eme nyocha ahụ.Ya mere, ntule afọ dabere na mmụta miri emi siri ike ịnakwere ndị isi nchịkwa na ikpe ikpe.Ngwuputa data (DM) bụ usoro nke nwere ike ịchọpụta ọ bụghị naanị atụ anya kamakwa ozi a na-atụghị anya ya dị ka usoro maka ịchọta njikọ bara uru n'etiti nnukwu data6,21,22.A na-ejikarị mmụta igwe eme ihe na ngwuputa data, ma ngwuputa data na mmụta igwe na-eji otu algọridim igodo ahụ chọpụta usoro dị na data.Ntụle afọ site na iji mmepe eze dabere na ntule onye nyocha maka ntozu oke nke ezé e lekwasịrị anya, a na-egosipụtakwa ntule a dị ka ọkwa maka nha nha ọ bụla.Enwere ike iji DM nyochaa njikọ dị n'etiti ọkwa nleba anya eze na afọ n'ezie ma nwee ike dochie nyocha ndekọ ndekọ ọdịnala.Ya mere, ọ bụrụ na anyị etinye usoro DM na ntule afọ, anyị nwere ike mejuputa mmụta igwe na nleba anya afọ forensic na-enweghị nchegbu maka ụgwọ iwu.Ebipụtala ọtụtụ ọmụmụ ihe atụnyere n'ụzọ dị iche iche na ụzọ akwụkwọ ntuziaka ọdịnala ejiri mee ihe n'ihe gbasara nyocha yana ụzọ dabere na EBM maka ịchọpụta afọ eze.Shen et al23 gosiri na ụdị DM ziri ezi karịa usoro Camerer omenala.Galibourg et al24 tinyere usoro DM dị iche iche iji buru amụma afọ dị ka Demirdjian criterion25 na nsonaazụ gosiri na usoro DM karịrị usoro Demirdjian na Willems n'ịtụle afọ ndị France.
Iji chọpụta afọ eze ndị Korea na-eto eto na ndị na-eto eto, a na-eji usoro Lee 4 eme ihe n'ọtụtụ ebe n'ime omume nyocha ndị Korea.Usoro a na-eji nyocha ndekọ ndekọ ọdịnala (dị ka ọtụtụ nlọghachi azụ) iji nyochaa mmekọrịta dị n'etiti isiokwu ndị Korea na afọ oge.N'ime ọmụmụ ihe a, a kọwapụtara ụzọ nleba anya afọ ndị a na-enweta site n'iji usoro ndekọ aha ọdịnala dịka "Ụzọ omenala."Usoro Lee bụ usoro ọdịnala, na Oh et al akwadola izi ezi ya.5;Otú ọ dị, ọdabara nke nleba anya afọ dabere na ụdị DM na omume nyocha nke Korea ka bụ ihe a na-enyo enyo.Ebumnobi anyị bụ iji sayensị kwadoo uru nke atụmatụ afọ dabere na ụdị DM.Ebumnuche nke ọmụmụ a bụ (1) iji tụnyere izi ezi nke ụdị DM abụọ n'ịtụle afọ eze na (2) iji tụnyere arụmọrụ nhazi nke ụdị 7 DM mgbe afọ 18 dị afọ 18 na ndị enwetara site na iji usoro ndekọ ọnụ ọgụgụ omenala ntozu nke abụọ. na molar nke atọ n'agba abụọ.
A na-egosi ụzọ na mgbanwe ọkọlọtọ nke afọ oge n'usoro n'ụdị nha nha na ntanetị na Tebụlụ S1 (nhazi ọzụzụ), Tebụlụ mgbakwunye S2 (nyocha ule ime), na Tebụl mgbakwunye S3 (nyocha ule mpụga).Ụkpụrụ kappa maka ntụkwasị obi intra- na interobserver nwetara site na ọzụzụ ọzụzụ bụ 0.951 na 0.947, n'otu n'otu.E gosipụtara ụkpụrụ P na oge ntụkwasị obi 95% maka ụkpụrụ kappa na tebụl mgbakwunye ntanetị S4.A tụgharịrị uru kappa dị ka “fọrọ nke nta ka ọ zuo oke”, dabara na njirisi Landis na Koch26.
