عنوان الحلقة البحثية : تقييم فقدان العظم السنخي في امراض النسج السنية باستخدام التعلم الآلي

الملخص:

ﺍﻟﻬﺪﻑ ﻣﻦ ﻫﺬﺍ ﺍﻟﺒﺤﺚ ﻫﻮ ﺇﺟﺮﺍء ﺩﺭﺍﺳﺔ ﺗﺠﺮﻳﺒﻴﺔ ﻟﺘﻄﻮﻳﺮ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺗﻠﻘﺎئي ﻟﻠﺼﻮﺭ ﺍﻟﺸﻌﺎﻋﻴﺔ ﺍﻟﻤﺤﻴﻄﺔ ﺑﺎﻟﺬﺭﻭﺓ ﻣﻦ ﺍﻟﻤﺮﺿﻰ ﺍﻟﺬﻳﻦ ﻳﻌﺎﻧﻮﻥ ﻣﻦ ﺍﻟﺘﻬﺎﺏ ﺍﻟﻠﺜﺔ ﺃﻭ ﻻ ﻳﻌﺎﻧﻮﻥ ﻣﻦ ﺍﻟﺘﻬﺎﺏ ﺍﻟﻠﺜﺔ ﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﻟﻨﺴﺒﺔ ﻓﻘﺪﺍﻥ ﺍﻟﻌﻈﻢ ﺍﻟﺴﻨﺨﻲ (ABL) ﻋﻠﻰ ﺍﻷﺳﻄﺢ ﺍﻟﺘﻘﺮﻳﺒﻴﺔ ﻟﻸﺳﻨﺎﻥ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﻧﻤﻮﺫﺝ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻵﻟﻲ ﺍﻟﺨﺎﺿﻊ ﻟﻺﺷﺮﺍﻑ، ﺃﻱ ﺍﻟﺸﺒﻜﺎﺕ ﺍﻟﻌﺼﺒﻴﺔ ﺍﻟﺘﻼﻓﻴﻔﻴﺔ (CNN). حيث أن ﺍﻟﺘﻬﺎﺏ ﺍﻟﻠﺜﺔ ﻫﻮ ﻣﺮﺽ ﻣﺘﻌﺪﺩ ﺍﻟﻌﻮﺍﻣﻞ ﻭﺍﻟﺬﻱ ﻳﺆﺛﺮ ﻓﻲ ﺷﻜﻠﻪ ﺍﻟﺤﺎﺩ ﻋﻠﻰ ﺃﻛﺜﺮ ﻣﻦ %10 ﻣﻦ ﺍﻟﺴﻜﺎﻥ البالغين ،ﻭﺗﺸﻤﻞ ﺃﻋﺮﺍﺿﻪ ﺍﻷﻭﻟﻴﺔ ﻓﻘﺪﺍﻥ ﺍﻻﺭﺗﺒﺎﻁ ﺣﻮﻝ ﺍﻷﺳﻨﺎﻥ ﻭﻓﻘﺪﺍﻥ ﺍﻟﻌﻈﺎﻡ ﺍﻟﺴﻨﺨﻴﺔ .(ABL) ﻳﺘﻢ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺗﻘﻴﻴﻤﺎﺕ ABL ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺍﻟﺸﻌﺎﻋﻴﺔ ﺑﺎﻟﺘﺰﺍﻣﻦ ﻣﻊ ﻗﻴﺎﺳﺎﺕ ﺍﻷﻧﺴﺠﺔ ﺍﻟﺮﺧﻮﺓ،ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺮﻏﻢ ﻣﻦ ﺍﻟﺘﺤﺴﻴﻨﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺃﺣﺪﺛﺘﻬﺎ ﺍﻷﺷﻌﺔ ﺍﻟﺴﻴﻨﻴﺔ ﺍﻟﺮﻗﻤﻴﺔ ﺧﻼﻝ ﺍﻟﻌﻘﺪ ﺍﻟﻤﺎﺿﻲ، ﺇﻻ ﺃﻥ ﺗﻔﺴﻴﺮﻫﺎ ﻳﺘﻢ ﺇﺟﺮﺍﺅﻩ ﺑﺸﻜﻞ ﺃﺳﺎﺳﻲ ﻭﺷﺨﺼﻲ ﻣﻦ ﻗﺒﻞ ﻃﺒﻴﺐ ﺍﻷﺳﻨﺎﻥ، ﻗﺪ ﻳﺆﺩﻱ ﻫﺬﺍ ﺇﻟﻰ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺧﺎﻃﺊ، ﻭﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ ﺍﻟﺘﻬﺎﺏ ﺍﻟﻠﺜﺔ، ﻗﺪ ﻳﺆﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﺗﻘﺪﻳﺮ ﺧﺎﻃﺊ ﻟـ .ABLﻋﻼﻭﺓ ﻋﻠﻰ ﺫﻟﻚ، ﻓﻲ ﻋﺎﻟﻤﻨﺎ ﺍﻟﺤﺎﻟﻲ ﻟﻠﺘﺤﻮﻝ ﺍﻟﺮﻗﻤﻲ، ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻖ ﺍﻟﻤﺤﺘﻤﻞ ﻫﻮ ﺃﻧﻪ ﺳﻴﺘﻢ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺍﻟﺸﻌﺎﻋﻴﺔ ﻟﻸﺳﻨﺎﻥ ﻣﻦ ﺧﻼﻝ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ (AI)، ﺑﺴﺮﻋﺔ ﻭﺩﻭﻥ ﺗﻔﺴﻴﺮﺍﺕ ﺫﺍﺗﻴﺔ. ﻣﻦ ﺍﻟﻮﺍﺿﺢ ﺃﻥ ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕ ﻣﺜﻞ ﻫﺬﻩ ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎﺕ ﺍﻟﻨﺎﺟﺤﺔ ﺗﺤﺘﺎﺝ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺘﻄﻮﻳﺮ ﻭﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ ﻭﺍﻟﺘﺤﻘﻖ ﻣﻦ الصحة. الكلمات المفتاحية: فقدان العظام السنخية التعلم الآلي التهاب اللثة الشبكات العصبية التلافيفية CNN.

