[摘要] 在計(jì)算機(jī)算法迅速發(fā)展的信息時代，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用在各個領(lǐng)域均受到了廣泛關(guān)注，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是深度學(xué)習(xí)中最為典型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之一，具有突出的學(xué)習(xí)能力及適應(yīng)能力，在圖像的識別處理上表現(xiàn)尤為出色。與此同時，在牙體牙髓病學(xué)的發(fā)展過程中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用也越發(fā)常見，例如協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行齲病、根尖周病的分析、診斷、治療、預(yù)后評估等，有利于緩解醫(yī)療資源緊缺、推動牙體牙髓病學(xué)的發(fā)展。本文就卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在牙體牙髓病學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行總結(jié)，并對其未來發(fā)展可能進(jìn)行初步展望。

[關(guān)鍵詞] 深度學(xué)習(xí)； 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 牙體牙髓病學(xué)

[中圖分類號] R781.1 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A [doi] 10.7518/gjkq.2024063

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolution neural network，CNN） 作為深度學(xué)習(xí)中的重要分支，本身是一種多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，常用于處理多維度的數(shù)據(jù)信息如圖像、視頻等[1]，在圖像檢測、識別、分割、配準(zhǔn)等[2]各類任務(wù)中均表現(xiàn)良好，具有高效、準(zhǔn)確等特點(diǎn)。目前應(yīng)用較為廣泛的CNN模型主要包括ResNet模型、R-CNN模型、U-net模型等。這些CNN模型的運(yùn)算主要可以分為卷積層、池化層以及全連接層。以ResNet模型執(zhí)行圖像分類任務(wù)為例（圖1所示），圖像在輸入ResNet模型后首先在卷積層進(jìn)行原始數(shù)據(jù)矩陣的卷積運(yùn)算。隨后卷積層輸出的特征圖像經(jīng)由池化層進(jìn)行降維，該層提取特征圖像中最為有效的特征，從而實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的簡化，提高模型運(yùn)行速率，減少過擬合現(xiàn)象。輸入的圖像通過多次反復(fù)的卷積池化運(yùn)算抉擇出最能體現(xiàn)圖像有效特征的卷積核，由該卷積核進(jìn)行卷積池化運(yùn)算提取的特征信息最終在全連接層進(jìn)行非線性組合，輸出分類結(jié)果。

在口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，目前已有不少學(xué)者嘗試將CNN與現(xiàn)階段口腔診療中存在的各類問題相結(jié)合。Lahoud等[3]就開發(fā)出了一種基于U-Net模型的新型分割工具，用于在頜面部錐形束計(jì)算機(jī)斷層掃描（cone-beam computed tomography， CBCT）影像中對下頜神經(jīng)管進(jìn)行分割，該工具經(jīng)驗(yàn)證具有較高的精確度，且分割速率明顯優(yōu)于人工分割。此外，CNN還在口腔疾病的診斷、治療及預(yù)后預(yù)測等不同問題的解決中展現(xiàn)出了良好的實(shí)用性[4-9]，這些研究均證實(shí)CNN在口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中擁有極其寬廣的應(yīng)用前景。而在牙體牙髓病學(xué)的各個方面，CNN的應(yīng)用同樣已經(jīng)取得了一定的成果，對牙體牙髓病學(xué)的發(fā)展起著積極的促進(jìn)作用。本文就其在診斷、治療及預(yù)測等方面的應(yīng)用進(jìn)行總結(jié)，以期為CNN在牙體牙髓領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用研究提供參考。

1 CNN 輔助牙體牙髓疾病的診斷

在當(dāng)前的口腔臨床診療中，各類牙體牙髓疾病的診斷仍主要依賴于醫(yī)生的臨床工作經(jīng)驗(yàn)。而由于臨床經(jīng)驗(yàn)水平各有不齊，不同醫(yī)生在面對同種病情時的診斷有時也會存在一定的差異，由此出現(xiàn)的誤診、漏診情況屢見不鮮。此外，牙體牙髓病學(xué)發(fā)展至今，臨床醫(yī)生及相關(guān)醫(yī)療資源依舊十分緊張，部分患者的病情常常無法得到最及時的診治。為解決上述問題，目前已有大量研究[10-16]嘗試通過大樣本數(shù)據(jù)的輸入來對CNN模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試，使其最終能夠輔助臨床醫(yī)生進(jìn)行更準(zhǔn)確快速的疾病診斷（圖2所示），并取得了較為顯著的成果，其中應(yīng)用較多的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包括VGG模型、Resnet模型、U-Net模型等。

1.1 VGG模型

在牙髓炎及根尖周病變等多項(xiàng)牙體牙髓疾病的診斷分類中，目前已有多項(xiàng)研究[10-12]嘗試對VGG模型進(jìn)行訓(xùn)練和分析，最終促進(jìn)了其在牙體牙髓疾病診斷中的應(yīng)用發(fā)展。Zhang等[13]更是以VGG模型為基礎(chǔ)開發(fā)出了相關(guān)的齲病診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠判斷口內(nèi)圖像中是否存在齲病并對其進(jìn)行定位檢測，具有較高的診斷意義。此外，由于研究中用于系統(tǒng)訓(xùn)練的樣本為患者的口內(nèi)圖像，所得的診斷系統(tǒng)在大規(guī)模群體齲病篩查任務(wù)中具有十分重要的作用。

1.2 Resnet 模型

有研究[10]曾收集411例深齲及433例牙髓炎患者的根尖X線影像作為不同模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使模型能夠自動診斷根尖X線影像中的深齲及牙髓炎。隨后研究對比發(fā)現(xiàn)，Resnet18結(jié)合臨床參數(shù)的多模式CNN模型較其他模型具有更好的診斷性能，其準(zhǔn)確率為0.86。而在輔助診斷根尖周病變、根裂等其他牙體牙髓疾病的研究當(dāng)中，Resnet模型同樣表現(xiàn)出了良好的適用性，對實(shí)現(xiàn)疾病的自動化診斷具有重要的促進(jìn)意義[11，14]。

1.3 U-Net 模型

另一方面，U-Net模型在牙體牙髓疾病診斷分析中的應(yīng)用也十分常見。Setzer等[15]曾嘗試將UNet模型應(yīng)用于CBCT影像中根尖周病變的診斷，其所構(gòu)建的診斷模型除能檢測根尖周病變外，還能對牙齒、牙槽骨等結(jié)構(gòu)進(jìn)行自動檢測和分割。同一時期Orhan等[16]也利用U-Net模型進(jìn)行了類似的探索，該模型在完成CBCT影像中根尖周病變的檢測后，還將進(jìn)一步對病變所在位置進(jìn)行識別編號并完成病變區(qū)域的體積測量，具有更明確的目的性。兩組研究在最終的測試中均取得了較高的準(zhǔn)確率，證明了U-Net模型在輔助疾病診斷中的可行性。

此外，還有許多學(xué)者基于不同的CNN模型開發(fā)構(gòu)建出了多種不同的輔助診斷系統(tǒng)，從輔助醫(yī)生進(jìn)行影像數(shù)據(jù)的分析處理[17-22]到對牙體牙髓疾病的直接檢測[23-28]等多方面進(jìn)行了更深入的探索和研究，不僅有利于簡化臨床診斷中的工作流程，也為牙體牙髓醫(yī)生提供了更直觀有力的診斷參考。

2 CNN 輔助牙體牙髓疾病的治療

與此同時，在牙體牙髓疾病的治療過程中，由于臨床經(jīng)驗(yàn)及判斷水平差異，不同醫(yī)生在治療方案的制定上也時常存在差異。CNN在牙體牙髓疾病治療中的輔助應(yīng)用恰好可以減少這種主觀因素導(dǎo)致的影響，使患者在診療過程中獲得更加全面準(zhǔn)確的治療。因此，也有不少研究者對CNN在牙體牙髓疾病治療中的應(yīng)用進(jìn)行了相關(guān)探索，其中U-Net模型的使用更是尤為廣泛。

