基于无先验解耦网络模型的下颌第三磨牙检测应用研究

目的：探讨基于无先验解耦网络模型在曲面断层片下颌第三磨牙（智齿）自动识别、影像学分类中的应用，帮助医患双方实现准确高效的实时诊断。方法：回顾2020年6月—12月于苏州大学附属第三医院就诊的患者曲面断层片，标注（Winter分类法）后，一致性资料973例。以YOLO模型为基础，引入不依赖标注框先验信息的方法简化模型，同时采用检测头解耦的优化思想，建立无先验解耦网络模型。有效数据集分为训练集和测试集进行训练推理，采用PASCAL VOC和COCO数据集评判准则进行统计分析。结果：人工智能模型对智齿目标的检测，漏检率为0%；对临床常见的智齿类型，VOC mAP达90%以上，COCO mAP达50%以上。结论：基于YOLO无先验解耦网络模型在曲面断层片下颌智齿的识别分类上表现出良好解读诊断效果。