الكلمات المفتاحية:

فقدان العظام السنخية

التعلم الآلي

التهاب اللثة

الشبكات العصبية التلافيفية CNN

مراحل العمل:

ﻟﺘﺤﺪﻳﺪABL ﺍﻟﻘﺎئم ﻋﻠﻰ ﺍﻵﻟﺔ، ﻟﻜﻞ ﺳﻦ، ﺗﻢ ﺗﻨﻔﻴﺬ ﺷﺒﻜﺔ CNN ﻣﻜﻮﻧﺔ ﻣﻦ 13 ﻃﺒﻘﺔ ﻟﺘﻘﺪﻳﺮﺍﻟﻨﻘﺎﻁ ﺍﻟﻤﺮﺟﻌﻴﺔ AEAC) ،APEX ،(CEJ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﻮﺍﻗﻊ ﺍﻟﻤﺘﻮﺳﻄﺔ ﻭﺍﻟﺒﻌﻴﺪﺓ ﻟﻜﻞ ﺳﻦ،ﺗﺘﻜﻮﻥ ﺷﺒﻜﺔ CNN ﻣﻦ 13 ﻃﺒﻘﺔ ﺗﻼﻓﻴﻔﻴﺔ ﻣﻊ ﻭﺣﺪﺍﺕ ﺧﻄﻴﺔ ﻣﺼﺤﺤﺔ ﻣﺘﺴﺮﺑﺔ (ReLU) ﻛﻮﻇﻴﻔﺔ ﺗﻨﺸﻴﻂ ﻭﺗﻄﺒﻴﻊ ﺍﻟﺪﻓﻌﺔ ﺑﻌﺪ ﻛﻞ ﻃﺒﻘﺔ، ﻭ4 ﻃﺒﻘﺎﺕ MaxPooling ﻛﺪﺍﻟﺔ ﺍﻟﺨﺴﺎﺭﺓ، ﻳﺘﻢ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﻣﺘﻮﺳﻂ ﺍﻟﺨﻄﺄ ﺍﻟﺘﺮﺑﻴﻌﻲ (MSE) ﻷﻧﻪ ﻳﺮﻛﺰ ﺑﺸﻜﻞ ﺃﻛﺒﺮ ﻋﻠﻰ ﺍﻷﺧﻄﺎء ﺍﻷﻛﺒﺮ ﻣﻦ ﺍﻟﺨﻄﺄ ﺍﻟﻤﻄﻠﻖ. ﻛﺎﻥ ﺍﻹﺩﺧﺎﻝ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺸﺒﻜﺔ ﺻﻮﺭﺓ 128 ﺟﻨﻴﻪ ﺍﺳﺘﺮﻟﻴﻨﻲ128 ﺑﻜﺴﻞ ﻣﻊ ﺍﻹﺣﺪﺍﺛﻴﺎﺕ ﺍﻟﻤﻘﺎﺑﻠﺔ ﻟﻠﻨﻘﺎﻁ ﺍﻟﻤﺮﺟﻌﻴﺔ ﺍﻟﻤﺸﺮﻭﺣﺔ، ﻭﻛﺎﻥ ﺇﺧﺮﺍﺝ ﺍﻟﺸﺒﻜﺔ ﻋﺒﺎﺭﺓ ﻋﻦ ﻗﺎئمة ﺑﺈﺣﺪﺍﺛﻴﺎﺕ ﺍﻟﻨﻘﻄﺔ ﺍﻟﻤﺮﺟﻌﻴﺔ. تصميم الدراسة: ﻓﻲ ﺑﺪﺍﻳﺔ ﻋﻤﻠﻨﺎ ﻟﻢ ﺗﻜﻦ ﻫﻨﺎﻙ ﺩﺭﺍﺳﺎﺕ ﺳﺎﺑﻘﺔ ﻣﺘﺎﺣﺔ ﺣﻮﻝ ﺗﻘﺪﻳﺮ ABL% ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﻋﺪﺩ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺍﻟﺸﻌﺎﻋﻴﺔ ﺍﻟﻤﺤﻴﻄﺔ ﺑﺎﻟﺬﺭﻭﺓ ﺍﻟﻼﺯﻣﺔ ﻟﺒﻨﺎء ﻣﺠﻤﻮﻋﺎﺕ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﺘﺪﺭﻳﺐ ﻭﺍﻟﺘﺤﻘﻖ ﻣﻦ ﺍﻟﺼﺤﺔ ﻭﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ. ﻗﺪﺭﻧﺎ ﺃﻥ ﻣﺎ ﻻ ﻳﻘﻞ ﻋﻦ 500 ﺻﻮﺭﺓ ﺷﻌﺎﻋﻴﺔ ﻟﻜﻞ ﻓﻚ ) ﻛﻞ ﻓﻚ ﻋﻠﻮﻱ ﻭﻓﻚ ﺳﻔﻠﻲ( ﺳﺘﻜﻮﻥ ﻛﺎﻓﻴﺔ ﻟﺘﺪﺭﻳﺐ ﺍﻟﺨﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ. ﻟﻘﺪ ﺑﺪﺃﻧﺎ ﺑﺈﺟﻤﺎﻟﻲ 1144ﺻﻮﺭﺓ ﺷﻌﺎﻋﻴﺔ ﻣﺤﻴﻄﻴﺔ ﻣﻦ 54 ﻣﺸﺎﺭﻛﺎً ﻹﻧﺸﺎء ﻣﺠﻤﻮﻋﺎﺕ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﺘﺪﺭﻳﺐ ﻭﺍﻟﺘﺤﻘﻖ ﻣﻦ ﺍﻟﺼﺤﺔ ﻭﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ. ﻛﺎﻥ ﺍﻟﻬﺪﻑ ﺍﻷﺳﺎﺳﻲ ﻣﻦ ﺍﻟﺪﺭﺍﺳﺔ ﻫﻮ ﺩﺭﺍﺳﺔ ﺃﺩﺍء ﻣﺨﺮﺟﺎﺕ CNN ، ﻭﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻟﻤﻨﻊ ﺗﺄﺛﻴر ﻋﺪﻡ ﺗﻨﺎﺳﻖ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ، ﺗﻢ ﺍﺧﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺍﻟﺸﻌﺎﻋﻴﺔ ﻓﻘﻂ ﻣﻦ ﺍﻟﻔﻚ ﺍﻟﺴﻔﻠﻲ، ﻟﺬﻟﻚ ﺗﻢ ﺍﻟﺘﺨﻠﺺ ﻣﻦ 566 ﺻﻮﺭﺓ ﺷﻌﺎﻋﻴﺔ ﻣﻦ ﺍﻟﻔﻚ ﺍﻟﻌﻠﻮﻱ ﻟﺘﻘﻠﻴﻞ ﺗﻌﻘﻴﺪ ﺍﻟﺪﺭﺍﺳﺔ ﺍﻟﺘﺠﺮﻳﺒﻴﺔ ﺑﺴﺒﺐ ﺇﺳﻘﺎﻁ ﺍﻟﺴﻤﺎﺕ ﺍﻟﺘﺸﺮﻳﺤﻴﺔ ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ )ﺑﻨﺎء ﺍﻟﺨﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ ﻭﺗﺪﺭﻳﺒﻬﺎ.( ﺃﺧﻴﺮﺍً ﺗﺘﻜﻮﻥ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺍﻟﺘﺪﺭﻳﺐ ﻭﺍﻟﺘﺤﻘﻖ ﻣﻦ 327 ﻭ49 ﺻﻮﺭﺓ ﺷﻌﺎﻋﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﻮﺍﻟﻲ ، ﺑﻴﻨﻤﺎ ﺗﺤﺘﻮﻱ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ ﻋﻠﻰ 70 ﺻﻮﺭﺓ.

