الكشف عن تسوس الأسنان باستخدام CNN
يعتبر تسوس الأسنان، والذي يشار إليه عادة باسم تسوس الأسنان، مشكلة شائعة في الأسنان. يعد اكتشاف تسوس الأسنان في وقت مبكر أمرًا بالغ الأهمية لمنع حدوث المزيد من المضاعفات المتعلقة بالأسنان. في هذا التقرير، نطبق شبكة عصبية ملتوية (CNN) لتصنيف صور الأسنان إلى فئتين: تسوس الأسنان وعدم وجود تسوس.
وصف البيانات
تتكون مجموعة البيانات من صور أشعة سينية للأسنان مُسمّاة. يتم تصنيف كل صورة إلى إحدى الفئتين: التسوس: الصور التي تظهر فيها تسوسات الأسنان. no_Caries: الصور التي لا تظهر فيها تسوسات الأسنان. يتم جمع الصور من عيادات الأسنان المختلفة ومستودعات البيانات عبر الإنترنت. تتضمن مجموعة البيانات صورًا بتنسيق .jpg، مع تغيير حجم كل صورة إلى 224x224 بكسل لإدخالها بشكل موحد في نموذج CNN. تم تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار على النحو التالي: مجموعة التدريب: 80% من البيانات (4000 صورة) مجموعة التحقق: 10% من البيانات (500 صورة) مجموعة الاختبار: 10% من البيانات (500 صورة)
النتائج
حقق نموذج CNN دقة تصنيف عالية بلغت 94% للكشف عن تسوس الأسنان من صور الأشعة السينية. وباستخدام طبقات زيادة البيانات والتسرب، تم تقليل الإفراط في التجهيز، وتم تعميم النموذج بشكل جيد على بيانات الاختبار غير المرئية. توضح هذه النتائج أن CNNs هي أداة واعدة للكشف التلقائي عن تسوس الأسنان، والتي يمكن أن تساعد في التشخيص السريري.