Mgbe a na-atụnyere njehie zuru oke (MAE), usoro ọdịnala na-egosipụta ntakịrị karịa ụdị DM maka nwoke na nwanyị niile yana n'usoro ule nwoke na-apụ apụ, ewezuga multilayer perceptron (MLP).Ọdịiche dị n'etiti ụdị ọdịnala na ụdị DM na ntinye ule MAE dị n'ime bụ 0.12-0.19 afọ maka ụmụ nwoke na 0.17-0.21 afọ maka ụmụ nwanyị.Maka batrị nnwale nke mpụga, ọdịiche dị ntakịrị (0.001-0.05 afọ maka ụmụ nwoke na 0.05-0.09 afọ maka ụmụ nwanyị).Na mgbakwunye, mgbọrọgwụ pụtara njehie square (RMSE) dị ntakịrị ala karịa usoro ọdịnala, yana obere ọdịiche (0.17-0.24, 0.2-0.24 maka nhazi ule ime nwoke, yana 0.03 – 0.07, 0.04 – 0.08 maka setịpụrụ nnwale mpụga).).MLP na-egosi arụmọrụ dịtụ mma karịa Single Layer Perceptron (SLP), belụsọ n'ihe gbasara setịpụ ule mpụga nke nwanyị.Maka MAE na RMSE, ule mpụga setịpụrụ akara dị elu karịa nyocha nke ime maka ụdị nwoke na nwanyị niile.Egosiri MAE na RMSE niile na Tebụl 1 na eserese 1.
MAE na RMSE nke omenala na ihe ngwuputa data regression ụdị.Pụtara njehie zuru oke MAE, mgbọrọgwụ pụtara njehie square RMSE, otu oyi akwa perceptron SLP, multilayer perceptron MLP, usoro CM ọdịnala.
E gosipụtara arụmọrụ nhazi ọkwa (ya na mbelata nke afọ 18) nke ụdị ọdịnala na DM n'ihe gbasara uche, nkọwapụta, uru amụma dị mma (PPV), uru amụma na-adịghị mma (NPV), na mpaghara n'okpuru usoro njirimara ọrụ nnabata (AUROC) 27 (Table 2, Figure 2 na agbakwunyere eserese 1 online).N'ihe gbasara uche nke batrị nnwale nke ime, usoro ọdịnala na-eme nke ọma n'etiti ụmụ nwoke na nke ka njọ n'etiti ụmụ nwanyị.Agbanyeghị, ọdịiche dị na arụmọrụ nhazi n'etiti ụzọ ọdịnala na SD bụ 9.7% maka ụmụ nwoke (MLP) yana naanị 2.4% maka ụmụ nwanyị (XGBoost).N'ime ụdị DM, mgbagha mgbagha (LR) gosipụtara mmetụta dị mma na nwoke na nwanyị abụọ.Banyere nkọwapụta nke nhazi ule ime, a hụrụ na ụdị SD anọ ahụ na-arụ ọrụ nke ọma na ụmụ nwoke, ebe usoro ọdịnala na-arụ ọrụ nke ọma na ụmụ nwanyị.Esemokwu dị na nhazi ọkwa maka nwoke na nwanyị bụ 13.3% (MLP) na 13.1% (MLP), n'otu n'otu, na-egosi na ọdịiche dị na nhazi ọkwa n'etiti ụdị karịrị uche.N'ime ụdị DM, igwe nkwado vector (SVM), osisi mkpebi (DT), na ụdị ọhịa ọhịa (RF) rụrụ nke ọma n'etiti ụmụ nwoke, ebe ụdị LR kacha mma n'etiti ụmụ nwanyị.AUROC nke ụdị ọdịnala na ụdị SD niile karịrị 0.925 (k-agbata obi kacha nso (KNN) n'ime ụmụ nwoke), na-egosipụta arụmọrụ nhazi ọkwa dị mma na ịkpa ókè 18 afọ samples28.Maka nhazi ule mpụga, enwere mbelata na arụmọrụ nhazi n'ihe gbasara uche, nkọwapụta na AUROC ma e jiri ya tụnyere nhazi ule ime.Ọzọkwa, ọdịiche dị na nghọta na nkọwapụta dị n'etiti arụmọrụ nhazi nke ụdị kachasị mma na nke kachasị njọ sitere na 10% ruo 25% ma buru ibu karịa ọdịiche dị na nhazi ule ime.
Mmetụta na nkọwapụta nke ụdị nhazi nhazi data atụnyere usoro ọdịnala nwere nkwụsị nke afọ 18.KNN k kacha nso agbata obi, SVM nkwado vector igwe, LR logistic regression, DT mkpebi osisi, RF random ọhịa, XGB XGBoost, MLP multilayer perceptron, omenala CM usoro.