تصميم الدراسة:

ﻓﻲ ﺑﺪﺍﻳﺔ ﻋﻤﻠﻨﺎ ﻟﻢ ﺗﻜﻦ ﻫﻨﺎﻙ ﺩﺭﺍﺳﺎﺕ ﺳﺎﺑﻘﺔ ﻣﺘﺎﺣﺔ ﺣﻮﻝ ﺗﻘﺪﻳﺮ ABL% ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﻋﺪﺩ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺍﻟﺸﻌﺎﻋﻴﺔ ﺍﻟﻤﺤﻴﻄﺔ ﺑﺎﻟﺬﺭﻭﺓ ﺍﻟﻼﺯﻣﺔ ﻟﺒﻨﺎء ﻣﺠﻤﻮﻋﺎﺕ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﺘﺪﺭﻳﺐ ﻭﺍﻟﺘﺤﻘﻖ ﻣﻦ ﺍﻟﺼﺤﺔ ﻭﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ. ﻗﺪﺭﻧﺎ ﺃﻥ ﻣﺎ ﻻ ﻳﻘﻞ ﻋﻦ 500 ﺻﻮﺭﺓ ﺷﻌﺎﻋﻴﺔ ﻟﻜﻞ ﻓﻚ ) ﻛﻞ ﻓﻚ ﻋﻠﻮﻱ ﻭﻓﻚ ﺳﻔﻠﻲ( ﺳﺘﻜﻮﻥ ﻛﺎﻓﻴﺔ ﻟﺘﺪﺭﻳﺐ ﺍﻟﺨﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ. ﻟﻘﺪ ﺑﺪﺃﻧﺎ ﺑﺈﺟﻤﺎﻟﻲ 1144ﺻﻮﺭﺓ ﺷﻌﺎﻋﻴﺔ ﻣﺤﻴﻄﻴﺔ ﻣﻦ 54 ﻣﺸﺎﺭﻛﺎً ﻹﻧﺸﺎء ﻣﺠﻤﻮﻋﺎﺕ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﺘﺪﺭﻳﺐ ﻭﺍﻟﺘﺤﻘﻖ ﻣﻦ ﺍﻟﺼﺤﺔ ﻭﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ. ﻛﺎﻥ ﺍﻟﻬﺪﻑ ﺍﻷﺳﺎﺳﻲ ﻣﻦ ﺍﻟﺪﺭﺍﺳﺔ ﻫﻮ ﺩﺭﺍﺳﺔ ﺃﺩﺍء ﻣﺨﺮﺟﺎﺕ CNN ، ﻭﺑﺎﻟﺘﺎﻟﻲ ﻟﻤﻨﻊ ﺗﺄﺛﻴر ﻋﺪﻡ ﺗﻨﺎﺳﻖ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ، ﺗﻢ ﺍﺧﺘﻴﺎﺭ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺍﻟﺸﻌﺎﻋﻴﺔ ﻓﻘﻂ ﻣﻦ ﺍﻟﻔﻚ ﺍﻟﺴﻔﻠﻲ، ﻟﺬﻟﻚ ﺗﻢ ﺍﻟﺘﺨﻠﺺ ﻣﻦ 566 ﺻﻮﺭﺓ ﺷﻌﺎﻋﻴﺔ ﻣﻦ ﺍﻟﻔﻚ ﺍﻟﻌﻠﻮﻱ ﻟﺘﻘﻠﻴﻞ ﺗﻌﻘﻴﺪ ﺍﻟﺪﺭﺍﺳﺔ ﺍﻟﺘﺠﺮﻳﺒﻴﺔ ﺑﺴﺒﺐ ﺇﺳﻘﺎﻁ ﺍﻟﺴﻤﺎﺕ ﺍﻟﺘﺸﺮﻳﺤﻴﺔ ﺍﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ )ﺑﻨﺎء ﺍﻟﺨﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ ﻭﺗﺪﺭﻳﺒﻬﺎ.( ﺃﺧﻴﺮﺍً ﺗﺘﻜﻮﻥ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺍﻟﺘﺪﺭﻳﺐ ﻭﺍﻟﺘﺤﻘﻖ ﻣﻦ 327 ﻭ49 ﺻﻮﺭﺓ ﺷﻌﺎﻋﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﻮﺍﻟﻲ ، ﺑﻴﻨﻤﺎ ﺗﺤﺘﻮﻱ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ ﻋﻠﻰ 70 ﺻﻮﺭﺓ.

تحليل إحصائي:

ﺗﻢ ﺇﺟﺮﺍء ﺍﻟﺘﺤﻠﻴﻼﺕ ﺍﻹﺣﺼﺎئية ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ SPSS )ﺍﻹﺻﺪﺍﺭ 24.0، SPSS،Statistics (IBM ﻳﺘﻢ ﻋﺮﺽ ﺍﻟﺨﺼﺎئص ﺍﻟﺒﺸﺮﻳﺔ ﻭﺍﻟﺴﺮﻳﺮﻳﺔ ﻟﻠﻤﺸﺎﺭﻛﻴﻦ ﺍﻟﺬﻳﻦ ﺗﻢ ﺍﺧﺘﻴﺎﺭﺍﻷﺷﻌﺔ ﺍﻟﺴﻴﻨﻴﺔ ﻣﻨﻬﻢ ﻛﻮﺳﻴﻠﺔ ﻭﺍﻧﺤﺮﺍﻓﺎﺕ ﻣﻌﻴﺎﺭﻳﺔ .(SDs) ﺗﻢ ﺇﺟﺮﺍء ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻋﻠﻰ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﺘﻲ ﺷﻤﻠﺖ 70 ﺻﻮﺭﺓ ﺷﻌﺎﻋﻴﺔ ﻣﻦ ﻛﻞ ﺻﻮﺭﺓ ﺗﻢ ﺍﺧﺘﻴﺎﺭ ﺳﻦ ﻭﺍﺣﺪ ﻓﻘﻂ ﻹﺟﺮﺍء ﻗﻴﺎﺳﻴﻦ ﻣﺘﻮﻗﻌﻴﻦ ﻟﻜﻞ ﻣﺘﻐﻴﺮ، ﻳﻤﺜﻞ ﻛﻞ ﻗﻴﺎﺱ ﺇﻣﺎ ﺍﻟﻤﻮﻗﻊ ﺍﻷﻭﺳﻂ ﺃﻭ ﺍﻟﺒﻌﻴﺪ ﻟﻠﺴﻦ ﺍﻟﻤﺤﺪﺩ ﻭﻳﻌﺘﺒﺮ ﻧﺘﻴﺠﺔ ﻣﺴﺘﻘﻠﺔ، ﻭﻟﺬﻟﻚ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ ﺍﻟﻨﻬﺎئية ﻋﻠﻰ 70 ﺻﻮﺭﺓ ﺷﻌﺎﻋﻴﺔ ﻣﺤﻴﻄﻴﺔ ﻭﺗﺤﺘﻮﻱ ﻋﻠﻰ ﺇﺟﻤﺎﻟﻲ 140 ﻗﻴﺎﺳﺎً ﻣﺘﻮﻗﻌﺎً ﻟﻜﻞ ﻣﺘﻐﻴﺮ، ﺗﻢ ﺗﺨﺰﻳﻦ ﻣﺎ ﺗﺒﻘﻰ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ/ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺍﻟﺸﻌﺎﻋﻴﺔ ﻻﺳﺘﺨﺪﺍﻣﻬﺎ ﻭﺗﺤﻠﻴﻠﻬﺎ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ. ﻭﻛﺎﻧﺖ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ ﺍﻷﻭﻟﻴﺔ ﻫﻲ ABL ﺍﻟﺘﻲ ﻳﻤﻜﻦ ﺍﻛﺘﺸﺎﻓﻬﺎ ﺷﻌﺎﻋﻴﺎً ﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﺍﻟﻤئوية ﻟﻄﻮﻝ ﺍﻟﺠﺬﺭ ﻓﻲ ﻛﻞ ﻣﻦ ﺍﻟﻤﻮﺍﻗﻊ ﺍﻟﻮﺳﻄﻰ ﻭﺍﻟﺒﻌﻴﺪﺓ ﻟﻬﺬﺍ ﺍﻟﻐﺮﺽ ﺃﻭﻻ ﻟﻜﻞ ﺳﻦ، ﺗﻢ ﺷﺮﺡ ﺍﻟﻨﻘﺎﻁ ﺍﻟﺨﻤﺲ ﺍﻟﺘﺎﻟﻴﺔ )ﺟﺬﺭ ﻭﺍﺣﺪ( ﺃﻭ 6 ﻧﻘﺎﻁ )ﻣﺘﻌﺪﺩﺓ ﺍﻟﺠﺬﻭﺭ( ﻳﺪﻭﻳﺎً ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺃﺩﺍﺓ ﺷﺮﺡ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻋﺒﺮ ﺍﻹﻧﺘﺮﻧﺖ i) ﻭ (ii CEJ ﺍﻟﻮﺳﻴﻂ ﻭﺍﻟﺒﻌﻴﺪ، iii) ﻭ (iv ﺃﻋﻤﻖ ﻧﻘﻄﺔ. ﻓﻲﻛﻞ ﻗﻤﺔ ﺟﺬﺭ )ﺍﻟﺠﺬﺭ ﺍﻷﻭﺳﻄﻲ ﻭﺍﻟﺒﻌﻴﺪ ﻟﻸﺳﻨﺎﻥ ﻣﺘﻌﺪﺩﺓ ﺍﻟﺠﺬﻭﺭ( ﻭv) ﻭ(vi AEAC ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﻫﺬﻩ ﺍﻟﻨﻘﺎﻁ ﺍﻟﻤﺮﺟﻌﻴﺔ ﺃﺻﺒﺢ ﻣﻦ ﺍﻟﻤﻤﻜﻦ ﺍﻵﻥ ﺣﺴﺎﺏ ABL% ﻟﻜﻞ ﻣﻮﻗﻊ ﻭﺳﻄﻲ ﻭﺑﻌﻴد.

