tailieunhanh - Xây dựng hệ dữ liệu hỗ trợ máy học để chẩn đoán sàng lọc sâu răng giai đoạn sớm

Nghiên cứu nhằm xây dựng hệ dữ liệu hỗ trợ máy học để chẩn đoán sàng lọc sâu răng giai đoạn sớm ở trẻ 3 - 6 tuổi trên một số cơ sở thuộc địa bàn thành phố Hà Nội. Kết quả nghiên cứu cho thấy: Số lượng ảnh tổn thương sâu răng giai đoạn sớm trong kho dữ liệu của nghiên cứu này là 478 ảnh. | TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC XÂY DỰNG HỆ DỮ LIỆU HỖ TRỢ MÁY HỌC ĐỂ CHẨN ĐOÁN SÀNG LỌC SÂU RĂNG GIAI ĐOẠN SỚM Mai Thị Giang Thanh1 Võ Trương Như Ngọc Ngô Văn Toàn Lương Minh Hằng Trần Ngọc Phương Thảo3 Trường Cao đẳng Y tế Hà Đông 1 Trường Đại học Y Hà Nội Trường Đại học Văn Lang Hồ Chí Minh Nghiên cứu nhằm xây dựng hệ dữ liệu hỗ trợ máy học để chẩn đoán sàng lọc sâu răng giai đoạn sớm ở trẻ 3 - 6 tuổi trên một số cơ sở thuộc địa bàn thành phố Hà Nội. Kết quả nghiên cứu cho thấy Số lượng ảnh tổn tương sâu răng giai đoạn sớm trong kho dữ liệu của nghiên cứu này là 478 ảnh. Có sự đa dạng về số lượng và vị trí tổn thương sâu răng giai đoạn sớm ở cả 5 góc chụp ảnh trong miệng như ảnh toàn cảnh ảnh bên phải ảnh bên trái ảnh hàm trên ảnh hàm dưới lần lượt là 505 răng 362 răng 363 răng 50 răng và 90 răng. Kho dữ liệu được xây dựng có sự phân bố của các tổn thương sâu răng giai đoạn sớm tập trung nhiều ở ảnh vùng mặt ngoài của răng với 994 tổn thương mặt nhai là 65 tổn thương và mặt bên chỉ là 14 tổn thương. Từ khóa Kho dữ liệu sâu răng giai đoạn sớm trẻ 3-6 tuổi. I. ĐẶT VẤN ĐỀ Ngày nay với sự phát triển mạnh mẽ của Sâu răng giai đoạn sớm là giai đoạn tổn cộng nghệ trên mọi lĩnh vực trong đời sống thương không có lỗ sâu. Các tổn thương được và xã hội các ứng dụng công nghệ giúp con đặc trưng bởi sự thay đổi về màu sắc độ bóng người tiết kiệm thời gian công sức và đạt được và cấu trúc bề mặt men răng. Điều trị sâu răng hiệu quả cao hơn trong công việc. Trong nha giai đoạn sớm bằng phương pháp tái khoáng khoa với mong muốn hỗ trợ các bác sĩ và bệnh hóa thì cấu trúc men răng có thể phục hồi hoàn nhân trong chẩn đoán bệnh các nhà nghiên cứu toàn. Theo nghiên cứu Pitts 2013 sâu răng giai đã sử dụng công cụ học máy để hỗ trợ chẩn đoạn sớm là giai đoạn đầu tiên phát hiện thấy đoán tự động các bệnh lý răng miệng dựa trên sự thay đổi bề mặt men răng như đổi màu với phim x-quang như nghiên cứu của Srivastava 1 đốm trắng hoặc nâu và chưa có biểu hiện phá Vinayahalingam . Tại Việt Nam