Nzọụkwụ mbụ n'ime ọmụmụ ihe a bụ iji tụnyere izi ezi nke atụmatụ afọ eze enwetara site na ụdị DM asaa na nke enwetara site na iji mgbagha ọdịnala.A na-enyocha MAE na RMSE na ntinye nyocha nke ime maka nwoke na nwanyị, na ọdịiche dị n'etiti usoro omenala na ụdị DM sitere na 44 ruo 77 ụbọchị maka MAE na site na 62 ruo 88 ụbọchị maka RMSE.Ọ bụ ezie na usoro ọdịnala dị ntakịrị karịa n'ọmụmụ ihe a, ọ na-esiri ike ikwubi ma obere ọdịiche dị otú ahụ ọ nwere uru ahụike ma ọ bụ ihe bara uru.Nsonaazụ ndị a na-egosi na izi ezi nke atụmatụ afọ eze site na iji ụdị DM fọrọ nke nta ka ọ bụrụ otu nke usoro ọdịnala.Ntụnyere ozugbo na nsonaazụ sitere na ọmụmụ gara aga siri ike n'ihi na ọ nweghị ọmụmụ atụnyere izi ezi nke ụdị DM na usoro ndekọ ọnụ ọgụgụ ọdịnala na-eji otu usoro nke idekọ ezé n'otu afọ dịka n'ọmụmụ ihe a.Galibourg et al24 tụnyere MAE na RMSE n'etiti ụzọ ọdịnala abụọ (Demirjian method25 na Willems method29) na ụdị 10 DM na ndị France dị afọ 2 ruo 24.Ha kọrọ na ụdị DM niile ziri ezi karịa usoro omenala, na ọdịiche nke 0.20 na 0.38 afọ na MAE na 0.25 na 0.47 afọ na RMSE ma e jiri ya tụnyere usoro Willems na Demirdjian, n'otu n'otu.Ọdịiche dị n'etiti ụdị SD na ụzọ ọdịnala egosiri na ọmụmụ Halibourg na-eburu n'uche ọtụtụ akụkọ30,31,32,33 na usoro Demirdjian adịghị atụle n'ụzọ ziri ezi afọ eze n'ime ndị mmadụ na-abụghị ndị Canada French nke ihe ọmụmụ ahụ dabere na ya.n'ime ihe omumu a.Tai et al 34 ji MLP algọridim mee amụma afọ eze site na foto orthodontic China 1636 wee jiri izi ezi ya tụnyere nsonaazụ nke usoro Demirjian na Willems.Ha kwuru na MLP nwere izi ezi dị elu karịa usoro ọdịnala.Ọdịiche dị n'etiti usoro Demirdjian na usoro ọdịnala bụ <0.32 afọ, na usoro Willems bụ afọ 0.28, nke yiri nsonaazụ nke ọmụmụ ugbu a.Nsonaazụ nke ọmụmụ ndị a gara aga24,34 na-adakọkwa na nsonaazụ nke ọmụmụ ugbu a, na nha nha afọ nke ụdị DM na usoro ọdịnala yiri ya.Agbanyeghị, dabere na nsonaazụ ewepụtara, anyị nwere ike jiri nlezianya kwubie na iji ụdị DM tụọ afọ nwere ike dochie ụzọ ndị dị adị n'ihi enweghị ntụle na ntụle aka ọmụmụ gara aga.Ọmụmụ ihe nleba anya site na iji ihe nlele buru ibu dị mkpa iji kwado nsonaazụ enwetara n'ọmụmụ ihe a.
N'ime ọmụmụ ihe na-anwale izi ezi nke SD n'ịtụle afọ eze, ụfọdụ gosipụtara izi ezi dị elu karịa ọmụmụ ihe anyị.Stepanovsky et al 35 tinyere ụdị SD 22 na panoramic radiographs nke 976 Czech bi afọ 2.7 ruo 20.5 wee nwale izi ezi nke ụdị ọ bụla.Ha tụlere mmepe nke ngụkọta nke 16 elu na ala aka ekpe na-adịgide adịgide site na iji usoro nhazi ọkwa nke Moorrees et al 36 tụrụ aro.MAE sitere na 0.64 ruo 0.94 afọ na RMSE sitere na 0.85 ruo 1.27 afọ, nke ziri ezi karịa ụdị DM abụọ ejiri mee ihe n'ọmụmụ ihe a.Shen et al23 jiri usoro Cameriere tụọ afọ eze nke ezé asaa na-adịgide adịgide na mandible aka ekpe na ndị bi n'ebe ọwụwa anyanwụ China ndị dị afọ 5 ruo 13 ma jiri ya tụnyere afọ ndị e mere atụmatụ site na iji linear regression, SVM na RF.Ha gosiri na ụdị DM atọ ahụ nwere izi ezi dị elu ma e jiri ya tụnyere usoro omenala Cameriere.MAE na RMSE na ọmụmụ Shen dị ala karịa ndị nọ n'ụdị DM n'ime ọmụmụ ihe a.Mmụba nkenke nke ọmụmụ site Stepanovsky et al.35 na Shen et al.23 nwere ike ịbụ n'ihi ntinye nke ndị na-eto eto na nlele ọmụmụ ha.N'ihi na atụmatụ afọ maka ndị sonyere nwere ezé na-eto eto na-akawanye mma ka ọnụọgụ ezé na-abawanye n'oge mmepe eze, enwere ike imebi izi ezi nke usoro nleba anya afọ nke ga-esi na ya pụta mgbe ndị sonyere ọmụmụ ihe ka dị obere.Na mgbakwunye, njehie MLP na nleba anya afọ dị ntakịrị karịa nke SLP, nke pụtara na MLP ziri ezi karịa SLP.A na-ahụta MLP ka ọ ka mma maka ntule afọ, ikekwe n'ihi ọkwa zoro ezo na MLP38.Agbanyeghị, enwere mwepu maka nlele elu nke ụmụ nwanyị (SLP 1.45, MLP 1.49).Nchọpụta na MLP ziri ezi karịa SLP n'ịtụle afọ na-achọkwu ọmụmụ ihe nlegharị anya.