من الشكل السابق توضيحات من مجموعة الاختبار:

ﺃ- ﻭﺟﻮﺩ ﺗﺎﺝ ﻣﻌﺪﻧﻲ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺴﻦ ﺍﻟﻤﺠﺎﻭﺭ ﻭﻗﺮﺏ ﺍﻟﻌﻈﻢ ﻣﻦ ﻫﻮﺍﻣﺶ ﺍﻟﺘﺎﺝ ﻳﺆﺛﺮ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻨﺘﻴﺠﺔ

ﺏ- ﻭﺟﻮﺩ ﺗﺎﺝ ﻣﻌﺪﻧﻲ ﻭﻗﺮﺏ ﺍﻟﻌﻈﺎﻡ ﻭﺯﺍﻭﻱ ﺍﻷﺳﻨﺎﻥ ﻳﺆﺛﺮ ﻋﻠﻰ النتائج

ج- ﺗﻢ ﻭﺿﻊ ﻋﻼﻣﺔ CEJ ﺑﺸﻜﻞ ﺃﻛﺜﺮ ﺩﻗﺔ ﺑﻮﺍﺳﻄﺔ CNN ﻣﻘﺎﺭﻧﺔ ﺑـ MA

ﺩ- ﻭﺟﻮﺩ ﺧﻠﻞ ﺯﺍﻭﻱ ﻳﺤﺪ ﻣﻦ ﺍﻻﺗﻔﺎﻕ ﺑﻴﻦ CNN ﻭMA

النتائج:

تشير النتائج الحالية التي توصلنا إليها إلى الإمكانات العالية لـ  ML لتقدير %ABL على الصور الشعاعية للأسنان على الرغم من أن قيم ICC كانت مهمة للغاية، حيث تتراوح من الموثوقية المعتدلة إلى الممتازة للتقدير الآلي لـ %ABL على الأسطح المتوسطة والبعيدة للأسنان، فقد كشف تحليلنا عن تقدير طفيف إجمالي (%4.7 10.7 (SD=لـ % ABL عند استخدام CNN ومع ذلك مع الأخذ في الاعتبار أن متوسط طول الجذر هو12 إلى 17 ملم، يمكن اعتبار أن الأهمية السريرية لمتوسط التقليل في مجموعة فرعية معينة من الأسنان (القواطع، الأنياب، الضواحك) محدودة للغاية، ومع ذلك كان التخفيض كبيراً بالنسبة للأضراس (%8.5 16.7 (SD=وللأسنان ذات العيب الزاوي (%10 22.7(SD=.

الخلاصة:

ﺃﻇﻬﺮﺕ ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ CNN ﺍﻟﻤﺪﺭﺑﺔ ﻋﻠﻰ ﻛﻤﻴﺔ ﻣﺤﺪﻭﺩﺓ ﻣﻦ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺍﻟﺸﻌﺎﻋﻴﺔ ﻣﻊ ﺍﻟﻤﻮﺍﻗﻊ ﺍﻟﺘﻘﺮﻳﺒﻴﺔ ﺍﻟﻤﺸﺮﻭﺣﺔ ﻳﺪﻭﻳﺎً ﻷﻭﻝ ﻣﺮﺓ ﺃﺩﺍء ﺗﺸﺨﻴﺼﻴﺎً ﻗﺎﺑﻼ ﻟﻠﻤﻘﺎﺭﻧﺔ ﻣﻊ ﻣﻮﺛﻮﻗﻴﺔ ﻣﺘﻮﺳﻄﺔ ﺇﻟﻰ ﺟﻴﺪﺓ ﻟﻠﻜﺸﻒ ﻋﻦ ABL% ﻭﻗﻴﺎﺳﻪ، ﻳﺒﺪﻭ ﺗﻄﺒﻴﻖ CNNs ﻭﺍﻋﺪﺍً ﺟﺪﺍً ﻛﻜﺸﻒ ﺑﻤﺴﺎﻋﺪﺓ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻮﺗﺮ ﻟـ ABL% ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻤﺎﺭﺳﺔ ﺍﻟﺴﺮﻳﺮﻳﺔ.