Lin 等[29] 便通過對U-Net 模型的訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)了CBCT影像中髓腔的精細(xì)識別分割。而Duan等[30]也在同期將U-Net模型應(yīng)用于髓腔的分割任務(wù)中。與前者相比，后者所訓(xùn)練的模型除了能對髓腔進(jìn)行分割外，還能同時完成CBCT影像中牙齒的分割，但其分割性能在Dice相似系數(shù)上稍弱于前者。這些研究均證明CNN能夠在一定程度上幫助醫(yī)生快速制定治療計(jì)劃，提高臨床治療效率。同時它還能夠減少傳統(tǒng)方案制定過程中可能存在的主觀誤差，彌補(bǔ)部分年輕醫(yī)生臨床經(jīng)驗(yàn)不足的問題，輔助其準(zhǔn)確評估髓腔的形狀位置，從而降低并發(fā)癥的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。而除髓腔的形態(tài)位置外，根管的工作長度、結(jié)構(gòu)等也是影響牙體牙髓疾病治療成功率的關(guān)鍵因素。在此基礎(chǔ)上， 有研究[31]對比了Xception U-Net、Residual U-Net 以及U-Net 三種U-Net模型對下頜第二磨牙C型根管的識別和分割性能。該研究最終評估發(fā)現(xiàn)，Xception U-Net模型的表現(xiàn)明顯優(yōu)于其余兩者，能夠?yàn)獒t(yī)生治療下頜第二磨牙的C型根管提供一定的參考。但該模型在敏感度和陽性預(yù)測值上的表現(xiàn)仍然有限，或許需要研究者們進(jìn)行更進(jìn)一步的探索。

而除U-Net模型外，AlexNet、GoogleNet、EfficientNet等CNN模型在輔助牙齒及根管形態(tài)分析等方面也取得了不小的進(jìn)展[32-34]。這些基于CNN網(wǎng)絡(luò)的研究均從不同程度上佐證了其在輔助牙體牙髓疾病治療中的作用，為實(shí)現(xiàn)牙體牙髓疾病治療的標(biāo)準(zhǔn)化、精確化提供了重要的探索和推進(jìn)方向。

3 CNN 輔助牙體牙髓疾病發(fā)展預(yù)后的預(yù)測

口腔醫(yī)學(xué)發(fā)展至今，疾病的發(fā)展及預(yù)后一直是醫(yī)生及患者所關(guān)注的首要內(nèi)容。為了實(shí)現(xiàn)對種植術(shù)后效果的預(yù)測，曾有研究[35]以患者的根尖周及全景影像為訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建出了相關(guān)的CNN預(yù)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)ΨN植術(shù)后術(shù)區(qū)的骨質(zhì)流失情況進(jìn)行預(yù)測，且具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率，對于輔助醫(yī)生及時調(diào)整治療方案、進(jìn)行早期干預(yù)具有重要意義。

而在牙體牙髓病學(xué)領(lǐng)域，迄今為止大多相關(guān)的疾病預(yù)測研究[36-39]仍然使用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN在這方面的應(yīng)用仍處于早期階段。不過也有一些研究對此進(jìn)行了相關(guān)的探索。Ngnamsie等[40]就在一項(xiàng)研究中利用患者的年齡、口腔病史、牙齒圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)，基于包括CNN在內(nèi)的混合算法對年輕人齲齒的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測。該算法最終的準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)分別為0.9、0.9和0.89，有利于幫助醫(yī)生針對齲病高風(fēng)險(xiǎn)患者制定合理的預(yù)防治療計(jì)劃，同時提升患者自身保健意識，促進(jìn)口腔健康維護(hù)，從而盡可能減少齲病對高風(fēng)險(xiǎn)患者的負(fù)面影響。此外，還有研究[41]為了實(shí)現(xiàn)對齲病等口腔疾病發(fā)展演化過程的預(yù)測，利用CNN網(wǎng)絡(luò)建立了相關(guān)的智能預(yù)防及診斷平臺。但該研究目前尚未對所建立的平臺進(jìn)行有效的性能評價，可能需要進(jìn)一步的探索分析。而對于齲病在治療過程中可能出現(xiàn)的不良并發(fā)癥，王麗等[42]則嘗試以深齲近髓患者的根尖周影像作為訓(xùn)練內(nèi)容，使計(jì)算機(jī)模型能夠自動預(yù)測患者在去齲操作結(jié)束后是否會出現(xiàn)髓腔暴露的情況。研究最終分析發(fā)現(xiàn)，DenseNet模型和ResNet模型的預(yù)測性能可以類比甚至略優(yōu)于高年資臨床醫(yī)生，有助于幫助醫(yī)生及時調(diào)整治療方案，降低不良并發(fā)癥的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。