Atụlekwa arụmọrụ nhazi nke ụdị DM na usoro ọdịnala na ọnụ ụzọ afọ 18.Ụdị SD niile a nwalere na ụzọ ọdịnala na nhazi ule ime gosiri ọkwa ịkpa oke anabatara maka nlele afọ 18.Mmetụta maka ụmụ nwoke na ụmụ nwanyị karịrị 87.7% na 94.9%, n'otu n'otu, na nkọwapụta karịrị 89.3% na 84.7%.AUROC nke ụdị niile anwalela gafere 0.925.N'ihe kacha mma anyị maara, ọ nweghị ọmụmụ nwalere arụmọrụ nke ụdị DM maka nhazi afọ 18 dabere na ntozu eze.Anyị nwere ike iji nsonaazụ ọmụmụ a tụnyere arụmọrụ nhazi nke ụdị mmụta miri emi na redio panoramic.Guo et al.15 gbakọrọ arụmọrụ nhazi ọkwa nke usoro mmụta miri emi dabere na CNN yana usoro ntuziaka dabere na usoro Demirjian maka afọ ụfọdụ.Mmetụta na nkọwapụta nke usoro ntuziaka bụ 87.7% na 95.5%, n'otu n'otu, na nghọta na nkọwapụta nke ụdị CNN gafere 89.2% na 86.6%, n'otu n'otu.Ha kwubiri na ụdị mmụta mmụta miri emi nwere ike dochie ma ọ bụ karịa nyocha akwụkwọ ntuziaka n'ịhazi oke afọ.Nsonaazụ nke ọmụmụ a gosipụtara arụmọrụ nhazi ọkwa yiri nke ahụ;Ekwenyere na nhazi ọkwa site na iji ụdị DM nwere ike dochie usoro ndekọ aha ọdịnala maka nleba anya afọ.N'ime ụdị ndị ahụ, DM LR bụ ihe nlereanya kachasị mma n'ihe gbasara mmetụta uche maka ụdị nwoke na nghọta na nkọwapụta maka ihe atụ nwanyị.LR nọ n'ọkwa nke abụọ na nkọwapụta maka ụmụ nwoke.Ọzọkwa, a na-ahụta LR ka ọ bụrụ otu n'ime ụdị DM35 nwere enyi na enyi na ọ naghị adị mgbagwoju anya ma sie ike ịhazi.Dabere na nsonaazụ ndị a, a na-ahụta LR ka ọ bụrụ ihe nleba anya nhazi nke igbupu maka ndị dị afọ 18 na ndị Korea.
N'ozuzu, izi ezi nke nleba anya afọ ma ọ bụ ịrụ ọrụ nhazi na nhazi ule mpụga adịghị mma ma ọ bụ dị ala ma e jiri ya tụnyere nsonaazụ dị na nhazi ule ime.Akụkọ ụfọdụ na-egosi na nhazi ọkwa ma ọ bụ arụmọrụ na-ebelata mgbe a na-etinye atụmatụ afọ dabere na ọnụ ọgụgụ ndị Korea na ndị Japan5,39, na ahụrụ ụkpụrụ yiri ya na ọmụmụ ihe ugbu a.A hụkwara omume mmebi a na ụdị DM.Ya mere, iji chọpụta afọ nke ọma, ọbụlagodi mgbe ị na-eji DM na usoro nyocha, ụzọ ndị sitere na data ndị obodo, dị ka usoro omenala, kwesịrị ka ahọrọ5,39,40,41,42.Ebe ọ bụ na amabeghị ma ụdị mmụta mmụta miri emi nwere ike igosi usoro ndị yiri ya, ọmụmụ na-atụnyere nhazi nhazi na arụmọrụ site na iji usoro ọdịnala, ụdị DM, na ụdị mmụta mmụta miri emi n'otu ihe atụ dị mkpa iji gosi ma ọgụgụ isi nwere ike imeri ọdịiche agbụrụ ndị a na obere afọ.nyocha.
Anyị na-egosipụta na enwere ike dochie usoro ọdịnala site na nleba anya afọ dabere na ụdị DM na omume nleba anya afọ na Korea.Anyị chọpụtakwara na enwere ike imejuputa mmụta igwe maka nleba anya afọ ndụ.Otú ọ dị, e nwere njedebe doro anya, dị ka ọnụ ọgụgụ na-ezughị ezu nke ndị sonyere na ọmụmụ ihe a iji chọpụta n'ụzọ doro anya nsonaazụ ya, na enweghị ọmụmụ ihe gara aga iji tụnyere ma kwado nsonaazụ nke ọmụmụ a.N'ọdịnihu, a ga-eji ọnụ ọgụgụ dị ukwuu nke ihe atụ na ọnụ ọgụgụ dị iche iche na-eduzi ọmụmụ ihe DM iji meziwanye ngwa ngwa ya ma e jiri ya tụnyere usoro omenala.Iji kwadoo ike nke iji ọgụgụ isi na-eme atụmatụ afọ n'ọtụtụ mmadụ, a chọrọ ọmụmụ ihe n'ọdịnihu iji tụnyere nhazi nhazi na arụmọrụ nke DM na ụdị mmụta miri emi na usoro omenala n'otu ihe atụ.
Ọmụmụ ihe ahụ jiri foto ọkpụkpụ 2,657 anakọtara site n'aka ndị okenye Korea na ndị Japan dị afọ 15 ruo 23.E kewara redio redio ndị Korea n'ime usoro ọzụzụ 900 (19.42 ± 2.65 afọ) na 900 nyocha nke ime (19.52 ± 2.59 afọ).A na-anakọta usoro ọzụzụ ahụ n'otu ụlọ ọrụ (Ụlọ Ọgwụ Seoul St. Mary), na anakọtara ule nke onwe ya na ụlọ ọrụ abụọ (Seoul National University Dental Hospital na Yonsei University Dental Hospital).Anyị nakọtakwara redio 857 site na data ndị ọzọ dabere na ọnụ ọgụgụ mmadụ (Iwate Medical University, Japan) maka nnwale mpụga.A na-ahọrọ redio nke isiokwu ndị Japan (19.31 ± 2.60 afọ) dị ka ihe nyocha nke mpụga.A na-anakọta data azụ azụ iji nyochaa ọkwa nke mmepe eze na redio panoramic e weere n'oge ọgwụgwọ eze.Ozi niile anakọtara enweghị aha ma ewezuga okike, ụbọchị ọmụmụ na ụbọchị redio.Usoro nsonye na mwepu bụ otu ihe ọmụmụ 4, 5 bipụtara na mbụ.A gbakọrọ kpọmkwem afọ nke nlele ahụ site n'iwepụ ụbọchị ọmụmụ site na ụbọchị ewepụtara redio.E kewara otu ihe atụ n'ime afọ itoolu.Egosiri afọ na nkesa nwoke na nwanyị na Tebụl 3 A na-eme nchọpụta a dịka nkwupụta Helsinki siri dị ma kwadoro Ụlọ Ọrụ Nyochaa Ụlọ Ọrụ Seoul St. Mary's nke Mahadum Katọlik nke Korea (KC22WISI0328).N'ihi nlegharị anya nyocha nke ọmụmụ a, enweghị ike ịnweta nkwenye sitere n'aka ndị ọrịa niile na-enyocha nyocha redio maka ebumnuche ọgwụgwọ.Ụlọ ọgwụ St. Mary's University nke Seoul (IRB) wepụrụ ihe a chọrọ maka nkwenye ọmụma.
A tụlere usoro mmepe nke molars bimaxillary nke abụọ na nke atọ dịka usoro Demircan siri dị25.Naanị otu ezé ka a na-ahọrọ ma ọ bụrụ na a hụrụ otu ụdị nha nha n'akụkụ aka ekpe na aka nri nke agba ọ bụla.Ọ bụrụ na ezé homologous n'akụkụ abụọ dị n'ọkwa mmepe dị iche iche, a na-ahọrọ ezé nwere ọkwa mmepe dị ala ka ọ bụrụ ihe na-ejighị n'aka na afọ a na-eme atụmatụ.Otu narị redio ndị ahọpụtara na-enweghị usoro sitere na nhazi ọzụzụ bụ ndị nwere ahụmahụ abụọ nwetara akara iji nwalee ntụkwasị obi interobserver mgbe emechara ya ka ha chọpụta ọkwa ntozu eze.A tụlere ntụkwasị obi intraobserver ugboro abụọ na etiti ọnwa atọ site n'aka onye nlebanya mbụ.
Usoro mmekọ nwoke na nwanyị na mmepe nke molars nke abụọ na nke atọ nke agba ọ bụla n'ime usoro ọzụzụ bụ nke onye nleba anya zụrụ azụ nwere ụdị DM dị iche iche, na afọ ka edobere dị ka uru ebumnuche.A nwalere ụdị SLP na MLP, bụ ndị a na-ejikarị na mmụta igwe, megide algọridim ndọghachi azụ.Ụdị DM na-ejikọta ọrụ ahịrị na-eji usoro mmepe nke ezé anọ ma jikọta data ndị a iji chọpụta afọ.SLP bụ netwọkụ akwara kacha dị mfe yana enweghị ọkwa zoro ezo.SLP na-arụ ọrụ dabere na nnyefe ọnụ ụzọ n'etiti ọnụ.Ụdị SLP na nlọghachi azụ yiri mgbakọ na mwepụ na ọtụtụ nlọghachi azụ ahịrị.N'adịghị ka ụdị SLP, ụdị MLP nwere ọtụtụ ọkwa ezoro ezo nwere ọrụ ịgbalite na-adịghị adị.Nnwale anyị jiri oyi akwa zoro ezo nwere naanị ọnụ ụzọ 20 zoro ezo nwere ọrụ ịgbalite na-adịghị adị.Jiri gradient mgbada dị ka usoro njikarịcha yana MAE na RMSE dị ka ọrụ ọnwụ iji zụọ ụdị mmụta igwe anyị.A na-etinye ihe nlereanya regression kacha mma enwetara na ntinye ule nke ime na n'èzí na afọ nke ezé.