基于上述研究，CNN網(wǎng)絡(luò)在疾病預(yù)測中的潛力得到了初步印證，對于推動牙體牙髓病學(xué)臨床發(fā)展有著重要的意義。不過目前這方面的研究還較有限，仍需大量實(shí)驗(yàn)的探索和發(fā)展。

4 總結(jié)與展望

當(dāng)今時代信息技術(shù)發(fā)展迅速，深度學(xué)習(xí)在牙體牙髓病學(xué)中的應(yīng)用不僅能夠?yàn)獒t(yī)生診療操作提供參考，同時也有利于減少治療過程中的繁復(fù)工作，提高臨床效率，在一定程度上緩解口腔醫(yī)療資源緊缺的現(xiàn)狀。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域重要的分支之一，在具備上述優(yōu)點(diǎn)的同時更是展現(xiàn)出了強(qiáng)大的圖像分析和特征提取能力，有助于促進(jìn)未來牙體牙髓疾病診療的自動化、全面化、標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展。

但就目前而言，CNN在牙體牙髓領(lǐng)域的應(yīng)用尚且存在一定的局限性。首先，當(dāng)前CNN在牙體牙髓病學(xué)中的研究大多還集中在輔助診斷及治療方面，在疾病發(fā)展預(yù)后的預(yù)測方面應(yīng)用比較有限。這可能與患者術(shù)后數(shù)據(jù)難以收集、共享等因素有關(guān)。而在口腔醫(yī)學(xué)其他領(lǐng)域的預(yù)測研究[43-45]中，CNN已經(jīng)表現(xiàn)出了令人信服的潛力。在此基礎(chǔ)上，牙體牙髓領(lǐng)域的研究者們或許也可以將注意力更多地轉(zhuǎn)向疾病發(fā)展預(yù)后的預(yù)測方面。其次，目前CNN相關(guān)研究多為單中心研究，各研究間缺乏關(guān)聯(lián)，所應(yīng)用的圖像數(shù)據(jù)、評判標(biāo)準(zhǔn)等也多有差異。這就導(dǎo)致多數(shù)研究所建立的模型使用條件單一，難以滿足臨床復(fù)雜的需求，實(shí)用價值也相對有限?；诙嘀行牡母哔|(zhì)量數(shù)據(jù)模型的建立或是改善這一現(xiàn)狀的重要途徑。最后，CNN本身的難解釋性和人工智能道德倫理方面的問題也是影響其在臨床廣泛推行的重要因素。這些問題在未來可能需要研究者們投入更多的關(guān)注和思考，以促進(jìn)CNN在牙體牙髓領(lǐng)域煥發(fā)出更蓬勃的生機(jī)，為未來牙體牙髓疾病的自動化、智能化診療提供支持。

利益沖突聲明：作者聲明本文無利益沖突。

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（ 本文編輯 王姝 ）

[基金項(xiàng)目] 重慶市自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（CSTB2022NSCQ-MSX0128）；重慶市博士后研究項(xiàng)目（2021XM3062）；重慶醫(yī)科大學(xué)未來醫(yī)學(xué)青年創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展支持計(jì)劃（W0034）