E mepụtara algọridim nhazi ọkwa nke na-eji ntozu oke nke ezé anọ na ọzụzụ a na-ahazi iji buru amụma ma nlele ọ dị afọ 18 ma ọ bụ na ọ bụghị.Iji wuo ihe nlereanya ahụ, anyị nwetara igwe ihe nnọchianya asaa nke mmụta algorithms6,43: (1) LR, (2) KNN, (3) SVM, (4) DT, (5) RF, (6) XGBoost, na (7) MLP .LR bụ otu n'ime nhazi nhazi algọridim44.Ọ bụ algọridim mmụta mmụta a na-elekọta nke na-eji nlọghachi azụ iji buru amụma gbasara puru nke data sitere na otu ụdị site na 0 ruo 1 wee kewaa data dị ka nke nwere ike ịbụ nke dabere na nke a;a na-ejikarị maka nhazi ọnụọgụ abụọ.KNN bụ otu n'ime igwe mmụta algọridim dị mfe45.Mgbe enyere data ntinye ọhụrụ, ọ na-achọta k data dị nso na ntọala dị adị wee kewaa ha na klaasị nwere oge kachasị elu.Anyị setịpụrụ 3 maka ọnụ ọgụgụ ndị agbata obi atụle (k).SVM bụ algọridim nke na-ebuli ohere dị n'etiti klaasị abụọ site na iji ọrụ kernel gbasaa oghere ahịrị n'ime oghere na-abụghị nke a na-akpọ fields46.Maka ihe nlereanya a, anyị na-eji bias = 1, ike = 1, na gamma = 1 dị ka hyperparameters maka kernel polynomial.E tinyela DT n'ọrụ n'ụdị dị iche iche dị ka algọridim maka ikesa data niile etinyere n'ime ọtụtụ obere otu site na-anọchi anya iwu mkpebi na nhazi osisi47.A na-ahazi ihe nlereanya ahụ na ọnụ ọgụgụ kacha nta nke ndekọ kwa ọnụ nke 2 ma na-eji ndeksi Gini dị ka nha nke ịdị mma.RF bụ usoro mkpokọta na-ejikọta ọtụtụ DT iji melite arụmọrụ site na iji usoro nchịkọta bootstrap nke na-emepụta ọkwa na-adịghị ike maka nlele ọ bụla site na-esetịpụ ihe nlele nke otu nha ọtụtụ ugboro site na dataset mbụ48.Anyị ji osisi 100, omimi osisi 10, 1 kacha nta ọnụ ọnụ, yana Gini admixture index dị ka njirisi nkewa ọnụ.A na-ekpebi nhazi nke data ọhụrụ site na oke ntuli aka.XGBoost bụ algọridim nke na-ejikọta usoro nkwalite site na iji usoro na-ewere dị ka data ọzụzụ njehie n'etiti ụkpụrụ n'ezie na nke amụma gara aga ma na-abawanye njehie site na iji gradients49.Ọ bụ algọridim a na-ejikarị eme ihe n'ihi arụmọrụ ya dị mma yana arụmọrụ akụrụngwa, yana ntụkwasị obi dị elu dị ka ọrụ mgbazi na-enweghị oke.Ihe nlereanya ahụ nwere wiil nkwado 400.MLP bụ netwọk akwara nke otu ma ọ bụ karịa perceptrons na-etolite ọtụtụ ọkwa nwere otu ma ọ bụ karịa ezoro ezo n'etiti ntinye na mmepụta layer38.N'iji nke a, ị nwere ike ịrụ nhazi ọkwa na-abụghị nke linear ebe mgbe ị gbakwunyere oyi akwa ntinye wee nweta uru nsonaazụ, a na-atụnyere uru nrịanrịa nke e buru n'amụma tụnyere uru nsonaazụ n'ezie na njehie na-agbasa azụ.Anyị mepụtara oyi akwa zoro ezo nke nwere neuron 20 zoro ezo na oyi akwa ọ bụla.A na-etinye ihe nlereanya ọ bụla anyị mepụtara na nhazi ime na mpụga iji nwalee arụmọrụ nhazi site na ịgbakọ uche, nkọwapụta, PPV, NPV, na AUROC.Akọwapụtara mmetụta uche dị ka oke nke ihe nlele emere atụmatụ na ọ dị afọ 18 ma ọ bụ karịa na nlele e mere atụmatụ na ọ dị afọ 18 ma ọ bụ karịa.Nkọwapụta bụ nha nke nlele ndị na-erubeghị afọ 18 yana ndị e chere na ha nọ n'okpuru afọ 18.
Atụgharịrị ọkwa eze ndị a tụlere na nhazi ọzụzụ ka ọ bụrụ ọnụọgụ ọnụọgụgụ maka nyocha ọnụ ọgụgụ.A na-eme regression multivariate linear na logistic iji mepụta ụdị amụma maka mmekọahụ ọ bụla wee nweta usoro nlọghachi nke enwere ike iji tụọ afọ.Anyị na-eji usoro ndị a tụọ afọ nha nha maka nhazi ule ime na mpụga.Tebụl 4 na-egosi nlọghachi azụ na ụdị nhazi ọkwa ejiri mee ihe n'ọmụmụ ihe a.
A gbakọọ ntụkwasị obi intra- na interobserver site na iji ọnụ ọgụgụ kappa Cohen.Iji nwalee izi ezi nke DM na ụdị nlọghachi azụ ọdịnala, anyị gbakọrọ MAE na RMSE site na iji atụmatụ echere na afọ nke nhazi ule ime na mpụga.A na-ejikarị njehie ndị a nyochaa izi ezi nke amụma nlereanya.Ka mperi ahụ dị ntakịrị, na-adị elu izi ezi nke amụma24.Tulee MAE na RMSE nke nhazi ule ime na mpụta gbakọrọ site na iji DM na mgbagha ọdịnala.A tụlere ịrụ ọrụ nhazi ọkwa nke mbipu afọ 18 na ọnụ ọgụgụ ọdịnala site na iji tebụl enweghị nchegharị 2 × 2.Atụle uche nke agbakọ, nkọwapụta, PPV, NPV na AUROC nke setịpụrụ nnwale ahụ na ụkpụrụ atụpụtara nke ụdị nhazi ọkwa DM.A na-akọwapụta data dị ka pụtara ± ọkọlọtọ ma ọ bụ ọnụọgụ (%) dabere na njirimara data.A na-ahụta ụkpụrụ P nwere akụkụ abụọ dị ka ihe dị mkpa.A na-eme nyocha ndekọ ọnụ ọgụgụ oge niile site na iji ụdị SAS 9.4 (SAS Institute, Cary, NC).Emebere ihe ngosi DM regression na Python site na iji Keras50 2.2.4 backend na Tensorflow51 1.8.0 kpọmkwem maka ọrụ mgbakọ na mwepụ.Emebere ụdị nhazi ọkwa DM na gburugburu ebe nyocha ihe ọmụma Waikato na Konstanz Information Miner (KNIME) 4.6.152 nyocha ikpo okwu.
Ndị na-ede akwụkwọ kwetara na enwere ike ịchọta data na-akwado nkwubi okwu ọmụmụ na isiokwu na ihe mgbakwunye.Ihe ndekọ data ewepụtara na/ma ọ bụ nyochara n'oge ọmụmụ ihe dị n'aka onye odee kwekọrọ na arịrịọ ezi uche dị na ya.
Ritz-Timme, S. et al.Ntụle afọ: ọnọdụ nka iji zute ihe achọrọ maka omume nyocha.mba ụwa.J. Ọgwụ gbasara iwu.113, 129–136 (2000).
Schmeling, A., Reisinger, W., Geserik, G., na Olze, A. Ọnọdụ ugbu a nke nyocha afọ forensic nke ihe ndị dị ndụ maka ebumnuche mpụ.Forensics.ọgwụ.Pathology.1, 239–246 (2005).
Pan, J. et al.Usoro emezigharịrị maka ịtụle afọ eze ụmụaka dị afọ 5 ruo 16 na ọwụwa anyanwụ China.ụlọ ọgwụ.Nyocha ọnụ.25, 3463–3474 (2021).
Lee, SS wdg. Chronology nke mmepe nke abụọ na nke atọ molars na Koreans na ngwa ya maka forensic afọ ntule.mba ụwa.J. Ọgwụ gbasara iwu.124, 659–665 (2010).
Oh, S., Kumagai, A., Kim, SY na Lee, SS Ntụle afọ na nleba anya nke ọnụ ụzọ afọ 18 dabere na ntozu oke nke abụọ na nke atọ molars na Koreans na Japanese.PLoS ONE 17, e0271247 (2022).
Kim, JY, et al.Nyocha data dabere na mmụta igwe tupu ịwa ahụ nwere ike ibu amụma nsonaazụ ọgwụgwọ ịwa ụra na ndị ọrịa nwere OSA.sayensị.Akụkọ 11, 14911 (2021).
Han, M. et al.Ntụle afọ ziri ezi site na mmụta igwe ma ọ bụ na-enweghị enyemaka mmadụ?mba ụwa.J. Ọgwụ gbasara iwu.136, 821–831 (2022).
Khan, S. na Shaheen, M. Site na Ngwuputa Data na Ngwuputa data.J. Ozi.sayensị.https://doi.org/10.1177/01655515211030872 (2021).
Khan, S. na Shaheen, M. WisRule: Algorithm nke izizi maka Ngwuputa Ọchịchị Association.J. Ozi.sayensị.https://doi.org/10.1177/01655515221108695 (2022).
Shaheen M. na Abdullah U. Karm: Ngwuputa data ọdịnala dabere na iwu mkpakọrịta dabere na ọnọdụ.gbakọọ.Mat.gaa n'ihu.68, 3305–3322 (2021).
Muhammad M., Rehman Z., Shaheen M., Khan M. na Habib M. Nchọpụta myirịta dị omimi dabere na iji data ederede.gwa.teknụzụ.njikwa.https://doi.org/10.5755/j01.itc.49.4.27118 (2020).
Tabish, M., Tanoli, Z., na Shahin, M. Usoro maka ịmata ọrụ na vidiyo egwuregwu.multimedia.Ngwa Ngwa https://doi.org/10.1007/s11042-021-10519-6 (2021).
Halabi, SS et al.Ihe ịma aka mmụta igwe RSNA na afọ ọkpụkpụ ụmụaka.Radiology 290, 498–503 (2019).
Li, Y. et al.Atụmatụ afọ nke onye amụma sitere na ụzarị pelvic site na iji mmụta miri emi.EURO.radieshon.29, 2322–2329 (2019).
Guo, YC, et al.Nkewa afọ ziri ezi site na iji ụzọ ntuziaka yana netwọk akwara convolutional miri emi site na onyonyo nleba anya n'ọdịdị.mba ụwa.J. Ọgwụ gbasara iwu.135, 1589–1597 (2021).
Alabama Dalora et al.Ntụle afọ ọkpụkpụ site na iji usoro mmụta igwe dị iche iche: nyocha akwụkwọ nhazi na meta-analysis.PLoS ONE 14, e0220242 (2019).
Du, H., Li, G., Cheng, K., na Yang, J. Ntụle afọ ndị mmadụ-kpọmkwem nke ndị Africa America na ndị China dabere na ọnụ ụlọ pulp nke akpa molars na-eji cone-beam computed tomography.mba ụwa.J. Ọgwụ gbasara iwu.136, 811–819 (2022).
Kim S., Lee YH, Noh YK, Park FK na Oh KS Ịchọpụta ọgbọ dị iche iche nke ndị dị ndụ na-eji ihe onyonyo dabere na ọgụgụ isi nke molars mbụ.sayensị.Akụkọ 11, 1073 (2021).
Stern, D., Payer, C., Giuliani, N., na Urschler, M. Atụmatụ afọ akpaaka na ọtụtụ afọ nkewa site na multivariate MRI data.IEEE J. Biomed.Mkpu ahụike.23, 1392–1403 (2019).
Cheng, Q., Ge, Z., Du, H. na Li, G. Ntụle afọ dabere na ngalaba 3D pulp chamber nke mbụ molars si cone beam computed tomography site na ijikọta mmụta miri emi na nhazi ọkwa.mba ụwa.J. Ọgwụ gbasara iwu.135, 365–373 (2021).
Wu, WT, et al.Ngwuputa data na nnukwu data ụlọ ọgwụ: ọdụ data nkịtị, usoro, na ụdị usoro.Ụwa.ọgwụ.akụ.8, 44 (2021).
Yang, J. et al.Okwu mmalite nke ọdụ data ahụike yana teknụzụ Ngwuputa data na nnukwu oge data.J. Avid.Isi ọgwụ.13, 57–69 (2020).
Shen, S. et al.Usoro igwefoto maka atụle afọ eze site na iji mmụta igwe.BMC Oral Health 21, 641 (2021).
Galliburg A. et al.Tụnyere usoro mmụta igwe dị iche iche maka ịkọ afọ eze site na iji usoro Demirdjian staging.mba ụwa.J. Ọgwụ gbasara iwu.135, 665–675 (2021).
Demirdjian, A., Goldstein, H. na Tanner, JM Usoro ọhụrụ maka ịlele afọ eze.snot.bayoloji.45, 211–227 (1973).
Landis, JR, na Koch, GG Usoro nke nkwekọrịta ndị nleba anya na data categorical.Biometrics 33, 159–174 (1977).
Bhattacharjee S, Prakash D, Kim C, Kim HK na Choi HK.Ntụle ederede, morphological na statistical nke onyonyo magnetik resonance akụkụ abụọ na-eji usoro ọgụgụ isi mmadụ maka ọdịiche nke etuto ụbụrụ isi.Ozi ahụike.akụ.https://doi.org/10.4258/hir.2022.28.1.46 (2022).
Oge nzipu: Jan-04-2024